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

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 34	0.86 11	0.07 78	0.02 6	0.09 1	0.01 12	0.47 2	0.79 38	0.04 4	0.43 87	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 78	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

S2M2_XL	0.22 2	0.33 155	1.17 30	0.07 78	0.11 108	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 12	0.73 112	0.07 39	0.17 63	0.39 13	0.20 57	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA3	0.25 3	0.16 3	0.88 13	0.01 1	0.19 198	1.16 27	0.01 12	1.09 11	0.76 29	0.12 12	0.03 11	0.08 55	0.06 10	0.46 19	0.08 2	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

DepthFocus	0.25 3	0.26 76	1.04 17	0.07 78	0.14 142	0.92 17	0.03 48	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 62	0.04 5	0.15 59	0.67 52	0.17 44	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GeoVLM	0.25 3	0.17 10	0.61 1	0.01 1	0.08 66	1.22 48	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 99	0.03 11	0.06 23	0.10 29	0.31 3	0.36 123	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MonSter++	0.25 3	0.17 10	0.64 2	0.01 1	0.08 66	1.24 69	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 87	0.03 11	0.06 23	0.11 39	0.31 3	0.37 131	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

FoundationStereo	0.26 7	0.29 103	1.25 42	0.24 180	0.10 92	0.41 7	0.07 99	0.57 3	0.80 41	0.24 55	0.03 11	0.09 67	0.37 127	0.46 19	0.12 14	0.03 471	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

HiDET	0.34 8	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 92	1.18 35	0.01 12	2.53 27	0.71 15	0.29 70	0.06 27	0.07 39	0.12 46	0.35 9	0.42 153	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LCMNet	0.34 8	0.16 3	0.75 6	0.02 9	0.10 92	1.21 42	0.01 12	2.64 31	0.73 22	0.24 55	0.05 26	0.06 23	0.17 63	0.32 6	0.39 137	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

Lmatch	0.35 10	0.17 10	2.21 193	0.01 1	0.07 46	1.32 101	0.00 1	1.16 13	0.77 31	0.21 43	0.03 11	0.06 23	0.08 17	0.37 12	0.40 144	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

PipStereo	0.35 10	0.29 103	0.82 9	0.07 78	0.09 81	0.11 2	0.06 85	3.39 106	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.42 181	0.07 13	0.63 45	0.24 72	0.02 418	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

LACA1	0.35 10	0.23 47	0.80 7	0.02 9	0.04 18	1.09 22	0.00 1	2.95 41	0.68 8	0.18 31	0.02 1	0.12 82	0.05 6	0.66 50	0.06 1	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

Wavelet-MonSter	0.35 10	0.28 95	1.43 65	0.03 17	0.40 286	1.20 40	0.00 1	1.14 12	0.82 49	0.27 63	0.04 23	0.05 10	0.08 17	0.96 92	0.20 57	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 108

PSi22b	0.36 14	0.29 103	0.80 7	0.07 78	0.09 81	0.12 4	0.06 85	3.36 102	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.47 190	0.07 13	0.70 58	0.24 72	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 108

BridgeDepth_RVC	0.36 14	0.20 28	1.10 21	0.02 9	0.29 246	0.97 20	0.00 1	2.19 22	0.73 22	0.13 17	0.17 53	0.09 67	0.55 181	0.68 56	0.13 21	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.36 14	0.16 3	0.83 10	0.01 1	0.10 92	1.19 36	0.00 1	2.37 25	0.71 15	0.52 160	0.04 23	0.07 39	0.26 91	0.36 11	0.43 155	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

PSi22a	0.37 17	0.28 95	0.69 5	0.05 43	0.08 66	0.49 9	0.06 85	3.30 93	0.70 9	0.02 1	0.02 1	0.69 213	0.09 23	0.71 59	0.09 6	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

Foundation-i32	0.38 18	0.27 89	1.00 16	0.07 78	0.08 66	0.40 6	0.06 85	3.18 70	0.74 25	0.08 9	0.02 1	0.88 225	0.08 17	0.51 26	0.13 21	0.01 300	0.07 473	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

BridgeDepth	0.38 18	0.26 76	1.19 32	0.01 1	0.04 18	1.19 36	0.03 48	2.97 45	0.73 22	0.21 43	0.02 1	0.15 90	0.10 29	0.64 48	0.09 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA2	0.41 20	0.49 297	1.83 116	0.01 1	0.11 108	1.09 22	0.01 12	2.98 47	0.79 38	0.19 35	0.07 29	0.12 82	0.06 10	0.34 8	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch	0.42 21	0.84 446	0.64 2	0.32 200	0.08 66	1.22 48	0.41 249	0.96 8	0.70 9	0.31 82	0.03 11	0.06 23	1.19 273	0.31 3	1.28 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.04 229

Test_v1	0.42 21	0.34 171	1.26 43	0.06 62	0.13 134	1.31 96	0.05 75	2.71 32	0.86 62	0.16 23	0.60 99	0.08 55	0.05 6	0.62 44	0.12 14	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

LGtest1	0.42 21	0.33 155	1.42 62	0.13 139	0.16 159	0.98 21	0.01 12	2.30 24	0.96 95	0.21 43	0.07 29	0.08 55	0.10 29	1.10 102	0.31 109	0.01 300	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.02 108

MonStereo	0.44 24	0.23 47	1.44 68	0.05 43	0.77 372	1.17 29	0.01 12	3.17 66	0.72 17	0.28 64	0.18 54	0.06 23	0.04 1	0.54 28	0.17 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.01 25

Monster-pub-eth3d	0.44 24	0.23 47	1.44 68	0.05 43	0.77 372	1.17 29	0.01 12	3.17 66	0.72 17	0.28 64	0.18 54	0.06 23	0.04 1	0.55 31	0.17 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.01 25

3.25w_new	0.45 26	0.25 66	1.29 45	0.02 9	0.08 66	1.25 74	0.01 12	3.39 106	0.91 87	0.33 93	0.16 46	0.07 39	0.42 155	0.57 35	0.25 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

3.25w	0.45 26	0.25 66	1.29 45	0.02 9	0.08 66	1.25 74	0.01 12	3.39 106	0.91 87	0.33 93	0.16 46	0.06 23	0.42 155	0.57 35	0.25 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

MLG-Stereo_test3	0.45 26	0.31 122	1.35 55	0.06 62	0.17 170	1.30 92	0.01 12	3.52 132	0.77 31	0.15 20	0.07 29	0.06 23	0.07 13	0.74 63	0.22 62	0.02 418	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

FSD	0.46 29	0.31 122	1.38 57	0.17 155	0.10 92	0.53 10	0.06 85	3.21 77	0.81 43	0.16 23	0.24 67	1.06 232	0.12 46	0.63 45	0.24 72	0.02 418	0.07 473	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

S2M2_L	0.46 29	0.39 220	1.17 30	0.37 220	0.17 170	1.14 26	0.01 12	1.46 15	1.83 139	0.19 35	0.87 129	0.13 88	0.19 69	0.57 35	0.43 155	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.21 477	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 29	0.23 47	1.44 68	0.05 43	0.77 372	1.17 29	0.01 12	3.17 66	0.72 17	0.28 64	0.18 54	0.07 39	0.04 1	0.83 77	0.17 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.01 25

asd	0.49 32	0.16 3	1.57 88	0.04 32	0.72 366	1.24 69	0.05 75	2.80 37	0.84 51	0.45 143	0.50 91	0.06 23	0.56 183	0.58 40	0.24 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

4.5_new	0.49 32	0.17 10	1.73 109	0.06 62	0.30 248	1.23 56	0.07 99	3.11 55	0.87 69	0.45 143	0.66 106	0.05 10	0.19 69	0.67 52	0.26 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

4.5w-stereo	0.49 32	0.17 10	1.73 109	0.06 62	0.30 248	1.23 56	0.07 99	3.11 55	0.87 69	0.45 143	0.66 106	0.05 10	0.19 69	0.67 52	0.26 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

IGEV	0.50 35	0.22 40	1.52 83	0.08 98	1.85 492	1.34 106	0.37 238	2.03 19	0.93 90	0.29 70	0.08 35	0.07 39	0.09 23	0.90 86	0.22 62	0.02 418	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

FlowAnything_test	0.51 36	0.33 155	2.09 168	0.15 147	0.15 150	1.71 173	0.03 48	1.76 16	0.49 5	1.10 210	0.77 116	0.03 2	0.05 6	0.61 43	0.66 211	0.05 507	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.02 108

asda	0.52 37	0.19 22	1.61 93	0.03 17	0.61 344	1.26 82	0.08 108	3.20 75	0.84 51	0.41 127	0.29 72	0.05 10	0.72 205	0.77 73	0.26 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

4.25_new	0.52 37	0.18 16	1.42 62	0.03 17	0.88 385	1.23 56	0.04 58	3.18 70	0.85 56	0.32 87	0.77 116	0.05 10	0.42 155	0.83 77	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.5w_new	0.52 37	0.18 16	1.42 62	0.03 17	0.88 385	1.23 56	0.04 58	3.18 70	0.85 56	0.32 87	0.77 116	0.05 10	0.42 155	0.83 77	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.25w-stereo	0.52 37	0.18 16	1.43 65	0.03 17	0.88 385	1.23 56	0.04 58	3.18 70	0.85 56	0.32 87	0.77 116	0.05 10	0.42 155	0.83 77	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

3w_stereo	0.53 41	0.23 47	1.53 84	0.03 17	0.02 6	1.25 74	0.02 39	3.34 98	0.88 76	0.44 139	0.43 87	0.07 39	1.04 244	1.04 98	0.26 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

4w-stereo	0.55 42	0.18 16	1.39 59	0.02 9	0.35 273	1.26 82	0.06 85	3.13 60	0.86 62	0.28 64	0.82 125	0.06 23	0.67 196	1.59 135	0.25 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

2.75w_new	0.55 42	0.23 47	1.43 65	0.04 32	0.12 125	1.25 74	0.08 108	3.20 75	0.86 62	0.39 119	0.16 46	0.07 39	0.88 226	1.99 160	0.24 72	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

2w_stereo	0.56 44	0.19 22	1.31 50	0.03 17	0.10 92	1.22 48	0.04 58	3.42 119	0.81 43	0.79 190	0.73 112	0.07 39	1.24 278	0.81 76	0.37 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

dual_stereo	0.56 44	0.32 137	1.08 20	0.07 78	0.11 108	0.77 13	0.03 48	3.60 140	1.17 119	0.12 12	0.03 11	0.20 115	0.11 39	2.77 186	0.51 188	0.00 1	0.14 546	0.00 1	0.16 504	0.00 1	0.02 108

AdaDepth	0.57 46	0.22 40	2.33 203	0.12 123	1.26 433	1.59 151	0.07 99	1.03 10	0.97 96	0.21 43	0.42 85	0.08 55	0.30 111	2.28 172	0.26 83	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.20 530	0.01 38	0.01 25

MLG-Stereo_test2	0.57 46	0.28 95	1.20 36	0.07 78	0.68 357	1.34 106	0.02 39	3.39 106	1.41 126	0.06 6	0.02 1	0.12 82	0.10 29	2.37 174	0.31 109	0.01 300	0.08 487	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

aanet-new-16k	0.59 48	0.65 375	2.18 186	0.05 43	0.15 150	1.31 96	0.86 406	3.39 106	0.93 90	0.34 95	0.40 84	0.20 115	0.85 224	0.39 13	0.13 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 277

GEAStereo	0.59 48	0.22 40	1.14 27	0.16 152	0.19 198	1.96 200	0.73 358	3.39 106	0.84 51	0.52 160	0.65 103	0.19 108	0.48 168	0.83 77	0.14 30	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.12 415

GCAP-Stereo-DPT26K	0.62 50	0.63 366	2.08 166	0.06 62	0.41 291	1.30 92	0.98 432	3.78 161	0.81 43	0.21 43	0.74 115	0.08 55	0.10 29	0.76 71	0.13 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 547	0.01 38	0.04 229

aanet-new-12k	0.62 50	0.37 207	2.56 229	0.21 169	0.10 92	1.25 74	0.97 431	4.04 181	0.85 56	0.17 26	0.11 39	0.11 79	0.27 94	0.98 95	0.26 83	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.01 25

Zero-FE251	0.62 50	0.53 320	2.17 183	0.37 220	0.30 248	1.84 187	0.06 85	2.60 29	0.31 2	2.21 237	0.23 64	0.09 67	0.39 136	0.67 52	0.52 190	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.07 321

3.75w	0.62 50	0.16 3	1.33 53	0.02 9	1.27 436	1.25 74	0.01 12	3.23 79	0.87 69	0.38 110	0.23 64	0.07 39	0.40 139	2.96 191	0.26 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LG-G_1	0.62 50	0.31 122	1.19 32	0.07 78	0.11 108	1.81 185	0.02 39	3.74 158	0.88 76	0.23 50	0.03 11	0.09 67	0.08 17	3.39 206	0.27 96	0.02 418	0.08 487	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.02 108

LG-G	0.62 50	0.31 122	1.19 32	0.07 78	0.11 108	1.81 185	0.02 39	3.74 158	0.88 76	0.23 50	0.03 11	0.09 67	0.08 17	3.39 206	0.27 96	0.02 418	0.08 487	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.02 108

aanet-new-36k	0.64 56	0.74 413	2.21 193	0.10 110	0.06 36	1.47 133	0.49 281	3.65 145	0.90 85	0.23 50	1.66 180	0.05 10	0.42 155	0.46 19	0.17 44	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 353

1w_stereo	0.64 56	0.16 3	1.24 40	0.09 105	0.50 322	1.19 36	0.08 108	3.24 83	0.84 51	0.48 150	2.37 217	0.04 5	1.57 308	0.84 84	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

LG-Stereo_L2	0.64 56	0.33 155	1.46 74	0.10 110	0.18 185	1.30 92	0.19 185	3.53 134	0.72 17	0.20 38	0.02 1	0.06 23	0.07 13	4.19 238	0.36 123	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.65 59	0.26 76	1.39 59	0.09 105	1.85 492	1.25 74	0.74 364	2.99 48	1.13 114	0.46 146	0.34 79	0.23 130	0.54 179	0.44 18	0.35 120	0.01 300	0.22 589	0.00 1	0.40 593	0.01 38	0.23 505

252Zero-FE	0.66 60	0.23 47	1.24 40	1.10 336	0.07 46	1.31 96	0.02 39	3.33 96	1.14 116	1.34 221	1.74 184	0.04 5	0.05 6	1.11 103	0.40 144	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.02 409	0.02 122	0.02 108

qwe	0.66 60	0.19 22	1.64 98	0.05 43	1.17 428	1.23 56	0.03 48	3.35 100	0.88 76	0.51 157	0.38 81	0.04 5	0.17 63	3.22 199	0.26 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

aanet-new-28k	0.67 62	0.72 402	2.36 207	0.18 161	0.09 81	1.45 131	1.08 454	3.47 126	0.77 31	0.17 26	1.78 189	0.06 23	0.44 162	0.40 16	0.10 11	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.27 563	0.01 38	0.03 172

2.25w	0.67 62	0.20 28	1.40 61	0.04 32	0.13 134	1.21 42	0.05 75	3.23 79	0.87 69	0.36 101	1.17 151	0.07 39	0.69 200	3.67 216	0.30 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MLG-Stereo_test1	0.67 62	0.23 47	1.05 18	0.06 62	1.40 452	1.24 69	0.00 1	3.56 136	1.36 124	0.06 6	0.04 23	0.08 55	0.10 29	4.03 232	0.14 30	0.01 300	0.07 473	0.00 1	0.01 381	0.01 38	0.02 108

aanet-new-60k	0.68 65	0.75 416	2.50 222	0.08 98	0.11 108	1.51 142	0.84 395	3.61 141	0.88 76	0.24 55	0.09 37	0.05 10	0.16 62	2.56 183	0.08 2	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.11 396

aanet-new-34k	0.68 65	0.72 402	2.37 209	0.04 32	0.06 36	1.30 92	0.85 403	3.82 167	0.94 92	0.19 35	2.31 214	0.07 39	0.38 132	0.28 1	0.12 14	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 353

aanet-new-22k	0.68 65	0.76 422	2.63 243	0.06 62	0.16 159	1.43 128	1.39 478	3.11 55	0.85 56	0.23 50	1.46 168	0.09 67	0.31 115	0.80 74	0.23 64	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 277

2.5w	0.68 65	0.23 47	1.29 45	0.04 32	0.31 259	1.26 82	0.09 116	3.24 83	0.86 62	0.42 134	0.59 97	0.03 2	0.56 183	4.36 247	0.24 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

RAStereo	0.68 65	0.42 252	3.15 322	0.18 161	0.52 329	1.17 29	0.02 39	3.16 65	0.98 97	0.51 157	1.43 165	0.16 91	0.22 78	0.75 69	0.83 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.02 108

aanet-new-32k	0.69 70	0.75 416	2.20 190	0.14 141	0.94 397	1.69 165	0.96 427	3.99 175	0.78 35	0.17 26	1.12 144	0.08 55	0.39 136	0.47 23	0.13 21	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 229

aanet-new-30k	0.69 70	0.75 416	2.17 183	0.14 141	0.94 397	1.69 165	0.96 427	3.99 175	0.78 35	0.17 26	1.12 144	0.08 55	0.39 136	0.47 23	0.13 21	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 229

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.69 70	0.21 34	1.75 111	0.21 169	1.01 411	1.21 42	0.82 382	3.48 127	1.11 111	0.38 110	0.19 57	0.09 67	1.08 248	0.63 45	0.19 54	0.01 300	0.05 423	0.00 1	0.40 593	0.01 38	0.93 595

3.5w_stereo	0.69 70	0.23 47	1.44 68	0.02 9	0.14 142	1.24 69	0.03 48	3.53 134	0.90 85	0.20 38	1.48 170	0.07 39	0.50 173	3.73 218	0.30 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LG-Stereo_L1	0.69 70	0.32 137	1.21 39	0.10 110	0.16 159	1.38 111	0.20 191	2.44 26	0.72 17	0.20 38	0.02 1	0.06 23	0.06 10	6.49 345	0.36 123	0.01 300	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

SGD-Stereo	0.69 70	0.30 117	1.15 29	0.25 182	0.12 125	1.26 82	0.29 219	1.87 18	0.62 7	0.50 156	0.51 92	0.08 55	0.11 39	6.67 361	0.09 6	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

aanet-new-8k	0.70 76	0.59 347	2.05 157	0.36 217	0.07 46	1.42 126	1.03 444	3.57 137	0.86 62	0.20 38	0.84 127	0.16 91	1.45 293	0.73 61	0.62 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172

Foundation-i1b	0.70 76	0.23 47	1.20 36	0.06 62	0.05 24	0.78 14	0.04 58	5.01 257	1.58 131	0.40 124	0.64 102	1.08 233	1.16 265	1.45 127	0.31 109	0.01 300	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

Pro-Stereo	0.70 76	0.22 40	0.87 12	0.10 110	0.04 18	3.79 416	0.04 58	0.46 1	0.94 92	0.10 10	0.03 11	0.03 2	0.04 1	6.91 377	0.14 30	0.02 418	0.01 200	0.00 1	0.27 563	0.01 38	0.01 25

MatchStereo	0.70 76	0.35 187	2.06 158	0.05 43	0.01 1	0.93 19	0.01 12	4.29 195	3.44 252	0.10 10	1.13 147	0.18 105	0.25 84	0.76 71	0.39 137	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
water-stereo	0.70 76	0.29 103	3.07 313	0.08 98	0.07 46	1.54 144	0.15 163	4.01 179	1.41 126	0.59 173	1.31 157	0.26 139	0.24 81	0.43 17	0.39 137	0.02 418	0.06 449	0.00 1	0.02 409	0.02 122	0.01 25

GIP-stereo	0.70 76	0.44 271	1.70 107	1.52 399	0.75 368	1.48 135	0.05 75	4.18 190	1.10 109	0.18 31	0.42 85	0.58 204	0.38 132	0.65 49	0.46 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.01 25

DEFOM-Stereo	0.70 76	0.29 103	1.62 95	0.16 152	0.06 36	1.95 197	0.45 265	0.88 6	0.74 25	0.55 168	0.51 92	0.14 89	0.09 23	6.32 331	0.20 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

aanet-new-10k	0.71 83	0.60 352	3.31 336	0.15 147	0.19 198	1.57 147	1.06 447	3.29 90	0.85 56	0.66 182	0.12 40	0.26 139	0.51 174	0.92 88	0.62 201	0.00 1	0.08 487	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

GCAP-Stereo-cres-4k	0.71 83	0.31 122	2.00 149	0.07 78	1.28 439	2.29 237	0.92 421	3.25 85	0.87 69	0.29 70	1.45 167	0.22 128	0.11 39	0.74 63	0.18 52	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.09 353

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.71 83	0.24 61	1.86 119	0.23 177	0.63 345	1.17 29	0.84 395	4.44 206	1.22 120	0.37 106	1.19 153	0.16 91	0.47 167	0.66 50	0.13 21	0.02 418	0.06 449	0.00 1	0.39 590	0.01 38	0.20 491

aanet-new-24k	0.72 86	0.71 400	1.85 118	0.07 78	0.89 389	2.01 208	0.98 432	3.07 50	0.77 31	0.14 18	2.52 223	0.06 23	0.24 81	0.54 28	0.30 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 536	0.01 38	0.02 108

Monster-pub-mixall	0.72 86	0.39 220	0.98 14	0.04 32	0.12 125	1.23 56	0.01 12	2.74 35	0.86 62	0.86 195	0.39 83	0.07 39	0.09 23	6.24 322	0.32 114	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

MLG-Stereo	0.72 86	0.23 47	1.13 22	0.06 62	0.16 159	1.24 69	0.00 1	3.84 168	1.40 125	0.06 6	0.03 11	0.08 55	0.10 29	5.71 301	0.16 37	0.01 300	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

GREAT-IGEV	0.72 86	0.29 103	1.91 128	1.31 366	0.40 286	1.41 123	0.08 108	2.29 23	2.48 168	0.18 31	0.69 109	0.10 76	0.34 121	1.72 141	0.37 131	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.22 544	0.10 349	0.41 552
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.73 90	0.73 407	2.49 219	0.05 43	1.66 471	1.64 157	0.96 427	3.62 143	0.88 76	0.21 43	1.32 158	0.04 5	0.09 23	0.74 63	0.10 11	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.10 380

Foundation-i1c-attn	0.73 90	0.21 34	1.13 22	0.07 78	0.01 1	0.88 16	0.04 58	4.81 237	1.85 141	0.36 101	0.78 121	0.35 170	1.66 315	2.16 168	0.30 101	0.02 418	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 229

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.74 92	0.24 61	1.38 57	0.05 43	3.67 573	1.47 133	0.89 413	4.01 179	0.81 43	0.60 175	0.72 111	0.12 82	0.33 120	0.32 6	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.74 92	0.24 61	2.06 158	0.05 43	3.53 565	1.21 42	0.41 249	3.12 59	1.01 103	1.22 220	0.87 129	0.19 108	0.14 57	0.50 25	0.27 96	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

IGEV-Stereo++	0.74 92	0.23 47	1.31 50	0.06 62	1.62 464	1.95 197	0.01 12	3.29 90	1.81 136	0.38 110	1.68 181	0.10 76	1.16 265	0.91 87	0.19 54	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.75 95	0.26 76	2.03 153	0.05 43	3.77 583	1.23 56	0.49 281	3.23 79	1.03 104	1.13 212	0.54 94	0.16 91	0.13 50	0.57 35	0.26 83	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.75 95	0.25 66	2.17 183	0.05 43	3.81 586	1.22 48	0.41 249	3.27 88	1.03 104	1.11 211	0.56 96	0.18 105	0.13 50	0.56 34	0.25 78	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

gcap_with_dpt	0.75 95	0.23 47	1.96 143	0.04 32	3.43 562	1.23 56	0.44 262	3.43 121	1.00 100	1.38 222	0.79 122	0.17 100	0.13 50	0.52 27	0.23 64	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

GSStereo	0.75 95	0.22 40	1.14 27	0.69 278	0.19 198	1.96 200	0.73 358	4.64 225	2.10 147	0.31 82	0.65 103	0.43 183	0.48 168	0.83 77	0.14 30	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.12 490	0.17 437	0.13 426

gcap-zeroshot	0.75 95	0.26 76	2.20 190	0.05 43	3.75 579	1.22 48	0.45 265	3.36 102	0.99 98	1.13 212	0.31 75	0.16 91	0.13 50	0.55 31	0.26 83	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

test_for_model	0.75 95	0.26 76	2.03 153	0.05 43	3.77 583	1.23 56	0.49 281	3.23 79	1.03 104	1.13 212	0.54 94	0.16 91	0.13 50	0.57 35	0.26 83	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

testlalala	0.75 95	0.26 76	2.20 190	0.05 43	3.75 579	1.22 48	0.45 265	3.36 102	0.99 98	1.13 212	0.31 75	0.16 91	0.13 50	0.55 31	0.26 83	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

GLC_STEREO	0.75 95	0.29 103	1.19 32	0.55 253	0.01 1	1.98 203	0.57 312	3.07 50	3.02 214	0.90 198	1.48 170	0.19 108	0.40 139	0.93 89	0.36 123	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.02 108

aanet-32k-new	0.76 103	0.95 480	3.13 320	0.23 177	0.45 303	1.28 90	0.98 432	3.37 105	0.74 25	0.15 20	1.39 163	0.08 55	0.67 196	1.38 116	0.31 109	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.09 353

VIP-Stereo	0.76 103	0.66 382	2.08 166	0.09 105	0.27 235	1.99 205	0.11 129	3.32 94	0.80 41	0.48 150	1.27 155	0.28 148	0.11 39	3.06 195	0.41 147	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.12 415

rvit_stereo_0081_aga	0.76 103	0.51 307	3.29 333	0.11 120	0.25 225	1.73 177	0.22 198	3.68 146	2.54 176	0.26 62	0.16 46	0.27 144	0.30 111	1.31 114	0.36 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.04 229

DispViT+	0.77 106	0.39 220	2.67 247	0.05 43	1.41 454	1.70 171	0.01 12	2.95 41	3.28 237	0.41 127	0.35 80	0.17 100	0.28 97	0.46 19	0.27 96	0.01 300	0.96 630	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

GCAP-BAT	0.77 106	0.27 89	2.87 283	0.74 281	1.15 424	1.41 123	0.61 323	4.07 182	1.14 116	1.54 228	0.15 43	0.11 79	0.12 46	0.74 63	0.23 64	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.11 396

GCAPDPT-zeroshot	0.77 106	0.27 89	2.85 276	0.74 281	1.15 424	1.41 123	0.61 323	4.07 182	1.14 116	1.54 228	0.15 43	0.11 79	0.12 46	0.74 63	0.23 64	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.11 396

NLSM3	0.78 109	0.33 155	1.31 50	0.06 62	1.93 498	1.22 48	0.05 75	3.26 86	1.87 142	0.34 95	0.87 129	0.12 82	1.04 244	2.53 182	0.74 227	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

aanet-new-70k	0.79 110	0.68 388	2.63 243	0.18 161	0.13 134	1.38 111	0.59 314	3.34 98	0.79 38	0.21 43	0.22 62	0.05 10	0.40 139	5.01 275	0.09 6	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 339

LG-Stereo	0.79 110	0.32 137	3.96 393	0.04 32	0.15 150	1.19 36	0.18 183	3.52 132	2.95 202	0.32 87	1.77 186	0.22 128	0.14 57	0.39 13	0.43 155	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.11 370	0.02 108

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 112	0.33 155	2.51 223	0.25 182	0.53 330	1.93 195	0.27 214	5.07 261	1.05 108	0.47 149	0.68 108	0.64 209	0.22 78	0.95 91	0.65 208	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.19 527	0.03 189	0.16 462

MaDis-Stereo	0.80 112	0.69 396	3.02 297	0.33 207	1.83 490	1.22 48	0.06 85	3.41 116	1.49 128	0.31 82	0.38 81	0.42 181	0.51 174	1.14 106	1.21 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.05 277

AEACV	0.80 112	0.29 103	1.70 107	0.96 314	0.24 222	2.03 210	0.88 411	3.50 129	0.88 76	0.34 95	0.20 60	0.29 151	2.01 334	1.77 147	0.33 116	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.29 566	0.10 349	0.09 353

aanet-new-90k	0.81 115	0.68 388	2.61 237	0.25 182	0.87 383	1.26 82	0.50 286	3.44 122	0.89 83	0.18 31	0.08 35	0.06 23	0.22 78	4.77 262	0.09 6	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 468

gasm-f	0.81 115	0.25 66	1.66 100	0.16 152	0.28 243	2.77 307	0.91 418	3.39 106	0.84 51	0.52 160	3.10 244	0.19 108	0.71 204	0.73 61	0.28 100	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.21 477	0.12 415

IGEV-RUCA	0.81 115	0.15 1	1.13 22	0.52 246	0.32 262	2.13 220	0.51 290	3.46 124	1.71 134	0.95 200	0.16 46	0.24 135	0.55 181	2.81 188	0.41 147	0.12 545	0.21 586	0.20 595	0.25 554	0.21 477	0.20 491

Foundation-i1a	0.82 118	0.19 22	1.27 44	0.06 62	0.01 1	0.81 15	0.07 99	5.05 258	2.04 145	0.78 189	0.26 70	0.74 219	1.63 313	3.13 198	0.31 109	0.01 300	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

VMStereo-Base	0.83 119	0.29 103	1.79 112	0.04 32	0.11 108	1.38 111	0.03 48	2.87 39	3.42 249	0.53 163	1.32 158	0.73 218	0.41 149	3.01 193	0.54 192	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 119	0.33 155	1.98 145	0.92 305	1.27 436	0.54 11	0.11 129	1.35 14	2.94 201	1.67 231	2.09 202	0.20 115	0.31 115	1.57 133	1.07 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.01 25

aanet-new-78k	0.84 121	0.62 362	3.67 369	0.31 196	0.14 142	1.25 74	0.15 163	3.63 144	0.81 43	0.12 12	0.24 67	0.05 10	1.41 289	4.09 236	0.08 2	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 426

Pointernet	0.84 121	0.35 187	2.00 149	0.12 123	0.13 134	1.77 180	0.06 85	4.87 243	2.53 174	0.14 18	2.11 205	0.76 222	0.44 162	1.02 96	0.32 114	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.15 501	0.02 122	0.01 25

aanet-new-14k	0.86 123	0.48 293	3.07 313	0.23 177	0.10 92	1.32 101	1.01 441	3.57 137	0.82 49	0.46 146	2.25 212	0.09 67	2.22 343	1.07 101	0.41 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

monsters	0.87 124	0.28 95	1.54 85	0.47 241	2.71 537	1.38 111	0.01 12	3.14 61	0.81 43	0.32 87	0.48 90	0.05 10	0.13 50	5.72 302	0.42 153	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

castereo	0.87 124	0.60 352	1.07 19	0.34 212	0.17 170	1.89 191	0.79 377	4.84 242	2.05 146	0.65 181	2.55 224	0.31 158	0.40 139	1.02 96	0.38 136	0.01 300	0.09 500	0.00 1	0.24 550	0.03 189	0.02 108

zero-FE	0.88 126	0.27 89	2.12 175	0.21 169	1.63 465	1.75 179	0.83 389	3.08 52	0.61 6	0.15 20	0.13 42	0.29 151	0.44 162	3.38 205	1.07 295	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.05 454	1.47 609	0.03 172

rvit_stereo_0081	0.88 126	0.28 95	1.81 113	0.62 265	0.13 134	1.34 106	0.12 137	3.14 61	4.59 324	0.43 137	0.30 73	0.54 200	0.11 39	3.89 222	0.36 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

rvit_stereo_0082	0.88 126	0.28 95	1.81 113	0.62 265	0.13 134	1.34 106	0.12 137	3.14 61	4.59 324	0.43 137	0.30 73	0.54 200	0.11 39	3.89 222	0.36 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

rvit_stereo_0080	0.88 126	0.51 307	3.12 318	0.07 78	0.12 125	1.31 96	0.37 238	3.78 161	3.29 239	0.56 169	1.13 147	0.40 174	0.76 209	1.71 138	0.47 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 229

whm_eth	0.88 126	0.51 307	3.12 318	0.07 78	0.12 125	1.31 96	0.37 238	3.78 161	3.29 239	0.56 169	1.13 147	0.40 174	0.76 209	1.71 138	0.47 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 229

AIO_test	0.90 131	0.40 233	1.67 104	0.14 141	0.16 159	2.97 338	0.83 389	3.61 141	2.67 181	0.29 70	0.71 110	1.50 252	0.29 102	2.37 174	0.13 21	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.08 467	0.03 189	0.03 172

LoS	0.91 132	0.34 171	2.10 173	0.38 224	0.13 134	2.47 259	0.26 211	5.00 255	2.74 190	0.89 197	0.21 61	0.49 193	0.36 124	1.97 159	0.67 213	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.01 25
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 133	0.30 117	1.91 128	0.43 233	2.63 533	1.21 42	0.01 12	3.11 55	0.76 29	0.46 146	1.44 166	0.05 10	0.09 23	5.66 297	0.50 186	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Foundation-i1	0.94 134	0.24 61	1.30 48	0.10 110	1.38 449	1.10 24	0.05 75	5.89 324	2.14 149	0.54 165	1.93 194	1.14 236	1.05 247	1.56 132	0.30 101	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

BStereo	0.94 134	0.43 263	8.86 564	0.53 247	0.44 296	1.17 29	0.09 116	3.17 66	1.00 100	0.54 165	0.19 57	0.36 171	0.10 29	1.04 98	0.78 244	0.01 300	0.01 200	0.02 518	0.03 427	0.02 122	0.06 300

AIO-Stereo	0.94 134	0.22 40	1.20 36	0.06 62	0.08 66	2.36 247	0.62 328	5.50 299	2.61 178	0.30 77	3.32 252	0.41 177	0.25 84	1.12 105	0.17 44	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.35 584	0.06 284	0.12 415

DDF-Stereo	0.95 137	0.28 95	1.59 91	0.30 191	1.76 482	1.79 183	0.83 389	3.02 49	0.78 35	0.17 26	0.09 37	0.28 148	0.49 171	4.53 251	1.13 304	0.02 418	0.04 402	0.00 1	0.11 485	1.70 613	0.04 229

SMoEStereo_RVC	0.95 137	0.35 187	1.37 56	0.63 270	0.07 46	2.07 212	0.16 170	2.88 40	1.68 132	0.30 77	1.23 154	0.19 108	0.28 97	6.80 367	0.84 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 370	0.13 426

GCAP-Stereo	0.95 137	0.62 362	1.99 147	0.30 191	0.03 16	1.66 160	0.01 12	4.43 204	3.00 211	1.63 230	1.17 151	1.39 244	0.76 209	1.31 114	0.55 193	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.02 108

111111	0.97 140	0.19 22	1.49 77	0.06 62	1.12 420	1.43 128	0.05 75	4.77 235	1.70 133	0.44 139	2.88 233	0.09 67	0.17 63	4.66 258	0.20 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.01 25

fffft	0.97 140	0.29 103	1.69 106	0.03 17	0.05 24	2.12 219	0.65 335	3.44 122	1.87 142	0.34 95	0.60 99	0.23 130	0.20 74	6.69 362	0.89 275	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.18 453	0.09 353
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 142	2.14 582	1.55 86	0.88 297	0.26 232	0.56 12	0.04 58	2.80 37	0.86 62	0.30 77	0.80 123	0.21 126	2.33 351	6.17 317	0.37 131	0.00 1	0.07 473	0.00 1	0.17 512	0.01 38	0.01 25

Occ-G	0.98 142	0.38 216	1.82 115	0.15 147	0.18 185	1.45 131	0.69 347	3.15 64	2.25 157	1.45 224	0.59 97	5.06 398	0.54 179	0.75 69	0.77 241	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.17 512	0.16 423	0.01 25

CASnet	0.98 142	0.32 137	1.62 95	0.65 273	0.07 46	2.11 217	0.14 157	3.50 129	4.03 291	3.77 287	1.41 164	0.31 158	0.29 102	0.80 74	0.57 195	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 142	0.42 252	1.86 119	0.07 78	0.22 214	1.65 159	0.02 39	4.07 182	6.33 412	0.72 185	1.54 173	0.43 183	0.64 194	1.22 111	0.44 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1
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
aanet-new	0.99 146	0.55 329	2.74 260	0.11 120	1.32 445	1.73 177	1.06 447	3.39 106	0.87 69	0.24 55	0.83 126	0.07 39	2.41 354	4.32 245	0.16 37	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172

MM-Stereo_test2	0.99 146	0.29 103	2.26 198	1.34 370	0.12 125	1.78 182	0.53 293	4.71 232	3.31 241	0.76 187	0.80 123	0.50 196	0.35 122	1.86 152	0.73 225	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.07 462	0.26 506	0.06 300

trnet	0.99 146	0.37 207	1.89 126	0.08 98	0.19 198	1.68 164	0.02 39	4.12 189	6.41 416	0.70 184	1.57 174	0.46 189	0.67 196	1.15 107	0.41 147	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

CroCo-Stereo	0.99 146	0.89 461	3.19 326	0.46 236	0.44 296	0.38 5	0.05 75	4.61 220	3.95 285	0.48 150	1.78 189	1.01 230	0.27 94	1.11 103	1.07 295	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.04 229
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
rvit_stereo_ft	1.00 150	0.78 433	3.84 388	0.84 292	0.36 276	1.23 56	0.24 204	3.81 166	3.76 268	0.37 106	0.87 129	0.74 219	1.12 253	1.18 110	0.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.06 300

depthmonostereo	1.01 151	0.50 300	3.16 323	0.12 123	0.09 81	1.43 128	0.04 58	4.97 250	1.51 129	0.90 198	1.46 168	0.98 229	0.94 232	3.45 211	0.46 170	0.02 418	0.10 514	0.00 1	0.02 409	0.04 222	0.01 25

DN	1.02 152	0.27 89	1.97 144	0.35 215	1.00 410	1.54 144	0.04 58	4.07 182	3.26 235	0.83 194	0.15 43	3.38 317	0.37 127	2.19 169	0.45 165	0.00 1	0.10 514	0.09 574	0.26 561	0.02 122	0.11 396

AIO_rvc	1.02 152	0.59 347	1.95 140	0.15 147	0.09 81	3.42 373	0.99 436	4.46 207	2.73 189	0.28 64	1.62 176	1.32 242	0.28 97	2.10 166	0.21 61	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.04 447	0.11 370	0.11 396

RSM++	1.02 152	0.24 61	1.33 53	0.86 295	0.04 18	2.78 308	0.30 225	2.63 30	2.67 181	0.48 150	1.95 196	0.52 197	0.25 84	5.50 293	0.57 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 512	0.11 370	0.09 353

mms	1.03 155	0.54 325	1.58 90	0.05 43	0.36 276	1.52 143	0.08 108	2.97 45	1.84 140	0.38 110	2.94 236	0.32 161	0.25 84	6.82 368	0.39 137	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.28 530

ours_stereo	1.03 155	0.55 329	1.86 119	0.12 123	0.32 262	1.16 27	0.09 116	3.27 88	2.18 152	0.39 119	3.02 240	0.34 169	0.26 91	6.32 331	0.37 131	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.18 453	0.13 426

rvit_stereo_0083	1.03 155	0.26 76	3.09 315	0.49 243	0.09 81	1.27 88	0.24 204	2.72 33	4.60 326	0.38 110	0.77 116	0.78 223	1.18 270	4.35 246	0.33 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

EGLCR-Stereo	1.04 158	0.20 28	2.00 149	1.14 344	0.16 159	2.50 263	0.11 129	4.96 249	2.61 178	0.79 190	0.07 29	1.46 250	0.37 127	3.96 229	0.23 64	0.01 300	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321

HUF	1.05 159	0.64 368	2.33 203	0.35 215	0.22 214	3.09 349	0.41 249	3.73 155	2.89 198	0.36 101	2.71 230	0.33 165	0.30 111	2.28 172	0.23 64	0.00 1	0.61 625	0.00 1	0.00 1	0.15 416	0.39 547

rrr	1.05 159	0.45 278	3.18 325	0.32 200	0.06 36	2.74 298	0.95 426	3.49 128	1.12 112	0.39 119	0.16 46	0.20 115	0.29 102	6.47 342	0.87 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 536	0.06 284	0.10 380

IGEVStereo-DCA	1.06 161	0.45 278	2.06 158	0.32 200	0.06 36	2.74 298	0.84 395	3.71 148	2.27 158	0.39 119	0.16 46	0.20 115	0.29 102	6.47 342	0.87 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 504	0.06 284	0.06 300

test_xeample3	1.08 162	0.43 263	3.39 343	0.49 243	0.05 24	2.58 276	0.93 422	3.32 94	1.77 135	0.23 50	0.23 64	0.19 108	0.28 97	6.34 333	0.85 260	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.26 561	0.06 284	0.10 380

tt45	1.09 163	0.35 187	1.49 77	0.39 226	0.23 219	3.50 385	0.14 157	3.35 100	1.81 136	0.36 101	2.04 200	0.27 144	0.26 91	6.84 371	0.63 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.03 172

MGS-Stereo	1.10 164	0.26 76	2.45 212	0.58 259	0.06 36	1.84 187	0.67 341	2.16 21	3.42 249	1.03 202	6.13 341	0.49 193	0.36 124	1.43 122	0.62 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 565	0.00 1

ff7	1.12 165	0.57 338	2.06 158	0.03 17	0.07 46	2.80 311	0.84 395	3.71 148	2.27 158	0.38 110	1.06 136	0.20 115	0.40 139	7.12 398	0.49 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 504	0.09 338	0.06 300

ffff	1.12 165	0.57 338	2.06 158	0.03 17	0.07 46	2.80 311	0.84 395	3.71 148	2.27 158	0.38 110	1.06 136	0.20 115	0.40 139	7.12 398	0.49 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 504	0.09 338	0.06 300

11t	1.12 165	0.57 338	2.06 158	0.03 17	0.07 46	2.80 311	0.84 395	3.71 148	2.27 158	0.38 110	1.06 136	0.20 115	0.40 139	7.12 398	0.49 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 504	0.09 338	0.06 300

anonymousdsp	1.12 165	0.59 347	1.66 100	0.03 17	0.07 46	2.81 319	0.82 382	4.07 182	2.30 164	0.41 127	1.12 144	0.30 153	0.40 139	7.05 391	0.49 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 512	0.10 349	0.05 277

ccc-4	1.12 165	0.57 338	2.06 158	0.03 17	0.07 46	2.80 311	0.84 395	3.71 148	2.27 158	0.38 110	1.06 136	0.20 115	0.40 139	7.12 398	0.49 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 504	0.09 338	0.06 300

IGEV-Stereo	1.12 165	0.59 347	1.66 100	0.03 17	0.07 46	2.82 322	0.82 382	4.09 188	2.30 164	0.41 127	1.11 141	0.30 153	0.41 149	7.05 391	0.49 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 512	0.10 349	0.05 277
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 171	0.41 246	2.75 261	1.04 330	0.11 108	2.21 229	0.10 122	2.96 44	1.32 123	2.40 245	2.09 202	0.33 165	0.58 188	5.62 294	0.43 155	0.03 471	0.06 449	0.00 1	0.14 497	0.04 222	0.04 229

fffy	1.13 171	0.51 307	2.15 176	1.01 322	0.09 81	2.30 243	0.19 185	4.07 182	1.13 114	0.16 23	2.66 226	0.20 115	0.38 132	6.98 387	0.35 120	0.00 1	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.14 411	0.16 462

IGEV++	1.14 173	0.51 307	1.66 100	0.55 253	0.08 66	2.52 264	1.01 441	6.51 358	3.16 224	0.59 173	2.11 205	0.43 183	1.18 270	1.44 124	0.79 248	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.05 454	0.11 370	0.11 396

WQFJA1++	1.15 174	0.17 10	1.86 119	0.47 241	0.69 358	1.21 42	0.03 48	2.79 36	0.47 4	2.59 249	0.07 29	0.24 135	0.18 68	2.69 185	0.50 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 381	8.92 645	0.07 321

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.16 175	0.25 66	2.66 246	0.07 78	0.63 345	1.40 121	0.82 382	3.73 155	1.24 121	0.62 176	1.02 133	0.16 91	1.00 236	0.59 41	0.23 64	0.02 418	0.05 423	0.00 1	0.18 519	0.32 527	8.23 650

GCAPDPT-zeroshot4090	1.16 175	0.25 66	2.60 234	0.07 78	0.63 345	1.40 121	0.82 382	3.73 155	1.24 121	0.62 176	1.02 133	0.16 91	1.00 236	0.59 41	0.23 64	0.02 418	0.05 423	0.00 1	0.18 519	0.32 527	8.23 650

castereo++	1.18 177	0.54 325	1.95 140	0.30 191	0.51 326	4.56 452	1.00 439	4.61 220	1.12 112	0.29 70	2.14 209	1.89 265	0.15 59	3.94 228	0.18 52	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.31 574	0.03 189	0.00 1

CAS++	1.18 177	0.55 329	1.99 147	0.17 155	0.27 235	1.85 189	0.63 329	8.48 414	3.07 218	1.71 232	2.32 215	0.18 105	0.20 74	1.91 158	0.30 101	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Wave_Phase_stereo	1.19 179	0.43 263	8.86 564	0.53 247	0.44 296	5.87 486	0.09 116	3.42 119	1.00 100	0.54 165	0.19 57	0.36 171	0.10 29	1.04 98	0.78 244	0.01 300	0.01 200	0.02 518	0.03 427	0.02 122	0.06 300

DA	1.19 179	0.37 207	1.94 135	0.62 265	0.30 248	6.06 491	0.59 314	5.55 300	2.23 154	0.37 106	2.42 220	0.41 177	1.17 267	1.24 112	0.16 37	0.01 300	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.20 491

GGEV	1.19 179	0.37 207	1.94 135	0.62 265	0.30 248	6.06 491	0.59 314	5.55 300	2.23 154	0.37 106	2.42 220	0.41 177	1.17 267	1.24 112	0.16 37	0.01 300	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.20 491

xyz-stereo-finetune	1.20 182	0.44 271	2.19 188	0.08 98	0.05 24	3.16 359	0.68 342	3.41 116	2.58 177	0.81 192	1.77 186	0.68 210	0.37 127	6.20 320	1.63 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.02 108

ProNet	1.20 182	0.60 352	2.00 149	0.26 185	0.08 66	2.73 297	0.68 342	5.00 255	2.52 172	0.29 70	1.32 158	0.37 173	0.36 124	6.94 384	0.44 161	0.00 1	0.07 473	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.07 321

TANstereo	1.20 182	0.49 297	2.04 155	0.34 212	0.10 92	1.80 184	0.01 12	3.40 115	4.10 299	4.37 300	4.82 291	0.41 177	0.70 201	0.94 90	0.46 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 185	0.20 28	1.30 48	0.12 123	0.06 36	2.48 261	0.51 290	3.78 161	2.74 190	0.48 150	2.38 218	2.18 275	0.28 97	6.77 366	0.56 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 504	0.07 305	0.05 277

sCroCo_RVC	1.21 185	0.65 375	5.16 474	1.09 335	1.29 441	0.92 17	0.19 185	3.92 170	2.68 184	0.30 77	3.04 241	0.52 197	1.56 307	1.58 134	0.78 244	0.09 536	0.25 599	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.11 396

Selective-IGEV-i32	1.23 187	0.18 16	1.13 22	0.07 78	0.16 159	2.35 246	0.54 296	6.11 332	2.52 172	0.41 127	3.19 247	0.26 139	0.29 102	6.94 384	0.16 37	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.11 485	0.04 222	0.10 380

Selective-IGEV	1.23 187	0.18 16	1.13 22	0.07 78	0.17 170	2.38 251	0.54 296	6.10 331	2.51 171	0.41 127	3.20 249	0.26 139	0.29 102	6.94 384	0.16 37	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.11 485	0.04 222	0.10 380

MSCF	1.24 189	0.77 426	1.95 140	0.42 229	0.46 305	3.85 420	0.85 403	4.26 194	2.02 144	2.21 237	2.34 216	0.17 100	2.74 376	1.75 143	0.39 137	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.54 606	0.04 222	0.05 277

WCG-NET	1.24 189	0.43 263	1.46 74	0.33 207	0.08 66	2.14 221	1.08 454	3.09 54	6.86 434	2.73 253	3.43 260	0.74 219	0.94 232	0.89 85	0.33 116	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.05 277

CroCo-Stereo Lap2	1.24 189	0.88 458	3.39 343	0.95 312	4.59 614	0.47 8	0.08 108	3.51 131	2.80 194	1.17 218	2.24 210	1.57 255	0.20 74	1.48 128	1.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 416	0.12 415

Replicate-Monster	1.25 192	1.94 576	10.24 577	0.08 98	0.32 262	1.32 101	0.03 48	3.71 148	0.89 83	1.07 207	0.07 29	0.08 55	0.10 29	4.74 260	0.14 30	0.01 300	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.22 498

999	1.25 192	0.37 207	1.63 97	1.15 345	0.34 270	3.03 344	0.66 338	3.41 116	2.27 158	0.30 77	3.20 249	0.19 108	0.25 84	7.23 407	0.85 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.01 25

WQFJA1	1.26 194	0.34 171	1.49 77	0.14 141	4.66 615	2.76 304	0.13 147	5.38 293	3.79 270	0.44 139	0.31 75	0.69 213	1.09 250	1.43 122	2.48 421	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.02 108

NLMM	1.26 194	0.34 171	1.50 81	0.14 141	4.66 615	2.76 304	0.13 147	5.38 293	3.79 270	0.44 139	0.31 75	0.69 213	1.09 250	1.41 117	2.48 421	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.02 108

rvit_0105_6	1.26 194	0.87 454	4.85 453	0.61 263	0.07 46	1.60 152	0.32 227	3.79 165	5.87 379	0.25 60	0.26 70	1.09 234	0.29 102	4.60 256	0.62 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 300

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 194	0.42 252	2.36 207	0.59 261	1.26 433	2.43 256	0.01 12	3.29 90	7.76 469	1.71 232	2.78 231	0.27 144	0.32 118	1.16 109	0.58 199	0.04 493	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.10 380

LoS_RVC	1.26 194	1.43 537	1.91 128	0.42 229	3.77 583	1.71 173	0.04 58	2.58 28	2.49 170	0.42 134	2.58 225	0.30 153	0.57 186	1.71 138	0.66 211	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	4.49 634

MIF-Stereo (partial)	1.29 199	0.33 155	3.02 297	0.03 17	1.12 420	1.26 82	0.13 147	4.46 207	3.75 266	0.35 99	2.39 219	0.31 158	0.74 207	6.09 313	1.76 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.04 229

MyStereo07	1.31 200	0.79 434	1.61 93	1.03 325	1.11 418	2.63 287	0.46 268	5.48 296	2.24 156	0.64 180	1.48 170	0.27 144	0.59 190	7.03 390	0.45 165	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.01 381	0.11 370	0.09 353

RT-Monster	1.32 201	0.34 171	2.22 195	0.38 224	2.36 521	1.39 119	0.10 122	4.18 190	5.14 347	3.39 276	2.68 227	0.58 204	0.61 191	2.49 180	0.36 123	0.03 471	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

GASTEREO	1.34 202	0.98 481	1.86 119	0.53 247	0.46 305	3.97 428	0.86 406	4.25 193	2.16 151	2.34 244	3.48 263	0.17 100	2.87 385	1.88 156	0.39 137	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.54 606	0.04 222	0.05 277

plain	1.34 202	0.51 307	5.09 468	0.30 191	0.05 24	1.58 148	0.08 108	4.47 209	3.77 269	0.42 134	1.76 185	0.60 208	0.74 207	6.11 314	0.94 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 556	0.02 108

sAnonymous2	1.35 204	1.66 558	8.14 556	0.55 253	0.46 305	1.23 56	0.24 204	4.00 177	3.47 253	0.40 124	1.11 141	0.23 130	1.42 291	0.96 92	0.57 195	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.20 530	2.07 619	0.22 498

CroCo_RVC	1.35 204	1.66 558	8.14 556	0.55 253	0.46 305	1.23 56	0.24 204	4.00 177	3.47 253	0.40 124	1.11 141	0.23 130	1.42 291	0.96 92	0.57 195	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.20 530	2.07 619	0.22 498

knoymous	1.36 206	0.21 34	1.68 105	0.20 165	0.49 319	1.58 148	0.11 129	5.15 265	2.40 167	4.62 309	1.77 186	4.56 377	0.45 165	3.23 200	0.63 206	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

rvit_0105_4	1.38 207	0.98 481	5.52 495	0.61 263	0.05 24	1.62 155	0.41 249	3.95 173	5.80 376	0.31 82	0.73 112	1.37 243	0.53 178	4.89 271	0.78 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 229

SCV_C0	1.40 208	0.49 297	3.06 312	0.12 123	0.21 210	2.29 237	0.09 116	6.46 354	3.81 272	0.63 178	2.00 198	0.24 135	0.41 149	7.31 410	0.43 155	0.01 300	0.05 423	0.00 1	0.21 536	0.16 423	0.07 321

MoCha-V2	1.41 209	0.42 252	2.61 237	0.81 286	0.23 219	2.53 267	0.20 191	4.81 237	3.16 224	0.82 193	3.15 245	0.30 153	1.61 312	6.66 360	0.40 144	0.00 1	0.20 582	0.00 1	0.24 550	0.05 256	0.02 108

PMTNet	1.41 209	0.37 207	2.06 158	0.26 185	0.15 150	2.94 336	0.34 233	3.39 106	5.33 356	1.00 201	1.27 155	0.28 148	0.93 230	4.04 233	0.74 227	5.00 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.01 25

AE-Stereo	1.44 211	0.32 137	2.69 250	1.58 413	0.20 207	2.24 233	0.59 314	6.01 327	5.70 370	1.18 219	3.17 246	1.02 231	0.78 215	1.73 142	0.83 255	0.02 418	0.18 571	0.00 1	0.29 566	0.11 370	0.07 321

XX-TBD	1.44 211	0.85 450	2.04 155	2.45 548	0.05 24	2.34 245	0.01 12	3.46 124	7.51 456	2.88 258	4.98 298	0.26 139	0.25 84	1.15 107	0.46 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.45 213	0.26 76	16.85 620	0.13 139	1.77 484	1.58 148	0.88 411	4.83 240	0.95 94	0.36 101	0.24 67	0.23 130	0.40 139	0.35 9	0.17 44	0.02 418	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

PSi22	1.45 213	0.68 388	1.50 81	0.99 320	0.07 46	1.86 190	0.11 129	3.71 148	4.91 338	0.86 195	2.03 199	2.07 273	0.19 69	9.02 525	0.77 241	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.18 453	0.03 172

NLSM1	1.45 213	0.40 233	2.26 198	0.50 245	5.10 622	2.85 326	0.17 177	4.66 230	2.76 192	0.56 169	1.70 182	0.30 153	0.62 192	4.87 265	2.19 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.01 25

MC-Stereo	1.47 216	0.36 200	2.54 226	1.99 482	0.12 125	1.90 192	0.12 137	4.47 209	2.83 195	3.31 274	3.44 261	0.56 202	1.47 295	5.39 289	0.47 177	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.21 536	0.07 305	0.04 229

rvit_0105_5	1.48 217	0.89 461	5.43 486	0.46 236	0.04 18	1.60 152	0.60 320	4.65 228	5.90 382	0.76 187	1.59 175	1.75 261	0.78 215	4.20 240	0.88 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 300

WQFJX	1.49 218	0.32 137	1.86 119	0.06 62	4.78 620	2.43 256	0.43 257	5.57 303	3.85 275	0.48 150	1.38 162	0.56 202	1.37 288	4.54 252	2.09 395	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.05 277

WCG-NET（raft）	1.49 218	0.50 300	1.55 86	0.21 169	0.08 66	2.15 223	1.01 441	2.72 33	6.26 407	2.79 254	3.06 243	4.38 370	1.04 244	3.53 213	0.26 83	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.08 339

StereoAnything_RVC	1.52 220	7.77 635	2.81 272	0.05 43	0.02 6	1.11 25	0.06 85	3.26 86	0.75 28	0.12 12	0.02 1	0.07 39	0.68 199	6.69 362	0.13 21	0.02 418	0.08 487	0.00 1	0.00 1	6.69 641	0.02 108

model_zeroshot	1.52 220	0.42 252	4.10 410	1.25 354	0.11 108	3.04 345	0.14 157	5.79 319	2.84 196	3.12 265	3.65 266	2.05 272	0.42 155	2.38 176	0.71 222	0.01 300	0.10 514	0.00 1	0.20 530	0.02 122	0.04 229

WQFJX1	1.53 222	0.34 171	1.49 77	0.04 32	4.03 594	2.23 232	0.16 170	5.56 302	3.84 274	0.53 163	1.13 147	0.68 210	0.89 227	7.80 442	1.74 368	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.02 108

NLMM1	1.55 223	0.35 187	1.65 99	0.05 43	4.55 613	2.00 207	0.13 147	5.67 310	5.17 350	0.57 172	0.86 128	0.45 188	0.80 218	6.82 368	1.92 383	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.02 108

CES	1.56 224	0.35 187	1.44 68	0.42 229	7.70 640	2.66 294	0.13 147	4.89 244	2.53 174	0.25 60	1.10 140	0.33 165	0.31 115	1.61 137	0.58 199	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.54 568	6.26 641

NLCSM	1.57 225	0.40 233	1.44 68	0.28 190	4.08 596	2.16 225	0.17 177	4.83 240	3.06 217	0.69 183	1.86 193	0.59 206	1.24 278	7.85 446	2.53 426	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.02 108

MM-Stereo_test1	1.57 225	0.36 200	2.19 188	1.17 347	0.35 273	2.39 252	0.56 303	4.53 213	5.21 351	3.67 284	1.65 179	0.40 174	0.84 223	6.90 376	0.80 251	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.31 523	0.03 172

SCV	1.59 227	0.58 343	2.57 230	2.72 562	0.31 259	2.15 223	0.79 377	6.88 373	2.72 186	0.20 38	2.68 227	0.68 210	0.58 188	7.60 426	0.41 147	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.22 544	0.37 546	0.24 511

CREStereo++_RVC	1.59 227	0.39 220	2.26 198	0.36 217	0.01 1	1.67 161	0.01 12	2.95 41	8.12 480	3.69 285	7.44 391	0.47 190	0.32 118	0.74 63	0.39 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 643	0.00 1	0.00 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
Reg-Stereo(zero)	1.60 229	0.19 22	2.59 233	0.45 235	0.47 314	1.64 157	0.23 202	3.22 78	5.87 379	4.29 297	3.01 238	4.49 375	1.64 314	2.47 179	1.16 309	0.00 1	0.08 487	0.00 1	0.13 496	0.01 38	0.10 380

11t1	1.62 230	0.26 76	2.53 225	2.37 541	0.24 222	2.58 276	0.06 85	6.66 364	3.00 211	3.40 277	3.01 238	1.14 236	1.94 331	4.18 237	0.91 279	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.03 172

iRaftStereo_RVC	1.62 230	0.68 388	1.98 145	0.67 274	0.05 24	2.99 340	0.04 58	5.36 289	3.74 265	3.82 288	4.96 296	2.54 285	0.62 192	3.35 204	0.97 287	0.00 1	0.07 473	0.00 1	0.00 1	0.30 518	0.27 526

RAFT-Stereo-weight	1.67 232	0.31 122	1.57 88	0.97 317	0.15 150	3.19 361	0.77 370	5.06 259	6.19 406	4.96 322	3.38 258	2.83 293	0.35 122	2.87 189	0.74 227	0.01 300	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

HART	1.68 233	0.67 386	2.72 256	0.04 32	0.27 235	1.72 176	0.04 58	5.60 306	3.16 224	1.44 223	7.73 402	2.41 281	0.15 59	6.44 338	0.62 201	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.17 468

IGEV-Stereo+	1.69 234	0.43 263	1.59 91	0.37 220	3.10 546	2.10 215	0.07 99	1.86 17	0.91 87	0.39 119	0.03 11	0.20 115	0.41 149	7.05 391	0.16 37	0.02 418	0.07 473	0.00 1	0.18 519	5.14 634	9.77 657

Selective-RAFT	1.69 234	0.32 137	3.29 333	0.92 305	0.18 185	3.89 422	0.06 85	4.22 192	4.00 288	1.47 225	1.98 197	3.07 307	2.81 380	6.35 335	0.89 275	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.21 536	0.05 256	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 236	0.90 464	5.93 506	0.78 284	0.02 6	1.62 155	1.69 494	5.15 265	5.99 391	2.22 240	1.64 178	1.97 270	1.17 267	4.19 238	0.92 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

4D-IteraStereo	1.72 237	0.86 451	3.01 295	0.09 105	2.86 541	3.57 396	1.06 447	3.92 170	5.31 354	5.28 337	1.02 133	3.92 345	0.38 132	1.83 150	1.04 294	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.09 353

rafts_anoy	1.72 237	0.79 434	2.58 232	2.03 493	1.75 480	2.47 259	0.16 170	5.48 296	6.01 393	3.24 270	2.11 205	1.92 269	1.33 282	3.08 196	1.13 304	0.01 300	0.18 571	0.00 1	0.01 381	0.03 189	0.07 321

x	1.73 239	0.28 95	2.49 219	1.91 465	0.17 170	2.10 215	0.83 389	8.74 427	3.55 259	3.28 271	2.12 208	3.10 308	1.96 332	2.90 190	1.12 302	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

TestStereo	1.74 240	1.02 488	3.64 367	0.20 165	0.28 243	1.33 105	0.01 12	5.24 276	4.01 290	3.18 267	4.97 297	2.07 273	0.70 201	7.32 411	0.75 233	0.02 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

Anonymous3	1.76 241	0.44 271	6.37 521	0.33 207	0.50 322	4.33 441	0.54 296	4.43 204	2.48 168	2.21 237	3.24 251	1.53 254	1.14 257	5.64 295	1.29 320	0.17 560	0.23 593	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.15 450

anonymousdsp2	1.78 242	0.39 220	3.40 345	1.10 336	0.04 18	3.63 397	0.50 286	7.80 395	2.77 193	2.91 260	2.88 233	3.17 311	1.01 238	5.15 281	0.43 155	0.00 1	0.01 200	0.02 518	0.15 501	0.05 256	0.12 415

FE-Mocha	1.79 243	0.44 271	4.10 410	0.83 290	0.23 219	3.23 364	0.16 170	7.48 389	2.19 153	5.05 328	5.62 329	2.84 294	0.85 224	1.81 148	0.67 213	0.00 1	0.05 423	0.00 1	0.20 530	0.02 122	0.05 277

DCRE	1.79 243	0.68 388	2.55 227	1.66 427	0.27 235	1.27 88	0.05 75	4.57 219	4.04 293	3.30 273	9.24 439	3.83 343	1.20 275	2.08 165	0.67 213	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.24 550	0.04 222	0.09 353

raft+_RVC	1.79 243	0.84 446	2.32 202	2.40 543	0.85 382	1.38 111	0.09 116	6.36 345	4.75 334	2.85 257	5.46 324	1.17 239	1.36 287	4.54 252	0.91 279	0.00 1	0.10 514	0.00 1	0.00 1	0.11 370	0.22 498

HUI-Stereo	1.80 246	0.41 246	2.85 276	0.12 123	0.18 185	3.72 408	0.65 335	5.23 270	2.97 209	5.87 361	4.34 282	3.45 320	1.52 301	3.93 227	0.65 208	0.02 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.10 380

GMOStereo	1.81 247	0.47 286	2.09 168	0.10 110	0.27 235	1.49 136	0.89 413	4.40 199	4.51 319	8.16 483	6.97 371	2.96 299	1.15 259	1.42 118	0.88 270	0.00 1	0.14 546	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.03 172

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test-v	1.81 247	0.47 286	2.09 168	0.10 110	0.27 235	1.49 136	0.89 413	4.40 199	4.51 319	8.16 483	6.97 371	2.96 299	1.15 259	1.42 118	0.88 270	0.00 1	0.14 546	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.03 172

test-2	1.81 247	0.47 286	2.09 168	0.10 110	0.27 235	1.49 136	0.89 413	4.40 199	4.51 319	8.16 483	6.97 371	2.96 299	1.15 259	1.42 118	0.88 270	0.00 1	0.14 546	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.03 172

xyz-stereo-finetune2	1.82 251	0.51 307	2.22 195	0.10 110	0.05 24	6.49 501	0.17 177	3.59 139	2.15 150	0.63 178	6.19 345	0.49 193	3.44 408	6.93 379	3.48 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.01 25

test-1	1.82 251	0.45 278	5.42 485	0.89 299	0.41 291	2.14 221	0.56 303	5.75 313	4.15 304	3.28 271	5.11 300	3.61 334	0.70 201	1.53 131	1.56 347	0.02 418	0.34 605	0.00 1	0.08 467	0.02 122	0.30 534

MM-Stereo_test3	1.83 253	0.59 347	1.93 132	1.43 387	3.99 592	2.44 258	0.81 380	5.81 321	6.70 429	1.73 234	4.79 289	1.23 241	0.65 195	3.30 201	0.85 260	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.05 277

GMStereo	1.83 253	0.99 484	4.55 437	0.57 258	0.05 24	2.53 267	0.01 12	4.95 247	11.14 541	3.52 279	2.24 210	0.53 199	0.49 171	3.76 220	0.80 251	0.20 567	0.00 1	0.00 1	0.12 490	0.12 386	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 255	0.21 34	2.45 212	1.02 323	0.22 214	1.37 110	0.82 382	4.66 230	5.06 343	7.02 428	1.73 183	4.09 352	0.41 149	6.51 348	0.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 566	0.18 453	0.14 439

1test111	1.86 256	0.65 375	2.15 176	2.30 529	0.02 6	5.80 482	0.56 303	8.45 410	3.33 243	1.03 202	3.33 253	0.32 161	3.71 423	4.40 248	0.96 284	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.03 427	0.02 122	0.03 172

LL-Strereo2	1.86 256	0.83 445	2.33 203	0.36 217	0.17 170	3.79 416	1.52 484	5.82 322	4.04 293	4.43 301	2.51 222	4.23 359	0.37 127	5.66 297	0.99 289	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.05 454	0.06 284	0.11 396

test-3	1.86 256	0.21 34	2.46 215	1.03 325	0.22 214	1.38 111	0.83 389	4.65 228	5.04 342	7.26 445	1.78 189	4.10 354	0.41 149	6.53 351	0.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 566	0.18 453	0.14 439

raftrobust	1.86 256	0.74 413	1.94 135	2.15 512	2.24 516	2.74 298	0.53 293	4.89 244	4.05 295	6.09 373	3.89 269	1.64 256	2.55 363	2.44 177	1.12 302	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.08 339

riskmin	1.88 260	0.15 1	2.11 174	1.38 379	0.88 385	2.40 253	0.04 58	5.93 326	6.10 396	2.25 241	1.34 161	6.06 431	5.08 497	2.78 187	1.01 292	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 300

test_3	1.88 260	0.22 40	2.75 261	0.96 314	0.22 214	1.28 90	0.77 370	4.62 222	5.87 379	6.55 410	1.84 192	4.28 365	0.45 165	6.48 344	0.76 235	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.28 565	0.17 437	0.14 439

PSM-adaLoss	1.88 260	0.40 233	2.86 279	0.12 123	0.19 198	3.75 413	0.71 353	5.23 270	2.96 205	5.86 356	4.33 281	3.45 320	1.51 296	5.40 290	0.69 216	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.09 353

s12784h	1.89 263	0.30 117	2.57 230	0.11 120	0.09 81	4.18 435	0.13 147	6.61 361	7.44 455	3.62 282	4.28 278	0.59 206	0.81 219	6.61 356	0.46 170	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 264	0.42 252	2.86 279	0.12 123	0.19 198	3.71 405	0.75 367	5.24 276	2.95 202	5.87 361	4.26 277	3.41 318	1.51 296	5.80 304	0.65 208	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.08 339

RAFT-IKP	1.90 264	0.42 252	2.83 273	0.12 123	0.18 185	3.50 385	0.64 333	5.24 276	2.96 205	5.86 356	4.34 282	3.50 329	1.51 296	5.99 310	0.76 235	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.08 339

EKT-Stereo	1.91 266	0.48 293	2.77 266	2.19 516	4.36 600	1.42 126	0.24 204	4.63 223	3.51 255	2.94 261	3.47 262	3.55 331	2.25 346	5.26 283	0.85 260	0.04 493	0.12 531	0.00 1	0.09 478	0.06 284	0.05 277

ROB_FTStereo_v2	1.91 266	0.41 246	2.85 276	0.12 123	0.19 198	3.71 405	0.73 358	5.23 270	2.95 202	5.86 356	4.36 284	3.46 322	1.51 296	5.86 306	0.69 216	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.08 339

qqq	1.93 268	0.30 117	2.96 292	1.40 381	0.05 24	1.96 200	0.39 244	8.45 410	3.33 243	3.06 263	3.84 267	4.67 380	2.70 370	4.40 248	0.96 284	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

RALCasStereoNet	1.93 268	1.01 486	2.75 261	1.88 461	1.75 480	2.88 332	0.18 183	4.64 225	4.36 311	2.27 242	5.14 301	2.22 277	0.79 217	7.10 397	1.00 291	0.00 1	0.34 605	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.16 462

Patchmatch Stereo++	1.95 270	0.40 233	2.86 279	0.12 123	0.18 185	3.74 410	0.66 338	5.24 276	2.96 205	5.86 356	4.32 279	3.46 322	1.52 301	6.88 373	0.70 218	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.09 353
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 270	0.40 233	2.86 279	0.12 123	0.18 185	3.74 410	0.66 338	5.24 276	2.96 205	5.86 356	4.32 279	3.46 322	1.52 301	6.88 373	0.70 218	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.09 353

CRE-IMP	1.95 270	0.35 187	2.68 248	0.27 189	0.17 170	3.90 423	0.85 403	5.14 263	2.87 197	5.74 347	4.14 275	3.49 327	0.83 220	6.40 336	1.80 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.19 484

Lsterematch	1.96 273	0.84 446	3.11 317	0.32 200	0.08 66	2.28 236	0.41 249	3.19 74	5.43 357	4.57 307	10.52 470	2.45 282	1.19 273	3.44 210	1.28 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.04 229

tg	1.96 273	0.64 368	2.15 176	0.68 275	0.12 125	4.40 448	0.04 58	5.74 312	4.19 306	4.00 292	5.23 311	2.58 286	0.93 230	7.12 398	0.77 241	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.31 523	0.25 516

iGMRVC	1.96 273	0.40 233	2.88 285	0.12 123	0.19 198	3.74 410	0.73 358	5.23 270	2.97 209	5.87 361	4.37 285	3.48 326	1.52 301	6.73 365	0.74 227	0.02 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.08 339

DIP-Stereo	1.97 276	0.64 368	2.95 290	0.17 155	0.10 92	4.83 459	0.13 147	8.60 422	4.06 298	6.42 402	4.92 295	0.44 187	0.72 205	3.57 214	1.80 374	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.04 229
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 277	0.34 171	2.71 254	0.26 185	0.06 36	2.29 237	0.48 271	4.89 244	14.65 575	2.81 256	5.51 326	0.78 223	3.21 395	1.44 124	0.33 116	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.02 108

rvit_stereo_0075_2	2.00 278	0.32 137	5.49 490	0.60 262	1.98 500	1.77 180	0.10 122	7.24 382	5.70 370	2.90 259	4.06 273	3.11 309	0.56 183	5.32 285	0.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.16 462

MSKI-zero shot	2.00 278	0.36 200	2.15 176	0.81 286	0.25 225	2.69 296	0.29 219	6.16 336	2.34 166	4.31 298	7.52 392	3.70 339	0.25 84	8.42 491	0.41 147	0.01 300	0.13 541	0.00 1	0.25 554	0.03 189	0.02 108

ACVNet-DCA	2.01 280	0.65 375	2.15 176	2.30 529	0.02 6	5.80 482	0.56 303	8.45 410	3.33 243	1.03 202	3.33 253	0.32 161	3.71 423	8.05 461	0.45 165	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.03 427	0.02 122	0.03 172

Gwc-CoAtRS	2.02 281	0.33 155	2.61 237	1.04 330	0.30 248	3.56 393	0.40 248	5.89 324	5.94 386	5.08 330	5.01 299	5.55 414	1.72 320	1.60 136	0.91 279	0.01 300	0.09 500	0.00 1	0.25 554	0.01 38	0.02 108

DCANet-4	2.03 282	0.34 171	5.30 482	0.31 196	0.18 185	1.69 165	0.12 137	4.95 247	8.55 496	5.78 348	5.17 302	1.12 235	2.82 381	2.11 167	1.92 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.18 473

cross-raft	2.03 282	0.35 187	2.78 268	1.10 336	0.16 159	3.77 414	0.48 271	7.03 379	3.75 266	5.06 329	5.55 327	6.26 437	1.41 289	1.75 143	0.89 275	0.01 300	0.07 473	0.00 1	0.19 527	0.03 189	0.03 172

DeepStereo_RVC	2.05 284	0.39 220	2.87 283	0.14 141	0.17 170	3.51 388	0.70 350	5.21 269	3.00 211	6.27 391	4.13 274	3.47 325	4.53 471	4.81 263	1.49 338	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 338	0.18 473

MIPNet	2.06 285	0.69 396	4.57 441	0.32 200	0.21 210	1.92 194	0.19 185	6.89 374	5.64 369	5.48 342	4.02 272	2.02 271	3.50 410	3.32 203	2.01 390	0.00 1	0.01 200	0.01 486	0.01 381	0.20 466	0.13 426

DCANet	2.08 286	0.64 368	3.81 382	0.31 196	0.17 170	1.70 171	0.25 209	5.23 270	8.47 492	6.07 372	5.30 318	1.41 245	4.23 449	1.85 151	2.02 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.19 484

CFNet-RSSM	2.11 287	0.33 155	2.71 254	1.04 330	0.30 248	3.21 363	0.41 249	6.67 365	6.96 437	5.62 345	4.58 286	5.40 410	1.71 318	1.86 152	0.87 267	0.00 1	0.08 487	0.00 1	0.32 576	0.02 122	0.02 108

U	2.12 288	0.25 66	2.47 218	0.17 155	8.09 641	10.63 569	0.00 1	3.08 52	0.87 69	0.24 55	0.45 89	0.17 100	0.08 17	0.69 57	0.15 36	0.00 1	0.00 1	9.89 648	5.19 656	0.01 38	0.01 25

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 288	0.58 343	2.43 211	1.27 357	0.16 159	1.60 152	0.14 157	5.17 267	5.90 382	7.10 434	10.10 456	3.06 306	1.74 323	1.87 154	0.97 287	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.02 108

IGEV-FE	2.13 290	0.50 300	4.90 455	1.41 384	0.18 185	2.63 287	0.36 235	7.80 395	3.87 276	5.04 326	5.42 322	4.72 382	1.03 241	3.48 212	0.80 251	0.00 1	0.16 562	0.00 1	0.18 519	0.17 437	0.04 229

IGEV_Zeroshot_test	2.13 290	0.50 300	4.91 457	1.41 384	0.18 185	2.62 285	0.36 235	7.80 395	3.87 276	5.04 326	5.42 322	4.77 384	1.03 241	3.43 208	0.79 248	0.00 1	0.16 562	0.00 1	0.18 519	0.17 437	0.04 229

tt1	2.14 292	0.63 366	2.22 195	2.27 525	0.02 6	5.71 480	0.63 329	4.53 213	10.19 523	1.16 217	3.39 259	0.33 165	3.05 391	8.00 454	0.46 170	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.03 427	0.10 349	0.04 229

NRIStereo	2.14 292	0.35 187	2.65 245	1.10 336	0.14 142	3.05 346	0.86 406	5.35 287	3.18 230	6.24 386	3.36 257	4.17 358	1.82 329	8.12 469	2.01 390	0.00 1	0.10 514	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.19 484

GCAP-Stereo-DPT-36K	2.15 294	8.26 637	21.67 632	0.18 161	2.29 519	1.20 40	0.99 436	4.48 211	1.04 107	0.28 64	0.06 27	0.10 76	0.17 63	0.72 60	0.19 54	0.03 471	0.09 500	0.00 1	0.41 595	0.01 38	0.79 589

H2IRNET	2.16 295	0.45 278	2.60 234	1.22 350	0.03 16	1.98 203	0.13 147	4.73 233	7.04 442	1.15 216	7.79 406	5.88 426	3.39 404	4.97 274	1.45 335	0.01 300	0.00 1	0.04 550	0.17 512	0.19 462	0.03 172

dd	2.16 295	1.22 517	4.82 451	0.68 275	0.12 125	1.39 119	0.17 177	5.14 263	11.22 545	2.70 252	3.51 265	1.52 253	1.23 277	5.08 277	3.96 480	0.12 545	0.01 200	0.04 550	0.21 536	0.07 305	0.01 25

cc1	2.17 297	0.65 375	2.15 176	2.30 529	0.02 6	5.80 482	0.56 303	4.31 196	10.41 528	1.03 202	3.33 253	0.32 161	3.71 423	8.05 461	0.45 165	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.03 427	0.10 349	0.05 277

RAFT-Test	2.17 297	0.36 200	3.40 345	1.05 333	0.34 270	4.90 461	0.69 347	6.27 341	3.98 286	4.65 314	7.02 377	6.30 440	1.12 253	1.81 148	0.99 289	0.01 300	0.17 567	0.00 1	0.34 581	0.02 122	0.02 108

Any-RAFT	2.18 299	0.25 66	1.94 135	1.37 377	0.80 377	5.01 464	0.56 303	8.51 415	5.58 367	4.01 293	4.85 293	5.44 411	2.26 348	2.45 178	0.35 120	0.00 1	0.15 553	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 108

FENet	2.19 300	0.34 171	3.04 302	2.05 499	0.26 232	2.82 322	0.13 147	7.02 378	5.55 364	4.97 323	1.94 195	4.91 390	3.39 404	4.71 259	2.50 423	0.02 418	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 496

GANet-ADL	2.20 301	0.50 300	3.27 332	2.02 489	0.11 108	2.21 229	0.48 271	8.64 424	6.79 432	4.56 306	5.83 333	3.98 347	1.27 281	2.68 184	1.43 332	0.04 493	0.08 487	0.02 518	0.00 1	0.15 416	0.03 172

FACV-RUCA	2.21 302	0.34 171	3.59 360	1.30 364	2.90 543	2.22 231	1.25 466	7.98 401	5.71 375	3.59 281	7.21 384	1.14 236	1.60 311	3.12 197	1.46 336	0.01 300	0.03 364	0.10 577	0.04 447	0.35 540	0.17 468

AIO-test1	2.22 303	0.76 422	2.78 268	0.30 191	4.38 601	2.48 261	0.96 427	5.59 305	14.64 573	0.74 186	2.86 232	0.92 226	0.30 111	5.64 295	1.67 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 427	0.17 437	0.14 439

CAS	2.24 304	0.25 66	1.86 119	11.21 646	3.86 588	1.67 161	0.02 39	3.87 169	2.67 181	0.41 127	1.63 177	0.24 135	0.27 94	1.50 129	0.74 227	9.43 652	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	5.21 637

NF-Stereo	2.24 304	0.33 155	3.00 293	2.04 495	0.10 92	3.46 376	0.43 257	6.51 358	3.17 227	6.84 419	5.24 312	2.67 290	1.34 284	8.17 476	1.53 343	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

OCTAStereo	2.24 304	0.33 155	3.03 299	2.04 495	0.10 92	3.45 375	0.43 257	6.50 355	3.17 227	6.84 419	5.20 307	2.65 287	1.33 282	8.18 477	1.56 347	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

PSM-softLoss	2.24 304	0.34 171	3.42 347	1.81 450	0.17 170	2.74 298	0.39 244	6.17 337	2.92 199	6.26 389	6.29 352	2.96 299	0.97 234	8.68 506	1.71 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 108

KMStereo	2.24 304	0.34 171	3.42 347	1.81 450	0.17 170	2.74 298	0.39 244	6.17 337	2.92 199	6.26 389	6.29 352	2.96 299	0.97 234	8.68 506	1.71 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 108

StereoVision	2.25 309	0.72 402	4.00 400	1.03 325	2.64 534	1.91 193	0.28 216	5.83 323	4.43 314	1.89 235	10.65 474	3.88 344	0.52 177	5.13 280	1.98 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 338	0.03 172

RE-Stereo	2.25 309	0.33 155	3.03 299	2.04 495	0.10 92	3.47 378	0.43 257	6.50 355	3.18 230	6.84 419	5.20 307	2.65 287	1.34 284	8.18 477	1.58 349	0.01 300	0.00 1	0.01 486	0.00 1	0.02 122	0.01 25

TVStereo	2.25 309	0.33 155	3.03 299	2.04 495	0.10 92	3.47 378	0.43 257	6.50 355	3.18 230	6.84 419	5.20 307	2.65 287	1.34 284	8.18 477	1.58 349	0.01 300	0.00 1	0.01 486	0.00 1	0.02 122	0.01 25

ADStereo(finetuned)	2.26 312	0.64 368	5.22 478	0.31 196	0.18 185	1.71 173	0.25 209	5.23 270	8.46 491	6.06 371	5.30 318	1.41 245	6.37 526	1.87 154	1.87 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.18 473

fff	2.28 313	0.61 357	3.81 382	0.22 173	0.07 46	1.69 165	0.11 129	5.37 290	11.84 552	5.80 350	5.17 302	1.44 247	5.41 504	2.00 161	1.92 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.18 473

IPLGR	2.28 313	0.51 307	6.00 508	0.15 147	0.15 150	1.99 205	0.22 198	6.34 344	6.04 394	6.80 417	5.76 330	2.87 296	2.31 350	4.88 266	1.28 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 338	0.18 473

csc	2.28 313	0.61 357	3.81 382	0.22 173	0.07 46	1.69 165	0.11 129	5.37 290	11.84 552	5.80 350	5.17 302	1.44 247	5.41 504	2.00 161	1.92 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.18 473

cscssc	2.28 313	0.61 357	3.81 382	0.22 173	0.07 46	1.69 165	0.11 129	5.37 290	11.84 552	5.80 350	5.17 302	1.44 247	5.41 504	2.00 161	1.92 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.18 473

test_sample1	2.31 317	0.26 76	3.29 333	2.08 501	0.46 305	2.62 285	0.05 75	9.88 459	4.23 307	3.90 289	3.92 271	3.49 327	4.44 464	5.67 299	1.88 379	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

EAI-Stereo	2.31 317	0.44 271	2.72 256	0.68 275	0.56 335	3.51 388	2.62 520	11.42 509	4.14 302	2.09 236	7.23 386	1.21 240	0.91 228	5.67 299	1.51 339	0.01 300	0.25 599	0.00 1	0.88 621	0.04 222	0.26 522

test_sample2	2.32 319	0.25 66	3.38 341	2.08 501	0.41 291	2.58 276	0.15 163	9.50 447	4.97 341	3.66 283	4.86 294	4.29 367	3.26 396	5.83 305	1.09 299	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.03 172

ICVP	2.32 319	0.38 216	2.89 287	0.92 305	0.70 363	2.55 271	0.87 410	9.97 462	3.99 287	4.13 295	8.97 429	2.71 291	1.69 317	2.52 181	3.52 468	0.05 507	0.24 598	0.01 486	0.01 381	0.11 370	0.13 426
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 321	0.65 375	2.15 176	2.30 529	0.02 6	5.80 482	0.56 303	4.31 196	10.41 528	1.03 202	3.33 253	4.67 380	2.70 370	8.05 461	0.45 165	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.03 172

MyStereo06	2.35 322	0.66 382	4.54 434	1.10 336	0.96 401	2.57 274	0.10 122	9.30 442	4.05 295	5.22 334	6.09 337	5.95 428	2.38 353	3.00 192	0.73 225	0.01 300	0.08 487	0.00 1	0.01 381	0.13 401	0.15 450

PFNet+	2.35 322	0.31 122	3.69 371	0.79 285	0.17 170	3.15 358	0.75 367	4.52 212	6.30 409	7.90 474	6.34 356	2.53 284	1.18 270	7.72 437	1.62 354	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

RAFT+CT+SA	2.36 324	0.71 400	2.46 215	0.83 290	2.26 517	3.18 360	0.93 422	6.82 372	5.48 359	2.55 247	8.07 410	1.64 256	1.59 310	8.54 496	1.15 307	0.02 418	0.00 1	0.00 1	0.38 586	0.19 462	0.36 544

TRStereo	2.36 324	3.10 599	4.70 447	1.99 482	2.08 505	2.61 282	1.11 456	8.79 429	3.73 264	3.19 268	3.04 241	3.96 346	0.77 212	5.92 307	1.44 333	0.03 471	0.14 546	0.00 1	0.29 566	0.08 319	0.25 516

test_4	2.38 326	0.34 171	2.68 248	0.08 98	0.11 108	3.69 403	1.14 458	3.33 96	3.34 246	4.03 294	17.35 569	3.31 316	0.51 174	6.28 325	1.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 485	0.16 423	0.01 25

ACRE	2.41 327	1.08 498	5.11 469	0.55 253	2.05 502	2.65 291	0.78 376	5.26 281	4.67 328	7.59 461	9.20 432	1.70 259	1.08 248	3.74 219	2.18 403	0.01 300	0.18 571	0.02 518	0.08 467	0.22 484	0.10 380

HH	2.42 328	0.73 407	3.76 376	0.91 301	0.14 142	2.78 308	0.71 353	7.92 399	2.72 186	1.53 226	6.10 339	7.93 475	4.01 438	8.60 500	0.44 161	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.04 229

HanStereo	2.42 328	0.73 407	3.76 376	0.91 301	0.14 142	2.78 308	0.71 353	7.92 399	2.72 186	1.53 226	6.10 339	7.93 475	4.01 438	8.60 500	0.44 161	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.04 229

DisPM	2.43 330	0.32 137	3.04 302	1.76 442	0.18 185	3.46 376	0.65 335	5.13 262	4.88 337	8.59 506	7.04 380	2.84 294	1.03 241	8.85 518	0.83 255	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 108

IPLG	2.43 330	0.66 382	4.77 450	0.54 250	0.31 259	3.01 342	0.26 211	6.15 335	5.55 364	7.69 463	6.21 347	1.89 265	1.74 323	7.19 405	2.35 413	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.12 415

rvit_105_1	2.44 332	0.80 438	5.08 467	1.77 444	0.09 81	1.95 197	3.62 552	5.62 309	8.21 484	4.85 319	2.07 201	3.15 310	1.58 309	7.08 395	2.71 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.04 222	0.08 339

CASS	2.44 332	0.44 271	3.56 358	0.85 294	0.38 282	3.14 355	0.22 198	9.64 452	4.00 288	6.78 414	7.62 398	3.57 332	3.58 415	3.80 221	1.10 300	0.02 418	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 332	1.17 513	4.94 458	0.62 265	2.08 505	2.65 291	0.80 379	5.60 306	4.79 335	7.87 471	9.23 434	1.67 258	1.15 259	3.43 208	2.23 406	0.01 300	0.19 578	0.02 518	0.08 467	0.22 484	0.10 380

R-Stereo Train	2.44 332	0.32 137	1.93 132	0.94 308	0.16 159	3.67 399	0.61 323	6.37 347	3.08 219	9.14 522	17.44 570	1.80 262	0.77 212	1.76 145	0.70 218	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

RAFT-Stereo	2.44 332	0.32 137	1.93 132	0.94 308	0.16 159	3.67 399	0.61 323	6.37 347	3.08 219	9.14 522	17.44 570	1.80 262	0.77 212	1.76 145	0.70 218	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 337	1.09 500	3.70 374	2.55 554	0.80 377	3.37 372	0.15 163	7.44 388	5.54 363	5.65 346	6.01 336	3.54 330	1.13 256	6.34 333	1.58 349	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.05 454	0.21 477	0.03 172

CIPLG	2.47 338	1.10 502	4.71 448	0.63 270	2.15 510	2.67 295	0.77 370	5.19 268	4.73 332	7.85 470	9.56 447	1.72 260	1.14 257	4.20 240	2.34 411	0.01 300	0.19 578	0.02 518	0.09 478	0.23 491	0.08 339

GCAP-Stereo-DPT-50K	2.48 339	7.70 634	29.25 649	0.09 105	2.06 504	1.32 101	0.77 370	4.54 217	1.10 109	0.29 70	0.12 40	0.12 82	0.19 69	0.54 28	0.17 44	0.02 418	0.10 514	0.00 1	0.38 586	0.04 222	0.76 587

BUS	2.49 340	0.32 137	3.05 307	0.46 236	0.46 305	7.12 515	0.50 286	9.05 434	4.69 329	6.11 375	6.15 342	5.29 405	0.83 220	3.91 224	1.77 371	0.01 300	0.03 364	0.03 537	0.00 1	0.04 222	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 340	0.40 233	2.46 215	1.80 448	0.25 225	3.51 388	0.77 370	6.03 328	4.92 339	8.91 516	6.09 337	4.45 372	1.11 252	6.99 388	2.11 396	0.02 418	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.01 38	0.04 229

GES	2.49 340	0.38 216	4.29 417	1.58 413	0.05 24	4.58 453	1.07 451	9.70 455	3.39 247	5.21 333	6.64 361	1.84 264	3.36 399	4.86 264	2.54 427	0.06 518	0.01 200	0.06 561	0.01 381	0.12 386	0.03 172

mmm	2.50 343	0.29 103	3.22 328	1.98 480	0.32 262	3.72 408	0.12 137	9.45 446	4.05 295	5.84 355	10.80 476	2.47 283	2.86 384	4.07 234	0.75 233	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.01 381	0.03 189	0.02 108

MIM_Stereo	2.50 343	0.75 416	4.26 415	1.18 348	0.11 108	3.08 347	0.33 231	6.07 330	3.28 237	5.01 324	10.12 457	4.29 367	1.74 323	8.06 465	1.27 316	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.01 381	0.18 453	0.15 450

iRaft-Stereo_20w	2.56 345	0.35 187	4.98 460	0.37 220	0.67 355	3.47 378	0.59 314	12.57 553	3.89 279	6.10 374	6.23 349	1.49 251	2.24 344	6.65 359	0.86 265	0.00 1	0.19 578	0.00 1	0.33 579	0.08 319	0.22 498

HCRNet	2.56 345	0.53 320	3.35 339	0.24 180	3.39 559	2.19 227	0.23 202	6.89 374	5.50 360	5.26 336	4.79 289	5.27 404	2.78 378	7.71 435	2.89 436	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.04 229

RAFT	2.57 347	0.76 422	3.09 315	0.91 301	0.09 81	2.41 254	0.94 424	5.35 287	2.65 180	6.11 375	7.21 384	9.43 506	4.30 456	5.73 303	1.77 371	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.02 409	0.46 564	0.08 339

ACVNet	2.58 348	0.53 320	2.69 250	0.84 292	0.59 337	2.61 282	0.55 301	8.35 406	5.70 370	4.45 302	9.26 442	5.77 422	3.50 410	2.24 170	4.41 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.01 25

HHNet	2.59 349	0.55 329	2.55 227	0.20 165	0.32 262	2.84 325	0.94 424	5.77 318	5.14 347	7.33 449	13.80 528	0.94 227	3.20 394	5.27 284	2.41 418	0.13 550	0.02 305	0.06 561	0.00 1	0.23 491	0.03 172

AFF-stereo	2.59 349	0.68 388	2.35 206	1.55 408	0.17 170	1.67 161	0.08 108	5.75 313	6.60 426	6.20 383	12.13 504	6.16 434	2.36 352	4.75 261	1.11 301	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.05 277

raft_robust	2.64 351	1.20 515	2.62 240	1.10 336	0.28 243	1.50 140	0.12 137	6.28 342	9.04 501	6.80 417	7.19 383	3.73 341	2.13 338	9.06 527	1.07 295	0.03 471	0.12 531	0.00 1	0.21 536	0.17 437	0.22 498

GwcNet-ADL	2.65 352	0.48 293	3.84 388	0.82 288	0.33 268	2.04 211	0.69 347	8.07 402	9.42 508	6.05 369	6.66 362	4.14 356	1.73 321	5.40 290	3.01 440	0.08 531	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.03 172

IGEV_i1	2.68 353	0.39 220	4.36 423	2.12 508	0.18 185	4.28 438	0.52 292	9.64 452	3.41 248	5.01 324	5.35 321	5.98 430	2.41 354	7.18 404	1.63 357	0.05 507	0.05 423	0.23 600	0.61 609	0.08 319	0.13 426

ToySt	2.69 354	0.55 329	7.03 536	1.03 325	0.10 92	3.49 383	1.04 445	6.38 351	4.55 323	2.69 250	6.28 351	7.95 479	4.38 460	5.08 277	2.58 428	0.01 300	0.11 524	0.00 1	0.04 447	0.28 515	0.19 484

BSDual-CNN	2.69 354	0.32 137	3.05 307	0.46 236	0.46 305	7.13 517	1.63 490	9.05 434	4.69 329	6.11 375	6.15 342	6.26 437	2.54 361	3.91 224	1.91 381	0.01 300	0.03 364	0.03 537	0.00 1	0.04 222	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 354	1.40 536	5.34 483	2.31 535	0.75 368	3.14 355	0.06 85	6.11 332	3.87 276	5.34 339	12.18 507	2.34 280	1.22 276	7.84 444	1.48 337	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 540	0.03 172

AIO-test2	2.70 357	1.23 519	3.52 355	1.24 352	3.05 545	2.65 291	0.06 85	6.30 343	15.40 582	2.58 248	7.30 388	0.48 192	0.57 186	5.36 287	0.96 284	3.06 635	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.16 423	0.15 450

RAFT_R40	2.71 358	0.33 155	3.00 293	1.26 355	0.30 248	3.83 419	1.00 439	5.69 311	4.29 308	9.69 539	6.33 355	5.02 397	4.02 440	8.58 499	0.86 265	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.02 108

AnonymousM	2.71 358	6.75 627	0.98 14	0.73 279	0.06 36	2.41 254	0.53 293	5.30 282	3.05 215	4.75 317	2.09 202	1.89 265	1.01 238	1.88 156	0.51 188	0.01 300	0.02 305	17.42 655	4.76 652	0.02 122	0.01 25

XX-Stereo	2.71 358	0.38 216	5.96 507	2.25 523	2.20 514	1.54 144	0.21 196	5.44 295	3.05 215	2.28 243	16.16 549	7.03 457	0.24 81	6.19 318	0.79 248	0.00 1	0.15 553	0.00 1	0.23 547	0.13 401	0.04 229

UDGNet	2.73 361	7.09 630	3.90 392	2.71 560	0.06 36	2.98 339	0.20 191	4.63 223	8.58 497	2.69 250	2.70 229	0.95 228	1.01 238	6.27 324	1.51 339	1.28 621	0.00 1	5.24 645	0.94 623	1.70 613	0.13 426

SST-Stereo	2.75 362	0.31 122	2.78 268	1.33 368	0.33 268	3.99 429	0.82 382	5.60 306	3.93 283	10.92 568	6.19 345	5.00 395	4.23 449	8.66 505	0.74 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.03 172

GMStereo_Zeroshot	2.77 363	1.98 579	5.14 472	1.53 404	0.36 276	3.56 393	0.10 122	5.57 303	5.91 384	6.89 424	7.02 377	8.50 492	0.91 228	6.01 311	1.65 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 466	0.01 25

DFGA-Net	2.78 364	1.91 574	7.35 545	1.52 399	0.36 276	3.36 371	0.20 191	6.64 363	5.93 385	4.88 320	6.31 354	2.18 275	1.12 253	7.43 417	5.98 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 546	0.04 229

111	2.78 364	0.92 471	3.81 382	0.22 173	0.07 46	2.83 324	0.70 350	6.03 328	14.00 568	3.22 269	8.93 425	5.48 413	3.30 397	3.66 215	2.03 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.29 532

Hybrid-DGEV-2	2.79 366	1.21 516	2.93 288	1.69 429	0.02 6	5.36 475	0.27 214	7.21 381	9.79 515	6.79 415	3.19 247	5.20 402	5.05 494	5.48 292	1.29 320	0.04 493	0.01 200	0.00 1	0.02 409	0.16 423	0.07 321

HITNet	2.79 366	0.77 426	4.02 401	2.03 493	0.11 108	5.58 477	0.59 314	9.24 440	5.15 349	6.42 402	7.26 387	3.66 337	2.92 387	4.07 234	3.87 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.02 108
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
CFNet_pseudo	2.81 368	0.42 252	4.04 404	0.33 207	0.24 222	2.59 279	0.12 137	8.20 405	7.66 462	7.04 431	10.42 466	6.56 447	2.05 336	4.88 266	1.53 343	0.00 1	0.02 305	0.01 486	0.00 1	0.05 256	0.07 321

ccs_rob	2.81 368	0.42 252	4.06 406	0.33 207	0.25 225	2.59 279	0.12 137	8.19 404	7.68 463	7.02 428	10.37 465	6.54 443	2.06 337	4.88 266	1.53 343	0.00 1	0.02 305	0.01 486	0.00 1	0.05 256	0.07 321

DMCA	2.82 370	0.64 368	4.45 428	1.61 418	0.89 389	3.86 421	0.57 312	9.18 438	5.10 345	6.24 386	6.49 359	7.17 464	2.13 338	3.31 202	4.73 499	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.02 108

TestStereo1	2.85 371	0.81 440	3.48 351	3.11 580	0.44 296	2.52 264	1.50 482	6.37 347	8.18 482	4.62 309	9.24 439	2.23 278	3.69 420	9.19 532	1.26 314	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.27 513	0.09 353

SA-5K	2.85 371	0.81 440	3.48 351	3.11 580	0.44 296	2.52 264	1.50 482	6.37 347	8.18 482	4.62 309	9.24 439	2.23 278	3.69 420	9.19 532	1.26 314	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.27 513	0.09 353

LCNet	2.85 371	0.42 252	1.90 127	0.95 312	0.56 335	2.07 212	1.60 488	4.99 254	3.57 261	6.05 369	10.59 471	4.59 378	6.79 538	7.46 419	0.72 224	0.01 300	0.00 1	0.01 486	0.77 618	0.30 518	3.57 628

IRAFT_RVC	2.85 371	0.41 246	3.32 337	2.09 504	0.41 291	2.92 334	5.22 584	6.41 352	3.63 262	6.53 409	5.48 325	5.09 399	4.88 489	8.20 480	2.15 400	0.01 300	0.17 567	0.01 486	0.00 1	0.02 122	0.04 229

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 375	0.99 484	7.52 551	1.52 399	0.92 393	2.94 336	0.03 48	9.31 443	3.81 272	2.42 246	5.86 334	9.23 502	4.64 476	4.31 244	2.19 404	0.02 418	0.18 571	0.00 1	0.54 606	0.35 540	0.35 542

iRaft-Stereo_5w	2.86 375	0.86 451	4.08 409	0.06 62	0.25 225	2.76 304	0.60 320	4.97 250	4.10 299	2.98 262	7.85 407	10.17 521	4.17 446	8.16 473	5.83 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.26 506	0.06 300

test_sample4	2.87 377	0.40 233	4.54 434	1.80 448	0.54 332	3.95 426	0.15 163	11.48 511	6.49 422	6.33 398	6.81 366	3.68 338	2.65 368	6.11 314	2.36 414	0.02 418	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.05 277

test_sample3	2.87 377	0.37 207	4.45 428	1.95 475	0.59 337	4.69 456	0.16 170	11.50 512	6.45 419	5.82 353	6.44 358	3.76 342	2.64 366	6.01 311	2.41 418	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.05 277

MyStereo8	2.88 379	1.19 514	5.03 463	1.61 418	3.75 579	4.30 440	0.07 99	6.14 334	6.16 402	6.22 384	9.64 450	4.28 365	1.45 293	2.05 164	4.76 501	0.00 1	0.16 562	0.00 1	0.14 497	0.26 506	0.43 558

Selective-IGEV-i1	2.90 380	0.35 187	3.88 390	1.63 424	1.13 423	5.13 466	1.85 501	10.14 473	7.18 447	3.76 286	6.81 366	6.71 451	1.54 306	4.88 266	1.58 349	0.04 493	0.05 423	0.32 608	0.65 611	0.06 284	0.23 505

ffm	2.90 380	0.31 122	3.97 394	1.34 370	0.98 404	2.80 311	0.48 271	4.53 213	10.19 523	6.29 394	9.23 434	5.59 415	3.72 427	8.00 454	0.46 170	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.04 229

test_5	2.90 380	0.70 398	3.69 371	2.01 487	3.17 550	4.61 455	1.32 474	6.69 366	7.02 441	2.79 254	7.18 382	4.99 392	4.14 443	7.96 451	1.31 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 427	0.19 462	0.26 522

test_sample5	2.91 383	0.40 233	4.33 419	1.81 450	0.50 322	3.33 369	0.17 177	11.27 502	6.55 423	6.18 381	8.35 415	3.65 335	2.71 373	6.61 356	2.15 400	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.05 277

PFNet	2.93 384	0.40 233	5.51 493	2.13 511	0.84 381	3.11 353	0.75 367	6.78 369	4.79 335	9.98 547	6.00 335	4.78 385	2.13 338	8.33 484	2.11 396	0.19 564	0.06 449	0.00 1	0.11 485	0.20 466	0.35 542

MyStereo05	2.94 385	0.66 382	5.25 481	1.10 336	0.96 401	2.57 274	0.10 122	8.53 416	12.34 560	6.28 392	3.88 268	3.18 312	3.30 397	7.81 443	2.37 415	0.01 300	0.08 487	0.00 1	0.01 381	0.13 401	0.15 450

MyStereo04	2.95 386	0.79 434	5.38 484	1.03 325	1.11 418	2.63 287	0.46 268	10.00 466	12.44 561	4.19 296	3.91 270	3.04 305	3.60 416	7.34 413	2.74 435	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.01 381	0.11 370	0.09 353

PSMNet-ADL	2.98 387	0.43 263	2.41 210	1.43 387	0.40 286	5.94 488	0.28 216	8.45 410	5.13 346	3.36 275	6.77 364	8.41 486	4.61 474	7.20 406	4.55 496	0.02 418	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 172

PCWNet_CMD	2.99 388	0.39 220	4.02 401	0.39 226	0.26 232	2.53 267	0.15 163	9.24 440	9.22 503	7.12 435	11.53 495	6.94 455	2.41 354	4.02 231	1.33 324	0.01 300	0.02 305	0.02 518	0.00 1	0.05 256	0.07 321

MSMDNet	2.99 388	0.39 220	4.02 401	0.40 228	0.25 225	2.53 267	0.16 170	9.35 444	9.25 504	7.08 433	11.39 490	6.93 454	2.43 357	4.01 230	1.34 326	0.01 300	0.02 305	0.02 518	0.00 1	0.05 256	0.07 321

OMP-Stereo	3.03 390	0.93 474	2.72 256	4.21 620	0.51 326	2.19 227	1.25 466	6.19 339	6.00 392	7.99 479	6.21 347	8.50 492	2.49 359	9.44 544	1.74 368	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.05 277

DualNet	3.05 391	0.40 233	4.33 419	1.81 450	0.50 322	3.33 369	0.17 177	11.27 502	6.55 423	6.50 406	10.86 480	3.65 335	2.71 373	6.61 356	2.15 400	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.05 277

Hybrid-DGEV-03	3.06 392	0.64 368	2.49 219	0.98 318	0.08 66	3.47 378	0.98 432	4.54 217	6.57 425	9.43 529	20.79 590	3.58 333	1.15 259	4.54 252	1.42 331	0.00 1	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.26 506	0.16 462

SA	3.06 392	0.74 413	3.79 379	1.60 417	0.30 248	3.19 361	1.43 479	6.72 367	9.06 502	4.63 313	10.80 476	2.89 297	4.71 479	9.62 547	1.18 312	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.19 527	0.23 491	0.02 108

CFNet_ucs	3.07 394	0.44 271	4.05 405	0.54 250	0.37 280	3.08 347	0.19 185	9.80 457	8.49 494	7.64 462	12.62 514	5.67 420	1.76 327	4.96 273	1.51 339	0.00 1	0.04 402	0.01 486	0.00 1	0.09 338	0.11 396

NINENet	3.09 395	0.56 336	3.22 328	1.61 418	1.37 448	7.12 515	0.50 286	11.88 525	5.63 368	6.63 411	8.40 416	5.29 405	0.83 220	6.51 348	1.77 371	0.15 554	0.07 473	0.07 567	0.00 1	0.09 338	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 395	0.77 426	2.27 201	2.35 539	1.79 486	3.50 385	1.06 447	12.12 538	6.91 435	4.71 316	7.67 401	7.58 468	4.40 462	4.95 272	1.67 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 370	0.01 25

AdaStereo	3.09 395	0.58 343	3.04 302	2.84 568	0.48 316	4.08 431	1.29 472	12.16 540	7.77 470	6.03 368	9.62 448	5.79 424	1.53 305	4.56 255	1.93 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 108
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.
psmg	3.10 398	0.32 137	3.05 307	0.54 250	0.46 305	8.68 543	2.84 528	9.87 458	4.69 329	8.08 480	8.69 420	6.26 437	2.54 361	3.91 224	1.91 381	0.01 300	0.04 402	0.06 561	0.00 1	0.11 370	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 399	0.37 207	2.95 290	1.51 397	0.80 377	2.75 303	0.49 281	6.79 370	5.25 352	11.43 576	5.57 328	10.79 533	5.30 501	5.25 282	2.95 438	0.03 471	0.09 500	0.03 537	0.00 1	0.12 386	0.09 353

ARAFT	3.13 399	1.11 505	7.34 544	0.42 229	0.14 142	4.52 451	2.99 531	7.41 387	5.97 389	8.85 514	7.06 381	5.20 402	1.25 280	8.49 494	1.44 333	0.00 1	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.11 396

test_sample6	3.14 401	0.41 246	4.42 425	1.92 469	0.49 319	3.25 365	0.21 196	11.30 504	6.69 428	6.50 406	10.86 480	4.03 349	2.93 388	7.06 394	2.65 429	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.06 300

IIG-Stereo	3.16 402	0.75 416	2.83 273	4.08 615	0.21 210	2.56 273	0.74 364	6.55 360	5.56 366	8.39 498	9.38 445	7.94 477	2.79 379	9.50 546	1.89 380	0.02 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

DMCA-RVC	3.17 403	1.26 523	6.39 523	2.10 507	1.51 458	3.02 343	0.56 303	7.84 398	5.06 343	9.23 525	5.19 306	8.46 488	2.72 375	6.31 329	3.22 447	0.06 518	0.11 524	0.09 574	0.02 409	0.16 423	0.08 339

HI	3.18 404	0.90 464	3.05 307	1.28 362	0.15 150	2.29 237	0.04 58	5.31 284	3.52 256	7.96 475	12.69 515	11.43 545	6.61 530	4.26 242	4.02 481	0.00 1	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.01 25

CoSv	3.18 404	0.90 464	3.05 307	1.28 362	0.15 150	2.29 237	0.04 58	5.31 284	3.52 256	7.96 475	12.69 515	11.43 545	6.61 530	4.26 242	4.02 481	0.00 1	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.01 25

IER	3.20 406	0.54 325	5.13 471	0.58 259	1.59 461	7.29 520	0.56 303	6.36 345	4.95 340	7.44 454	8.84 421	6.20 435	6.26 523	4.88 266	3.29 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

BEATNet_4x	3.24 407	1.27 525	5.89 504	1.56 411	0.10 92	5.26 472	1.07 451	10.08 470	5.50 360	6.89 424	7.73 402	4.53 376	4.13 442	5.05 276	5.27 508	0.04 493	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.23 505

DispNO	3.25 408	0.72 402	6.85 533	1.95 475	1.34 447	3.49 383	0.84 395	8.14 403	6.30 409	6.34 399	7.76 405	6.30 440	4.28 455	6.93 379	3.51 464	0.00 1	0.03 364	0.03 537	0.12 490	0.07 305	0.07 321

RAFT-345	3.27 409	0.41 246	2.88 285	1.02 323	0.21 210	2.63 287	0.48 271	3.76 160	5.51 362	7.35 450	24.88 611	4.25 361	1.76 327	8.15 472	2.13 398	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

GANet-RSSM	3.27 409	0.60 352	3.38 341	2.94 575	2.00 501	2.61 282	0.48 271	10.93 495	6.11 399	5.47 341	10.20 459	6.57 448	5.44 510	6.25 323	2.23 406	0.00 1	0.00 1	0.08 571	0.00 1	0.17 437	0.03 172

SFCPSM	3.29 411	0.43 263	5.11 469	0.34 212	0.94 397	8.48 537	2.15 508	14.51 586	5.29 353	7.00 427	7.65 400	3.43 319	2.59 365	5.11 279	2.37 415	0.01 300	0.03 364	0.01 486	0.07 462	0.13 401	0.15 450

test_sample7	3.30 412	0.47 286	3.43 350	1.98 480	0.35 273	4.33 441	1.88 502	10.66 484	7.73 466	8.36 493	7.55 394	6.55 444	4.27 451	6.58 354	1.62 354	0.06 518	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.06 300

NOSS_ROB	3.30 412	0.46 284	2.62 240	2.08 501	1.01 411	5.60 478	0.74 364	10.37 477	11.48 548	5.15 332	8.43 417	5.67 420	1.73 321	7.97 453	2.34 411	0.02 418	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.14 439

gwcnet-sp	3.31 414	1.47 540	7.26 541	1.73 439	0.69 358	7.57 527	1.14 458	8.59 418	6.17 403	8.57 503	5.25 314	4.26 362	3.36 399	6.46 339	3.44 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 416	0.11 396

scenet	3.31 414	1.47 540	7.26 541	1.73 439	0.69 358	7.57 527	1.14 458	8.59 418	6.17 403	8.57 503	5.25 314	4.26 362	3.36 399	6.46 339	3.44 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 416	0.11 396

ssnet	3.31 414	1.47 540	7.26 541	1.73 439	0.69 358	7.57 527	1.14 458	8.59 418	6.17 403	8.57 503	5.25 314	4.26 362	3.36 399	6.46 339	3.44 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 416	0.11 396

hknet	3.31 414	0.42 252	4.68 445	0.46 236	1.17 428	7.13 517	1.63 490	9.05 434	6.91 435	6.11 375	6.15 342	9.66 509	2.85 383	7.48 422	2.45 420	0.01 300	0.03 364	0.03 537	0.00 1	0.04 222	0.00 1

CFNet-ft	3.31 414	0.94 477	2.69 250	1.50 394	2.38 523	2.81 319	0.68 342	8.35 406	7.43 453	4.45 302	9.94 454	10.20 522	4.60 472	6.50 347	3.41 455	0.00 1	0.00 1	0.03 537	0.00 1	0.22 484	0.03 172

CFNet_RVC	3.31 414	0.94 477	2.69 250	1.50 394	2.38 523	2.81 319	0.68 342	8.35 406	7.43 453	4.45 302	9.94 454	10.20 522	4.60 472	6.49 345	3.41 455	0.00 1	0.00 1	0.03 537	0.00 1	0.22 484	0.03 172

ASMatch	3.32 420	0.50 300	3.32 337	1.72 438	0.45 303	1.93 195	0.68 342	6.42 353	3.89 279	6.18 381	22.30 598	4.61 379	4.82 487	7.65 429	1.70 363	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.03 427	0.01 38	0.18 473

GMM-Stereo	3.32 420	0.27 89	2.52 224	0.82 288	0.48 316	2.27 235	4.91 579	5.06 259	3.08 219	7.06 432	16.72 557	6.21 436	3.70 422	7.60 426	1.16 309	0.04 493	0.00 1	0.00 1	0.04 447	0.10 349	4.45 632

AACVNet	3.33 422	1.03 490	3.56 358	3.46 595	0.63 345	3.09 349	0.28 216	8.78 428	3.43 251	5.99 366	10.64 473	10.08 519	4.03 441	8.69 508	2.51 424	0.03 471	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.26 506	0.06 300

PSM-AAD	3.33 422	0.20 28	1.47 76	0.73 279	0.54 332	2.55 271	6.19 593	4.97 250	3.27 236	10.92 568	11.92 499	2.95 298	9.59 588	7.90 448	0.82 254	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 222	2.47 623

PSMNet-RSSM	3.33 422	0.77 426	3.22 328	2.12 508	1.90 497	2.33 244	0.71 353	11.17 497	5.83 377	5.90 364	11.43 493	7.04 459	4.83 488	5.96 309	3.17 445	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.08 319	0.02 108

PAM	3.38 425	0.31 122	5.61 498	1.37 377	0.71 364	7.60 530	0.38 243	8.94 431	3.55 259	5.54 343	4.69 288	16.09 590	7.03 543	3.67 216	1.02 293	0.00 1	0.21 586	0.00 1	0.38 586	0.07 305	0.41 552

qqq1	3.38 425	0.39 220	3.61 362	1.69 429	0.11 108	2.85 326	0.29 219	12.46 546	10.41 528	7.16 438	10.23 460	4.78 385	4.45 465	8.71 510	0.30 101	0.07 526	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.03 172

fff1	3.38 425	0.39 220	3.61 362	1.69 429	0.11 108	2.85 326	0.29 219	12.46 546	10.41 528	7.16 438	10.23 460	4.78 385	4.45 465	8.71 510	0.30 101	0.07 526	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.03 172

TransformOpticalFlow	3.38 425	0.70 398	4.54 434	1.00 321	0.30 248	3.56 393	0.14 157	9.67 454	7.30 451	5.55 344	13.34 523	6.74 452	5.03 492	8.22 481	1.34 326	0.00 1	0.01 200	0.01 486	0.00 1	0.04 222	0.11 396

G2L-Stereo	3.40 429	0.93 474	4.73 449	1.61 418	2.05 502	2.88 332	0.60 320	8.94 431	5.84 378	7.42 452	7.33 390	8.61 495	2.16 341	8.44 493	6.11 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.18 473

RAFT_CTSACE	3.40 429	1.07 496	4.52 432	1.27 357	3.14 547	4.00 430	1.07 451	3.93 172	4.43 314	4.66 315	17.94 573	7.21 466	2.76 377	10.82 566	0.85 260	0.00 1	0.07 473	0.00 1	0.00 1	0.30 518	0.01 25

AAGNet	3.41 431	0.34 171	2.45 212	1.78 446	0.39 284	3.69 403	1.05 446	4.79 236	4.61 327	9.62 537	7.74 404	4.98 391	6.38 527	7.34 413	13.02 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

cf-r	3.42 432	0.81 440	3.97 394	2.41 546	2.78 538	2.85 326	0.64 333	8.44 409	6.32 411	6.25 388	11.57 496	8.97 500	3.54 414	5.93 308	3.83 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 338	0.07 321

G2L-ROB	3.43 433	0.77 426	3.89 391	1.71 436	1.16 427	4.51 450	0.44 262	11.70 518	5.70 370	7.51 457	5.34 320	11.24 543	1.71 318	7.66 431	5.10 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.10 380

CoDeX	3.43 433	0.68 388	4.49 430	0.98 318	1.65 468	6.37 497	2.14 507	13.23 567	6.07 395	7.23 443	8.95 426	4.09 352	3.79 431	6.31 329	2.37 415	0.03 471	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.07 305	0.15 450

STrans-v2	3.43 433	0.73 407	4.82 451	0.26 185	0.60 339	3.00 341	1.19 463	10.41 479	7.22 448	5.79 349	10.97 484	6.75 453	7.03 543	8.25 482	1.40 329	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.18 473

Select-FE	3.44 436	0.73 407	8.39 558	1.44 391	0.96 401	2.01 208	0.10 122	8.84 430	3.94 284	5.36 340	10.32 464	9.73 510	8.82 575	6.28 325	0.83 255	0.01 300	0.22 589	0.01 486	0.49 604	0.03 189	0.30 534

MLCV	3.44 436	0.88 458	5.60 497	1.39 380	0.25 225	4.36 444	0.33 231	7.25 383	7.28 450	9.17 524	12.24 509	5.09 399	2.47 358	9.15 530	3.23 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.02 108

ff1	3.45 438	0.31 122	3.97 394	1.34 370	0.98 404	2.80 311	0.48 271	4.53 213	10.19 523	6.29 394	9.23 434	5.59 415	3.72 427	10.11 552	9.35 576	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.04 229

PAM_32	3.50 439	0.32 137	5.22 478	1.32 367	0.53 330	7.49 524	0.39 244	9.52 450	3.91 282	5.22 334	5.28 317	16.75 596	7.44 551	4.61 257	0.90 278	0.00 1	0.20 582	0.00 1	0.39 590	0.09 338	0.39 547

UGAM-zero	3.51 440	0.33 155	4.44 427	0.88 297	0.65 352	3.52 391	0.16 170	11.35 506	2.71 185	5.09 331	5.82 332	15.28 582	9.14 583	8.38 487	1.61 353	0.00 1	0.16 562	0.00 1	0.46 601	0.02 122	0.19 484

DeepPruner_ROB	3.52 441	1.14 510	4.06 406	1.12 343	1.65 468	3.65 398	0.83 389	13.96 577	4.47 318	7.80 467	10.84 478	7.05 461	2.16 341	8.14 471	3.08 443	0.07 526	0.03 364	0.00 1	0.01 381	0.32 527	0.06 300

SMFormer	3.54 442	0.39 220	3.61 362	1.69 429	0.11 108	2.85 326	0.29 219	12.46 546	10.41 528	7.16 438	10.23 460	4.78 385	4.45 465	8.71 510	3.51 464	0.07 526	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.04 229

tta	3.54 442	0.39 220	3.61 362	1.69 429	0.11 108	2.85 326	0.29 219	12.46 546	10.41 528	7.16 438	10.23 460	4.78 385	4.45 465	8.71 510	3.51 464	0.07 526	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.03 172

Sa-1000	3.55 444	0.75 416	3.63 366	1.91 465	0.30 248	3.55 392	1.63 490	7.39 386	8.54 495	7.70 464	17.44 570	4.00 348	2.82 381	9.44 544	1.33 324	0.00 1	0.10 514	0.00 1	0.18 519	0.21 477	0.04 229

G2L-Stereo_test	3.57 445	0.86 451	3.66 368	2.79 566	1.52 459	4.11 434	1.17 462	11.35 506	6.27 408	7.97 477	8.87 423	9.39 505	2.26 348	6.55 352	4.33 489	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.22 484	0.13 426

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 446	1.29 530	12.46 591	1.53 404	0.98 404	3.48 382	0.81 380	11.99 529	4.40 313	4.33 299	11.05 486	8.83 498	2.02 335	4.52 250	1.66 360	0.01 300	0.14 546	0.00 1	0.68 615	0.86 593	0.44 560

DDVS	3.59 447	0.53 320	4.53 433	2.02 489	1.27 436	6.63 505	0.49 281	8.73 426	4.10 299	7.14 436	7.63 399	12.68 560	2.25 346	8.69 508	4.09 484	0.08 531	0.20 582	0.01 486	0.00 1	0.14 411	0.59 579

KYRaft	3.59 447	0.31 122	1.84 117	0.76 283	0.46 305	2.29 237	4.04 559	4.75 234	3.25 234	8.93 519	19.47 581	6.62 450	5.07 496	7.79 441	0.71 222	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.04 222	5.38 639

STTStereo	3.60 449	0.93 474	6.34 520	2.71 560	2.23 515	3.68 402	0.63 329	9.42 445	6.73 430	9.87 543	6.97 371	8.84 499	3.65 418	6.85 372	3.04 441	0.00 1	0.02 305	0.01 486	0.00 1	0.02 122	0.02 108

LMCR-Stereo	3.63 450	1.29 530	4.20 414	2.54 552	0.17 170	8.08 534	1.52 484	11.46 510	4.73 332	8.45 501	10.66 475	1.91 268	5.03 492	7.69 433	3.58 469	0.92 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 545	0.02 108

Prome-Stereo	3.65 451	0.29 103	1.92 131	0.91 301	0.49 319	2.07 212	4.75 577	4.41 203	3.23 233	9.32 528	20.63 589	4.06 351	7.19 545	7.70 434	1.17 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	4.72 636

hitnet-ft	3.66 452	0.65 375	2.79 271	0.89 299	0.72 366	4.25 436	0.55 301	9.11 437	7.52 457	7.14 436	10.19 458	12.49 557	4.70 478	7.44 418	4.41 492	0.03 471	0.00 1	0.06 561	0.00 1	0.20 466	0.04 229

iResNet	3.68 453	0.91 468	7.94 554	2.97 577	0.34 270	4.44 449	0.48 271	7.70 391	9.74 514	7.72 465	12.74 517	4.03 349	2.87 385	8.05 461	3.37 453	0.02 418	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.09 353

acv_ft	3.69 454	0.53 320	4.58 442	2.31 535	4.71 618	7.44 523	0.86 406	8.54 417	5.70 370	9.29 527	9.26 442	5.77 422	4.15 444	2.24 170	8.13 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 517	0.01 25

ac_64	3.70 455	0.47 286	3.50 354	2.87 569	3.50 564	5.91 487	0.72 357	10.17 474	4.34 310	8.16 483	5.80 331	10.82 534	5.64 513	7.08 395	4.73 499	0.03 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.14 439

CFNet	3.72 456	1.10 502	5.03 463	2.49 550	1.59 461	4.90 461	0.22 198	11.38 508	9.88 519	4.80 318	11.25 489	6.44 442	3.68 419	8.33 484	3.00 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 484	0.07 321

DAS	3.74 457	0.35 187	5.19 476	1.99 482	3.74 575	2.36 247	3.22 539	7.77 393	9.27 505	8.70 507	12.08 502	4.45 372	5.43 507	8.39 488	1.71 364	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.02 108

DRaft	3.74 457	0.43 263	2.60 234	0.12 123	0.15 150	4.76 457	1.34 475	5.33 286	4.31 309	10.30 552	21.91 595	3.27 314	8.83 576	7.36 415	3.66 472	0.05 507	0.10 514	0.00 1	0.14 497	0.10 349	0.14 439

GrayStereo	3.74 457	0.20 28	1.94 135	1.55 408	0.60 339	3.12 354	8.22 620	5.76 315	3.32 242	10.40 556	16.66 556	5.81 425	8.60 572	6.57 353	1.37 328	0.01 300	0.00 1	0.01 486	0.63 610	0.02 122	0.04 229

GEStereo_RVC	3.74 457	0.73 407	4.95 459	2.01 487	1.24 432	4.36 444	3.07 534	11.77 522	7.80 471	6.87 423	6.52 360	7.70 471	4.31 458	8.98 524	4.19 486	0.03 471	0.01 200	0.02 518	0.02 409	0.13 401	0.11 396

ITSA-stereo	3.76 461	0.54 325	3.80 380	1.91 465	0.29 246	3.09 349	0.70 350	13.22 566	15.64 583	6.79 415	6.66 362	4.15 357	3.52 413	8.30 483	5.00 505	0.09 536	0.07 473	0.11 578	0.10 483	0.18 453	0.95 596

GwcNet-RSSM	3.77 462	1.05 492	5.06 465	2.21 519	1.87 494	2.36 247	1.52 484	8.98 433	7.96 475	5.91 365	14.59 539	7.94 477	3.50 410	6.43 337	5.70 516	0.00 1	0.00 1	0.04 550	0.00 1	0.20 466	0.08 339

SepStereo	3.78 463	0.35 187	5.19 476	1.99 482	3.74 575	2.36 247	3.22 539	7.77 393	9.27 505	8.70 507	12.08 502	4.45 372	5.43 507	9.18 531	1.71 364	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.02 108

DEmStereo	3.79 464	0.37 207	3.69 371	0.17 155	0.17 170	5.28 473	2.54 515	4.35 198	3.70 263	8.21 490	20.15 583	5.13 401	10.38 595	7.65 429	3.85 477	0.01 300	0.01 200	0.01 486	0.00 1	0.02 122	0.06 300

FADNet-RVC-Resample	3.79 464	1.62 554	12.06 587	1.43 387	0.66 353	5.94 488	2.41 511	10.18 475	8.58 497	6.28 392	4.22 276	5.33 409	4.80 486	7.71 435	3.19 446	0.17 560	0.21 586	0.17 591	0.12 490	0.41 559	0.29 532

anonymousa	3.80 466	0.55 329	3.35 339	1.24 352	3.74 575	9.04 548	0.36 235	6.74 368	4.03 291	7.72 465	19.64 582	10.62 529	6.01 521	1.52 130	1.40 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 454	0.00 1	0.03 172

RT-IGEV	3.81 467	0.26 76	4.55 437	2.38 542	0.63 345	5.19 467	2.72 525	12.31 544	3.90 281	8.17 489	9.88 453	12.51 559	5.99 520	5.32 285	1.51 339	0.00 1	0.20 582	0.00 1	0.32 576	0.14 411	0.24 511

UPFNet	3.82 468	0.47 286	4.34 422	2.21 519	3.38 557	7.26 519	2.69 522	9.89 460	5.96 387	7.98 478	7.53 393	7.89 474	3.15 393	7.72 437	5.88 520	0.01 300	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.06 300

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 469	1.06 495	5.23 480	2.72 562	3.27 553	4.36 444	0.61 323	10.71 487	7.56 458	8.75 509	7.89 408	9.86 514	3.90 435	7.15 403	3.44 457	0.14 552	0.02 305	0.02 518	0.03 427	0.04 222	0.03 172
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 470	0.82 443	3.01 295	2.00 486	2.58 532	5.28 473	3.34 544	10.85 493	6.33 412	7.27 446	7.32 389	10.15 520	9.02 580	6.19 318	2.51 424	0.22 571	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.12 386	0.03 172

mmx	3.86 471	0.31 122	3.97 394	1.34 370	0.98 404	2.80 311	0.48 271	12.18 541	10.66 536	6.29 394	9.23 434	5.59 415	3.72 427	10.11 552	9.35 576	0.05 507	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

xxx	3.86 471	0.31 122	3.98 398	1.34 370	0.98 404	2.80 311	0.48 271	12.18 541	10.66 536	6.29 394	9.23 434	5.59 415	3.72 427	10.11 552	9.35 576	0.05 507	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

THIR-Stereo	3.86 471	0.77 426	2.62 240	0.12 123	0.13 134	4.25 436	6.63 604	5.30 282	4.18 305	10.33 553	17.13 564	6.58 449	7.62 558	7.78 440	3.51 464	0.01 300	0.07 473	0.07 567	0.00 1	0.11 370	0.02 108

UGAM	3.90 474	0.48 293	4.69 446	0.17 155	0.08 66	3.67 399	1.22 464	4.81 237	14.45 572	4.59 308	11.94 500	14.20 572	3.80 432	9.92 551	3.61 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.32 527	0.07 321

AASNet	3.90 474	0.92 471	4.41 424	3.56 601	4.00 593	6.70 506	1.26 469	18.71 620	6.14 400	7.35 450	7.91 409	4.35 369	2.58 364	3.04 194	6.62 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 553	0.14 439

PS-NSSS	3.90 474	1.84 569	4.55 437	0.87 296	2.95 544	4.10 433	2.00 505	10.77 490	8.23 485	6.75 412	14.63 540	5.01 396	2.24 344	8.41 490	2.91 437	0.33 586	0.03 364	0.83 621	0.00 1	0.82 591	0.70 585

DualNet (step1)	3.91 477	1.11 505	6.15 513	1.27 357	0.60 339	5.22 469	2.54 515	10.66 484	7.73 466	8.36 493	7.55 394	6.55 444	4.27 451	6.58 354	1.62 354	1.49 625	0.03 364	3.10 634	2.99 640	0.20 466	0.15 450

FADNet_RVC	3.91 477	1.67 560	12.95 600	0.96 314	0.75 368	5.71 480	0.54 296	10.83 492	6.60 426	3.46 278	8.09 411	4.10 354	3.40 406	9.43 541	6.33 526	0.36 589	0.44 617	0.17 591	0.46 601	0.91 594	0.95 596

ISRNet	3.93 479	0.55 329	5.49 490	3.20 586	2.69 536	2.11 217	0.26 211	7.01 377	6.40 415	11.00 571	17.99 574	8.31 483	2.64 366	6.51 348	4.36 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.02 108

CrosDoStereo	3.96 480	0.45 278	3.04 302	0.32 200	0.20 207	3.28 366	11.63 643	5.76 315	4.45 316	9.04 520	16.58 554	4.99 392	7.45 552	8.04 458	3.72 473	0.00 1	0.02 305	0.01 486	0.00 1	0.16 423	0.10 380

DeepStereo_LL	3.96 480	0.45 278	3.04 302	0.32 200	0.20 207	3.28 366	11.63 643	5.76 315	4.45 316	9.04 520	16.58 554	4.99 392	7.45 552	8.04 458	3.72 473	0.00 1	0.02 305	0.01 486	0.00 1	0.16 423	0.10 380

RAFT-RH_RVC	3.96 480	0.46 284	2.93 288	1.55 408	0.42 295	3.14 355	0.14 157	3.70 147	5.98 390	11.25 574	32.23 636	5.29 405	1.68 316	8.13 470	2.14 399	0.08 531	0.00 1	0.00 1	0.03 427	0.01 38	0.00 1

UNet	3.97 483	0.61 357	6.50 526	1.68 428	3.22 551	9.82 557	0.31 226	9.50 447	5.32 355	7.20 442	6.35 357	10.59 527	5.91 518	6.93 379	5.49 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 25

FADNet-RVC	3.98 484	1.84 569	12.48 593	1.69 429	0.44 296	4.33 441	1.31 473	11.84 523	7.15 446	3.53 280	3.50 264	10.63 530	4.43 463	9.12 528	6.25 525	0.03 471	0.10 514	0.00 1	0.03 427	0.60 576	0.25 516

HSM	4.00 485	0.79 434	3.16 323	1.59 416	2.17 511	6.77 508	1.11 456	12.28 543	6.35 414	6.75 412	8.11 412	13.90 569	5.37 503	8.85 518	2.71 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.02 108

coex_refinement	4.04 486	0.87 454	3.55 357	2.96 576	1.40 452	4.28 438	0.32 227	11.18 498	7.72 464	8.32 491	13.44 525	10.01 518	3.48 409	6.28 325	6.76 536	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.16 462

HBP-ISP	4.09 487	1.05 492	4.10 410	1.87 458	1.31 444	7.56 526	3.98 556	11.26 500	9.94 520	7.81 468	14.44 537	3.23 313	4.27 451	8.89 521	1.87 377	0.06 518	0.06 449	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.04 229

TDLM	4.11 488	1.11 505	3.54 356	1.62 422	1.04 413	3.91 424	7.41 615	10.60 482	10.67 538	6.38 400	12.59 513	5.95 428	4.77 482	8.79 516	3.04 441	0.58 604	0.00 1	0.01 486	0.00 1	0.19 462	0.12 415

CSP-Net	4.12 489	1.28 528	3.70 374	1.54 406	1.06 414	13.28 600	2.33 510	12.96 561	5.45 358	8.87 515	8.54 419	8.43 487	3.03 389	8.16 473	3.65 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 453	0.03 172

test_xeample	4.13 490	0.36 200	2.75 261	1.23 351	0.51 326	3.96 427	0.13 147	12.63 554	7.65 461	7.49 456	10.86 480	3.29 315	3.36 399	6.71 364	21.53 637	0.02 418	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

Anonymous_2	4.14 491	0.62 362	3.21 327	1.40 381	1.43 455	5.19 467	0.32 227	6.63 362	4.38 312	4.48 305	2.30 213	8.08 480	7.00 541	5.37 288	2.29 408	0.23 572	0.75 627	5.20 644	18.12 674	5.66 636	0.23 505

CBMV_ROB	4.14 491	0.52 316	3.14 321	1.30 364	0.77 372	6.92 511	1.97 504	10.11 472	9.58 511	8.92 517	14.20 534	7.12 463	5.90 517	8.65 504	3.50 463	0.01 300	0.05 423	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.09 353

SACVNet	4.15 493	1.26 523	3.81 382	3.12 582	1.68 474	3.09 349	2.85 529	11.91 526	5.96 387	10.52 559	11.20 487	10.59 527	3.95 436	8.97 523	3.25 450	0.08 531	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.32 527	0.44 560

MMNet	4.16 494	0.77 426	5.47 489	1.40 381	1.67 472	10.78 572	0.63 329	8.64 424	8.47 492	8.80 512	8.33 414	7.51 467	6.61 530	7.53 423	6.54 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.05 277

CVANet_RVC	4.16 494	1.16 512	3.60 361	1.94 474	1.46 456	3.92 425	4.68 574	10.89 494	8.34 487	7.58 460	10.84 478	10.27 524	6.62 533	8.56 497	2.69 430	0.39 592	0.00 1	0.00 1	0.01 381	0.21 477	0.09 353

pcwnet_v2	4.20 496	0.36 200	8.53 560	1.33 368	1.12 420	3.43 374	0.41 249	12.85 557	14.16 570	9.90 545	14.29 535	5.90 427	3.03 389	6.20 320	2.06 394	0.01 300	0.05 423	0.04 550	0.02 409	0.16 423	0.18 473

HSM-Net_RVC	4.20 496	0.32 137	2.76 265	0.63 270	0.69 358	6.95 512	1.69 494	11.96 528	8.36 488	8.83 513	12.17 506	15.18 581	4.21 447	6.91 377	3.30 452	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 498	0.50 300	5.45 488	1.34 370	1.68 474	7.04 513	4.51 571	10.73 488	7.00 439	10.78 565	6.80 365	8.48 490	4.63 475	9.91 550	5.12 507	0.02 418	0.06 449	0.02 518	0.03 427	0.08 319	0.03 172

FADNet	4.23 499	1.65 557	11.75 586	1.64 425	0.80 377	4.80 458	0.77 370	13.76 576	11.65 550	3.97 291	5.24 312	9.62 508	5.14 498	8.40 489	3.78 475	0.21 569	0.04 402	0.07 567	0.05 454	1.14 600	0.10 380

iResNet_ROB	4.23 499	1.02 488	4.90 455	2.18 515	0.93 396	2.92 334	0.37 238	15.10 595	16.91 592	7.89 473	10.51 469	7.03 457	3.07 392	8.16 473	3.46 461	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 349	0.02 108

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 501	25.07 658	26.53 645	0.44 234	0.07 46	1.50 140	0.54 296	2.09 20	1.57 130	0.51 157	0.62 101	0.21 126	0.20 74	1.44 124	0.53 191	12.03 659	0.01 200	0.00 1	0.08 467	1.75 615	9.69 655

1111x	4.25 502	0.30 117	4.31 418	1.47 393	0.37 280	5.10 465	0.32 227	12.86 558	9.82 517	6.01 367	9.73 451	8.78 497	5.97 519	9.43 541	10.39 589	0.06 518	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.04 229

HGLStereo	4.25 502	0.52 316	4.65 443	3.09 578	5.18 623	6.51 504	0.73 358	10.37 477	6.74 431	7.32 448	12.44 512	7.00 456	7.21 547	7.46 419	5.51 513	0.00 1	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.06 284	0.10 380

delet	4.27 504	0.72 402	4.50 431	1.07 334	3.75 579	10.79 573	4.04 559	9.95 461	7.89 472	8.09 481	8.89 424	8.46 488	3.81 433	7.56 424	5.80 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 370	0.02 108

iResNetv2_ROB	4.28 505	1.43 537	7.17 540	2.91 570	1.26 433	4.36 444	1.62 489	13.64 574	10.25 527	9.83 541	11.41 491	7.68 470	4.00 437	7.75 439	1.85 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 546	0.09 353

RAFT + AFF	4.30 506	1.55 548	5.84 502	1.43 387	2.36 521	5.94 488	6.72 606	10.01 467	7.56 458	7.55 458	8.96 428	7.09 462	6.73 536	8.57 498	4.02 481	0.02 418	0.47 620	0.00 1	0.01 381	0.56 570	0.54 573

ADLNet	4.32 507	0.80 438	4.33 419	3.60 602	3.56 567	6.87 510	2.48 514	11.20 499	7.58 460	9.87 543	9.62 448	8.39 485	4.95 490	6.16 316	6.60 533	0.01 300	0.01 200	0.00 1	0.01 381	0.12 386	0.25 516

CRFU-Net	4.45 508	0.67 386	5.02 461	2.78 565	1.32 445	12.67 594	3.35 545	11.26 500	3.52 256	10.06 549	9.30 444	10.91 537	6.92 540	7.26 408	3.24 449	0.15 554	0.16 562	0.16 588	0.00 1	0.26 506	0.05 277

ACV-stereo	4.46 509	0.76 422	9.94 574	1.91 465	1.06 414	11.61 581	1.28 470	6.25 340	7.09 443	3.09 264	5.21 310	16.88 597	10.23 594	7.96 451	5.47 511	0.06 518	0.15 553	0.01 486	0.00 1	0.12 386	0.14 439

ssnet_v2	4.46 509	0.87 454	5.18 475	1.57 412	0.67 355	9.14 549	4.73 576	11.84 523	9.68 512	8.79 510	6.24 350	9.91 515	4.34 459	6.28 325	9.30 575	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.28 515	0.30 534

ADLNet2	4.46 509	0.90 464	6.06 510	2.74 564	3.91 589	6.79 509	3.01 533	10.95 496	8.40 490	7.27 446	9.80 452	9.85 513	5.43 507	7.29 409	6.44 529	0.01 300	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.15 416	0.11 396

StereoDRNet-Refined	4.46 509	0.62 362	3.80 380	1.92 469	0.40 286	9.35 551	0.15 163	10.02 468	8.83 500	12.69 586	11.62 497	9.34 503	3.87 434	8.06 465	8.02 552	0.00 1	0.00 1	0.01 486	0.05 454	0.20 466	0.26 522
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 513	0.31 122	2.77 266	1.69 429	0.47 314	7.74 532	0.07 99	14.04 578	7.91 474	5.82 353	8.97 429	9.34 503	3.41 407	7.33 412	20.24 632	0.05 507	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

NVstereo2D	4.51 513	0.82 443	6.86 534	3.28 589	3.38 557	8.16 535	3.13 536	10.51 480	15.15 580	4.90 321	6.89 370	7.87 472	4.78 484	9.88 549	3.91 479	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.06 461	0.02 122	0.58 576

DLCB_ROB	4.51 513	0.91 468	3.78 378	2.19 516	1.07 417	6.28 494	3.09 535	9.78 456	7.72 464	10.65 562	12.97 519	13.91 570	3.71 423	8.72 514	5.30 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.10 380

RASNet	4.52 516	0.61 357	4.42 425	3.42 593	4.68 617	4.58 453	0.99 436	9.54 451	8.01 476	5.28 337	11.42 492	10.34 526	8.88 577	9.28 536	8.68 567	0.15 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

FTStereo	4.55 517	0.36 200	2.18 186	0.94 308	0.38 282	2.60 281	8.82 623	4.98 253	3.17 227	10.88 567	30.35 630	5.60 419	7.60 557	7.62 428	1.55 346	0.17 560	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.03 189	3.80 630

dad	4.66 518	1.89 573	5.51 493	0.94 308	0.09 81	2.16 225	0.37 238	7.10 380	14.43 571	10.13 550	16.84 558	14.97 578	1.90 330	6.82 368	4.15 485	1.09 618	0.11 524	4.08 640	0.46 601	0.17 437	0.06 300

LL-Strereo	4.71 519	1.64 556	7.51 550	1.15 345	4.31 599	3.71 405	1.45 480	9.21 439	8.36 488	8.37 497	8.17 413	10.82 534	11.36 601	12.51 590	4.82 502	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.31 523	0.32 539

CBFPSM	4.87 520	0.94 477	14.70 609	1.51 397	1.15 424	11.49 579	2.55 519	7.28 384	6.47 420	6.23 385	4.83 292	15.30 583	8.99 579	6.88 373	8.20 560	0.03 471	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.40 556	0.42 556

Selective-IGEV-i16pc	4.90 521	0.51 307	10.53 579	2.09 504	0.14 142	23.35 636	7.41 615	5.79 319	17.27 596	3.15 266	6.83 368	5.44 411	1.97 333	8.34 486	3.37 453	0.34 587	0.51 622	0.07 567	0.21 536	0.34 538	0.41 552

SGM-Forest	4.96 522	0.32 137	2.84 275	1.21 349	0.64 351	10.23 562	6.64 605	11.55 513	10.98 540	10.94 570	13.59 526	11.65 549	4.30 456	8.94 522	4.63 497	0.11 541	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.46 564
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 523	1.47 540	7.42 547	2.40 543	2.14 509	8.73 544	3.64 553	12.42 545	13.11 563	7.03 430	7.57 397	7.88 473	6.52 529	10.16 557	7.82 548	0.02 418	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.11 370	1.07 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 524	1.74 562	6.38 522	1.96 478	1.29 441	2.26 234	1.69 494	10.07 469	18.53 599	7.88 472	18.15 575	8.49 491	2.70 370	10.59 562	7.04 539	0.96 616	0.15 553	0.02 518	0.00 1	0.13 401	0.12 415

PSMNet_ROB	5.02 525	1.63 555	6.03 509	1.90 464	1.83 490	9.57 555	6.35 601	15.58 600	7.23 449	6.15 380	10.48 468	12.22 555	4.16 445	8.02 457	8.71 568	0.02 418	0.01 200	0.01 486	0.10 483	0.20 466	0.12 415

GASNet	5.19 526	4.61 614	9.38 569	4.73 624	2.10 507	3.80 418	1.57 487	12.07 534	10.96 539	8.92 517	7.03 379	8.21 482	7.67 559	14.02 602	7.36 541	0.02 418	0.15 553	0.00 1	0.00 1	0.69 583	0.42 556

TCMNet	5.22 527	1.96 577	9.78 572	4.11 616	6.57 631	8.83 545	1.35 477	10.74 489	8.07 478	6.39 401	12.76 518	8.32 484	4.75 481	8.62 503	10.09 588	0.11 541	0.18 571	0.31 606	0.09 478	0.75 588	0.57 575

FINET	5.32 528	1.14 510	10.04 575	2.17 514	3.67 573	6.49 501	6.76 607	11.68 517	22.08 620	7.42 452	12.15 505	4.24 360	3.61 417	9.25 535	5.35 510	0.04 493	0.04 402	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.09 353

CBMV	5.35 529	0.91 468	3.67 369	1.62 422	0.44 296	10.09 560	7.19 612	12.49 550	12.33 559	12.22 582	14.69 541	10.93 538	6.48 528	8.51 495	4.96 504	0.02 418	0.15 553	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.17 468
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 530	0.40 233	2.72 256	1.50 394	0.48 316	6.15 493	0.07 99	13.73 575	8.06 477	8.79 510	11.03 485	3.71 340	4.21 447	7.47 421	38.74 671	0.03 471	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.05 277

YMNet	5.52 531	1.83 567	8.79 562	3.47 597	4.46 607	10.72 570	0.91 418	9.99 464	6.43 417	13.76 600	16.35 551	11.65 549	4.49 469	7.95 449	8.03 554	0.12 545	0.35 607	0.12 581	0.08 467	0.71 585	0.27 526

YMNet_1	5.52 531	1.83 567	8.79 562	3.47 597	4.46 607	10.72 570	0.91 418	9.99 464	6.43 417	13.76 600	16.35 551	11.65 549	4.49 469	7.95 449	8.03 554	0.12 545	0.35 607	0.12 581	0.08 467	0.71 585	0.27 526

StereoDRNet	5.59 533	1.75 563	6.80 531	3.12 582	4.45 606	10.61 568	4.35 567	18.80 622	9.73 513	12.22 582	6.87 369	11.44 547	4.65 477	8.09 468	8.26 561	0.02 418	0.11 524	0.00 1	0.03 427	0.20 466	0.28 530

PSMNet-RUCA	5.60 534	4.62 615	11.61 584	10.29 643	7.55 639	7.08 514	1.94 503	12.01 530	10.52 535	3.90 289	11.88 498	4.43 371	1.75 326	7.56 424	4.24 487	1.68 628	0.12 531	4.78 643	0.67 614	4.74 632	0.68 584

fast-acv-ft	5.62 535	1.39 535	7.01 535	2.02 489	1.89 496	12.23 589	1.82 500	7.35 385	9.45 509	10.46 558	20.27 586	14.55 576	7.71 560	7.41 416	7.61 545	0.10 539	0.09 500	0.16 588	0.07 462	0.59 574	0.13 426

ETE_ROB	5.80 536	1.77 564	6.33 519	1.44 391	0.78 376	6.43 499	6.90 608	12.53 551	8.08 479	12.93 591	14.89 542	21.13 623	5.87 516	9.83 548	6.57 532	0.04 493	0.01 200	0.00 1	0.02 409	0.08 319	0.33 540

test_sample9	5.87 537	1.11 505	6.15 513	1.27 357	0.60 339	5.22 469	2.54 515	10.66 484	7.73 466	8.36 493	7.55 394	6.55 444	4.27 451	11.68 579	11.44 599	1.49 625	24.31 681	3.10 634	2.99 640	0.20 466	0.15 450

DRN-Test	5.87 537	0.98 481	5.89 504	2.69 559	3.65 571	12.37 591	3.35 545	20.07 639	10.20 526	11.93 581	12.31 510	11.06 541	5.31 502	7.89 447	9.05 571	0.04 493	0.05 423	0.04 550	0.04 447	0.18 453	0.25 516

NCCL2	5.88 539	1.59 551	5.44 487	1.87 458	0.92 393	9.55 554	11.55 642	12.11 536	9.94 520	9.67 538	8.85 422	22.28 626	7.41 550	8.78 515	7.17 540	0.01 300	0.00 1	0.03 537	0.00 1	0.13 401	0.23 505

iinet-f	5.94 540	1.60 552	26.88 646	1.79 447	1.38 449	11.92 587	1.47 481	6.80 371	7.11 444	6.90 426	14.43 536	10.64 531	7.97 562	7.00 389	12.12 603	0.02 418	0.03 364	0.05 557	0.00 1	0.63 579	0.02 108

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 541	5.36 619	5.02 461	3.75 609	3.57 568	15.81 608	4.27 564	11.72 520	6.96 437	7.23 443	8.47 418	9.09 501	2.66 369	9.36 540	2.71 431	7.49 646	2.32 641	2.01 631	0.08 467	6.77 642	4.67 635

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 542	1.55 548	9.92 573	2.40 543	3.22 551	10.28 563	3.14 537	11.64 515	9.79 515	9.54 535	20.22 585	11.16 542	6.77 537	10.61 563	9.16 572	0.06 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.04 229

APVNet	5.98 542	1.72 561	8.72 561	3.21 587	4.04 595	12.31 590	1.81 499	19.09 628	6.10 396	6.13 379	13.41 524	10.69 532	6.30 524	11.26 573	13.90 612	0.05 507	0.02 305	0.11 578	0.03 427	0.53 567	0.20 491

z-ln-s-r	5.99 544	1.34 533	15.55 612	1.52 399	1.95 499	3.28 366	2.71 524	7.72 392	11.16 542	6.43 404	25.06 613	8.76 496	5.86 515	11.03 570	17.17 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.11 396

NaN_ROB	6.00 545	1.24 521	6.29 518	1.34 370	1.68 474	9.60 556	10.31 636	15.09 593	15.79 585	12.62 585	8.95 426	11.67 552	5.83 514	11.78 583	6.41 528	0.05 507	0.13 541	0.08 571	0.20 530	0.22 484	0.79 589

DANet	6.02 546	1.23 519	8.45 559	3.86 612	3.94 591	7.64 531	1.34 475	9.51 449	7.00 439	13.39 595	15.53 546	15.99 588	7.02 542	12.14 586	12.37 604	0.19 564	0.12 531	0.02 518	0.03 427	0.13 401	0.56 574
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 547	1.22 517	5.61 498	2.56 555	0.90 392	6.32 495	7.07 610	12.92 560	8.30 486	14.76 606	15.13 544	19.84 614	6.66 535	10.36 558	8.58 565	0.02 418	0.04 402	0.00 1	0.03 427	0.11 370	0.24 511

Selective-IGEV-i16pb	6.09 548	0.58 343	14.62 607	2.02 489	0.55 334	18.63 623	7.27 614	9.98 463	20.66 614	4.62 309	12.40 511	9.76 511	5.05 494	8.60 500	4.25 488	0.51 603	0.62 626	0.20 595	0.31 574	0.55 569	0.61 581

GANet	6.22 549	1.07 496	4.07 408	2.27 525	0.89 389	9.19 550	9.52 630	12.02 531	8.13 481	10.72 563	29.09 626	13.86 568	7.52 556	11.00 569	4.39 491	0.36 589	0.00 1	0.02 518	0.02 409	0.12 386	0.08 339

DISCO	6.28 550	0.57 338	5.78 501	3.43 594	1.17 428	11.22 576	3.39 547	12.14 539	16.16 587	6.52 408	11.22 488	16.96 598	6.32 525	19.51 632	10.74 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 540	0.11 396

Syn2CoEx	6.32 551	2.72 593	9.33 568	2.45 548	1.67 472	8.59 540	3.32 543	18.08 616	12.27 558	8.53 502	21.08 592	10.30 525	9.80 589	9.30 537	7.86 549	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 579	0.43 558

RYNet	6.34 552	0.89 461	5.88 503	1.41 384	4.48 610	15.97 610	4.18 562	13.41 569	16.49 588	10.81 566	7.00 376	14.33 574	8.72 573	9.43 541	13.71 611	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.07 321

GwcNet	6.42 553	1.97 578	10.92 581	2.59 557	5.58 626	11.55 580	2.21 509	14.10 580	16.52 591	10.04 548	17.19 567	10.86 536	5.61 512	9.23 534	8.84 570	0.01 300	0.06 449	0.03 537	0.08 467	0.56 570	0.40 550

Wz-Net-LNSev	6.46 554	1.93 575	16.44 616	1.52 399	4.15 597	12.66 593	4.96 580	13.05 563	12.10 557	10.55 561	16.23 550	11.32 544	7.19 545	8.43 492	8.48 564	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.08 319	0.06 300

DGSMNet	6.47 555	2.61 591	13.64 603	3.46 595	3.74 575	8.97 547	6.01 591	14.15 581	13.01 562	7.46 455	14.10 532	9.94 516	4.79 485	10.44 559	6.22 524	1.30 622	1.70 638	1.80 628	1.52 633	2.27 622	2.35 621

GANetREF_RVC	6.56 556	2.89 595	7.58 552	3.41 592	0.40 286	12.96 596	9.58 631	15.09 593	17.25 595	10.33 553	10.62 472	12.27 556	8.16 566	12.21 587	4.53 495	0.41 595	0.00 1	0.00 1	0.02 409	3.12 627	0.39 547
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
LALA_ROB	6.58 557	1.80 566	6.25 516	1.26 355	0.94 397	10.08 559	9.02 625	16.00 602	11.51 549	12.74 587	13.02 520	24.77 629	5.25 500	10.56 561	8.02 552	0.04 493	0.05 423	0.00 1	0.02 409	0.10 349	0.25 516

S-Stereo	6.63 558	0.84 446	9.67 571	3.15 584	3.48 563	6.49 501	6.22 595	12.99 562	22.84 622	9.48 532	15.51 545	12.00 554	8.43 568	8.04 458	10.70 592	0.12 545	0.17 567	0.00 1	0.38 586	0.13 401	1.92 615

DeepPrunerF	6.75 559	2.69 592	23.31 636	3.68 605	7.16 634	3.78 415	4.29 565	13.42 570	20.13 611	8.13 482	10.46 467	7.18 465	8.06 564	11.10 571	9.44 579	0.24 575	0.15 553	0.29 604	0.42 597	0.66 582	0.45 562

edge stereo	6.76 560	1.01 486	6.76 530	2.20 518	2.45 527	6.41 498	2.45 513	14.84 590	11.98 556	15.29 608	18.31 576	22.02 624	12.56 606	10.82 566	7.49 543	0.03 471	0.06 449	0.11 578	0.03 427	0.30 518	0.14 439

NCC-stereo	6.77 561	1.49 544	6.48 524	2.92 572	4.40 602	7.43 521	3.61 550	19.52 635	13.29 564	8.39 498	16.91 559	15.96 586	12.13 603	12.85 593	7.70 546	1.47 623	0.11 524	0.01 486	0.42 597	0.14 411	0.24 511

Abc-Net	6.77 561	1.49 544	6.48 524	2.92 572	4.40 602	7.43 521	3.61 550	19.52 635	13.29 564	8.39 498	16.91 559	15.96 586	12.13 603	12.85 593	7.70 546	1.47 623	0.11 524	0.01 486	0.42 597	0.14 411	0.24 511
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 563	0.68 388	6.80 531	2.30 529	1.77 484	5.63 479	4.20 563	18.79 621	18.62 600	10.53 560	17.15 565	18.52 607	13.74 614	8.86 520	7.38 542	0.03 471	0.15 553	0.01 486	0.07 462	0.12 386	0.26 522

RP	6.84 564	1.29 530	5.53 496	3.92 613	5.18 623	6.32 495	3.53 548	11.73 521	15.31 581	9.54 535	22.38 599	18.25 605	14.47 616	10.11 552	7.49 543	0.91 614	0.01 200	0.12 581	0.15 501	0.33 533	0.19 484

ccnet	6.87 565	0.92 471	5.15 473	3.09 578	2.18 513	11.78 584	4.90 578	17.97 615	8.79 499	12.79 589	20.20 584	16.00 589	8.35 567	9.12 528	14.17 614	0.42 598	0.33 604	0.25 602	0.09 478	0.40 556	0.48 565

RGC	6.88 566	2.23 584	6.13 511	4.05 614	4.73 619	8.94 546	2.78 526	15.19 597	11.74 551	11.13 572	19.34 580	17.86 602	10.42 596	13.02 596	8.03 554	0.73 608	0.01 200	0.24 601	0.41 595	0.31 523	0.38 546

xyz-stereo	6.97 567	0.29 103	36.85 660	0.20 165	0.07 46	30.65 652	0.19 185	3.97 174	1.82 138	10.21 551	24.87 610	6.06 431	7.29 548	11.62 578	4.87 503	0.01 300	0.02 305	0.35 610	0.00 1	0.06 284	0.02 108

Nwc_Net	6.97 567	1.25 522	6.63 528	3.82 610	3.37 556	10.83 574	1.67 493	19.56 637	11.35 546	8.36 493	23.62 603	17.19 600	11.44 602	11.21 572	8.08 558	0.80 610	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.13 401	0.09 353

STTRV1_RVC	7.02 569	1.10 502	12.88 598	3.32 590	6.92 633	11.90 586	4.00 558	15.07 592	11.94 555	9.51 533	14.57 538	11.63 548	8.73 574	12.65 592	8.06 557	3.32 637	2.75 649	0.41 615	0.12 490	1.38 607	0.11 396

w-ln-seven-2	7.09 570	2.32 586	23.44 637	1.71 436	1.06 414	7.81 533	3.98 556	12.02 531	14.65 575	13.06 593	20.38 587	11.70 553	9.83 591	10.65 564	8.66 566	0.02 418	0.05 423	0.00 1	0.02 409	0.32 527	0.14 439

DStereoRT	7.14 571	1.05 492	6.27 517	2.26 524	1.39 451	10.94 575	1.76 498	7.53 390	4.14 302	7.55 458	10.86 480	2.79 292	6.79 538	8.01 456	4.49 494	0.13 550	0.18 571	49.57 679	15.74 673	0.23 491	1.13 601

ADCRef	7.27 572	1.38 534	16.37 614	2.52 551	3.30 555	11.63 582	3.16 538	10.80 491	9.35 507	13.03 592	25.27 616	8.17 481	8.92 578	8.06 465	21.81 640	0.15 554	0.08 487	0.16 588	0.34 581	0.38 549	0.58 576

psmorigin	7.34 573	1.58 550	18.31 622	2.35 539	0.87 383	6.72 507	1.70 497	10.63 483	7.14 445	19.77 623	22.71 600	20.13 616	11.34 600	12.96 595	9.49 580	0.04 493	0.17 567	0.06 561	0.17 512	0.21 477	0.50 569

Wz-Net-MNSev	7.43 574	2.35 588	15.22 610	2.34 538	3.41 561	17.27 619	8.55 621	11.91 526	13.48 566	13.37 594	17.05 562	13.70 565	7.47 555	11.90 584	9.99 587	0.40 594	0.03 364	0.00 1	0.01 381	0.16 423	0.07 321

SDNR	7.50 575	2.32 586	15.58 613	1.82 454	0.63 345	44.66 669	0.44 262	8.59 418	9.52 510	9.84 542	25.18 614	5.30 408	4.38 460	11.46 576	6.49 530	0.05 507	0.03 364	0.00 1	0.01 381	1.79 616	1.87 614

CSAN	7.62 576	1.60 552	6.56 527	1.83 455	0.66 353	12.40 592	10.52 639	14.45 585	21.32 617	14.19 602	15.98 548	17.84 601	13.02 611	12.32 588	8.38 562	0.09 536	0.07 473	0.03 537	0.04 447	0.33 533	0.67 583

SQANet	7.64 577	3.40 605	5.49 490	11.73 648	9.62 647	11.96 588	2.82 527	11.33 505	6.10 396	8.33 492	11.49 494	11.00 539	5.16 499	10.12 556	2.72 434	8.92 650	2.21 640	10.41 649	1.58 634	11.13 651	7.39 645

anonymity	7.68 578	3.83 608	12.39 590	7.04 636	12.67 655	8.18 536	2.00 505	17.50 611	6.85 433	13.56 598	9.21 433	9.97 517	7.82 561	11.28 574	5.58 514	6.27 644	4.98 666	3.68 638	2.96 639	3.33 629	4.48 633

CC-Net-ROB	7.68 578	9.21 641	7.46 548	3.82 610	3.66 572	15.68 607	5.02 581	17.95 614	10.45 534	6.44 405	14.00 531	7.63 469	4.77 482	10.75 565	3.10 444	5.99 643	2.46 643	16.28 654	1.08 626	6.30 640	1.56 611

stereogan	7.69 580	0.88 458	7.08 539	3.49 600	3.93 590	18.98 624	3.23 541	16.52 604	19.58 607	9.93 546	18.92 578	20.50 620	9.04 581	14.07 603	6.14 523	0.26 578	0.04 402	0.21 597	0.03 427	0.63 579	0.33 540

pmcnn	7.72 581	1.27 525	9.42 570	2.91 570	3.14 547	9.44 552	6.23 596	12.56 552	16.51 589	14.53 604	24.08 605	27.44 636	8.49 570	9.32 538	8.44 563	0.06 518	0.08 487	0.00 1	0.00 1	0.30 518	0.15 450

AF-Net	7.78 582	1.44 539	6.68 529	3.37 591	4.50 611	8.61 541	2.69 522	17.07 608	20.17 612	9.52 534	24.02 604	20.31 619	14.59 617	11.58 577	9.84 584	0.61 605	0.00 1	0.12 581	0.00 1	0.38 549	0.12 415

PASM	7.90 583	4.22 610	21.97 634	3.25 588	3.29 554	5.39 476	6.57 603	10.57 481	19.09 602	12.77 588	13.92 529	18.11 604	9.51 587	13.79 601	10.77 595	0.19 564	0.45 618	0.29 604	1.08 626	1.49 610	1.19 603

PWCDC_ROB	7.92 584	3.17 603	7.48 549	5.73 631	4.40 602	10.45 565	0.35 234	14.52 587	28.19 632	10.36 555	31.27 632	7.04 459	9.14 583	13.22 598	8.78 569	2.74 633	0.02 305	0.00 1	0.00 1	1.31 605	0.17 468

test_sample8	7.99 585	1.11 505	6.15 513	1.27 357	0.60 339	5.22 469	2.54 515	12.04 533	6.15 401	17.46 615	9.02 431	24.67 628	18.16 626	11.68 579	11.44 599	1.49 625	24.31 681	3.10 634	2.99 640	0.20 466	0.15 450

ADCP+	8.09 586	1.79 565	14.50 606	1.54 406	4.28 598	16.57 613	5.20 583	12.80 556	11.20 544	12.83 590	17.07 563	11.02 540	10.80 598	17.59 624	23.18 646	0.03 471	0.05 423	0.01 486	0.18 519	0.39 553	0.81 591

SuperB	8.10 587	3.15 602	24.67 639	2.65 558	1.23 431	9.88 558	4.29 565	10.18 475	30.07 635	11.53 578	12.18 507	6.12 433	6.65 534	10.50 560	14.47 615	0.14 552	0.11 524	0.35 610	0.25 554	13.06 655	0.48 565

PWC_ROB	8.24 588	3.13 600	12.74 597	2.43 547	4.43 605	7.51 525	1.22 464	16.63 605	19.24 605	16.08 611	28.29 623	13.99 571	10.16 593	13.63 600	14.06 613	0.42 598	0.00 1	0.05 557	0.00 1	0.59 574	0.27 526

MDST_ROB	8.37 589	0.32 137	9.03 566	4.18 619	2.42 526	26.86 646	6.14 592	19.36 632	13.52 567	27.09 641	22.75 601	9.47 507	4.74 480	15.06 610	6.34 527	0.02 418	0.02 305	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.13 426

G-Net	8.41 590	1.54 547	10.97 582	5.73 631	3.60 569	26.19 640	4.41 569	10.10 471	7.42 452	19.71 622	24.99 612	14.38 575	15.83 619	10.99 568	9.53 581	0.50 602	0.46 619	0.19 594	0.25 554	0.80 590	0.66 582

XQC	8.43 591	3.58 606	16.40 615	2.92 572	2.17 511	13.22 599	3.60 549	14.64 588	25.86 628	11.87 580	12.04 501	15.06 579	10.67 597	15.24 613	19.41 629	0.39 592	0.08 487	0.05 557	0.07 462	0.84 592	0.45 562

FBW_ROB	8.50 592	1.03 490	7.98 555	1.93 473	1.28 439	13.10 597	6.23 596	22.50 643	18.98 601	18.82 619	14.91 543	19.06 610	10.04 592	18.41 627	9.83 583	0.62 606	0.22 589	1.82 630	0.82 620	0.99 597	1.36 606

UDG	8.58 593	9.31 642	4.89 454	10.00 642	9.52 645	10.36 564	2.41 511	12.07 534	9.82 517	7.81 468	9.55 446	16.52 592	9.81 590	7.84 444	7.88 550	4.20 638	2.51 645	18.53 656	3.71 648	9.55 646	5.28 638

aanetorigin	8.72 594	3.29 604	27.55 647	1.95 475	3.84 587	4.93 463	5.39 588	5.49 298	10.05 522	27.85 642	31.47 633	15.80 585	12.78 608	9.04 526	11.98 601	0.25 576	0.22 589	0.22 598	0.25 554	1.28 604	0.84 593

GCST	9.08 595	17.31 653	3.98 398	52.92 678	10.66 650	11.29 578	0.20 191	6.97 376	6.47 420	9.46 531	4.68 287	4.75 383	1.51 296	9.34 539	1.31 322	8.19 649	0.05 423	22.38 659	0.34 581	6.17 639	3.53 627

RTSC	9.15 596	3.00 597	13.57 602	3.72 607	1.76 482	11.82 585	0.46 268	16.95 606	36.83 654	15.80 610	15.53 546	12.91 562	7.46 554	20.01 636	21.76 639	0.31 583	0.13 541	0.01 486	0.08 467	0.57 572	0.41 552

WCMA_ROB	9.21 597	0.87 454	7.37 546	2.54 552	2.13 508	13.59 601	5.80 590	11.64 515	14.01 569	24.43 638	32.99 641	27.09 635	18.02 625	12.51 590	9.85 585	0.81 611	0.07 473	0.01 486	0.01 381	0.16 423	0.23 505

Wz-Net-SNSev	9.23 598	6.70 626	24.28 638	1.87 458	1.81 489	8.57 539	12.29 649	17.37 610	20.39 613	10.43 557	23.11 602	16.66 594	8.03 563	14.47 607	17.86 626	0.00 1	0.02 305	0.01 486	0.00 1	0.41 559	0.30 534

MSMD_ROB	9.28 599	1.09 500	4.65 443	1.58 413	0.39 284	16.52 612	4.41 569	13.60 572	14.87 578	22.34 629	39.89 655	25.67 632	20.71 638	12.42 589	6.98 538	0.34 587	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.09 353

Consistency-Raft	9.42 600	4.74 617	12.66 594	5.30 628	9.08 643	4.08 431	5.26 585	19.26 630	24.87 626	11.17 573	29.85 628	13.57 564	5.51 511	7.67 432	13.40 609	0.36 589	0.35 607	1.81 629	4.24 649	11.61 652	3.57 628

DDUNet	9.47 601	11.32 649	6.14 512	12.93 650	11.65 652	10.45 565	3.87 555	11.70 518	7.89 472	9.27 526	13.28 522	16.18 591	6.14 522	8.80 517	5.77 517	6.64 645	3.38 658	20.90 657	4.28 650	11.01 650	7.80 646

ADCPNet	9.54 602	2.39 589	31.46 651	2.09 504	1.60 463	16.71 615	6.39 602	12.11 536	11.45 547	13.53 596	21.45 594	19.41 611	10.94 599	14.38 605	21.54 638	0.27 581	1.16 632	0.39 614	1.49 631	0.58 573	1.45 607

SHD	9.61 603	2.60 590	12.46 591	3.69 606	3.54 566	9.47 553	1.25 466	20.16 640	37.84 657	18.19 618	21.24 593	16.96 598	12.83 610	14.47 607	16.05 619	0.32 584	0.13 541	0.01 486	0.08 467	0.38 549	0.48 565

PDISCO_ROB	9.62 604	1.99 580	11.51 583	9.88 641	9.61 646	21.48 631	3.83 554	19.33 631	28.49 633	11.27 575	14.17 533	19.92 615	5.02 491	16.35 620	9.18 573	5.28 641	0.41 614	0.14 586	0.09 478	2.05 618	2.36 622

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 605	4.27 611	14.47 605	2.29 528	2.85 540	23.40 637	13.62 651	13.60 572	19.54 606	19.42 621	24.27 606	16.74 595	8.59 571	17.05 623	7.98 551	1.25 620	1.68 637	0.17 591	2.63 637	0.72 587	1.04 598

DStereoO	9.97 606	5.99 622	7.04 537	5.64 630	2.87 542	6.47 500	9.22 628	11.59 514	17.24 594	13.54 597	13.92 529	9.80 512	15.27 618	15.07 611	9.86 586	31.68 676	1.56 636	4.41 641	1.68 635	15.15 658	1.45 607

SGM_RVC	10.08 607	0.60 352	3.42 347	2.30 529	0.32 262	19.41 627	6.33 600	18.95 626	14.64 573	25.14 640	24.32 607	33.34 648	18.79 630	19.86 633	12.55 606	0.25 576	0.26 601	0.22 598	0.24 550	0.34 538	0.40 550
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 608	1.88 572	16.82 617	1.85 456	1.73 478	24.84 638	17.20 664	19.92 638	27.41 630	12.23 584	13.62 527	16.52 592	18.35 627	14.42 606	12.50 605	0.78 609	0.54 624	0.08 571	0.25 554	1.18 601	0.59 579

ADCL	10.16 609	2.11 581	19.36 625	1.92 469	1.88 495	22.23 632	8.91 624	14.04 578	23.56 624	14.62 605	26.19 618	12.75 561	13.59 613	16.06 619	22.95 644	0.26 578	0.18 571	0.75 619	0.65 611	0.69 583	0.58 576

w-ln-seven	10.20 610	3.08 598	26.36 643	2.06 500	2.49 528	15.81 608	4.39 568	17.80 613	33.50 643	20.47 627	25.79 617	15.12 580	7.40 549	11.75 582	17.48 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 562	0.13 426

MSAF-DinoV2	10.24 611	4.39 612	12.68 595	3.62 604	2.55 531	8.48 537	4.69 575	14.24 583	21.89 619	10.74 564	18.74 577	29.30 642	16.17 620	21.96 641	28.10 657	0.32 584	0.15 553	0.25 602	0.81 619	2.83 626	2.90 625

FCDSN-DC	10.24 611	0.56 336	3.49 353	1.96 478	1.29 441	16.90 616	4.59 573	17.16 609	19.10 603	24.64 639	32.46 640	33.82 649	22.14 644	15.93 616	10.45 590	0.04 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 256	0.21 496
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 611	3.13 600	20.70 629	2.21 519	2.39 525	11.23 577	6.19 593	14.17 582	11.19 543	23.20 635	22.25 597	17.89 603	19.54 633	18.51 628	26.21 654	0.45 600	0.42 616	1.10 624	1.29 628	1.56 612	1.18 602

z-mn7	10.46 614	4.14 609	20.35 627	2.15 512	1.68 474	19.07 625	5.72 589	13.28 568	34.58 649	9.45 530	35.20 648	15.69 584	9.13 582	21.16 639	17.07 622	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.35 540	0.19 484

SANet	10.64 615	1.86 571	10.91 580	1.76 442	0.71 364	14.62 605	9.23 629	19.18 629	37.14 655	19.22 620	27.96 622	25.86 633	19.11 632	13.02 596	10.63 591	0.08 531	0.06 449	0.03 537	0.02 409	0.62 577	0.81 591

FC-DCNN	10.72 616	0.52 316	4.27 416	1.88 461	1.63 465	17.18 617	5.29 586	18.20 617	19.69 608	28.50 643	34.51 645	34.03 650	21.48 641	15.89 615	11.15 597	0.03 471	0.01 200	0.02 518	0.01 381	0.07 305	0.09 353

FC-DCNN v2	10.88 617	0.52 316	4.17 413	1.92 469	1.63 465	17.79 621	5.35 587	18.87 624	19.88 609	28.77 644	34.99 647	34.62 652	21.72 642	16.03 618	11.16 598	0.03 471	0.01 200	0.02 518	0.00 1	0.06 284	0.08 339

AnyNet_C32	10.98 618	5.58 620	22.79 635	4.16 617	5.83 627	15.64 606	14.30 652	13.18 564	17.15 593	16.44 614	20.52 588	14.68 577	13.44 612	22.46 642	30.08 661	0.17 560	0.26 601	0.36 612	0.36 585	1.23 602	0.91 594

zh-sn7	11.12 619	7.26 631	33.16 653	2.32 537	2.31 520	11.66 583	7.80 619	13.53 571	17.94 598	16.39 613	31.80 634	14.22 573	16.88 622	23.07 645	23.00 645	0.00 1	0.13 541	0.00 1	0.00 1	0.52 566	0.48 565

zh-mn7	11.13 620	6.28 625	31.79 652	1.85 456	0.98 404	13.11 598	2.98 530	12.88 559	33.65 645	21.57 628	39.07 653	12.50 558	8.46 569	19.94 635	16.74 621	0.23 572	0.01 200	0.00 1	0.01 381	0.33 533	0.30 534

Wz-Net-TNSev	11.35 621	10.56 646	35.88 659	2.28 527	1.73 478	18.25 622	11.42 641	15.88 601	20.88 615	14.44 603	16.97 561	19.57 612	19.04 631	19.31 631	18.67 628	0.01 300	0.06 449	0.00 1	0.16 504	0.62 577	1.25 604

MeshStereo	11.52 622	1.52 546	4.55 437	1.89 463	1.46 456	19.87 629	5.11 582	20.66 641	15.91 586	32.67 651	34.51 645	39.34 657	21.15 639	18.74 629	12.10 602	0.11 541	0.06 449	0.01 486	0.00 1	0.45 563	0.22 498
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
otaku	11.73 623	7.51 633	7.07 538	13.22 651	10.85 651	26.61 645	7.25 613	18.84 623	19.16 604	11.58 579	17.23 568	20.19 617	8.09 565	15.11 612	4.64 498	9.13 651	2.42 642	13.08 650	1.83 636	12.48 654	8.22 648

Ntro	12.35 624	8.88 639	7.80 553	13.79 652	12.42 654	26.54 644	6.98 609	18.54 618	22.14 621	9.82 540	16.45 553	20.30 618	9.29 586	15.95 617	6.61 534	9.53 653	2.47 644	14.93 653	2.77 638	13.11 656	8.63 653

DStereoSA	12.36 625	4.42 613	14.05 604	8.00 638	9.08 643	13.92 604	12.01 646	16.97 607	21.15 616	13.71 599	25.23 615	8.57 494	23.71 646	18.03 626	15.50 618	2.83 634	6.21 668	3.68 638	8.21 662	10.45 649	11.36 663

MFN_U_SF_RVC	12.94 626	3.66 607	25.81 642	3.61 603	2.26 517	22.77 634	4.55 572	27.10 652	20.06 610	23.90 636	28.99 625	30.53 644	16.98 623	19.92 634	20.26 633	1.24 619	1.07 631	0.98 623	1.33 629	1.80 617	2.04 617

WZ-Net	13.00 627	4.64 616	41.07 663	3.48 599	3.15 549	19.12 626	15.66 662	14.81 589	31.33 637	15.71 609	27.88 621	22.22 625	14.01 615	20.44 638	25.03 650	0.64 607	0.00 1	0.01 486	0.03 427	0.39 553	0.37 545

ADCS	13.02 628	4.93 618	28.38 648	3.17 585	2.67 535	13.61 602	10.83 640	18.70 619	33.46 642	22.59 630	24.78 609	19.59 613	18.51 629	23.40 646	32.16 664	0.10 539	0.19 578	0.37 613	0.18 519	1.26 603	1.46 609

MFMNet_re	13.29 629	8.60 638	18.29 621	9.75 640	7.25 636	19.65 628	14.84 656	20.71 642	30.72 636	23.03 633	28.77 624	18.85 609	26.09 651	13.55 599	9.82 582	2.44 631	1.35 635	0.34 609	0.23 547	4.78 633	6.69 643

AANet	13.33 630	10.25 645	51.23 672	2.56 555	1.54 460	8.62 542	3.24 542	14.89 591	32.17 639	29.65 645	31.98 635	28.58 638	20.69 637	12.06 585	17.35 624	0.01 300	0.03 364	0.03 537	0.04 447	0.99 597	0.72 586

MultiAttention	13.72 631	0.34 171	3.24 331	2.22 522	1.79 486	56.78 682	83.85 688	18.93 625	15.06 579	8.16 483	20.91 591	13.25 563	2.53 360	33.18 658	6.90 537	0.20 567	0.06 449	0.74 618	1.00 624	2.69 625	2.60 624

EDNetEfficient	13.82 632	6.19 623	54.79 675	2.83 567	3.60 569	4.86 460	8.57 622	8.61 423	32.90 641	40.77 664	30.59 631	18.33 606	21.87 643	11.38 575	25.36 651	0.15 554	0.23 593	0.06 561	1.03 625	2.54 623	1.79 612

DStereoFS	13.91 633	8.09 636	10.27 578	7.48 637	5.93 628	16.06 611	6.27 599	25.18 649	17.56 597	17.52 616	27.57 620	20.59 622	29.20 654	26.58 651	19.78 631	3.27 636	4.31 664	6.54 647	7.13 660	7.92 644	10.95 661

LSM	14.01 634	5.95 621	33.49 654	6.78 635	43.61 680	10.22 561	9.98 635	15.16 596	22.93 623	23.07 634	32.34 639	18.52 607	12.67 607	15.45 614	11.10 596	0.16 559	0.51 622	0.09 574	0.32 576	1.08 599	16.85 674

SAMSARA	14.63 635	2.74 594	12.38 589	12.65 649	6.74 632	36.50 661	72.93 687	19.36 632	23.77 625	16.20 612	13.04 521	29.21 640	12.78 608	16.98 622	15.21 617	0.11 541	0.26 601	0.03 537	0.14 497	0.76 589	0.77 588

SPS-STEREO	15.04 636	6.23 624	13.21 601	11.34 647	11.65 652	23.30 635	7.15 611	24.16 647	15.65 584	31.78 649	29.19 627	31.62 645	21.32 640	24.62 647	19.50 630	7.59 647	4.19 663	3.22 637	1.48 630	6.99 643	6.54 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 637	2.93 596	14.67 608	4.21 620	3.39 559	17.43 620	4.16 561	27.84 656	48.84 667	31.02 648	43.54 660	29.76 643	30.81 657	25.97 649	21.40 636	0.23 572	0.41 614	0.04 550	0.33 579	0.41 559	1.33 605

SGM+DAISY	15.62 638	7.26 631	19.28 624	8.94 639	10.11 649	26.25 641	10.49 638	19.36 632	14.65 575	30.64 647	33.59 643	33.00 647	22.32 645	24.96 648	16.42 620	7.90 648	6.25 669	4.51 642	3.37 644	5.86 637	7.20 644

ACVNet-4b	15.90 639	22.00 655	12.37 588	16.40 654	15.14 658	31.87 654	7.50 617	19.04 627	27.85 631	11.48 577	22.02 596	31.86 646	9.16 585	17.95 625	5.69 515	10.43 655	2.58 646	24.44 662	4.87 654	16.04 660	9.28 654

NVStereoNet_ROB	16.04 640	6.75 627	12.90 599	6.37 634	7.42 637	12.89 595	9.74 633	22.78 644	25.12 627	30.32 646	46.19 663	34.37 651	25.38 648	21.48 640	21.38 635	5.94 642	3.10 655	6.07 646	10.09 665	4.01 630	8.54 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 641	10.81 647	59.36 677	4.42 622	2.49 528	30.06 650	15.15 660	17.51 612	16.51 589	17.88 617	37.69 651	24.04 627	17.54 624	29.60 655	33.29 665	0.28 582	0.38 611	0.43 616	0.42 597	2.57 624	1.98 616

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 642	6.93 629	21.83 633	5.94 633	2.81 539	38.71 663	14.59 653	24.55 648	34.87 652	33.66 655	34.35 644	29.24 641	24.20 647	22.59 643	17.95 627	2.52 632	2.81 650	1.17 626	1.51 632	5.89 638	2.16 618

ELAS_RVC	16.54 643	2.26 585	10.09 576	5.50 629	4.46 607	28.28 649	16.72 663	25.55 650	33.54 644	40.19 662	40.30 657	36.68 654	30.03 655	29.40 654	20.61 634	0.98 617	1.21 633	0.86 622	0.70 616	1.39 608	2.16 618
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 644	2.14 582	9.23 567	4.92 625	4.53 612	32.66 657	15.11 659	27.40 654	28.68 634	40.27 663	44.90 661	38.33 656	30.50 656	26.44 650	21.94 641	0.88 612	1.23 634	0.67 617	0.89 622	1.49 610	2.18 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 645	1.28 528	11.61 584	3.72 607	1.65 468	16.67 614	9.17 626	14.39 584	55.91 672	63.81 683	40.86 658	35.94 653	37.73 666	14.24 604	26.87 655	0.05 507	0.10 514	0.13 585	0.22 544	0.12 386	0.15 450

SGM-ForestM	16.99 646	1.08 498	5.74 500	2.12 508	0.75 368	31.63 653	12.21 647	27.80 655	32.25 640	37.88 659	39.99 656	52.96 668	35.20 663	33.60 660	24.47 648	0.26 578	0.39 613	0.31 606	0.39 590	0.26 506	0.53 572

DispFullNet	17.47 647	26.01 660	33.98 656	22.58 660	20.86 665	13.84 603	1.28 470	16.50 603	26.27 629	19.97 624	17.17 566	20.52 621	18.49 628	22.86 644	10.76 594	5.13 640	2.83 651	30.72 667	7.72 661	20.86 665	11.01 662

EDNetEfficientorigin	17.87 648	14.00 650	99.53 699	1.64 425	0.92 393	10.55 567	6.26 598	13.21 565	34.84 651	38.20 661	36.91 650	27.47 637	26.32 652	14.71 609	25.69 652	0.04 493	0.06 449	0.14 586	0.52 605	3.16 628	3.27 626

RainbowNet	18.01 649	26.22 661	19.95 626	18.59 657	14.88 657	27.38 647	10.46 637	27.39 653	34.54 648	14.91 607	27.01 619	25.65 631	12.44 605	18.94 630	9.23 574	13.91 664	3.46 659	23.36 661	4.86 653	16.03 659	10.91 660

ACVNet_1	18.70 650	25.08 659	12.72 596	17.33 656	15.18 659	26.02 639	9.62 632	28.44 657	34.49 647	24.39 637	24.32 607	37.22 655	20.13 636	16.67 621	13.39 608	10.45 656	2.59 647	24.77 663	4.92 655	16.57 661	9.75 656

RTS	18.87 651	9.32 643	86.48 686	4.95 626	6.10 629	42.08 665	14.70 654	15.49 598	41.06 660	22.65 631	32.32 637	13.77 566	19.54 633	37.98 665	28.96 658	0.41 595	0.23 593	0.00 1	0.02 409	0.91 594	0.50 569

RTSA	18.87 651	9.32 643	86.48 686	4.95 626	6.10 629	42.08 665	14.70 654	15.49 598	41.06 660	22.65 631	32.32 637	13.77 566	19.54 633	37.98 665	28.96 658	0.41 595	0.23 593	0.00 1	0.02 409	0.91 594	0.50 569

MANE	19.47 653	1.27 525	5.07 466	4.69 623	5.55 625	30.49 651	9.94 634	34.01 660	37.27 656	44.13 668	51.57 672	52.51 666	40.41 668	33.58 659	24.81 649	0.89 613	0.86 629	1.11 625	9.72 663	0.38 549	1.06 599

coex-ft	19.78 654	19.39 654	87.73 688	1.77 444	1.80 488	17.25 618	13.50 650	12.63 554	42.10 662	60.18 679	38.90 652	28.72 639	28.74 653	11.74 581	27.40 656	0.21 569	0.23 593	0.04 550	0.30 571	1.36 606	1.54 610

light-stereo	21.82 655	11.04 648	35.82 658	37.02 670	31.68 676	20.21 630	2.99 531	25.68 651	31.48 638	32.20 650	33.32 642	41.11 658	16.21 621	29.08 653	14.97 616	13.77 663	13.20 675	2.04 632	3.65 647	20.75 664	20.21 677

BEATNet-Init1	23.31 656	9.03 640	41.67 664	4.17 618	2.53 530	45.68 671	19.47 668	33.43 659	38.45 658	47.59 671	49.10 668	59.31 672	41.80 670	38.35 667	29.21 660	0.47 601	0.50 621	0.81 620	0.66 613	2.10 621	1.86 613

DLNR-FE	24.70 657	50.76 677	90.20 690	98.11 698	97.18 696	1.38 111	0.12 137	22.82 646	3.09 222	1.07 207	2.93 235	0.72 217	0.29 102	6.93 379	2.29 408	38.52 678	0.38 611	0.00 1	0.30 571	76.91 692	0.09 353

DLNR_Zeroshot_test	24.70 657	50.77 678	90.11 689	98.11 698	97.34 697	1.38 111	0.12 137	22.79 645	3.09 222	1.07 207	2.95 237	0.71 216	0.29 102	6.93 379	2.29 408	38.56 679	0.37 610	0.00 1	0.30 571	76.73 691	0.09 353

MonStereo1	25.07 659	22.70 656	26.51 644	25.39 661	21.15 668	27.38 647	7.54 618	29.21 658	38.74 659	34.17 657	46.61 664	50.27 663	33.31 660	28.57 652	25.83 653	12.28 660	0.79 628	26.32 664	5.80 658	26.02 672	12.81 668

FADE	25.68 660	17.27 652	50.60 671	10.46 644	9.90 648	22.50 633	9.17 626	35.80 662	53.05 669	20.32 626	19.01 579	26.54 634	34.42 661	39.35 668	33.52 666	30.62 675	14.22 677	38.39 676	37.63 680	5.22 635	5.56 640

ACVNet_2	26.45 661	29.35 665	25.14 640	20.27 659	15.43 660	34.97 659	12.23 648	48.37 673	66.25 682	42.69 665	56.73 676	51.77 664	25.59 649	20.39 637	13.52 610	10.13 654	2.59 647	22.78 660	3.52 646	17.57 662	9.80 658

MADNet+	27.07 662	33.84 667	90.97 691	20.14 658	7.47 638	48.43 673	47.10 683	35.43 661	36.46 653	20.11 625	30.05 629	25.29 630	35.08 662	45.50 674	50.28 680	2.13 629	2.00 639	1.19 627	0.76 617	4.71 631	4.43 631

IMH-64-1	27.21 663	28.77 662	16.84 618	31.57 664	20.76 663	26.43 642	15.10 657	47.11 668	45.20 664	33.53 653	51.16 670	41.42 659	31.10 658	36.48 661	22.39 642	13.48 661	2.87 653	33.95 669	10.70 666	23.50 667	11.75 664

IMH-64	27.21 663	28.77 662	16.84 618	31.57 664	20.76 663	26.43 642	15.10 657	47.11 668	45.20 664	33.53 653	51.16 670	41.42 659	31.10 658	36.48 661	22.39 642	13.48 661	2.87 653	33.95 669	10.70 666	23.50 667	11.75 664

JetBlue	29.12 665	15.72 651	54.12 674	15.93 653	20.98 666	60.90 683	30.62 675	39.38 663	34.62 650	34.08 656	39.69 654	57.35 671	43.17 671	50.71 680	50.60 681	2.41 630	3.79 661	2.81 633	3.45 645	9.57 647	12.59 667

WAO-7	29.39 666	24.43 657	20.47 628	32.71 667	13.83 656	34.70 658	20.27 671	52.19 679	65.03 680	43.29 666	59.35 678	52.19 665	44.68 673	31.71 656	30.56 662	10.98 657	4.94 665	13.71 652	12.52 670	12.06 653	8.22 648

IMH	29.82 667	29.11 664	18.51 623	34.28 668	21.40 669	32.33 656	15.39 661	49.40 675	53.07 670	37.88 659	55.32 675	45.05 661	39.54 667	40.63 669	24.12 647	14.03 665	3.27 657	34.93 671	11.24 668	24.69 669	12.21 666

PWCK	30.53 668	44.32 674	47.25 669	29.76 662	7.23 635	40.78 664	27.10 674	44.73 667	44.32 663	47.31 670	36.37 649	47.16 662	26.05 650	41.26 670	31.87 663	21.83 669	4.03 662	29.50 666	4.67 651	27.17 674	7.80 646

TorneroNet-64	32.42 669	31.89 666	30.52 650	34.73 669	21.13 667	46.99 672	18.82 666	43.10 666	59.42 675	32.70 652	46.98 665	62.01 675	36.98 664	43.97 673	33.88 667	14.10 666	3.22 656	35.28 672	11.72 669	26.84 673	14.07 669

Dean	34.67 670	38.70 672	25.33 641	29.89 663	17.21 661	45.24 670	11.98 645	56.90 683	76.55 684	63.47 682	60.22 679	67.36 682	48.14 676	37.24 663	39.01 672	11.00 658	2.83 651	28.35 665	5.60 657	18.14 663	10.31 659

WAO-6	34.74 671	36.76 671	15.36 611	37.53 671	24.15 673	35.99 660	19.36 667	48.96 674	68.54 683	43.84 667	47.58 666	52.77 667	52.60 677	32.63 657	34.73 669	26.20 672	7.74 672	42.78 677	21.64 677	28.07 675	17.62 676

LVE	34.99 672	40.10 673	34.97 657	32.49 666	18.61 662	51.45 678	26.82 673	52.15 678	65.94 681	47.21 669	61.04 680	53.99 669	37.30 665	37.95 664	34.09 668	15.55 668	5.95 667	31.01 668	13.81 671	22.58 666	16.72 673

TorneroNet	35.11 673	33.92 668	33.82 655	37.86 672	22.01 670	49.64 675	21.58 672	48.09 672	55.23 671	37.50 658	53.79 673	62.81 678	43.66 672	46.71 676	41.25 675	14.80 667	3.53 660	36.72 673	14.57 672	28.28 676	16.49 672

WAO-8	38.15 674	35.51 669	21.50 630	43.67 673	23.92 671	44.44 667	20.26 669	52.83 680	76.62 685	53.57 676	66.79 684	62.63 676	54.56 680	42.03 671	39.18 673	22.71 670	6.65 670	37.08 674	19.08 675	24.72 671	15.24 670

Venus	38.15 674	35.51 669	21.50 630	43.67 673	23.92 671	44.44 667	20.26 669	52.83 680	76.62 685	53.57 676	66.81 685	62.63 676	54.56 680	42.03 671	39.18 673	22.71 670	6.65 670	37.08 674	19.08 675	24.70 670	15.24 670

UNDER WATER	45.09 676	48.60 676	67.37 680	49.30 677	31.41 675	53.80 680	37.39 677	40.25 665	52.48 668	50.24 672	45.37 662	68.37 684	57.76 683	51.03 681	49.88 679	29.97 674	13.75 676	51.22 680	36.57 678	37.87 678	29.12 679

UNDER WATER-64	45.16 677	46.99 675	66.69 679	43.90 675	27.64 674	55.58 681	41.87 680	39.42 664	48.42 666	51.73 675	43.08 659	67.76 683	56.69 682	48.02 678	48.34 678	39.50 680	17.64 678	51.78 681	38.93 681	36.62 677	32.61 680

notaker	47.42 678	55.20 680	49.13 670	56.52 681	40.18 677	38.52 662	32.97 676	47.21 670	56.08 673	57.21 678	57.24 677	60.09 673	59.19 685	53.93 682	41.64 676	40.61 681	19.93 680	57.21 683	37.41 679	49.02 680	39.02 681

Selective-IGEV-i16pa	47.56 679	54.61 679	52.44 673	10.51 645	5.01 621	94.09 691	18.20 665	75.27 688	90.92 692	76.97 687	87.46 690	73.72 687	64.48 686	93.84 696	69.31 687	27.42 673	10.49 674	13.34 651	6.50 659	9.62 648	17.02 675

Selective-IGEV-i1pa	48.43 680	65.43 688	42.34 665	16.87 655	8.81 642	90.19 688	37.63 678	70.30 687	78.04 687	78.09 689	79.55 687	65.25 680	59.08 684	90.94 695	64.41 684	36.32 677	18.26 679	21.83 658	9.97 664	13.82 657	21.46 678

ktn	48.94 681	57.58 681	38.86 662	59.57 682	43.27 679	50.37 676	43.38 681	48.07 671	61.11 676	51.30 674	54.25 674	54.96 670	52.88 678	47.30 677	35.83 670	57.77 685	24.88 683	62.69 686	43.55 682	50.70 681	40.41 682

DPSimNet_ROB	53.45 682	64.73 687	44.39 666	53.97 679	45.39 681	53.66 679	54.83 684	55.15 682	57.87 674	64.16 684	50.83 669	63.40 679	53.34 679	46.45 675	65.81 686	63.13 687	26.54 684	57.94 684	51.11 685	45.52 679	50.69 686

KSHMR	55.63 683	63.60 686	37.85 661	74.69 685	49.56 682	49.01 674	45.73 682	57.46 684	63.97 679	61.61 681	62.07 682	72.39 686	47.01 674	50.65 679	43.29 677	54.10 684	62.21 686	66.10 687	53.94 686	51.25 683	46.11 684

HanzoNet	56.48 684	59.32 682	58.25 676	55.32 680	41.94 678	50.95 677	41.33 679	51.12 676	61.40 677	65.62 685	65.59 683	71.66 685	69.41 687	70.77 685	60.03 683	63.99 688	34.70 685	61.96 685	50.54 684	51.00 682	44.71 683

JetRed	61.02 685	61.05 685	82.56 685	46.09 676	56.80 684	83.19 684	63.76 685	59.26 685	63.61 678	69.29 686	68.85 686	66.59 681	47.62 675	61.57 683	74.09 690	45.58 682	66.14 689	46.59 678	45.06 683	63.17 684	49.58 685

LRCNet_RVC	66.23 686	65.67 689	67.63 681	71.47 684	54.32 683	32.17 655	2.66 521	63.19 686	21.35 618	81.79 690	91.26 691	83.62 691	71.62 688	69.32 684	52.57 682	95.49 697	64.45 688	95.07 697	95.19 697	71.52 686	74.31 689

TCMNet-wrong-test	67.23 687	85.83 693	81.56 684	95.63 694	94.73 694	89.35 687	85.42 689	51.73 677	33.71 646	51.26 673	61.71 681	61.33 674	41.23 669	77.26 688	64.71 685	48.76 683	9.03 673	70.12 689	68.11 688	90.76 697	82.37 694

ASD4	75.85 688	81.57 691	69.25 682	68.23 683	80.87 688	96.24 692	99.15 698	77.50 689	93.47 693	77.59 688	85.63 688	78.32 688	76.43 689	77.89 689	82.61 691	58.30 686	62.67 687	55.02 682	62.43 687	68.35 685	65.49 688

MADNet++	82.84 689	82.38 692	73.57 683	87.72 693	82.97 689	93.14 689	69.15 686	86.42 693	82.50 688	93.46 696	86.70 689	86.28 692	80.92 692	88.34 691	88.84 692	86.83 693	84.17 693	72.64 690	68.92 689	80.47 693	81.42 693

tt	83.26 690	0.34 171	99.99 701	79.40 691	93.18 693	100.00 700	100.00 702	100.00 705	99.95 700	60.33 680	47.63 667	99.98 706	99.96 701	99.98 702	100.00 706	92.42 694	99.82 700	73.83 694	73.63 690	88.42 694	56.35 687

RSGM-EC	84.07 691	59.96 683	46.25 667	78.03 689	83.22 691	89.06 685	90.25 690	92.04 694	94.92 694	90.68 694	97.34 695	83.40 689	78.92 690	76.48 686	72.91 688	93.35 695	97.50 695	88.11 695	92.75 695	88.89 695	87.40 696

acva	84.07 691	59.96 683	46.25 667	78.03 689	83.22 691	89.06 685	90.25 690	92.04 694	94.92 694	90.68 694	97.34 695	83.40 689	78.92 690	76.48 686	72.91 688	93.35 695	97.50 695	88.11 695	92.75 695	88.89 695	87.40 696

xxxxx1	85.63 693	90.31 694	96.68 694	76.54 686	80.57 685	97.44 695	96.86 695	85.53 690	88.53 689	88.68 691	91.71 692	94.23 694	92.93 693	90.02 692	91.98 693	70.60 689	70.39 690	73.68 691	81.46 692	74.61 687	79.86 690

tt_ll	85.63 693	90.31 694	96.68 694	76.54 686	80.57 685	97.44 695	96.86 695	85.53 690	88.53 689	88.68 691	91.71 692	94.23 694	92.93 693	90.02 692	91.98 693	70.60 689	70.39 690	73.68 691	81.46 692	74.61 687	79.86 690

ff	85.63 693	90.31 694	96.68 694	76.54 686	80.57 685	97.44 695	96.86 695	85.53 690	88.53 689	88.68 691	91.71 692	94.23 694	92.93 693	90.02 692	91.98 693	70.60 689	70.39 690	73.68 691	81.46 692	74.61 687	79.86 690

USTest	87.63 696	76.50 690	65.53 678	81.26 692	83.10 690	100.00 700	100.00 702	99.53 700	99.60 699	98.32 697	99.02 700	90.87 693	98.33 698	84.28 690	98.23 699	79.97 692	96.20 694	69.82 688	73.75 691	75.48 690	82.80 695

PML	97.88 697	100.00 703	96.45 693	98.01 697	97.88 698	100.00 700	99.35 699	96.88 696	97.72 697	100.00 704	97.36 697	97.38 698	99.60 699	100.00 705	96.32 697	99.99 704	97.55 697	100.00 701	96.01 698	99.18 699	87.92 698

MEDIAN_ROB	98.41 698	99.70 698	99.30 698	97.09 695	97.02 695	96.89 693	95.77 694	97.66 698	97.28 696	98.79 700	98.94 699	99.18 699	98.14 697	96.89 697	96.88 698	99.96 703	99.16 698	100.00 701	99.99 702	99.69 700	99.88 702

HaxPig	98.85 699	99.94 700	95.08 692	99.99 704	100.00 703	94.03 690	94.78 692	99.15 699	99.98 702	99.99 703	100.00 702	99.98 706	99.99 702	98.12 698	95.97 696	100.00 706	99.99 702	100.00 701	99.99 702	100.00 705	99.99 705

Anonymous_1	99.08 700	99.91 699	99.85 700	97.63 696	99.10 699	100.00 700	100.00 702	99.61 702	99.96 701	99.28 702	99.86 701	99.54 701	99.99 702	99.29 699	99.75 700	96.05 698	99.59 699	97.31 698	98.57 699	97.71 698	98.63 699

ccccc	99.32 701	96.61 697	100.00 705	100.00 707	100.00 703	97.41 694	99.44 700	99.56 701	97.80 698	99.27 701	97.59 698	99.35 700	99.84 700	99.92 700	99.98 702	100.00 706	100.00 703	99.95 700	99.77 701	100.00 705	100.00 707

test_example2	99.39 702	99.98 702	99.99 701	100.00 707	99.98 702	99.72 699	99.99 701	97.34 697	100.00 703	100.00 704	100.00 702	96.42 697	96.66 696	99.97 701	99.96 701	100.00 706	99.97 701	98.66 699	99.15 700	100.00 705	100.00 707

AVERAGE_ROB	99.62 703	99.95 701	98.81 697	100.00 707	100.00 703	98.08 698	95.47 693	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	99.99 703	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

iinet-test	99.90 704	100.00 703	100.00 705	99.59 701	99.85 700	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	99.95 704	100.00 704	100.00 705	100.00 706	99.21 699	100.00 703	100.00 701	100.00 704	99.82 702	99.66 700

IINet	99.90 704	100.00 703	100.00 705	99.58 700	99.85 700	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	99.95 704	100.00 704	100.00 705	100.00 706	99.21 699	100.00 703	100.00 701	100.00 704	99.81 701	99.66 700

DGTPSM_ROB	99.90 704	100.00 703	99.99 701	99.99 704	100.00 703	100.00 700	100.00 702	99.97 703	100.00 703	98.35 698	100.00 702	99.84 702	100.00 704	99.98 702	99.99 703	99.99 704	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

DPSMNet_ROB	99.91 707	100.00 703	99.99 701	99.99 704	100.00 703	100.00 700	100.00 702	99.98 704	100.00 703	98.35 698	100.00 702	99.84 702	100.00 704	99.98 702	99.99 703	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

DPSM_ROB	99.95 708	100.00 703	100.00 705	99.76 702	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	99.21 699	100.00 703	100.00 701	100.00 704	99.99 703	99.95 703

DPSM	99.95 708	100.00 703	100.00 705	99.76 702	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	99.21 699	100.00 703	100.00 701	100.00 704	99.99 703	99.95 703

Hybrid-DGEV	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

RAFT-FEzeroshot	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

RAFT-FE	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

FlowAnything	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

Selective-RAFT-Error	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

CasAABBNet	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	100.00 707

LSM0	100.00 710	100.00 703	100.00 705	100.00 707	100.00 703	100.00 700	100.00 702	100.00 705	100.00 703	100.00 704	100.00 702	100.00 708	100.00 704	100.00 705	100.00 706	100.00 706	100.00 703	100.00 701	100.00 704	100.00 705	99.99 705

GS-Stereo							0.73 358	4.64 225	2.10 147	0.31 82	0.65 103	0.43 183	0.48 168	0.83 77	0.14 30	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.12 490	0.17 437	0.13 426

Low-res two-view benchmark