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

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

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

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

BridgeDepth	0.54 21	0.42 45	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 68	0.36 53	1.53 63	0.86 77	0.56 42	0.37 9	0.57 95	0.65 122	0.87 63	0.40 18	0.20 51	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monsterstereo	0.82 142	0.50 129	1.26 140	0.77 174	1.41 581	2.54 224	0.40 73	3.14 337	0.71 24	0.70 118	1.11 200	0.41 25	0.39 19	1.50 260	0.50 94	0.19 37	0.16 51	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.17 1

CREStereo++_RVC	1.02 232	0.49 125	1.54 204	0.83 217	0.55 227	4.01 524	0.31 27	1.63 82	1.99 426	1.63 332	2.13 535	0.84 213	0.65 122	0.88 69	0.70 199	0.27 217	0.15 25	0.23 73	1.22 691	0.24 102	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
over-6	0.70 66	0.55 193	1.26 140	0.67 83	0.25 5	2.15 176	0.44 100	2.25 181	0.81 60	0.50 15	0.54 45	0.50 52	0.68 138	1.68 307	0.40 18	0.34 421	0.17 89	0.21 39	0.16 32	0.28 210	0.18 7

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 63	0.99 29	0.23 5	1.38 44	0.67 17	0.56 42	0.52 41	0.50 52	0.82 205	0.83 52	0.47 74	0.29 292	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.60 31	0.39 18	0.95 18	0.60 19	0.32 21	2.66 236	0.31 27	1.44 51	0.77 39	0.72 129	0.51 39	0.55 80	0.51 67	0.75 24	0.46 69	0.17 11	0.17 89	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

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

s12784h	1.31 312	0.45 69	2.41 307	0.71 111	0.35 37	4.42 620	0.50 127	4.22 584	2.73 588	2.01 440	2.48 593	0.91 239	0.96 257	2.01 357	0.70 199	0.29 292	0.18 141	0.24 116	0.16 32	0.27 187	0.18 7

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.68 60	0.46 81	1.93 243	0.67 83	0.28 10	0.98 27	0.33 36	2.01 138	1.69 364	0.48 8	1.02 167	0.47 43	0.59 97	0.91 81	0.58 138	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
VIP-Stereo	0.85 150	0.83 474	1.59 211	0.76 167	0.87 404	3.18 315	0.80 343	1.94 130	0.83 68	0.78 165	1.04 178	0.64 129	0.59 97	1.24 189	0.61 148	0.28 261	0.18 141	0.23 73	0.17 52	0.22 78	0.19 19

GEAStereo	0.84 149	0.48 115	1.09 65	0.85 244	0.45 141	4.54 643	0.83 366	1.88 116	0.91 90	0.75 141	0.89 128	0.53 66	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.30 335	0.19 191	0.27 239	0.19 144	0.28 210	0.19 19

gasm-f	0.89 169	0.49 125	1.30 153	0.85 244	0.44 132	4.42 620	0.95 463	1.88 116	0.91 90	0.75 141	1.46 307	0.53 66	0.88 231	0.88 69	0.57 133	0.30 335	0.19 191	0.27 239	0.19 144	0.28 210	0.19 19

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

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

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

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

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

xyz-stereo	10.85 719	0.45 69	79.01 769	0.62 31	0.45 141	83.70 767	0.77 317	2.59 261	1.34 183	2.19 505	32.02 755	2.76 540	1.62 474	5.75 502	2.39 581	0.25 164	0.17 89	0.33 427	0.21 193	0.25 129	0.19 19

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

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

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

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

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

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

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

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

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

trnet	0.91 184	0.48 115	1.46 189	0.62 31	0.31 17	4.40 615	0.41 80	2.20 168	1.53 279	0.94 222	1.14 207	0.88 229	0.89 237	1.09 132	0.71 204	0.27 217	0.19 191	0.22 57	0.15 11	0.21 56	0.19 19

CASnet	0.78 116	0.51 137	1.29 152	0.81 191	0.29 12	1.28 65	0.74 287	1.51 58	1.89 412	1.64 335	1.09 195	0.65 135	0.64 114	0.91 81	0.76 229	0.29 292	0.17 89	0.41 538	0.31 466	0.32 317	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.90 178	0.46 81	1.36 171	0.64 49	1.71 642	3.95 500	0.68 240	2.49 228	0.98 121	1.05 246	0.85 113	0.62 119	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 217	0.19 191	0.30 336	0.24 291	0.24 102	0.19 19

CREStereo	0.92 187	0.53 163	1.45 188	0.61 22	0.34 32	4.42 620	0.40 73	2.21 171	1.54 288	0.94 222	1.12 202	0.87 225	0.87 223	1.12 141	0.72 209	0.28 261	0.19 191	0.22 57	0.15 11	0.22 78	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.99 222	0.48 115	1.73 222	0.62 31	0.56 232	4.20 585	0.43 95	1.88 116	1.58 313	1.00 235	1.05 185	0.78 195	0.98 269	1.50 260	0.85 259	1.21 679	0.20 245	0.23 73	0.15 11	0.22 78	0.19 19

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-32k-new	0.89 169	0.90 498	2.17 280	0.75 148	0.62 274	3.41 367	0.99 487	2.09 153	0.72 26	0.53 29	1.13 205	0.66 141	0.96 257	1.04 122	0.52 108	0.21 63	0.15 25	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4w-stereo	0.67 55	0.49 125	1.07 44	0.63 39	0.75 336	1.63 116	0.44 100	2.23 177	0.77 39	0.56 42	0.92 140	0.40 18	0.82 205	1.08 129	0.53 112	0.18 26	0.13 1	0.25 157	0.18 99	0.19 10	0.20 54

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

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

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

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.65 52	0.41 33	1.06 41	0.85 244	0.31 17	2.44 208	0.46 111	1.09 21	0.69 21	0.84 196	0.52 41	0.55 80	0.53 71	1.49 259	0.46 69	0.31 362	0.14 11	0.25 157	0.18 99	0.23 89	0.20 54

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 79	0.79 184	0.42 115	0.70 15	0.36 53	0.76 6	0.80 52	0.62 87	0.38 10	0.73 181	0.77 176	0.69 5	0.36 5	0.26 189	0.17 89	0.23 73	0.16 32	0.18 1	0.20 54

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

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

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

U	12.82 733	0.38 12	1.99 252	0.66 72	58.94 762	63.38 765	0.34 45	1.91 124	0.94 111	0.59 66	0.80 96	0.46 40	0.57 87	0.83 52	0.44 51	0.29 292	0.17 89	63.35 770	59.81 769	0.29 232	0.20 54

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

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

LoS	0.94 193	0.52 145	1.88 237	0.86 253	0.36 42	4.15 557	0.51 131	2.18 164	1.45 218	0.97 232	0.88 121	0.62 119	0.79 191	1.59 280	0.86 266	0.26 189	0.19 191	0.24 116	0.16 32	0.21 56	0.20 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 124	0.52 145	1.05 34	0.75 148	0.61 265	1.31 70	0.82 360	2.60 263	1.41 204	0.82 180	1.64 365	0.71 171	0.62 107	1.22 182	0.64 160	0.22 90	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-28k	0.77 106	0.58 239	2.64 331	0.78 179	0.39 89	1.97 147	1.05 511	1.72 95	0.79 48	0.58 57	1.10 198	0.54 71	0.78 186	0.70 6	0.44 51	0.20 51	0.15 25	0.25 157	0.19 144	0.29 232	0.21 99

aanet-new-24k	0.78 116	0.59 249	1.59 211	0.72 126	0.84 389	2.43 206	0.98 485	1.99 135	0.69 21	0.62 87	1.25 243	0.60 107	0.75 163	0.82 49	0.55 123	0.21 63	0.15 25	0.25 157	0.19 144	0.26 164	0.21 99

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GSStereo	0.96 206	0.48 115	1.09 65	0.97 343	0.45 141	4.54 643	0.83 366	3.32 368	1.37 190	0.75 141	0.89 128	0.76 191	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.20 170	0.28 210	0.21 99

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 65	0.65 62	0.34 32	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 29	0.92 140	0.65 135	0.53 71	0.54 1	0.50 94	0.28 261	0.24 384	0.25 157	0.21 193	0.23 89	0.22 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3w_stereo	0.71 72	0.47 105	1.14 98	0.65 62	0.39 89	1.73 124	0.68 240	2.79 296	0.79 48	0.67 109	0.84 108	0.37 10	1.02 283	1.03 117	0.56 127	0.18 26	0.14 11	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.22 136

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

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

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

IGEV++	0.90 178	0.58 239	1.32 159	0.94 327	0.45 141	1.27 59	1.00 492	3.32 368	1.55 296	0.82 180	1.34 276	0.86 223	1.09 320	1.16 161	0.89 282	0.33 405	0.18 141	0.23 73	0.19 144	0.29 232	0.22 136

AE-Stereo	1.18 265	0.60 268	2.05 259	1.10 431	0.60 260	4.39 611	0.72 266	3.74 445	1.62 340	1.10 257	1.90 479	1.01 265	0.92 247	1.45 251	0.82 249	0.28 261	0.22 316	0.28 275	0.28 397	0.26 164	0.22 136

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

IIG-Stereo	1.95 414	0.79 452	2.14 276	2.78 697	0.66 296	4.62 660	0.76 302	4.27 607	1.53 279	2.63 612	3.14 646	3.35 591	1.61 470	7.65 554	1.41 434	0.39 495	0.20 245	0.31 367	0.25 314	0.33 339	0.22 136

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

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

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

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

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

DA	0.98 214	0.46 81	1.34 164	0.92 303	0.43 121	4.34 603	0.85 382	2.79 296	1.35 186	0.82 180	1.30 257	0.89 232	1.08 317	1.11 135	0.56 127	0.30 335	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.23 158

GGEV	0.98 214	0.46 81	1.34 164	0.92 303	0.43 121	4.34 603	0.85 382	2.79 296	1.35 186	0.82 180	1.30 257	0.89 232	1.08 317	1.11 135	0.56 127	0.30 335	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.23 158

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo-weight	1.11 252	0.48 115	1.22 125	0.99 357	0.42 115	4.17 573	0.80 343	3.60 412	1.50 254	1.97 419	1.50 321	1.30 323	0.65 122	1.24 189	0.85 259	0.25 164	0.19 191	0.26 203	0.22 233	0.27 187	0.23 158

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

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

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

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

RCA-Stereo	1.21 276	0.52 145	1.58 210	0.90 284	0.46 154	4.68 669	0.79 332	4.13 559	1.74 383	1.92 403	1.80 426	0.94 254	1.48 434	1.14 150	0.70 199	0.27 217	0.18 141	0.25 157	0.19 144	0.25 129	0.23 158

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

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

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

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

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

VMStereo-Base	0.73 77	0.44 63	1.48 195	0.61 22	0.35 37	1.71 121	0.43 95	1.30 33	1.40 200	0.84 196	1.07 192	0.92 245	0.73 154	1.26 196	0.73 212	0.24 136	0.23 347	0.24 116	0.18 99	0.24 102	0.24 177

Hybrid-DGEV-03	1.34 315	0.70 378	2.74 341	1.00 366	0.52 204	3.99 519	0.99 487	3.22 347	1.64 345	2.15 489	3.31 655	1.37 337	1.07 311	1.29 208	1.22 388	0.26 189	0.18 141	0.32 391	0.24 291	0.28 210	0.24 177

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

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

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

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

fffft	0.76 96	0.47 105	1.28 149	0.82 204	0.54 218	1.51 97	0.80 343	2.09 153	1.18 151	0.63 95	0.84 108	0.59 104	0.55 79	1.80 326	0.85 259	0.19 37	0.18 141	0.27 239	0.20 170	0.26 164	0.24 177
1: 1. 1
Occ-G	0.86 154	0.52 145	1.39 177	0.82 204	0.66 296	1.37 77	0.79 332	1.58 69	1.31 179	1.56 318	0.87 120	2.18 466	0.89 237	0.97 99	0.88 278	0.26 189	0.19 191	0.26 203	0.19 144	0.25 129	0.24 177

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

MC-Stereo	1.06 238	0.48 115	1.55 205	1.15 464	0.41 106	4.56 653	0.61 187	2.06 149	1.46 227	1.90 396	1.61 358	0.89 232	1.12 331	1.35 222	0.73 212	0.25 164	0.18 141	0.26 203	0.22 233	0.25 129	0.24 177

AAGNet	2.86 576	0.60 268	1.77 227	2.05 675	0.46 154	4.76 687	1.09 525	2.27 186	1.56 303	2.17 499	1.84 453	2.41 493	4.00 656	6.23 516	24.22 741	0.46 561	0.19 191	0.30 336	0.29 427	0.32 317	0.24 177

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymus123	1.07 242	0.73 409	4.10 397	0.80 187	0.51 191	4.91 692	0.72 266	2.50 232	1.00 126	0.85 199	0.57 52	0.72 174	0.48 50	1.01 112	0.90 286	0.26 189	0.22 316	0.24 116	0.29 427	0.25 129	0.25 193

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

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

GREAT-IGEV	0.74 82	0.54 181	1.86 235	1.10 431	0.44 132	2.44 208	0.34 45	1.37 43	1.51 261	0.48 8	0.86 117	0.51 55	0.60 103	1.07 128	0.45 58	0.22 90	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.23 89	0.25 193
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	1.27 302	0.90 498	2.33 298	1.10 431	0.68 308	2.92 268	0.45 106	2.49 228	1.76 387	2.13 478	1.65 372	2.42 496	1.84 533	1.58 275	1.61 484	0.26 189	0.16 51	0.28 275	0.29 427	0.26 164	0.25 193

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

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

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

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

GCAP-BAT	3.82 651	0.52 145	59.75 766	0.90 284	1.06 472	2.70 240	0.77 317	3.08 332	1.18 151	1.20 273	0.81 101	0.68 148	0.55 79	0.96 96	0.68 182	0.27 217	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.27 187	0.25 193

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

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

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

GCAPDPT-zeroshot	3.67 642	0.52 145	56.80 765	0.90 284	1.06 472	2.70 240	0.77 317	3.08 332	1.18 151	1.20 273	0.81 101	0.68 148	0.55 79	0.96 96	0.68 182	0.27 217	0.21 284	0.28 275	0.20 170	0.27 187	0.25 193

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

EGLCR-Stereo	1.06 238	0.51 137	1.56 207	1.02 385	0.39 89	4.27 596	0.42 89	4.08 547	1.48 242	0.90 213	0.68 72	1.09 276	0.66 129	1.81 328	0.62 153	0.27 217	0.19 191	0.29 304	0.23 259	0.37 410	0.25 193

Selective-RAFT	1.15 259	0.46 81	1.64 215	0.99 357	0.45 141	4.17 573	0.51 131	3.21 345	1.69 364	1.12 262	1.34 276	1.45 349	1.40 403	2.08 362	0.94 311	0.41 518	0.20 245	0.24 116	0.23 259	0.27 187	0.25 193

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

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

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

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

RAFT-345	2.46 524	0.55 193	19.69 641	1.02 385	0.49 183	4.43 623	0.78 324	1.64 85	2.34 514	2.09 464	3.12 644	1.96 438	1.31 380	6.65 529	1.43 437	0.36 457	0.23 347	0.32 391	0.25 314	0.28 210	0.25 193

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

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

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

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

RAFT-Stereo	1.20 273	0.58 239	1.81 231	0.99 357	0.67 303	3.78 448	0.90 428	4.09 549	1.51 261	2.16 495	1.71 390	1.13 285	0.94 253	1.40 234	0.91 295	0.30 335	0.24 384	0.26 203	0.21 193	0.26 164	0.25 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	2.07 436	0.82 470	14.77 539	1.34 555	0.56 232	3.47 380	0.80 343	4.07 543	2.35 516	2.16 495	1.61 358	1.64 372	1.44 422	2.09 365	2.56 604	0.26 189	0.18 141	0.41 538	0.26 338	0.45 504	0.25 193
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Anonymus	0.62 38	0.53 163	0.97 20	0.74 143	0.41 106	1.55 103	0.31 27	1.19 31	0.93 106	0.74 137	0.62 60	0.65 135	0.56 85	0.97 99	0.86 266	0.21 63	0.18 141	0.28 275	0.23 259	0.24 102	0.26 227

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

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

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

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

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

xyz-stereo-finetune2	1.16 264	0.63 305	1.50 196	0.57 9	0.36 42	3.47 380	0.65 222	2.70 277	1.23 161	0.88 208	1.75 402	0.91 239	1.76 514	3.54 447	1.74 510	0.24 136	0.22 316	0.30 336	0.27 368	0.31 282	0.26 227

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

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

anonymousdsp	0.95 201	0.69 367	1.27 147	0.83 217	0.52 204	4.54 643	0.84 373	1.76 100	1.24 163	0.76 156	1.06 189	0.78 195	0.77 176	1.67 305	0.69 193	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.26 227

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

IGEV-Stereo	0.95 201	0.69 367	1.27 147	0.84 229	0.52 204	4.54 643	0.84 373	1.76 100	1.24 163	0.75 141	1.06 189	0.79 200	0.77 176	1.68 307	0.69 193	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.26 227
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	1.13 254	0.70 378	2.26 290	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 563	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

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

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

SST-Stereo	1.76 380	0.58 239	3.10 356	1.44 591	0.46 154	4.71 681	0.76 302	2.22 175	2.79 598	2.07 463	2.18 544	2.43 499	3.22 633	6.66 530	0.84 256	0.42 530	0.19 191	0.30 336	0.27 368	0.35 381	0.26 227

RAFT_R40	1.70 370	0.59 249	2.99 352	1.46 597	0.46 154	4.74 685	0.98 485	2.23 177	1.56 303	2.02 445	2.35 585	2.71 530	2.56 599	6.71 534	0.90 286	0.40 503	0.19 191	0.30 336	0.27 368	0.33 339	0.26 227

test-2	1.13 254	0.70 378	2.26 290	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 563	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

XX-Stereo	2.54 540	0.61 288	20.21 662	1.78 651	1.19 513	4.30 600	0.46 111	4.39 650	1.58 313	2.32 551	1.89 474	4.64 672	0.60 103	4.16 467	0.82 249	0.31 362	0.21 284	0.28 275	0.27 368	0.51 533	0.26 227

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ff7	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 648	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

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

ffff	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 648	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

11t	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 648	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

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

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

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

ccc-4	0.98 214	0.69 367	2.05 259	0.84 229	0.52 204	4.55 648	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

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

CroCo-Stereo	0.98 214	0.87 492	3.44 373	0.87 260	0.53 215	0.49 4	0.50 127	3.99 519	1.49 248	0.81 177	1.25 243	1.00 263	0.75 163	1.10 133	1.09 347	0.24 136	0.21 284	0.24 116	0.19 144	0.35 381	0.27 247
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RALAANet	1.28 306	1.08 551	3.21 362	1.25 506	0.94 428	1.44 87	0.69 251	3.15 339	2.57 569	2.01 440	1.80 426	1.29 321	1.05 297	2.00 354	1.48 452	0.27 217	0.20 245	0.27 239	0.24 291	0.40 431	0.27 247

ACVNet	1.46 332	0.64 318	3.56 379	0.93 320	0.85 393	4.22 586	0.80 343	2.85 303	2.08 449	1.78 368	1.88 468	3.10 569	1.46 430	1.33 218	1.89 529	0.29 292	0.26 435	0.30 336	0.26 338	0.39 426	0.27 247

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Any-RAFT	1.40 321	0.53 163	2.78 342	1.09 421	0.64 281	4.41 618	0.81 356	3.97 512	2.78 596	1.99 426	1.34 276	2.36 485	1.56 462	1.56 270	0.75 222	0.27 217	0.20 245	0.25 157	0.18 99	0.25 129	0.28 270

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

NRIStereo	1.28 306	0.61 288	1.67 216	1.15 464	0.38 82	4.73 682	0.90 428	2.42 211	1.50 254	1.93 407	1.33 270	1.75 390	1.22 359	2.96 431	1.33 420	0.46 561	0.22 316	0.29 304	0.26 338	0.30 259	0.28 270

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

pmcnn	5.45 686	1.22 584	17.40 581	1.60 627	2.41 694	3.48 384	2.12 649	4.52 673	3.26 658	3.67 671	13.15 728	22.10 737	3.46 645	11.92 702	17.16 722	0.34 421	0.21 284	0.23 73	0.19 144	0.36 396	0.28 270

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.89 169	0.64 318	1.46 189	0.81 191	0.51 191	1.24 54	0.86 387	3.44 385	1.46 227	1.14 264	1.29 255	0.62 119	0.58 92	1.13 145	0.59 140	0.34 421	0.30 489	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.29 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	1.90 402	0.53 163	14.29 533	1.14 451	0.60 260	4.48 627	0.44 100	2.65 269	1.81 394	1.05 246	2.30 571	1.67 376	1.40 403	2.17 374	1.50 459	0.36 457	0.21 284	0.33 427	0.37 535	0.34 360	0.29 283

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

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

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

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

cc1	1.98 420	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 627	0.74 287	4.23 588	3.95 684	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.31 282	0.29 283

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	1.25 290	0.65 332	2.06 268	0.75 148	0.37 63	4.68 669	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.14 340	2.44 390	0.90 286	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 286	0.65 332	2.03 256	0.75 148	0.37 63	4.68 669	0.73 274	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.18 376	0.87 273	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

ROB_FTStereo_v2	1.23 281	0.66 345	2.02 255	0.75 148	0.37 63	4.67 668	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.46 307	1.78 396	1.14 340	2.08 362	0.88 278	0.48 575	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

ROB_FTStereo	1.25 290	0.66 345	2.14 276	0.75 148	0.37 63	4.65 665	0.77 317	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.26 385	0.86 266	0.47 570	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

HUI-Stereo	1.25 290	0.66 345	2.33 298	0.75 148	0.37 63	4.68 669	0.78 324	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.46 307	1.79 403	1.13 333	2.17 374	0.85 259	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

iGMRVC	1.26 297	0.66 345	2.14 276	0.75 148	0.37 63	4.66 666	0.74 287	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.46 307	1.78 396	1.14 340	2.46 392	0.92 300	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

RAFT-RH_RVC	2.63 552	0.55 193	19.97 651	1.26 513	0.47 164	4.46 625	0.57 161	1.71 94	1.64 345	3.06 649	5.51 685	2.03 449	1.28 371	6.70 531	1.52 469	0.42 530	0.22 316	0.37 497	0.34 497	0.28 210	0.29 283

iRAFT	1.25 290	0.65 332	2.06 268	0.75 148	0.37 63	4.68 669	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.14 340	2.44 390	0.90 286	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

RAFT-IKP	1.25 290	0.66 345	2.23 288	0.75 148	0.37 63	4.64 663	0.74 287	2.53 237	1.58 313	1.99 426	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.22 382	0.92 300	0.48 575	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

DIP-Stereo	1.24 286	0.69 367	1.77 227	0.65 62	0.61 265	4.29 598	0.58 171	4.44 659	2.53 561	1.98 421	1.33 270	0.91 239	0.86 218	1.25 195	1.25 398	0.36 457	0.23 347	0.32 391	0.23 259	0.32 317	0.29 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	2.87 580	0.57 222	17.46 585	0.92 303	0.90 416	3.70 432	1.20 551	5.64 705	2.51 558	3.22 658	2.43 588	2.54 511	1.59 463	11.41 673	1.65 497	0.34 421	0.25 415	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.29 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	2.65 555	5.00 692	19.28 629	2.06 676	1.09 487	3.83 458	1.13 535	4.14 565	2.09 452	1.85 380	2.03 507	2.01 448	1.51 446	3.58 448	1.58 477	0.34 421	0.21 284	0.32 391	0.21 193	0.44 496	0.29 283

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

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

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

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

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

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

DCRE	1.44 329	0.74 420	3.50 376	1.13 450	0.72 324	1.78 129	0.67 229	2.14 159	1.56 303	1.99 426	8.09 702	1.73 388	1.07 311	1.24 189	0.83 253	0.23 108	0.25 415	0.26 203	0.26 338	0.28 210	0.30 314

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

SA	1.62 356	0.75 431	3.78 392	1.07 406	0.43 121	4.26 591	1.36 575	4.45 662	3.12 641	1.63 332	1.97 494	1.68 378	2.26 578	2.55 408	1.27 405	0.27 217	0.22 316	0.37 497	0.37 535	0.35 381	0.30 314

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

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

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

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

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

S0	1.07 242	0.59 249	1.52 199	0.91 295	0.93 425	2.53 221	0.95 463	2.15 161	1.05 137	1.26 279	2.11 529	1.11 281	1.45 426	1.15 157	1.11 353	0.94 665	0.31 498	0.37 497	0.33 487	0.33 339	0.31 327

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

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

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

G2L-Stereo_test	2.11 444	0.86 489	7.12 432	1.65 635	1.19 513	3.54 402	1.02 500	3.57 408	2.01 432	2.50 581	1.68 379	3.15 574	1.50 441	9.21 591	1.62 489	0.28 261	0.19 191	0.23 73	0.22 233	0.27 187	0.31 327

S2M2_L	0.64 47	0.55 193	1.07 44	0.89 274	0.54 218	1.08 34	0.20 1	1.16 26	1.37 190	0.59 66	0.81 101	0.86 223	0.47 45	0.70 6	0.65 169	0.31 362	0.33 514	0.27 239	0.27 368	0.36 396	0.31 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ours_stereo	0.76 96	0.64 318	1.40 182	0.86 253	0.61 265	1.12 36	0.57 161	1.63 82	1.20 157	0.72 129	1.43 303	0.70 159	0.62 107	1.56 270	0.58 138	0.25 164	0.18 141	0.26 203	0.21 193	0.29 232	0.31 327

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

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

PSM-softLoss	1.66 364	0.59 249	5.15 413	2.25 681	0.48 173	4.68 669	0.69 251	2.57 251	1.52 272	2.14 481	1.45 305	1.42 346	0.99 271	6.04 511	1.20 381	0.41 518	0.23 347	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.31 327

KMStereo	1.66 364	0.59 249	5.15 413	2.25 681	0.48 173	4.68 669	0.69 251	2.57 251	1.52 272	2.14 481	1.45 305	1.42 346	0.99 271	6.04 511	1.20 381	0.41 518	0.23 347	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.31 327

CRE-IMP	1.23 281	0.61 288	2.14 276	0.82 204	0.39 89	4.54 643	0.83 366	2.63 267	1.55 296	1.95 413	1.46 307	1.87 423	0.96 257	1.48 257	1.33 420	0.45 553	0.21 284	0.31 367	0.26 338	0.41 455	0.31 327

iRaftStereo_RVC	1.09 248	0.70 378	1.39 177	0.95 330	0.45 141	3.83 458	0.42 89	2.37 203	1.58 313	1.69 347	1.76 411	1.80 406	0.83 210	1.50 260	0.98 321	0.28 261	0.18 141	0.29 304	0.26 338	0.30 259	0.31 327

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

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

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

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

DLNR-FE	28.68 749	56.10 766	49.61 753	183.75 776	105.98 770	3.44 370	0.28 21	29.58 750	1.49 248	1.01 236	1.26 245	0.93 249	0.63 111	3.81 455	1.51 465	33.14 763	0.41 582	0.26 203	0.23 259	99.94 772	0.32 342

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet-DCA	1.85 392	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 627	0.74 287	3.98 515	1.53 279	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.32 342

xx1	2.03 429	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 627	0.74 287	4.23 588	3.95 684	1.01 236	1.81 439	1.79 403	1.34 386	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.33 427	0.33 487	0.33 339	0.32 342

1test111	1.99 423	0.74 420	13.77 517	1.78 651	0.36 42	4.48 627	0.74 287	3.98 515	1.53 279	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	4.66 476	0.98 321	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.32 342

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

DLNR_Zeroshot_test	28.62 748	55.50 765	49.94 755	183.62 775	115.05 774	3.43 369	0.28 21	29.49 749	1.49 248	1.01 236	1.26 245	0.93 249	0.63 111	3.92 462	1.51 465	29.81 759	0.41 582	0.26 203	0.23 259	93.28 770	0.32 342

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

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

IPLGR	2.53 538	0.58 239	20.46 678	0.82 204	0.52 204	4.56 653	0.50 127	4.30 624	2.38 530	1.87 386	1.53 330	1.68 378	1.72 507	6.95 539	1.15 362	0.28 261	0.21 284	0.27 239	0.23 259	0.33 339	0.32 342

IRAFT_RVC	1.87 395	0.60 268	4.33 401	2.40 690	0.66 296	4.59 656	1.59 613	2.96 316	1.51 261	2.23 524	1.75 402	2.09 460	2.63 602	6.70 531	1.50 459	0.33 405	0.21 284	0.33 427	0.29 427	0.32 317	0.32 342

EAI-Stereo	2.35 504	0.63 305	2.97 350	0.95 330	0.65 289	3.84 463	14.27 737	5.04 693	2.19 477	2.06 459	7.25 695	1.10 279	0.94 253	1.65 299	1.37 426	0.31 362	0.22 316	0.27 239	0.60 643	0.27 187	0.32 342

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

S	1.19 267	0.55 193	1.36 171	0.68 87	1.06 472	4.10 546	0.80 343	2.39 204	1.30 177	1.69 347	2.19 546	1.36 332	1.73 510	1.17 167	1.03 332	0.45 553	0.28 462	0.47 571	0.45 593	0.36 396	0.33 363

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

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

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

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

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

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

BUS	1.49 337	0.59 249	1.94 244	0.87 260	0.85 393	4.50 636	0.76 302	4.48 665	1.88 408	2.93 637	1.83 448	3.63 620	0.97 262	1.60 282	1.17 371	0.34 421	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

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

test_5	1.87 395	0.75 431	10.23 474	1.14 451	1.40 573	3.85 471	1.27 560	3.91 491	1.93 418	1.69 347	1.78 420	1.67 376	1.79 519	2.99 433	1.17 371	0.30 335	0.18 141	0.35 467	0.33 487	0.34 360	0.33 363

BSDual-CNN	1.46 332	0.59 249	1.94 244	0.87 260	0.85 393	4.16 568	1.16 540	4.48 665	1.88 408	2.93 637	1.83 448	2.60 517	1.31 380	1.60 282	1.21 385	0.34 421	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

hknet	1.98 420	0.64 318	8.70 453	0.87 260	1.07 479	4.16 568	1.16 540	4.48 665	1.73 377	2.93 637	1.83 448	3.48 602	1.30 378	3.91 461	1.51 465	0.31 362	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

TRStereo	2.31 489	1.87 646	19.74 642	1.53 613	1.16 504	4.26 591	1.08 521	4.73 685	1.45 218	1.55 316	1.28 253	1.75 390	0.85 216	1.81 328	1.20 381	0.36 457	0.26 435	0.32 391	0.36 523	0.34 360	0.33 363

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmg	1.47 336	0.59 249	1.94 244	0.92 303	0.85 393	4.30 600	1.42 592	4.10 556	1.88 408	2.64 613	2.09 524	2.60 517	1.31 380	1.60 282	1.21 385	0.34 421	0.27 447	0.33 427	0.34 497	0.36 396	0.34 380

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

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

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

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

AdaStereo	1.45 331	0.83 474	2.34 301	1.28 524	0.81 362	3.21 320	1.14 537	4.20 575	2.46 549	2.05 454	1.77 417	2.48 506	1.18 352	1.71 314	1.44 439	0.43 536	0.25 415	0.43 549	0.28 397	0.44 496	0.34 380
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DF_test	0.52 16	0.43 56	1.13 91	0.84 229	0.50 188	0.60 9	0.36 53	0.82 8	0.72 26	0.48 8	0.50 34	0.60 107	0.47 45	0.88 69	0.33 1	0.30 335	0.18 141	0.21 39	0.21 193	0.53 543	0.35 394

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

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

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

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

PSMNet-RSSM	1.96 416	0.77 441	3.26 365	1.29 528	1.31 546	4.19 580	0.96 471	3.68 430	1.89 412	2.05 454	1.80 426	2.60 517	1.70 503	9.84 608	1.81 518	0.35 443	0.29 474	0.35 467	0.37 535	0.42 474	0.35 394

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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 163	0.80 457	1.43 187	0.68 87	1.19 513	3.73 440	0.92 450	2.05 145	0.96 115	0.71 124	0.85 113	0.80 202	0.81 201	0.72 17	0.56 127	0.23 108	0.19 191	0.26 203	0.18 99	0.23 89	0.36 401

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

MyStereo06	2.46 524	0.72 398	19.97 651	1.02 385	0.99 448	4.26 591	0.86 387	3.51 398	1.68 357	1.92 403	1.73 395	4.01 637	4.22 661	1.62 290	0.88 278	0.24 136	0.23 347	0.34 446	0.26 338	0.42 474	0.36 401

MyStereo05	2.37 510	0.72 398	19.94 649	1.02 385	0.99 448	4.26 591	0.86 387	4.01 523	2.62 575	2.14 481	1.26 245	2.28 471	1.63 487	2.07 360	1.68 500	0.24 136	0.23 347	0.34 446	0.26 338	0.42 474	0.36 401

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

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

NINENet	1.87 395	0.74 420	2.60 321	1.12 442	1.06 472	4.50 636	0.76 302	4.41 654	2.24 487	2.16 495	1.86 464	3.63 620	0.97 262	8.00 559	1.17 371	0.41 518	0.30 489	0.41 538	0.30 450	0.41 455	0.36 401

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

IPLG	2.48 529	0.65 332	19.63 639	0.91 295	0.79 353	4.60 658	0.56 156	4.31 627	1.84 403	1.91 401	2.00 501	1.31 324	1.38 396	6.61 527	1.53 470	0.27 217	0.20 245	0.27 239	0.23 259	0.31 282	0.36 401

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

NF-Stereo	1.58 346	0.61 288	2.66 333	2.26 683	0.47 164	4.68 669	0.67 229	3.31 363	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.08 513	1.20 381	0.40 503	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.36 401

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

GMStereo	1.01 227	1.00 533	2.86 346	0.83 217	0.45 141	1.47 91	0.57 161	1.89 119	2.11 462	1.52 313	1.24 235	0.87 225	0.74 160	1.58 275	0.94 311	0.40 503	0.21 284	0.30 336	0.30 450	0.47 520	0.36 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GwcNet-RSSM	2.66 557	1.05 542	15.91 558	1.22 496	1.19 513	4.12 550	1.12 532	3.84 466	2.02 433	1.93 407	1.79 423	3.12 572	1.46 430	10.37 631	2.05 552	0.33 405	0.27 447	0.35 467	0.30 450	0.40 431	0.36 401

MLCV	1.87 395	0.91 504	8.59 450	1.10 431	0.57 244	3.59 414	0.53 141	3.70 440	2.20 479	2.80 629	2.25 557	2.00 445	1.42 416	4.13 466	1.86 526	0.30 335	0.20 245	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.36 401

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

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

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

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

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

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

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

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

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

OCTAStereo	1.58 346	0.61 288	2.72 337	2.27 686	0.46 154	4.68 669	0.67 229	3.30 362	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.02 510	1.21 385	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

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

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

RE-Stereo	1.58 346	0.61 288	2.72 337	2.26 683	0.46 154	4.68 669	0.68 240	3.31 363	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.01 508	1.22 388	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

TVStereo	1.58 346	0.61 288	2.72 337	2.26 683	0.46 154	4.68 669	0.68 240	3.31 363	1.48 242	2.11 471	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.01 508	1.22 388	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

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

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

cf-r	2.57 548	0.79 452	16.09 560	1.48 603	1.35 560	4.19 580	0.93 453	3.68 430	2.36 519	1.97 419	1.81 439	3.42 598	1.45 426	8.24 563	1.83 523	0.32 385	0.26 435	0.33 427	0.30 450	0.34 360	0.37 416

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

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

CrosDoStereo	5.24 682	0.60 268	20.23 663	0.82 204	0.51 191	3.39 359	18.11 741	3.82 462	2.27 496	1.98 421	8.74 707	1.96 438	6.96 700	7.35 544	26.35 745	0.30 335	0.22 316	0.30 336	0.28 397	0.33 339	0.38 433

DeepStereo_LL	5.24 682	0.60 268	20.23 663	0.82 204	0.51 191	3.39 359	18.11 741	3.82 462	2.27 496	1.98 421	8.74 707	1.96 438	6.96 700	7.35 544	26.35 745	0.30 335	0.22 316	0.30 336	0.28 397	0.33 339	0.38 433

DeepStereo_RVC	1.55 338	0.63 305	3.32 369	0.77 174	0.42 115	4.49 633	0.72 266	2.50 232	1.58 313	2.02 445	1.81 439	1.54 360	6.38 696	1.73 316	1.19 376	0.46 561	0.22 316	0.29 304	0.28 397	0.35 381	0.38 433

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MIPNet	2.33 495	0.71 392	19.82 644	0.89 274	0.56 232	4.76 687	0.61 187	4.32 632	2.37 525	1.83 379	1.48 319	1.48 352	1.98 551	2.63 415	1.44 439	0.29 292	0.20 245	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.39 440

PFNet	2.47 527	0.60 268	16.95 573	2.15 680	0.81 362	4.63 662	0.91 436	2.55 247	1.52 272	2.40 570	2.79 623	1.83 415	1.42 416	7.54 548	1.34 423	0.33 405	0.21 284	0.36 483	0.27 368	0.32 317	0.39 440

Pruner-Stereo	1.32 314	0.59 249	2.11 274	1.79 656	0.47 164	4.73 682	0.79 332	2.53 237	1.72 375	2.47 578	1.58 345	1.48 352	1.03 284	1.66 300	1.47 449	0.44 543	0.21 284	0.34 446	0.30 450	0.30 259	0.39 440

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GANet-RSSM	1.98 420	0.62 297	3.49 374	1.69 639	1.23 528	4.22 586	0.91 436	3.31 363	1.86 405	1.81 374	1.74 398	2.34 481	1.82 530	10.92 653	1.73 509	0.34 421	0.29 474	0.31 367	0.28 397	0.39 426	0.40 461

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

iResNet_ROB	1.89 400	1.02 535	8.60 451	1.39 580	0.98 445	3.72 436	0.66 225	3.84 466	2.65 579	1.88 389	2.05 516	1.98 442	1.27 369	4.52 472	1.67 499	0.30 335	0.20 245	0.28 275	0.18 99	0.31 282	0.40 461

LE_ROB	18.58 739	1.21 578	48.38 752	8.60 736	23.00 748	7.32 712	19.74 744	9.94 717	38.69 760	43.53 756	21.91 741	28.40 749	40.92 754	23.18 741	54.71 760	0.34 421	0.33 514	0.32 391	0.36 523	0.42 474	0.40 461

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

STrans-v2	3.03 604	0.77 441	20.91 696	0.81 191	0.63 278	3.89 477	1.01 495	4.27 607	2.64 578	2.28 535	3.70 666	4.13 644	5.20 677	7.33 543	1.27 405	0.31 362	0.18 141	0.29 304	0.25 314	0.29 232	0.41 467

THIR-Stereo	4.14 663	0.82 470	10.85 483	0.86 253	0.43 121	2.16 178	16.77 739	3.22 347	1.54 288	2.04 452	12.05 725	2.68 526	7.53 706	7.30 542	12.62 703	0.30 335	0.21 284	0.29 304	0.28 397	0.33 339	0.41 467

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

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

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

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

DCANet-4	1.96 416	0.51 137	14.31 534	0.82 204	0.40 99	4.16 568	0.57 161	4.29 616	2.98 628	2.30 541	1.80 426	1.03 269	1.54 458	1.44 246	1.44 439	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

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

HHNet	2.48 529	0.71 392	20.52 680	0.64 49	0.64 281	4.07 538	0.93 453	3.76 448	1.56 303	2.15 489	4.92 681	0.98 258	3.37 638	1.66 300	1.79 517	0.32 385	0.20 245	0.31 367	0.27 368	0.36 396	0.42 471

Anonymous3	1.72 371	0.76 437	11.61 492	0.83 217	0.84 389	4.46 625	0.84 373	3.57 408	1.16 147	1.34 286	1.37 286	1.11 281	1.03 284	1.58 275	1.13 359	0.70 646	0.58 647	0.33 427	0.35 513	0.47 520	0.42 471

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

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

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

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

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

MyStereo8	2.33 495	1.13 561	19.26 626	1.22 496	1.62 622	4.16 568	0.57 161	3.50 395	2.36 519	2.15 489	1.75 402	2.28 471	1.14 340	1.46 255	2.20 569	0.24 136	0.21 284	0.32 391	0.27 368	0.36 396	0.43 482

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

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

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

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

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

DisPM	1.36 317	0.55 193	2.39 304	1.54 615	0.51 191	4.59 656	0.79 332	2.50 232	1.88 408	2.50 581	1.83 448	1.45 349	1.01 279	2.71 422	0.93 309	0.46 561	0.20 245	0.32 391	0.31 466	0.31 282	0.44 488

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

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

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

MDST_ROB	5.53 687	0.59 249	23.11 730	2.55 693	2.69 696	21.20 740	1.98 642	4.77 688	2.65 579	9.36 727	4.25 673	4.14 646	4.45 666	22.57 739	3.68 631	0.48 575	0.33 514	0.47 571	0.44 589	0.44 496	0.44 488

Selective-IGEV-i16pc	2.84 573	0.70 378	20.78 689	1.27 521	0.56 232	4.35 606	2.77 672	4.32 632	2.02 433	1.57 320	1.84 453	2.40 489	1.33 383	8.80 577	1.39 427	0.60 619	0.46 611	0.33 427	0.38 548	0.43 484	0.45 494

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

dd	1.26 297	1.15 567	2.47 311	0.92 303	0.49 183	4.35 606	0.75 297	1.92 126	2.11 462	1.44 306	1.24 235	1.19 303	1.05 297	1.78 322	1.70 502	0.57 614	0.34 527	0.35 467	0.33 487	0.60 570	0.46 505

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

TransformOpticalFlow	3.03 604	0.77 441	20.99 699	1.00 366	0.55 227	4.18 576	0.64 211	4.33 635	3.02 633	2.18 501	3.09 642	4.35 656	5.07 675	7.36 546	1.27 405	0.32 385	0.18 141	0.32 391	0.26 338	0.28 210	0.46 505

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

CBMV_ROB	3.62 640	0.70 378	21.42 713	1.21 493	0.89 413	4.43 623	1.76 628	4.39 650	2.79 598	5.88 704	3.38 657	4.18 648	5.12 676	10.75 644	2.32 578	0.56 612	0.55 639	0.53 612	0.51 620	0.55 550	0.46 505

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

PCWNet_CMD	2.23 467	0.65 332	17.36 579	0.83 217	0.76 340	3.51 393	0.64 211	3.60 412	1.97 423	1.70 352	1.63 363	3.22 579	3.05 624	2.09 365	1.11 353	0.31 362	0.36 540	0.47 571	0.26 338	0.64 590	0.47 510

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

GES	1.38 320	0.64 318	2.61 324	1.09 421	0.57 244	4.30 600	1.02 500	3.86 472	1.51 261	1.72 357	1.74 398	1.28 318	1.77 516	1.62 290	1.61 484	0.39 495	0.27 447	0.33 427	0.30 450	0.41 455	0.47 510

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

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

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

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

EKT-Stereo	6.79 701	0.64 318	4.24 400	1.77 650	106.39 771	4.51 640	0.61 187	3.16 340	1.53 279	1.88 389	1.22 228	1.98 442	1.36 392	3.81 455	0.84 256	0.35 443	0.24 384	0.29 304	0.26 338	0.34 360	0.48 515

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

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

SGM_RVC	4.57 671	0.72 398	17.46 585	1.84 660	0.58 254	4.23 589	3.45 694	4.66 682	3.66 677	7.99 722	8.82 710	7.56 704	8.74 715	12.30 706	6.84 665	0.43 536	0.38 559	0.39 519	0.35 513	0.51 533	0.48 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CFNet_ucs	2.36 509	0.68 364	18.42 606	0.89 274	0.81 362	3.85 471	0.68 240	4.29 616	2.37 525	2.09 464	2.04 510	3.31 588	1.24 366	2.63 415	1.14 361	0.36 457	0.45 602	0.56 624	0.29 427	0.66 599	0.49 522

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

GwcNet-ADL	2.47 527	0.67 356	21.48 714	0.96 336	0.72 324	4.61 659	0.95 463	4.42 655	2.36 519	1.98 421	1.80 426	2.55 512	1.24 366	1.90 345	1.41 434	0.40 503	0.46 611	0.24 116	0.27 368	0.41 455	0.49 522

PFNet+	1.46 332	0.57 222	2.84 344	0.92 303	0.47 164	4.64 663	0.84 373	2.46 224	1.99 426	2.14 481	1.64 365	1.34 328	1.03 284	4.68 478	1.23 392	0.45 553	0.33 514	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.49 522

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

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

SGM-Forest	2.96 590	0.62 297	3.49 374	1.09 421	0.80 356	4.06 533	3.30 689	4.37 647	3.09 640	4.18 687	3.27 653	4.67 674	3.86 653	11.69 692	7.91 675	0.51 597	0.46 611	0.49 594	0.39 556	0.48 523	0.49 522
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PAM	2.43 518	0.61 288	20.86 692	1.07 406	0.73 329	2.93 273	0.53 141	3.24 352	1.53 279	1.89 395	2.43 588	5.29 690	2.76 607	1.84 334	1.02 329	0.27 217	0.24 384	0.26 203	0.25 314	0.40 431	0.50 529

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

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

ASMatch	2.62 551	0.60 268	20.65 686	1.37 576	0.64 281	4.39 611	0.78 324	1.97 133	1.58 313	1.70 352	3.89 671	1.94 431	3.79 651	5.46 492	1.64 495	0.31 362	0.24 384	0.34 446	0.28 397	0.33 339	0.50 529

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

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

TDLM	2.29 484	1.08 551	4.61 408	1.29 528	1.01 460	4.26 591	2.17 652	3.75 446	2.79 598	2.31 547	1.98 496	2.06 455	1.59 463	12.45 710	1.72 505	0.51 597	0.28 462	0.52 607	0.35 513	0.56 556	0.50 529

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

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

ADStereo(finetuned)	2.04 431	0.73 409	13.28 508	0.82 204	0.40 99	4.16 568	0.59 177	4.25 598	2.97 625	2.35 559	1.84 453	1.18 298	3.40 639	1.52 265	1.54 471	0.29 292	0.24 384	0.23 73	0.18 99	0.30 259	0.51 537

PSMNet-ADL	1.91 406	0.72 398	1.78 229	1.09 421	0.86 399	4.18 576	0.78 324	3.77 450	2.10 460	1.72 357	1.85 461	2.91 553	1.82 530	10.38 633	1.91 532	0.48 575	0.46 611	0.28 275	0.29 427	0.38 415	0.51 537

ICVP	2.26 474	0.66 345	21.18 706	0.99 357	0.88 408	4.28 597	0.95 463	3.32 368	1.60 330	1.66 341	1.76 411	1.34 328	1.14 340	1.62 290	1.32 416	0.53 606	0.35 533	0.33 427	0.29 427	0.40 431	0.51 537
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
STTStereo	2.34 499	0.95 520	14.93 545	1.43 588	1.54 605	3.86 473	0.86 387	3.65 421	2.44 545	2.15 489	1.55 337	2.49 508	1.59 463	5.14 485	1.44 439	0.38 482	0.39 568	0.47 571	0.51 620	0.52 537	0.51 537

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

ssnet_v2	2.04 431	0.88 495	7.87 439	1.20 487	0.87 404	3.86 473	1.64 619	4.01 523	2.60 574	2.61 607	1.96 489	3.79 626	1.71 505	2.20 378	2.96 618	0.41 518	0.35 533	0.42 545	0.37 535	0.55 550	0.52 542

DeepPruner_ROB	2.05 433	1.09 554	10.50 478	1.01 373	1.20 521	4.39 611	0.91 436	3.14 337	1.72 375	2.60 605	1.54 333	2.78 542	1.27 369	4.52 472	1.72 505	0.51 597	0.40 573	0.37 497	0.34 497	0.48 523	0.52 542

dad	1.65 361	1.19 575	3.04 355	0.98 351	0.56 232	4.22 586	0.84 373	1.99 135	2.48 550	2.14 481	1.68 379	1.62 370	1.13 333	3.85 457	2.04 550	1.03 672	0.40 573	2.04 699	0.48 604	0.75 624	0.53 545

GrayStereo	2.58 549	0.53 163	1.63 214	1.58 624	0.89 413	4.17 573	8.17 722	3.03 325	1.52 272	2.80 629	2.50 595	1.70 384	17.10 734	2.83 425	1.15 362	0.33 405	0.21 284	0.27 239	0.32 479	0.28 210	0.53 545

DCANet	1.74 374	0.73 409	9.08 456	0.82 204	0.40 99	4.18 576	0.59 177	4.25 598	2.97 625	2.35 559	1.84 453	1.18 298	1.63 487	1.51 263	1.55 472	0.29 292	0.24 384	0.23 73	0.18 99	0.30 259	0.53 545

FADNet	2.49 531	1.76 641	13.17 506	1.17 474	0.95 431	3.27 338	0.88 415	3.94 502	2.27 496	1.40 302	1.29 255	2.51 509	2.06 556	9.93 613	1.94 538	0.43 536	0.45 602	0.40 526	0.43 585	1.06 654	0.53 545

SGM-ForestM	11.55 722	1.16 570	21.62 718	2.14 679	0.81 362	22.25 742	19.08 743	16.50 737	11.34 721	15.94 745	14.44 735	27.12 748	22.61 746	24.76 745	28.39 753	0.50 591	0.48 622	0.47 571	0.44 589	0.55 550	0.53 545

CBMV	3.32 630	0.96 526	21.16 704	1.32 542	0.83 380	3.81 455	3.91 707	4.47 664	2.53 561	3.34 663	2.24 555	4.45 660	2.58 600	10.07 620	1.96 543	0.45 553	0.43 592	0.48 580	0.38 548	0.52 537	0.53 545
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 184	1.57 628	2.54 316	0.69 95	1.41 581	2.08 166	0.83 366	2.11 155	1.38 194	0.65 103	0.75 85	0.66 141	0.64 114	0.72 17	0.40 18	0.23 108	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.33 339	0.54 551

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

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

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

111	1.83 389	0.92 506	9.08 456	0.81 191	0.36 42	4.25 590	0.91 436	4.44 659	2.70 585	2.39 568	1.96 489	2.30 477	1.64 490	1.28 203	1.82 520	0.28 261	0.22 316	0.24 116	0.20 170	0.31 282	0.54 551

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

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

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

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

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

AANet_RVC	3.03 604	1.72 638	12.78 504	1.17 474	1.12 492	3.79 452	1.10 528	3.86 472	3.13 642	2.62 609	4.26 674	3.96 634	1.41 411	11.43 675	5.23 654	0.94 665	0.47 616	0.34 446	0.23 259	0.40 431	0.55 557

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

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

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

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	5.12 680	0.90 498	21.33 709	1.50 608	1.33 557	4.09 540	3.49 695	4.03 528	4.59 695	6.57 715	10.95 719	12.92 718	8.41 714	9.86 609	8.78 680	0.75 649	0.58 647	0.51 601	0.50 616	0.68 604	0.57 566

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

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

UDGNet	1.40 321	1.52 625	2.22 286	1.38 578	0.62 274	4.39 611	0.68 240	1.80 107	2.18 476	1.34 286	1.18 216	0.99 260	1.00 273	2.16 372	1.19 376	1.09 673	0.34 527	1.30 690	0.98 678	1.10 662	0.58 571

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

MeshStereo	5.35 684	1.32 601	21.34 710	1.34 555	1.15 499	4.40 615	3.90 706	5.18 695	4.55 693	10.14 732	11.82 724	11.47 712	5.84 686	13.84 727	7.03 669	0.61 623	0.58 647	0.60 638	0.58 638	0.72 619	0.59 575
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AIO-Stereo-zeroshot	2.35 504	0.99 530	19.62 638	1.09 421	0.96 432	1.51 97	0.44 100	4.05 536	1.64 345	1.31 282	1.67 376	4.93 677	2.45 592	2.52 405	1.40 430	0.30 335	0.20 245	0.31 367	0.50 616	0.57 561	0.60 576

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

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

FC-DCNN v2	6.91 704	0.77 441	19.25 624	1.69 639	1.64 627	9.13 717	2.40 659	7.20 709	9.47 718	11.07 737	11.62 723	20.05 736	15.79 732	12.55 713	11.99 702	0.66 634	0.57 642	0.58 629	0.56 634	0.63 581	0.61 579

HBP-ISP	3.25 626	1.10 555	20.86 692	1.54 615	1.15 499	4.50 636	2.89 678	4.43 658	2.38 530	4.14 683	1.96 489	1.90 425	2.04 554	11.08 663	1.32 416	0.66 634	0.57 642	0.66 652	0.61 646	0.64 590	0.61 579

FC-DCNN	6.64 699	0.77 441	19.26 626	1.68 638	1.64 627	8.27 715	2.35 658	6.35 707	9.23 717	10.85 735	11.27 721	19.89 734	13.33 720	12.51 712	11.79 701	0.66 634	0.57 642	0.58 629	0.56 634	0.63 581	0.61 579

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

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 540	1.04 541	16.73 569	1.53 613	2.00 676	3.96 510	0.87 408	3.87 475	2.31 508	2.54 591	1.67 376	2.85 547	1.63 487	5.55 495	1.62 489	0.46 561	0.33 514	0.38 514	0.38 548	0.53 543	0.62 582
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROB	2.07 436	1.40 613	3.01 354	1.09 421	0.92 419	3.94 494	1.53 604	4.25 598	2.23 484	3.31 660	2.06 520	2.35 483	1.52 448	8.74 576	2.07 556	0.44 543	0.36 540	0.51 601	0.48 604	0.54 547	0.62 582

PWCDC_ROB	2.95 587	3.26 681	14.06 527	1.59 625	1.56 612	4.19 580	0.86 387	4.30 624	4.08 686	2.06 459	7.37 696	2.75 534	2.42 589	3.59 449	2.67 609	1.34 691	0.36 540	0.39 519	0.34 497	1.13 665	0.62 582

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

ACV-stereo	2.92 585	0.92 506	20.27 668	1.33 547	1.05 469	4.68 669	1.10 528	2.66 272	1.64 345	1.46 307	1.32 268	5.41 692	4.24 662	7.83 556	1.90 531	0.44 543	0.52 631	0.32 391	0.29 427	0.45 504	0.63 586

CASS	1.29 308	0.66 345	2.62 327	0.95 330	0.66 296	2.84 253	0.69 251	3.00 321	1.79 392	2.57 596	1.95 488	1.39 339	1.55 459	1.59 280	1.06 338	0.50 591	0.28 462	0.34 446	0.28 397	0.46 516	0.63 586
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MSMD_ROB	5.61 688	1.08 551	16.68 568	1.21 493	0.83 380	10.14 719	2.07 648	3.93 498	6.22 711	10.37 733	8.03 701	22.22 738	9.45 716	11.66 689	4.52 639	0.66 634	0.58 647	0.66 652	0.68 654	0.65 593	0.63 586

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

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

StereoDRNet-Refined	1.77 382	0.81 463	2.22 286	1.21 493	0.76 340	3.26 335	0.71 263	3.82 462	2.05 444	2.29 537	2.05 516	2.98 559	1.44 422	7.15 541	2.27 575	0.30 335	0.23 347	0.42 545	0.33 487	0.45 504	0.64 590
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	2.53 538	1.35 605	10.90 484	1.15 464	0.97 436	3.53 398	2.56 666	3.65 421	2.23 484	2.76 625	1.80 426	2.41 493	1.66 494	10.35 630	2.07 556	0.44 543	0.40 573	0.57 627	0.53 627	0.59 566	0.65 593

CSAN	4.71 674	1.39 612	20.23 663	1.19 483	0.87 404	3.65 427	3.50 696	4.57 678	3.87 680	3.89 675	7.82 699	3.54 616	6.16 692	23.47 744	6.82 664	0.52 603	0.45 602	0.49 594	0.52 623	0.63 581	0.66 594

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 563	1.26 591	22.01 723	1.08 414	0.99 448	1.61 112	0.86 387	3.69 435	1.64 345	1.52 313	5.62 687	3.35 591	3.44 644	2.20 378	1.33 420	0.26 189	0.21 284	0.30 336	0.62 647	0.93 643	0.67 595

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	3.16 620	1.28 593	18.31 603	1.25 506	1.75 651	4.06 533	1.40 587	3.89 481	2.22 480	2.72 622	2.55 601	3.49 608	2.65 603	9.91 611	2.99 619	1.29 687	0.65 660	0.64 649	0.86 670	0.65 593	0.71 605
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	3.70 644	1.72 638	14.87 541	1.33 547	1.74 649	3.70 432	1.55 608	4.20 575	14.00 727	2.02 445	1.77 417	2.74 532	2.30 580	10.88 650	6.88 666	0.68 641	0.60 652	0.78 667	0.78 666	0.81 633	0.71 605

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

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

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

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

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

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

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

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

RTS	3.90 653	7.04 700	17.94 591	1.92 666	2.19 687	5.00 694	2.96 680	4.29 616	3.19 649	4.05 679	3.08 639	4.94 678	3.16 629	7.64 552	6.72 661	0.66 634	0.44 597	0.51 601	0.47 599	0.95 644	0.76 619

RTSA	3.90 653	7.04 700	17.94 591	1.92 666	2.19 687	5.00 694	2.96 680	4.29 616	3.19 649	4.05 679	3.08 639	4.94 678	3.16 629	7.64 552	6.72 661	0.66 634	0.44 597	0.51 601	0.47 599	0.95 644	0.76 619

ADCL	4.35 667	1.63 631	14.21 531	1.29 528	1.26 535	5.56 701	11.16 725	3.97 512	3.37 666	6.07 705	4.67 678	4.30 655	5.72 685	5.08 484	14.51 708	0.50 591	0.48 622	0.89 675	0.77 663	0.78 628	0.76 619

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

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

FCDSN-DC	6.04 695	0.84 480	19.25 624	1.24 504	1.09 487	4.38 609	2.62 669	4.38 648	4.71 697	9.59 730	11.22 720	19.19 733	17.40 735	12.30 706	8.55 679	0.69 645	0.57 642	0.60 638	0.60 643	0.70 607	0.78 623
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	3.10 612	1.45 620	14.90 543	1.46 597	1.79 657	3.33 350	1.39 585	4.04 532	2.26 494	2.77 626	3.26 652	4.00 636	2.71 606	11.63 688	2.62 608	0.82 657	0.46 611	0.79 668	0.79 667	0.71 616	0.78 623

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

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

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

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

ADCP+	3.74 647	1.96 650	16.90 572	1.09 421	1.55 609	4.35 606	3.65 702	3.93 498	2.98 628	2.22 520	1.66 374	3.95 632	4.83 671	3.41 444	18.87 732	0.38 482	0.41 582	0.63 646	0.53 627	0.64 590	0.81 629

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

SANet	5.65 690	1.72 638	20.94 697	1.26 513	0.88 408	7.20 710	3.81 705	4.60 679	11.23 720	4.56 691	8.78 709	7.49 703	6.95 699	11.85 699	18.11 726	0.49 587	0.44 597	0.50 597	0.42 581	0.90 641	0.82 633

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

DANet	2.63 552	1.07 549	8.10 445	1.83 659	1.70 640	3.25 333	1.16 540	4.31 627	2.38 530	3.40 666	2.18 544	4.08 641	1.80 524	9.77 604	3.89 634	0.52 603	0.55 639	0.59 632	0.44 589	0.63 581	0.86 635
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	3.20 622	1.93 648	18.84 612	1.51 610	0.80 356	4.12 550	1.82 633	4.16 570	2.91 618	1.87 386	1.74 398	2.48 506	1.84 533	13.18 716	1.74 510	0.80 654	0.57 642	0.79 668	0.74 659	1.20 674	0.86 635
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DPSNet	3.43 635	1.37 609	12.19 496	1.39 580	1.24 530	4.15 557	2.06 646	4.51 672	3.34 664	2.69 620	1.96 489	3.52 612	5.56 683	10.68 641	9.68 683	0.93 664	0.73 672	0.40 526	0.37 535	1.06 654	0.86 635

G-Net	4.11 662	1.21 578	19.47 634	2.31 688	2.94 701	4.74 685	2.95 679	3.33 374	2.14 468	4.44 690	9.43 712	6.93 701	3.84 652	9.01 585	4.92 649	0.79 652	0.80 677	0.70 657	0.50 616	0.95 644	0.87 638

psmorigin	6.59 698	1.15 567	88.11 772	1.52 611	0.97 436	2.88 260	1.20 551	3.21 345	2.04 441	3.73 672	2.46 590	5.15 688	2.55 598	10.60 638	2.47 594	0.55 610	0.68 667	0.48 580	0.51 620	0.70 607	0.88 639

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

SAMSARA	3.55 638	2.16 661	14.18 530	1.86 663	1.49 594	4.62 660	2.65 670	3.58 411	2.80 602	7.05 717	3.05 637	5.16 689	4.07 658	9.18 590	4.80 645	0.64 629	0.67 664	0.59 632	0.68 654	0.89 639	0.91 640

aanetorigin	3.30 628	1.66 635	17.52 587	1.18 480	1.58 617	2.57 225	3.80 704	2.65 269	2.03 437	6.12 707	4.30 675	2.82 545	5.70 684	5.47 493	4.67 640	0.50 591	0.44 597	0.43 549	0.47 599	1.17 671	0.92 642

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

AANet	3.15 617	2.93 677	15.16 551	1.41 584	1.08 482	2.23 185	1.37 580	2.95 314	3.65 675	4.12 682	4.40 676	4.13 644	5.32 680	6.55 524	3.76 632	0.60 619	0.42 591	0.50 597	0.42 581	0.99 649	0.93 644

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

NVstereo2D	2.54 540	0.90 498	11.10 486	1.32 542	1.47 591	3.58 413	1.38 583	4.13 559	2.45 546	1.90 396	1.71 390	2.86 548	1.76 514	10.86 649	1.66 498	0.60 619	0.43 592	0.53 612	0.41 574	0.78 628	0.94 645

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

AnyNet_C32	4.17 664	5.75 697	12.62 502	1.60 627	1.54 605	5.51 700	4.09 708	3.90 486	3.23 656	4.22 688	3.03 636	3.10 569	3.41 640	8.01 561	18.85 731	0.53 606	0.58 647	0.53 612	0.74 659	1.19 673	0.97 647

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

PA-Net	3.09 610	1.24 589	18.84 612	1.38 578	1.19 513	3.42 368	1.75 627	3.89 481	3.27 662	1.88 389	2.10 525	3.03 563	1.88 542	11.60 681	2.88 617	0.40 503	0.54 634	0.44 554	0.62 647	0.52 537	1.02 650
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 656	10.88 723	12.30 498	1.26 513	1.55 609	5.19 697	3.33 691	4.42 655	2.82 610	2.58 600	2.62 609	5.00 681	2.11 561	14.03 729	2.73 610	1.28 686	2.34 713	0.67 654	1.83 707	0.81 633	1.03 651

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

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

ADCMid	3.96 657	3.27 682	15.48 555	1.26 513	1.40 573	4.66 666	2.28 655	4.06 540	3.54 672	3.94 676	3.02 635	3.85 629	3.67 649	4.03 464	18.65 730	0.68 641	0.61 654	1.09 684	1.18 689	1.38 679	1.08 654

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

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

DStereoRT	3.28 627	1.06 547	14.58 538	1.33 547	1.12 492	4.51 640	1.29 564	4.21 580	3.48 671	2.50 581	2.13 535	1.89 424	7.69 708	7.57 550	2.43 588	0.66 634	0.33 514	4.46 733	2.84 727	0.38 415	1.12 657

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

SDNR	3.97 658	1.93 648	20.28 669	1.31 539	0.94 428	5.16 696	0.67 229	4.33 635	2.58 570	4.82 696	5.94 688	5.01 682	1.45 426	17.52 733	2.53 599	0.79 652	0.72 671	0.59 632	0.45 593	1.15 669	1.17 659

SPS-STEREO	3.97 658	1.44 619	20.85 691	1.72 645	1.71 642	3.24 329	2.30 657	3.55 406	2.68 584	4.79 695	3.66 665	5.44 693	2.97 616	9.11 587	9.35 682	1.15 677	1.10 687	1.06 682	1.02 682	1.16 670	1.18 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	3.48 636	0.91 504	22.06 725	1.36 566	1.50 597	3.55 406	2.53 665	4.21 580	2.81 608	2.37 563	3.81 668	3.75 624	1.84 533	11.90 701	2.51 597	0.63 626	0.71 670	0.48 580	0.76 661	0.67 601	1.19 661

DStereoO	3.90 653	2.13 658	7.90 443	4.43 722	2.84 700	4.40 615	5.30 712	4.31 627	3.21 654	2.41 572	3.08 639	2.93 557	7.14 704	4.20 469	11.12 695	4.11 719	1.30 695	1.33 691	1.63 699	3.09 696	1.26 662

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

coex-ft	18.59 740	6.62 699	113.53 776	1.17 474	1.31 546	2.33 196	1.93 639	2.81 300	14.00 727	124.82 779	8.45 705	5.90 696	51.74 765	9.99 616	22.69 737	0.57 614	0.62 655	0.50 597	0.49 609	1.08 661	1.28 664

PDISCO_ROB	2.86 576	1.53 626	14.27 532	1.98 672	2.19 687	4.52 642	1.35 573	4.65 681	3.19 649	2.09 464	2.16 540	3.53 613	2.45 592	5.32 487	2.12 560	1.30 689	0.78 676	0.72 662	0.59 641	1.24 675	1.28 664

AnyNet_C01	4.37 668	7.80 702	16.40 563	1.98 672	1.40 573	6.37 705	6.47 717	4.09 549	5.03 702	4.06 681	3.78 667	4.16 647	3.31 636	6.62 528	10.00 684	0.61 623	0.67 664	0.63 646	0.67 651	2.01 687	1.31 666

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

PSM-AAD	2.43 518	0.54 181	1.32 159	0.92 303	0.54 218	4.48 627	7.47 718	2.96 316	1.55 296	2.31 547	2.56 603	1.26 316	16.23 733	2.46 392	0.89 282	0.28 261	0.21 284	0.58 629	0.41 574	0.34 360	1.32 668

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

ADCPNet	3.89 652	1.63 631	20.25 667	1.28 524	1.27 538	6.43 706	2.65 670	3.93 498	2.70 585	2.78 627	2.20 549	4.28 654	6.16 692	5.56 496	10.27 686	0.65 632	1.18 689	0.71 658	1.70 702	0.84 637	1.37 670

SGM+DAISY	8.36 710	3.82 686	24.83 736	2.02 674	1.75 651	14.80 727	17.22 740	4.27 607	11.79 723	13.88 739	14.38 734	11.74 716	13.83 722	10.56 635	15.12 709	1.21 679	1.19 691	1.14 686	1.13 687	1.17 671	1.37 670

CC-Net-ROB	3.35 632	1.76 641	13.89 523	2.33 689	1.65 631	4.49 633	1.62 616	4.73 685	2.90 617	1.92 403	2.05 516	1.99 444	1.61 470	12.57 714	1.60 481	2.46 699	2.18 707	2.68 711	1.04 683	2.11 689	1.38 672

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

WAO-7	5.16 681	3.21 680	18.98 617	1.88 665	1.44 586	5.34 698	3.09 687	4.91 691	5.81 709	4.35 689	8.92 711	6.55 698	6.06 689	13.40 721	10.81 691	1.34 691	1.20 692	1.48 696	1.35 696	1.60 683	1.45 674

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

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

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

ELAS_RVC	5.72 691	1.64 634	20.40 674	2.09 678	2.01 677	4.95 693	11.47 728	4.66 682	6.31 713	8.09 723	8.01 700	8.06 708	11.65 718	8.36 565	10.22 685	0.99 670	1.17 688	0.81 671	0.76 661	1.14 666	1.58 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	4.91 679	1.40 613	16.46 565	1.47 600	1.72 648	3.46 377	1.96 640	3.89 481	3.61 674	2.90 634	24.61 745	4.81 675	4.49 667	13.57 723	4.87 647	1.33 690	1.29 694	1.70 697	1.68 700	1.41 681	1.66 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS	5.99 694	1.62 629	20.29 670	1.96 671	2.01 677	15.09 728	8.38 723	5.23 696	5.54 706	9.02 726	8.61 706	6.74 699	9.75 717	7.48 547	11.40 698	0.96 668	1.18 689	0.72 662	0.93 674	1.30 677	1.67 680
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	11.39 721	1.38 610	23.16 731	4.82 729	2.79 699	22.02 741	14.51 738	25.81 744	26.28 750	10.93 736	13.17 729	19.90 735	18.03 738	15.69 732	20.41 735	0.96 668	0.74 673	1.42 693	3.24 731	0.74 621	1.71 681

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

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

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

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

MADNet+	3.97 658	9.54 716	13.83 522	1.87 664	1.69 639	4.19 580	2.87 677	4.80 689	4.10 687	2.51 585	2.67 614	4.55 666	3.41 640	8.72 575	6.92 668	1.25 684	1.27 693	1.04 680	0.93 674	1.39 680	1.85 685

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

PWCK	5.85 692	9.95 718	15.22 553	2.90 698	1.56 612	5.66 702	7.69 720	5.27 697	4.74 699	3.88 674	7.51 697	8.04 706	5.28 678	15.18 730	8.40 678	3.08 704	1.51 698	2.24 703	1.37 697	5.55 723	1.96 688

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

FTStereo	3.71 646	0.53 163	20.37 672	0.96 336	0.65 289	4.34 603	11.29 726	2.62 266	1.50 254	2.58 600	5.04 682	1.90 425	13.84 723	3.71 454	1.25 398	0.38 482	0.24 384	0.31 367	0.32 479	0.30 259	2.10 690

Prome-Stereo	1.61 354	0.55 193	1.71 220	0.98 351	0.60 260	4.41 618	1.82 633	3.03 325	1.53 279	2.18 501	3.45 660	1.72 387	3.49 646	2.23 383	1.08 344	0.29 292	0.20 245	0.26 203	0.25 314	0.34 360	2.16 691

CES	1.01 227	0.55 193	1.74 225	0.92 303	2.15 685	2.15 176	0.50 127	2.01 138	1.45 218	0.76 156	1.02 167	0.61 112	0.47 45	1.29 208	0.79 241	0.22 90	0.17 89	0.24 116	0.14 2	0.63 581	2.29 692

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

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

BEATNet-Init1	49.72 764	64.32 769	97.77 775	4.68 726	4.28 722	84.75 768	60.42 760	73.38 769	68.59 771	88.29 774	88.51 776	91.94 773	97.99 775	85.26 774	70.96 771	0.80 654	0.65 660	0.85 673	0.70 657	7.96 735	2.33 695

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

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

GMM-Stereo	2.45 521	0.52 145	20.38 673	0.89 274	0.82 372	4.18 576	1.91 638	2.45 221	1.48 242	2.48 579	2.30 571	1.69 382	1.86 538	2.93 428	1.08 344	0.28 261	0.18 141	0.33 427	0.48 604	0.35 381	2.41 697

EDNetEfficientorigin	12.35 728	2.51 667	179.47 779	1.19 483	0.96 432	2.91 265	1.81 632	3.00 321	5.35 704	8.91 725	4.79 679	4.18 648	4.64 669	9.98 615	11.30 696	0.37 465	0.38 559	0.60 638	0.85 669	1.32 678	2.43 699

KYRaft	1.59 351	0.52 145	1.73 222	0.95 330	0.49 183	4.38 609	1.79 629	2.43 216	1.51 261	2.49 580	2.98 633	2.00 445	3.41 640	2.14 370	0.82 249	0.30 335	0.21 284	0.33 427	0.46 596	0.35 381	2.45 700

DGSMNet	7.55 707	1.62 629	17.42 582	1.92 666	12.73 731	7.45 713	42.99 759	4.13 559	2.07 448	2.10 467	3.16 647	3.42 598	1.70 503	9.24 592	2.30 576	3.70 715	10.89 750	11.80 752	5.54 739	4.24 712	2.66 701

WAO-6	5.87 693	2.27 663	15.05 547	2.96 699	2.77 698	12.01 722	3.58 700	5.37 702	11.91 724	3.34 663	9.69 713	6.78 700	5.84 686	11.82 698	8.89 681	2.87 701	2.35 714	2.50 705	1.84 708	2.85 695	2.67 702

WAO-8	11.95 723	13.02 730	20.56 681	3.50 706	3.08 705	15.11 729	2.80 674	12.91 728	19.11 746	7.69 719	13.12 726	11.62 713	7.01 702	84.40 772	7.91 675	3.42 707	1.92 705	3.54 725	1.93 711	3.68 703	2.69 703

Venus	11.95 723	13.02 730	20.56 681	3.50 706	3.08 705	15.11 729	2.80 674	12.91 728	19.11 746	7.69 719	13.12 726	11.62 713	7.01 702	84.40 772	7.91 675	3.42 707	1.92 705	3.54 725	1.93 711	3.68 703	2.69 703

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

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 614	1.43 617	9.93 468	2.50 692	1.62 622	4.29 598	1.68 626	3.95 504	2.43 541	1.66 341	1.91 481	3.04 564	1.41 411	13.26 717	1.58 477	3.82 716	1.59 699	1.12 685	0.46 596	2.21 691	2.74 706

Ntro	4.21 665	8.94 710	19.89 648	3.22 703	2.96 702	4.15 557	1.89 637	3.92 496	2.36 519	1.77 366	2.14 537	3.35 591	2.17 571	9.48 597	2.24 572	3.52 711	1.76 702	2.13 701	1.31 693	3.83 708	3.09 707

ACVNet_2	5.41 685	12.60 726	20.42 676	3.27 705	3.15 708	4.50 636	3.02 683	4.66 682	3.73 679	3.35 665	5.36 684	7.86 705	2.88 612	12.33 708	4.76 644	3.12 705	2.22 708	2.70 713	1.69 701	3.49 701	3.10 708

otaku	4.58 672	8.93 709	19.95 650	3.11 702	2.67 695	3.91 480	2.57 667	3.82 462	2.25 490	2.22 520	9.72 714	4.08 641	2.35 585	8.57 571	2.13 563	3.51 710	1.65 701	2.15 702	1.17 688	3.69 705	3.15 709

LVE	6.88 703	9.31 713	21.14 702	3.61 711	3.18 709	4.49 633	2.79 673	10.21 718	11.69 722	3.16 656	11.53 722	18.33 725	4.31 663	11.66 689	3.52 628	4.45 725	2.93 720	2.56 707	1.91 710	3.62 702	3.16 710

ACVNet_1	6.04 695	13.97 738	21.36 711	3.58 710	3.14 707	4.73 682	2.48 661	4.20 575	3.17 647	2.98 643	2.83 629	23.31 741	4.34 664	11.06 660	2.45 591	3.68 713	2.33 712	2.60 708	1.79 706	3.69 705	3.19 711

ACVNet-4b	6.73 700	13.67 735	21.87 721	3.54 709	3.07 704	4.19 580	2.25 654	4.03 528	3.65 675	1.64 335	3.98 672	5.88 695	2.89 613	10.01 617	16.98 721	23.29 758	2.24 709	2.53 706	1.78 705	3.87 709	3.21 712

Dean	7.52 706	9.08 711	21.41 712	3.74 713	3.53 711	4.81 689	3.53 697	5.33 701	5.25 703	4.17 684	26.53 746	25.62 747	4.09 659	10.97 654	4.32 636	3.69 714	2.30 711	2.91 715	1.87 709	4.03 711	3.24 713

MonStereo1	8.07 709	2.24 662	5.83 422	4.68 726	3.60 712	18.80 738	2.52 663	5.89 706	5.86 710	4.76 694	13.98 733	7.41 702	50.63 764	13.28 718	5.16 650	4.40 723	0.90 680	2.69 712	1.55 698	3.92 710	3.30 714

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

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

IMH	6.81 702	13.66 734	20.41 675	4.33 721	3.74 714	5.50 699	3.06 685	5.49 704	6.22 711	4.64 693	10.35 716	9.30 709	8.03 712	13.61 724	6.81 663	4.80 730	2.99 725	3.09 718	2.12 716	4.36 715	3.61 717

IMH-64-1	4.84 677	2.53 669	6.83 428	4.30 719	3.74 714	4.81 689	6.05 714	5.30 698	3.92 682	3.95 677	8.33 703	5.08 685	6.06 689	8.96 583	6.30 658	4.57 727	2.96 722	3.04 716	2.12 716	4.28 713	3.62 718

IMH-64	4.84 677	2.53 669	6.83 428	4.30 719	3.74 714	4.81 689	6.05 714	5.30 698	3.92 682	3.95 677	8.33 703	5.08 685	6.06 689	8.96 583	6.30 658	4.57 727	2.96 722	3.04 716	2.12 716	4.28 713	3.62 718

tt	7.19 705	0.51 137	6.83 428	4.03 715	2.30 693	12.05 723	20.19 745	15.46 735	6.58 714	3.42 667	3.22 650	5.37 691	6.39 697	4.20 469	7.46 672	9.81 744	11.53 751	7.05 742	7.46 743	6.31 726	3.71 720

ktn	21.74 745	10.34 719	19.68 640	4.53 724	4.00 719	6.53 707	4.51 710	6.79 708	78.82 774	84.69 773	100.86 777	58.49 764	7.57 707	12.11 705	13.35 705	4.58 729	3.24 727	3.49 722	2.62 722	4.65 718	3.84 721

JetBlue	6.27 697	9.15 712	13.76 516	1.94 670	4.60 725	11.91 721	12.00 729	5.12 694	3.45 670	3.79 673	4.52 677	9.54 710	6.56 698	9.40 595	13.48 706	1.26 685	1.37 696	1.17 687	1.34 695	7.06 732	3.95 722

notaker	10.50 717	8.60 704	20.23 663	4.54 725	3.95 718	6.27 704	3.44 693	8.07 712	4.75 700	8.73 724	46.45 757	13.86 723	27.86 747	13.49 722	13.61 707	4.56 726	3.18 726	3.52 724	2.68 724	8.13 736	4.05 723

TorneroNet	25.88 747	11.28 724	21.62 718	4.20 716	4.07 720	55.25 757	3.15 688	15.16 734	76.94 773	58.09 767	82.72 774	86.88 772	41.15 755	13.35 720	18.13 727	4.32 720	2.85 716	3.45 721	2.62 722	8.33 737	4.14 724

TorneroNet-64	10.12 713	8.74 705	20.95 698	4.27 717	3.76 717	13.86 726	2.85 676	15.05 733	23.15 749	10.07 731	23.84 744	13.47 720	8.24 713	13.96 728	17.21 723	3.96 718	2.72 715	3.23 720	2.48 720	6.29 725	4.27 725

KSHMR	16.96 738	5.37 694	21.64 720	4.46 723	4.50 723	8.30 716	3.32 690	15.58 736	76.24 772	6.62 716	61.47 767	56.53 763	5.43 682	35.17 751	11.37 697	4.39 722	2.97 724	3.63 727	2.74 726	5.10 721	4.34 726

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

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

PML	64.32 768	53.22 764	17.88 590	8.10 735	32.94 750	148.46 778	247.79 782	12.18 725	45.42 763	111.41 776	288.92 782	101.47 775	101.31 776	31.67 747	15.55 711	14.03 749	4.83 732	10.98 747	6.18 741	28.82 753	5.17 729

MADNet++	7.57 708	5.80 698	13.28 508	6.38 733	5.26 727	7.18 709	7.77 721	5.32 700	5.62 707	6.11 706	7.78 698	6.02 697	8.01 711	11.74 694	16.36 718	9.36 742	4.95 733	8.57 745	5.66 740	4.83 719	5.34 730

UNDER WATER-64	9.33 712	5.37 694	22.60 728	5.22 731	4.86 726	10.75 720	4.61 711	11.45 719	17.30 740	7.59 718	9.80 715	15.99 724	17.90 737	10.63 639	15.72 713	4.36 721	2.87 717	4.39 732	2.86 728	7.01 731	5.36 731

UNDER WATER	10.47 715	3.95 687	22.62 729	5.07 730	4.51 724	7.78 714	3.77 703	12.56 727	21.72 748	7.84 721	10.78 717	23.96 743	31.66 748	10.78 647	16.19 717	4.44 724	2.93 720	4.24 728	2.86 728	6.33 727	5.47 732

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

FADE	78.44 771	13.79 736	36.09 746	10.71 740	13.34 732	4.15 557	4.14 709	28.60 748	8.36 715	5.15 699	3.88 670	11.85 717	36.55 750	44.37 754	28.26 752	474.90 782	161.58 780	347.36 781	322.13 782	7.29 733	6.23 734

MultiAttention	8.74 711	0.56 209	7.25 434	2.07 677	22.74 747	35.86 752	8.44 724	4.97 692	2.58 570	2.57 596	5.11 683	5.55 694	1.59 463	52.70 766	7.50 673	0.47 570	0.24 384	0.52 607	1.00 679	6.84 730	6.30 735

JetRed	10.48 716	27.10 750	35.70 745	4.27 717	4.09 721	15.55 731	12.83 736	12.16 724	5.50 705	5.83 703	5.56 686	10.14 711	7.43 705	8.88 579	26.39 747	3.32 706	3.81 729	3.51 723	2.96 730	7.85 734	6.69 736

DStereoSA	10.13 714	4.62 690	12.76 503	4.78 728	13.35 733	9.97 718	22.80 746	4.74 687	16.44 735	5.11 697	15.31 736	4.61 669	13.82 721	8.00 559	27.60 749	6.51 735	8.86 742	1.43 694	8.28 744	3.16 697	10.38 737

USTest	15.98 737	15.58 743	22.56 727	18.49 741	16.99 734	26.43 743	36.08 753	27.68 747	12.77 726	10.69 734	10.80 718	18.35 726	15.09 728	18.62 734	23.37 738	4.85 731	5.34 738	7.38 743	7.43 742	9.90 738	11.23 738

TCMNet-wrong-test	12.32 727	14.13 739	19.38 630	22.38 746	19.85 737	15.99 732	12.34 733	22.95 740	4.56 694	6.24 708	6.27 689	18.40 727	15.71 731	10.10 623	10.72 689	9.06 737	4.78 731	5.35 739	3.95 737	12.28 745	11.97 739

noway2	12.12 726	12.89 728	18.23 597	22.27 743	20.57 738	16.13 734	12.37 734	22.35 739	4.45 689	6.34 710	6.58 694	18.59 732	15.01 726	8.11 562	10.67 687	9.07 738	5.26 735	5.25 735	3.92 732	12.23 742	12.12 740

noway3	12.11 725	12.88 727	18.29 600	22.08 742	20.58 739	16.00 733	12.31 731	22.29 738	4.37 688	6.52 714	6.38 690	18.56 731	15.10 729	8.64 573	10.68 688	9.17 739	5.00 734	5.23 734	3.94 734	12.14 741	12.14 741

zzzz4	12.38 729	14.70 741	19.20 622	22.47 747	20.75 740	16.16 736	12.33 732	23.67 743	4.48 691	6.35 712	6.53 693	18.55 729	14.99 725	8.35 564	10.84 692	9.34 740	5.29 736	5.25 735	3.94 734	12.24 743	12.15 742

noway1	12.38 729	14.65 740	19.19 620	22.47 747	20.76 741	16.13 734	12.30 730	23.66 742	4.48 691	6.34 710	6.52 692	18.55 729	15.01 726	8.39 568	10.84 692	9.34 740	5.29 736	5.25 735	3.94 734	12.24 743	12.15 742

noway4	12.47 731	15.37 742	19.26 626	22.73 749	20.78 742	16.28 737	12.44 735	23.08 741	4.68 696	6.43 713	6.45 691	18.54 728	15.51 730	8.64 573	10.74 690	9.53 743	5.34 738	5.27 738	3.92 732	12.28 745	12.23 744

light-stereo	41.45 752	10.64 721	54.16 764	59.84 765	45.61 760	131.14 777	1.57 611	37.33 756	17.30 740	76.21 772	120.65 778	118.18 778	3.98 655	89.11 775	15.46 710	5.48 734	9.68 749	1.25 688	1.28 692	17.93 751	12.24 745

DGTPSM_ROB	15.31 735	8.85 707	28.14 742	9.90 737	18.89 735	12.44 724	33.21 749	13.48 730	17.86 744	9.50 728	22.89 742	13.78 721	19.67 739	21.26 735	23.68 739	5.08 732	8.84 740	5.62 740	11.50 747	6.72 728	14.87 746

DPSMNet_ROB	15.52 736	8.89 708	31.44 743	10.07 739	18.91 736	12.44 724	33.22 750	13.51 731	17.94 745	9.58 729	22.91 743	13.79 722	19.67 739	21.43 736	23.73 740	5.17 733	8.84 740	5.63 741	11.52 750	6.79 729	14.90 747

DStereoFS	11.11 720	13.81 737	11.82 494	5.73 732	11.05 730	20.81 739	11.36 727	8.68 715	16.52 738	14.90 742	15.81 740	11.63 715	13.85 724	9.05 586	15.60 712	7.57 736	8.88 743	2.41 704	5.29 738	2.16 690	15.30 748

iinet-test	19.59 741	18.93 745	25.29 737	22.27 743	21.21 743	29.32 744	37.73 754	31.61 751	16.48 736	14.41 740	13.76 730	22.91 739	19.69 741	21.98 737	26.21 743	10.17 745	8.89 744	11.03 748	10.88 745	13.66 747	15.45 749

IINet	19.59 741	18.93 745	25.29 737	22.27 743	21.21 743	29.32 744	37.73 754	31.61 751	16.48 736	14.41 740	13.76 730	22.91 739	19.69 741	21.98 737	26.21 743	10.17 745	8.89 744	11.03 748	10.88 745	13.66 747	15.45 749

DPSM_ROB	20.78 743	20.03 748	26.57 740	23.62 751	22.46 745	31.10 747	39.97 757	33.52 753	17.41 742	15.25 743	15.80 738	24.06 744	20.71 744	23.30 742	27.62 750	10.78 747	9.41 747	11.69 750	11.50 747	14.49 749	16.36 751

DPSM	20.78 743	20.03 748	26.57 740	23.62 751	22.46 745	31.10 747	39.97 757	33.52 753	17.41 742	15.25 743	15.80 738	24.06 744	20.71 744	23.30 742	27.62 750	10.78 747	9.41 747	11.69 750	11.50 747	14.49 749	16.36 751

LSM	12.71 732	3.52 685	20.79 690	55.63 764	84.76 766	3.63 426	6.30 716	3.73 444	4.93 701	5.55 701	13.92 732	3.53 613	3.25 634	9.72 603	4.12 635	0.64 629	0.85 678	0.71 658	0.81 668	1.03 651	26.84 753

Selective-IGEV-i1pa	29.93 750	36.60 752	34.97 744	9.92 738	7.41 729	38.91 753	35.81 752	43.96 757	35.07 758	30.01 747	53.53 766	41.78 750	35.42 749	40.57 753	33.93 755	30.94 760	15.47 754	23.33 753	13.36 751	10.61 739	27.01 754

Anonymous_1	57.11 765	19.68 747	26.15 739	23.10 750	142.31 776	30.84 746	39.75 756	33.86 755	16.98 739	70.53 771	15.42 737	23.46 742	19.75 743	23.04 740	27.23 748	164.73 778	9.02 746	130.38 773	137.40 776	161.27 780	27.24 755

HanzoNet	31.60 751	17.23 744	21.22 707	7.32 734	5.84 728	7.25 711	3.53 697	13.82 732	14.20 729	50.38 763	47.01 758	44.45 752	56.61 766	36.61 752	32.00 754	63.89 770	56.57 771	7.97 744	89.20 774	28.69 752	28.25 756

fast-reg	41.74 753	39.55 753	52.36 756	48.35 763	53.83 761	63.99 766	80.62 766	67.13 761	34.76 754	30.46 749	31.71 750	46.30 754	38.94 751	45.39 757	53.82 759	20.51 750	18.78 755	23.33 753	22.88 753	29.12 754	32.91 757

FlowAnything	41.75 755	39.90 754	53.36 761	47.83 762	45.06 755	62.45 758	80.51 765	67.34 767	34.89 756	30.56 753	31.52 748	48.18 757	42.05 761	46.66 763	55.24 762	21.71 757	18.88 758	23.49 759	23.13 754	29.12 754	33.04 758

RAFT-FEzeroshot	41.78 757	40.21 759	53.07 757	47.74 760	45.19 757	62.51 760	80.73 770	67.30 765	34.75 752	30.51 751	31.88 752	48.27 759	41.88 759	46.64 761	55.54 764	21.62 753	18.89 760	23.48 755	23.22 758	29.20 759	33.05 759

RAFT-FE	41.78 757	40.21 759	53.07 757	47.74 760	45.19 757	62.51 760	80.73 770	67.30 765	34.75 752	30.51 751	31.88 752	48.27 759	41.88 759	46.64 761	55.54 764	21.62 753	18.89 760	23.48 755	23.22 758	29.20 759	33.05 759

CasAABBNet	41.80 759	40.20 758	53.41 762	47.73 758	45.18 756	62.51 760	80.71 768	67.26 764	34.80 755	30.49 750	31.88 752	48.24 758	41.81 758	46.63 760	55.64 766	21.60 751	18.88 758	23.48 755	23.22 758	29.19 758	33.05 759

Selective-RAFT-Error	41.77 756	40.16 757	53.34 760	47.73 758	45.25 759	62.51 760	80.64 767	67.22 762	34.93 757	30.64 754	31.81 751	48.11 756	42.11 762	46.57 758	54.95 761	21.61 752	18.87 757	23.48 755	23.15 756	29.16 756	33.08 762

Hybrid-DGEV	41.74 753	40.15 756	53.21 759	47.72 757	45.04 754	62.46 759	80.71 768	67.23 763	34.70 751	30.38 748	31.64 749	48.32 761	41.44 756	46.71 764	55.65 767	21.63 755	18.85 756	23.50 760	23.21 757	29.18 757	33.09 763

LRCNet_RVC	25.52 746	33.45 751	23.21 733	31.79 753	32.78 749	6.74 708	1.18 544	25.88 745	4.46 690	28.94 746	30.89 747	24.91 746	17.57 736	27.66 746	24.34 742	35.26 764	25.60 763	35.91 764	33.81 761	31.90 762	34.10 764

HaxPig	43.25 760	43.65 761	45.00 750	33.85 754	35.61 751	32.69 749	30.52 747	45.09 758	42.97 761	48.77 759	48.17 761	43.00 751	40.26 753	44.58 755	43.61 756	47.18 767	49.30 768	51.54 768	50.25 767	43.73 763	45.29 765

AVERAGE_ROB	44.46 761	45.91 762	46.59 751	40.59 756	38.66 752	32.99 750	30.52 747	46.19 759	43.26 762	49.59 762	48.97 762	44.62 753	39.89 752	45.04 756	43.94 757	48.74 768	50.69 769	50.80 767	49.79 766	45.54 766	46.97 766

zzzz2	62.05 766	59.17 767	79.56 770	72.07 766	67.48 763	93.36 771	121.04 775	99.79 773	52.42 765	44.70 757	47.17 759	69.71 765	59.48 767	69.15 768	80.64 772	32.46 761	28.45 764	35.17 762	35.02 762	43.94 764	50.13 767

noway5	62.05 766	59.17 767	79.56 770	72.07 766	67.48 763	93.36 771	121.04 775	99.79 773	52.42 765	44.70 757	47.17 759	69.71 765	59.48 767	69.15 768	80.64 772	32.46 761	28.45 764	35.17 762	35.02 762	43.94 764	50.13 767

MEDIAN_ROB	47.37 762	49.08 763	49.92 754	40.32 755	39.97 753	34.95 751	33.43 751	49.17 760	46.39 764	53.06 764	52.65 765	47.65 755	42.23 763	48.35 765	47.29 758	52.10 769	54.04 770	54.28 769	53.48 768	48.76 767	50.33 769

LSM0	49.58 763	40.04 755	53.62 763	97.15 770	128.68 775	62.75 764	79.89 764	67.63 768	35.11 759	33.02 755	32.61 756	48.43 762	41.60 757	46.60 759	55.43 763	21.63 755	18.99 762	23.62 761	23.13 754	29.47 761	52.26 770

zzzzzz3	69.47 770	68.75 770	95.95 774	92.04 768	86.19 767	92.69 770	109.30 772	107.64 775	55.63 767	49.24 761	52.63 763	85.19 771	79.67 773	70.47 770	82.28 775	37.59 765	29.10 766	39.83 766	38.78 764	54.76 769	61.64 771

zzz1	69.44 769	68.76 771	95.90 773	92.07 769	86.22 768	92.47 769	109.30 772	107.66 776	55.65 768	49.21 760	52.63 763	85.10 770	79.74 774	70.47 770	82.00 774	37.59 765	29.10 766	39.82 765	38.78 764	54.75 768	61.65 772

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

RSGM-EC	108.14 774	104.44 775	68.66 767	115.42 773	109.31 772	116.48 774	139.19 778	127.02 778	55.95 769	55.27 765	71.01 768	116.54 776	111.76 777	176.57 777	175.06 778	117.34 776	71.64 773	140.65 775	83.55 772	123.96 774	82.91 774

acva	108.14 774	104.44 775	68.66 767	115.42 773	109.31 772	116.48 774	139.19 778	127.02 778	55.95 769	55.27 765	71.01 768	116.54 776	111.76 777	176.57 777	175.06 778	117.34 776	71.64 773	140.65 775	83.55 772	123.96 774	82.91 774

ASD4	103.30 773	113.98 777	120.24 777	106.67 771	79.75 765	115.36 773	120.35 774	119.13 777	79.65 778	120.04 778	74.64 770	101.45 774	65.48 769	109.11 776	84.31 777	104.31 771	90.04 775	133.15 774	103.58 775	130.15 776	94.66 776

xxxxx1	112.33 776	88.53 772	37.76 747	227.84 778	157.23 777	39.05 754	61.41 761	93.76 770	79.29 775	62.45 768	74.79 771	78.32 767	70.96 770	33.47 748	70.69 768	114.00 773	130.36 777	259.31 778	274.34 779	145.54 777	147.50 777

tt_ll	112.33 776	88.53 772	37.76 747	227.84 778	157.23 777	39.05 754	61.41 761	93.76 770	79.29 775	62.45 768	74.79 771	78.32 767	70.96 770	33.47 748	70.69 768	114.00 773	130.36 777	259.31 778	274.34 779	145.54 777	147.50 777

ff	112.33 776	88.53 772	37.76 747	227.84 778	157.23 777	39.05 754	61.41 761	93.76 770	79.29 775	62.45 768	74.79 771	78.32 767	70.96 770	33.47 748	70.69 768	114.00 773	130.36 777	259.31 778	274.34 779	145.54 777	147.50 777

Selective-IGEV-i16pa	129.35 779	164.95 779	19.57 636	3.26 704	2.26 691	202.88 780	5.86 713	236.38 781	207.45 781	116.27 777	209.82 779	153.71 780	219.30 781	258.04 781	190.96 780	192.94 779	94.03 776	90.21 771	64.92 770	4.40 716	149.67 780

real-time stereo	294.68 781	361.72 781	234.10 781	360.76 781	210.43 780	375.05 781	223.65 781	363.10 782	232.81 782	354.86 782	229.37 781	375.57 782	227.99 782	370.78 782	229.70 782	356.99 781	232.37 781	363.28 782	226.29 778	350.99 782	213.87 781

test_example2	212.63 780	219.92 780	221.87 780	213.67 777	221.17 781	199.47 779	200.74 780	185.30 780	141.66 780	209.52 781	213.45 780	210.82 781	205.48 780	221.27 780	216.64 781	236.83 780	242.07 782	213.93 777	217.01 777	235.69 781	226.10 782

ccccc	590.94 782	629.75 782	645.59 782	567.84 782	570.84 782	582.44 782	641.68 783	613.82 783	494.59 783	614.58 783	651.20 783	555.57 783	637.59 783	666.94 783	652.42 783	781.57 783	507.24 783	391.36 783	342.44 783	689.82 783	581.48 783

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