Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 179	0.27 8	0.56 5	0.24 8	1.33 37	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 140	0.50 58	0.83 52	0.33 1	0.20 50	0.16 50	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

mm2	0.45 2	0.42 45	0.88 4	0.61 22	0.36 42	0.66 9	0.25 10	0.95 13	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 87	0.32 5	0.71 10	0.41 26	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 204	0.27 8	0.58 6	0.27 19	1.58 68	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 147	0.50 58	0.82 49	0.35 2	0.18 25	0.17 86	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 22	0.38 82	0.42 2	0.36 53	0.68 2	0.77 39	0.50 15	0.83 105	0.61 112	0.33 8	0.61 3	0.62 151	0.19 36	0.14 11	0.24 114	0.22 228	0.20 33	0.19 19

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 66	0.65 62	0.34 32	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 29	0.92 138	0.65 135	0.53 70	0.54 1	0.50 91	0.28 258	0.24 378	0.25 155	0.21 192	0.23 87	0.22 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm1	0.47 6	0.42 45	0.88 4	0.61 22	0.36 42	0.66 9	0.25 10	1.32 34	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 87	0.32 5	0.71 10	0.41 26	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 204	0.28 10	0.58 6	0.32 33	1.61 73	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 153	0.48 47	0.84 59	0.36 4	0.18 25	0.17 86	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 134	0.24 1	0.66 9	0.28 21	1.31 33	0.44 4	0.53 29	0.27 3	0.81 204	0.46 40	0.73 22	0.41 26	0.22 88	0.15 24	0.19 10	0.16 32	0.19 10	0.17 1

LSFM	0.49 9	0.42 45	0.83 2	0.60 19	0.37 63	1.31 68	0.21 2	0.72 5	0.56 9	0.48 8	0.43 20	0.56 87	0.50 58	0.70 6	0.42 32	0.28 258	0.29 468	0.28 270	0.24 285	0.30 256	0.30 309

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 100	0.35 37	1.17 43	0.24 8	1.17 26	0.92 98	0.53 29	0.41 14	0.51 57	0.29 2	0.77 33	0.37 8	0.18 25	0.18 137	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 94	0.33 25	0.99 26	0.25 10	1.33 37	0.89 83	0.51 20	0.41 14	0.55 81	0.29 2	0.78 35	0.38 13	0.19 36	0.17 86	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 10	0.38 82	0.77 14	0.44 101	0.82 8	0.61 15	0.46 5	0.66 69	0.75 187	0.48 47	0.83 52	0.36 4	0.26 187	0.19 185	0.27 234	0.25 308	0.25 127	0.21 99

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 80	0.79 184	0.42 115	0.70 12	0.36 53	0.76 7	0.80 52	0.62 85	0.38 10	0.73 178	0.77 173	0.69 5	0.36 4	0.26 187	0.17 86	0.23 73	0.16 32	0.18 1	0.20 54

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 83	0.51 2	0.33 25	1.16 42	0.37 61	0.83 9	0.56 9	0.61 77	0.50 34	0.23 1	0.38 18	0.83 52	0.43 41	0.21 62	0.28 456	0.39 510	0.43 576	0.32 313	0.31 322

flow	0.52 15	0.42 45	0.83 2	0.60 19	0.37 63	1.31 68	0.21 2	0.72 5	0.56 9	0.48 8	0.43 20	0.56 87	0.50 58	1.22 181	0.42 32	0.28 258	0.29 468	0.28 270	0.24 285	0.30 256	0.30 309

GeoVLM	0.52 15	0.42 45	0.88 4	0.62 31	0.36 42	1.62 112	0.25 10	0.96 14	0.90 84	0.61 77	0.43 20	0.57 96	0.53 70	0.71 10	0.45 55	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

MonSter++	0.52 15	0.42 45	0.89 8	0.61 22	0.36 42	1.64 115	0.25 10	0.96 14	0.91 90	0.62 85	0.42 17	0.56 87	0.53 70	0.71 10	0.45 55	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

BridgeDepth_RVC	0.53 18	0.41 33	1.03 28	0.55 8	0.37 63	0.99 26	0.23 5	1.38 43	0.67 18	0.56 41	0.52 40	0.50 54	0.82 202	0.83 52	0.47 71	0.29 289	0.16 50	0.23 73	0.18 97	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 19	0.42 45	1.05 34	0.58 12	0.25 5	1.30 66	0.36 53	1.53 62	0.86 77	0.56 41	0.37 9	0.57 96	0.65 121	0.87 63	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 10	0.16 32	0.22 76	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depth_test_26	0.55 20	0.41 33	1.12 83	0.71 110	0.37 63	0.63 8	0.34 45	0.94 12	0.80 52	0.42 1	1.40 291	0.69 153	0.53 70	0.75 24	0.40 17	0.31 356	0.23 341	0.27 234	0.22 228	0.26 162	0.24 174

LACA3	0.55 20	0.48 115	0.89 8	0.52 3	0.43 122	2.28 187	0.53 142	1.02 18	0.53 7	0.53 29	0.41 14	0.47 45	0.45 35	0.90 75	0.36 4	0.23 106	0.18 137	0.20 21	0.15 11	0.21 55	0.20 54

LGtest1	0.55 20	0.41 33	1.14 97	0.70 100	0.40 98	0.99 26	0.26 17	1.32 34	0.93 105	0.53 29	0.60 57	0.44 36	0.49 54	1.02 113	0.45 55	0.27 214	0.19 185	0.23 73	0.16 32	0.21 55	0.23 155

anonymous	0.56 23	0.44 63	1.05 34	0.53 4	0.42 115	1.02 29	0.37 61	0.70 3	0.53 7	0.58 56	0.57 52	0.29 2	0.52 66	1.10 132	0.54 116	0.33 399	0.39 563	0.49 586	0.49 601	0.45 501	0.44 483

PointNet	0.56 23	0.41 33	0.92 15	0.63 39	0.33 25	1.85 132	0.31 27	1.34 39	0.88 81	0.71 121	0.46 29	0.57 96	0.32 5	0.80 40	0.45 55	0.18 25	0.16 50	0.23 73	0.18 97	0.20 33	0.20 54

Wavelet-MonSter	0.57 25	0.47 105	1.13 91	0.66 72	0.78 346	1.60 107	0.30 26	1.17 26	0.68 19	0.58 56	0.69 72	0.39 18	0.48 47	0.99 105	0.46 66	0.15 1	0.16 50	0.20 21	0.16 32	0.20 33	0.19 19

over v1	0.59 26	0.57 221	1.14 97	0.68 86	0.24 1	0.90 19	0.34 45	2.03 141	0.83 68	0.52 23	0.53 42	0.52 63	0.77 173	1.00 108	0.45 55	0.25 162	0.17 86	0.19 10	0.15 11	0.25 127	0.18 7

MGA	0.59 26	0.40 22	1.04 29	0.72 125	0.80 353	1.74 125	0.41 80	0.98 17	0.99 123	0.60 74	0.54 44	0.54 72	0.29 2	1.06 123	0.42 32	0.20 50	0.17 86	0.21 39	0.17 52	0.21 55	0.21 99

MSE-Stereo	0.59 26	0.40 22	1.04 29	0.72 125	0.61 262	2.02 150	0.33 36	1.13 23	0.94 110	0.60 74	0.49 32	0.54 72	0.35 11	1.06 123	0.42 32	0.21 62	0.17 86	0.21 39	0.17 52	0.22 76	0.21 99

CAR	0.60 29	0.41 33	1.04 29	0.72 125	0.61 262	2.02 150	0.33 36	1.13 23	0.94 110	0.61 77	0.49 32	0.54 72	0.35 11	1.14 149	0.45 55	0.21 62	0.17 86	0.21 39	0.17 52	0.22 76	0.21 99

LACA1	0.60 29	0.43 57	0.92 15	0.53 4	0.32 21	3.20 313	0.33 36	1.48 54	0.48 5	0.57 50	0.39 11	0.41 27	0.59 96	0.83 52	0.37 8	0.23 106	0.19 185	0.23 73	0.18 97	0.21 55	0.19 19

CSFM-Stereo	0.60 29	0.39 18	0.95 18	0.60 19	0.32 21	2.66 232	0.31 27	1.44 50	0.77 39	0.72 125	0.51 38	0.55 81	0.51 64	0.75 24	0.46 66	0.17 11	0.17 86	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 29	0.37 10	1.12 83	0.59 16	0.57 242	2.19 179	0.31 27	1.68 89	0.56 9	0.49 14	0.51 38	0.56 87	0.33 8	0.96 95	0.54 116	0.21 62	0.17 86	0.23 73	0.16 32	0.20 33	0.21 99

over-8	0.61 33	0.56 208	1.20 116	0.66 72	0.24 1	1.85 132	0.36 53	1.68 89	0.72 27	0.52 23	0.53 42	0.53 67	0.67 135	1.02 113	0.40 17	0.33 399	0.17 86	0.20 21	0.15 11	0.26 162	0.18 7

HiDET	0.61 33	0.41 33	0.88 4	0.64 49	0.39 88	2.67 233	0.25 10	1.59 71	0.91 90	0.59 65	0.44 26	0.52 63	0.50 58	0.76 28	0.54 116	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 99

LG-Stereo_L1	0.61 33	0.47 105	1.10 72	0.73 134	0.49 183	1.72 120	0.33 36	1.95 129	0.65 16	0.56 41	0.40 13	0.40 20	0.43 28	1.40 231	0.42 32	0.23 106	0.19 185	0.23 73	0.18 97	0.21 55	0.19 19

Anonymus	0.62 36	0.53 164	0.97 20	0.74 142	0.41 106	1.55 101	0.31 27	1.19 30	0.93 105	0.74 133	0.62 60	0.65 135	0.56 84	0.97 98	0.86 264	0.21 62	0.18 137	0.28 270	0.23 254	0.24 100	0.26 223

monster-pro	0.62 36	0.43 57	1.07 45	0.66 72	0.82 369	1.14 41	0.39 65	2.57 248	0.92 98	0.58 56	0.64 63	0.36 7	0.36 14	0.91 80	0.43 41	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 52	0.21 55	0.19 19

LACA2	0.62 36	0.53 164	1.20 116	0.54 6	0.26 7	3.15 304	0.47 118	1.56 65	0.57 14	0.52 23	0.47 31	0.47 45	0.45 35	0.71 10	0.37 8	0.23 106	0.17 86	0.21 39	0.15 11	0.23 87	0.17 1

Test_v1	0.62 36	0.40 22	1.13 91	0.74 142	0.55 225	1.60 107	0.39 65	1.68 89	0.92 98	0.60 74	0.88 119	0.53 67	0.50 58	0.93 89	0.39 14	0.19 36	0.16 50	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MonStereo	0.62 36	0.43 57	1.07 45	0.66 72	0.82 369	1.13 35	0.39 65	2.57 248	0.92 98	0.58 56	0.64 63	0.36 7	0.36 14	0.90 75	0.43 41	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 52	0.21 55	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 36	0.43 57	1.07 45	0.66 72	0.82 369	1.13 35	0.39 65	2.57 248	0.92 98	0.58 56	0.64 63	0.36 7	0.36 14	0.88 69	0.43 41	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 52	0.21 55	0.19 19

MonSter	0.62 36	0.43 57	1.07 45	0.66 72	0.82 369	1.13 35	0.39 65	2.57 248	0.92 98	0.58 56	0.64 63	0.36 7	0.35 11	0.95 91	0.43 41	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 52	0.21 55	0.19 19

LCMNet	0.63 43	0.40 22	0.95 18	0.58 12	0.39 88	3.11 298	0.27 19	1.58 68	0.84 72	0.56 41	0.58 55	0.52 63	0.53 70	0.77 33	0.51 103	0.17 11	0.16 50	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 99

LG-Stereo_L2	0.63 43	0.46 81	1.15 100	0.70 100	0.43 122	2.32 191	0.28 21	1.86 113	0.68 19	0.56 41	0.42 17	0.37 12	0.45 35	1.36 223	0.40 17	0.23 106	0.18 137	0.22 57	0.18 97	0.21 55	0.20 54

over-9	0.64 45	0.59 248	1.20 116	0.65 62	0.24 1	2.26 185	0.36 53	1.76 98	0.73 33	0.53 29	0.50 34	0.53 67	0.68 136	1.06 123	0.40 17	0.33 399	0.17 86	0.20 21	0.15 11	0.25 127	0.18 7

PhaseNet	0.64 45	0.53 164	1.06 42	0.93 315	0.48 173	0.76 13	0.36 53	1.32 34	0.91 90	0.83 188	0.65 68	0.78 192	0.52 66	1.15 156	1.04 332	0.24 134	0.19 185	0.30 329	0.28 389	0.25 127	0.31 322

LGCAT	0.64 45	0.42 45	0.89 8	0.71 110	0.36 42	1.91 139	0.25 10	1.18 29	0.66 17	0.53 29	0.42 17	1.24 307	0.55 78	1.60 279	0.45 55	0.35 436	0.35 528	0.18 2	0.23 254	0.19 10	0.31 322

Monster-pub-mixall	0.64 45	0.42 45	1.00 24	0.83 217	0.48 173	1.39 77	0.32 33	1.45 51	0.82 64	0.88 204	0.85 111	0.39 18	0.36 14	1.99 349	0.47 71	0.20 50	0.16 50	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 99

S2M2_L	0.64 45	0.55 193	1.07 45	0.89 271	0.54 216	1.08 32	0.20 1	1.16 25	1.37 186	0.59 65	0.81 100	0.86 218	0.47 43	0.70 6	0.65 167	0.31 356	0.33 508	0.27 234	0.27 360	0.36 391	0.31 322
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREATEN-IGEV_RVC	0.65 50	0.54 182	1.32 153	0.58 12	0.41 106	2.06 162	0.42 90	1.52 60	0.81 60	0.70 116	0.50 34	0.57 96	0.39 19	1.11 135	0.61 146	0.24 134	0.17 86	0.29 298	0.22 228	0.33 335	0.21 99

SGD-Stereo	0.65 50	0.41 33	1.06 42	0.85 243	0.31 17	2.44 205	0.46 112	1.09 20	0.69 22	0.84 192	0.52 40	0.55 81	0.53 70	1.49 256	0.46 66	0.31 356	0.14 11	0.25 155	0.18 97	0.23 87	0.20 54

aanet-new-34k	0.66 52	0.60 266	1.23 124	0.73 134	0.33 25	1.44 85	0.87 402	1.52 60	0.92 98	0.51 20	1.36 279	0.59 105	0.87 219	0.58 2	0.44 48	0.22 88	0.16 50	0.25 155	0.17 52	0.23 87	0.20 54

LiteMatch*	0.67 53	0.46 81	3.75 386	0.65 62	0.36 42	1.48 91	0.26 17	1.11 21	0.96 114	0.58 56	0.45 28	0.55 81	0.46 40	0.70 6	0.37 8	0.21 62	0.16 50	0.21 39	0.17 52	0.21 55	0.20 54

LiteMatch	0.67 53	0.84 477	0.89 8	0.80 187	0.39 88	1.60 107	0.68 239	0.96 14	0.91 90	0.62 85	0.43 20	0.56 87	1.40 399	0.71 10	1.10 345	0.28 258	0.16 50	0.29 298	0.22 228	0.29 229	0.37 411

4.5_new	0.67 53	0.46 81	1.11 80	0.63 39	0.78 346	1.97 145	0.51 131	2.18 162	0.78 44	0.73 128	0.90 130	0.42 29	0.49 54	0.81 45	0.49 84	0.21 62	0.14 11	0.26 200	0.19 142	0.22 76	0.20 54

4.5w-stereo	0.67 53	0.46 81	1.11 80	0.63 39	0.78 346	1.97 145	0.51 131	2.18 162	0.77 39	0.73 128	0.90 130	0.42 29	0.49 54	0.81 45	0.49 84	0.21 62	0.14 11	0.26 200	0.19 142	0.22 76	0.20 54

4w-stereo	0.67 53	0.49 125	1.07 45	0.63 39	0.75 334	1.63 114	0.44 101	2.23 174	0.77 39	0.56 41	0.92 138	0.40 20	0.82 202	1.08 128	0.53 110	0.18 25	0.13 1	0.25 155	0.18 97	0.19 10	0.20 54

small-zeroshot	0.68 58	0.42 45	1.18 107	0.49 1	0.40 98	2.54 221	0.52 140	0.83 9	0.56 9	0.48 8	0.55 47	0.30 3	0.52 66	0.74 23	0.50 91	1.55 685	0.34 521	0.48 571	0.48 595	0.40 426	0.39 435

Pro-Stereo	0.68 58	0.33 4	0.97 20	0.68 86	0.43 122	3.11 298	0.35 51	0.70 3	0.96 114	0.54 37	0.54 44	0.62 119	0.27 1	2.06 355	0.68 180	0.24 134	0.16 50	0.30 329	0.25 308	0.20 33	0.19 19

MatchStereo	0.68 58	0.46 81	1.93 238	0.67 82	0.28 10	0.98 24	0.33 36	2.01 136	1.69 359	0.48 8	1.02 162	0.47 45	0.59 96	0.91 80	0.58 137	0.21 62	0.17 86	0.21 39	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 58	0.40 22	1.05 34	0.64 49	0.37 63	0.84 18	0.34 45	3.40 376	1.03 130	0.50 15	0.46 29	0.58 100	0.40 21	1.85 336	0.49 84	0.23 106	0.17 86	0.21 39	0.16 32	0.20 33	0.19 19

testmc14	0.69 62	0.35 7	1.15 100	0.75 147	0.33 25	3.17 306	0.41 80	1.63 81	0.96 114	0.55 38	0.73 78	0.88 224	0.57 86	0.76 28	0.48 75	0.21 62	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.21 55	0.19 19

3.25w_new	0.69 62	0.46 81	1.10 72	0.61 22	0.61 262	2.23 182	0.51 131	2.45 218	0.90 84	0.63 93	0.78 92	0.47 45	0.71 143	0.78 35	0.50 91	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.25w	0.69 62	0.46 81	1.10 72	0.61 22	0.61 262	2.23 182	0.51 131	2.45 218	0.90 84	0.63 93	0.78 92	0.47 45	0.71 143	0.79 37	0.50 91	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

over-6	0.70 65	0.55 193	1.26 134	0.67 82	0.25 5	2.15 172	0.44 101	2.25 178	0.81 60	0.50 15	0.54 44	0.50 54	0.68 136	1.68 304	0.40 17	0.34 415	0.17 86	0.21 39	0.16 32	0.28 207	0.18 7

asd	0.70 65	0.45 69	1.10 72	0.67 82	0.90 412	2.88 256	0.43 96	1.64 84	0.79 48	0.68 109	0.88 119	0.43 31	0.74 157	0.85 61	0.49 84	0.19 36	0.13 1	0.24 114	0.17 52	0.22 76	0.20 54

IGEV	0.70 65	0.36 8	1.07 45	0.71 110	1.31 541	2.82 247	0.41 80	1.76 98	0.98 120	0.73 128	0.71 74	0.35 6	0.42 26	0.90 75	0.42 32	0.18 25	0.18 137	0.22 57	0.18 97	0.18 1	0.20 54

LG-G_1	0.70 65	0.40 22	1.12 83	0.71 110	0.30 13	2.80 243	0.40 73	2.21 169	0.78 44	0.59 65	0.55 47	0.51 57	0.58 91	1.24 187	0.49 84	0.24 134	0.18 137	0.23 73	0.15 11	0.21 55	0.21 99

LG-G	0.70 65	0.40 22	1.12 83	0.71 110	0.30 13	2.80 243	0.40 73	2.21 169	0.78 44	0.59 65	0.55 47	0.51 57	0.58 91	1.24 187	0.49 84	0.24 134	0.18 137	0.23 73	0.15 11	0.21 55	0.21 99

DEFOM-Stereo	0.70 65	0.46 81	1.13 91	0.72 125	0.48 173	3.40 356	0.44 101	0.90 11	0.77 39	0.86 200	0.58 55	0.45 40	0.43 28	1.76 316	0.43 41	0.24 134	0.18 137	0.22 57	0.16 32	0.21 55	0.20 54

3w_stereo	0.71 71	0.47 105	1.14 97	0.65 62	0.39 88	1.73 122	0.68 239	2.79 292	0.79 48	0.67 107	0.84 107	0.37 12	1.02 278	1.03 115	0.56 126	0.18 25	0.14 11	0.23 73	0.18 97	0.20 33	0.22 134

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 72	0.71 389	1.42 178	0.66 72	0.45 141	2.46 208	0.41 80	1.28 31	0.96 114	0.75 137	0.39 11	0.52 63	0.48 47	1.35 220	0.70 197	0.31 356	0.22 310	0.34 438	0.24 285	0.43 480	0.33 358

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 72	0.46 81	1.10 72	0.68 86	1.36 558	1.59 105	0.77 312	1.42 49	1.19 153	0.74 133	0.93 141	0.70 157	0.93 245	0.67 4	0.42 32	0.23 106	0.18 137	0.24 114	0.19 142	0.26 162	0.23 155

DispViT+	0.72 72	0.38 12	1.20 116	0.54 6	2.17 679	0.92 21	0.33 36	2.05 143	1.43 207	0.62 85	0.50 34	0.45 40	0.51 64	1.52 262	0.56 126	0.24 134	0.18 137	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 99

252Zero-FE	0.72 72	0.46 81	1.08 57	1.01 367	0.41 106	1.27 57	0.22 4	1.79 104	1.03 130	2.52 579	1.24 230	0.32 4	0.41 23	1.03 115	0.45 55	0.21 62	0.17 86	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

aanet-new-40k	0.73 76	0.59 248	1.25 132	0.75 147	1.49 589	1.42 81	0.96 464	1.95 129	0.84 72	0.52 23	1.06 184	0.51 57	0.76 168	0.85 61	0.47 71	0.18 25	0.15 24	0.24 114	0.18 97	0.26 162	0.22 134

VMStereo-Base	0.73 76	0.44 63	1.48 189	0.61 22	0.35 37	1.71 119	0.43 96	1.30 32	1.40 196	0.84 192	1.07 187	0.92 240	0.73 151	1.26 194	0.73 210	0.24 134	0.23 341	0.24 114	0.18 97	0.24 100	0.24 174

4.25_new	0.73 76	0.46 81	1.08 57	0.71 110	0.97 432	2.52 214	0.58 172	2.28 186	0.93 105	0.57 50	0.94 145	0.40 20	0.65 121	0.87 63	0.50 91	0.17 11	0.13 1	0.25 155	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.5w_new	0.73 76	0.46 81	1.08 57	0.71 110	0.97 432	2.52 214	0.58 172	2.28 186	0.93 105	0.57 50	0.94 145	0.40 20	0.65 121	0.87 63	0.50 91	0.17 11	0.13 1	0.25 155	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.25w-stereo	0.73 76	0.46 81	1.08 57	0.71 110	0.97 432	2.52 214	0.58 172	2.28 186	0.93 105	0.57 50	0.94 145	0.40 20	0.65 121	0.87 63	0.50 91	0.17 11	0.13 1	0.25 155	0.17 52	0.19 10	0.20 54

aanet-new-16k	0.74 81	0.51 138	1.56 201	0.73 134	0.37 63	2.14 171	0.88 409	2.01 136	0.91 90	0.56 41	0.91 135	0.70 157	0.96 252	0.76 28	0.54 116	0.20 50	0.15 24	0.23 73	0.18 97	0.26 162	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 81	0.45 69	1.13 91	0.69 94	0.77 344	1.77 126	0.88 409	2.04 142	1.47 227	0.61 77	1.04 173	0.61 112	0.79 188	0.89 74	0.43 41	0.21 62	0.18 137	0.23 73	0.18 97	0.25 127	0.28 266

Foundation-i1c-attn	0.74 81	0.38 12	1.05 34	0.71 110	0.35 37	0.95 23	0.67 228	2.42 208	1.68 352	0.77 157	0.88 119	0.76 188	1.25 364	1.38 230	0.48 75	0.23 106	0.17 86	0.21 39	0.17 52	0.20 33	0.21 99

Foundation-i1b	0.74 81	0.38 12	1.05 34	0.69 94	0.43 122	0.94 22	0.66 224	2.52 233	1.67 349	0.83 188	0.81 100	1.03 265	1.08 313	1.13 145	0.48 75	0.23 106	0.16 50	0.21 39	0.18 97	0.20 33	0.19 19

GREAT-IGEV	0.74 81	0.54 182	1.86 230	1.10 424	0.44 133	2.44 205	0.34 45	1.37 42	1.51 256	0.48 8	0.86 115	0.51 57	0.60 102	1.07 127	0.45 55	0.22 88	0.17 86	0.21 39	0.17 52	0.23 87	0.25 190
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 86	0.64 316	1.23 124	0.76 166	0.60 257	0.77 14	0.67 228	1.57 67	0.68 19	0.72 125	0.62 60	1.02 263	0.72 146	0.81 45	0.73 210	0.59 609	0.54 630	0.57 620	0.54 622	0.57 558	0.55 552

FlowAnything_test	0.75 86	0.60 266	1.18 107	0.82 204	0.58 251	2.29 189	0.66 224	1.38 43	0.80 52	1.03 238	0.76 86	0.63 126	0.49 54	0.84 59	0.91 293	0.31 356	0.27 441	0.40 517	0.48 595	0.31 278	0.30 309

qwe	0.75 86	0.45 69	1.10 72	0.67 82	1.06 468	2.49 211	0.45 107	2.57 248	0.90 84	0.71 121	0.83 105	0.43 31	0.48 47	1.10 132	0.64 158	0.17 11	0.14 11	0.24 114	0.16 32	0.21 55	0.20 54

2.25w	0.75 86	0.47 105	1.09 66	0.69 94	0.65 286	2.28 187	0.40 73	2.42 208	0.80 52	0.73 128	1.03 168	0.40 20	0.81 198	1.24 187	0.80 240	0.16 6	0.15 24	0.21 39	0.17 52	0.19 10	0.21 99

2.5w	0.75 86	0.44 63	1.06 42	0.66 72	0.69 313	2.39 198	0.56 157	2.77 284	0.82 64	0.63 93	0.88 119	0.37 12	0.75 160	1.36 223	0.50 91	0.18 25	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.19 10	0.21 99

2.75w_new	0.75 86	0.45 69	1.10 72	0.65 62	0.62 271	2.45 207	0.56 157	2.75 281	0.74 35	0.78 161	0.73 78	0.38 16	0.92 242	1.04 121	0.66 171	0.17 11	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.18 1	0.19 19

3.75w	0.75 86	0.47 105	1.09 66	0.63 39	1.10 485	2.61 228	0.53 142	2.46 221	0.97 119	0.62 85	0.80 95	0.40 20	0.66 128	1.11 135	0.48 75	0.19 36	0.13 1	0.23 73	0.18 97	0.20 33	0.21 99

2w_stereo	0.75 86	0.46 81	1.08 57	0.68 86	0.56 230	2.00 148	0.61 187	2.87 304	0.83 68	0.93 215	0.93 141	0.36 7	1.13 329	0.90 75	0.61 146	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

RAStereo	0.75 86	0.52 146	2.86 341	0.58 12	0.62 271	1.19 46	0.32 33	1.81 106	0.99 123	0.75 137	1.05 180	0.64 129	0.47 43	0.80 40	0.94 309	0.22 88	0.20 239	0.27 234	0.21 192	0.34 356	0.22 134

aanet-new-70k	0.76 95	0.59 248	1.16 102	0.70 100	0.39 88	2.40 200	0.79 327	2.39 201	0.71 25	0.59 65	0.84 107	0.48 51	0.81 198	1.61 285	0.53 110	0.19 36	0.16 50	0.25 155	0.17 52	0.24 100	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 95	0.51 138	2.13 270	0.72 125	0.38 82	2.35 194	0.99 480	1.82 107	0.80 52	0.68 109	0.88 119	0.56 87	0.64 113	0.87 63	0.55 122	0.23 106	0.16 50	0.25 155	0.20 168	0.24 100	0.20 54

aanet-new-22k	0.76 95	0.65 330	2.50 308	0.74 142	0.34 32	1.47 89	1.32 561	1.61 73	0.81 60	0.57 50	1.05 180	0.54 72	0.84 209	0.92 84	0.50 91	0.21 62	0.16 50	0.24 114	0.19 142	0.27 185	0.20 54

AdaDepth	0.76 95	0.45 69	1.41 177	0.70 100	1.27 534	3.12 300	0.43 96	1.02 18	0.94 110	0.63 93	0.91 135	0.43 31	0.58 91	1.41 236	0.48 75	0.18 25	0.21 278	0.23 73	0.19 142	0.25 127	0.26 223

MLG-Stereo_test2	0.76 95	0.40 22	1.07 45	0.64 49	0.82 369	3.49 380	0.23 5	1.69 92	2.14 463	0.62 85	0.32 7	0.67 145	0.33 8	1.14 149	0.37 8	0.23 106	0.19 185	0.23 73	0.16 32	0.19 10	0.20 54

AIO_test	0.76 95	0.47 105	1.31 148	0.81 191	0.70 317	1.36 74	0.88 409	1.40 46	1.45 213	0.55 38	0.95 150	1.81 407	0.58 91	1.16 160	0.46 66	0.27 214	0.17 86	0.24 114	0.19 142	0.24 100	0.21 99

fffft	0.76 95	0.47 105	1.28 143	0.82 204	0.54 216	1.51 95	0.80 338	2.09 151	1.18 149	0.63 93	0.84 107	0.59 105	0.55 78	1.80 322	0.85 257	0.19 36	0.18 137	0.27 234	0.20 168	0.26 162	0.24 174
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 95	0.64 316	1.40 176	0.86 252	0.61 262	1.12 34	0.57 162	1.63 81	1.20 155	0.72 125	1.43 297	0.70 157	0.62 106	1.56 267	0.58 137	0.25 162	0.18 137	0.26 200	0.21 192	0.29 229	0.31 322

AIO-Stereo	0.76 95	0.54 182	1.07 45	0.73 134	0.40 98	1.28 63	0.82 354	2.26 181	1.49 243	0.70 116	1.58 338	0.89 227	0.45 35	1.03 115	0.55 122	0.24 134	0.18 137	0.25 155	0.20 168	0.26 162	0.21 99

GLC_STEREO	0.76 95	0.52 146	1.12 83	0.83 217	0.33 25	1.86 135	0.82 354	1.46 53	1.38 190	0.95 221	1.04 173	0.68 147	0.72 146	0.97 98	0.80 240	0.23 106	0.25 409	0.32 383	0.25 308	0.32 313	0.30 309

MCSU-Stereo	0.77 105	0.37 10	1.22 121	0.76 166	0.30 13	3.96 503	0.47 118	1.40 46	1.07 139	0.81 173	0.96 153	1.00 259	0.41 23	0.99 105	0.56 126	0.21 62	0.16 50	0.21 39	0.14 2	0.20 33	0.19 19

aanet-new-60k	0.77 105	0.64 316	1.98 246	0.73 134	0.49 183	2.10 167	0.87 402	2.24 176	0.85 75	0.56 41	0.77 89	0.61 112	0.66 128	1.20 177	0.48 75	0.18 25	0.15 24	0.25 155	0.17 52	0.23 87	0.22 134

aanet-new-36k	0.77 105	0.54 182	1.39 171	0.72 125	0.32 21	2.92 264	0.60 182	2.21 169	0.87 79	0.55 38	1.12 197	0.56 87	0.87 219	0.98 101	0.48 75	0.19 36	0.15 24	0.25 155	0.17 52	0.26 162	0.21 99

aanet-new-28k	0.77 105	0.58 238	2.64 326	0.78 179	0.39 88	1.97 145	1.05 504	1.72 94	0.79 48	0.58 56	1.10 193	0.54 72	0.78 183	0.70 6	0.44 48	0.20 50	0.15 24	0.25 155	0.19 142	0.29 229	0.21 99

aanet-new-14k	0.77 105	0.50 129	1.32 153	0.81 191	0.37 63	1.73 122	1.01 488	2.24 176	0.80 52	0.79 165	1.30 252	0.46 42	1.29 370	1.03 115	0.57 132	0.21 62	0.16 50	0.24 114	0.18 97	0.28 207	0.22 134

asda	0.77 105	0.46 81	1.10 72	0.64 49	0.82 369	3.33 344	0.49 125	2.40 203	0.81 60	0.63 93	0.80 95	0.44 36	0.85 212	0.88 69	0.60 142	0.17 11	0.13 1	0.24 114	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.5w_stereo	0.77 105	0.53 164	1.09 66	0.65 62	0.72 322	2.52 214	0.51 131	2.43 213	0.80 52	0.76 152	1.20 215	0.43 31	0.66 128	1.23 184	0.73 210	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MLG-Stereo	0.77 105	0.39 18	1.04 29	0.64 49	0.41 106	3.01 281	0.31 27	1.89 117	2.92 614	0.47 6	0.29 6	0.66 140	0.47 43	1.35 220	0.39 14	0.20 50	0.18 137	0.24 114	0.16 32	0.19 10	0.20 54

mms	0.77 105	0.68 361	1.17 106	0.83 217	0.71 320	1.41 79	0.67 228	1.61 73	1.12 144	0.77 157	1.37 281	0.63 126	0.54 77	1.75 315	0.63 155	0.24 134	0.19 185	0.26 200	0.21 192	0.31 278	0.34 375

RSM++	0.77 105	0.51 138	1.08 57	0.95 325	0.42 115	1.52 99	0.71 262	2.11 153	1.40 196	0.80 169	1.23 227	0.90 232	0.59 96	1.14 149	0.69 191	0.24 134	0.19 185	0.25 155	0.21 192	0.28 207	0.20 54

aanet-new-24k	0.78 115	0.59 248	1.59 205	0.72 125	0.84 385	2.43 203	0.98 478	1.99 133	0.69 22	0.62 85	1.25 238	0.60 108	0.75 160	0.82 49	0.55 122	0.21 62	0.15 24	0.25 155	0.19 142	0.26 162	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 115	0.45 69	1.12 83	0.71 110	1.00 453	2.05 159	0.87 402	2.25 178	1.18 149	0.56 41	0.74 83	0.44 36	1.03 279	0.81 45	0.41 26	0.21 62	0.19 185	0.23 73	0.18 97	0.27 185	0.91 635

Foundation-i1a	0.78 115	0.38 12	1.07 45	0.71 110	0.33 25	0.91 20	0.63 207	2.42 208	1.93 413	0.93 215	0.73 78	0.95 250	1.22 355	1.66 297	0.57 132	0.24 134	0.17 86	0.20 21	0.17 52	0.19 10	0.22 134

water-stereo	0.78 115	0.45 69	1.94 239	0.79 184	0.48 173	2.36 195	0.47 118	1.53 62	1.09 142	0.88 204	1.04 173	0.82 205	0.75 160	0.72 17	0.78 233	0.22 88	0.23 341	0.25 155	0.23 254	0.24 100	0.29 279

AIO_rvc	0.78 115	0.55 193	1.25 132	0.75 147	0.65 286	1.46 88	0.99 480	2.13 155	1.52 268	0.57 50	1.15 204	1.09 272	0.55 78	1.15 156	0.53 110	0.24 134	0.17 86	0.24 114	0.17 52	0.25 127	0.21 99

CASnet	0.78 115	0.51 138	1.29 146	0.81 191	0.29 12	1.28 63	0.74 285	1.51 57	1.89 407	1.64 327	1.09 190	0.65 135	0.64 113	0.91 80	0.76 227	0.29 289	0.17 86	0.41 529	0.31 457	0.32 313	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 121	1.36 604	2.08 266	0.70 100	0.52 203	2.05 159	0.34 45	1.92 124	0.82 64	1.03 238	0.60 57	0.48 51	0.52 66	1.28 201	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 32	0.22 76	0.78 618

AEACV	0.79 121	0.54 182	1.35 163	0.97 337	0.63 275	1.13 35	0.92 444	2.02 140	0.91 90	0.76 152	0.79 94	0.80 199	1.61 466	1.28 201	0.61 146	0.22 88	0.18 137	0.26 200	0.23 254	0.27 185	0.23 155

TS12	0.80 123	0.43 57	1.08 57	0.55 8	0.30 13	3.40 356	0.41 80	2.20 166	1.37 186	0.69 113	1.15 204	0.54 72	0.69 138	1.27 199	0.57 132	0.21 62	0.18 137	0.22 57	0.17 52	0.22 76	0.26 223

aanet-new-12k	0.80 123	0.44 63	1.68 212	0.81 191	0.31 17	3.00 278	0.97 469	2.65 266	0.78 44	0.69 113	0.55 47	0.58 100	0.77 173	0.99 105	0.54 116	0.21 62	0.14 11	0.24 114	0.19 142	0.26 162	0.22 134

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 123	0.50 129	1.52 193	0.71 110	1.26 531	2.61 228	0.93 447	1.85 111	0.80 52	0.62 85	1.15 204	0.66 140	0.76 168	0.88 69	0.54 116	0.23 106	0.16 50	0.24 114	0.18 97	0.26 162	0.21 99

Selective-IGEV-i32	0.80 123	0.52 146	1.05 34	0.75 147	0.61 262	1.30 66	0.82 354	2.61 261	1.41 200	0.82 176	1.64 358	0.71 168	0.62 106	1.23 184	0.64 158	0.22 88	0.19 185	0.24 114	0.18 97	0.25 127	0.20 54

Zero-FE251	0.80 123	0.75 428	1.71 214	0.88 263	0.70 317	2.59 226	0.45 107	1.38 43	0.83 68	1.79 364	0.61 59	0.73 178	0.81 198	0.82 49	0.61 146	0.29 289	0.23 341	0.27 234	0.19 142	0.20 33	0.20 54

MLG-Stereo_test1	0.80 123	0.39 18	1.02 26	0.65 62	1.20 517	3.14 303	0.29 25	1.59 71	3.05 628	0.50 15	0.24 1	0.67 145	0.43 28	1.33 216	0.40 17	0.21 62	0.18 137	0.23 73	0.15 11	0.19 10	0.20 54

SMoEStereo_RVC	0.80 123	0.53 164	1.12 83	0.92 299	0.44 133	2.41 202	0.79 327	1.49 56	1.16 146	0.70 116	1.12 197	0.64 129	0.64 113	1.69 306	0.87 271	0.22 88	0.16 50	0.31 360	0.22 228	0.26 162	0.25 190

fffy	0.80 123	0.59 248	1.56 201	1.00 360	0.47 164	1.27 57	0.76 299	1.90 120	1.02 128	0.75 137	1.35 274	0.83 207	0.72 146	1.70 309	0.62 151	0.23 106	0.19 185	0.27 234	0.21 192	0.28 207	0.32 337

rvit_stereo_0081	0.80 123	0.63 303	1.19 109	0.91 292	0.64 278	1.27 57	0.61 187	2.05 143	1.71 365	0.82 176	0.73 78	0.85 214	0.75 160	1.30 212	0.80 240	0.31 356	0.26 429	0.27 234	0.25 308	0.38 410	0.27 243

rvit_stereo_0082	0.80 123	0.63 303	1.19 109	0.91 292	0.64 278	1.27 57	0.61 187	2.05 143	1.71 365	0.82 176	0.73 78	0.85 214	0.75 160	1.30 212	0.80 240	0.31 356	0.26 429	0.27 234	0.25 308	0.38 410	0.27 243

RSM	0.80 123	0.50 129	1.08 57	0.83 217	0.51 190	1.31 68	0.77 312	2.28 186	1.43 207	0.82 176	1.44 298	1.22 304	0.62 106	1.17 166	0.63 155	0.22 88	0.18 137	0.24 114	0.19 142	0.27 185	0.20 54

MGS-Stereo	0.80 123	0.56 208	1.53 195	0.93 315	0.39 88	1.26 55	0.73 273	1.45 51	1.30 174	1.01 231	2.26 551	0.80 199	0.56 84	1.16 160	0.65 167	0.27 214	0.23 341	0.26 200	0.22 228	0.27 185	0.25 190

Selective-IGEV	0.80 123	0.52 146	1.05 34	0.75 147	0.61 262	1.31 68	0.82 354	2.60 260	1.41 200	0.82 176	1.64 358	0.71 168	0.62 106	1.22 181	0.64 158	0.22 88	0.19 185	0.24 114	0.18 97	0.25 127	0.20 54

aanet-new-32k	0.81 136	0.64 316	3.94 390	0.70 100	0.97 432	1.43 82	0.96 464	1.36 40	0.72 27	0.61 77	1.02 162	0.62 119	0.87 219	0.72 17	0.44 48	0.20 50	0.16 50	0.25 155	0.17 52	0.25 127	0.22 134

aanet-new-30k	0.81 136	0.64 316	3.91 389	0.70 100	0.97 432	1.43 82	0.96 464	1.36 40	0.72 27	0.61 77	1.02 162	0.62 119	0.87 219	0.72 17	0.44 48	0.20 50	0.16 50	0.25 155	0.17 52	0.25 127	0.22 134

DilatedVolume-Stereo	0.81 136	0.60 266	1.51 192	1.01 367	0.59 254	1.34 72	0.51 131	1.56 65	1.08 141	1.26 271	1.24 230	0.77 191	0.87 219	1.79 321	0.72 207	0.23 106	0.24 378	0.22 57	0.21 192	0.25 127	0.23 155

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 136	1.13 558	1.23 124	0.97 337	0.57 242	0.81 17	0.43 96	3.49 385	0.84 72	0.73 128	0.95 150	0.44 36	1.17 346	1.45 248	0.60 142	0.26 187	0.18 137	0.24 114	0.17 52	0.30 256	0.19 19

rvit_stereo_0081_aga	0.81 136	0.75 428	1.84 229	0.72 125	0.73 327	1.21 47	0.63 207	1.92 124	1.39 192	0.87 203	0.80 95	0.79 197	0.69 138	1.27 199	0.69 191	0.35 436	0.29 468	0.26 200	0.25 308	0.40 426	0.27 243

aanet-new-10k	0.82 141	0.58 238	1.16 102	0.78 179	0.37 63	3.52 389	1.04 500	2.34 196	0.76 37	0.89 207	0.70 73	0.64 129	0.88 226	0.94 90	0.59 139	0.22 88	0.16 50	0.25 155	0.18 97	0.26 162	0.20 54

monsterstereo	0.82 141	0.50 129	1.26 134	0.77 173	1.41 576	2.54 221	0.40 73	3.14 332	0.71 25	0.70 116	1.11 195	0.41 27	0.39 19	1.50 257	0.50 91	0.19 36	0.16 50	0.22 57	0.16 32	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 141	0.58 238	1.16 102	0.76 166	1.52 597	2.92 264	0.40 73	2.66 269	0.72 27	0.66 104	0.84 107	0.38 16	0.41 23	1.84 330	0.48 75	0.20 50	0.16 50	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.19 19

castereo	0.82 141	0.70 375	1.04 29	0.85 243	0.50 188	1.29 65	0.91 430	3.22 342	1.20 155	0.83 188	1.24 230	0.72 171	0.91 238	1.00 108	0.67 176	0.26 187	0.16 50	0.25 155	0.20 168	0.24 100	0.21 99

MaDis-Stereo	0.82 141	0.66 342	1.53 195	0.65 62	1.87 662	1.24 52	0.36 53	2.13 155	1.27 169	0.67 107	0.75 84	0.88 224	0.70 141	1.15 156	1.07 338	0.29 289	0.23 341	0.26 200	0.20 168	0.31 278	0.22 134

UniTT-Stereo	0.82 141	0.47 105	2.63 324	0.96 330	1.19 509	0.78 16	0.39 65	1.12 22	1.54 284	1.19 263	1.26 240	0.51 57	0.64 113	1.13 145	1.03 329	0.30 331	0.20 239	0.24 114	0.21 192	0.40 426	0.25 190

ProNet	0.82 141	0.71 389	1.50 190	0.86 252	0.45 141	1.78 127	0.83 360	1.75 97	1.28 171	0.66 104	1.13 200	0.78 192	0.76 168	1.66 297	0.71 202	0.24 134	0.20 239	0.25 155	0.23 254	0.29 229	0.25 190

GEAStereo	0.84 148	0.48 115	1.09 66	0.85 243	0.45 141	4.54 636	0.83 360	1.88 114	0.91 90	0.75 137	0.89 126	0.53 67	0.80 195	0.92 84	0.53 110	0.30 331	0.19 185	0.27 234	0.19 142	0.28 207	0.19 19

aanet-new-90k	0.85 149	0.57 221	1.82 228	0.75 147	0.92 415	3.26 329	0.72 265	2.51 232	0.86 77	0.47 6	0.67 70	0.49 53	0.76 168	1.56 267	0.45 55	0.19 36	0.16 50	0.25 155	0.17 52	0.24 100	0.20 54

aanet-new-8k	0.85 149	0.52 146	1.68 212	0.77 173	0.37 63	3.21 314	1.02 493	2.57 248	0.85 75	0.59 65	0.94 145	0.54 72	1.05 293	0.90 75	0.67 176	0.22 88	0.17 86	0.23 73	0.18 97	0.24 100	0.21 99

VIP-Stereo	0.85 149	0.83 471	1.59 205	0.76 166	0.87 400	3.18 309	0.80 338	1.94 128	0.83 68	0.78 161	1.04 173	0.64 129	0.59 96	1.24 187	0.61 146	0.28 258	0.18 137	0.23 73	0.17 52	0.22 76	0.19 19

LG-Stereo	0.85 149	0.60 266	2.71 331	0.59 16	0.45 141	2.85 251	0.55 152	2.41 204	1.34 179	0.59 65	1.19 213	0.43 31	0.40 21	0.76 28	0.75 220	0.20 50	0.17 86	0.31 360	0.24 285	0.29 229	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 153	0.45 69	1.07 45	0.68 86	1.74 644	3.37 348	0.91 430	2.46 221	0.76 37	0.85 195	0.94 145	0.72 171	0.87 219	0.71 10	0.49 84	0.25 162	0.15 24	0.26 200	0.17 52	0.23 87	0.19 19

Foundation-i1	0.86 153	0.38 12	1.13 91	0.77 173	1.12 488	1.06 30	0.69 250	2.94 308	1.61 329	0.89 207	1.39 287	1.24 307	1.01 274	1.08 128	0.55 122	0.23 106	0.19 185	0.22 57	0.20 168	0.21 55	0.20 54

1w_stereo	0.86 153	0.42 45	1.07 45	0.72 125	0.81 359	3.00 278	0.67 228	3.28 353	0.75 36	0.74 133	1.32 263	0.37 12	1.37 391	0.92 84	0.68 180	0.16 6	0.14 11	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.22 134

rvit_stereo_0083	0.86 153	0.67 353	1.42 178	0.87 258	0.65 286	1.23 48	0.64 211	1.67 86	2.28 495	0.79 165	0.93 141	0.93 244	1.07 307	1.46 252	0.75 220	0.32 379	0.36 535	0.30 329	0.26 332	0.33 335	0.28 266

Occ-G	0.86 153	0.52 146	1.39 171	0.82 204	0.66 293	1.37 75	0.79 327	1.58 68	1.31 176	1.56 310	0.87 118	2.18 459	0.89 232	0.97 98	0.88 276	0.26 187	0.19 185	0.26 200	0.19 142	0.25 127	0.24 174

IGEVStereo-DCA	0.86 153	0.65 330	2.05 254	0.90 281	0.46 154	1.57 102	0.86 381	1.62 76	1.24 160	0.65 101	0.77 89	0.74 184	0.72 146	2.59 408	0.86 264	0.28 258	0.21 278	0.28 270	0.21 192	0.29 229	0.27 243

111111	0.87 159	0.50 129	1.13 91	0.66 72	1.08 478	3.37 348	0.33 36	2.33 195	1.47 227	0.74 133	1.50 315	0.61 112	0.59 96	1.40 231	0.48 75	0.24 134	0.19 185	0.22 57	0.16 32	0.24 100	0.19 19

MoCha-V2	0.87 159	0.48 115	1.87 231	0.88 263	0.32 21	1.37 75	0.55 152	2.71 275	1.42 203	0.92 213	1.75 395	0.65 135	1.17 346	1.45 248	0.57 132	0.21 62	0.21 278	0.20 21	0.19 142	0.24 100	0.23 155

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 161	0.45 69	1.31 148	0.63 39	1.63 619	3.91 473	0.66 224	2.28 186	1.02 128	1.10 251	0.98 158	0.60 108	0.46 40	0.83 52	0.47 71	0.26 187	0.18 137	0.29 298	0.23 254	0.24 100	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 161	0.80 454	1.43 181	0.68 86	1.19 509	3.73 433	0.92 444	2.05 143	0.96 114	0.71 121	0.85 111	0.80 199	0.81 198	0.72 17	0.56 126	0.23 106	0.19 185	0.26 200	0.18 97	0.23 87	0.36 395

BStereo	0.88 161	0.73 406	4.10 392	0.80 187	0.51 190	1.13 35	0.72 265	2.57 248	1.00 125	0.85 195	0.57 52	0.72 171	0.48 47	1.01 110	0.90 284	0.26 187	0.22 310	0.24 114	0.29 419	0.25 127	0.25 190

GIP-stereo	0.88 161	0.50 129	1.34 158	1.32 535	0.94 424	2.90 258	0.42 90	3.41 377	1.06 138	0.63 93	0.76 86	0.90 232	0.76 168	0.91 80	0.52 106	0.27 214	0.18 137	0.25 155	0.16 32	0.25 127	0.19 19

WCG-NET	0.88 161	0.49 125	1.26 134	0.90 281	0.37 63	1.48 91	1.07 509	1.73 95	2.30 499	1.63 324	1.49 314	0.92 240	0.97 257	0.95 91	0.76 227	0.22 88	0.16 50	0.23 73	0.20 168	0.25 127	0.21 99

Pointernet	0.88 161	0.44 63	2.26 285	0.84 229	0.37 63	2.29 189	0.38 63	3.06 325	1.46 222	0.66 104	1.39 287	0.91 234	0.73 151	1.01 110	0.72 207	0.23 106	0.19 185	0.20 21	0.18 97	0.19 10	0.20 54

aanet-32k-new	0.89 167	0.90 495	2.17 275	0.75 147	0.62 271	3.41 361	0.99 480	2.09 151	0.72 27	0.53 29	1.13 200	0.66 140	0.96 252	1.04 121	0.52 106	0.21 62	0.15 24	0.24 114	0.18 97	0.25 127	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 167	0.46 81	1.19 109	0.64 49	1.71 637	3.95 493	0.69 250	2.43 213	1.04 133	1.05 240	0.90 130	0.61 112	0.44 33	0.80 40	0.52 106	0.28 258	0.19 185	0.31 360	0.24 285	0.24 100	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 167	0.46 81	1.34 158	0.62 31	1.70 635	3.95 493	0.67 228	2.36 198	1.05 136	1.05 240	0.90 130	0.60 108	0.42 26	0.80 40	0.46 66	0.27 214	0.18 137	0.29 298	0.23 254	0.24 100	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 167	0.45 69	1.28 143	0.64 49	1.61 615	3.93 481	0.67 228	2.41 204	1.01 127	1.18 261	0.96 153	0.60 108	0.45 35	0.76 28	0.44 48	0.26 187	0.18 137	0.29 298	0.23 254	0.25 127	0.18 7

gasm-f	0.89 167	0.49 125	1.30 147	0.85 243	0.44 133	4.42 613	0.95 456	1.88 114	0.91 90	0.75 137	1.46 301	0.53 67	0.88 226	0.88 69	0.57 132	0.30 331	0.19 185	0.27 234	0.19 142	0.28 207	0.19 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 167	0.47 105	2.08 266	0.76 166	0.73 327	3.91 473	0.41 80	2.07 149	1.07 139	0.77 157	0.89 126	0.64 129	0.86 214	0.95 91	0.77 232	0.26 187	0.18 137	0.26 200	0.19 142	0.32 313	0.32 337

SCV_C0	0.89 167	0.59 248	1.96 245	0.83 217	0.44 133	1.24 52	0.64 211	3.33 368	1.66 347	0.82 176	1.20 215	0.73 178	0.66 128	1.62 287	0.66 171	0.32 379	0.21 278	0.24 114	0.20 168	0.28 207	0.23 155

CAS++	0.89 167	0.64 316	1.46 183	0.81 191	0.51 190	1.24 52	0.86 381	3.44 378	1.46 222	1.14 258	1.29 250	0.62 119	0.58 91	1.13 145	0.59 139	0.34 415	0.30 483	0.34 438	0.26 332	0.41 451	0.29 279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 167	0.46 81	1.19 109	0.64 49	1.71 637	3.95 493	0.69 250	2.43 213	1.04 133	1.05 240	0.90 130	0.61 112	0.44 33	0.80 40	0.52 106	0.28 258	0.19 185	0.31 360	0.24 285	0.24 100	0.19 19

NLSM3	0.90 176	0.46 81	1.19 109	0.62 31	1.30 538	3.19 312	0.45 107	2.81 296	1.27 169	0.78 161	0.95 150	0.55 81	1.03 279	1.14 149	0.87 271	0.20 50	0.15 24	0.26 200	0.22 228	0.24 100	0.23 155

DDF-Stereo	0.90 176	0.53 164	1.16 102	0.88 263	1.31 541	1.59 105	0.86 381	2.26 181	0.79 48	0.48 8	0.63 62	0.54 72	0.73 151	2.97 428	1.03 329	0.39 487	0.17 86	0.24 114	0.18 97	1.06 649	0.29 279

IGEV-RUCA	0.90 176	0.53 164	1.05 34	0.81 191	0.74 332	3.89 470	0.80 338	1.92 124	1.41 200	0.96 226	0.71 74	0.70 157	0.73 151	1.30 212	0.68 180	0.29 289	0.20 239	0.25 155	0.19 142	0.43 480	0.34 375

gcap-zeroshot	0.90 176	0.46 81	1.36 165	0.64 49	1.71 637	3.95 493	0.68 239	2.49 225	0.98 120	1.05 240	0.85 111	0.62 119	0.43 28	0.79 37	0.51 103	0.27 214	0.19 185	0.30 329	0.24 285	0.24 100	0.19 19

IGEV++	0.90 176	0.58 238	1.32 153	0.94 322	0.45 141	1.27 57	1.00 485	3.32 362	1.55 292	0.82 176	1.34 271	0.86 218	1.09 316	1.16 160	0.89 280	0.33 399	0.18 137	0.23 73	0.19 142	0.29 229	0.22 134

testlalala	0.90 176	0.46 81	1.36 165	0.64 49	1.71 637	3.95 493	0.68 239	2.49 225	0.98 120	1.05 240	0.85 111	0.62 119	0.43 28	0.79 37	0.51 103	0.27 214	0.19 185	0.30 329	0.24 285	0.24 100	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 182	1.57 625	2.54 311	0.69 94	1.41 576	2.08 164	0.83 360	2.11 153	1.38 190	0.65 101	0.75 84	0.66 140	0.64 113	0.72 17	0.40 17	0.23 106	0.19 185	0.24 114	0.18 97	0.33 335	0.54 546

trnet	0.91 182	0.48 115	1.46 183	0.62 31	0.31 17	4.40 608	0.41 80	2.20 166	1.53 275	0.94 217	1.14 202	0.88 224	0.89 232	1.09 131	0.71 202	0.27 214	0.19 185	0.22 57	0.15 11	0.21 55	0.19 19

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 184	0.73 406	1.42 178	0.92 299	1.08 478	2.97 277	0.53 142	1.77 102	1.39 192	1.16 260	1.54 327	0.58 100	0.65 121	1.03 115	0.84 254	0.25 162	0.23 341	0.30 329	0.24 285	0.43 480	0.29 279

CREStereo	0.92 184	0.53 164	1.45 182	0.61 22	0.34 32	4.42 613	0.40 73	2.21 169	1.54 284	0.94 217	1.12 197	0.87 220	0.87 219	1.12 141	0.72 207	0.28 258	0.19 185	0.22 57	0.15 11	0.22 76	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 186	0.71 389	1.23 124	1.00 360	0.36 42	1.73 122	0.36 53	3.46 380	1.44 210	0.98 228	1.39 287	1.16 287	0.64 113	1.95 346	0.75 220	0.19 36	0.17 86	0.21 39	0.17 52	0.34 356	0.35 389

castereo++	0.93 186	0.56 208	1.26 134	0.92 299	0.73 327	2.48 209	1.00 485	2.99 314	1.03 130	0.68 109	1.41 294	1.92 423	0.59 96	1.26 194	0.44 48	0.25 162	0.19 185	0.28 270	0.19 142	0.23 87	0.23 155

IGEV-Stereo++	0.93 186	0.44 63	1.08 57	0.70 100	1.20 517	3.87 468	0.33 36	3.36 370	1.43 207	0.75 137	1.17 210	0.68 147	1.04 287	0.95 91	0.42 32	0.22 88	0.16 50	0.23 73	0.17 52	0.24 100	0.20 54

GCAP-Stereo	0.93 186	0.68 361	1.35 163	0.85 243	0.41 106	3.61 413	0.52 140	2.20 166	1.50 249	1.11 255	1.04 173	1.17 290	0.84 209	1.11 135	0.71 202	0.25 162	0.20 239	0.27 234	0.18 97	0.28 207	0.23 155

aanet-new	0.94 190	0.56 208	2.97 345	0.71 110	1.41 576	2.86 253	1.03 496	1.99 133	0.82 64	0.59 65	0.93 141	0.58 100	1.30 374	1.18 174	0.50 91	0.22 88	0.17 86	0.24 114	0.17 52	0.25 127	0.22 134

depthmonostereo	0.94 190	0.71 389	2.39 299	0.85 243	0.54 216	2.21 181	0.53 142	1.83 108	1.17 148	0.95 221	1.09 190	0.99 256	0.97 257	2.37 384	0.68 180	0.23 106	0.27 441	0.22 57	0.20 168	0.25 127	0.26 223

StereoAnything_RVC	0.94 190	2.66 668	2.20 276	0.76 166	0.34 32	1.18 45	0.39 65	2.31 191	0.69 22	0.51 20	0.34 8	0.32 4	0.89 232	1.57 271	0.35 2	0.32 379	0.16 50	0.23 73	0.15 11	3.31 694	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 190	0.72 395	2.56 313	0.64 49	0.59 254	1.90 137	0.75 295	2.71 275	1.40 196	0.91 210	1.04 173	0.85 214	0.82 202	1.14 149	0.78 233	0.35 436	0.29 468	0.25 155	0.27 360	0.45 501	0.29 279

IGEV-Stereo+	0.94 190	0.47 105	1.19 109	0.86 252	2.02 674	1.40 78	0.39 65	1.17 26	0.88 81	0.61 77	0.44 26	0.47 45	0.79 188	2.14 366	0.42 32	0.27 214	0.19 185	0.22 57	0.17 52	2.26 687	2.41 692

whm_eth	0.94 190	0.72 395	2.56 313	0.64 49	0.59 254	1.90 137	0.75 295	2.71 275	1.40 196	0.91 210	1.04 173	0.85 214	0.82 202	1.14 149	0.78 233	0.35 436	0.29 468	0.25 155	0.27 360	0.45 501	0.29 279

LoS_RVC	0.94 190	1.30 592	1.31 148	0.84 229	1.63 619	2.02 150	0.59 178	1.51 57	1.36 185	0.81 173	1.33 265	0.84 209	0.88 226	1.36 223	0.73 210	0.21 62	0.17 86	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 669

LoS	0.94 190	0.52 146	1.88 232	0.86 252	0.36 42	4.15 550	0.51 131	2.18 162	1.45 213	0.97 227	0.88 119	0.62 119	0.79 188	1.59 277	0.86 264	0.26 187	0.19 185	0.24 114	0.16 32	0.21 55	0.20 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 198	0.52 146	2.63 324	0.86 252	1.27 534	1.41 79	0.86 381	2.27 183	0.73 33	0.50 15	0.64 63	0.54 72	0.78 183	2.70 416	1.02 327	0.35 436	0.17 86	0.24 114	0.18 97	1.03 646	0.29 279

SCV	0.95 198	0.63 303	1.38 169	1.70 635	0.41 106	1.23 48	0.89 417	3.53 396	1.57 305	0.61 77	1.54 327	0.93 244	0.77 173	1.66 297	0.66 171	0.36 450	0.20 239	0.25 155	0.19 142	0.29 229	0.25 190

WCG-NET（raft）	0.95 198	0.55 193	1.20 116	0.84 229	0.31 17	1.44 85	1.01 488	1.55 64	2.37 520	1.64 327	1.42 296	2.38 481	1.01 274	1.29 206	0.76 227	0.22 88	0.19 185	0.22 57	0.20 168	0.25 127	0.21 99

anonymousdsp	0.95 198	0.69 364	1.27 141	0.83 217	0.52 203	4.54 636	0.84 367	1.76 98	1.24 160	0.76 152	1.06 184	0.78 192	0.77 173	1.67 302	0.69 191	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.21 192	0.31 278	0.26 223

IGEV-Stereo	0.95 198	0.69 364	1.27 141	0.84 229	0.52 203	4.54 636	0.84 367	1.76 98	1.24 160	0.75 137	1.06 184	0.79 197	0.77 173	1.68 304	0.69 191	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.21 192	0.31 278	0.26 223
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 203	0.48 115	1.09 66	0.97 337	0.45 141	4.54 636	0.83 360	3.32 362	1.37 186	0.75 137	0.89 126	0.76 188	0.80 195	0.92 84	0.53 110	0.26 187	0.18 137	0.26 200	0.20 168	0.28 207	0.21 99

tt45	0.96 203	0.48 115	1.19 109	0.89 271	0.66 293	3.91 473	0.76 299	1.90 120	1.26 168	0.70 116	1.30 252	0.71 168	0.63 110	2.59 408	0.74 217	0.22 88	0.17 86	0.28 270	0.23 254	0.27 185	0.27 243

DF	0.97 205	0.56 208	1.59 205	0.93 315	0.51 190	1.13 35	0.97 469	4.39 643	1.44 210	0.95 221	1.59 342	1.01 261	0.57 86	1.62 287	0.75 220	0.32 379	0.22 310	0.25 155	0.19 142	0.25 127	0.25 190

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 205	1.76 638	2.51 309	0.69 94	1.40 568	2.95 274	0.99 480	2.18 162	1.04 133	0.68 109	0.80 95	0.69 153	0.64 113	0.87 63	0.40 17	0.23 106	0.19 185	0.25 155	0.21 192	0.30 256	0.64 585

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 205	0.41 33	3.72 383	0.63 39	0.80 353	1.51 95	0.84 367	1.84 109	1.51 256	0.82 176	1.00 159	0.70 157	1.00 268	0.75 24	0.41 26	0.23 106	0.18 137	0.24 114	0.18 97	0.43 480	2.30 688

MSCF	0.97 205	0.82 467	1.26 134	0.88 263	0.40 98	3.17 306	0.88 409	2.79 292	1.39 192	1.32 275	1.19 213	0.58 100	1.33 379	1.28 201	0.64 158	0.25 162	0.19 185	0.25 155	0.25 308	0.28 207	0.32 337

999	0.97 205	0.48 115	1.24 131	1.03 386	0.64 278	3.25 327	0.92 444	1.40 46	1.39 192	0.71 121	1.68 372	0.70 157	0.66 128	3.03 430	0.89 280	0.23 106	0.19 185	0.25 155	0.21 192	0.25 127	0.29 279

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 205	0.41 33	3.70 382	0.63 39	0.80 353	1.51 95	0.84 367	1.84 109	1.51 256	0.82 176	1.00 159	0.70 157	1.00 268	0.75 24	0.41 26	0.23 106	0.18 137	0.24 114	0.18 97	0.43 480	2.30 688

DA	0.98 211	0.46 81	1.34 158	0.92 299	0.43 122	4.34 596	0.85 376	2.79 292	1.35 182	0.82 176	1.30 252	0.89 227	1.08 313	1.11 135	0.56 126	0.30 331	0.18 137	0.24 114	0.18 97	0.25 127	0.23 155

GGEV	0.98 211	0.46 81	1.34 158	0.92 299	0.43 122	4.34 596	0.85 376	2.79 292	1.35 182	0.82 176	1.30 252	0.89 227	1.08 313	1.11 135	0.56 126	0.30 331	0.18 137	0.24 114	0.18 97	0.25 127	0.23 155

ff7	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 229	0.52 203	4.55 641	0.86 381	1.62 76	1.24 160	0.75 137	1.03 168	0.70 157	0.77 173	1.84 330	0.68 180	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.21 192	0.31 278	0.27 243

ffff	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 229	0.52 203	4.55 641	0.86 381	1.62 76	1.24 160	0.75 137	1.03 168	0.70 157	0.77 173	1.84 330	0.68 180	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.21 192	0.31 278	0.27 243

11t	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 229	0.52 203	4.55 641	0.86 381	1.62 76	1.24 160	0.75 137	1.03 168	0.70 157	0.77 173	1.84 330	0.68 180	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.21 192	0.31 278	0.27 243

MIF-Stereo (partial)	0.98 211	0.55 193	2.83 338	0.71 110	1.03 459	1.08 32	0.49 125	2.55 244	1.66 347	0.79 165	1.20 215	0.80 199	0.90 235	1.61 285	1.56 471	0.36 450	0.24 378	0.33 419	0.25 308	0.40 426	0.28 266

ccc-4	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 229	0.52 203	4.55 641	0.86 381	1.62 76	1.24 160	0.75 137	1.03 168	0.70 157	0.77 173	1.84 330	0.68 180	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.21 192	0.31 278	0.27 243

CroCo-Stereo	0.98 211	0.87 489	3.44 368	0.87 258	0.53 214	0.49 3	0.50 127	3.99 512	1.49 243	0.81 173	1.25 238	1.00 259	0.75 160	1.10 132	1.09 344	0.24 134	0.21 278	0.24 114	0.19 142	0.35 377	0.27 243
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
CroCo-Stereo Lap2	0.99 219	0.89 493	2.55 312	0.99 351	1.80 655	0.54 4	0.46 112	3.10 329	1.24 160	1.07 246	1.21 220	1.05 270	0.78 183	1.26 194	1.08 341	0.27 214	0.23 341	0.27 234	0.21 192	0.43 480	0.34 375

PMTNet	0.99 219	0.48 115	1.73 216	0.62 31	0.56 230	4.20 578	0.43 96	1.88 114	1.58 309	1.00 230	1.05 180	0.78 192	0.98 264	1.50 257	0.85 257	1.21 671	0.20 239	0.23 73	0.15 11	0.22 76	0.19 19

GASTEREO	1.00 221	0.98 526	1.23 124	0.90 281	0.40 98	3.40 356	0.88 409	2.77 284	1.44 210	1.39 292	1.30 252	0.55 81	1.35 385	1.33 216	0.64 158	0.25 162	0.19 185	0.25 155	0.25 308	0.25 127	0.31 322

rvit_0105_6	1.00 221	0.93 507	2.21 278	0.92 299	0.55 225	1.52 99	0.79 327	2.41 204	2.96 617	0.76 152	0.72 77	1.02 263	0.75 160	1.42 239	0.81 245	0.40 495	0.43 588	0.34 438	0.31 457	0.43 480	0.34 375

rvit_stereo_ft	1.00 221	0.87 489	3.55 372	0.97 337	0.66 293	1.06 30	0.80 338	2.78 287	1.67 349	0.78 161	0.96 153	0.95 250	1.14 336	1.06 123	0.90 284	0.32 379	0.24 378	0.27 234	0.28 389	0.39 421	0.27 243

SMOE	1.01 224	0.55 193	1.47 188	0.81 191	0.47 164	2.40 200	1.30 558	1.89 117	1.31 176	1.36 283	1.73 388	1.05 270	1.36 388	1.23 184	1.13 356	0.43 527	0.24 378	0.59 625	0.29 419	0.32 313	0.32 337

MyStereo07	1.01 224	0.80 454	1.26 134	1.00 360	1.04 463	3.95 493	0.95 456	2.07 149	1.42 203	0.75 137	1.22 223	0.68 147	0.91 238	1.63 292	0.67 176	0.24 134	0.24 378	0.34 438	0.26 332	0.41 451	0.37 411

CES	1.01 224	0.55 193	1.74 219	0.92 299	2.15 678	2.15 172	0.50 127	2.01 136	1.45 213	0.76 152	1.02 162	0.61 112	0.47 43	1.29 206	0.79 239	0.22 88	0.17 86	0.24 114	0.14 2	0.63 578	2.29 687

TANstereo	1.01 224	0.55 193	1.73 216	0.76 166	0.36 42	4.04 523	0.38 63	1.48 54	1.62 335	2.03 441	2.10 518	0.84 209	0.93 245	0.98 101	0.62 151	0.28 258	0.36 535	0.23 73	0.20 168	0.25 127	0.46 501

GMStereo	1.01 224	1.00 530	2.86 341	0.83 217	0.45 141	1.47 89	0.57 162	1.89 117	2.11 457	1.52 305	1.24 230	0.87 220	0.74 157	1.58 272	0.94 309	0.40 495	0.21 278	0.30 329	0.30 441	0.47 518	0.36 395
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 229	0.49 125	1.54 198	0.83 217	0.55 225	4.01 517	0.31 27	1.63 81	1.99 421	1.63 324	2.13 528	0.84 209	0.65 121	0.88 69	0.70 197	0.27 214	0.15 24	0.23 73	1.22 684	0.24 100	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 230	0.85 483	3.13 353	0.84 229	0.38 82	1.17 43	0.42 90	3.54 397	1.47 227	1.08 247	2.17 535	1.48 348	0.57 86	1.37 229	0.74 217	0.23 106	0.18 137	0.28 270	0.21 192	0.32 313	0.24 174

XX-TBD	1.03 230	0.95 517	1.94 239	1.30 528	0.43 122	3.97 509	0.33 36	1.74 96	1.73 372	1.59 314	2.02 497	0.69 153	0.60 102	1.16 160	0.66 171	0.30 331	0.25 409	0.23 73	0.15 11	0.31 278	0.22 134

RT-Monster	1.05 232	0.53 164	2.62 322	0.83 217	1.40 568	2.96 275	0.47 118	2.81 296	1.83 397	1.21 267	1.22 223	0.93 244	0.83 207	1.36 223	0.60 142	0.21 62	0.20 239	0.23 73	0.18 97	0.21 55	0.29 279

xyz-stereo-finetune	1.05 232	0.62 295	1.46 183	0.59 16	0.36 42	3.48 377	0.81 350	2.69 273	1.74 378	0.94 217	1.21 220	0.91 234	0.78 183	2.53 403	1.28 406	0.24 134	0.24 378	0.26 200	0.23 254	0.30 256	0.23 155

FE-Mocha	1.06 234	0.74 417	2.45 305	0.97 337	0.69 313	1.57 102	0.40 73	2.92 306	1.47 227	1.82 368	1.81 432	1.62 366	0.88 226	1.36 223	0.78 233	0.29 289	0.20 239	0.35 459	0.31 457	0.26 162	0.33 358

EGLCR-Stereo	1.06 234	0.51 138	1.56 201	1.02 378	0.39 88	4.27 589	0.42 90	4.08 540	1.48 237	0.90 209	0.68 71	1.09 272	0.66 128	1.81 324	0.62 151	0.27 214	0.19 185	0.29 298	0.23 254	0.37 405	0.25 190

MC-Stereo	1.06 234	0.48 115	1.55 199	1.15 457	0.41 106	4.56 646	0.61 187	2.06 147	1.46 222	1.90 388	1.61 351	0.89 227	1.12 327	1.35 220	0.73 210	0.25 162	0.18 137	0.26 200	0.22 228	0.25 127	0.24 174

sCroCo_RVC	1.06 234	0.82 467	5.05 406	1.02 378	1.05 465	0.98 24	0.61 187	2.06 147	1.29 172	0.69 113	1.26 240	0.82 205	1.10 322	1.20 177	0.90 284	0.42 521	0.40 569	0.33 419	0.30 441	0.46 514	0.38 428

S0	1.07 238	0.59 248	1.52 193	0.91 292	0.93 421	2.53 218	0.95 456	2.15 159	1.05 136	1.26 271	2.11 522	1.11 277	1.45 422	1.15 156	1.11 350	0.94 657	0.31 492	0.37 489	0.33 478	0.33 335	0.31 322

SE	1.07 238	0.63 303	1.22 121	0.85 243	0.45 141	3.47 373	0.80 338	2.16 161	1.09 142	1.37 287	1.90 472	0.95 250	1.74 508	1.17 166	1.00 324	1.00 663	0.24 378	0.36 475	0.28 389	0.35 377	0.33 358

Anonymus123	1.07 238	0.73 406	4.10 392	0.80 187	0.51 190	4.91 685	0.72 265	2.50 229	1.00 125	0.85 195	0.57 52	0.72 171	0.48 47	1.01 110	0.90 284	0.26 187	0.22 310	0.24 114	0.29 419	0.25 127	0.25 190

rvit_0105_4	1.07 238	0.99 527	2.39 299	0.93 315	0.54 216	1.62 112	0.84 367	2.77 284	2.91 612	0.80 169	0.91 135	1.09 272	0.86 214	1.63 292	0.85 257	0.40 495	0.45 598	0.35 459	0.31 457	0.43 480	0.40 457

PStereo	1.08 242	1.10 552	1.37 168	0.73 134	0.52 203	1.69 118	0.97 469	1.91 122	1.14 145	1.23 268	0.55 47	0.63 126	1.81 523	1.44 243	1.19 373	0.88 654	0.90 675	0.53 605	0.49 601	1.06 649	1.54 672

DN	1.08 242	0.54 182	3.15 355	0.90 281	1.00 453	3.37 348	0.48 123	2.59 258	1.45 213	0.95 221	0.82 104	1.32 321	0.73 151	1.86 337	0.64 158	0.30 331	0.26 429	0.28 270	0.24 285	0.34 356	0.32 337

quiztm	1.09 244	0.79 449	1.33 157	0.77 173	1.50 592	2.48 209	0.76 299	3.65 414	1.55 292	1.65 331	1.80 419	1.18 294	0.64 113	1.17 166	1.07 338	0.30 331	0.17 86	0.23 73	0.20 168	0.36 391	0.28 266

MM-Stereo_test3	1.09 244	0.59 248	1.55 199	1.73 639	1.18 502	1.91 139	0.86 381	3.52 392	1.76 382	1.25 269	1.86 457	1.10 275	0.69 138	1.32 215	0.86 264	0.27 214	0.23 341	0.27 234	0.22 228	0.34 356	0.30 309

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 244	3.30 678	2.61 319	0.82 204	0.38 82	1.27 57	0.62 202	1.51 57	1.29 172	0.91 210	0.92 138	0.65 135	0.57 86	1.08 128	0.59 139	1.55 685	0.15 24	0.32 383	0.28 389	1.10 657	1.98 684

iRaftStereo_RVC	1.09 244	0.70 375	1.39 171	0.95 325	0.45 141	3.83 451	0.42 90	2.37 200	1.58 309	1.69 339	1.76 404	1.80 402	0.83 207	1.50 257	0.98 319	0.28 258	0.18 137	0.29 298	0.26 332	0.30 256	0.31 322

RAFT-Stereo-weight	1.11 248	0.48 115	1.22 121	0.99 351	0.42 115	4.17 566	0.80 338	3.60 405	1.50 249	1.97 411	1.50 315	1.30 319	0.65 121	1.24 187	0.85 257	0.25 162	0.19 185	0.26 200	0.22 228	0.27 185	0.23 155

11t1	1.11 248	0.53 164	1.80 225	1.55 613	0.65 286	2.20 180	0.60 182	3.66 418	1.49 243	1.60 315	1.26 240	1.03 265	1.35 385	1.72 311	0.97 316	0.28 258	0.31 492	0.29 298	0.23 254	0.30 256	0.34 375

rvit_0105_5	1.13 250	0.93 507	2.60 316	0.91 292	0.56 230	1.92 141	0.91 430	3.02 319	2.63 571	0.95 221	1.20 215	1.18 294	0.93 245	1.51 260	0.93 307	0.40 495	0.43 588	0.37 489	0.35 504	0.42 470	0.44 483

GMOStereo	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 147	0.44 133	3.05 285	0.91 430	2.78 287	1.45 213	2.37 555	1.52 318	1.53 352	1.05 293	1.17 166	0.92 298	0.25 162	0.19 185	0.35 459	0.28 389	0.34 356	0.26 223

error version	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 147	0.44 133	3.05 285	0.91 430	2.78 287	1.45 213	2.37 555	1.52 318	1.53 352	1.05 293	1.17 166	0.92 298	0.25 162	0.19 185	0.35 459	0.28 389	0.34 356	0.26 223

test-v	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 147	0.44 133	3.05 285	0.91 430	2.78 287	1.45 213	2.37 555	1.52 318	1.53 352	1.05 293	1.17 166	0.92 298	0.25 162	0.19 185	0.35 459	0.28 389	0.34 356	0.26 223

test-2	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 147	0.44 133	3.05 285	0.91 430	2.78 287	1.45 213	2.37 555	1.52 318	1.53 352	1.05 293	1.17 166	0.92 298	0.25 162	0.19 185	0.35 459	0.28 389	0.34 356	0.26 223

Lsterematch	1.15 255	0.84 477	4.02 391	0.80 187	0.39 88	1.68 117	0.68 239	2.01 136	2.02 428	1.58 313	2.02 497	1.35 326	1.40 399	1.41 236	1.10 345	0.28 258	0.16 50	0.29 298	0.22 228	0.29 229	0.37 411

HUF	1.15 255	0.64 316	8.62 447	0.90 281	0.35 37	1.35 73	0.78 319	1.97 131	1.50 249	0.63 93	1.52 318	0.83 207	0.66 128	1.28 201	0.63 155	0.29 289	0.23 341	0.26 200	0.17 52	0.23 87	0.25 190

tg	1.15 255	0.67 353	1.31 148	0.94 322	0.54 216	4.02 519	0.41 80	2.96 311	1.59 324	1.69 339	1.85 454	1.84 414	0.97 257	1.78 318	0.83 251	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.26 332	0.29 229	0.27 243

Selective-RAFT	1.15 255	0.46 81	1.64 209	0.99 351	0.45 141	4.17 566	0.51 131	3.21 340	1.69 359	1.12 256	1.34 271	1.45 345	1.40 399	2.08 358	0.94 309	0.41 510	0.20 239	0.24 114	0.23 254	0.27 185	0.25 190

x	1.15 255	0.57 221	1.53 195	1.44 584	0.67 300	1.94 142	0.97 469	3.87 468	1.57 305	1.61 320	1.28 248	1.58 360	1.22 355	1.93 343	1.04 332	0.28 258	0.30 483	0.34 438	0.29 419	0.32 313	0.31 322

xyz-stereo-finetune2	1.16 260	0.63 303	1.50 190	0.57 10	0.36 42	3.47 373	0.65 221	2.70 274	1.23 158	0.88 204	1.75 395	0.91 234	1.76 510	3.54 441	1.74 507	0.24 134	0.22 310	0.30 329	0.27 360	0.31 278	0.26 223

rvit_stereo_0075_2	1.18 261	0.74 417	2.66 328	0.90 281	1.27 534	2.51 213	0.69 250	2.25 178	2.06 441	1.40 294	1.86 457	1.46 347	0.84 209	1.42 239	0.94 309	0.46 553	0.40 569	0.48 571	0.38 539	0.46 514	0.51 533

AE-Stereo	1.18 261	0.60 266	2.05 254	1.10 424	0.60 257	4.39 604	0.72 265	3.74 438	1.62 335	1.10 251	1.90 472	1.01 261	0.92 242	1.45 248	0.82 247	0.28 258	0.22 310	0.28 270	0.28 389	0.26 162	0.22 134

S	1.19 263	0.55 193	1.36 165	0.68 86	1.06 468	4.10 539	0.80 338	2.39 201	1.30 174	1.69 339	2.19 539	1.36 328	1.73 506	1.17 166	1.03 329	0.45 544	0.28 456	0.47 562	0.45 584	0.36 391	0.33 358

test-3	1.19 263	0.52 146	2.00 248	1.01 367	0.42 115	1.95 143	0.91 430	4.35 632	1.47 227	2.24 519	1.16 208	2.06 449	0.79 188	2.68 414	0.76 227	0.27 214	0.18 137	0.28 270	0.26 332	0.26 162	0.25 190

test_1	1.19 263	0.52 146	2.00 248	1.01 367	0.42 115	1.95 143	0.90 422	4.36 637	1.47 227	2.17 491	1.16 208	2.06 449	0.78 183	2.68 414	0.76 227	0.27 214	0.18 137	0.28 270	0.26 332	0.26 162	0.25 190

test_3	1.19 263	0.51 138	2.08 266	0.99 351	0.41 106	2.05 159	0.87 402	4.40 646	1.42 203	1.99 418	1.18 211	2.03 443	0.79 188	2.70 416	0.75 220	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.29 419	0.30 256	0.27 243

raftrobust	1.19 263	0.72 395	2.30 290	1.26 506	1.31 541	3.55 399	0.68 239	2.75 281	1.47 227	2.21 510	1.38 285	1.17 290	1.22 355	1.20 177	1.11 350	0.28 258	0.24 378	0.21 39	0.19 142	0.25 127	0.28 266

RALCasStereoNet	1.19 263	1.02 532	2.06 263	1.12 435	1.14 493	3.08 292	0.70 260	2.99 314	1.73 372	1.34 278	1.68 372	1.18 294	0.91 238	2.16 368	1.00 324	0.30 331	0.26 429	0.24 114	0.21 192	0.29 229	0.30 309

MIM_Stereo	1.20 269	0.78 445	3.30 363	1.05 390	0.43 122	3.04 282	0.60 182	2.46 221	1.51 256	1.60 315	1.58 338	1.82 408	1.29 370	2.00 350	1.07 338	0.24 134	0.24 378	0.28 270	0.25 308	0.27 185	0.27 243

R-Stereo Train	1.20 269	0.58 238	1.81 226	0.99 351	0.67 300	3.78 441	0.90 422	4.09 542	1.51 256	2.16 487	1.71 383	1.13 281	0.94 248	1.40 231	0.91 293	0.30 331	0.24 378	0.26 200	0.21 192	0.26 162	0.25 190

RAFT-Stereo	1.20 269	0.58 238	1.81 226	0.99 351	0.67 300	3.78 441	0.90 422	4.09 542	1.51 256	2.16 487	1.71 383	1.13 281	0.94 248	1.40 231	0.91 293	0.30 331	0.24 378	0.26 200	0.21 192	0.26 162	0.25 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod_eth	1.21 272	0.56 208	1.31 148	0.99 351	1.50 592	1.26 55	0.57 162	1.85 111	1.35 182	0.99 229	3.16 640	1.24 307	1.50 437	2.50 392	0.60 142	3.48 702	0.25 409	0.30 329	0.22 228	0.31 278	0.23 155

model_zeroshot	1.21 272	0.60 266	3.55 372	1.05 390	0.57 242	3.46 370	0.63 207	2.73 278	1.55 292	2.05 446	1.38 285	1.50 351	0.82 202	1.69 306	0.87 271	0.29 289	0.23 341	0.30 329	0.23 254	0.27 185	0.32 337

RCA-Stereo	1.21 272	0.52 146	1.58 204	0.90 281	0.46 154	4.68 662	0.79 327	4.13 552	1.74 378	1.92 395	1.80 419	0.94 249	1.48 430	1.14 149	0.70 197	0.27 214	0.18 137	0.25 155	0.19 142	0.25 127	0.23 155

raft+_RVC	1.21 272	0.83 471	2.61 319	1.35 553	0.97 432	3.60 409	0.76 299	3.23 345	1.51 256	1.33 276	1.67 369	1.03 265	1.10 322	1.87 338	0.92 298	0.24 134	0.22 310	0.25 155	0.24 285	0.26 162	0.25 190

AnonymousM	1.22 276	1.32 598	0.97 20	0.88 263	0.56 230	4.03 521	0.69 250	2.41 204	1.68 352	1.48 301	1.31 261	1.15 286	1.00 268	1.18 174	0.73 210	0.32 379	0.40 569	2.07 693	1.70 695	0.24 100	0.22 134

LL-Strereo2	1.23 277	0.85 483	2.38 298	0.93 315	0.68 306	3.72 429	1.37 573	2.54 243	1.99 421	1.75 356	1.40 291	1.82 408	0.73 151	1.40 231	0.99 322	0.31 356	0.23 341	0.55 615	0.35 504	0.29 229	0.24 174

ROB_FTStereo_v2	1.23 277	0.66 342	2.02 250	0.75 147	0.37 63	4.67 661	0.76 299	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.46 301	1.78 392	1.14 336	2.08 358	0.88 276	0.48 567	0.22 310	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

CRE-IMP	1.23 277	0.61 286	2.14 271	0.82 204	0.39 88	4.54 636	0.83 360	2.63 264	1.55 292	1.95 405	1.46 301	1.87 419	0.96 252	1.48 254	1.33 417	0.45 544	0.21 278	0.31 360	0.26 332	0.41 451	0.31 322

RAFT	1.23 277	0.84 477	2.05 254	0.96 330	0.47 164	1.80 129	0.94 452	3.18 339	1.46 222	1.60 315	1.71 383	3.04 557	1.59 459	1.64 294	1.32 413	0.38 475	0.24 378	0.40 517	0.32 470	0.40 426	0.35 389

test-1	1.23 277	0.65 330	1.88 232	0.96 330	0.52 203	3.84 456	0.62 202	4.01 516	1.47 227	1.93 399	1.78 413	1.83 411	0.92 242	1.19 176	1.28 406	0.26 187	0.29 468	0.31 360	0.24 285	0.29 229	0.36 395

rvit_0105_3	1.24 282	0.93 507	2.84 339	0.97 337	0.58 251	2.38 196	1.08 514	3.26 350	2.53 556	1.18 261	1.40 291	1.24 307	1.04 287	1.73 312	0.97 316	0.44 534	0.44 593	0.40 517	0.42 572	0.42 470	0.50 525

PSM-adaLoss	1.24 282	0.65 330	2.03 251	0.75 147	0.37 63	4.68 662	0.73 273	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.47 306	1.78 392	1.13 329	2.18 372	0.87 271	0.48 567	0.23 341	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

rafts_anoy	1.24 282	0.80 454	3.61 378	1.17 467	1.20 517	3.00 278	0.61 187	3.17 337	1.58 309	1.37 287	1.26 240	1.19 299	1.12 327	1.78 318	1.25 395	0.32 379	0.23 341	0.32 383	0.32 470	0.31 278	0.30 309

DIP-Stereo	1.24 282	0.69 364	1.77 222	0.65 62	0.61 262	4.29 591	0.58 172	4.44 652	2.53 556	1.98 413	1.33 265	0.91 234	0.86 214	1.25 193	1.25 395	0.36 450	0.23 341	0.32 383	0.23 254	0.32 313	0.29 279
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 286	0.56 208	2.05 254	1.05 390	0.93 421	2.86 253	0.55 152	3.23 345	1.34 179	1.55 308	1.07 187	3.56 610	2.03 546	1.29 206	1.00 324	0.28 258	0.27 441	0.34 438	0.21 192	0.41 451	0.43 477

Patchmatch Stereo++	1.25 286	0.65 330	2.06 263	0.75 147	0.37 63	4.68 662	0.76 299	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.47 306	1.78 392	1.14 336	2.44 386	0.90 284	0.48 567	0.23 341	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279
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
ROB_FTStereo	1.25 286	0.66 342	2.14 271	0.75 147	0.37 63	4.65 658	0.77 312	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.47 306	1.78 392	1.13 329	2.26 381	0.86 264	0.47 562	0.22 310	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

HUI-Stereo	1.25 286	0.66 342	2.33 293	0.75 147	0.37 63	4.68 662	0.78 319	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.46 301	1.79 399	1.13 329	2.17 370	0.85 257	0.48 567	0.23 341	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

iRAFT	1.25 286	0.65 330	2.06 263	0.75 147	0.37 63	4.68 662	0.76 299	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.47 306	1.78 392	1.14 336	2.44 386	0.90 284	0.48 567	0.23 341	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

RAFT-IKP	1.25 286	0.66 342	2.23 283	0.75 147	0.37 63	4.64 656	0.74 285	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.47 306	1.78 392	1.13 329	2.22 378	0.92 298	0.48 567	0.22 310	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 286	0.72 395	1.74 219	1.05 390	0.36 42	4.13 546	0.42 90	2.95 309	2.84 608	2.02 437	2.40 580	1.61 365	1.11 326	1.26 194	0.97 316	0.21 62	0.15 24	0.26 200	0.23 254	0.29 229	0.23 155

FACV-RUCA	1.26 293	0.65 330	2.21 278	1.06 396	1.50 592	2.69 235	1.15 531	3.05 322	1.87 401	1.36 283	1.99 492	1.03 265	1.15 344	1.36 223	1.10 345	0.41 510	0.41 578	0.73 658	0.41 565	0.61 572	0.41 463

CAS	1.26 293	0.40 22	1.46 183	2.97 693	1.61 615	4.13 546	0.73 273	1.78 103	1.49 243	0.83 188	1.10 193	0.59 105	0.53 70	1.26 194	0.80 240	2.99 696	0.13 1	0.21 39	0.13 1	0.31 278	1.72 677

anonymousdsp2	1.26 293	0.60 266	3.74 384	1.02 378	0.41 106	3.60 409	0.72 265	3.68 423	1.47 227	1.37 287	1.56 335	1.83 411	1.01 274	2.00 350	0.66 171	0.29 289	0.20 239	0.28 270	0.20 168	0.32 313	0.29 279

dd	1.26 293	1.15 564	2.47 306	0.92 299	0.49 183	4.35 599	0.75 295	1.92 124	2.11 457	1.44 298	1.24 230	1.19 299	1.05 293	1.78 318	1.70 499	0.57 606	0.34 521	0.35 459	0.33 478	0.60 567	0.46 501

iGMRVC	1.26 293	0.66 342	2.14 271	0.75 147	0.37 63	4.66 659	0.74 285	2.53 234	1.58 309	1.99 418	1.46 301	1.78 392	1.14 336	2.46 388	0.92 298	0.48 567	0.23 341	0.32 383	0.27 360	0.40 426	0.29 279

Weightmod	1.27 298	0.83 471	1.39 171	0.93 315	0.85 389	3.94 487	0.59 178	1.67 86	1.22 157	1.12 256	3.44 652	1.65 369	1.40 399	2.94 426	1.48 449	0.44 534	0.37 547	0.29 298	0.25 308	0.31 278	0.22 134

fast-iter	1.27 298	0.90 495	2.33 293	1.10 424	0.68 306	2.92 264	0.45 107	2.49 225	1.76 382	2.13 470	1.65 365	2.42 489	1.84 528	1.58 272	1.61 481	0.26 187	0.16 50	0.28 270	0.29 419	0.26 162	0.25 190

CoSv	1.27 298	0.90 495	2.33 293	1.10 424	0.68 306	2.92 264	0.45 107	2.49 225	1.76 382	2.13 470	1.65 365	2.42 489	1.84 528	1.58 272	1.61 481	0.26 187	0.16 50	0.28 270	0.29 419	0.26 162	0.25 190

mmm	1.27 298	0.58 238	2.20 276	1.41 577	0.68 306	2.39 198	0.85 376	3.90 479	1.63 338	2.20 501	1.84 446	1.28 314	1.50 437	1.91 342	0.89 280	0.31 356	0.27 441	0.45 552	0.37 526	0.38 410	0.34 375

NRIStereo	1.28 302	0.61 286	1.67 210	1.15 457	0.38 82	4.73 675	0.90 422	2.42 208	1.50 249	1.93 399	1.33 265	1.75 386	1.22 355	2.96 427	1.33 417	0.46 553	0.22 310	0.29 298	0.26 332	0.30 256	0.28 266

RALAANet	1.28 302	1.08 548	3.21 357	1.25 499	0.94 424	1.44 85	0.69 250	3.15 334	2.57 564	2.01 432	1.80 419	1.29 317	1.05 293	2.00 350	1.48 449	0.27 214	0.20 239	0.27 234	0.24 285	0.40 426	0.27 243

CASS	1.29 304	0.66 342	2.62 322	0.95 325	0.66 293	2.84 249	0.69 250	3.00 316	1.79 387	2.57 588	1.95 481	1.39 335	1.55 455	1.59 277	1.06 335	0.50 583	0.28 456	0.34 438	0.28 389	0.46 514	0.63 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 305	0.60 266	5.57 415	0.88 263	0.75 334	3.04 282	0.90 422	2.68 271	1.33 178	1.48 301	1.07 187	2.78 535	0.88 226	1.29 206	0.85 257	0.31 356	0.22 310	0.35 459	0.20 168	0.45 501	0.37 411

qqq	1.30 305	0.57 221	1.67 210	1.15 457	0.51 190	2.18 176	0.91 430	3.98 508	1.53 275	1.50 304	1.24 230	1.79 399	1.34 382	4.66 470	0.98 319	0.28 258	0.31 492	0.33 419	0.33 478	0.33 335	0.32 337

test_4	1.30 305	0.50 129	6.16 419	0.84 229	0.45 141	1.61 110	1.12 525	2.14 157	1.42 203	1.52 305	2.31 570	1.84 414	0.79 188	2.52 401	1.19 373	0.27 214	0.17 86	0.29 298	0.29 419	0.29 229	0.25 190

s12784h	1.31 308	0.45 69	2.41 302	0.71 110	0.35 37	4.42 613	0.50 127	4.22 577	2.73 583	2.01 432	2.48 586	0.91 234	0.96 252	2.01 353	0.70 197	0.29 289	0.18 137	0.24 114	0.16 32	0.27 185	0.18 7

AFF-stereo	1.31 308	0.77 438	1.46 183	1.10 424	0.45 141	3.93 481	0.48 123	2.92 306	2.92 614	1.90 388	2.21 544	2.11 456	1.52 444	1.93 343	1.12 354	0.21 62	0.16 50	0.25 155	0.25 308	0.29 229	0.20 54

Pruner-Stereo	1.32 310	0.59 248	2.11 269	1.79 649	0.47 164	4.73 675	0.79 327	2.53 234	1.72 370	2.47 570	1.58 338	1.48 348	1.03 279	1.66 297	1.47 446	0.44 534	0.21 278	0.34 438	0.30 441	0.30 256	0.39 435

Hybrid-DGEV-03	1.34 311	0.70 375	2.74 336	1.00 360	0.52 203	3.99 512	0.99 480	3.22 342	1.64 340	2.15 481	3.31 648	1.37 333	1.07 307	1.29 206	1.22 385	0.26 187	0.18 137	0.32 383	0.24 285	0.28 207	0.24 174

ToySt	1.35 312	0.72 395	3.65 380	1.01 367	0.50 188	3.31 342	1.01 488	3.46 380	1.73 372	1.30 273	1.55 331	2.07 452	1.47 428	1.88 339	1.40 427	0.27 214	0.27 441	0.30 329	0.32 470	0.42 470	0.39 435

DisPM	1.36 313	0.55 193	2.39 299	1.54 608	0.51 190	4.59 649	0.79 327	2.50 229	1.88 403	2.50 573	1.83 441	1.45 345	1.01 274	2.71 418	0.93 307	0.46 553	0.20 239	0.32 383	0.31 457	0.31 278	0.44 483

sAnonymous2	1.37 314	1.22 581	9.79 461	0.92 299	0.88 404	1.23 48	0.61 187	2.56 246	1.69 359	0.85 195	1.02 162	0.73 178	1.23 360	0.98 101	0.78 233	0.29 289	0.25 409	0.31 360	0.30 441	1.06 649	0.71 600

CroCo_RVC	1.37 314	1.22 581	9.79 461	0.92 299	0.88 404	1.23 48	0.61 187	2.56 246	1.69 359	0.85 195	1.02 162	0.73 178	1.23 360	0.98 101	0.78 233	0.29 289	0.25 409	0.31 360	0.30 441	1.06 649	0.71 600

GES	1.38 316	0.64 316	2.61 319	1.09 414	0.57 242	4.30 593	1.02 493	3.86 465	1.51 256	1.72 349	1.74 391	1.28 314	1.77 512	1.62 287	1.61 481	0.39 487	0.27 441	0.33 419	0.30 441	0.41 451	0.47 506

Any-RAFT	1.40 317	0.53 164	2.78 337	1.09 414	0.64 278	4.41 611	0.81 350	3.97 505	2.78 590	1.99 418	1.34 271	2.36 478	1.56 458	1.56 267	0.75 220	0.27 214	0.20 239	0.25 155	0.18 97	0.25 127	0.28 266

UDGNet	1.40 317	1.52 622	2.22 281	1.38 571	0.62 271	4.39 604	0.68 239	1.80 105	2.18 471	1.34 278	1.18 211	0.99 256	1.00 268	2.16 368	1.19 373	1.09 665	0.34 521	1.30 683	0.98 671	1.10 657	0.58 566

GMStereo_Zeroshot	1.41 319	1.21 575	3.33 365	1.29 521	0.72 322	3.35 346	0.53 142	2.58 257	1.68 352	2.35 551	1.56 335	2.42 489	0.96 252	2.50 392	1.16 364	0.45 544	0.23 341	0.40 517	0.24 285	0.79 625	0.33 358

TestStereo_HL2	1.42 320	0.76 434	3.87 388	1.08 407	0.63 275	2.59 226	0.62 202	3.27 352	2.22 475	1.34 278	1.33 265	1.14 285	0.91 238	5.97 500	1.24 391	0.25 162	0.20 239	0.23 73	0.19 142	0.27 185	0.24 174

GGDA	1.42 320	0.77 438	2.96 344	1.09 414	0.54 216	3.04 282	0.58 172	3.26 350	2.25 485	1.34 278	1.35 274	1.13 281	0.98 264	6.44 514	1.15 359	0.24 134	0.19 185	0.24 114	0.20 168	0.29 229	0.25 190

TestStereo-Hl	1.43 322	0.66 342	2.69 330	1.02 378	0.48 173	3.12 300	0.75 295	3.60 405	2.23 479	1.66 333	1.31 261	1.33 322	1.15 344	6.24 510	0.88 276	0.25 162	0.20 239	0.26 200	0.21 192	0.28 207	0.25 190

Selective-IGEV-i1	1.43 322	0.59 248	2.42 304	1.15 457	1.07 475	3.82 450	1.09 518	3.79 447	2.11 457	1.62 322	1.91 474	2.65 517	1.22 355	1.80 322	1.12 354	0.32 379	0.27 441	0.46 558	0.54 622	0.31 278	0.39 435

rvit_105_1	1.43 322	0.90 495	3.27 361	1.08 407	0.68 306	2.79 242	1.27 553	3.52 392	2.35 511	1.38 291	1.54 327	1.28 314	1.14 336	2.91 422	1.40 427	0.54 600	0.47 612	0.45 552	0.59 634	0.44 492	0.58 566

RAFT-Test	1.44 325	0.59 248	6.10 418	1.01 367	0.69 313	2.90 258	0.80 338	3.68 423	1.70 364	1.85 372	1.68 372	3.15 567	1.03 279	1.20 177	0.99 322	0.27 214	0.22 310	0.25 155	0.23 254	0.27 185	0.25 190

DCRE	1.44 325	0.74 417	3.50 371	1.13 443	0.72 322	1.78 127	0.67 228	2.14 157	1.56 299	1.99 418	8.09 690	1.73 384	1.07 307	1.24 187	0.83 251	0.23 106	0.25 409	0.26 200	0.26 332	0.28 207	0.30 309

AdaStereo	1.45 327	0.83 471	2.34 296	1.28 517	0.81 359	3.21 314	1.14 530	4.20 568	2.46 544	2.05 446	1.77 410	2.48 499	1.18 348	1.71 310	1.44 436	0.43 527	0.25 409	0.43 540	0.28 389	0.44 492	0.34 375
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.
aanet-new-78k	1.46 328	0.57 221	14.51 531	0.74 142	0.34 32	3.31 342	0.68 239	2.34 196	0.72 27	0.58 56	0.88 119	0.50 54	1.06 302	1.42 239	0.45 55	0.19 36	0.15 24	0.25 155	0.17 52	0.24 100	0.20 54

BSDual-CNN	1.46 328	0.59 248	1.94 239	0.87 258	0.85 389	4.16 561	1.16 533	4.48 658	1.88 403	2.93 629	1.83 441	2.60 510	1.31 376	1.60 279	1.21 382	0.34 415	0.25 409	0.31 360	0.28 389	0.35 377	0.33 358

PFNet+	1.46 328	0.57 221	2.84 339	0.92 299	0.47 164	4.64 656	0.84 367	2.46 221	1.99 421	2.14 473	1.64 358	1.34 324	1.03 279	4.68 472	1.23 389	0.45 544	0.33 508	0.37 489	0.39 547	0.32 313	0.49 518

ACVNet	1.46 328	0.64 316	3.56 374	0.93 315	0.85 389	4.22 579	0.80 338	2.85 299	2.08 444	1.78 360	1.88 461	3.10 562	1.46 426	1.33 216	1.89 525	0.29 289	0.26 429	0.30 329	0.26 332	0.39 421	0.27 243

psmg	1.47 332	0.59 248	1.94 239	0.92 299	0.85 389	4.30 593	1.42 585	4.10 549	1.88 403	2.64 605	2.09 517	2.60 510	1.31 376	1.60 279	1.21 382	0.34 415	0.27 441	0.33 419	0.34 488	0.36 391	0.34 375

BUS	1.49 333	0.59 248	1.94 239	0.87 258	0.85 389	4.50 629	0.76 299	4.48 658	1.88 403	2.93 629	1.83 441	3.63 613	0.97 257	1.60 279	1.17 368	0.34 415	0.25 409	0.31 360	0.28 389	0.35 377	0.33 358

Hybrid-DGEV-2	1.55 334	1.43 614	3.19 356	1.16 464	0.51 190	4.15 550	0.54 151	4.28 605	2.22 475	2.06 451	1.37 281	2.37 479	1.61 466	3.24 433	1.15 359	0.25 162	0.24 378	0.30 329	0.26 332	0.29 229	0.28 266

plain	1.55 334	0.69 364	13.59 509	0.65 62	0.73 327	1.66 116	0.57 162	3.17 337	1.94 415	0.77 157	1.24 230	0.80 199	0.86 214	1.60 279	0.96 315	0.33 399	0.21 278	0.32 383	0.25 308	0.42 470	0.28 266

LCNet	1.55 334	0.54 182	1.88 232	0.99 351	0.55 225	3.60 409	1.21 547	2.86 302	1.53 275	2.18 493	1.74 391	1.43 344	4.17 653	3.62 444	0.87 271	0.29 289	0.20 239	0.28 270	0.77 656	0.47 518	1.85 680

DeepStereo_RVC	1.55 334	0.63 303	3.32 364	0.77 173	0.42 115	4.49 626	0.72 265	2.50 229	1.58 309	2.02 437	1.81 432	1.54 356	6.38 689	1.73 312	1.19 373	0.46 553	0.22 310	0.29 298	0.28 389	0.35 377	0.38 428

acv_ft	1.55 334	0.64 316	3.29 362	1.14 444	2.01 671	2.93 269	0.97 469	3.81 452	2.08 444	2.22 512	1.88 461	3.10 562	1.66 490	1.33 216	2.22 567	0.29 289	0.26 429	0.30 329	0.26 332	0.39 421	0.27 243

TestStereo1	1.56 339	0.81 460	2.32 291	1.61 623	0.64 278	4.13 546	1.36 568	3.79 447	3.20 645	1.60 315	2.57 598	1.39 335	2.15 559	2.51 396	1.30 410	0.29 289	0.20 239	0.34 438	0.25 308	0.40 426	0.36 395

SA-5K	1.56 339	0.81 460	2.32 291	1.61 623	0.64 278	4.13 546	1.36 568	3.79 447	3.20 645	1.60 315	2.57 598	1.39 335	2.15 559	2.51 396	1.30 410	0.29 289	0.20 239	0.34 438	0.25 308	0.40 426	0.36 395

UCFNet_RVC	1.57 341	0.84 477	3.25 359	1.36 559	1.40 568	4.07 531	1.01 488	2.68 271	1.50 249	2.11 463	1.88 461	2.37 479	1.50 437	3.41 438	1.42 433	0.36 450	0.28 456	0.52 600	0.40 558	0.53 541	0.43 477

NF-Stereo	1.58 342	0.61 286	2.66 328	2.26 676	0.47 164	4.68 662	0.67 228	3.31 357	1.48 237	2.11 463	1.59 342	1.36 328	1.09 316	6.08 506	1.20 378	0.40 495	0.20 239	0.36 475	0.34 488	0.31 278	0.36 395

OCTAStereo	1.58 342	0.61 286	2.72 332	2.27 679	0.46 154	4.68 662	0.67 228	3.30 356	1.48 237	2.11 463	1.59 342	1.36 328	1.09 316	6.02 503	1.21 382	0.41 510	0.20 239	0.36 475	0.34 488	0.31 278	0.37 411

RE-Stereo	1.58 342	0.61 286	2.72 332	2.26 676	0.46 154	4.68 662	0.68 239	3.31 357	1.48 237	2.11 463	1.59 342	1.36 328	1.09 316	6.01 501	1.22 385	0.41 510	0.20 239	0.36 475	0.34 488	0.31 278	0.37 411

TVStereo	1.58 342	0.61 286	2.72 332	2.26 676	0.46 154	4.68 662	0.68 239	3.31 357	1.48 237	2.11 463	1.59 342	1.36 328	1.09 316	6.01 501	1.22 385	0.41 510	0.20 239	0.36 475	0.34 488	0.31 278	0.37 411

Gwc-CoAtRS	1.58 342	0.57 221	11.69 488	1.01 367	0.60 257	2.53 218	0.64 211	2.36 198	1.56 299	1.80 365	1.47 306	2.74 525	1.18 348	1.12 141	0.90 284	0.27 214	0.21 278	0.25 155	0.22 228	0.27 185	0.23 155

KYRaft	1.59 347	0.52 146	1.73 216	0.95 325	0.49 183	4.38 602	1.79 622	2.43 213	1.51 256	2.49 572	2.98 626	2.00 439	3.41 633	2.14 366	0.82 247	0.30 331	0.21 278	0.33 419	0.46 587	0.35 377	2.45 695

Reg-Stereo(zero)	1.60 348	0.42 45	10.69 475	0.89 271	0.68 306	3.27 332	0.47 118	2.27 183	1.54 284	1.48 301	1.24 230	2.55 505	2.68 598	1.48 254	1.10 345	0.19 36	0.19 185	0.22 57	0.18 97	0.24 100	0.26 223

HCRNet	1.60 348	0.56 208	2.47 306	0.78 179	1.36 558	4.11 541	0.71 262	3.57 401	2.79 592	1.75 356	1.61 351	1.58 360	1.41 407	5.79 496	1.56 471	0.34 415	0.28 456	0.36 475	0.29 419	0.33 335	0.37 411

AIO-test2	1.61 350	1.30 592	3.40 367	1.16 464	1.31 541	3.18 309	0.74 285	4.06 533	1.52 268	1.72 349	2.21 544	0.78 192	0.74 157	3.64 446	0.95 314	3.64 705	0.26 429	0.35 459	0.42 572	0.37 405	0.33 358

Prome-Stereo	1.61 350	0.55 193	1.71 214	0.98 345	0.60 257	4.41 611	1.82 626	3.03 320	1.53 275	2.18 493	3.45 653	1.72 383	3.49 639	2.23 379	1.08 341	0.29 289	0.20 239	0.26 200	0.25 308	0.34 356	2.16 686

test_sample1	1.62 352	0.55 193	1.88 232	1.44 584	0.79 350	2.27 186	0.64 211	4.00 514	1.82 390	1.87 378	1.35 274	1.57 358	1.62 470	9.55 588	1.24 391	0.30 331	0.27 441	0.31 360	0.28 389	0.32 313	0.32 337

RAFT+CT+SA	1.62 352	0.72 395	7.42 430	0.97 337	1.42 580	4.04 523	0.94 452	3.90 479	1.61 329	1.61 320	1.63 356	1.33 322	1.18 348	2.73 420	1.10 345	0.27 214	0.19 185	0.31 360	0.34 488	0.33 335	0.33 358

SA	1.62 352	0.75 428	3.78 387	1.07 399	0.43 122	4.26 584	1.36 568	4.45 655	3.12 634	1.63 324	1.97 487	1.68 374	2.26 571	2.55 404	1.27 402	0.27 214	0.22 310	0.37 489	0.37 526	0.35 377	0.30 309

Sa-1000	1.63 355	0.79 449	3.56 374	1.11 431	0.48 173	4.06 526	1.41 583	4.49 661	2.75 587	2.00 430	2.80 618	1.84 414	1.43 415	2.64 413	1.50 456	0.27 214	0.19 185	0.36 475	0.33 478	0.36 391	0.30 309

PSMNet-RUCA	1.64 356	1.50 621	2.57 315	1.50 601	1.38 564	3.05 285	1.36 568	3.31 357	2.24 482	1.36 283	2.07 514	1.40 340	1.09 316	1.83 327	1.55 469	1.15 669	0.69 663	1.26 682	0.96 669	1.64 679	0.94 640

test_sample7	1.65 357	0.70 375	2.60 316	1.48 596	0.76 338	2.38 196	1.07 509	4.35 632	2.11 457	2.14 473	1.75 395	1.75 386	1.67 492	6.26 511	1.26 398	0.44 534	0.48 618	0.43 540	0.40 558	0.46 514	0.43 477

StereoVision	1.65 357	0.75 428	7.47 432	1.01 367	1.80 655	2.61 228	0.61 187	3.06 325	1.96 416	1.25 269	3.46 654	1.85 417	0.88 226	2.07 356	1.93 531	0.43 527	0.36 535	0.37 489	0.36 514	0.48 521	0.33 358

dad	1.65 357	1.19 572	3.04 350	0.98 345	0.56 230	4.22 579	0.84 367	1.99 133	2.48 545	2.14 473	1.68 372	1.62 366	1.13 329	3.85 451	2.04 546	1.03 664	0.40 569	2.04 692	0.48 595	0.75 619	0.53 540

PSM-softLoss	1.66 360	0.59 248	5.15 408	2.25 674	0.48 173	4.68 662	0.69 250	2.57 248	1.52 268	2.14 473	1.45 299	1.42 342	0.99 266	6.04 504	1.20 378	0.41 510	0.23 341	0.37 489	0.39 547	0.32 313	0.31 322

KMStereo	1.66 360	0.59 248	5.15 408	2.25 674	0.48 173	4.68 662	0.69 250	2.57 248	1.52 268	2.14 473	1.45 299	1.42 342	0.99 266	6.04 504	1.20 378	0.41 510	0.23 341	0.37 489	0.39 547	0.32 313	0.31 322

DDVS	1.68 362	0.79 449	2.52 310	1.26 506	1.16 500	3.17 306	0.78 319	3.12 331	1.82 390	1.86 376	1.91 474	2.92 548	1.43 415	6.20 508	1.63 489	0.45 544	0.65 655	0.34 438	0.38 539	0.48 521	0.79 622

ISRNet	1.69 363	0.76 434	5.69 416	1.27 514	1.36 558	2.85 251	0.61 187	3.60 405	1.91 411	2.13 470	2.12 526	2.90 543	1.41 407	2.51 396	1.71 500	0.49 579	0.50 624	0.56 617	0.47 590	0.49 527	0.57 561

IER	1.69 363	0.65 330	7.19 428	0.94 322	1.15 495	3.28 336	0.89 417	3.48 382	1.97 418	2.10 459	1.98 489	2.28 464	2.12 555	2.25 380	1.75 510	0.29 289	0.23 341	0.36 475	0.30 441	0.32 313	0.34 375

RAFT_R40	1.70 365	0.59 248	2.99 347	1.46 590	0.46 154	4.74 678	0.98 478	2.23 174	1.56 299	2.02 437	2.35 578	2.71 523	2.56 592	6.71 527	0.90 284	0.40 495	0.19 185	0.30 329	0.27 360	0.33 335	0.26 223

ffm	1.72 366	0.60 266	5.21 410	1.14 444	0.99 444	3.62 414	0.86 381	4.22 577	3.37 659	2.20 501	2.30 564	3.48 595	1.62 470	2.21 376	0.65 167	0.29 289	0.16 50	0.48 571	0.37 526	0.30 256	0.29 279

Anonymous3	1.72 366	0.76 434	11.61 487	0.83 217	0.84 385	4.46 618	0.84 367	3.57 401	1.16 146	1.34 278	1.37 281	1.11 277	1.03 279	1.58 272	1.13 356	0.70 638	0.58 643	0.33 419	0.35 504	0.47 518	0.42 467

DMCA	1.72 366	0.74 417	6.63 421	1.14 444	0.96 428	3.98 511	0.90 422	3.75 439	2.76 588	2.83 624	1.58 338	2.35 476	1.18 348	1.58 272	1.98 541	0.40 495	0.27 441	0.42 536	0.26 332	0.36 391	0.38 428

fff	1.74 369	0.70 375	9.08 451	0.81 191	0.36 42	4.15 550	0.57 162	4.23 581	2.09 447	2.30 533	1.80 419	1.19 299	3.02 613	1.44 243	1.46 441	0.29 289	0.23 341	0.23 73	0.18 97	0.24 100	0.42 467

DCANet	1.74 369	0.73 406	9.08 451	0.82 204	0.40 98	4.18 569	0.59 178	4.25 591	2.97 618	2.35 551	1.84 446	1.18 294	1.63 483	1.51 260	1.55 469	0.29 289	0.24 378	0.23 73	0.18 97	0.30 256	0.53 540

csc	1.74 369	0.70 375	9.08 451	0.81 191	0.36 42	4.15 550	0.57 162	4.23 581	2.09 447	2.30 533	1.80 419	1.19 299	3.02 613	1.44 243	1.46 441	0.29 289	0.23 341	0.23 73	0.18 97	0.24 100	0.42 467

cscssc	1.74 369	0.70 375	9.08 451	0.81 191	0.36 42	4.15 550	0.57 162	4.23 581	2.09 447	2.30 533	1.80 419	1.19 299	3.02 613	1.44 243	1.46 441	0.29 289	0.23 341	0.23 73	0.18 97	0.24 100	0.42 467

test_sample2	1.75 373	0.56 208	2.25 284	1.41 577	0.80 353	2.91 261	0.86 381	4.05 529	2.04 436	1.91 393	1.39 287	1.57 358	1.55 455	10.65 628	1.06 335	0.32 379	0.28 456	0.32 383	0.30 441	0.36 391	0.33 358

anonymity	1.76 374	1.26 588	2.73 335	1.66 629	1.32 548	1.84 131	1.07 509	3.49 385	2.30 499	2.11 463	2.11 522	1.71 382	3.90 647	1.82 326	1.48 449	1.10 666	1.09 681	1.08 676	1.08 677	1.05 648	1.09 650

SST-Stereo	1.76 374	0.58 238	3.10 351	1.44 584	0.46 154	4.71 674	0.76 299	2.22 173	2.79 592	2.07 455	2.18 537	2.43 492	3.22 626	6.66 523	0.84 254	0.42 521	0.19 185	0.30 329	0.27 360	0.35 377	0.26 223

StereoDRNet-Refined	1.77 376	0.81 460	2.22 281	1.21 486	0.76 338	3.26 329	0.71 262	3.82 455	2.05 439	2.29 529	2.05 509	2.98 552	1.44 418	7.15 534	2.27 571	0.30 331	0.23 341	0.42 536	0.33 478	0.45 501	0.64 585
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 377	1.35 602	1.95 244	1.62 625	1.19 509	2.00 148	1.06 506	3.44 378	1.63 338	2.19 497	2.01 496	1.37 333	1.55 455	10.23 615	1.92 530	0.32 379	0.25 409	0.34 438	0.33 478	0.45 501	0.32 337

CSP-Net	1.78 377	1.32 598	1.92 237	1.16 464	1.03 459	3.38 352	1.31 560	3.52 392	1.75 380	1.96 409	1.93 480	2.40 482	1.48 430	8.58 562	1.58 474	0.46 553	0.34 521	0.27 234	0.26 332	0.41 451	0.50 525

MM-Stereo_test2	1.79 379	0.53 164	20.16 648	1.43 581	0.47 164	2.57 223	0.73 273	1.67 86	1.47 227	0.94 217	0.96 153	0.84 209	0.79 188	1.16 160	0.68 180	0.24 134	0.17 86	0.25 155	0.22 228	0.30 256	0.22 134

tt1	1.79 379	0.73 406	10.41 472	1.75 641	0.36 42	4.55 641	0.79 327	4.22 577	3.37 659	1.08 247	1.80 419	0.74 184	1.48 430	2.21 376	0.65 167	0.29 289	0.16 50	0.31 360	0.22 228	0.30 256	0.29 279

RAFT_CTSACE	1.80 381	1.06 544	10.00 464	1.71 636	1.39 566	3.49 380	1.06 506	3.05 322	1.62 335	1.70 344	2.04 503	2.51 502	1.80 520	1.98 348	0.94 309	0.25 162	0.22 310	0.28 270	0.30 441	0.30 256	0.26 223

UPFNet	1.81 382	0.63 303	6.71 422	1.25 499	1.44 581	3.50 384	1.35 566	4.02 520	1.85 399	2.40 562	1.52 318	2.41 486	1.40 399	3.62 444	1.88 524	0.34 415	0.33 508	0.37 489	0.31 457	0.41 451	0.39 435

IGEV_i1	1.83 383	0.60 266	10.98 480	1.30 528	0.53 214	3.09 293	0.86 381	3.70 433	1.57 305	1.67 336	1.76 404	2.33 473	1.35 385	3.23 431	1.16 364	0.35 436	0.27 441	0.53 605	0.58 631	0.34 356	0.40 457

AACVNet	1.83 383	1.02 532	2.41 302	1.45 588	0.87 400	3.21 314	0.73 273	3.16 335	1.61 329	2.01 432	1.82 440	2.28 464	1.33 379	10.98 643	1.49 455	0.39 487	0.32 501	0.38 506	0.32 470	0.43 480	0.44 483

111	1.83 383	0.92 503	9.08 451	0.81 191	0.36 42	4.25 583	0.91 430	4.44 652	2.70 580	2.39 560	1.96 482	2.30 470	1.64 486	1.28 201	1.82 517	0.28 258	0.22 310	0.24 114	0.20 168	0.31 278	0.54 546

ACVNet-DCA	1.85 386	0.74 417	13.77 512	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 285	3.98 508	1.53 275	1.01 231	1.81 432	0.72 171	1.62 470	2.13 363	0.64 158	0.29 289	0.17 86	0.32 383	0.21 192	0.33 335	0.32 337

NLSM1	1.86 387	0.53 164	1.39 171	0.73 134	1.89 664	3.09 293	0.64 211	8.41 707	12.10 713	0.79 165	1.21 220	0.73 178	0.86 214	1.67 302	1.45 440	0.26 187	0.24 378	0.29 298	0.24 285	0.31 278	0.27 243

ITSA-stereo	1.86 387	0.72 395	3.74 384	1.20 480	0.66 293	4.09 533	0.91 430	4.24 589	2.53 556	1.93 399	1.77 410	1.59 362	2.15 559	6.12 507	2.44 586	0.40 495	0.38 554	0.40 517	0.40 558	0.50 529	0.98 644

test_5	1.87 389	0.75 428	10.23 469	1.14 444	1.40 568	3.85 464	1.27 553	3.91 484	1.93 413	1.69 339	1.78 413	1.67 372	1.79 515	2.99 429	1.17 368	0.30 331	0.18 137	0.35 459	0.33 478	0.34 356	0.33 358

NINENet	1.87 389	0.74 417	2.60 316	1.12 435	1.06 468	4.50 629	0.76 299	4.41 647	2.24 482	2.16 487	1.86 457	3.63 613	0.97 257	8.00 552	1.17 368	0.41 510	0.30 483	0.41 529	0.30 441	0.41 451	0.36 395

IRAFT_RVC	1.87 389	0.60 266	4.33 396	2.40 683	0.66 293	4.59 649	1.59 606	2.96 311	1.51 256	2.23 516	1.75 395	2.09 453	2.63 595	6.70 524	1.50 456	0.33 399	0.21 278	0.33 419	0.29 419	0.32 313	0.32 337

MLCV	1.87 389	0.91 501	8.59 445	1.10 424	0.57 242	3.59 407	0.53 142	3.70 433	2.20 474	2.80 621	2.25 550	2.00 439	1.42 412	4.13 460	1.86 522	0.30 331	0.20 239	0.32 383	0.21 192	0.33 335	0.36 395

iRaft-Stereo_20w	1.88 393	0.62 295	10.58 474	0.90 281	0.83 377	2.96 275	0.78 319	4.90 683	1.58 309	2.29 529	1.60 347	1.25 311	4.51 661	2.28 382	0.90 284	0.29 289	0.21 278	0.26 200	0.24 285	0.41 451	0.31 322

DSFCA	1.89 394	0.69 364	3.14 354	1.10 424	1.18 502	3.99 512	1.79 622	3.50 388	2.16 467	3.10 642	1.64 358	2.91 546	2.50 588	5.38 483	2.26 569	0.43 527	0.38 554	0.37 489	0.36 514	0.50 529	0.42 467

iResNet_ROB	1.89 394	1.02 532	8.60 446	1.39 573	0.98 441	3.72 429	0.66 224	3.84 459	2.65 574	1.88 381	2.05 509	1.98 436	1.27 365	4.52 466	1.67 496	0.30 331	0.20 239	0.28 270	0.18 97	0.31 278	0.40 457

MM-Stereo_test1	1.90 396	0.53 164	19.85 634	1.39 573	0.48 173	1.81 130	0.79 327	3.00 316	1.82 390	1.69 339	1.09 190	0.87 220	0.97 257	1.45 248	0.74 217	0.24 134	0.21 278	0.27 234	0.24 285	0.35 377	0.24 174

H2IRNET	1.90 396	0.53 164	14.29 528	1.14 444	0.60 257	4.48 620	0.44 101	2.65 266	1.81 389	1.05 240	2.30 564	1.67 372	1.40 399	2.17 370	1.50 456	0.36 450	0.21 278	0.33 419	0.37 526	0.34 356	0.29 279

CFNet-ft	1.90 396	0.95 517	3.56 374	1.07 399	1.54 600	4.09 533	0.90 422	2.85 299	1.82 390	1.78 360	1.70 379	2.75 527	1.48 430	9.33 581	1.72 502	0.33 399	0.30 483	0.61 634	0.36 514	0.52 535	0.39 435

CFNet_RVC	1.90 396	0.95 517	3.56 374	1.07 399	1.54 600	4.09 533	0.90 422	2.85 299	1.82 390	1.78 360	1.70 379	2.75 527	1.48 430	9.33 581	1.72 502	0.33 399	0.30 483	0.61 634	0.36 514	0.52 535	0.39 435

PSMNet-ADL	1.91 400	0.72 395	1.78 224	1.09 414	0.86 395	4.18 569	0.78 319	3.77 443	2.10 455	1.72 349	1.85 454	2.91 546	1.82 526	10.38 621	1.91 528	0.48 567	0.46 607	0.28 270	0.29 419	0.38 410	0.51 533

GEStereo_RVC	1.91 400	0.80 454	6.57 420	1.20 480	1.06 468	4.02 519	1.43 587	4.13 552	1.89 407	2.03 441	1.80 419	2.34 474	1.86 533	4.94 475	1.77 511	0.48 567	0.38 554	0.32 383	0.28 389	0.42 470	0.50 525

DN-CSS_ROB	1.91 400	1.55 624	11.13 482	1.82 651	0.88 404	3.99 512	0.61 187	4.01 516	1.67 349	1.64 327	1.89 467	1.39 335	1.06 302	3.23 431	1.50 456	0.31 356	0.19 185	0.44 545	0.29 419	0.37 405	0.31 322

qqq1	1.92 403	0.57 221	4.46 397	1.36 559	0.57 242	2.03 153	0.73 273	4.25 591	2.80 596	2.32 543	2.31 570	1.95 427	1.52 444	10.99 644	0.71 202	0.34 415	0.32 501	0.30 329	0.23 254	0.29 229	0.29 279

fff1	1.92 403	0.57 221	4.46 397	1.36 559	0.57 242	2.03 153	0.73 273	4.25 591	2.80 596	2.32 543	2.31 570	1.95 427	1.52 444	10.99 644	0.71 202	0.34 415	0.32 501	0.30 329	0.23 254	0.29 229	0.29 279

raft_robust	1.92 403	1.15 564	3.34 366	1.02 378	0.43 122	3.84 456	0.46 112	4.42 648	2.52 554	1.67 336	1.36 279	2.17 458	6.37 687	6.78 529	1.04 332	0.28 258	0.24 378	0.30 329	0.35 504	0.31 278	0.32 337

delet	1.92 403	0.76 434	5.14 407	1.01 367	1.65 626	3.44 364	2.03 638	3.76 441	2.48 545	2.01 432	2.05 509	2.63 514	1.90 539	5.34 482	2.12 556	0.28 258	0.29 468	0.40 517	0.31 457	0.41 451	0.45 490

BEATNet_4x	1.92 403	1.36 604	8.75 449	1.20 480	0.56 230	3.46 370	1.03 496	4.00 514	2.43 536	2.25 522	1.70 379	2.10 454	1.59 459	2.57 407	3.05 615	0.37 458	0.22 310	0.47 562	0.29 419	0.60 567	0.40 457

IIG-Stereo	1.95 408	0.79 449	2.14 271	2.78 690	0.66 293	4.62 653	0.76 299	4.27 600	1.53 275	2.63 604	3.14 639	3.35 584	1.61 466	7.65 547	1.41 431	0.39 487	0.20 239	0.31 360	0.25 308	0.33 335	0.22 134

LALA_ROB	1.95 408	1.48 619	3.11 352	1.05 390	0.98 441	3.99 512	1.82 626	4.44 652	2.28 495	3.31 652	1.85 454	2.76 533	1.67 492	4.04 459	3.23 618	0.46 553	0.41 578	0.55 615	0.52 616	0.60 567	0.57 561

DCANet-4	1.96 410	0.51 138	14.31 529	0.82 204	0.40 98	4.16 561	0.57 162	4.29 609	2.98 621	2.30 533	1.80 419	1.03 265	1.54 454	1.44 243	1.44 436	0.29 289	0.23 341	0.23 73	0.18 97	0.24 100	0.42 467

PSMNet-RSSM	1.96 410	0.77 438	3.26 360	1.29 521	1.31 541	4.19 573	0.96 464	3.68 423	1.89 407	2.05 446	1.80 419	2.60 510	1.70 499	9.84 596	1.81 515	0.35 436	0.29 468	0.35 459	0.37 526	0.42 470	0.35 389

4D-IteraStereo	1.97 412	0.84 477	20.43 665	0.78 179	1.56 607	2.09 166	1.05 504	2.43 213	1.56 299	1.41 296	1.00 159	1.94 425	0.61 105	1.22 181	1.06 335	0.27 214	0.18 137	0.31 360	0.26 332	0.27 185	0.23 155

OMP-Stereo	1.97 412	0.93 507	1.88 232	2.76 689	0.67 300	4.58 648	1.48 590	4.31 620	1.54 284	3.15 647	2.76 614	3.25 575	1.38 392	7.66 548	1.35 421	0.40 495	0.20 239	0.33 419	0.26 332	0.33 335	0.24 174

cc1	1.98 414	0.74 417	13.77 512	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 285	4.23 581	3.95 677	1.01 231	1.81 432	0.72 171	1.62 470	2.13 363	0.64 158	0.29 289	0.17 86	0.32 383	0.21 192	0.31 278	0.29 279

hknet	1.98 414	0.64 316	8.70 448	0.87 258	1.07 475	4.16 561	1.16 533	4.48 658	1.73 372	2.93 629	1.83 441	3.48 595	1.30 374	3.91 455	1.51 462	0.31 356	0.25 409	0.31 360	0.28 389	0.35 377	0.33 358

GANet-RSSM	1.98 414	0.62 295	3.49 369	1.69 632	1.23 524	4.22 579	0.91 430	3.31 357	1.86 400	1.81 366	1.74 391	2.34 474	1.82 526	10.92 641	1.73 506	0.34 415	0.29 468	0.31 360	0.28 389	0.39 421	0.40 457

1test111	1.99 417	0.74 417	13.77 512	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 285	3.98 508	1.53 275	1.01 231	1.81 432	0.72 171	1.62 470	4.66 470	0.98 319	0.29 289	0.17 86	0.32 383	0.21 192	0.33 335	0.32 337

SMFormer	2.00 418	0.57 221	4.46 397	1.36 559	0.57 242	2.03 153	0.73 273	4.25 591	2.80 596	2.32 543	2.31 570	1.95 427	1.52 444	10.99 644	2.13 559	0.34 415	0.32 501	0.36 475	0.31 457	0.38 410	0.36 395

tta	2.00 418	0.57 221	4.46 397	1.36 559	0.57 242	2.03 153	0.73 273	4.25 591	2.80 596	2.32 543	2.31 570	1.95 427	1.52 444	10.99 644	2.13 559	0.34 415	0.32 501	0.36 475	0.31 457	0.29 229	0.29 279

TestStereo	2.00 418	1.02 532	12.25 492	0.70 100	0.61 262	1.88 136	0.55 152	2.31 191	1.52 268	1.41 296	1.33 265	1.27 313	0.90 235	11.62 671	0.81 245	0.34 415	0.19 185	0.33 419	0.24 285	0.44 492	0.24 174

cross-raft	2.01 421	0.57 221	19.01 610	1.03 386	0.56 230	2.11 169	0.72 265	3.63 412	1.57 305	1.77 358	1.51 317	3.17 569	1.13 329	1.16 160	0.85 257	0.23 106	0.21 278	0.26 200	0.23 254	0.28 207	0.25 190

MMNet	2.02 422	0.81 460	10.76 476	1.12 435	1.23 524	3.53 391	0.89 417	3.79 447	2.08 444	2.15 481	1.76 404	2.15 457	2.12 555	3.69 447	2.32 574	0.31 356	0.29 468	0.34 438	0.27 360	0.38 410	0.42 467

xx1	2.03 423	0.74 417	13.77 512	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 285	4.23 581	3.95 677	1.01 231	1.81 432	1.79 399	1.34 382	2.13 363	0.64 158	0.29 289	0.17 86	0.33 419	0.33 478	0.33 335	0.32 337

HGLStereo	2.03 423	0.74 417	7.50 433	1.23 495	1.56 607	3.62 414	0.95 456	3.78 446	1.89 407	2.03 441	2.20 542	3.12 565	2.14 558	5.68 492	2.04 546	0.37 458	0.31 492	0.32 383	0.29 419	0.40 426	0.45 490

ssnet_v2	2.04 425	0.88 492	7.87 434	1.20 480	0.87 400	3.86 466	1.64 612	4.01 516	2.60 569	2.61 599	1.96 482	3.79 619	1.71 501	2.20 374	2.96 611	0.41 510	0.35 528	0.42 536	0.37 526	0.55 547	0.52 538

ADStereo(finetuned)	2.04 425	0.73 406	13.28 503	0.82 204	0.40 98	4.16 561	0.59 178	4.25 591	2.97 618	2.35 551	1.84 446	1.18 294	3.40 632	1.52 262	1.54 468	0.29 289	0.24 378	0.23 73	0.18 97	0.30 256	0.51 533

CBFPSM	2.05 427	0.95 517	10.12 468	1.07 399	1.05 465	2.84 249	1.20 544	3.28 353	1.73 372	1.82 368	1.30 252	4.56 660	4.06 650	2.34 383	2.34 576	0.25 162	0.38 554	0.32 383	0.27 360	0.37 405	0.79 622

DeepPruner_ROB	2.05 427	1.09 551	10.50 473	1.01 367	1.20 517	4.39 604	0.91 430	3.14 332	1.72 370	2.60 597	1.54 327	2.78 535	1.27 365	4.52 466	1.72 502	0.51 589	0.40 569	0.37 489	0.34 488	0.48 521	0.52 538

DLCB_ROB	2.05 427	0.95 517	2.37 297	1.24 497	1.02 458	2.92 264	1.30 558	3.68 423	2.30 499	2.91 627	2.17 535	3.32 582	1.52 444	10.37 619	2.50 591	0.40 495	0.33 508	0.40 517	0.36 514	0.41 451	0.47 506

NLCSM	2.07 430	0.57 221	1.26 134	0.68 86	1.83 657	3.24 323	0.69 250	8.40 706	9.75 707	0.92 213	1.30 252	0.87 220	1.06 302	7.60 544	1.57 473	0.28 258	0.25 409	0.29 298	0.25 308	0.36 391	0.27 243

HITNet	2.07 430	0.82 467	14.77 534	1.34 548	0.56 230	3.47 373	0.80 338	4.07 536	2.35 511	2.16 487	1.61 351	1.64 368	1.44 418	2.09 361	2.56 598	0.26 187	0.18 137	0.41 529	0.26 332	0.45 501	0.25 190
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
ETE_ROB	2.07 430	1.40 610	3.01 349	1.09 414	0.92 415	3.94 487	1.53 597	4.25 591	2.23 479	3.31 652	2.06 513	2.35 476	1.52 444	8.74 564	2.07 552	0.44 534	0.36 535	0.51 594	0.48 595	0.54 544	0.62 577

CFNet-RSSM	2.08 433	0.52 146	20.06 642	1.01 367	0.56 230	3.39 353	0.64 211	3.67 419	1.55 292	1.72 349	1.37 281	2.57 507	1.19 352	1.11 135	0.86 264	0.27 214	0.20 239	0.25 155	0.23 254	0.27 185	0.23 155

HLF11	2.10 434	0.80 454	18.68 603	0.88 263	0.83 377	2.11 169	0.58 172	3.39 375	2.56 563	1.33 276	1.30 252	0.98 254	1.00 268	4.75 474	1.51 462	0.25 162	0.21 278	0.24 114	0.18 97	0.23 87	0.27 243

NLMM	2.10 434	0.53 164	1.23 124	0.63 39	1.86 659	2.81 245	0.61 187	11.68 715	14.99 719	0.80 169	0.86 115	0.92 240	1.03 279	1.12 141	1.48 449	0.26 187	0.25 409	0.27 234	0.22 228	0.31 278	0.24 174

coex_refinement	2.10 434	0.85 483	3.67 381	1.31 532	1.13 492	3.21 314	0.85 376	3.86 465	2.31 503	2.51 577	1.92 477	3.49 601	1.69 497	11.08 651	2.13 559	0.37 458	0.25 409	0.27 234	0.31 457	0.41 451	0.37 411

iRaft-Stereo_5w	2.10 434	0.83 471	8.57 444	0.81 191	0.76 338	3.21 314	0.84 367	3.71 435	1.65 345	1.56 310	2.50 588	2.20 460	2.23 569	9.13 576	2.01 544	0.38 475	0.19 185	0.35 459	0.27 360	0.45 501	0.39 435

ManiGeoR	2.11 438	0.93 507	18.17 589	0.84 229	0.84 385	2.72 239	0.56 157	3.67 419	2.82 604	1.08 247	1.23 227	1.12 279	1.07 307	4.60 468	1.17 368	0.25 162	0.20 239	0.30 329	0.20 168	0.23 87	0.26 223

HLf10	2.11 438	0.93 507	18.17 589	0.84 229	0.84 385	2.72 239	0.56 157	3.67 419	2.82 604	1.08 247	1.23 227	1.12 279	1.07 307	4.60 468	1.17 368	0.25 162	0.20 239	0.30 329	0.20 168	0.23 87	0.26 223

WQFJA1	2.11 438	0.52 146	1.23 124	0.63 39	1.87 662	2.81 245	0.61 187	11.67 714	15.01 720	0.80 169	0.86 115	0.92 240	1.03 279	1.13 145	1.48 449	0.26 187	0.25 409	0.27 234	0.22 228	0.31 278	0.24 174

DFGA-Net	2.11 438	3.00 673	7.43 431	1.11 431	0.76 338	3.72 429	0.60 182	2.63 264	1.91 411	2.01 432	2.07 514	1.22 304	1.04 287	10.26 617	2.26 569	0.27 214	0.22 310	0.34 438	0.34 488	0.61 572	0.48 511

G2L-Stereo_test	2.11 438	0.86 486	7.12 427	1.65 628	1.19 509	3.54 395	1.02 493	3.57 401	2.01 427	2.50 573	1.68 372	3.15 567	1.50 437	9.21 579	1.62 486	0.28 258	0.19 185	0.23 73	0.22 228	0.27 185	0.31 322

CFNet_pseudo	2.12 443	0.67 353	15.14 545	0.85 243	0.74 332	3.95 493	0.64 211	3.95 497	1.78 385	1.90 388	1.79 416	3.27 577	1.62 470	2.51 396	1.16 364	0.31 356	0.36 535	0.53 605	0.27 360	0.63 578	0.44 483

test_xeample3	2.12 443	0.63 303	21.55 703	0.91 292	0.47 164	1.85 132	0.94 452	7.96 703	1.23 158	0.75 137	0.76 86	0.64 129	0.70 141	1.77 317	0.83 251	0.30 331	0.21 278	0.27 234	0.21 192	0.27 185	0.24 174

G2L-ROB	2.13 445	0.78 445	10.06 465	1.19 476	1.06 468	3.84 456	0.93 447	3.32 362	2.27 491	2.20 501	1.47 306	2.65 517	1.20 354	8.38 558	1.81 515	0.28 258	0.19 185	0.23 73	0.22 228	0.28 207	0.32 337

ccs_rob	2.13 445	0.67 353	15.11 544	0.84 229	0.75 334	3.96 503	0.65 221	3.95 497	1.78 385	1.88 381	1.79 416	3.26 576	1.64 486	2.51 396	1.16 364	0.31 356	0.36 535	0.54 614	0.27 360	0.65 589	0.45 490

WQFJX	2.14 447	0.54 182	1.28 143	0.61 22	1.85 658	2.87 255	0.77 312	11.60 713	14.62 718	0.82 176	1.15 204	0.89 227	1.10 322	1.69 306	1.39 424	0.28 258	0.25 409	0.25 155	0.21 192	0.32 313	0.25 190

SepStereo	2.15 448	0.67 353	4.79 404	1.14 444	1.64 622	2.93 269	2.13 643	4.09 542	2.74 584	4.17 676	2.52 591	2.46 497	1.79 515	8.36 556	1.63 489	0.37 458	0.22 310	0.39 510	0.25 308	0.41 451	0.34 375

IGEV-FE	2.16 449	0.69 364	20.56 669	1.22 489	0.54 216	2.18 176	0.53 142	3.38 372	1.61 329	1.93 399	1.55 331	3.74 616	1.06 302	1.56 267	0.91 293	0.29 289	0.20 239	0.27 234	0.29 419	0.40 426	0.32 337

IGEV_Zeroshot_test	2.16 449	0.69 364	20.60 673	1.22 489	0.54 216	2.18 176	0.53 142	3.38 372	1.61 329	1.93 399	1.55 331	3.76 618	1.05 293	1.55 266	0.91 293	0.29 289	0.20 239	0.27 234	0.29 419	0.40 426	0.32 337

anonymousa	2.16 449	0.67 353	19.19 611	1.04 389	1.67 630	2.06 162	0.79 327	2.86 302	1.96 416	1.85 372	2.14 530	3.23 574	1.81 523	1.12 141	1.15 359	0.26 187	0.26 429	0.34 438	0.32 470	0.30 256	0.28 266

HLf8	2.17 452	0.96 523	17.42 577	0.83 217	0.81 359	3.37 348	0.55 152	3.88 471	2.99 624	1.19 263	1.20 215	1.22 304	1.00 268	5.68 492	0.82 247	0.26 187	0.20 239	0.29 298	0.20 168	0.25 127	0.27 243

NLMM1	2.18 453	0.55 193	1.34 158	0.62 31	1.86 659	3.30 341	0.62 202	11.92 716	15.07 721	0.86 200	0.96 153	0.84 209	0.90 235	1.83 327	1.35 421	0.27 214	0.27 441	0.27 234	0.24 285	0.31 278	0.28 266

AIO-test1	2.18 453	0.66 342	18.95 608	0.89 271	1.48 588	3.40 356	0.97 469	4.19 567	1.68 352	0.86 200	1.35 274	0.99 256	0.75 160	4.47 465	1.27 402	0.23 106	0.23 341	0.28 270	0.33 478	0.31 278	0.35 389

SFCPSM	2.18 453	0.63 303	17.03 569	0.88 263	0.98 441	3.74 435	1.28 555	4.09 542	2.16 467	1.85 372	1.83 441	1.65 369	1.39 395	2.50 392	1.50 456	0.33 399	0.27 441	0.39 510	0.36 514	0.34 356	0.37 411

WQFJX1	2.20 456	0.52 146	1.38 169	0.62 31	1.78 651	3.07 290	0.67 228	12.26 719	15.24 722	0.84 192	1.05 180	0.91 234	0.97 257	1.88 339	1.26 398	0.27 214	0.25 409	0.28 270	0.21 192	0.36 391	0.25 190

GANet-ADL	2.20 456	0.73 406	20.11 647	1.25 499	0.69 313	3.83 451	0.76 299	3.49 385	1.71 365	1.65 331	1.99 492	2.10 454	1.10 322	1.42 239	1.26 398	0.38 475	0.33 508	0.25 155	0.22 228	0.42 470	0.36 395

TestStereo_HLe17	2.22 458	1.13 558	17.87 584	0.85 243	0.79 350	3.54 395	0.62 202	3.97 505	3.06 631	1.15 259	1.14 202	1.16 287	1.05 293	5.89 498	0.73 210	0.25 162	0.19 185	0.29 298	0.22 228	0.25 127	0.25 190

MSKI-zero shot	2.22 458	0.64 316	20.09 646	0.96 330	0.56 230	4.04 523	0.70 260	3.91 484	1.50 249	1.92 395	2.28 556	1.92 423	0.71 143	2.93 424	0.67 176	0.26 187	0.23 341	0.26 200	0.21 192	0.28 207	0.26 223

PS-NSSS	2.22 458	1.33 601	2.90 343	0.97 337	1.53 599	4.11 541	1.08 514	4.55 669	2.65 574	2.10 459	2.32 575	1.77 391	1.40 399	11.79 684	1.61 481	0.68 633	0.45 598	0.96 670	0.43 576	0.95 639	0.92 637

PCWNet_CMD	2.23 461	0.65 330	17.36 574	0.83 217	0.76 338	3.51 386	0.64 211	3.60 405	1.97 418	1.70 344	1.63 356	3.22 572	3.05 617	2.09 361	1.11 350	0.31 356	0.36 535	0.47 562	0.26 332	0.64 586	0.47 506

HH	2.23 461	0.86 486	21.59 704	0.98 345	0.51 190	1.49 93	0.82 354	2.74 279	1.54 284	1.10 251	1.69 377	4.62 663	1.86 533	2.55 404	0.69 191	0.26 187	0.22 310	0.29 298	0.23 254	0.34 356	0.27 243

HanStereo	2.23 461	0.86 486	21.59 704	0.98 345	0.51 190	1.49 93	0.82 354	2.74 279	1.54 284	1.10 251	1.69 377	4.62 663	1.86 533	2.55 404	0.69 191	0.26 187	0.22 310	0.29 298	0.23 254	0.34 356	0.27 243

MSMDNet	2.23 461	0.64 316	17.32 570	0.84 229	0.75 334	3.53 391	0.64 211	3.61 409	1.98 420	1.71 348	1.64 358	3.22 572	2.99 610	2.08 358	1.11 350	0.31 356	0.37 547	0.45 552	0.26 332	0.62 576	0.45 490

Select-FE	2.25 465	0.87 489	17.36 574	1.06 396	0.99 444	2.04 158	0.46 112	3.79 447	1.61 329	2.52 579	1.81 432	4.41 652	3.15 620	1.83 327	0.92 298	0.32 379	0.35 528	0.30 329	0.41 565	0.32 313	0.55 552

FENet	2.25 465	0.50 129	20.29 658	1.35 553	0.67 300	4.01 517	0.60 182	3.95 497	1.99 421	1.96 409	1.11 195	2.43 492	1.43 415	1.60 279	1.39 424	0.32 379	0.22 310	0.33 419	0.26 332	0.29 229	0.39 435

DISCO	2.25 465	0.73 406	10.06 465	1.76 642	1.12 488	3.47 373	1.25 552	3.24 347	2.26 489	2.65 609	1.96 482	4.53 658	1.92 541	4.17 462	3.61 622	0.32 379	0.25 409	0.31 360	0.29 419	0.66 594	0.41 463

iinet-f	2.26 468	1.18 570	13.71 510	1.14 444	1.11 487	3.77 439	1.10 521	4.14 558	2.17 469	2.06 451	1.76 404	2.99 553	2.99 610	2.50 392	2.49 590	0.35 436	0.39 563	0.27 234	0.28 389	0.45 501	0.39 435

ICVP	2.26 468	0.66 342	21.18 694	0.99 351	0.88 404	4.28 590	0.95 456	3.32 362	1.60 325	1.66 333	1.76 404	1.34 324	1.14 336	1.62 287	1.32 413	0.53 598	0.35 528	0.33 419	0.29 419	0.40 426	0.51 533
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 470	0.65 330	23.82 722	0.90 281	0.46 154	1.57 102	0.96 464	7.98 704	1.19 153	0.65 101	0.77 89	0.74 184	0.72 146	2.59 408	0.86 264	0.28 258	0.21 278	0.28 270	0.21 192	0.29 229	0.25 190

CIPLG	2.27 470	1.18 570	19.24 612	0.92 299	1.34 554	3.95 493	0.89 417	4.23 581	1.82 390	2.31 539	2.67 607	1.17 290	1.06 302	1.53 265	1.32 413	0.37 458	0.23 341	0.27 234	0.22 228	0.31 278	0.45 490

ACRE	2.27 470	1.11 556	19.45 620	0.91 292	1.30 538	3.94 487	0.87 402	4.21 573	1.80 388	2.28 527	2.62 602	1.17 290	1.04 287	1.52 262	1.30 410	0.37 458	0.23 341	0.27 234	0.22 228	0.31 278	0.46 501

NOSS_ROB	2.27 470	0.73 406	3.00 348	1.71 636	1.00 453	3.90 472	0.97 469	4.29 609	2.81 602	2.94 633	2.19 539	3.88 623	1.19 352	11.77 683	1.62 486	0.59 609	0.54 630	0.56 617	0.52 616	0.56 553	0.54 546

XPNet_ROB	2.27 470	1.11 556	4.10 392	1.36 559	0.97 432	3.94 487	1.63 610	4.07 536	2.14 463	2.82 623	2.00 494	2.32 472	1.73 506	10.81 636	3.39 619	0.51 589	0.47 612	0.48 571	0.40 558	0.51 531	0.56 557

IPLGR_C	2.28 475	1.31 596	19.46 621	0.92 299	1.32 548	3.93 481	0.89 417	4.20 568	1.82 390	2.30 533	2.63 604	1.16 287	1.07 307	1.41 236	1.29 409	0.37 458	0.23 341	0.27 234	0.22 228	0.31 278	0.45 490

DRaft	2.28 475	0.56 208	2.64 326	0.74 142	0.46 154	3.94 487	1.23 549	2.32 193	1.55 292	2.64 605	2.80 618	1.60 363	5.34 674	6.96 533	10.99 682	0.34 415	0.22 310	0.27 234	0.27 360	0.29 229	0.37 411

psm_up	2.28 475	0.81 460	5.45 414	1.26 506	1.50 592	3.84 456	1.23 549	4.23 581	2.03 432	2.55 584	1.80 419	2.44 496	1.65 488	12.90 703	1.58 474	0.37 458	0.38 554	0.41 529	0.34 488	0.43 480	0.39 435

MyStereo04	2.29 478	0.80 454	18.77 604	1.00 360	1.04 463	3.95 493	0.95 456	3.91 484	2.54 560	1.99 418	1.27 247	2.31 471	1.65 488	2.02 354	1.77 511	0.24 134	0.24 378	0.34 438	0.26 332	0.41 451	0.37 411

ADLNet	2.29 478	0.83 471	3.62 379	1.35 553	1.60 613	3.67 422	1.24 551	3.95 497	2.98 621	2.58 592	2.29 559	4.01 630	1.79 515	11.23 657	2.09 554	0.37 458	0.38 554	0.36 475	0.34 488	0.45 501	0.71 600

TDLM	2.29 478	1.08 548	4.61 403	1.29 521	1.01 456	4.26 584	2.17 645	3.75 439	2.79 592	2.31 539	1.98 489	2.06 449	1.59 459	12.45 698	1.72 502	0.51 589	0.28 456	0.52 600	0.35 504	0.56 553	0.50 525

TestStereo_HL3	2.30 481	0.54 182	20.47 667	1.03 386	0.70 317	2.70 236	0.78 319	3.61 409	1.71 365	1.82 368	1.53 324	1.29 317	0.95 251	6.56 518	0.70 197	0.25 162	0.24 378	0.25 155	0.22 228	0.26 162	0.30 309

Wz-Net-LNSev	2.30 481	1.67 634	14.88 537	1.18 473	1.65 626	3.49 380	1.54 600	3.63 412	2.03 432	1.88 381	1.64 358	3.29 578	2.06 550	2.71 418	2.02 545	0.40 495	0.33 508	0.32 383	0.31 457	0.53 541	0.49 518

DCVSM-stereo	2.31 483	0.66 342	20.69 675	1.11 431	0.93 421	2.58 225	0.73 273	2.61 261	1.60 325	2.57 588	1.53 324	3.30 580	1.72 503	2.19 373	1.23 389	0.34 415	0.53 628	0.41 529	0.32 470	0.45 501	0.62 577

gwcnet-sp	2.31 483	1.21 575	17.34 571	1.08 407	0.92 415	3.56 401	1.04 500	3.69 428	2.09 447	2.55 584	1.60 347	1.80 402	1.62 470	3.87 452	1.95 536	0.29 289	0.29 468	0.30 329	0.28 389	0.38 410	0.39 435

scenet	2.31 483	1.21 575	17.34 571	1.08 407	0.92 415	3.56 401	1.04 500	3.69 428	2.09 447	2.55 584	1.60 347	1.80 402	1.62 470	3.87 452	1.95 536	0.29 289	0.29 468	0.30 329	0.28 389	0.38 410	0.39 435

ssnet	2.31 483	1.21 575	17.34 571	1.08 407	0.92 415	3.56 401	1.04 500	3.69 428	2.09 447	2.55 584	1.60 347	1.80 402	1.62 470	3.87 452	1.95 536	0.29 289	0.29 468	0.30 329	0.28 389	0.38 410	0.39 435

DAS	2.31 483	0.67 353	4.79 404	1.14 444	1.64 622	2.93 269	2.13 643	4.09 542	2.74 584	4.17 676	2.52 591	2.46 497	1.79 515	11.55 668	1.63 489	0.37 458	0.22 310	0.39 510	0.25 308	0.41 451	0.34 375

TRStereo	2.31 483	1.87 643	19.74 630	1.53 606	1.16 500	4.26 584	1.08 514	4.73 678	1.45 213	1.55 308	1.28 248	1.75 386	0.85 212	1.81 324	1.20 378	0.36 450	0.26 429	0.32 383	0.36 514	0.34 356	0.33 358

test_sample5	2.33 489	0.62 295	11.29 483	1.29 521	0.83 377	3.09 293	0.74 285	4.28 605	2.31 503	2.20 501	1.97 487	1.68 374	1.39 395	11.19 655	1.47 446	0.37 458	0.31 492	0.37 489	0.37 526	0.41 451	0.39 435

MyStereo8	2.33 489	1.13 558	19.26 615	1.22 489	1.62 617	4.16 561	0.57 162	3.50 388	2.36 514	2.15 481	1.75 395	2.28 464	1.14 336	1.46 252	2.20 565	0.24 134	0.21 278	0.32 383	0.27 360	0.36 391	0.43 477

DualNet	2.33 489	0.62 295	11.29 483	1.29 521	0.83 377	3.09 293	0.74 285	4.28 605	2.31 503	2.26 525	2.04 503	1.68 374	1.39 395	11.19 655	1.47 446	0.37 458	0.31 492	0.37 489	0.37 526	0.41 451	0.39 435

MIPNet	2.33 489	0.71 389	19.82 632	0.89 271	0.56 230	4.76 680	0.61 187	4.32 625	2.37 520	1.83 371	1.48 313	1.48 348	1.98 545	2.63 411	1.44 436	0.29 289	0.20 239	0.26 200	0.23 254	0.30 256	0.39 435

DualNet (step1)	2.34 493	1.05 539	7.87 434	1.07 399	0.86 395	3.93 481	1.19 540	4.35 632	2.11 457	2.14 473	1.75 395	1.75 386	1.67 492	6.26 511	1.26 398	1.23 673	0.48 618	4.27 722	2.09 706	0.70 602	0.69 595

test_sample4	2.34 493	0.63 303	11.59 486	1.30 528	0.83 377	3.07 290	0.72 265	4.27 600	2.30 499	2.30 533	1.88 461	1.73 384	1.42 412	11.14 654	1.46 441	0.35 436	0.29 468	0.35 459	0.36 514	0.40 426	0.38 428

test_sample3	2.34 493	0.61 286	11.94 490	1.33 540	0.85 389	3.10 297	0.73 273	4.24 589	2.19 472	2.21 510	1.75 395	1.80 402	1.41 407	11.11 653	1.46 441	0.35 436	0.29 468	0.34 438	0.35 504	0.39 421	0.37 411

STTStereo	2.34 493	0.95 517	14.93 540	1.43 581	1.54 600	3.86 466	0.86 381	3.65 414	2.44 540	2.15 481	1.55 331	2.49 501	1.59 459	5.14 479	1.44 436	0.38 475	0.39 563	0.47 562	0.51 613	0.52 535	0.51 533

CFNet	2.34 493	1.10 552	8.96 450	1.34 548	1.24 526	4.09 533	0.73 273	4.04 525	2.77 589	1.62 322	1.87 460	2.27 463	1.45 422	11.41 661	1.82 517	0.31 356	0.24 378	0.43 540	0.36 514	0.43 480	0.33 358

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 498	0.99 527	19.62 626	1.09 414	0.96 428	1.51 95	0.44 101	4.05 529	1.64 340	1.31 274	1.67 369	4.93 670	2.45 585	2.52 401	1.40 427	0.30 331	0.20 239	0.31 360	0.50 609	0.57 558	0.60 571

test_sample6	2.35 498	0.62 295	10.78 477	1.33 540	0.83 377	3.15 304	0.79 327	4.36 637	2.43 536	2.26 525	2.04 503	1.69 378	1.39 395	11.48 666	1.61 481	0.38 475	0.32 501	0.37 489	0.39 547	0.41 451	0.42 467

EAI-Stereo	2.35 498	0.63 303	2.97 345	0.95 325	0.65 286	3.84 456	14.27 725	5.04 686	2.19 472	2.06 451	7.25 683	1.10 275	0.94 248	1.65 296	1.37 423	0.31 356	0.22 310	0.27 234	0.60 636	0.27 185	0.32 337

ac_64	2.35 498	0.62 295	9.77 460	1.32 535	1.71 637	3.27 332	0.93 447	3.48 382	2.50 550	1.74 354	1.73 388	3.91 624	1.77 512	10.21 613	1.86 522	0.40 495	0.31 492	0.33 419	0.30 441	0.34 356	0.39 435

HSM	2.35 498	0.81 460	2.21 278	1.14 444	1.55 604	3.44 364	1.03 496	3.99 512	2.25 485	2.29 529	2.11 522	8.04 699	3.05 617	11.60 669	1.71 500	0.33 399	0.22 310	0.28 270	0.23 254	0.32 313	0.35 389

CFNet_ucs	2.36 503	0.68 361	18.42 599	0.89 271	0.81 359	3.85 464	0.68 239	4.29 609	2.37 520	2.09 456	2.04 503	3.31 581	1.24 362	2.63 411	1.14 358	0.36 450	0.45 598	0.56 617	0.29 419	0.66 594	0.49 518

RT-IGEV	2.37 504	0.60 266	15.33 549	1.49 599	0.78 346	2.10 167	1.28 555	4.25 591	1.69 359	2.58 592	3.19 642	3.60 612	4.94 666	2.49 391	1.19 373	0.35 436	0.24 378	0.31 360	0.26 332	0.33 335	0.42 467

MyStereo05	2.37 504	0.72 395	19.94 637	1.02 378	0.99 444	4.26 584	0.86 381	4.01 516	2.62 570	2.14 473	1.26 240	2.28 464	1.63 483	2.07 356	1.68 497	0.24 134	0.23 341	0.34 438	0.26 332	0.42 470	0.36 395

hitnet-ft	2.37 504	0.73 406	8.34 441	0.96 330	0.89 409	3.77 439	0.80 338	3.55 399	2.58 565	2.24 519	2.04 503	3.65 615	1.49 436	11.71 681	1.89 525	0.44 534	0.53 628	0.44 545	0.35 504	0.52 535	0.48 511

YMNet	2.40 507	1.41 612	13.46 506	1.36 559	1.67 630	3.96 503	0.97 469	3.81 452	2.37 520	2.64 605	2.57 598	3.35 584	1.53 451	3.28 435	2.42 582	0.48 567	0.54 630	0.52 600	0.49 601	0.70 602	0.54 546

YMNet_1	2.40 507	1.41 612	13.46 506	1.36 559	1.67 630	3.96 503	0.97 469	3.81 452	2.37 520	2.64 605	2.57 598	3.35 584	1.53 451	3.28 435	2.42 582	0.48 567	0.54 630	0.52 600	0.49 601	0.70 602	0.54 546

CoDeX	2.40 507	0.78 445	13.21 502	1.00 360	1.18 502	3.24 323	1.32 561	4.14 558	2.41 532	1.74 354	1.84 446	2.05 447	1.47 428	10.03 606	1.60 478	0.34 415	0.28 456	0.32 383	0.27 360	0.32 313	0.39 435

LMCR-Stereo	2.40 507	1.31 596	18.61 602	1.59 618	0.86 395	3.87 468	1.15 531	4.32 625	1.60 325	2.25 522	2.27 552	1.13 281	2.43 583	2.48 390	1.60 478	0.88 654	0.24 378	0.29 298	0.24 285	0.56 553	0.30 309

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 511	1.47 618	14.14 523	1.30 528	1.35 555	3.51 386	1.64 612	4.04 525	2.10 455	2.46 568	1.88 461	2.28 464	2.51 589	4.73 473	3.17 617	0.38 475	0.19 185	0.35 459	0.20 168	0.40 426	0.36 395

PAM	2.43 512	0.61 286	20.86 680	1.07 399	0.73 327	2.93 269	0.53 142	3.24 347	1.53 275	1.89 387	2.43 581	5.29 683	2.76 600	1.84 330	1.02 327	0.27 214	0.24 378	0.26 200	0.25 308	0.40 426	0.50 525

PSM-AAD	2.43 512	0.54 182	1.32 153	0.92 299	0.54 216	4.48 620	7.47 711	2.96 311	1.55 292	2.31 539	2.56 596	1.26 312	16.23 721	2.46 388	0.89 280	0.28 258	0.21 278	0.58 622	0.41 565	0.34 356	1.32 663

AASNet	2.44 514	0.92 503	19.79 631	1.35 553	1.49 589	3.81 448	1.07 509	3.85 462	2.93 616	1.95 405	2.29 559	1.96 432	1.29 370	1.73 312	1.93 531	0.39 487	0.33 508	0.45 552	0.30 441	0.55 547	0.45 490

PAM_32	2.45 515	0.63 303	20.74 676	1.05 390	0.65 286	2.83 248	0.46 112	2.91 305	1.54 284	1.95 405	2.66 606	4.99 673	3.78 643	1.96 347	0.92 298	0.27 214	0.22 310	0.27 234	0.25 308	0.36 391	0.48 511

GMM-Stereo	2.45 515	0.52 146	20.38 661	0.89 271	0.82 369	4.18 569	1.91 631	2.45 218	1.48 237	2.48 571	2.30 564	1.69 378	1.86 533	2.93 424	1.08 341	0.28 258	0.18 137	0.33 419	0.48 595	0.35 377	2.41 692

DMCA-RVC	2.45 515	1.22 581	18.29 594	1.23 495	1.14 493	2.49 211	0.85 376	3.29 355	1.68 352	3.02 636	1.41 294	2.00 439	1.53 451	6.39 513	2.00 542	0.38 475	0.30 483	0.44 545	0.35 504	0.45 501	0.44 483

MyStereo06	2.46 518	0.72 395	19.97 639	1.02 378	0.99 444	4.26 584	0.86 381	3.51 391	1.68 352	1.92 395	1.73 388	4.01 630	4.22 654	1.62 287	0.88 276	0.24 134	0.23 341	0.34 438	0.26 332	0.42 470	0.36 395

SACVNet	2.46 518	1.14 563	9.47 458	1.44 584	1.18 502	4.06 526	1.49 594	3.84 459	2.24 482	2.62 601	1.89 467	2.57 507	1.28 367	11.35 659	1.64 492	0.50 583	0.39 563	0.48 571	0.41 565	0.55 547	0.75 612

RAFT-345	2.46 518	0.55 193	19.69 629	1.02 378	0.49 183	4.43 616	0.78 319	1.64 84	2.34 509	2.09 456	3.12 637	1.96 432	1.31 376	6.65 522	1.43 434	0.36 450	0.23 341	0.32 383	0.25 308	0.28 207	0.25 190

GwcNet-ADL	2.47 521	0.67 353	21.48 702	0.96 330	0.72 322	4.61 652	0.95 456	4.42 648	2.36 514	1.98 413	1.80 419	2.55 505	1.24 362	1.90 341	1.41 431	0.40 495	0.46 607	0.24 114	0.27 360	0.41 451	0.49 518

PFNet	2.47 521	0.60 266	16.95 568	2.15 673	0.81 359	4.63 655	0.91 430	2.55 244	1.52 268	2.40 562	2.79 616	1.83 411	1.42 412	7.54 541	1.34 420	0.33 399	0.21 278	0.36 475	0.27 360	0.32 313	0.39 435

IPLG	2.48 523	0.65 330	19.63 627	0.91 292	0.79 350	4.60 651	0.56 157	4.31 620	1.84 398	1.91 393	2.00 494	1.31 320	1.38 392	6.61 520	1.53 467	0.27 214	0.20 239	0.27 234	0.23 254	0.31 278	0.36 395

HHNet	2.48 523	0.71 389	20.52 668	0.64 49	0.64 278	4.07 531	0.93 447	3.76 441	1.56 299	2.15 481	4.92 674	0.98 254	3.37 631	1.66 297	1.79 514	0.32 379	0.20 239	0.31 360	0.27 360	0.36 391	0.42 467

G2L-Stereo	2.49 525	0.94 515	14.54 532	1.15 457	1.35 555	3.57 405	0.95 456	3.62 411	2.00 425	2.11 463	1.61 351	3.20 570	1.34 382	9.54 586	1.91 528	0.34 415	0.27 441	0.35 459	0.28 389	0.30 256	0.35 389

CRFU-Net	2.49 525	0.78 445	10.36 470	2.30 680	1.08 478	3.91 473	1.41 583	3.85 462	1.65 345	2.15 481	1.76 404	3.34 583	7.95 703	5.56 489	1.48 449	0.47 562	0.35 528	0.30 329	0.28 389	0.37 405	0.43 477

FADNet	2.49 525	1.76 638	13.17 501	1.17 467	0.95 427	3.27 332	0.88 409	3.94 495	2.27 491	1.40 294	1.29 250	2.51 502	2.06 550	9.93 601	1.94 534	0.43 527	0.45 598	0.40 517	0.43 576	1.06 649	0.53 540

RAFT + AFF	2.51 528	2.66 668	4.48 401	1.15 457	1.95 668	4.15 550	2.01 637	4.46 656	3.30 656	2.19 497	2.51 590	2.22 461	4.87 665	8.91 569	2.06 549	0.30 331	0.60 648	0.48 571	0.38 539	0.77 621	0.69 595

UNet	2.51 528	0.74 417	20.17 649	1.14 444	1.44 581	3.48 377	0.76 299	3.77 443	1.87 401	2.05 446	1.57 337	2.75 527	2.39 580	3.51 440	2.51 592	0.32 379	0.26 429	0.41 529	0.26 332	0.38 410	0.39 435

FADNet-RVC	2.51 528	2.27 658	14.03 521	1.09 414	0.81 359	3.54 395	1.10 521	4.13 552	2.48 545	1.39 292	1.22 223	1.85 417	1.77 512	9.78 594	2.06 549	0.38 475	0.37 547	0.40 517	0.40 558	0.67 596	0.48 511

iResNet	2.52 531	0.94 515	21.17 693	1.84 653	0.72 322	3.75 436	0.81 350	4.14 558	2.55 562	2.33 549	2.03 500	1.35 326	1.44 418	3.27 434	2.16 563	0.35 436	0.23 341	0.28 270	0.22 228	0.44 492	0.45 490

IPLGR	2.53 532	0.58 238	20.46 666	0.82 204	0.52 203	4.56 646	0.50 127	4.30 617	2.38 525	1.87 378	1.53 324	1.68 374	1.72 503	6.95 532	1.15 359	0.28 258	0.21 278	0.27 234	0.23 254	0.33 335	0.32 337

NCCL2	2.53 532	1.35 602	10.90 479	1.15 457	0.97 432	3.53 391	2.56 659	3.65 414	2.23 479	2.76 617	1.80 419	2.41 486	1.66 490	10.35 618	2.07 552	0.44 534	0.40 569	0.57 620	0.53 620	0.59 563	0.65 588

fast-acv-ft	2.54 534	1.19 572	20.08 645	1.41 577	1.40 568	3.18 309	1.17 536	3.37 371	2.28 495	1.90 388	2.15 532	2.69 520	2.17 564	2.91 422	2.31 573	0.37 458	0.39 563	0.45 552	0.39 547	0.57 558	0.45 490

XX-Stereo	2.54 534	0.61 286	20.21 650	1.78 644	1.19 509	4.30 593	0.46 112	4.39 643	1.58 309	2.32 543	1.89 467	4.64 665	0.60 102	4.16 461	0.82 247	0.31 356	0.21 278	0.28 270	0.27 360	0.51 531	0.26 223

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 534	1.04 538	16.73 564	1.53 606	2.00 670	3.96 503	0.87 402	3.87 468	2.31 503	2.54 583	1.67 369	2.85 540	1.63 483	5.55 488	1.62 486	0.46 553	0.33 508	0.38 506	0.38 539	0.53 541	0.62 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 534	0.90 495	11.10 481	1.32 535	1.47 586	3.58 406	1.38 576	4.13 552	2.45 541	1.90 388	1.71 383	2.86 541	1.76 510	10.86 637	1.66 495	0.60 611	0.43 588	0.53 605	0.41 565	0.78 623	0.94 640

CVANet_RVC	2.55 538	1.10 552	9.13 456	1.46 590	1.15 495	3.96 503	1.53 597	3.91 484	2.50 550	3.04 638	2.04 503	2.60 510	1.72 503	12.46 699	1.50 456	0.49 579	0.30 483	0.51 594	0.41 565	0.63 578	0.50 525

GCST	2.56 539	1.79 641	18.02 588	1.92 659	1.33 552	1.72 120	0.51 131	3.67 419	2.03 432	1.70 344	1.61 351	1.55 357	1.29 370	5.06 477	1.24 391	2.06 689	0.77 670	1.45 688	0.97 670	1.14 661	1.34 664

ARAFT	2.56 539	1.13 558	19.50 623	0.89 271	0.48 173	4.15 550	1.40 580	4.36 637	2.82 604	2.36 554	1.88 461	1.70 380	1.04 287	6.45 515	1.22 385	0.29 289	0.18 137	0.37 489	0.35 504	0.35 377	0.25 190

RASNet	2.56 539	0.70 375	10.06 465	1.60 620	2.25 683	3.67 422	1.00 485	3.38 372	3.14 637	1.81 366	2.11 522	4.60 661	2.30 573	10.25 616	2.61 600	0.37 458	0.24 378	0.25 155	0.24 285	0.28 207	0.26 223

cf-r	2.57 542	0.79 449	16.09 555	1.48 596	1.35 555	4.19 573	0.93 447	3.68 423	2.36 514	1.97 411	1.81 432	3.42 591	1.45 422	8.24 555	1.83 519	0.32 379	0.26 429	0.33 419	0.30 441	0.34 356	0.37 411

UGAM	2.58 543	0.56 208	18.55 601	0.89 271	0.71 320	3.23 319	1.03 496	2.75 281	1.75 380	1.36 283	2.77 615	2.69 520	1.28 367	10.75 632	1.40 427	0.28 258	0.24 378	0.40 517	0.31 457	0.35 377	0.30 309

GrayStereo	2.58 543	0.53 164	1.63 208	1.58 617	0.89 409	4.17 566	8.17 715	3.03 320	1.52 268	2.80 621	2.50 588	1.70 380	17.10 722	2.83 421	1.15 359	0.33 399	0.21 278	0.27 234	0.32 470	0.28 207	0.53 540

ASMatch	2.62 545	0.60 266	20.65 674	1.37 569	0.64 278	4.39 604	0.78 319	1.97 131	1.58 309	1.70 344	3.89 664	1.94 425	3.79 644	5.46 485	1.64 492	0.31 356	0.24 378	0.34 438	0.28 389	0.33 335	0.50 525

RAFT-RH_RVC	2.63 546	0.55 193	19.97 639	1.26 506	0.47 164	4.46 618	0.57 162	1.71 93	1.64 340	3.06 641	5.51 678	2.03 443	1.28 367	6.70 524	1.52 466	0.42 521	0.22 310	0.37 489	0.34 488	0.28 207	0.29 279

DANet	2.63 546	1.07 546	8.10 440	1.83 652	1.70 635	3.25 327	1.16 533	4.31 620	2.38 525	3.40 658	2.18 537	4.08 634	1.80 520	9.77 592	3.89 627	0.52 595	0.55 635	0.59 625	0.44 580	0.63 578	0.86 630
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 548	0.63 303	19.43 619	1.12 435	1.03 459	2.65 231	0.88 409	3.95 497	1.71 365	1.37 287	1.66 367	2.40 482	1.36 388	10.70 631	1.93 531	0.33 399	0.25 409	0.36 475	0.31 457	0.31 278	0.33 358

FADNet_RVC	2.65 549	2.28 660	16.51 561	0.98 345	0.92 415	4.09 533	0.83 360	4.26 599	1.73 372	1.46 299	1.78 413	1.60 363	1.50 437	8.88 567	2.39 577	0.47 562	0.38 554	0.44 545	0.58 631	0.89 634	0.97 642

iResNetv2_ROB	2.65 549	5.00 687	19.28 617	2.06 669	1.09 483	3.83 451	1.13 528	4.14 558	2.09 447	1.85 372	2.03 500	2.01 442	1.51 442	3.58 442	1.58 474	0.34 415	0.21 278	0.32 383	0.21 192	0.44 492	0.29 279

ccnet	2.66 551	0.97 525	8.01 439	1.54 608	1.24 526	3.75 436	2.18 646	4.07 536	2.41 532	2.66 610	3.25 644	2.87 542	2.31 576	9.89 598	3.50 620	0.78 643	0.75 669	0.71 651	0.67 644	0.76 620	0.81 624

GwcNet-RSSM	2.66 551	1.05 539	15.91 553	1.22 489	1.19 509	4.12 543	1.12 525	3.84 459	2.02 428	1.93 399	1.79 416	3.12 565	1.46 426	10.37 619	2.05 548	0.33 399	0.27 441	0.35 459	0.30 441	0.40 426	0.36 395

z-ln-s-r	2.67 553	1.16 567	12.43 494	1.34 548	1.26 531	3.70 425	1.21 547	4.20 568	2.38 525	2.04 444	1.92 477	2.43 492	1.60 465	10.58 624	5.19 646	0.29 289	0.20 239	0.32 383	0.24 285	0.51 531	0.38 428

xxxx	2.67 553	0.54 182	2.03 251	1.22 489	0.81 359	3.49 380	0.63 207	4.49 661	2.49 549	2.22 512	2.23 547	2.05 447	1.38 392	10.05 607	17.91 713	0.32 379	0.32 501	0.30 329	0.27 360	0.33 335	0.34 375

test_xeample	2.67 553	0.56 208	2.05 254	1.09 414	0.81 359	3.24 323	0.80 338	4.55 669	2.70 580	2.42 565	2.27 552	1.39 335	1.40 399	10.75 632	17.51 712	0.30 331	0.30 483	0.32 383	0.28 389	0.34 356	0.33 358

PASM	2.67 553	2.05 652	9.71 459	1.73 639	1.37 561	2.53 218	1.52 595	3.10 329	2.17 469	2.79 620	1.84 446	2.90 543	1.85 532	11.89 688	2.19 564	0.81 648	0.85 673	0.87 667	1.01 673	1.14 661	1.05 647

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 557	1.26 588	22.01 711	1.08 407	0.99 444	1.61 110	0.86 381	3.69 428	1.64 340	1.52 305	5.62 680	3.35 584	3.44 637	2.20 374	1.33 417	0.26 187	0.21 278	0.30 329	0.62 640	0.93 638	0.67 590

222	2.68 557	0.57 221	2.03 251	1.11 431	0.81 359	3.23 319	0.65 221	4.52 666	2.45 541	2.34 550	2.29 559	1.41 341	1.44 418	10.50 622	18.47 717	0.32 379	0.30 483	0.32 383	0.27 360	0.32 313	0.34 375

PWC_ROB	2.69 559	2.01 649	8.36 442	1.33 540	1.90 666	3.23 319	1.18 537	4.33 628	3.25 650	3.11 643	3.41 651	2.71 523	2.18 566	9.15 577	4.48 631	0.56 604	0.31 492	0.61 634	0.36 514	0.69 601	0.74 609

pcwnet_v2	2.70 560	0.65 330	22.48 714	1.08 407	1.03 459	3.56 401	0.81 350	4.29 609	3.14 637	2.29 529	2.29 559	3.01 555	1.71 501	3.32 437	1.43 434	0.43 527	0.50 624	0.41 529	0.34 488	0.61 572	0.56 557

Wz-Net-MNSev	2.71 561	2.54 666	13.91 519	1.52 604	1.37 561	3.28 336	2.47 653	4.03 521	2.32 507	2.57 588	2.07 514	2.29 469	3.01 612	7.55 542	2.74 605	0.38 475	0.36 535	0.36 475	0.37 526	0.57 558	0.47 506

w-ln-seven-2	2.73 562	2.13 653	12.47 496	1.18 473	1.01 456	3.54 395	1.58 605	3.93 491	3.26 651	2.43 567	2.02 497	2.63 514	2.28 572	7.93 551	5.45 649	0.40 495	0.40 569	0.44 545	0.34 488	0.62 576	0.47 506

UGAM-zero	2.79 563	0.57 221	20.87 682	0.98 345	0.77 344	2.08 164	0.35 51	3.88 471	1.51 256	2.05 446	1.64 358	5.07 677	3.42 636	9.83 595	1.24 391	0.28 258	0.21 278	0.27 234	0.29 419	0.29 229	0.28 266

RP	2.79 563	1.20 574	10.36 470	1.54 608	1.93 667	3.44 364	1.97 634	4.05 529	2.34 509	2.66 610	2.79 616	3.98 628	2.58 593	10.21 613	2.61 600	0.95 659	0.47 612	0.71 651	0.57 630	0.71 611	0.68 593

SHD	2.82 565	2.04 651	13.80 516	1.69 632	1.79 652	2.73 241	1.07 509	3.85 462	3.18 641	4.63 684	2.74 611	3.38 589	2.77 601	5.48 487	3.66 623	0.62 617	0.47 612	0.51 594	0.55 625	0.65 589	0.74 609

FADNet-RVC-Resample	2.83 566	2.02 650	21.07 688	1.12 435	0.91 414	3.53 391	1.37 573	4.08 540	2.09 447	1.68 338	1.33 265	2.03 443	1.51 442	9.54 586	1.69 498	0.38 475	0.37 547	0.42 536	0.44 580	0.56 553	0.56 557

Selective-IGEV-i16pc	2.84 567	0.70 375	20.78 677	1.27 514	0.56 230	4.35 599	2.77 665	4.32 625	2.02 428	1.57 312	1.84 446	2.40 482	1.33 379	8.80 565	1.39 424	0.60 611	0.46 607	0.33 419	0.38 539	0.43 480	0.45 490

StereoDRNet	2.84 567	1.49 620	14.48 530	1.33 540	1.57 611	3.44 364	2.06 639	3.69 428	2.36 514	3.26 651	1.84 446	2.79 537	1.80 520	10.88 638	3.16 616	0.41 510	0.33 508	0.39 510	0.36 514	0.59 563	0.58 566

w-ln-seven	2.86 569	3.06 674	14.02 520	1.27 514	1.32 548	4.10 539	1.59 606	3.90 479	2.59 568	3.03 637	2.27 552	3.42 591	2.25 570	6.70 524	4.81 639	0.39 487	0.34 521	0.48 571	0.40 558	0.74 616	0.55 552

AAGNet	2.86 569	0.60 266	1.77 222	2.05 668	0.46 154	4.76 680	1.09 518	2.27 183	1.56 299	2.17 491	1.84 446	2.41 486	4.00 649	6.23 509	24.22 729	0.46 553	0.19 185	0.30 329	0.29 419	0.32 313	0.24 174

Consistency-Raft	2.86 569	1.66 632	19.61 625	1.40 576	1.75 646	3.84 456	1.32 561	4.07 536	2.25 485	1.78 360	2.67 607	1.82 408	4.41 658	1.94 345	2.06 549	0.83 651	0.94 678	1.03 672	1.12 678	1.70 681	1.09 650

PDISCO_ROB	2.86 569	1.53 623	14.27 527	1.98 665	2.19 680	4.52 635	1.35 566	4.65 674	3.19 642	2.09 456	2.16 533	3.53 606	2.45 585	5.32 481	2.12 556	1.30 681	0.78 671	0.72 655	0.59 634	1.24 670	1.28 659

AF-Net	2.87 573	1.30 592	16.24 556	1.33 540	1.75 646	3.26 329	1.59 606	4.09 542	2.43 536	2.69 612	2.94 624	4.51 656	3.20 625	5.84 497	2.75 606	0.76 642	0.36 535	0.72 655	0.49 601	0.70 602	0.56 557

HSM-Net_RVC	2.87 573	0.57 221	17.46 580	0.92 299	0.90 412	3.70 425	1.20 544	5.64 698	2.51 553	3.22 650	2.43 581	2.54 504	1.59 459	11.41 661	1.65 494	0.34 415	0.25 409	0.26 200	0.23 254	0.30 256	0.29 279
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 575	1.16 567	18.30 595	1.35 553	1.68 633	3.52 389	1.18 537	3.90 479	2.06 441	2.52 579	2.82 621	3.82 621	2.34 577	6.78 529	2.55 597	0.86 653	0.40 569	0.59 625	0.67 644	0.57 558	0.55 552

DDUNet	2.91 576	2.78 670	6.94 426	3.53 701	2.26 684	3.28 336	1.36 568	3.77 443	2.04 436	2.62 601	2.49 587	4.18 641	1.69 497	5.38 483	1.85 521	2.21 691	1.77 698	2.61 702	2.43 712	2.60 688	2.34 691

MFMNet_re	2.91 576	1.91 644	18.25 592	3.06 694	1.89 664	3.13 302	1.67 617	3.52 392	2.97 618	3.14 645	2.87 623	2.26 462	2.41 581	2.42 385	2.00 542	1.10 666	1.05 680	0.94 669	0.90 665	1.28 671	1.46 671

ACV-stereo	2.92 578	0.92 503	20.27 656	1.33 540	1.05 465	4.68 662	1.10 521	2.66 269	1.64 340	1.46 299	1.32 263	5.41 685	4.24 655	7.83 549	1.90 527	0.44 534	0.52 627	0.32 383	0.29 419	0.45 501	0.63 581

GANet	2.93 579	1.05 539	11.29 483	1.64 626	0.96 428	3.91 473	2.52 656	3.72 436	2.41 532	2.95 634	3.00 627	3.21 571	2.03 546	12.42 697	4.72 636	0.51 589	0.41 578	0.46 558	0.39 547	0.60 567	0.50 525

RTSC	2.95 580	2.51 662	15.49 551	1.54 608	1.30 538	3.51 386	0.86 381	3.89 474	2.48 545	3.64 661	3.12 637	3.04 557	2.30 573	5.70 494	6.67 653	0.55 602	0.35 528	0.37 489	0.39 547	0.70 602	0.60 571

PWCDC_ROB	2.95 580	3.26 676	14.06 522	1.59 618	1.56 607	4.19 573	0.86 381	4.30 617	4.08 679	2.06 451	7.37 684	2.75 527	2.42 582	3.59 443	2.67 603	1.34 683	0.36 535	0.39 510	0.34 488	1.13 660	0.62 577

PSMNet_ROB	2.95 580	1.38 607	18.46 600	1.19 476	1.20 517	3.80 446	1.65 615	3.54 397	2.35 511	1.98 413	1.71 383	2.75 527	1.79 515	11.43 663	2.78 607	0.42 521	0.36 535	0.50 590	0.60 636	0.59 563	0.49 518

ff1	2.96 583	0.60 266	5.21 410	1.14 444	0.99 444	3.62 414	0.86 381	4.22 577	3.37 659	2.20 501	2.30 564	3.48 595	1.62 470	11.62 671	16.09 702	0.29 289	0.16 50	0.48 571	0.37 526	0.30 256	0.29 279

FINET	2.96 583	1.07 546	23.18 720	1.29 521	1.86 659	2.03 153	1.52 595	4.30 617	4.71 685	2.23 516	2.34 577	1.65 369	1.48 430	5.89 498	2.81 609	0.51 589	0.47 612	0.49 586	0.40 558	0.59 563	0.49 518

XQC	2.96 583	2.42 661	14.85 535	1.36 559	1.32 548	3.29 340	1.53 597	4.28 605	2.78 590	3.21 649	2.46 583	3.53 606	2.92 608	6.58 519	4.67 633	0.70 638	0.41 578	0.59 625	0.56 627	0.96 643	0.83 629

SGM-Forest	2.96 583	0.62 295	3.49 369	1.09 414	0.80 353	4.06 526	3.30 682	4.37 640	3.09 633	4.18 679	3.27 646	4.67 667	3.86 646	11.69 680	7.91 668	0.51 589	0.46 607	0.49 586	0.39 547	0.48 521	0.49 518
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 587	0.58 238	13.42 505	0.79 184	0.51 190	3.84 456	1.84 629	2.42 208	1.60 325	2.25 522	2.74 611	2.03 443	6.04 681	6.79 531	12.80 692	0.35 436	0.26 429	0.26 200	0.27 360	0.27 185	0.37 411

RYNet	2.97 587	0.93 507	15.09 543	1.12 435	1.38 564	3.66 421	1.42 585	4.03 521	2.29 498	2.10 459	1.70 379	3.79 619	2.16 562	13.64 713	3.02 614	0.37 458	0.41 578	0.48 571	0.34 488	0.81 628	0.75 612

TCMNet	2.98 589	1.30 592	18.26 593	1.47 593	2.09 676	3.84 456	1.08 514	3.96 503	2.39 529	2.53 582	2.29 559	2.43 492	1.75 509	10.09 610	2.39 577	0.52 595	0.45 598	0.61 634	0.50 609	0.80 627	0.78 618

mmx	2.98 589	0.60 266	5.21 410	1.14 444	0.99 444	3.62 414	0.86 381	4.49 661	3.05 628	2.20 501	2.30 564	3.48 595	1.62 470	11.62 671	16.09 702	0.33 399	0.28 456	0.48 571	0.37 526	0.44 492	0.37 411

xxx	2.98 589	0.60 266	5.21 410	1.14 444	0.99 444	3.62 414	0.86 381	4.49 661	3.05 628	2.20 501	2.30 564	3.48 595	1.62 470	11.62 671	16.09 702	0.33 399	0.28 456	0.48 571	0.37 526	0.44 492	0.37 411

Wz-Net-SNSev	2.98 589	4.36 683	15.98 554	1.57 616	1.19 509	3.28 336	1.80 624	3.96 503	2.40 530	2.32 543	2.28 556	3.48 595	2.05 549	7.84 550	3.82 626	0.47 562	0.39 563	0.53 605	0.49 601	0.71 611	0.60 571

DispNO	3.00 593	0.75 428	18.92 607	1.17 467	1.10 485	3.72 429	0.94 452	4.29 609	2.54 560	2.24 519	2.28 556	4.51 656	2.12 555	11.40 660	2.09 554	0.31 356	0.28 456	0.31 360	0.28 389	0.36 391	0.39 435

GwcNet	3.00 593	1.63 628	19.83 633	1.32 535	2.04 675	3.27 332	1.55 601	3.65 414	2.33 508	2.00 430	2.12 526	3.56 610	1.68 496	9.47 584	2.45 587	0.44 534	0.45 598	0.46 558	0.38 539	0.60 567	0.76 614

LL-Strereo	3.01 595	1.81 642	17.59 583	1.12 435	2.10 677	2.90 258	1.09 518	4.33 628	2.00 425	3.12 644	2.24 548	3.29 578	3.15 620	11.31 658	1.84 520	0.30 331	0.28 456	0.46 558	0.34 488	0.49 527	0.45 490

Anonymous_2	3.01 595	0.89 493	4.53 402	1.06 396	1.18 502	2.93 269	0.87 402	3.24 347	1.46 222	1.86 376	1.35 274	4.11 636	2.35 578	1.64 294	1.28 406	0.82 649	0.90 675	8.71 734	15.84 740	4.44 712	0.74 609

STrans-v2	3.03 597	0.77 438	20.91 684	0.81 191	0.63 275	3.89 470	1.01 488	4.27 600	2.64 573	2.28 527	3.70 659	4.13 637	5.20 670	7.33 536	1.27 402	0.31 356	0.18 137	0.29 298	0.25 308	0.29 229	0.41 463

TransformOpticalFlow	3.03 597	0.77 438	20.99 687	1.00 360	0.55 225	4.18 569	0.64 211	4.33 628	3.02 626	2.18 493	3.09 635	4.35 649	5.07 668	7.36 539	1.27 402	0.32 379	0.18 137	0.32 383	0.26 332	0.28 207	0.46 501

AANet_RVC	3.03 597	1.72 635	12.78 499	1.17 467	1.12 488	3.79 445	1.10 521	3.86 465	3.13 635	2.62 601	4.26 667	3.96 627	1.41 407	11.43 663	5.23 647	0.94 657	0.47 612	0.34 438	0.23 254	0.40 426	0.55 552

DRN-Test	3.03 597	0.99 527	18.18 591	1.35 553	1.60 613	3.59 407	1.48 590	4.13 552	2.45 541	3.47 660	1.92 477	2.58 509	2.53 590	10.88 638	2.80 608	0.39 487	0.36 535	0.44 545	0.41 565	0.55 547	0.57 561

Syn2CoEx	3.08 601	2.55 667	19.88 635	1.34 548	1.18 502	2.43 203	1.65 615	3.91 484	2.40 530	2.39 560	2.27 552	2.90 543	3.17 624	9.57 589	2.54 596	0.50 583	0.45 598	0.53 605	0.39 547	0.74 616	0.72 607

stereogan	3.09 602	0.93 507	16.43 559	1.37 569	1.66 629	3.70 425	1.67 617	3.87 468	3.15 639	3.04 638	2.70 610	5.04 676	2.79 602	9.96 602	1.78 513	0.63 618	0.49 623	0.69 648	0.47 590	0.83 631	0.68 593

PA-Net	3.09 602	1.24 586	18.84 605	1.38 571	1.19 509	3.42 362	1.75 620	3.89 474	3.27 655	1.88 381	2.10 518	3.03 556	1.88 537	11.60 669	2.88 610	0.40 495	0.54 630	0.44 545	0.62 640	0.52 535	1.02 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 604	1.45 617	14.90 538	1.46 590	1.79 652	3.33 344	1.39 578	4.04 525	2.26 489	2.77 618	3.26 645	4.00 629	2.71 599	11.63 676	2.62 602	0.82 649	0.46 607	0.79 661	0.79 660	0.71 611	0.78 618

PVD	3.12 605	1.97 648	12.80 500	1.79 649	1.63 619	3.83 451	1.34 565	3.48 382	3.88 674	5.77 694	3.56 656	3.45 594	3.29 628	5.58 491	5.30 648	0.71 640	0.69 663	0.74 659	0.77 656	0.79 625	1.13 653

1111x	3.13 606	0.57 221	8.38 443	1.20 480	0.76 338	3.80 446	0.88 409	4.61 673	2.63 571	2.31 539	2.16 533	1.95 427	1.81 523	11.54 667	18.13 715	0.32 379	0.31 492	0.32 383	0.30 441	0.35 377	0.34 375

APVNet	3.13 606	1.25 587	21.14 690	1.31 532	1.52 597	3.94 487	1.13 528	3.32 362	2.14 463	2.20 501	2.03 500	3.05 560	1.96 543	11.79 684	2.53 594	0.42 521	0.45 598	0.64 642	0.46 587	0.67 596	0.57 561

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 606	1.43 614	9.93 463	2.50 685	1.62 617	4.29 591	1.68 619	3.95 497	2.43 536	1.66 333	1.91 474	3.04 557	1.41 407	13.26 705	1.58 474	3.82 709	1.59 694	1.12 678	0.46 587	2.21 686	2.74 701

AANet	3.15 609	2.93 672	15.16 546	1.41 577	1.08 478	2.23 182	1.37 573	2.95 309	3.65 668	4.12 674	4.40 669	4.13 637	5.32 673	6.55 517	3.76 625	0.60 611	0.42 587	0.50 590	0.42 572	0.99 644	0.93 639

zh-mn7	3.15 609	9.61 712	12.45 495	1.26 506	0.99 444	2.91 261	1.32 561	4.12 550	2.74 584	3.33 654	3.07 631	2.84 539	1.89 538	8.91 569	4.69 635	0.49 579	0.40 569	0.38 506	0.38 539	0.56 553	0.63 581

ADLNet2	3.15 609	0.92 503	20.06 642	1.20 480	1.79 652	3.83 451	1.48 590	3.94 495	3.59 666	2.19 497	2.47 585	4.65 666	1.93 542	10.69 630	1.96 539	0.39 487	0.37 547	0.28 270	0.30 441	0.48 521	0.43 477

NCC-stereo	3.16 612	1.28 590	18.31 596	1.25 499	1.75 646	4.06 526	1.40 580	3.89 474	2.22 475	2.72 614	2.55 594	3.49 601	2.65 596	9.91 599	2.99 612	1.29 679	0.65 655	0.64 642	0.86 663	0.65 589	0.71 600

Abc-Net	3.16 612	1.28 590	18.31 596	1.25 499	1.75 646	4.06 526	1.40 580	3.89 474	2.22 475	2.72 614	2.55 594	3.49 601	2.65 596	9.91 599	2.99 612	1.29 679	0.65 655	0.64 642	0.86 663	0.65 589	0.71 600
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 614	1.93 645	18.84 605	1.51 603	0.80 353	4.12 543	1.82 626	4.16 563	2.91 612	1.87 378	1.74 391	2.48 499	1.84 528	13.18 704	1.74 507	0.80 646	0.57 638	0.79 661	0.74 652	1.20 669	0.86 630
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
Selective-IGEV-i16pb	3.23 615	0.73 406	21.29 696	1.22 489	0.68 306	3.99 512	3.38 685	4.52 666	2.52 554	1.72 349	3.60 657	2.92 548	2.21 568	10.07 608	2.59 599	0.68 633	0.50 624	0.37 489	0.48 595	0.54 544	0.54 546

GASNet	3.24 616	5.55 691	20.58 672	1.56 615	1.25 529	2.32 191	1.12 525	4.04 525	2.67 577	1.88 381	2.10 518	3.00 554	2.16 562	10.59 625	2.43 584	0.65 624	0.37 547	0.61 634	0.45 584	0.87 633	0.58 566

FBW_ROB	3.24 616	1.02 532	9.21 457	1.49 599	1.07 475	3.78 441	1.48 590	4.31 620	3.08 632	2.46 568	2.32 575	4.20 644	2.08 553	15.19 719	7.16 663	0.84 652	0.62 651	1.33 684	0.92 666	0.99 644	1.31 661

HBP-ISP	3.25 618	1.10 552	20.86 680	1.54 608	1.15 495	4.50 629	2.89 671	4.43 651	2.38 525	4.14 675	1.96 482	1.90 421	2.04 548	11.08 651	1.32 413	0.66 626	0.57 638	0.66 645	0.61 639	0.64 586	0.61 574

DStereoRT	3.28 619	1.06 544	14.58 533	1.33 540	1.12 488	4.51 633	1.29 557	4.21 573	3.48 664	2.50 573	2.13 528	1.89 420	7.69 701	7.57 543	2.43 584	0.66 626	0.33 508	4.46 726	2.84 720	0.38 410	1.12 652

aanetorigin	3.30 620	1.66 632	17.52 582	1.18 473	1.58 612	2.57 223	3.80 697	2.65 266	2.03 432	6.12 699	4.30 668	2.82 538	5.70 677	5.47 486	4.67 633	0.50 583	0.44 593	0.43 540	0.47 590	1.17 666	0.92 637

ADCRef	3.30 620	1.23 585	14.90 538	1.17 467	1.41 576	3.95 493	1.64 612	3.88 471	2.36 514	3.05 640	2.21 544	2.40 482	2.81 604	5.04 476	16.63 707	0.46 553	0.34 521	0.63 639	0.62 640	0.54 544	0.67 590

CBMV	3.32 622	0.96 523	21.16 692	1.32 535	0.83 377	3.81 448	3.91 700	4.47 657	2.53 556	3.34 655	2.24 548	4.45 653	2.58 593	10.07 608	1.96 539	0.45 544	0.43 588	0.48 571	0.38 539	0.52 535	0.53 540
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 623	0.81 460	20.05 641	1.25 499	1.20 517	3.44 364	1.99 636	4.23 581	2.67 577	3.14 645	3.82 662	3.51 604	3.32 630	11.68 679	1.94 534	0.64 621	0.67 659	0.48 571	0.52 616	0.61 572	0.81 624

CC-Net-ROB	3.35 624	1.76 638	13.89 518	2.33 682	1.65 626	4.49 626	1.62 609	4.73 678	2.90 611	1.92 395	2.05 509	1.99 438	1.61 466	12.57 702	1.60 478	2.46 692	2.18 702	2.68 704	1.04 676	2.11 684	1.38 667

z-mn7	3.36 625	9.42 710	14.16 524	1.28 517	1.22 523	3.78 441	1.43 587	3.92 489	3.35 658	2.85 625	3.36 649	3.06 561	1.97 544	9.66 590	5.16 643	0.42 521	0.35 528	0.43 540	0.33 478	0.63 578	0.48 511

edge stereo	3.37 626	1.01 531	21.99 710	1.28 517	1.37 561	2.67 233	1.39 578	3.98 508	2.87 609	2.93 629	3.27 646	4.35 649	2.43 583	11.62 671	2.39 577	0.60 611	0.63 653	0.79 661	0.55 625	0.68 599	0.67 590

DNS	3.43 627	0.50 129	1.75 221	0.77 173	0.67 300	2.16 174	0.41 80	2.32 193	1.51 256	51.54 747	1.30 252	0.97 253	1.04 287	1.03 115	0.75 220	0.45 544	0.24 378	0.21 39	0.20 168	0.44 492	0.36 395

DPSNet	3.43 627	1.37 606	12.19 491	1.39 573	1.24 526	4.15 550	2.06 639	4.51 665	3.34 657	2.69 612	1.96 482	3.52 605	5.56 676	10.68 629	9.68 676	0.93 656	0.73 667	0.40 517	0.37 526	1.06 649	0.86 630

S-Stereo	3.48 629	0.91 501	22.06 713	1.36 559	1.50 592	3.55 399	2.53 658	4.21 573	2.81 602	2.37 555	3.81 661	3.75 617	1.84 528	11.90 689	2.51 592	0.63 618	0.71 665	0.48 571	0.76 654	0.67 596	1.19 656

STTRV1_RVC	3.52 630	1.03 537	20.87 682	1.47 593	1.47 586	3.23 319	1.55 601	4.06 533	3.22 648	1.95 405	3.50 655	2.63 514	2.07 552	11.96 691	2.21 566	1.86 687	4.03 723	0.81 664	0.73 651	1.06 649	0.70 599

UDG	3.55 631	2.81 671	17.45 579	2.69 687	1.98 669	3.97 509	1.19 540	4.35 632	2.02 428	2.42 565	2.53 593	4.50 655	2.46 587	6.53 516	2.41 581	2.12 690	1.77 698	2.63 703	2.57 714	2.64 689	1.95 682

SAMSARA	3.55 631	2.16 656	14.18 525	1.86 656	1.49 589	4.62 653	2.65 663	3.58 404	2.80 596	7.05 704	3.05 630	5.16 682	4.07 651	9.18 578	4.80 638	0.64 621	0.67 659	0.59 625	0.68 647	0.89 634	0.91 635

WZ-Net	3.62 633	4.87 686	16.77 566	1.43 581	1.40 568	3.75 436	2.29 649	4.12 550	2.50 550	2.74 616	2.19 539	4.06 633	5.29 672	10.19 612	7.36 664	0.54 600	0.37 547	0.47 562	0.49 601	0.77 621	0.73 608

CBMV_ROB	3.62 633	0.70 375	21.42 701	1.21 486	0.89 409	4.43 616	1.76 621	4.39 643	2.79 592	5.88 696	3.38 650	4.18 641	5.12 669	10.75 632	2.32 574	0.56 604	0.55 635	0.53 605	0.51 613	0.55 547	0.46 501

GCAPDPT-zeroshot	3.67 635	0.52 146	56.80 753	0.90 281	1.06 468	2.70 236	0.77 312	3.08 327	1.18 149	1.20 265	0.81 100	0.68 147	0.55 78	0.96 95	0.68 180	0.27 214	0.21 278	0.28 270	0.20 168	0.27 185	0.25 190

Wz-Net-TNSev	3.67 635	8.83 701	13.47 508	1.48 596	1.18 502	3.60 409	2.49 655	4.27 600	3.13 635	2.18 493	1.89 467	4.21 645	2.80 603	12.10 692	7.58 667	0.57 606	0.55 635	0.47 562	0.54 622	0.91 637	1.05 647

SQANet	3.70 637	9.34 709	18.41 598	2.75 688	2.74 690	3.40 356	1.47 589	3.50 388	1.68 352	2.60 597	1.75 395	2.69 520	1.91 540	6.72 528	1.74 507	2.96 695	1.41 692	1.85 691	1.12 678	3.17 693	2.70 700

DeepPrunerF	3.70 637	1.72 635	14.87 536	1.33 540	1.74 644	3.70 425	1.55 601	4.20 568	14.00 715	2.02 437	1.77 410	2.74 525	2.30 573	10.88 638	6.88 659	0.68 633	0.60 648	0.78 660	0.78 659	0.81 628	0.71 600

FTStereo	3.71 639	0.53 164	20.37 660	0.96 330	0.65 286	4.34 596	11.29 719	2.62 263	1.50 249	2.58 592	5.04 675	1.90 421	13.84 716	3.71 448	1.25 395	0.38 475	0.24 378	0.31 360	0.32 470	0.30 256	2.10 685

ADCP+	3.74 640	1.96 647	16.90 567	1.09 414	1.55 604	4.35 599	3.65 695	3.93 491	2.98 621	2.22 512	1.66 367	3.95 625	4.83 664	3.41 438	18.87 720	0.38 475	0.41 578	0.63 639	0.53 620	0.64 586	0.81 624

test_sample9	3.79 641	1.05 539	7.87 434	1.07 399	0.86 395	3.93 481	1.19 540	4.35 632	2.11 457	2.14 473	1.75 395	1.75 386	1.67 492	11.06 648	11.61 687	1.23 673	14.45 740	4.27 722	2.09 706	0.70 602	0.69 595

zh-sn7	3.81 642	11.43 720	15.78 552	1.25 499	1.15 495	3.68 424	2.58 661	4.15 562	2.42 535	2.61 599	3.10 636	3.38 589	3.03 616	11.43 663	6.88 659	0.45 544	0.48 618	0.45 552	0.43 576	0.72 614	0.71 600

MFN_U_SF_RVC	3.81 642	10.78 717	15.01 541	1.84 653	1.39 566	3.73 433	1.63 610	4.05 529	3.26 651	2.91 627	2.38 579	4.36 651	3.65 641	8.43 559	4.91 641	1.11 668	1.04 679	0.99 671	1.31 686	1.58 677	1.75 679

GCAP-BAT	3.82 644	0.52 146	59.75 754	0.90 281	1.06 468	2.70 236	0.77 312	3.08 327	1.18 149	1.20 265	0.81 100	0.68 147	0.55 78	0.96 95	0.68 180	0.27 214	0.21 278	0.28 270	0.21 192	0.27 185	0.25 190

ADCPNet	3.89 645	1.63 628	20.25 655	1.28 517	1.27 534	6.43 699	2.65 663	3.93 491	2.70 580	2.78 619	2.20 542	4.28 647	6.16 685	5.56 489	10.27 679	0.65 624	1.18 684	0.71 651	1.70 695	0.84 632	1.37 665

DStereoO	3.90 646	2.13 653	7.90 438	4.43 715	2.84 693	4.40 608	5.30 705	4.31 620	3.21 647	2.41 564	3.08 632	2.93 550	7.14 697	4.20 463	11.12 683	4.11 712	1.30 690	1.33 684	1.63 692	3.09 691	1.26 657

RTS	3.90 646	7.04 695	17.94 586	1.92 659	2.19 680	5.00 687	2.96 673	4.29 609	3.19 642	4.05 671	3.08 632	4.94 671	3.16 622	7.64 545	6.72 654	0.66 626	0.44 593	0.51 594	0.47 590	0.95 639	0.76 614

RTSA	3.90 646	7.04 695	17.94 586	1.92 659	2.19 680	5.00 687	2.96 673	4.29 609	3.19 642	4.05 671	3.08 632	4.94 671	3.16 622	7.64 545	6.72 654	0.66 626	0.44 593	0.51 594	0.47 590	0.95 639	0.76 614

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 649	10.88 718	12.30 493	1.26 506	1.55 604	5.19 690	3.33 684	4.42 648	2.82 604	2.58 592	2.62 602	5.00 674	2.11 554	14.03 717	2.73 604	1.28 678	2.34 708	0.67 647	1.83 700	0.81 628	1.03 646

ADCMid	3.96 650	3.27 677	15.48 550	1.26 506	1.40 568	4.66 659	2.28 648	4.06 533	3.54 665	3.94 668	3.02 628	3.85 622	3.67 642	4.03 458	18.65 718	0.68 633	0.61 650	1.09 677	1.18 682	1.38 674	1.08 649

SDNR	3.97 651	1.93 645	20.28 657	1.31 532	0.94 424	5.16 689	0.67 228	4.33 628	2.58 565	4.82 688	5.94 681	5.01 675	1.45 422	17.52 721	2.53 594	0.79 644	0.72 666	0.59 625	0.45 584	1.15 664	1.17 654

MADNet+	3.97 651	9.54 711	13.83 517	1.87 657	1.69 634	4.19 573	2.87 670	4.80 682	4.10 680	2.51 577	2.67 607	4.55 659	3.41 633	8.72 563	6.92 661	1.25 676	1.27 688	1.04 673	0.93 667	1.39 675	1.85 680

SPS-STEREO	3.97 651	1.44 616	20.85 679	1.72 638	1.71 637	3.24 323	2.30 650	3.55 399	2.68 579	4.79 687	3.66 658	5.44 686	2.97 609	9.11 575	9.35 675	1.15 669	1.10 682	1.06 675	1.02 675	1.16 665	1.18 655
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 654	1.13 558	16.64 562	1.12 435	1.25 529	3.50 384	3.05 677	4.29 609	3.26 651	3.64 661	2.56 596	2.97 551	4.79 663	13.33 707	16.91 708	0.37 458	0.41 578	0.38 506	0.39 547	0.48 521	0.81 624

G-Net	4.11 655	1.21 575	19.47 622	2.31 681	2.94 694	4.74 678	2.95 672	3.33 368	2.14 463	4.44 682	9.43 700	6.93 694	3.84 645	9.01 573	4.92 642	0.79 644	0.80 672	0.70 650	0.50 609	0.95 639	0.87 633

THIR-Stereo	4.14 656	0.82 467	10.85 478	0.86 252	0.43 122	2.16 174	16.77 727	3.22 342	1.54 284	2.04 444	12.05 713	2.68 519	7.53 699	7.30 535	12.62 691	0.30 331	0.21 278	0.29 298	0.28 389	0.33 335	0.41 463

AnyNet_C32	4.17 657	5.75 692	12.62 497	1.60 620	1.54 600	5.51 693	4.09 701	3.90 479	3.23 649	4.22 680	3.03 629	3.10 562	3.41 633	8.01 554	18.85 719	0.53 598	0.58 643	0.53 605	0.74 652	1.19 668	0.97 642

Ntro	4.21 658	8.94 705	19.89 636	3.22 696	2.96 695	4.15 550	1.89 630	3.92 489	2.36 514	1.77 358	2.14 530	3.35 584	2.17 564	9.48 585	2.24 568	3.52 704	1.76 697	2.13 694	1.31 686	3.83 703	3.09 702

ADCS	4.22 659	5.33 688	16.32 557	1.64 626	1.31 541	3.91 473	3.64 694	4.21 573	2.89 610	5.11 689	2.81 620	4.46 654	3.06 619	5.21 480	19.50 721	0.63 618	0.64 654	0.69 648	0.69 649	1.12 659	1.26 657

ADCL	4.35 660	1.63 628	14.21 526	1.29 521	1.26 531	5.56 694	11.16 718	3.97 505	3.37 659	6.07 697	4.67 671	4.30 648	5.72 678	5.08 478	14.51 696	0.50 583	0.48 618	0.89 668	0.77 656	0.78 623	0.76 614

AnyNet_C01	4.37 661	7.80 697	16.40 558	1.98 665	1.40 568	6.37 698	6.47 710	4.09 542	5.03 690	4.06 673	3.78 660	4.16 640	3.31 629	6.62 521	10.00 677	0.61 615	0.67 659	0.63 639	0.67 644	2.01 682	1.31 661

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 662	10.62 715	15.18 547	1.55 613	1.45 585	6.16 696	3.54 692	5.41 696	3.68 671	2.59 596	2.74 611	4.81 668	2.20 567	13.79 714	4.40 630	2.04 688	3.36 721	1.05 674	1.20 683	2.09 683	1.72 677

RainbowNet	4.56 663	8.28 698	20.07 644	3.64 705	3.23 703	4.15 550	2.99 675	4.18 564	3.03 627	2.20 501	2.65 605	4.26 646	2.90 607	9.77 592	2.12 556	3.88 710	2.27 705	2.71 707	1.72 697	3.78 702	3.31 710

SGM_RVC	4.57 664	0.72 395	17.46 580	1.84 653	0.58 251	4.23 582	3.45 687	4.66 675	3.66 670	7.99 709	8.82 698	7.56 697	8.74 708	12.30 694	6.84 658	0.43 527	0.38 554	0.39 510	0.35 504	0.51 531	0.48 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 665	8.93 704	19.95 638	3.11 695	2.67 688	3.91 473	2.57 660	3.82 455	2.25 485	2.22 512	9.72 702	4.08 634	2.35 578	8.57 561	2.13 559	3.51 703	1.65 696	2.15 695	1.17 681	3.69 700	3.15 704

DispFullNet	4.64 666	3.48 679	23.95 723	3.99 707	3.03 696	3.35 346	1.06 506	4.18 564	2.80 596	6.33 701	2.94 624	4.04 632	7.81 702	3.92 456	5.16 643	2.75 693	1.61 695	3.10 712	2.68 717	3.32 695	3.31 710

CSAN	4.71 667	1.39 609	20.23 651	1.19 476	0.87 400	3.65 420	3.50 689	4.57 671	3.87 673	3.89 667	7.82 687	3.54 609	6.16 685	23.47 732	6.82 657	0.52 595	0.45 598	0.49 586	0.52 616	0.63 578	0.66 589

test_sample8	4.76 668	1.05 539	7.87 434	1.07 399	0.86 395	3.93 481	1.19 540	4.38 641	2.05 439	5.49 692	1.89 467	12.98 712	6.37 687	11.06 648	11.61 687	1.23 673	14.45 740	4.27 722	2.09 706	0.70 602	0.69 595

SuperB	4.79 669	4.41 684	21.08 689	1.45 588	1.08 478	3.91 473	3.08 679	4.18 564	3.01 625	2.50 573	2.10 518	2.75 527	3.49 639	8.80 565	19.60 722	0.44 534	0.33 508	0.53 605	0.39 547	12.01 733	0.64 585

IMH-64-1	4.84 670	2.53 664	6.83 423	4.30 712	3.74 707	4.81 682	6.05 707	5.30 691	3.92 675	3.95 669	8.33 691	5.08 678	6.06 682	8.96 571	6.30 651	4.57 720	2.96 715	3.04 709	2.12 709	4.28 708	3.62 713

IMH-64	4.84 670	2.53 664	6.83 423	4.30 712	3.74 707	4.81 682	6.05 707	5.30 691	3.92 675	3.95 669	8.33 691	5.08 678	6.06 682	8.96 571	6.30 651	4.57 720	2.96 715	3.04 709	2.12 709	4.28 708	3.62 713

NVStereoNet_ROB	4.91 672	1.40 610	16.46 560	1.47 593	1.72 643	3.46 370	1.96 633	3.89 474	3.61 667	2.90 626	24.61 733	4.81 668	4.49 660	13.57 711	4.87 640	1.33 682	1.29 689	1.70 690	1.68 693	1.41 676	1.66 674
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 673	0.90 495	21.33 697	1.50 601	1.33 552	4.09 533	3.49 688	4.03 521	4.59 684	6.57 702	10.95 707	12.92 711	8.41 707	9.86 597	8.78 673	0.75 641	0.58 643	0.51 594	0.50 609	0.68 599	0.57 561

WAO-7	5.16 674	3.21 675	18.98 609	1.88 658	1.44 581	5.34 691	3.09 680	4.91 684	5.81 697	4.35 681	8.92 699	6.55 691	6.06 682	13.40 709	10.81 681	1.34 683	1.20 687	1.48 689	1.35 689	1.60 678	1.45 669

CrosDoStereo	5.24 675	0.60 266	20.23 651	0.82 204	0.51 190	3.39 353	18.11 729	3.82 455	2.27 491	1.98 413	8.74 695	1.96 432	6.96 693	7.35 537	26.35 733	0.30 331	0.22 310	0.30 329	0.28 389	0.33 335	0.38 428

DeepStereo_LL	5.24 675	0.60 266	20.23 651	0.82 204	0.51 190	3.39 353	18.11 729	3.82 455	2.27 491	1.98 413	8.74 695	1.96 432	6.96 693	7.35 537	26.35 733	0.30 331	0.22 310	0.30 329	0.28 389	0.33 335	0.38 428

MeshStereo	5.35 677	1.32 598	21.34 698	1.34 548	1.15 495	4.40 608	3.90 699	5.18 688	4.55 682	10.14 719	11.82 712	11.47 705	5.84 679	13.84 715	7.03 662	0.61 615	0.58 643	0.60 631	0.58 631	0.72 614	0.59 570
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
ACVNet_2	5.41 678	12.60 721	20.42 664	3.27 698	3.15 701	4.50 629	3.02 676	4.66 675	3.73 672	3.35 657	5.36 677	7.86 698	2.88 605	12.33 696	4.76 637	3.12 698	2.22 703	2.70 706	1.69 694	3.49 696	3.10 703

pmcnn	5.45 679	1.22 581	17.40 576	1.60 620	2.41 687	3.48 377	2.12 642	4.52 666	3.26 651	3.67 663	13.15 716	22.10 725	3.46 638	11.92 690	17.16 710	0.34 415	0.21 278	0.23 73	0.19 142	0.36 391	0.28 266

MDST_ROB	5.53 680	0.59 248	23.11 718	2.55 686	2.69 689	21.20 728	1.98 635	4.77 681	2.65 574	9.36 714	4.25 666	4.14 639	4.45 659	22.57 727	3.68 624	0.48 567	0.33 508	0.47 562	0.44 580	0.44 492	0.44 483

EDNetEfficient	5.61 681	2.14 655	16.75 565	1.67 630	3.64 706	4.12 543	7.51 712	3.05 322	5.63 696	11.57 725	4.83 673	3.95 625	12.72 712	8.44 560	20.78 724	0.41 510	0.43 588	0.47 562	1.01 673	1.66 680	1.39 668

MSMD_ROB	5.61 681	1.08 548	16.68 563	1.21 486	0.83 377	10.14 712	2.07 641	3.93 491	6.22 699	10.37 720	8.03 689	22.22 726	9.45 709	11.66 677	4.52 632	0.66 626	0.58 643	0.66 645	0.68 647	0.65 589	0.63 581

SANet	5.65 683	1.72 635	20.94 685	1.26 506	0.88 404	7.20 703	3.81 698	4.60 672	11.23 708	4.56 683	8.78 697	7.49 696	6.95 692	11.85 687	18.11 714	0.49 579	0.44 593	0.50 590	0.42 572	0.90 636	0.82 628

ELAS_RVC	5.72 684	1.64 631	20.40 662	2.09 671	2.01 671	4.95 686	11.47 721	4.66 675	6.31 701	8.09 710	8.01 688	8.06 701	11.65 711	8.36 556	10.22 678	0.99 662	1.17 683	0.81 664	0.76 654	1.14 661	1.58 673
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 685	9.95 713	15.22 548	2.90 691	1.56 607	5.66 695	7.69 713	5.27 690	4.74 687	3.88 666	7.51 685	8.04 699	5.28 671	15.18 718	8.40 671	3.08 697	1.51 693	2.24 696	1.37 690	5.55 716	1.96 683

WAO-6	5.87 686	2.27 658	15.05 542	2.96 692	2.77 691	12.01 715	3.58 693	5.37 695	11.91 712	3.34 655	9.69 701	6.78 693	5.84 679	11.82 686	8.89 674	2.87 694	2.35 709	2.50 698	1.84 701	2.85 690	2.67 697

ELAS	5.99 687	1.62 626	20.29 658	1.96 664	2.01 671	15.09 721	8.38 716	5.23 689	5.54 694	9.02 713	8.61 694	6.74 692	9.75 710	7.48 540	11.40 686	0.96 660	1.18 684	0.72 655	0.93 667	1.30 672	1.67 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 688	13.97 729	21.36 699	3.58 703	3.14 700	4.73 675	2.48 654	4.20 568	3.17 640	2.98 635	2.83 622	23.31 729	4.34 657	11.06 648	2.45 587	3.68 706	2.33 707	2.60 701	1.79 699	3.69 700	3.19 706

FCDSN-DC	6.04 688	0.84 477	19.25 613	1.24 497	1.09 483	4.38 602	2.62 662	4.38 641	4.71 685	9.59 717	11.22 708	19.19 721	17.40 723	12.30 694	8.55 672	0.69 637	0.57 638	0.60 631	0.60 636	0.70 602	0.78 618
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 690	9.15 707	13.76 511	1.94 663	4.60 718	11.91 714	12.00 722	5.12 687	3.45 663	3.79 665	4.52 670	9.54 703	6.56 691	9.40 583	13.48 694	1.26 677	1.37 691	1.17 680	1.34 688	7.06 725	3.95 717

psmorigin	6.59 691	1.15 564	88.11 758	1.52 604	0.97 432	2.88 256	1.20 544	3.21 340	2.04 436	3.73 664	2.46 583	5.15 681	2.55 591	10.60 626	2.47 589	0.55 602	0.68 662	0.48 571	0.51 613	0.70 602	0.88 634

FC-DCNN	6.64 692	0.77 438	19.26 615	1.68 631	1.64 622	8.27 708	2.35 651	6.35 700	9.23 705	10.85 722	11.27 709	19.89 722	13.33 713	12.51 700	11.79 689	0.66 626	0.57 638	0.58 622	0.56 627	0.63 578	0.61 574

ACVNet-4b	6.73 693	13.67 726	21.87 709	3.54 702	3.07 697	4.19 573	2.25 647	4.03 521	3.65 668	1.64 327	3.98 665	5.88 688	2.89 606	10.01 605	16.98 709	23.29 746	2.24 704	2.53 699	1.78 698	3.87 704	3.21 707

EKT-Stereo	6.79 694	0.64 316	4.24 395	1.77 643	106.39 755	4.51 633	0.61 187	3.16 335	1.53 275	1.88 381	1.22 223	1.98 436	1.36 388	3.81 449	0.84 254	0.35 436	0.24 378	0.29 298	0.26 332	0.34 356	0.48 511

IMH	6.81 695	13.66 725	20.41 663	4.33 714	3.74 707	5.50 692	3.06 678	5.49 697	6.22 699	4.64 685	10.35 704	9.30 702	8.03 705	13.61 712	6.81 656	4.80 723	2.99 718	3.09 711	2.12 709	4.36 710	3.61 712

LVE	6.88 696	9.31 708	21.14 690	3.61 704	3.18 702	4.49 626	2.79 666	10.21 711	11.69 710	3.16 648	11.53 710	18.33 718	4.31 656	11.66 677	3.52 621	4.45 718	2.93 713	2.56 700	1.91 703	3.62 697	3.16 705

FC-DCNN v2	6.91 697	0.77 438	19.25 613	1.69 632	1.64 622	9.13 710	2.40 652	7.20 702	9.47 706	11.07 724	11.62 711	20.05 724	15.79 720	12.55 701	11.99 690	0.66 626	0.57 638	0.58 622	0.56 627	0.63 578	0.61 574

tt	7.19 698	0.51 138	6.83 423	4.03 708	2.30 686	12.05 716	20.19 733	15.46 728	6.58 702	3.42 659	3.22 643	5.37 684	6.39 690	4.20 463	7.46 665	9.81 732	11.53 739	7.05 730	7.46 731	6.31 719	3.71 715

Dean	7.52 699	9.08 706	21.41 700	3.74 706	3.53 704	4.81 682	3.53 690	5.33 694	5.25 691	4.17 676	26.53 734	25.62 735	4.09 652	10.97 642	4.32 629	3.69 707	2.30 706	2.91 708	1.87 702	4.03 706	3.24 708

DGSMNet	7.55 700	1.62 626	17.42 577	1.92 659	12.73 724	7.45 706	42.99 747	4.13 552	2.07 443	2.10 459	3.16 640	3.42 591	1.70 499	9.24 580	2.30 572	3.70 708	10.89 738	11.80 740	5.54 727	4.24 707	2.66 696

MADNet++	7.57 701	5.80 693	13.28 503	6.38 726	5.26 720	7.18 702	7.77 714	5.32 693	5.62 695	6.11 698	7.78 686	6.02 690	8.01 704	11.74 682	16.36 706	9.36 731	4.95 726	8.57 733	5.66 728	4.83 714	5.34 723

MonStereo1	8.07 702	2.24 657	5.83 417	4.68 719	3.60 705	18.80 726	2.52 656	5.89 699	5.86 698	4.76 686	13.98 721	7.41 695	50.63 752	13.28 706	5.16 643	4.40 716	0.90 675	2.69 705	1.55 691	3.92 705	3.30 709

SGM+DAISY	8.36 703	3.82 681	24.83 724	2.02 667	1.75 646	14.80 720	17.22 728	4.27 600	11.79 711	13.88 726	14.38 722	11.74 709	13.83 715	10.56 623	15.12 697	1.21 671	1.19 686	1.14 679	1.13 680	1.17 666	1.37 665

MultiAttention	8.74 704	0.56 208	7.25 429	2.07 670	22.74 735	35.86 740	8.44 717	4.97 685	2.58 565	2.57 588	5.11 676	5.55 687	1.59 459	52.70 754	7.50 666	0.47 562	0.24 378	0.52 600	1.00 672	6.84 723	6.30 728

UNDER WATER-64	9.33 705	5.37 689	22.60 716	5.22 724	4.86 719	10.75 713	4.61 704	11.45 712	17.30 728	7.59 705	9.80 703	15.99 717	17.90 725	10.63 627	15.72 701	4.36 714	2.87 712	4.39 725	2.86 721	7.01 724	5.36 724

TorneroNet-64	10.12 706	8.74 700	20.95 686	4.27 710	3.76 710	13.86 719	2.85 669	15.05 726	23.15 737	10.07 718	23.84 732	13.47 713	8.24 706	13.96 716	17.21 711	3.96 711	2.72 710	3.23 713	2.48 713	6.29 718	4.27 720

DStereoSA	10.13 707	4.62 685	12.76 498	4.78 721	13.35 726	9.97 711	22.80 734	4.74 680	16.44 723	5.11 689	15.31 724	4.61 662	13.82 714	8.00 552	27.60 737	6.51 728	8.86 730	1.43 687	8.28 732	3.16 692	10.38 730

UNDER WATER	10.47 708	3.95 682	22.62 717	5.07 723	4.51 717	7.78 707	3.77 696	12.56 720	21.72 736	7.84 708	10.78 705	23.96 731	31.66 736	10.78 635	16.19 705	4.44 717	2.93 713	4.24 721	2.86 721	6.33 720	5.47 725

JetRed	10.48 709	27.10 738	35.70 733	4.27 710	4.09 714	15.55 724	12.83 724	12.16 717	5.50 693	5.83 695	5.56 679	10.14 704	7.43 698	8.88 567	26.39 735	3.32 699	3.81 722	3.51 716	2.96 723	7.85 727	6.69 729

notaker	10.50 710	8.60 699	20.23 651	4.54 718	3.95 711	6.27 697	3.44 686	8.07 705	4.75 688	8.73 711	46.45 745	13.86 716	27.86 735	13.49 710	13.61 695	4.56 719	3.18 719	3.52 717	2.68 717	8.13 729	4.05 718

WQFJA1++	10.56 711	0.40 22	3.21 357	0.89 271	0.82 369	1.43 82	0.41 80	2.15 159	0.87 79	96.02 759	0.71 74	0.46 42	0.55 78	1.29 206	0.50 91	0.27 214	0.17 86	0.21 39	0.18 97	100.47 757	0.22 134

xyz-stereo	10.85 712	0.45 69	79.01 757	0.62 31	0.45 141	83.70 755	0.77 312	2.59 258	1.34 179	2.19 497	32.02 743	2.76 533	1.62 470	5.75 495	2.39 577	0.25 162	0.17 86	0.33 419	0.21 192	0.25 127	0.19 19

DStereoFS	11.11 713	13.81 728	11.82 489	5.73 725	11.05 723	20.81 727	11.36 720	8.68 708	16.52 726	14.90 729	15.81 728	11.63 708	13.85 717	9.05 574	15.60 700	7.57 729	8.88 731	2.41 697	5.29 726	2.16 685	15.30 736

MANE	11.39 714	1.38 607	23.16 719	4.82 722	2.79 692	22.02 729	14.51 726	25.81 732	26.28 738	10.93 723	13.17 717	19.90 723	18.03 726	15.69 720	20.41 723	0.96 660	0.74 668	1.42 686	3.24 724	0.74 616	1.71 676

SGM-ForestM	11.55 715	1.16 567	21.62 706	2.14 672	0.81 359	22.25 730	19.08 731	16.50 730	11.34 709	15.94 732	14.44 723	27.12 736	22.61 734	24.76 733	28.39 741	0.50 583	0.48 618	0.47 562	0.44 580	0.55 547	0.53 540

WAO-8	11.95 716	13.02 722	20.56 669	3.50 699	3.08 698	15.11 722	2.80 667	12.91 721	19.11 734	7.69 706	13.12 714	11.62 706	7.01 695	84.40 756	7.91 668	3.42 700	1.92 700	3.54 718	1.93 704	3.68 698	2.69 698

Venus	11.95 716	13.02 722	20.56 669	3.50 699	3.08 698	15.11 722	2.80 667	12.91 721	19.11 734	7.69 706	13.12 714	11.62 706	7.01 695	84.40 756	7.91 668	3.42 700	1.92 700	3.54 718	1.93 704	3.68 698	2.69 698

TCMNet-wrong-test	12.32 718	14.13 730	19.38 618	22.38 737	19.85 730	15.99 725	12.34 723	22.95 731	4.56 683	6.24 700	6.27 682	18.40 720	15.71 719	10.10 611	10.72 680	9.06 730	4.78 724	5.35 727	3.95 725	12.28 734	11.97 732

EDNetEfficientorigin	12.35 719	2.51 662	179.47 763	1.19 476	0.96 428	2.91 261	1.81 625	3.00 316	5.35 692	8.91 712	4.79 672	4.18 641	4.64 662	9.98 603	11.30 684	0.37 458	0.38 554	0.60 631	0.85 662	1.32 673	2.43 694

LSM	12.71 720	3.52 680	20.79 678	55.63 752	84.76 752	3.63 419	6.30 709	3.73 437	4.93 689	5.55 693	13.92 720	3.53 606	3.25 627	9.72 591	4.12 628	0.64 621	0.85 673	0.71 651	0.81 661	1.03 646	26.84 741

U	12.82 721	0.38 12	1.99 247	0.66 72	58.94 750	63.38 753	0.34 45	1.91 122	0.94 110	0.59 65	0.80 95	0.46 42	0.57 86	0.83 52	0.44 48	0.29 289	0.17 86	63.35 754	59.81 753	0.29 229	0.20 54

MSAF-DinoV2	13.69 722	13.09 724	22.03 712	2.41 684	1.44 581	4.03 521	1.38 576	9.07 709	9.20 704	2.23 516	1.98 489	5.08 678	5.06 667	177.66 763	5.46 650	0.45 544	0.34 521	0.40 517	0.62 640	6.09 717	5.80 726

DGTPSM_ROB	15.31 723	8.85 702	28.14 730	9.90 730	18.89 728	12.44 717	33.21 737	13.48 723	17.86 732	9.50 715	22.89 730	13.78 714	19.67 727	21.26 723	23.68 727	5.08 725	8.84 728	5.62 728	11.50 735	6.72 721	14.87 734

DPSMNet_ROB	15.52 724	8.89 703	31.44 731	10.07 732	18.91 729	12.44 717	33.22 738	13.51 724	17.94 733	9.58 716	22.91 731	13.79 715	19.67 727	21.43 724	23.73 728	5.17 726	8.84 728	5.63 729	11.52 738	6.79 722	14.90 735

USTest	15.98 725	15.58 731	22.56 715	18.49 734	16.99 727	26.43 731	36.08 741	27.68 735	12.77 714	10.69 721	10.80 706	18.35 719	15.09 718	18.62 722	23.37 726	4.85 724	5.34 727	7.38 731	7.43 730	9.90 731	11.23 731

KSHMR	16.96 726	5.37 689	21.64 708	4.46 716	4.50 716	8.30 709	3.32 683	15.58 729	76.24 756	6.62 703	61.47 751	56.53 751	5.43 675	35.17 739	11.37 685	4.39 715	2.97 717	3.63 720	2.74 719	5.10 715	4.34 721

LE_ROB	18.58 727	1.21 575	48.38 740	8.60 729	23.00 736	7.32 705	19.74 732	9.94 710	38.69 748	43.53 743	21.91 729	28.40 737	40.92 742	23.18 729	54.71 748	0.34 415	0.33 508	0.32 383	0.36 514	0.42 470	0.40 457

coex-ft	18.59 728	6.62 694	113.53 760	1.17 467	1.31 541	2.33 193	1.93 632	2.81 296	14.00 715	124.82 763	8.45 693	5.90 689	51.74 753	9.99 604	22.69 725	0.57 606	0.62 651	0.50 590	0.49 601	1.08 656	1.28 659

iinet-test	19.59 729	18.93 733	25.29 725	22.27 735	21.21 731	29.32 732	37.73 742	31.61 739	16.48 724	14.41 727	13.76 718	22.91 727	19.69 729	21.98 725	26.21 731	10.17 733	8.89 732	11.03 736	10.88 733	13.66 735	15.45 737

IINet	19.59 729	18.93 733	25.29 725	22.27 735	21.21 731	29.32 732	37.73 742	31.61 739	16.48 724	14.41 727	13.76 718	22.91 727	19.69 729	21.98 725	26.21 731	10.17 733	8.89 732	11.03 736	10.88 733	13.66 735	15.45 737

DPSM_ROB	20.78 731	20.03 736	26.57 728	23.62 739	22.46 733	31.10 735	39.97 745	33.52 741	17.41 730	15.25 730	15.80 726	24.06 732	20.71 732	23.30 730	27.62 738	10.78 735	9.41 735	11.69 738	11.50 735	14.49 737	16.36 739

DPSM	20.78 731	20.03 736	26.57 728	23.62 739	22.46 733	31.10 735	39.97 745	33.52 741	17.41 730	15.25 730	15.80 726	24.06 732	20.71 732	23.30 730	27.62 738	10.78 735	9.41 735	11.69 738	11.50 735	14.49 737	16.36 739

ktn	21.74 733	10.34 714	19.68 628	4.53 717	4.00 712	6.53 700	4.51 703	6.79 701	78.82 758	84.69 757	100.86 761	58.49 752	7.57 700	12.11 693	13.35 693	4.58 722	3.24 720	3.49 715	2.62 715	4.65 713	3.84 716

LRCNet_RVC	25.52 734	33.45 739	23.21 721	31.79 741	32.78 737	6.74 701	1.18 537	25.88 733	4.46 681	28.94 733	30.89 735	24.91 734	17.57 724	27.66 734	24.34 730	35.26 750	25.60 751	35.91 750	33.81 749	31.90 750	34.10 752

TorneroNet	25.88 735	11.28 719	21.62 706	4.20 709	4.07 713	55.25 745	3.15 681	15.16 727	76.94 757	58.09 751	82.72 758	86.88 756	41.15 743	13.35 708	18.13 715	4.32 713	2.85 711	3.45 714	2.62 715	8.33 730	4.14 719

DLNR_Zeroshot_test	28.62 736	55.50 753	49.94 743	183.62 759	115.05 758	3.43 363	0.28 21	29.49 737	1.49 243	1.01 231	1.26 240	0.93 244	0.63 110	3.92 456	1.51 462	29.81 747	0.41 578	0.26 200	0.23 254	93.28 754	0.32 337

DLNR-FE	28.68 737	56.10 754	49.61 741	183.75 760	105.98 754	3.44 364	0.28 21	29.58 738	1.49 243	1.01 231	1.26 240	0.93 244	0.63 110	3.81 449	1.51 462	33.14 749	0.41 578	0.26 200	0.23 254	99.94 756	0.32 337

Selective-IGEV-i1pa	29.93 738	36.60 740	34.97 732	9.92 731	7.41 722	38.91 741	35.81 740	43.96 745	35.07 746	30.01 734	53.53 750	41.78 738	35.42 737	40.57 741	33.93 743	30.94 748	15.47 742	23.33 741	13.36 739	10.61 732	27.01 742

HanzoNet	31.60 739	17.23 732	21.22 695	7.32 727	5.84 721	7.25 704	3.53 690	13.82 725	14.20 717	50.38 746	47.01 746	44.45 740	56.61 754	36.61 740	32.00 742	63.89 754	56.57 755	7.97 732	89.20 758	28.69 740	28.25 744

light-stereo	41.45 740	10.64 716	54.16 752	59.84 753	45.61 748	131.14 761	1.57 604	37.33 744	17.30 728	76.21 756	120.65 762	118.18 762	3.98 648	89.11 759	15.46 698	5.48 727	9.68 737	1.25 681	1.28 685	17.93 739	12.24 733

fast-reg	41.74 741	39.55 741	52.36 744	48.35 751	53.83 749	63.99 754	80.62 754	67.13 749	34.76 742	30.46 736	31.71 738	46.30 742	38.94 739	45.39 745	53.82 747	20.51 738	18.78 743	23.33 741	22.88 741	29.12 742	32.91 745

Hybrid-DGEV	41.74 741	40.15 744	53.21 747	47.72 745	45.04 742	62.46 747	80.71 756	67.23 751	34.70 739	30.38 735	31.64 737	48.32 749	41.44 744	46.71 752	55.65 755	21.63 743	18.85 744	23.50 748	23.21 745	29.18 745	33.09 751

FlowAnything	41.75 743	39.90 742	53.36 749	47.83 750	45.06 743	62.45 746	80.51 753	67.34 755	34.89 744	30.56 740	31.52 736	48.18 745	42.05 749	46.66 751	55.24 750	21.71 745	18.88 746	23.49 747	23.13 742	29.12 742	33.04 746

Selective-RAFT-Error	41.77 744	40.16 745	53.34 748	47.73 746	45.25 747	62.51 748	80.64 755	67.22 750	34.93 745	30.64 741	31.81 739	48.11 744	42.11 750	46.57 746	54.95 749	21.61 740	18.87 745	23.48 743	23.15 744	29.16 744	33.08 750

RAFT-FEzeroshot	41.78 745	40.21 747	53.07 745	47.74 748	45.19 745	62.51 748	80.73 758	67.30 753	34.75 740	30.51 738	31.88 740	48.27 747	41.88 747	46.64 749	55.54 752	21.62 741	18.89 748	23.48 743	23.22 746	29.20 747	33.05 747

RAFT-FE	41.78 745	40.21 747	53.07 745	47.74 748	45.19 745	62.51 748	80.73 758	67.30 753	34.75 740	30.51 738	31.88 740	48.27 747	41.88 747	46.64 749	55.54 752	21.62 741	18.89 748	23.48 743	23.22 746	29.20 747	33.05 747

CasAABBNet	41.80 747	40.20 746	53.41 750	47.73 746	45.18 744	62.51 748	80.71 756	67.26 752	34.80 743	30.49 737	31.88 740	48.24 746	41.81 746	46.63 748	55.64 754	21.60 739	18.88 746	23.48 743	23.22 746	29.19 746	33.05 747

HaxPig	43.25 748	43.65 749	45.00 738	33.85 742	35.61 739	32.69 737	30.52 735	45.09 746	42.97 749	48.77 744	48.17 747	43.00 739	40.26 741	44.58 743	43.61 744	47.18 751	49.30 752	51.54 752	50.25 751	43.73 751	45.29 753

AVERAGE_ROB	44.46 749	45.91 750	46.59 739	40.59 744	38.66 740	32.99 738	30.52 735	46.19 747	43.26 750	49.59 745	48.97 748	44.62 741	39.89 740	45.04 744	43.94 745	48.74 752	50.69 753	50.80 751	49.79 750	45.54 752	46.97 754

MEDIAN_ROB	47.37 750	49.08 751	49.92 742	40.32 743	39.97 741	34.95 739	33.43 739	49.17 748	46.39 752	53.06 748	52.65 749	47.65 743	42.23 751	48.35 753	47.29 746	52.10 753	54.04 754	54.28 753	53.48 752	48.76 753	50.33 755

LSM0	49.58 751	40.04 743	53.62 751	97.15 754	128.68 759	62.75 752	79.89 752	67.63 756	35.11 747	33.02 742	32.61 744	48.43 750	41.60 745	46.60 747	55.43 751	21.63 743	18.99 750	23.62 749	23.13 742	29.47 749	52.26 756

BEATNet-Init1	49.72 752	64.32 755	97.77 759	4.68 719	4.28 715	84.75 756	60.42 748	73.38 757	68.59 755	88.29 758	88.51 760	91.94 757	97.99 759	85.26 758	70.96 759	0.80 646	0.65 655	0.85 666	0.70 650	7.96 728	2.33 690

Anonymous_1	57.11 753	19.68 735	26.15 727	23.10 738	142.31 760	30.84 734	39.75 744	33.86 743	16.98 727	70.53 755	15.42 725	23.46 730	19.75 731	23.04 728	27.23 736	164.73 762	9.02 734	130.38 757	137.40 760	161.27 764	27.24 743

PML	64.32 754	53.22 752	17.88 585	8.10 728	32.94 738	148.46 762	247.79 766	12.18 718	45.42 751	111.41 760	288.92 766	101.47 759	101.31 760	31.67 735	15.55 699	14.03 737	4.83 725	10.98 735	6.18 729	28.82 741	5.17 722

FADE	78.44 755	13.79 727	36.09 734	10.71 733	13.34 725	4.15 550	4.14 702	28.60 736	8.36 703	5.15 691	3.88 663	11.85 710	36.55 738	44.37 742	28.26 740	474.90 766	161.58 764	347.36 765	322.13 766	7.29 726	6.23 727

DPSimNet_ROB	102.30 756	119.72 762	143.59 762	109.42 756	94.10 753	127.22 760	127.15 761	26.62 734	102.36 763	149.58 764	83.99 759	139.34 763	137.54 763	64.62 755	82.36 760	105.18 756	66.15 756	120.15 756	69.61 755	99.58 755	77.72 757

ASD4	103.30 757	113.98 761	120.24 761	106.67 755	79.75 751	115.36 757	120.35 760	119.13 761	79.65 762	120.04 762	74.64 754	101.45 758	65.48 755	109.11 760	84.31 761	104.31 755	90.04 759	133.15 758	103.58 759	130.15 760	94.66 760

RSGM-EC	108.14 758	104.44 759	68.66 755	115.42 757	109.31 756	116.48 758	139.19 762	127.02 762	55.95 753	55.27 749	71.01 752	116.54 760	111.76 761	176.57 761	175.06 762	117.34 760	71.64 757	140.65 759	83.55 756	123.96 758	82.91 758

acva	108.14 758	104.44 759	68.66 755	115.42 757	109.31 756	116.48 758	139.19 762	127.02 762	55.95 753	55.27 749	71.01 752	116.54 760	111.76 761	176.57 761	175.06 762	117.34 760	71.64 757	140.65 759	83.55 756	123.96 758	82.91 758

xxxxx1	112.33 760	88.53 756	37.76 735	227.84 762	157.23 761	39.05 742	61.41 749	93.76 758	79.29 759	62.45 752	74.79 755	78.32 753	70.96 756	33.47 736	70.69 756	114.00 757	130.36 761	259.31 762	274.34 763	145.54 761	147.50 761

tt_ll	112.33 760	88.53 756	37.76 735	227.84 762	157.23 761	39.05 742	61.41 749	93.76 758	79.29 759	62.45 752	74.79 755	78.32 753	70.96 756	33.47 736	70.69 756	114.00 757	130.36 761	259.31 762	274.34 763	145.54 761	147.50 761

ff	112.33 760	88.53 756	37.76 735	227.84 762	157.23 761	39.05 742	61.41 749	93.76 758	79.29 759	62.45 752	74.79 755	78.32 753	70.96 756	33.47 736	70.69 756	114.00 757	130.36 761	259.31 762	274.34 763	145.54 761	147.50 761

Selective-IGEV-i16pa	129.35 763	164.95 763	19.57 624	3.26 697	2.26 684	202.88 764	5.86 706	236.38 765	207.45 765	116.27 761	209.82 763	153.71 764	219.30 765	258.04 765	190.96 764	192.94 763	94.03 760	90.21 755	64.92 754	4.40 711	149.67 764

test_example2	212.63 764	219.92 764	221.87 764	213.67 761	221.17 765	199.47 763	200.74 764	185.30 764	141.66 764	209.52 765	213.45 764	210.82 765	205.48 764	221.27 764	216.64 765	236.83 764	242.07 766	213.93 761	217.01 761	235.69 765	226.10 766

real-time stereo	294.68 765	361.72 765	234.10 765	360.76 765	210.43 764	375.05 765	223.65 765	363.10 766	232.81 766	354.86 766	229.37 765	375.57 766	227.99 766	370.78 766	229.70 766	356.99 765	232.37 765	363.28 766	226.29 762	350.99 766	213.87 765

ccccc	590.94 766	629.75 766	645.59 766	567.84 766	570.84 766	582.44 766	641.68 767	613.82 767	494.59 767	614.58 767	651.20 767	555.57 767	637.59 767	666.94 767	652.42 767	781.57 767	507.24 767	391.36 767	342.44 767	689.82 767	581.48 767

GS-Stereo							0.83 360	3.32 362	1.37 186	0.75 137	0.89 126	0.76 188	0.80 195	0.92 84	0.53 110	0.26 187	0.18 137	0.26 200	0.20 168	0.28 207	0.21 99

Low-res two-view benchmark