Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 14	0.62 10	0.39 46	0.42 2	0.35 41	0.71 2	1.33 88	0.53 7	0.88 90	0.61 97	0.33 4	0.65 1	0.74 112	0.22 53	0.14 1	0.24 90	0.23 211	0.20 18	0.28 23

S2M2_XL	0.49 1	0.51 60	1.16 22	0.70 66	0.34 9	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 12	0.92 103	0.65 116	0.53 56	0.65 1	0.59 43	0.28 167	0.24 184	0.25 130	0.21 157	0.23 70	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-34k	1.37 152	1.22 436	13.35 251	0.79 120	0.37 24	1.46 74	0.85 349	1.55 40	1.28 78	0.54 10	1.41 248	0.59 87	0.87 200	0.66 3	0.58 41	0.23 66	0.23 148	0.25 130	0.19 89	0.24 84	0.75 380

LACA2	1.06 100	1.00 373	8.79 205	0.56 2	0.27 1	3.12 251	0.47 94	1.62 52	0.94 24	0.57 17	0.48 22	0.47 41	0.44 25	0.76 4	0.41 4	0.27 141	0.17 12	0.21 29	0.16 14	0.23 70	0.22 1

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.93 73	0.52 70	1.50 54	0.74 81	1.77 583	3.37 295	0.89 373	2.51 182	1.00 35	0.91 171	0.96 121	0.72 149	0.86 194	0.80 5	0.52 29	0.25 99	0.17 12	0.27 205	0.19 89	0.24 84	0.35 90

aanet-new-28k	1.39 158	1.24 438	12.60 239	0.83 146	0.45 73	1.97 121	1.03 460	1.74 71	0.98 31	0.63 49	1.13 167	0.55 70	0.78 158	0.81 6	0.60 54	0.20 22	1.13 562	0.25 130	0.20 131	0.29 184	0.43 175

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.02 95	0.81 279	3.30 127	0.78 114	1.24 449	3.71 382	0.89 373	2.07 113	1.32 85	0.77 106	0.85 83	0.80 174	0.80 173	0.81 6	0.59 43	0.24 77	0.20 65	0.27 205	0.19 89	0.23 70	0.49 240

LG-Stereo	0.94 75	0.71 216	3.31 129	0.62 10	0.51 111	2.85 209	0.54 121	2.59 215	1.40 97	0.88 154	1.23 192	0.53 59	0.40 14	0.81 6	0.86 169	0.23 66	0.18 21	0.31 327	0.24 236	0.29 184	0.22 1

LiteMatch*	0.81 42	0.49 46	3.78 143	0.67 38	0.37 24	1.47 75	0.26 9	1.19 16	0.99 33	0.63 49	0.47 20	0.55 70	0.46 33	0.82 9	0.70 100	0.22 53	0.20 65	0.21 29	0.18 49	0.21 38	2.26 516

aanet-new-32k	1.26 137	1.10 398	11.16 223	0.75 92	1.07 382	1.44 69	0.94 418	1.41 27	0.93 16	0.68 71	1.04 141	0.62 104	0.86 194	0.82 9	0.50 17	0.21 32	0.53 471	0.25 130	0.18 49	0.26 123	0.44 184

aanet-new-30k	1.26 137	1.10 398	11.11 221	0.75 92	1.07 382	1.44 69	0.94 418	1.41 27	0.93 16	0.68 71	1.04 141	0.62 104	0.87 200	0.82 9	0.50 17	0.21 32	0.53 471	0.25 130	0.18 49	0.26 123	0.44 184

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.11 120	0.49 46	4.62 163	0.73 76	0.86 295	1.50 78	0.81 321	1.86 82	2.14 268	0.90 168	1.00 132	0.70 134	0.99 237	0.82 9	0.45 5	0.25 99	0.26 235	0.24 90	0.18 49	0.45 444	2.88 536

GCAPDPT-zeroshot4090	1.10 116	0.49 46	4.55 162	0.73 76	0.86 295	1.50 78	0.81 321	1.86 82	2.14 268	0.90 168	1.00 132	0.70 134	0.99 237	0.82 9	0.45 5	0.25 99	0.26 235	0.24 90	0.18 49	0.45 444	2.88 536

LiteMatch	0.73 21	1.20 432	0.97 5	0.85 157	0.41 55	1.59 86	0.67 196	1.12 9	0.94 24	0.66 60	0.44 15	0.56 75	1.36 351	0.83 14	1.21 267	0.30 228	0.16 5	0.29 273	0.23 211	0.30 207	0.49 240

GeoVLM	0.67 11	0.44 28	0.96 4	0.66 29	0.36 14	1.61 92	0.25 7	1.12 9	0.93 16	0.66 60	0.45 17	0.57 80	0.53 56	0.83 14	0.69 96	0.19 10	0.18 21	0.18 2	0.15 4	0.19 5	2.49 525

MonSter++	0.68 13	0.44 28	0.97 5	0.65 24	0.36 14	1.63 95	0.25 7	1.13 11	0.93 16	0.67 66	0.44 15	0.57 80	0.53 56	0.83 14	0.68 89	0.19 10	0.19 45	0.18 2	0.15 4	0.19 5	2.59 526

aanet-new-16k	1.38 154	1.02 377	12.53 238	0.79 120	0.40 50	2.15 138	0.86 357	2.03 108	1.65 172	0.60 25	0.91 101	0.70 134	0.95 227	0.84 17	0.68 89	0.21 32	0.22 116	0.23 57	0.18 49	0.27 140	0.45 193

water-stereo	0.98 81	0.63 156	5.05 168	0.82 143	0.48 90	2.36 160	0.52 114	1.56 42	1.32 85	0.95 183	1.05 145	0.86 189	0.75 144	0.84 17	0.82 154	0.25 99	0.25 205	0.25 130	0.24 236	0.24 84	0.46 206

gcap_with_dpt	1.08 108	0.53 75	3.64 140	0.68 50	1.62 544	3.92 438	0.65 184	2.44 171	1.75 202	1.26 237	0.99 130	0.60 92	0.45 29	0.85 19	0.55 34	0.27 141	0.18 21	0.29 273	0.26 277	0.26 123	0.42 165

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.98 81	0.55 85	4.37 158	0.77 100	1.43 500	1.58 84	0.75 266	1.44 30	1.70 185	0.81 121	0.94 116	0.70 134	0.93 222	0.86 20	0.55 34	0.24 77	0.46 430	0.24 90	0.21 157	0.27 140	0.77 384

GCAP-Stereo-DPT-2K	1.09 114	0.55 85	3.82 146	0.66 29	1.64 554	3.90 426	0.64 179	2.34 155	1.71 189	1.17 224	1.01 137	0.60 92	0.45 29	0.87 21	0.65 74	0.27 141	0.18 21	0.30 302	0.26 277	0.24 84	0.44 184

GCAP-Stereo-DPT-3K	1.07 105	0.58 115	3.51 134	0.66 29	1.69 567	3.94 445	0.65 184	2.46 175	1.74 198	1.11 216	0.94 116	0.60 92	0.42 18	0.88 22	0.64 72	0.28 167	0.18 21	0.29 273	0.26 277	0.25 96	0.28 23

GCAP-Stereo-DPT-50K	1.12 122	1.57 489	4.84 165	0.79 120	1.44 503	2.08 134	0.80 311	2.12 122	2.01 245	0.70 78	0.77 64	0.66 120	0.64 96	0.88 22	0.51 26	0.24 77	0.25 205	0.24 90	0.20 131	0.34 298	1.25 451

gcap-zeroshot	1.06 100	0.57 105	3.63 138	0.68 50	1.71 570	3.94 445	0.66 189	2.58 209	1.39 94	1.12 218	0.88 90	0.62 104	0.43 20	0.88 22	0.61 60	0.29 195	0.19 45	0.30 302	0.28 328	0.24 84	0.29 29

testlalala	1.06 100	0.57 105	3.63 138	0.68 50	1.71 570	3.94 445	0.66 189	2.58 209	1.39 94	1.12 218	0.88 90	0.62 104	0.43 20	0.88 22	0.61 60	0.29 195	0.19 45	0.30 302	0.28 328	0.24 84	0.29 29

PointNet	0.86 58	0.42 13	1.04 12	0.67 38	0.35 12	1.84 108	0.36 44	1.35 25	2.05 249	0.75 93	0.51 26	0.59 87	0.32 3	0.89 26	0.73 110	0.18 7	0.25 205	0.23 57	0.18 49	0.20 18	4.33 572

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.99 83	0.57 105	1.85 87	0.68 50	1.71 570	3.93 440	0.68 210	2.53 189	1.73 196	1.12 218	0.93 106	0.61 97	0.44 25	0.89 26	0.59 43	0.29 195	0.20 65	0.31 327	0.28 328	0.25 96	0.27 16

RAStereo	1.53 170	0.71 216	17.55 351	0.62 10	0.65 198	1.18 29	0.32 26	1.94 92	1.15 61	0.80 115	1.07 150	0.64 112	0.47 36	0.89 26	1.01 223	0.25 99	0.20 65	0.27 205	0.21 157	0.36 335	0.27 16

test_for_model	0.99 83	0.57 105	1.85 87	0.68 50	1.71 570	3.93 440	0.68 210	2.53 189	1.73 196	1.12 218	0.93 106	0.61 97	0.44 25	0.89 26	0.59 43	0.29 195	0.20 65	0.31 327	0.28 328	0.25 96	0.27 16

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.92 72	0.54 82	2.26 103	0.83 146	1.07 382	2.04 125	0.85 349	2.26 141	1.60 154	0.61 30	0.77 64	0.45 35	1.02 249	0.90 30	0.52 29	0.21 32	0.20 65	0.23 57	0.20 131	0.27 140	1.54 478

LACA1	0.61 7	0.53 75	0.99 7	0.57 3	0.34 9	2.65 194	0.32 26	1.51 39	0.61 2	0.61 30	0.39 11	0.41 24	0.59 80	0.90 30	0.40 2	0.26 127	0.19 45	0.23 57	0.18 49	0.21 38	0.26 12

3.25w_new	0.79 32	0.51 60	1.52 57	0.63 16	0.65 198	2.21 140	0.51 107	2.45 172	1.45 104	0.66 60	0.80 70	0.47 41	0.71 123	0.90 30	0.66 78	0.19 10	0.32 302	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.47 218

3.25w	0.79 32	0.51 60	1.52 57	0.63 16	0.65 198	2.21 140	0.51 107	2.45 172	1.45 104	0.66 60	0.80 70	0.47 41	0.71 123	0.90 30	0.66 78	0.19 10	0.32 302	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.47 218

FlowAnything_test	0.79 32	0.65 172	1.32 37	0.83 146	0.59 162	2.29 154	0.65 184	1.45 32	1.03 40	1.06 208	0.76 62	0.63 111	0.49 45	0.91 34	0.97 207	0.32 276	0.27 255	0.40 482	0.47 544	0.31 223	0.48 231

U	12.87 675	0.43 22	2.54 110	0.68 50	58.93 708	63.36 712	0.33 31	1.95 95	1.08 48	0.62 36	0.83 81	0.46 38	0.57 70	0.91 34	0.50 17	0.31 254	0.17 12	63.34 713	59.81 712	0.30 207	0.26 12

LACA3	0.59 6	0.53 75	0.99 7	0.54 1	0.43 64	2.25 148	0.53 118	1.03 8	1.02 39	0.57 17	0.42 13	0.47 41	0.45 29	0.92 36	0.38 1	0.25 99	0.18 21	0.20 13	0.15 4	0.21 38	0.31 44

DepthFocus	0.53 3	0.43 22	1.24 28	0.59 6	0.40 50	0.75 10	0.43 76	0.83 5	0.71 3	0.48 3	0.68 50	0.75 165	0.48 39	0.92 36	0.40 2	0.27 141	0.19 45	0.27 205	0.25 256	0.26 123	0.29 29

S2M2_L	0.69 15	0.59 130	1.35 41	0.92 221	0.55 135	1.07 24	0.20 1	1.17 13	1.61 161	0.61 30	0.82 76	0.86 189	0.47 36	0.92 36	0.71 102	0.36 368	0.33 314	0.27 205	0.27 301	0.37 342	0.33 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-24k	1.37 152	1.09 394	11.52 228	0.79 120	1.23 444	2.44 170	0.95 425	2.01 104	0.91 12	0.64 52	1.29 216	0.60 92	0.75 144	0.93 39	0.78 130	0.23 66	0.24 184	0.25 130	0.20 131	0.27 140	0.32 49

Foundation-i32	1.96 199	0.36 5	1.19 24	0.82 143	0.73 235	0.67 8	0.27 11	1.32 21	4.50 605	0.56 15	0.34 7	1.70 327	0.46 33	0.93 39	0.48 13	0.24 77	1.59 581	0.20 13	0.16 14	0.19 5	22.48 682

BridgeDepth_RVC	0.56 4	0.51 60	1.09 15	0.58 5	0.38 29	0.98 19	0.23 3	1.42 29	0.86 10	0.61 30	0.52 27	0.51 51	0.81 179	0.93 39	0.50 17	0.34 326	0.16 5	0.23 57	0.18 49	0.20 18	0.24 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.58 5	0.53 75	1.13 17	0.61 9	0.27 1	1.28 52	0.36 44	1.56 42	1.05 44	0.59 21	0.37 8	0.58 83	0.65 104	0.93 39	0.45 5	0.25 99	0.15 4	0.19 6	0.17 31	0.23 70	0.23 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.78 30	0.41 9	1.03 10	0.64 19	0.32 5	2.64 193	0.31 20	1.45 32	0.82 7	0.76 99	0.54 29	0.56 75	0.51 53	0.94 43	1.08 238	0.19 10	0.18 21	0.18 2	0.16 14	0.20 18	2.63 528

FoundationStereo	0.77 28	0.42 13	1.20 26	0.95 252	1.01 359	0.70 9	0.35 41	0.78 4	4.64 614	0.64 52	0.38 10	0.73 151	0.77 153	0.96 44	0.50 17	0.29 195	0.24 184	0.23 57	0.16 14	0.18 1	0.32 49

aanet-new-8k	1.30 144	0.93 337	9.34 207	0.83 146	0.42 57	3.22 265	1.00 449	2.62 219	1.09 51	0.61 30	1.01 137	0.54 63	1.05 269	0.97 45	1.02 227	0.23 66	0.21 96	0.24 90	0.18 49	0.25 96	0.32 49

PipStereo	2.13 229	0.34 2	0.90 2	0.91 210	0.50 108	0.56 6	0.27 11	1.59 45	2.04 247	0.46 1	0.29 3	0.86 189	0.49 45	0.97 45	0.63 68	0.19 10	6.15 644	0.19 6	0.16 14	0.19 5	24.91 686

Test_v1	0.66 9	0.44 28	1.29 31	0.77 100	0.55 135	1.60 91	0.39 50	1.71 69	1.22 71	0.64 52	0.92 103	0.53 59	0.50 51	0.97 45	0.49 15	0.19 10	0.16 5	0.20 13	0.17 31	0.20 18	0.33 64

Zero-FE251	3.94 568	0.81 279	12.30 236	0.94 240	0.75 250	2.59 189	0.45 85	1.44 30	0.91 12	50.12 704	0.62 40	0.73 151	0.81 179	0.97 45	0.75 116	0.36 368	0.33 314	0.28 245	0.19 89	0.21 38	3.31 554

aanet-new-40k	2.27 268	1.19 427	12.23 234	0.81 136	1.62 544	1.42 67	0.95 425	1.96 97	1.17 63	0.56 15	1.10 159	0.51 51	0.76 148	0.98 49	0.62 63	0.20 22	0.21 96	0.24 90	0.18 49	0.27 140	18.54 674

MLG-Stereo_test3	0.66 9	0.40 8	1.55 63	0.64 19	0.65 198	2.21 140	0.31 20	1.69 66	0.81 6	0.59 21	0.54 29	0.56 75	0.33 4	0.98 49	0.60 54	0.21 32	0.23 148	0.24 90	0.17 31	0.20 18	0.34 77

aanet-new-36k	1.62 174	1.28 448	16.23 315	0.83 146	0.36 14	2.94 223	0.59 143	2.23 134	1.20 67	0.62 36	1.16 175	0.57 80	0.87 200	0.99 51	0.65 74	0.20 22	0.49 453	0.25 130	0.17 31	0.27 140	0.45 193

GCAP-Stereo-DPT-36K	1.24 135	1.77 510	6.09 180	0.80 130	1.39 488	2.96 227	0.96 434	2.19 132	1.43 102	0.75 93	0.81 74	0.70 134	0.64 96	0.99 51	0.48 13	0.24 77	0.20 65	0.25 130	0.24 236	0.31 223	1.58 480

asd	0.81 42	0.48 43	1.97 95	0.70 66	0.93 333	2.86 211	0.43 76	1.64 57	1.12 54	0.73 85	0.91 101	0.43 26	0.73 129	1.00 53	0.59 43	0.28 167	0.20 65	0.24 90	0.18 49	0.23 70	0.45 193

GCAP-Stereo-cres-4k	1.05 98	0.57 105	5.33 171	0.77 100	1.46 508	2.61 191	0.91 401	1.87 84	1.20 67	0.67 66	1.19 181	0.66 120	0.76 148	1.01 54	0.61 60	0.25 99	0.18 21	0.25 130	0.19 89	0.27 140	0.31 44

MatchStereo	0.80 35	0.52 70	3.89 152	0.70 66	0.29 3	0.98 19	0.33 31	2.02 106	1.74 198	0.51 5	1.03 140	0.48 46	0.59 80	1.01 54	0.74 112	0.24 77	0.17 12	0.21 29	0.15 4	0.19 5	0.29 29
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.70 17	0.47 37	1.57 67	0.69 57	0.88 310	1.19 32	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.36 10	1.01 54	0.59 43	0.16 1	0.38 370	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.52 265

GCAP-BAT	4.71 608	0.56 94	75.81 713	1.02 298	1.16 417	2.70 196	0.75 266	3.10 280	2.33 306	1.26 237	0.82 76	0.68 128	0.55 65	1.01 54	0.72 105	0.28 167	0.22 116	0.28 245	0.22 193	0.28 161	0.51 254

GCAPDPT-zeroshot	4.58 602	0.56 94	73.16 712	1.02 298	1.17 421	2.70 196	0.75 266	3.10 280	2.33 306	1.26 237	0.82 76	0.68 128	0.55 65	1.01 54	0.72 105	0.28 167	0.22 116	0.28 245	0.22 193	0.28 161	0.52 265

PSi22b	1.97 200	0.34 2	0.91 3	0.92 221	0.46 78	0.56 6	0.31 20	1.61 49	1.90 225	0.46 1	0.29 3	0.91 208	0.48 39	1.02 59	0.46 9	0.19 10	3.08 625	0.19 6	0.16 14	0.18 1	24.95 687

LCMNet	0.85 54	0.42 13	1.02 9	0.62 10	0.39 46	3.11 247	0.29 17	1.60 46	0.87 11	0.62 36	0.61 38	0.52 56	0.53 56	1.03 60	1.29 299	0.18 7	0.19 45	0.19 6	0.16 14	0.20 18	3.14 547

Monster-pub-eth3d	0.70 17	0.47 37	1.58 68	0.69 57	0.89 313	1.18 29	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.36 10	1.03 60	0.59 43	0.16 1	0.35 336	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.53 275

2w_stereo	0.84 51	0.52 70	1.87 89	0.71 72	0.56 142	1.98 122	0.61 152	2.88 255	1.00 35	0.99 192	0.97 123	0.36 4	1.11 293	1.03 60	0.77 126	0.19 10	0.19 45	0.23 57	0.18 49	0.21 38	0.37 116

1w_stereo	0.91 69	0.46 33	1.12 16	0.74 81	0.80 271	2.98 233	0.67 196	3.29 303	1.04 43	0.83 129	1.36 233	0.38 11	1.36 351	1.03 60	0.75 116	0.17 6	0.18 21	0.20 13	0.17 31	0.20 18	0.57 299

CREStereo++_RVC	1.98 202	0.59 130	19.94 462	0.87 178	0.55 135	4.02 468	0.31 20	1.75 72	2.09 253	1.65 284	2.20 498	0.85 186	0.65 104	1.03 60	0.72 105	0.29 195	0.16 5	0.23 57	1.22 639	0.25 96	0.22 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
monster-pro	0.70 17	0.47 37	1.61 75	0.69 57	0.88 310	1.19 32	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.36 10	1.04 65	0.59 43	0.16 1	0.37 354	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.52 265

Occ-G	2.25 261	0.74 239	13.22 249	0.90 203	0.89 313	1.52 81	0.78 291	1.82 78	2.87 399	1.65 284	0.89 96	2.18 411	0.89 210	1.04 65	1.69 405	0.28 167	0.27 255	0.26 179	0.19 89	0.25 96	12.70 632

aanet-new-22k	1.53 170	1.17 417	12.70 241	0.79 120	0.42 57	1.48 76	1.29 517	1.65 58	1.10 52	0.62 36	1.07 150	0.54 63	0.83 185	1.05 67	0.66 78	0.22 53	1.08 560	0.24 90	0.20 131	0.28 161	3.16 548

FSD					0.76 255	0.77 11	0.67 196	1.63 54	2.26 290	0.76 99	0.63 41	1.69 323	0.72 127	1.05 67	0.78 130	0.59 561	7.66 651	0.57 581	0.54 572	0.57 509

castereo	0.88 64	0.78 270	1.15 20	0.89 191	0.51 111	1.31 54	0.90 390	3.42 319	1.28 78	0.88 154	1.28 211	0.72 149	0.91 216	1.05 67	1.01 223	0.28 167	0.17 12	0.26 179	0.20 131	0.24 84	0.34 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	1.09 114	0.55 85	5.92 176	0.81 136	0.83 281	1.77 104	0.85 349	2.05 110	1.76 203	0.66 60	1.08 154	0.61 97	0.78 158	1.06 70	0.50 17	0.22 53	0.20 65	0.23 57	0.20 131	0.26 123	1.38 461

LGtest1	0.61 7	0.45 31	1.19 24	0.71 72	0.45 73	1.00 22	0.26 9	1.33 22	1.55 133	0.62 36	0.64 43	0.44 32	0.49 45	1.06 70	0.51 26	0.28 167	0.23 148	0.24 90	0.17 31	0.21 38	0.36 113

GIP-stereo	2.03 215	0.67 184	4.11 155	1.51 530	1.13 405	2.91 221	0.42 72	3.45 327	3.19 457	0.67 66	0.78 66	0.90 205	0.76 148	1.06 70	0.69 96	0.29 195	0.25 205	0.25 130	0.17 31	0.26 123	17.22 671

GEAStereo	3.16 486	0.61 145	2.62 116	0.99 281	1.33 472	4.53 586	0.81 321	2.05 110	1.71 189	0.97 187	0.93 106	0.53 59	0.80 173	1.07 73	0.84 160	0.31 254	18.89 693	0.27 205	0.20 131	0.29 184	23.53 684

GSStereo	2.65 375	0.61 145	2.62 116	1.07 328	1.33 472	4.53 586	0.81 321	3.44 323	4.24 584	0.80 115	0.93 106	0.76 167	0.80 173	1.07 73	0.84 160	0.28 167	0.54 475	0.26 179	0.26 277	0.29 184	27.59 694

GS-Stereo							0.81 321	3.44 323	4.24 584	0.80 115	0.93 106	0.76 167	0.80 173	1.07 73	0.84 160	0.28 167	0.54 475	0.26 179	0.26 277	0.29 184	27.59 694

CASnet	0.85 54	0.59 130	1.66 79	0.91 210	0.30 4	1.37 61	0.73 245	1.63 54	1.94 232	1.66 286	1.14 172	0.66 120	0.63 93	1.07 73	0.90 184	0.37 385	0.17 12	0.41 491	0.31 407	0.33 275	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BStereo	0.96 79	0.82 288	4.46 160	0.85 157	0.56 142	1.19 32	0.72 236	2.57 203	1.23 73	0.88 154	0.58 33	0.73 151	0.48 39	1.08 77	1.17 257	0.28 167	0.23 148	0.24 90	0.29 367	0.26 123	0.51 254

Wave_Phase_stereo	1.14 125	0.82 288	4.46 160	0.85 157	0.56 142	5.00 640	0.72 236	2.52 187	1.23 73	0.88 154	0.58 33	0.73 151	0.48 39	1.08 77	1.17 257	0.28 167	0.23 148	0.24 90	0.29 367	0.26 123	0.51 254

4.5_new	0.80 35	0.49 46	1.36 44	0.67 38	0.79 266	1.96 118	0.51 107	2.18 130	1.46 108	0.77 106	0.93 106	0.43 26	0.49 45	1.08 77	0.65 74	0.30 228	0.68 514	0.26 179	0.20 131	0.23 70	0.57 299

4.5w-stereo	0.80 35	0.49 46	1.36 44	0.66 29	0.79 266	1.96 118	0.51 107	2.18 130	1.45 104	0.77 106	0.93 106	0.43 26	0.49 45	1.08 77	0.66 78	0.30 228	0.68 514	0.26 179	0.20 131	0.23 70	0.57 299

MonSter	0.70 17	0.47 37	1.58 68	0.69 57	0.89 313	1.19 32	0.39 50	2.57 203	0.93 16	0.62 36	0.66 46	0.37 5	0.35 7	1.08 77	0.59 43	0.16 1	0.36 346	0.20 13	0.19 89	0.21 38	0.52 265

GCAP-Stereo-DPT26K	2.69 393	1.03 379	12.19 233	0.80 130	0.54 127	2.36 160	0.96 434	1.90 86	2.00 243	0.76 99	0.95 120	0.56 75	0.64 96	1.09 82	0.71 102	0.25 99	0.44 416	0.25 130	0.20 131	0.25 96	25.96 690

TANstereo	1.98 202	0.87 303	20.35 523	0.80 130	0.37 24	4.05 476	0.38 46	1.50 37	1.65 172	2.03 375	2.16 487	0.84 182	0.93 222	1.09 82	0.68 89	0.30 228	0.36 346	0.24 90	0.20 131	0.26 123	0.46 206

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 123	3.31 570	2.61 115	0.87 178	0.40 50	1.26 44	0.61 152	1.55 40	1.61 161	0.93 177	0.94 116	0.65 116	0.57 70	1.10 84	0.68 89	1.55 641	0.19 45	0.32 350	0.28 328	1.11 616	2.04 507

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 83	0.85 296	1.58 68	0.95 252	1.08 388	2.95 226	0.53 118	1.93 90	2.00 243	1.19 226	1.63 315	0.59 87	0.65 104	1.10 84	0.90 184	0.28 167	0.23 148	0.31 327	0.25 256	0.45 444	0.32 49

sAnonymous2	2.00 208	1.54 484	21.24 630	0.93 231	0.89 313	1.21 36	0.62 167	2.58 209	2.28 296	0.86 140	1.04 141	0.73 151	1.22 324	1.10 84	0.85 165	0.30 228	0.25 205	0.31 327	0.31 407	1.06 608	0.72 367

CroCo_RVC	2.00 208	1.54 484	21.24 630	0.93 231	0.89 313	1.21 36	0.62 167	2.58 209	2.28 296	0.86 140	1.04 141	0.73 151	1.22 324	1.10 84	0.85 165	0.30 228	0.25 205	0.31 327	0.31 407	1.06 608	0.72 367

IGEV	0.74 23	0.39 7	1.16 22	0.73 76	1.31 467	2.78 202	0.38 46	1.81 76	1.03 40	0.80 115	0.72 55	0.35 3	0.42 18	1.11 88	0.52 29	0.19 10	0.23 148	0.22 42	0.19 89	0.18 1	0.33 64

aanet-new-14k	1.18 130	0.64 163	8.31 196	0.86 170	0.39 46	1.81 105	0.99 448	2.25 139	1.05 44	0.85 137	1.33 224	0.46 38	1.28 334	1.12 89	0.80 145	0.21 32	0.18 21	0.24 90	0.18 49	0.28 161	0.43 175

aanet-32k-new	1.74 187	1.40 467	15.95 307	0.85 157	0.74 241	3.42 307	0.96 434	2.13 123	0.94 24	0.58 20	1.17 177	0.67 125	0.95 227	1.13 90	0.92 187	0.22 53	0.18 21	0.24 90	0.18 49	0.25 96	2.02 506

aanet-new-12k	1.28 140	0.51 60	10.22 213	0.85 157	0.38 29	3.02 237	0.95 425	2.67 224	1.08 48	0.71 81	0.58 33	0.58 83	0.77 153	1.13 90	0.77 126	0.22 53	0.18 21	0.24 90	0.19 89	0.26 123	0.34 77

PSi22a	2.08 222	0.36 5	0.85 1	0.90 203	0.43 64	0.55 5	0.24 6	1.33 22	2.49 337	0.49 4	0.26 2	1.32 278	0.50 51	1.13 90	0.60 54	0.21 32	1.14 563	0.19 6	0.16 14	0.18 1	28.29 697

252Zero-FE	0.95 78	0.49 46	1.65 77	1.03 304	0.45 73	1.25 42	0.22 2	1.85 81	2.13 266	3.05 590	1.31 219	0.33 1	0.41 17	1.14 93	0.56 38	0.22 53	1.93 590	0.20 13	0.20 131	0.20 18	0.39 140

asda	0.86 58	0.51 60	1.32 37	0.66 29	0.82 280	3.30 288	0.49 97	2.41 162	1.13 55	0.66 60	0.84 82	0.44 32	0.84 188	1.14 93	0.67 87	0.23 66	0.70 522	0.25 130	0.18 49	0.22 59	0.41 156

NLSM3	0.94 75	0.55 85	1.62 76	0.67 38	1.30 462	3.19 260	0.45 85	2.87 254	1.30 84	0.85 137	0.96 121	0.55 70	1.02 249	1.15 95	0.98 212	0.21 32	0.16 5	0.26 179	0.23 211	0.25 96	0.34 77

qwe	0.85 54	0.49 46	2.01 96	0.69 57	1.09 392	2.48 173	0.45 85	2.57 203	1.18 65	0.80 115	0.85 83	0.43 26	0.48 39	1.15 95	0.72 105	0.21 32	0.32 302	0.24 90	0.18 49	0.23 70	0.45 193

IGEV-Stereo++	1.68 183	0.48 43	1.27 30	0.77 100	1.31 467	3.87 421	0.33 31	3.41 317	1.72 193	0.89 164	1.20 183	0.68 128	1.03 253	1.15 95	0.49 15	0.23 66	0.22 116	0.23 57	0.18 49	0.26 123	13.90 636

Foundation-i1	1.22 132	0.42 13	1.38 46	0.87 178	1.22 442	1.09 26	0.68 210	2.99 274	3.94 567	0.95 183	1.40 244	2.09 407	1.01 245	1.16 98	0.80 145	0.24 77	0.66 511	0.22 42	0.20 131	0.21 38	2.95 542

3.75w	0.82 47	0.53 75	1.49 52	0.65 24	1.10 396	2.60 190	0.52 114	2.46 175	1.19 66	0.70 78	0.82 76	0.40 17	0.66 111	1.16 98	0.59 43	0.26 127	0.27 255	0.23 57	0.19 89	0.22 59	0.47 218

MLG-Stereo_test2	0.84 51	0.43 22	1.95 93	0.66 29	1.04 373	3.61 357	0.23 3	1.70 68	2.18 272	0.69 73	0.33 6	0.67 125	0.33 4	1.16 98	0.46 9	0.25 99	0.26 235	0.23 57	0.16 14	0.19 5	0.35 90

UniTT-Stereo	1.73 186	0.60 138	20.25 507	0.98 274	1.19 431	0.78 12	0.39 50	1.19 16	1.55 133	1.21 227	1.28 211	0.52 56	0.64 96	1.17 101	1.16 255	0.35 342	0.20 65	0.25 130	0.22 193	0.42 410	0.31 44

WCG-NET	1.00 90	0.81 279	1.65 77	0.93 231	0.38 29	1.48 76	1.04 466	1.81 76	2.80 381	1.67 288	1.52 271	0.93 221	0.97 233	1.18 102	0.84 160	0.25 99	0.81 534	0.23 57	0.21 157	0.27 140	0.26 12

CAS++	1.01 94	0.77 269	3.30 127	0.86 170	0.53 123	1.23 41	0.85 349	3.43 321	1.57 141	1.16 223	1.33 224	0.62 104	0.58 74	1.18 102	0.63 68	0.37 385	0.30 288	0.35 427	0.27 301	0.41 399	0.38 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HiDET	0.76 27	0.42 13	1.03 10	0.67 38	0.40 50	2.63 192	0.28 13	1.62 52	0.94 24	0.64 52	0.46 19	0.52 56	0.49 45	1.19 104	1.24 280	0.19 10	0.19 45	0.18 2	0.16 14	0.19 5	1.77 493

4.25_new	0.81 42	0.50 55	1.30 32	0.74 81	0.98 346	2.51 181	0.57 130	2.28 144	1.13 55	0.60 25	0.97 123	0.40 17	0.65 104	1.19 104	0.60 54	0.24 77	0.44 416	0.25 130	0.18 49	0.20 18	0.38 126

4.5w_new	0.81 42	0.50 55	1.30 32	0.74 81	0.98 346	2.51 181	0.57 130	2.28 144	1.13 55	0.60 25	0.97 123	0.40 17	0.65 104	1.19 104	0.60 54	0.24 77	0.44 416	0.25 130	0.18 49	0.20 18	0.38 126

4.25w-stereo	0.80 35	0.50 55	1.30 32	0.74 81	0.98 346	2.51 181	0.57 130	2.28 144	1.13 55	0.60 25	0.97 123	0.40 17	0.65 104	1.19 104	0.60 54	0.24 77	0.43 407	0.25 130	0.18 49	0.20 18	0.38 126

4w-stereo	0.85 54	0.55 85	2.85 119	0.69 57	0.80 271	1.62 94	0.43 76	2.23 134	1.36 90	0.65 56	0.99 130	0.40 17	0.81 179	1.19 104	0.68 89	0.23 66	0.32 302	0.25 130	0.19 89	0.21 38	0.48 231

GLC_STEREO	0.83 49	0.59 130	1.71 81	0.89 191	0.34 9	1.88 111	0.80 311	1.48 35	1.60 154	0.98 190	1.06 147	0.68 128	0.71 123	1.19 104	0.89 179	0.25 99	0.25 205	0.32 350	0.25 256	0.32 249	0.34 77

aanet-new	1.29 142	0.87 303	8.74 204	0.75 92	1.60 539	2.86 211	1.01 451	2.07 113	1.10 52	0.63 49	1.00 132	0.58 83	1.29 338	1.20 110	0.66 78	0.23 66	0.18 21	0.24 90	0.18 49	0.25 96	0.38 126

Wavelet-MonSter	0.77 28	0.52 70	2.45 106	0.70 66	0.80 271	1.61 92	0.30 19	1.19 16	1.61 161	0.59 21	0.71 52	0.39 14	0.53 56	1.20 110	1.12 244	0.16 1	0.46 430	0.20 13	0.18 49	0.20 18	0.40 147

rvit_stereo_0080	1.10 116	1.09 394	3.78 143	0.65 24	0.60 170	1.91 113	0.74 255	2.74 231	2.65 358	0.94 180	1.09 156	0.85 186	0.81 179	1.20 110	0.89 179	0.39 410	0.29 278	0.25 130	0.28 328	0.46 456	0.35 90

whm_eth	1.10 116	1.09 394	3.78 143	0.65 24	0.60 170	1.91 113	0.74 255	2.74 231	2.65 358	0.94 180	1.09 156	0.85 186	0.81 179	1.20 110	0.89 179	0.39 410	0.29 278	0.25 130	0.28 328	0.46 456	0.35 90

RSM++	0.99 83	0.56 94	1.35 41	1.54 538	0.50 108	1.53 82	0.68 210	2.31 153	4.13 576	0.86 140	1.27 209	0.90 205	0.60 85	1.21 114	0.78 130	0.27 141	0.20 65	0.25 130	0.21 157	0.29 184	0.42 165

aanet-new-10k	1.50 166	0.96 351	12.90 245	0.87 178	0.47 84	3.53 338	1.02 456	2.37 158	1.06 46	0.93 177	0.71 52	0.64 112	0.88 204	1.22 115	0.87 171	0.22 53	0.24 184	0.25 130	0.20 131	0.27 140	0.34 77

aanet-new-60k	1.80 189	1.12 408	17.50 349	0.78 114	0.53 123	2.10 135	0.84 341	2.25 139	1.13 55	0.62 36	0.80 70	0.61 97	0.66 111	1.23 116	0.62 63	0.20 22	1.39 574	0.25 130	0.17 31	0.25 96	2.97 544

NLMM	2.15 233	0.57 105	1.41 47	0.64 19	1.86 593	2.81 204	0.61 152	11.71 673	15.01 675	0.82 122	0.88 90	0.92 214	1.02 249	1.23 116	1.62 381	0.28 167	0.26 235	0.27 205	0.22 193	0.31 223	0.57 299

RCA-Stereo	1.38 154	0.61 145	3.95 153	0.94 240	0.48 90	4.68 622	0.78 291	4.17 494	1.95 233	1.93 335	1.84 398	0.94 226	1.48 391	1.23 116	0.75 116	0.30 228	0.43 407	0.25 130	0.20 131	0.26 123	0.37 116

WQFJA1	2.15 233	0.57 105	1.41 47	0.64 19	1.86 593	2.81 204	0.61 152	11.70 672	15.02 676	0.82 122	0.88 90	0.92 214	1.02 249	1.24 119	1.62 381	0.28 167	0.26 235	0.27 205	0.22 193	0.31 223	0.57 299

RSM	0.99 83	0.54 82	1.25 29	0.94 240	0.61 174	1.32 56	0.74 255	2.54 192	4.08 573	0.89 164	1.49 264	1.22 269	0.62 89	1.24 119	0.80 145	0.25 99	0.20 65	0.25 130	0.21 157	0.29 184	0.42 165

MaDis-Stereo	1.60 172	1.11 402	16.13 312	0.67 38	1.87 595	1.22 40	0.39 50	2.17 127	1.42 100	0.69 73	0.78 66	0.88 198	0.70 121	1.24 119	1.13 246	0.32 276	0.23 148	0.26 179	0.21 157	0.32 249	0.28 23

3.5w_stereo	0.87 61	0.60 138	1.48 51	0.67 38	0.73 235	2.50 179	0.50 103	2.43 167	1.79 208	0.85 137	1.25 197	0.43 26	0.66 111	1.25 122	0.78 130	0.21 32	0.18 21	0.23 57	0.18 49	0.20 18	0.47 218

GREAT-IGEV	4.43 594	0.74 239	13.12 248	1.32 457	9.52 669	2.48 173	0.34 37	1.40 26	1.88 221	0.61 30	0.89 96	0.51 51	0.60 85	1.26 123	1.01 223	0.23 66	31.64 709	0.21 29	0.18 49	0.24 84	20.38 679
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AnonymousM	1.38 154	1.33 458	2.35 104	0.95 252	0.56 142	4.03 471	0.67 196	2.63 220	2.49 337	1.51 265	1.36 233	1.15 252	1.00 242	1.26 123	1.04 229	0.41 425	0.46 430	2.07 652	1.71 652	0.25 96	0.40 147

LG-G_1	0.80 35	0.43 22	1.77 83	0.78 114	0.36 14	2.81 204	0.40 61	2.23 134	1.29 80	0.76 99	0.60 36	0.51 51	0.58 74	1.27 125	0.69 96	0.25 99	0.23 148	0.23 57	0.15 4	0.21 38	0.46 206

LG-G	0.80 35	0.43 22	1.77 83	0.78 114	0.36 14	2.81 204	0.40 61	2.23 134	1.29 80	0.76 99	0.60 36	0.51 51	0.58 74	1.27 125	0.69 96	0.25 99	0.23 148	0.23 57	0.15 4	0.21 38	0.46 206

rvit_stereo_ft	1.28 140	1.39 464	6.72 186	0.99 281	0.66 206	1.06 23	0.79 301	2.81 241	3.14 453	0.83 129	1.02 139	0.95 228	1.13 297	1.27 125	1.00 219	0.34 326	0.24 184	0.27 205	0.29 367	0.40 379	0.35 90

trnet	1.00 90	0.55 85	1.89 90	0.66 29	0.33 7	4.41 562	0.40 61	2.42 166	1.95 233	0.96 185	1.24 193	0.88 198	0.89 210	1.27 125	0.78 130	0.30 228	0.19 45	0.23 57	0.15 4	0.22 59	0.22 1

VMStereo-Base	0.78 30	0.56 94	1.94 92	0.65 24	0.36 14	1.70 99	0.42 72	1.33 22	1.41 99	0.86 140	1.13 167	0.92 214	0.73 129	1.28 129	0.85 165	0.26 127	0.23 148	0.24 90	0.18 49	0.24 84	0.27 16

2.25w	0.89 67	0.51 60	2.54 110	0.72 75	0.66 206	2.27 151	0.40 61	2.43 167	1.22 71	0.83 129	1.05 145	0.40 17	0.80 173	1.28 129	0.89 179	0.18 7	0.56 483	0.21 29	0.18 49	0.19 5	0.38 126

Pointernet	0.99 83	0.50 55	3.54 135	0.89 191	0.44 70	2.30 156	0.38 46	3.12 284	1.48 114	0.69 73	1.44 254	0.92 214	0.73 129	1.28 129	0.82 154	0.24 77	0.23 148	0.21 29	0.19 89	0.19 5	0.25 11

MGS-Stereo	1.24 135	0.66 180	9.68 210	0.97 269	0.40 50	1.26 44	0.72 236	1.50 37	1.35 89	1.03 203	2.26 508	0.80 174	0.56 68	1.28 129	0.78 130	0.31 254	0.23 148	0.26 179	0.22 193	0.28 161	0.34 77

CAR	0.81 42	0.47 37	4.25 156	0.75 92	0.62 184	2.03 123	0.32 26	1.20 19	0.97 28	0.65 56	0.49 23	0.54 63	0.35 7	1.29 133	0.59 43	0.21 32	0.37 354	0.21 29	0.18 49	0.23 70	0.53 275

TS12	0.83 49	0.47 37	1.15 20	0.59 6	0.35 12	3.42 307	0.41 68	2.29 150	1.45 104	0.73 85	1.15 173	0.54 63	0.69 119	1.29 133	0.67 87	0.22 53	0.18 21	0.22 42	0.17 31	0.22 59	0.42 165

castereo++	1.26 137	0.99 370	3.48 133	0.95 252	0.74 241	2.48 173	0.98 445	3.14 285	4.28 590	0.75 93	1.46 258	1.92 377	0.58 74	1.29 133	0.51 26	0.27 141	0.24 184	0.28 245	0.19 89	0.24 84	0.35 90

Selective-IGEV-i32	1.41 161	0.58 115	8.64 201	0.92 221	0.85 291	1.31 54	0.80 311	2.86 251	3.84 558	0.87 148	1.68 331	0.71 146	0.62 89	1.30 136	0.75 116	0.24 77	0.27 255	0.24 90	0.19 89	0.27 140	1.19 447

AIO-Stereo	1.40 159	0.62 152	1.44 50	0.85 157	0.76 255	1.28 52	0.79 301	2.39 159	2.83 388	0.75 93	1.62 310	0.89 202	0.46 33	1.30 136	0.77 126	0.28 167	0.27 255	0.25 130	0.23 211	0.27 140	9.88 620

RAFT-Stereo-weight	1.38 154	0.57 105	5.44 173	1.05 315	0.63 189	4.19 524	0.77 283	3.95 419	1.53 128	2.01 368	1.53 272	1.30 277	0.65 104	1.30 136	1.05 232	0.27 141	0.26 235	0.26 179	0.22 193	0.28 161	0.38 126

Selective-IGEV	1.42 162	0.58 115	8.82 206	0.92 221	0.85 291	1.32 56	0.80 311	2.85 250	3.84 558	0.87 148	1.68 331	0.71 146	0.62 89	1.30 136	0.75 116	0.24 77	0.27 255	0.24 90	0.19 89	0.27 140	1.18 446

CREStereo	1.00 90	0.59 130	1.82 85	0.66 29	0.36 14	4.43 565	0.40 61	2.43 167	1.98 238	0.96 185	1.22 190	0.88 198	0.87 200	1.30 136	0.79 140	0.30 228	0.20 65	0.23 57	0.16 14	0.23 70	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VIP-Stereo	1.29 142	1.10 398	6.84 187	0.79 120	0.91 326	3.20 261	0.79 301	1.95 95	3.31 492	0.88 154	1.07 150	0.65 116	0.59 80	1.31 141	0.76 125	0.32 276	0.44 416	0.24 90	0.17 31	0.22 59	0.32 49

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 97	0.53 75	2.93 121	0.80 130	0.77 259	3.99 460	0.39 50	2.10 118	1.96 237	0.90 168	0.93 106	0.75 165	0.85 191	1.31 141	0.87 171	0.28 167	0.21 96	0.26 179	0.21 157	0.32 249	0.38 126

DCRE	3.02 456	0.95 347	18.48 376	1.18 384	1.89 597	3.57 347	0.82 326	3.36 313	1.70 185	2.04 378	8.12 646	1.73 335	1.07 277	1.31 141	1.24 280	0.24 77	0.87 542	0.26 179	0.27 301	0.28 161	11.03 628

sCroCo_RVC	1.81 192	0.93 337	19.44 416	1.04 310	1.05 376	0.97 18	0.61 152	2.08 116	1.36 90	0.71 81	1.28 211	0.82 180	1.10 290	1.31 141	0.97 207	0.54 546	0.41 394	0.33 387	0.30 388	0.46 456	0.48 231

DIP-Stereo	2.03 215	0.98 361	16.44 328	0.67 38	0.62 184	4.30 543	0.58 141	4.43 594	2.89 402	1.97 351	1.40 244	0.91 208	0.86 194	1.31 141	1.27 297	0.38 402	0.23 148	0.33 387	0.23 211	0.33 275	0.57 299
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CroCo-Stereo	1.07 105	1.18 421	3.66 141	0.91 210	0.60 170	0.49 3	0.49 97	4.07 452	1.91 226	0.84 134	1.29 216	1.00 232	0.75 144	1.32 146	1.38 320	0.26 127	0.21 96	0.24 90	0.20 131	0.37 342	0.30 38
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
Replicate-Monster	0.97 80	1.43 470	2.10 98	0.73 76	0.60 170	2.04 125	0.34 37	1.94 92	1.14 60	1.08 210	0.64 43	0.49 48	0.52 55	1.33 147	0.45 5	0.20 22	2.78 615	0.19 6	0.17 31	0.23 70	0.99 425

WCG-NET（raft）	1.44 164	0.92 329	1.56 65	0.89 191	0.32 5	1.43 68	0.97 442	1.69 66	2.42 321	1.68 290	1.44 254	2.37 432	1.01 245	1.33 147	0.85 165	0.25 99	8.56 656	0.22 42	0.21 157	0.28 161	0.32 49

anonymousa	3.14 479	0.83 290	19.20 403	1.62 555	9.63 670	2.06 131	0.78 291	2.93 258	2.20 278	1.95 347	2.17 488	3.41 541	1.81 478	1.33 147	1.67 400	0.29 195	8.64 659	0.34 408	0.37 478	0.32 249	1.33 458

GMOStereo	2.64 371	0.92 329	19.83 448	0.81 136	0.68 220	3.22 265	0.89 373	2.94 260	1.48 114	2.36 496	1.54 283	1.75 336	1.04 260	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 676	0.35 427	0.28 328	0.35 317	0.33 64

error version	2.64 371	0.92 329	19.83 448	0.81 136	0.68 220	3.22 265	0.89 373	2.94 260	1.48 114	2.36 496	1.54 283	1.75 336	1.04 260	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 676	0.35 427	0.28 328	0.35 317	0.33 64

test-v	2.64 371	0.92 329	19.83 448	0.81 136	0.68 220	3.22 265	0.89 373	2.94 260	1.48 114	2.36 496	1.54 283	1.75 336	1.04 260	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 676	0.35 427	0.28 328	0.35 317	0.33 64

test-2	2.64 371	0.92 329	19.83 448	0.81 136	0.68 220	3.22 265	0.89 373	2.94 260	1.48 114	2.36 496	1.54 283	1.75 336	1.04 260	1.33 147	1.15 250	0.26 127	11.32 676	0.35 427	0.28 328	0.35 317	0.33 64

WQFJA1++	12.03 669	0.43 22	31.04 688	0.99 281	1.15 409	1.59 86	0.41 68	2.16 126	1.00 35	95.97 717	0.74 57	0.46 38	0.54 63	1.34 154	0.79 140	0.31 254	0.57 485	0.21 29	0.21 157	100.28 714	0.40 147

3w_stereo	0.99 83	0.52 70	4.37 158	0.70 66	0.42 57	1.73 101	0.68 210	2.80 239	1.26 77	0.78 109	0.87 86	0.37 5	1.01 245	1.34 154	0.66 78	0.19 10	0.95 547	0.23 57	0.20 131	0.21 38	0.43 175

MLG-Stereo_test1	0.89 67	0.42 13	2.06 97	0.67 38	1.33 472	3.13 252	0.29 17	1.60 46	3.31 492	0.53 7	0.25 1	0.67 125	0.43 20	1.34 154	0.47 12	0.22 53	0.25 205	0.24 90	0.16 14	0.19 5	0.30 38

MLG-Stereo	0.86 58	0.42 13	1.96 94	0.66 29	0.54 127	3.01 236	0.31 20	1.90 86	3.21 462	0.57 17	0.30 5	0.66 120	0.47 36	1.35 157	0.46 9	0.21 32	0.25 205	0.24 90	0.16 14	0.19 5	0.29 29

cross-raft	1.95 198	0.66 180	16.17 314	1.23 408	0.92 329	2.25 148	0.70 226	3.69 362	1.68 178	1.78 313	1.53 272	3.15 520	1.13 297	1.35 157	1.06 234	0.24 77	0.23 148	0.26 179	0.24 236	0.29 184	0.45 193

Gwc-CoAtRS	1.80 189	0.61 145	14.92 283	1.08 331	0.61 174	2.88 216	0.63 173	2.47 178	1.62 165	1.80 319	1.50 268	2.73 475	1.17 314	1.35 157	1.08 238	0.30 228	0.22 116	0.25 130	0.23 211	0.28 161	0.30 38

Foundation-i1b	1.34 148	0.41 9	1.49 52	0.80 130	0.59 162	0.95 17	0.66 189	2.55 199	3.51 536	0.92 176	0.87 86	1.13 248	1.07 277	1.36 160	0.64 72	0.25 99	0.81 534	0.22 42	0.19 89	0.21 38	8.08 599

rvit_stereo_0081	0.87 61	0.73 230	1.54 61	0.92 221	0.65 198	1.27 46	0.61 152	2.11 120	2.35 312	0.86 140	0.75 59	0.86 189	0.74 138	1.36 160	0.83 157	0.33 303	0.26 235	0.27 205	0.25 256	0.38 356	0.35 90

rvit_stereo_0082	0.87 61	0.73 230	1.54 61	0.92 221	0.65 198	1.27 46	0.61 152	2.11 120	2.35 312	0.86 140	0.75 59	0.86 189	0.74 138	1.36 160	0.83 157	0.33 303	0.26 235	0.27 205	0.25 256	0.38 356	0.35 90

GCAP-Stereo	2.59 355	1.07 387	20.48 544	0.91 210	4.13 656	3.67 371	0.51 107	2.27 142	1.76 203	1.18 225	1.15 173	1.18 258	0.84 188	1.36 160	1.54 356	0.27 141	8.46 655	0.27 205	0.19 89	0.29 184	0.30 38

CAS	1.34 148	0.48 43	2.20 100	3.01 648	1.66 562	4.08 485	0.73 245	1.96 97	1.51 125	0.86 140	1.10 159	0.59 87	0.53 56	1.36 160	0.94 197	3.07 654	0.14 1	0.21 29	0.14 1	0.38 356	1.78 495

CFNet-RSSM	2.17 239	0.56 94	20.50 546	1.08 331	0.57 155	3.42 307	0.62 167	4.24 523	1.60 154	1.73 304	1.39 241	2.55 457	1.19 319	1.36 160	1.04 229	0.29 195	0.20 65	0.26 179	0.23 211	0.28 161	0.32 49

quiztm	2.07 221	0.97 357	17.71 360	0.80 130	1.62 544	2.50 179	0.75 266	3.66 352	3.05 439	1.69 294	1.85 402	1.18 258	0.64 96	1.37 166	1.56 363	0.52 540	0.18 21	0.23 57	0.21 157	0.38 356	0.45 193

MGA	0.75 24	0.46 33	3.16 125	0.74 81	0.79 266	1.76 103	0.39 50	1.01 7	1.00 35	0.73 85	0.55 31	0.54 63	0.29 2	1.37 166	0.56 38	0.21 32	0.32 302	0.21 29	0.18 49	0.22 59	0.47 218

MSE-Stereo	0.82 47	0.46 33	4.25 156	0.74 81	0.62 184	2.03 123	0.32 26	1.20 19	0.97 28	0.73 85	0.49 23	0.54 63	0.35 7	1.37 166	0.56 38	0.21 32	0.32 302	0.21 29	0.18 49	0.23 70	0.53 275

IGEV-RUCA	0.93 73	0.56 94	1.31 35	0.85 157	0.74 241	3.89 425	0.78 291	1.93 90	1.42 100	1.02 199	0.72 55	0.70 134	0.73 129	1.37 166	0.77 126	0.30 228	0.20 65	0.25 130	0.19 89	0.43 420	0.40 147

raftrobust	2.05 219	1.45 473	13.44 253	1.29 440	5.81 665	3.59 351	0.67 196	2.80 239	1.50 121	2.21 442	1.41 248	1.17 255	1.22 324	1.37 166	1.46 342	0.29 195	0.33 314	0.22 42	0.20 131	0.27 140	0.36 113

LG-Stereo_L2	0.69 15	0.54 82	1.56 65	0.74 81	0.48 90	2.32 157	0.28 13	1.87 84	0.80 5	0.60 25	0.43 14	0.38 11	0.45 29	1.38 171	0.54 33	0.24 77	0.28 267	0.23 57	0.18 49	0.22 59	0.32 49

gasm-f	4.41 592	0.71 216	10.58 215	0.99 281	16.98 683	4.39 557	0.92 409	2.05 110	1.71 189	0.97 187	1.46 258	0.53 59	0.88 204	1.39 172	1.12 244	0.31 254	18.89 693	0.27 205	0.20 131	0.30 207	23.53 684

test-1	1.81 192	0.72 224	9.51 209	1.02 298	1.57 533	3.85 413	0.60 148	4.07 452	1.51 125	1.94 341	1.81 379	2.04 400	0.91 216	1.39 172	1.73 419	0.27 141	0.93 544	0.31 327	0.25 256	0.29 184	1.37 460

RT-Monster	1.15 127	0.58 115	3.68 142	0.87 178	1.40 494	2.87 214	0.46 91	2.86 251	2.18 272	1.24 235	1.26 201	0.93 221	0.83 185	1.40 174	0.75 116	0.21 32	0.23 148	0.23 57	0.18 49	0.22 59	0.61 330

Hybrid-DGEV-03	2.35 291	1.15 414	20.06 477	1.06 321	0.52 118	3.99 460	0.96 434	3.34 309	1.68 178	2.16 417	3.31 606	1.37 289	1.07 277	1.40 174	1.55 359	0.28 167	0.22 116	0.32 350	0.24 236	0.30 207	1.97 501

2.5w	1.07 105	0.49 46	2.54 110	0.68 50	0.71 232	2.37 163	0.56 126	2.77 235	1.39 94	0.67 66	0.92 103	0.37 5	0.74 138	1.40 174	0.62 63	0.25 99	3.40 628	0.22 42	0.19 89	0.20 18	0.90 412

RAFT-Test	1.67 182	0.64 163	6.13 182	1.25 424	1.82 589	3.06 239	0.78 291	4.02 437	3.09 447	1.88 327	1.70 338	3.76 569	1.03 253	1.40 174	1.07 236	0.29 195	0.33 314	0.25 130	0.23 211	0.29 184	0.33 64

CroCo-Stereo Lap2	1.65 180	1.14 412	14.70 278	1.00 288	1.80 588	0.53 4	0.46 91	3.18 290	1.62 165	1.10 215	1.24 193	1.05 238	0.78 158	1.40 174	1.18 259	0.31 254	0.23 148	0.27 205	0.22 193	0.46 456	0.38 126

2.75w_new	0.88 64	0.51 60	2.22 102	0.67 38	0.66 206	2.44 170	0.55 123	2.75 233	1.08 48	0.87 148	0.75 59	0.39 14	0.91 216	1.41 179	0.74 112	0.21 32	0.43 407	0.22 42	0.18 49	0.19 5	0.41 156

LG-Stereo_L1	0.67 11	0.55 85	1.50 54	0.78 114	0.54 127	1.71 100	0.33 31	1.96 97	0.83 8	0.62 36	0.41 12	0.40 17	0.43 20	1.42 180	0.55 34	0.24 77	0.28 267	0.23 57	0.18 49	0.22 59	0.30 38

rvit_stereo_0081_aga	1.06 100	1.02 377	5.34 172	0.75 92	0.74 241	1.21 36	0.63 173	2.00 101	2.30 303	0.88 154	0.82 76	0.79 172	0.69 119	1.42 180	0.78 130	0.36 368	0.29 278	0.26 179	0.26 277	0.41 399	0.32 49

knoymous	1.50 166	0.65 172	8.73 203	0.91 210	0.75 250	2.97 231	0.90 390	2.93 258	1.38 93	1.56 269	1.07 150	2.75 480	0.88 204	1.43 182	1.13 246	0.32 276	0.22 116	0.35 427	0.20 131	0.45 444	0.41 156

111111	1.15 127	0.56 94	1.31 35	0.69 57	1.19 431	3.37 295	0.33 31	2.41 162	1.68 178	0.82 122	1.54 283	0.61 97	0.59 80	1.44 183	0.66 78	0.26 127	0.23 148	0.23 57	0.17 31	0.25 96	4.66 577

FACV-RUCA	1.35 151	0.70 209	2.58 113	1.07 328	1.49 512	2.70 196	1.13 488	3.21 292	2.64 356	1.42 255	1.99 449	1.06 240	1.15 309	1.44 183	1.16 255	0.41 425	0.42 405	0.73 618	0.41 517	0.63 532	0.67 353

XX-TBD	1.98 202	1.08 391	20.29 515	1.31 450	0.43 64	3.97 458	0.33 31	1.76 74	1.77 205	1.59 274	2.18 493	0.69 133	0.59 80	1.44 183	0.75 116	0.33 303	0.25 205	0.23 57	0.16 14	0.31 223	0.22 1

aanet-new-78k	2.70 394	1.01 374	28.05 686	0.78 114	0.37 24	3.32 292	0.66 189	2.35 156	1.03 40	0.62 36	0.89 96	0.50 50	1.06 272	1.45 186	0.63 68	0.21 32	0.23 148	0.25 130	0.17 31	0.25 96	10.16 623

MM-Stereo_test2	2.80 420	0.63 156	20.19 494	1.75 584	0.52 118	2.77 199	0.71 231	1.80 75	1.72 193	0.99 192	0.98 128	0.84 182	0.79 168	1.45 186	1.26 294	0.27 141	0.62 502	0.25 130	0.23 211	0.31 223	17.86 672

rvit_0105_6	1.10 116	1.17 417	3.33 132	0.93 231	0.55 135	1.45 71	0.79 301	2.51 182	3.30 489	0.78 109	0.74 57	1.03 234	0.75 144	1.45 186	0.97 207	0.42 436	0.43 407	0.34 408	0.31 407	0.44 434	0.38 126

CES	1.08 108	0.63 156	2.53 109	0.95 252	2.18 616	2.13 136	0.50 103	2.07 113	1.46 108	0.79 113	1.06 147	0.61 97	0.48 39	1.45 186	0.87 171	0.24 77	0.18 21	0.24 90	0.15 4	0.64 537	2.36 519

HART	3.57 538	1.13 409	17.80 361	0.90 203	1.12 402	1.18 29	0.41 68	3.55 336	4.60 609	1.09 212	2.19 496	1.49 305	0.57 70	1.46 190	1.14 249	0.25 99	21.58 705	0.28 245	0.21 157	0.36 335	10.06 622

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 96	1.15 414	1.34 40	1.03 304	0.59 162	0.81 13	0.43 76	3.53 334	4.67 616	0.78 109	0.98 128	0.44 32	1.16 312	1.46 190	0.71 102	0.27 141	0.19 45	0.24 90	0.18 49	0.30 207	0.34 77

MC-Stereo	2.54 336	0.58 115	6.38 184	1.30 445	1.37 485	4.56 598	0.60 148	2.08 116	1.57 141	1.97 351	1.68 331	0.89 202	1.12 296	1.46 190	0.88 175	0.27 141	8.44 654	0.27 205	0.22 193	0.26 123	14.87 644

R-Stereo Train	2.13 229	0.65 172	19.43 414	1.02 298	0.67 212	3.79 398	0.89 373	4.12 475	1.55 133	2.15 413	1.72 344	1.13 248	0.94 225	1.46 190	1.30 300	0.32 276	0.25 205	0.27 205	0.21 157	0.28 161	0.37 116

RAFT-Stereo	2.13 229	0.65 172	19.43 414	1.02 298	0.67 212	3.79 398	0.89 373	4.12 475	1.55 133	2.15 413	1.72 344	1.13 248	0.94 225	1.46 190	1.30 300	0.32 276	0.25 205	0.27 205	0.21 157	0.28 161	0.37 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3	2.20 250	0.95 347	19.62 426	1.94 602	1.18 424	1.95 117	0.83 330	3.56 338	3.91 565	1.33 242	1.86 409	1.10 244	0.68 118	1.48 195	1.63 387	0.29 195	0.35 336	0.27 205	0.22 193	0.37 342	0.56 294

LL-Strereo2	2.36 294	1.81 517	19.35 411	1.04 310	1.03 367	3.73 386	1.35 528	2.70 227	2.04 247	1.76 310	1.44 254	1.82 360	0.73 129	1.48 195	1.53 353	0.33 303	0.30 288	0.55 574	0.35 458	0.30 207	3.51 561

AIO_test	3.76 554	0.71 216	19.58 424	0.93 231	17.34 685	1.36 60	0.86 357	1.61 49	1.99 242	0.74 89	0.97 123	1.77 343	0.58 74	1.49 197	0.55 34	0.35 342	0.97 551	0.24 90	0.20 131	0.25 96	22.60 683

rvit_stereo_0075_2	2.14 232	0.76 261	21.42 640	0.91 210	1.26 455	2.49 176	0.68 210	2.30 152	2.10 255	1.42 255	1.86 409	1.45 301	0.85 191	1.49 197	1.03 228	0.47 491	0.40 387	0.48 533	0.38 487	0.47 469	0.53 275

LoS_RVC	1.23 134	1.51 480	6.09 180	0.88 188	1.71 570	1.96 118	0.59 143	1.61 49	1.37 92	0.84 134	1.35 228	0.84 182	1.15 309	1.49 197	0.83 157	0.21 32	0.17 12	0.20 13	0.14 1	0.20 18	1.49 473

111	2.59 355	3.10 567	20.47 538	0.84 152	0.38 29	4.26 537	0.91 401	4.45 598	2.96 410	2.48 520	2.07 471	2.31 423	1.64 442	1.49 197	1.90 452	0.35 342	0.22 116	0.25 130	0.21 157	0.32 249	1.14 442

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 322	1.68 500	20.50 546	1.11 343	1.32 471	4.13 496	0.42 72	3.23 295	3.30 489	2.05 382	2.40 532	1.61 313	1.11 293	1.49 197	1.63 387	0.22 53	0.22 116	0.26 179	0.24 236	0.31 223	2.47 524

SGD-Stereo	0.68 13	0.46 33	1.13 17	0.90 203	0.33 7	2.42 167	0.44 83	1.17 13	0.75 4	0.87 148	0.53 28	0.55 70	0.53 56	1.50 202	0.50 17	0.34 326	0.14 1	0.25 130	0.19 89	0.23 70	0.27 16

rvit_stereo_0083	0.91 69	0.73 230	1.60 74	0.90 203	0.66 206	1.21 36	0.64 179	1.75 72	2.71 364	0.83 129	0.93 106	0.94 226	1.06 272	1.50 202	0.79 140	0.34 326	0.36 346	0.30 302	0.27 301	0.34 298	0.34 77

DispViT+	0.75 24	0.42 13	1.33 39	0.57 3	2.17 615	0.92 15	0.32 26	2.17 127	1.46 108	0.65 56	0.50 25	0.45 35	0.51 53	1.52 204	0.62 63	0.28 167	0.18 21	0.19 6	0.14 1	0.20 18	0.29 29

CRE-IMP	2.28 273	0.68 194	19.67 435	0.85 157	0.39 46	4.54 588	0.80 311	2.63 220	4.84 626	1.96 349	1.51 269	1.86 366	0.96 230	1.52 204	1.43 331	0.47 491	0.21 96	0.31 327	0.26 277	0.41 399	0.35 90

ACVNet	2.40 303	0.97 357	20.20 496	0.94 240	0.86 295	4.22 530	0.79 301	2.97 269	2.85 391	1.93 335	1.91 429	3.07 512	1.46 385	1.52 204	2.37 505	0.33 303	0.27 255	0.30 302	0.27 301	0.42 410	0.35 90

acv_ft	2.45 316	0.97 357	19.57 423	1.15 365	2.01 605	2.97 231	0.96 434	3.88 402	2.85 391	2.34 488	1.91 429	3.07 512	1.65 448	1.52 204	2.26 495	0.33 303	0.27 255	0.30 302	0.27 301	0.42 410	0.35 90

HUF	5.25 621	1.03 379	26.85 685	1.03 304	13.21 676	1.35 59	0.76 280	2.97 269	3.00 416	0.79 113	1.56 292	0.92 214	0.66 111	1.53 208	0.74 112	0.35 342	27.70 708	0.26 179	0.18 49	0.24 84	19.90 678

riskmin	2.46 318	0.61 145	12.91 246	1.22 402	1.65 559	3.56 346	0.61 152	4.30 543	1.50 121	1.86 326	1.16 175	4.30 603	2.02 502	1.53 208	1.32 305	0.29 195	0.95 547	0.34 408	0.23 211	0.43 420	8.34 607

Foundation-i1c-attn	1.42 162	0.41 9	1.35 41	0.88 188	0.58 160	0.98 19	0.67 196	2.46 175	3.35 504	0.89 164	1.08 154	0.81 179	1.24 328	1.54 210	0.63 68	0.25 99	0.83 537	0.22 42	0.17 31	0.20 18	9.95 621

MM-Stereo_test1	2.52 327	0.64 163	20.07 478	1.83 591	0.52 118	1.86 109	0.77 283	3.11 282	3.40 516	1.77 312	1.12 165	0.87 195	0.97 233	1.54 210	1.51 348	0.27 141	2.44 610	0.27 205	0.24 236	0.37 342	6.91 595

monsterstereo	1.31 145	0.58 115	2.10 98	0.79 120	1.41 496	2.51 181	0.40 61	3.15 288	0.84 9	0.74 89	1.18 179	0.41 24	0.40 14	1.55 212	0.97 207	0.20 22	8.12 653	0.22 42	0.18 49	0.22 59	0.33 64

rvit_0105_5	1.72 185	1.26 441	13.05 247	0.92 221	0.56 142	1.92 116	0.90 390	3.07 278	3.04 436	0.98 190	1.24 193	1.19 263	0.93 222	1.55 212	1.22 272	0.43 452	0.43 407	0.37 456	0.36 468	0.43 420	0.51 254

AIO_rvc	3.97 570	1.01 374	18.99 393	0.98 274	11.92 674	1.45 71	0.97 442	2.17 127	4.51 607	0.71 81	1.18 179	1.09 242	0.56 68	1.56 214	0.72 105	0.28 167	11.98 681	0.24 90	0.19 89	0.25 96	18.74 675

AEACV	2.12 228	0.67 184	6.33 183	1.38 481	1.50 514	3.53 338	0.90 390	2.83 245	1.60 154	0.91 171	0.81 74	0.80 174	1.61 425	1.56 214	0.73 110	0.25 99	0.60 497	0.26 179	0.27 301	0.29 184	15.65 657

iRaftStereo_RVC	1.70 184	1.18 421	3.88 150	0.99 281	0.46 78	3.83 406	0.41 68	2.41 162	1.60 154	1.69 294	1.76 355	1.81 358	0.83 185	1.58 216	1.23 275	0.31 254	4.86 636	0.29 273	0.26 277	0.33 275	4.33 572

PMTNet	1.13 123	0.55 85	3.88 150	0.71 72	0.59 162	4.21 528	0.43 76	2.00 101	1.58 145	1.02 199	1.06 147	0.78 169	0.98 236	1.58 216	0.93 189	1.21 628	0.20 65	0.23 57	0.15 4	0.23 70	0.27 16

aanet-new-90k	2.10 226	1.06 386	14.79 279	0.79 120	1.08 388	3.28 280	0.71 231	2.52 187	1.32 85	0.52 6	0.69 51	0.49 48	0.76 148	1.59 218	0.58 41	0.21 32	0.26 235	0.25 130	0.18 49	0.24 84	10.78 627

DA	2.77 413	0.51 60	6.04 177	1.05 315	1.15 409	4.36 550	0.84 341	2.83 245	3.02 425	0.87 148	1.57 293	0.92 214	1.07 277	1.61 219	0.68 89	0.35 342	2.66 612	0.24 90	0.19 89	0.26 123	25.18 688

GGEV	2.77 413	0.51 60	6.04 177	1.05 315	1.15 409	4.36 550	0.84 341	2.83 245	3.02 425	0.87 148	1.57 293	0.92 214	1.07 277	1.61 219	0.68 89	0.35 342	2.66 612	0.24 90	0.19 89	0.26 123	25.18 688

ours_stereo	1.00 90	0.88 308	2.52 108	0.91 210	0.74 241	1.10 27	0.57 130	1.68 59	1.24 75	0.76 99	1.49 264	0.70 134	0.62 89	1.61 219	0.62 63	0.26 127	0.20 65	0.26 179	0.21 157	0.30 207	3.24 550

StereoAnything_RVC	4.17 578	12.66 639	20.44 532	0.88 188	0.57 155	1.16 28	0.39 50	2.35 156	4.38 596	0.53 7	0.37 8	0.33 1	0.89 210	1.62 222	0.50 17	0.33 303	0.22 116	0.24 90	0.15 4	3.36 654	31.99 700

GANet-ADL	2.25 261	0.80 276	20.17 492	1.28 434	0.69 228	3.83 406	0.75 266	3.63 349	1.83 212	1.68 290	2.04 458	2.09 407	1.10 290	1.63 223	1.43 331	0.42 436	0.33 314	0.26 179	0.23 211	0.43 420	0.41 156

rvit_0105_4	1.63 176	1.29 451	12.50 237	0.94 240	0.54 127	1.56 83	0.84 341	2.84 248	3.25 474	0.82 122	0.94 116	1.10 244	0.86 194	1.65 224	1.07 236	0.43 452	0.45 424	0.35 427	0.31 407	0.44 434	0.45 193

4D-IteraStereo	2.95 446	1.83 520	20.75 583	0.81 136	1.56 529	2.22 147	1.03 460	2.48 180	1.56 137	1.42 255	1.00 132	1.93 378	0.61 88	1.65 224	2.04 476	0.31 254	0.22 116	0.31 327	0.26 277	0.28 161	16.75 666

aanet-new-70k	1.44 164	1.04 383	13.25 250	0.74 81	0.52 118	2.41 166	0.77 283	2.40 160	0.98 31	0.62 36	0.86 85	0.48 46	0.80 173	1.66 226	0.70 100	0.21 32	0.23 148	0.25 130	0.18 49	0.25 96	0.43 175

AdaDepth	1.16 129	0.53 75	7.56 190	0.73 76	1.29 459	3.13 252	0.43 76	1.13 11	1.92 228	0.69 73	0.93 106	0.43 26	0.58 74	1.67 227	0.66 78	0.20 22	0.33 314	0.24 90	0.19 89	0.25 96	0.36 113

AE-Stereo	2.91 437	0.63 156	17.05 338	1.15 365	0.63 189	4.39 557	0.70 226	4.02 437	2.12 262	1.24 235	2.04 458	1.01 233	0.91 216	1.67 227	1.42 329	0.30 228	1.14 563	0.28 245	0.28 328	0.27 140	16.93 669

FE-Mocha	1.31 145	0.79 274	5.00 167	1.08 331	0.77 259	1.59 86	0.39 50	2.94 260	1.56 137	1.83 324	1.81 379	2.44 447	0.88 204	1.68 229	1.18 259	0.32 276	0.49 453	0.35 427	0.32 423	0.27 140	0.48 231

MIF-Stereo (partial)	1.93 196	0.69 200	21.14 619	0.74 81	1.02 362	1.07 24	0.49 97	2.75 233	1.78 207	0.82 122	1.22 190	0.80 174	0.90 214	1.68 229	1.63 387	0.38 402	0.24 184	0.33 387	0.26 277	0.41 399	0.32 49

fff	2.40 303	0.96 351	20.47 538	0.84 152	0.38 29	4.15 504	0.57 130	4.30 543	2.85 391	2.31 472	1.82 383	1.19 263	2.98 567	1.68 229	1.57 367	0.35 342	0.24 184	0.23 57	0.19 89	0.25 96	0.57 299

csc	2.40 303	0.96 351	20.47 538	0.84 152	0.38 29	4.15 504	0.57 130	4.30 543	2.85 391	2.31 472	1.82 383	1.19 263	2.98 567	1.68 229	1.57 367	0.35 342	0.24 184	0.23 57	0.19 89	0.25 96	0.57 299

cscssc	2.40 303	0.96 351	20.47 538	0.84 152	0.38 29	4.15 504	0.57 130	4.30 543	2.85 391	2.31 472	1.82 383	1.19 263	2.98 567	1.68 229	1.57 367	0.35 342	0.24 184	0.23 57	0.19 89	0.25 96	0.57 299

GMStereo	2.01 211	2.26 545	20.93 597	0.90 203	0.48 90	1.67 97	0.56 126	1.90 86	2.19 275	1.58 273	1.31 219	0.87 195	0.74 138	1.68 229	1.00 219	0.41 425	0.21 96	0.30 302	0.32 423	0.50 482	0.46 206
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Lsterematch	1.80 189	1.20 432	15.58 296	0.85 157	0.41 55	1.67 97	0.67 196	2.23 134	2.43 325	1.61 276	2.01 453	1.35 282	1.36 351	1.69 235	1.21 267	0.30 228	0.16 5	0.29 273	0.23 211	0.30 207	0.49 240

LoS	1.05 98	0.58 115	3.31 129	0.91 210	0.38 29	4.14 501	0.50 103	2.22 133	1.49 119	1.02 199	0.88 90	0.62 104	0.84 188	1.69 235	0.94 197	0.27 141	0.20 65	0.24 90	0.17 31	0.22 59	0.32 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	2.06 220	0.58 115	15.30 288	0.86 170	0.44 70	4.16 507	0.57 130	4.31 555	3.28 480	2.31 472	1.82 383	1.04 236	1.54 409	1.69 235	1.56 363	0.35 342	0.24 184	0.24 90	0.19 89	0.25 96	0.57 299

ADStereo(finetuned)	2.30 280	0.97 357	17.29 344	0.86 170	0.43 64	4.17 513	0.59 143	4.31 555	3.29 485	2.35 490	1.86 409	1.18 258	3.35 590	1.69 235	1.59 372	0.34 326	0.25 205	0.23 57	0.19 89	0.31 223	0.72 367

DCANet	2.37 298	0.98 361	20.47 538	0.86 170	0.43 64	4.18 516	0.59 143	4.31 555	3.29 485	2.35 490	1.86 409	1.18 258	1.63 439	1.69 235	1.59 372	0.34 326	0.25 205	0.24 90	0.19 89	0.31 223	0.73 372

SMoEStereo_RVC	0.88 64	0.92 329	1.55 63	0.96 261	0.46 78	2.56 186	0.78 291	1.60 46	1.20 67	0.71 81	1.20 183	0.64 112	0.63 93	1.71 240	1.01 223	0.22 53	0.18 21	0.31 327	0.22 193	0.28 161	0.42 165

fffy	1.18 130	0.92 329	3.05 123	1.09 335	0.68 220	1.27 46	0.74 255	1.98 100	1.06 46	0.78 109	1.39 241	0.83 181	0.72 127	1.71 240	0.80 145	0.24 77	0.53 471	0.27 205	0.21 157	0.29 184	5.07 579

IGEV++	3.59 539	0.91 322	13.63 254	1.08 331	0.98 346	1.27 46	0.98 445	3.33 308	1.89 224	0.93 177	1.38 240	0.86 189	1.09 283	1.71 240	1.09 240	0.36 368	21.52 704	0.23 57	0.21 157	0.31 223	18.10 673

IPLGR_C	2.96 447	11.71 633	20.02 473	0.95 252	1.31 467	3.93 440	0.92 409	4.22 510	3.76 553	2.35 490	2.62 563	1.16 253	1.07 277	1.71 240	1.34 306	0.45 469	0.25 205	0.27 205	0.23 211	0.33 275	0.60 326

Pruner-Stereo	2.33 286	0.70 209	20.66 573	2.05 612	0.48 90	4.73 629	0.78 291	2.55 199	2.70 363	2.47 518	1.57 293	1.48 304	1.03 253	1.71 240	1.55 359	0.48 500	0.21 96	0.34 408	0.30 388	0.31 223	0.42 165

Anonymous3	2.20 250	0.80 276	20.08 484	0.86 170	0.86 295	4.46 569	0.84 341	3.64 351	1.40 97	1.37 247	1.40 244	1.11 247	1.03 253	1.71 240	1.24 280	0.75 601	0.58 494	0.34 408	0.35 458	0.48 476	0.65 347

NLSM1	1.93 196	0.60 138	1.67 80	0.75 92	1.88 596	3.09 242	0.62 167	8.71 666	12.22 668	0.83 129	1.26 201	0.73 151	0.86 194	1.72 246	1.72 415	0.27 141	0.25 205	0.29 273	0.25 256	0.31 223	0.48 231

HI	2.19 243	1.11 402	19.93 459	1.14 362	0.69 228	2.98 233	0.45 85	2.58 209	1.87 219	2.18 425	1.65 324	2.41 438	1.83 483	1.72 246	1.63 387	0.30 228	0.17 12	0.28 245	0.31 407	0.27 140	0.32 49

CoSv	2.19 243	1.11 402	19.93 459	1.14 362	0.69 228	2.98 233	0.45 85	2.58 209	1.87 219	2.18 425	1.65 324	2.41 438	1.83 483	1.72 246	1.63 387	0.30 228	0.17 12	0.28 245	0.31 407	0.27 140	0.32 49

plain	2.00 208	0.89 313	21.49 642	0.67 38	0.73 235	1.66 96	0.57 130	3.27 302	2.18 272	0.80 115	1.25 197	0.80 174	0.86 194	1.72 246	1.13 246	0.34 326	0.21 96	0.32 350	0.25 256	0.44 434	0.34 77

ProNet	1.63 176	0.91 322	5.70 174	0.96 261	0.64 193	2.40 165	0.82 326	1.92 89	3.28 480	0.69 73	1.17 177	0.78 169	0.76 148	1.72 246	0.87 171	0.27 141	0.97 551	0.25 130	0.26 277	0.31 223	7.97 598

FENet	2.30 280	0.61 145	20.21 500	1.43 509	0.68 220	4.04 472	0.60 148	4.01 432	2.26 290	2.03 375	1.13 167	2.42 442	1.42 373	1.72 246	1.43 331	0.36 368	0.24 184	0.33 387	0.27 301	0.29 184	0.51 254

IGEV-FE	2.66 381	0.75 252	21.55 644	1.50 527	0.89 313	2.21 140	0.90 390	3.52 332	1.83 212	2.17 421	1.58 300	4.06 585	1.59 417	1.73 252	1.21 267	0.32 276	0.33 314	0.28 245	0.30 388	0.44 434	6.08 587

Reg-Stereo(zero)	1.88 195	0.45 31	11.07 220	0.94 240	2.06 609	4.52 584	0.55 123	2.72 229	1.69 182	1.54 266	1.26 201	2.55 457	2.52 548	1.73 252	2.43 508	0.20 22	0.28 267	0.22 42	0.19 89	0.25 96	0.40 147

SCV_C0	2.17 239	0.93 337	12.88 243	0.96 261	1.06 381	1.27 46	0.63 173	3.68 357	3.30 489	1.03 203	1.26 201	0.73 151	0.66 111	1.73 252	1.06 234	0.35 342	1.97 593	0.25 130	0.21 157	0.29 184	9.23 614

IGEV_Zeroshot_test	2.66 381	0.75 252	21.55 644	1.50 527	0.89 313	2.21 140	0.90 390	3.52 332	1.83 212	2.17 421	1.57 293	4.09 587	1.60 419	1.73 252	1.21 267	0.32 276	0.33 314	0.28 245	0.30 388	0.44 434	6.09 588

HHNet	2.51 325	0.76 261	20.83 589	0.67 38	0.67 212	4.07 481	0.90 390	3.85 396	1.59 148	2.14 407	4.91 632	0.98 229	3.32 587	1.73 252	1.80 433	0.41 425	0.20 65	0.31 327	0.28 328	0.38 356	0.44 184

MyStereo07	2.29 276	1.18 421	20.10 487	1.04 310	1.21 440	3.96 456	0.95 425	2.13 123	3.37 507	1.09 212	1.28 211	0.68 128	0.91 216	1.74 257	0.86 169	0.26 127	3.49 630	0.34 408	0.27 301	0.43 420	0.49 240

WQFJX	2.20 250	0.58 115	1.52 57	0.62 10	1.84 591	2.88 216	0.75 266	11.62 671	14.71 674	0.84 134	1.21 188	0.89 202	1.09 283	1.75 258	1.55 359	0.31 254	0.25 205	0.25 130	0.22 193	0.32 249	0.74 377

CASS	1.65 180	0.73 230	8.72 202	0.97 269	0.67 212	2.88 216	0.69 223	3.07 278	1.86 216	2.82 570	2.02 454	1.39 291	1.55 411	1.75 258	1.36 314	0.51 529	0.28 267	0.34 408	0.28 328	0.47 469	0.63 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo	0.75 24	0.62 152	1.22 27	0.74 81	0.51 111	3.39 300	0.43 76	1.00 6	0.91 12	0.91 171	0.61 38	0.45 35	0.43 20	1.78 260	0.50 17	0.27 141	0.18 21	0.22 42	0.16 14	0.21 38	0.43 175

anonymousdsp	3.14 479	0.83 290	20.28 510	0.94 240	0.64 193	4.54 588	0.82 326	2.03 108	3.32 500	0.91 171	1.13 167	0.78 169	0.77 153	1.78 260	0.90 184	0.29 195	0.25 205	0.29 273	0.21 157	0.33 275	21.81 680

MoCha-V2	3.53 537	0.90 319	17.00 336	1.32 457	8.54 667	1.38 62	0.55 123	2.89 257	3.31 492	0.99 192	1.82 383	0.66 120	1.16 312	1.79 262	0.84 160	0.26 127	15.15 686	0.20 13	0.20 131	0.25 96	11.33 630

BUS	1.64 179	0.64 163	3.82 146	0.94 240	0.86 295	4.50 579	0.75 266	4.49 602	2.29 300	2.96 585	1.82 383	3.61 562	1.03 253	1.79 262	1.18 259	0.39 410	0.25 205	0.31 327	0.28 328	0.38 356	0.41 156

BSDual-CNN	1.61 173	0.64 163	3.82 146	0.94 240	0.86 295	4.18 516	1.14 491	4.49 602	2.29 300	2.96 585	1.82 383	2.58 462	1.30 341	1.79 262	1.44 335	0.39 410	0.25 205	0.31 327	0.28 328	0.38 356	0.41 156

IGEV-Stereo	3.15 482	0.83 290	20.31 519	0.94 240	0.64 193	4.54 588	0.82 326	2.01 104	3.31 492	0.91 171	1.13 167	0.79 172	0.77 153	1.79 262	0.92 187	0.29 195	0.25 205	0.29 273	0.21 157	0.33 275	21.85 681
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	1.63 176	0.64 163	3.82 146	0.96 261	0.86 295	4.35 548	1.41 540	4.11 470	2.29 300	2.68 550	2.09 474	2.58 462	1.30 341	1.79 262	1.44 335	0.39 410	0.29 278	0.33 387	0.34 443	0.38 356	0.44 184

DMCA	2.02 213	1.07 387	11.33 226	1.17 379	0.96 344	3.92 438	0.89 373	3.80 387	3.11 448	2.89 575	1.58 300	2.35 429	1.17 314	1.79 262	2.25 494	0.42 436	0.29 278	0.42 502	0.27 301	0.38 356	0.43 175

SCV	2.09 224	0.89 313	11.43 227	1.91 599	2.09 611	1.27 46	0.87 366	3.66 352	2.13 266	0.67 66	1.59 304	0.93 221	0.77 153	1.80 268	0.89 179	0.37 385	0.38 370	0.25 130	0.22 193	0.30 207	9.45 615

ACRE	2.75 408	7.69 609	19.93 459	0.93 231	1.30 462	3.94 445	0.90 390	4.23 517	3.66 548	2.33 486	2.61 562	1.17 255	1.04 260	1.80 268	1.35 307	0.46 481	0.25 205	0.27 205	0.23 211	0.32 249	0.60 326

ICVP	2.19 243	0.72 224	19.18 401	1.03 304	0.88 310	4.22 530	0.94 418	3.44 323	1.69 182	1.68 290	1.76 355	1.35 282	1.19 319	1.80 268	1.40 325	0.58 557	0.37 354	0.34 408	0.30 388	0.41 399	0.59 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	2.26 265	0.79 274	19.68 436	1.12 353	0.59 162	4.30 543	1.01 451	3.90 406	1.59 148	1.78 313	1.78 366	1.28 274	1.75 466	1.80 268	1.61 379	0.42 436	0.29 278	0.33 387	0.31 407	0.45 444	0.50 248

Foundation-i1a	1.51 168	0.41 9	1.58 68	0.87 178	0.57 155	0.94 16	0.63 173	2.45 172	3.56 542	1.04 207	0.80 70	1.06 240	1.21 322	1.81 272	0.75 116	0.25 99	1.20 568	0.20 13	0.17 31	0.20 18	10.46 625

DilatedVolume-Stereo	0.94 75	0.70 209	3.01 122	1.06 321	0.63 189	1.34 58	0.49 97	1.58 44	1.16 62	1.41 252	1.26 201	0.88 198	0.88 204	1.81 272	0.93 189	0.25 99	0.28 267	0.22 42	0.23 211	0.25 96	0.39 140

mms	1.08 108	0.87 303	1.41 47	0.89 191	0.87 306	1.40 63	0.67 196	1.63 54	1.70 185	0.82 122	1.41 248	0.64 112	0.54 63	1.81 272	0.66 78	0.25 99	0.23 148	0.26 179	0.21 157	0.32 249	5.10 580

tg	1.40 159	1.14 412	2.71 118	0.97 269	0.54 127	4.02 468	0.42 72	3.02 275	2.64 356	1.70 297	1.85 402	1.84 363	0.97 233	1.81 272	0.99 215	0.31 254	0.22 116	0.29 273	0.26 277	0.32 249	2.01 505

rvit_0105_3	1.97 200	1.34 460	16.03 308	0.98 274	0.59 162	2.37 163	1.08 473	3.30 304	3.01 421	1.21 227	1.47 260	1.24 271	1.04 260	1.82 276	1.23 275	0.47 491	0.44 416	0.40 482	0.43 528	0.43 420	0.55 290

CIPLG	2.88 431	10.01 624	20.02 473	0.95 252	1.34 475	3.95 450	0.91 401	4.24 523	3.69 551	2.36 496	2.66 567	1.17 255	1.06 272	1.82 276	1.37 319	0.45 469	0.25 205	0.27 205	0.23 211	0.33 275	0.60 326

dd	2.27 268	3.06 566	20.18 493	0.96 261	0.51 111	4.24 536	0.74 255	1.94 92	2.43 325	1.48 263	1.28 211	1.19 263	1.05 269	1.82 276	1.69 405	0.63 572	0.34 326	0.35 427	0.33 432	0.61 521	0.57 299

RAFT	2.36 294	1.62 495	18.03 365	1.75 584	0.54 127	1.91 113	0.91 401	3.24 296	3.65 547	1.64 281	1.73 350	3.45 544	1.58 414	1.82 276	1.74 422	0.42 436	1.06 556	0.40 482	0.32 423	0.44 434	1.03 433

11t1	2.82 422	0.72 224	17.81 363	1.60 551	0.93 333	2.27 151	0.62 167	3.76 377	4.47 602	1.72 300	1.33 224	1.05 238	1.34 348	1.84 280	1.45 339	0.29 195	5.57 641	0.29 273	0.26 277	0.32 249	8.80 612

NLMM1	2.24 258	0.63 156	1.52 57	0.64 19	1.85 592	3.30 288	0.61 152	11.95 674	15.11 677	0.89 164	1.00 132	0.84 182	0.89 210	1.85 281	1.64 393	0.28 167	0.28 267	0.27 205	0.24 236	0.32 249	0.59 320

fffft	0.84 51	0.67 184	1.73 82	0.85 157	0.55 135	1.51 80	0.78 291	2.13 123	1.24 75	0.65 56	0.90 100	0.59 87	0.55 65	1.85 281	1.19 264	0.20 22	0.20 65	0.27 205	0.20 131	0.28 161	0.44 184
1: 1. 1
MyStereo06	2.74 405	1.07 387	21.19 627	1.06 321	1.08 388	4.26 537	0.86 357	3.72 370	1.80 209	2.25 449	1.77 362	4.28 601	4.12 608	1.85 281	1.38 320	0.25 99	2.43 608	0.34 408	0.27 301	0.46 456	0.48 231

Anonymous_2	4.03 573	0.99 370	11.19 224	1.20 391	1.71 570	3.68 374	0.93 415	3.76 377	1.63 167	2.07 389	1.43 252	4.76 623	2.34 533	1.86 284	1.78 428	0.82 609	2.42 607	8.69 693	16.64 700	4.38 669	8.29 605

DF	1.11 120	0.63 156	3.05 123	1.01 292	0.59 162	1.25 42	0.94 418	4.39 585	1.50 121	1.11 216	1.64 320	1.04 236	0.57 70	1.88 285	0.88 175	0.33 303	0.36 346	0.25 130	0.20 131	0.26 123	0.33 64

Selective-IGEV-i1	3.47 532	0.69 200	12.26 235	1.47 519	2.00 603	3.82 405	1.09 477	3.86 397	3.83 557	1.72 300	1.91 429	2.87 492	1.22 324	1.88 285	1.31 302	0.36 368	0.77 528	0.47 526	0.82 613	0.34 298	26.71 692

monsters	0.91 69	0.67 184	1.83 86	0.79 120	1.55 524	2.91 221	0.40 61	2.66 223	0.99 33	0.70 78	0.87 86	0.38 11	0.44 25	1.90 287	0.79 140	0.22 53	0.35 336	0.20 13	0.18 49	0.20 18	0.28 23

Any-RAFT	1.62 174	0.59 130	5.29 170	1.12 353	0.76 255	4.41 562	0.79 301	4.12 475	3.26 476	2.02 370	1.36 233	2.82 487	1.56 413	1.90 287	0.81 149	0.29 195	0.25 205	0.26 179	0.19 89	0.25 96	0.35 90

WQFJX1	2.25 261	0.58 115	1.58 68	0.62 10	1.78 584	3.06 239	0.66 189	12.27 676	15.31 678	0.86 140	1.12 165	0.91 208	0.96 230	1.92 289	1.46 342	0.27 141	0.26 235	0.29 273	0.21 157	0.37 342	0.42 165

EGLCR-Stereo	2.52 327	0.56 94	9.39 208	1.16 372	0.81 276	5.24 644	0.61 152	4.20 505	1.56 137	1.09 212	0.71 52	1.09 242	0.66 111	1.92 289	0.82 154	0.29 195	0.30 288	0.29 273	0.24 236	0.37 342	19.09 676

anonymity	2.02 213	1.28 448	5.16 169	1.73 580	1.63 550	1.86 109	1.06 470	3.50 330	2.42 321	2.19 432	2.11 476	1.88 370	3.89 604	1.92 289	1.56 363	1.11 622	1.14 563	1.08 632	1.11 631	1.05 606	2.68 530

ff7	2.60 358	0.81 279	16.25 316	0.89 191	0.56 142	4.55 594	0.83 330	1.68 59	3.44 522	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 158	1.93 292	0.93 189	0.29 195	0.37 354	0.29 273	0.21 157	0.33 275	15.08 647

ffff	2.60 358	0.81 279	16.25 316	0.89 191	0.56 142	4.55 594	0.83 330	1.68 59	3.44 522	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 158	1.93 292	0.93 189	0.29 195	0.37 354	0.29 273	0.21 157	0.33 275	15.08 647

11t	2.60 358	0.81 279	16.25 316	0.89 191	0.56 142	4.55 594	0.83 330	1.68 59	3.44 522	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 158	1.93 292	0.93 189	0.29 195	0.37 354	0.29 273	0.21 157	0.33 275	15.08 647

ccc-4	2.60 358	0.81 279	16.25 316	0.89 191	0.56 142	4.55 594	0.83 330	1.68 59	3.44 522	0.88 154	1.10 159	0.70 134	0.78 158	1.93 292	0.93 189	0.29 195	0.37 354	0.29 273	0.21 157	0.33 275	15.08 647

DeepStereo_RVC	2.42 311	0.70 209	18.41 373	0.79 120	0.43 64	4.50 579	0.70 226	2.51 182	3.51 536	2.02 370	1.79 369	1.54 308	6.35 636	1.93 292	1.22 272	0.47 491	0.22 116	0.29 273	0.29 367	0.35 317	0.40 147

AdaStereo	2.22 254	0.90 319	16.41 326	1.33 462	0.83 281	3.21 262	1.12 486	4.25 534	2.91 406	2.06 383	1.76 355	2.47 449	1.17 314	1.93 292	1.65 398	0.50 521	0.26 235	0.43 506	0.29 367	0.46 456	0.39 140
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.
GwcNet-ADL	2.51 325	0.75 252	21.41 639	0.98 274	0.73 235	4.58 599	0.95 425	4.46 600	2.61 352	2.06 383	1.80 374	2.54 456	1.24 328	1.98 298	1.73 419	0.41 425	0.46 430	0.24 90	0.27 301	0.41 399	0.55 290

raft+_RVC	3.46 531	2.57 557	19.51 420	1.49 522	17.54 686	3.63 362	0.76 280	3.24 296	1.53 128	1.35 244	1.67 329	1.03 234	1.10 290	1.98 298	1.53 353	0.25 99	7.10 648	0.25 130	0.24 236	0.28 161	2.18 514

TRStereo	2.86 427	2.12 539	19.98 467	1.68 570	1.18 424	4.35 548	1.05 468	5.07 638	3.48 533	1.56 269	1.39 241	1.75 336	0.85 191	2.01 300	1.50 347	0.43 452	0.34 326	0.33 387	0.36 468	0.36 335	7.50 596

Select-FE	2.58 354	1.05 384	18.42 374	1.09 335	1.24 449	3.70 379	0.61 152	3.97 424	2.27 295	2.61 541	1.83 396	5.04 629	3.16 580	2.02 301	1.40 325	0.35 342	0.56 483	0.31 327	0.48 548	0.35 317	1.14 442

Monster-pub-mixall	0.80 35	0.49 46	1.14 19	0.85 157	0.50 108	1.40 63	0.31 20	1.48 35	1.17 63	0.99 192	0.87 86	0.39 14	0.36 10	2.02 301	0.53 32	0.20 22	2.40 606	0.17 1	0.16 14	0.19 5	0.38 126

s12784h	2.08 222	0.50 55	16.85 333	0.75 92	0.36 14	4.42 564	0.49 97	4.23 517	3.08 444	2.03 375	2.67 569	0.91 208	1.05 269	2.05 303	0.78 130	0.37 385	0.18 21	0.24 90	0.16 14	0.27 140	0.26 12

Pro-Stereo	0.73 21	0.35 4	1.04 12	0.69 57	0.44 70	3.10 243	0.34 37	0.72 3	1.57 141	0.55 12	0.57 32	0.62 104	0.27 1	2.06 304	0.75 116	0.28 167	0.16 5	0.30 302	0.25 256	0.21 38	0.27 16

MyStereo04	2.54 336	1.18 421	18.82 386	1.04 310	1.21 440	3.96 456	0.95 425	4.02 437	3.01 421	2.06 383	1.27 209	2.33 425	1.66 449	2.06 304	2.01 470	0.26 127	3.49 630	0.34 408	0.27 301	0.43 420	0.49 240

PSi22	2.79 418	1.24 438	19.99 468	1.04 310	0.36 14	1.82 106	0.35 41	3.47 329	1.46 108	0.99 192	1.45 257	1.16 253	0.64 96	2.07 306	1.24 280	0.21 32	14.40 683	0.21 29	0.17 31	0.38 356	3.04 545

MSCF	3.21 496	1.25 440	4.06 154	1.06 321	10.61 672	3.29 284	0.85 349	2.81 241	3.31 492	1.36 245	1.19 181	0.58 83	1.33 346	2.07 306	0.88 175	0.27 141	0.65 508	0.26 179	0.66 598	0.31 223	27.42 693

PSMNet-RUCA	2.60 358	1.83 520	20.55 552	1.51 530	1.39 488	3.07 241	1.36 531	3.56 338	2.43 325	1.41 252	2.07 471	1.42 295	1.09 283	2.07 306	1.60 376	1.20 627	0.69 521	1.26 640	0.96 621	1.65 639	0.97 422

MIM_Stereo	2.71 397	1.26 441	20.92 596	1.34 464	5.57 664	3.10 243	0.59 143	3.25 299	2.51 339	1.64 281	1.61 306	1.82 360	1.29 338	2.07 306	1.35 307	0.25 99	0.31 296	0.28 245	0.26 277	0.29 184	4.43 575

GASTEREO	3.25 505	1.46 475	3.62 137	1.10 338	10.80 673	3.50 331	0.86 357	2.79 237	3.54 539	1.44 260	1.31 219	0.56 75	1.35 349	2.09 310	0.88 175	0.26 127	0.57 485	0.25 130	0.68 599	0.27 140	27.73 696

dual_stereo	4.32 588	0.42 13	1.51 56	0.75 92	1.37 485	0.88 14	0.34 37	3.50 330	4.78 624	0.55 12	0.47 20	0.60 92	0.40 14	2.09 310	0.95 202	0.24 77	32.26 710	0.21 29	0.17 31	0.21 38	34.78 708

PCWNet_CMD	2.16 236	0.71 216	15.44 292	0.84 152	0.76 255	3.38 297	0.68 210	3.69 362	2.24 284	1.72 300	1.63 315	3.20 523	3.00 571	2.09 310	1.23 275	0.32 276	0.37 354	0.47 526	0.27 301	0.65 544	0.51 254

Selective-RAFT	1.34 148	0.58 115	2.21 101	1.01 292	0.49 99	4.19 524	0.51 107	3.39 315	3.62 546	1.15 222	1.40 244	1.45 301	1.40 365	2.09 310	1.31 302	0.43 452	0.40 387	0.25 130	0.26 277	0.29 184	0.38 126

MSMDNet	2.16 236	0.71 216	15.36 290	0.86 170	0.75 250	3.41 305	0.69 223	3.70 365	2.25 287	1.73 304	1.64 320	3.21 524	2.95 563	2.09 310	1.24 280	0.32 276	0.37 354	0.45 517	0.27 301	0.63 532	0.50 248

RAFT_CTSACE	2.41 309	1.83 520	20.33 521	1.77 588	1.39 488	3.50 331	1.03 460	3.25 299	1.64 169	1.80 319	2.04 458	2.82 487	1.78 472	2.11 315	1.10 242	0.27 141	0.24 184	0.28 245	0.30 388	0.31 223	0.33 64

StereoVision	2.36 294	1.15 414	20.38 526	1.07 328	1.79 586	2.58 188	0.61 152	3.14 285	2.34 309	1.33 242	3.46 611	1.85 365	0.88 204	2.12 316	2.01 470	0.46 481	0.36 346	0.37 456	0.36 468	0.50 482	0.41 156

RALAANet	2.29 276	2.73 560	21.08 609	1.29 440	0.94 339	1.45 71	0.68 210	3.25 299	2.61 352	2.02 370	1.80 374	1.28 274	1.04 260	2.12 316	1.79 432	0.30 228	0.22 116	0.27 205	0.27 301	0.41 399	0.35 90

MyStereo05	2.55 341	1.07 387	19.87 454	1.06 321	1.08 388	4.26 537	0.86 357	4.10 467	3.01 421	2.19 432	1.26 201	2.30 422	1.64 442	2.13 318	1.99 464	0.25 99	2.43 608	0.34 408	0.27 301	0.46 456	0.48 231

ROB_FTStereo_v2	2.25 261	0.74 239	20.45 535	0.77 100	0.38 29	4.66 613	0.74 255	2.54 192	3.20 459	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.14 303	2.13 318	0.96 204	0.50 521	0.22 116	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

rafts_anoy	2.76 411	1.68 500	20.42 530	1.42 502	3.90 651	3.03 238	0.61 152	3.24 296	1.66 175	1.42 255	1.26 201	1.19 263	1.11 293	2.13 318	1.64 393	0.33 303	8.77 661	0.32 350	0.32 423	0.32 249	0.38 126

ToySt	2.53 332	0.89 313	19.20 403	1.12 353	0.95 341	3.47 320	1.13 488	3.72 370	2.25 287	1.36 245	1.71 342	2.22 414	1.59 417	2.14 321	1.81 437	0.28 167	0.64 505	0.30 302	0.33 432	0.43 420	5.14 581

IGEV-Stereo+	1.08 108	0.55 85	2.59 114	0.89 191	2.06 609	1.40 63	0.38 46	1.18 15	1.29 80	0.76 99	0.45 17	0.47 41	0.79 168	2.16 322	0.65 74	0.29 195	0.25 205	0.22 42	0.19 89	2.27 643	2.70 531

MyStereo8	2.97 452	1.76 508	18.94 388	1.55 542	1.62 544	4.16 507	0.57 130	3.79 382	2.41 320	2.22 444	2.93 585	2.27 418	1.14 303	2.16 322	2.28 497	0.27 141	8.58 657	0.32 350	0.29 367	0.37 342	1.72 488

KYRaft	2.55 341	0.57 105	20.60 565	0.98 274	0.51 111	4.38 553	1.76 577	2.51 182	1.59 148	2.48 520	2.98 587	1.99 392	3.36 591	2.17 324	0.96 204	0.34 326	0.22 116	0.33 387	0.46 542	0.38 356	2.44 522

HITNet	2.49 322	2.91 563	19.23 406	1.54 538	0.57 155	3.47 320	0.79 301	4.16 490	2.93 407	2.18 425	1.65 324	1.68 322	1.45 380	2.17 324	2.99 540	0.28 167	0.20 65	0.41 491	0.27 301	0.45 444	0.52 265
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
H2IRNET	2.19 243	0.83 290	19.13 397	1.25 424	0.61 174	4.48 576	0.44 83	2.94 260	1.86 216	1.08 210	2.29 516	1.67 319	1.40 365	2.18 326	1.64 393	0.41 425	0.21 96	0.33 387	0.37 478	0.38 356	0.39 140

AASNet	2.65 375	3.20 568	20.19 494	1.38 481	1.49 512	3.84 408	1.06 470	3.92 411	3.28 480	2.07 389	2.28 514	1.95 384	1.28 334	2.19 327	2.17 488	0.42 436	0.33 314	0.45 517	0.30 388	0.59 515	0.52 265

ACVNet-DCA	3.67 547	0.94 342	19.66 428	1.87 594	0.42 57	4.47 572	0.73 245	4.07 452	4.63 610	1.21 227	1.89 420	0.73 151	1.62 435	2.20 328	0.81 149	0.31 254	18.77 687	0.32 350	0.21 157	0.35 317	8.09 600

xx1	3.69 551	0.94 342	19.66 428	1.87 594	0.42 57	4.47 572	0.73 245	4.24 523	4.01 571	1.21 227	1.89 420	1.78 352	1.36 351	2.20 328	0.81 149	0.31 254	18.77 687	0.33 387	0.36 468	0.35 317	8.09 600

cc1	3.93 567	0.94 342	19.66 428	1.87 594	0.42 57	4.47 572	0.73 245	4.24 523	4.01 571	1.21 227	1.89 420	0.73 151	1.62 435	2.20 328	0.81 149	0.31 254	18.77 687	0.32 350	0.21 157	0.32 249	13.93 637

HUI-Stereo	2.27 268	0.74 239	20.56 556	0.77 100	0.38 29	4.67 614	0.78 291	2.54 192	3.23 472	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.13 297	2.21 331	0.93 189	0.49 507	0.23 148	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

PSM-adaLoss	2.26 265	0.74 239	20.53 549	0.77 100	0.38 29	4.67 614	0.71 231	2.54 192	3.22 469	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.13 297	2.22 332	0.96 204	0.50 521	0.23 148	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

DCVSM-stereo	2.31 282	0.72 224	20.28 510	1.15 365	0.93 333	2.53 185	0.75 266	2.70 227	1.69 182	2.56 530	1.53 272	3.27 528	1.71 460	2.23 333	1.38 320	0.36 368	0.53 471	0.41 491	0.33 432	0.46 456	0.64 343

UDGNet	2.34 289	1.71 504	20.28 510	1.42 502	0.62 184	4.39 557	0.67 196	1.82 78	2.28 296	1.40 249	1.21 188	0.99 231	1.00 242	2.23 333	1.23 275	1.14 624	0.35 336	1.30 642	0.98 625	1.11 616	0.62 335

anonymousdsp2	2.72 399	0.68 194	11.15 222	1.20 391	0.64 193	3.66 369	0.71 231	3.71 368	2.14 268	1.62 279	1.61 306	1.95 384	1.00 242	2.24 335	0.81 149	0.32 276	0.50 461	0.28 245	0.20 131	0.34 298	19.58 677

x	2.94 444	0.83 290	16.07 309	1.51 530	0.83 281	2.13 136	0.96 434	3.97 424	4.73 618	1.73 304	1.43 252	1.61 313	1.27 331	2.24 335	1.71 411	0.29 195	6.91 647	0.34 408	0.31 407	0.34 298	9.60 618

Prome-Stereo	2.57 353	0.60 138	20.29 515	1.01 292	0.62 184	4.40 560	1.80 580	3.22 294	1.74 198	2.18 425	3.43 610	1.71 331	3.45 596	2.24 335	1.19 264	0.32 276	0.20 65	0.27 205	0.25 256	0.37 342	2.15 511

RAFT-IKP	2.27 268	0.74 239	20.55 552	0.77 100	0.38 29	4.64 609	0.73 245	2.54 192	3.21 462	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.13 297	2.25 338	1.00 219	0.51 529	0.22 116	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

ROB_FTStereo	2.26 265	0.74 239	20.44 532	0.77 100	0.38 29	4.65 610	0.75 266	2.54 192	3.19 457	2.00 359	1.54 283	1.77 343	1.13 297	2.28 339	0.94 197	0.49 507	0.22 116	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

ffm	4.27 585	0.98 361	21.04 604	1.24 409	1.03 367	3.64 363	0.87 366	4.23 517	4.73 618	2.31 472	2.40 532	3.49 547	1.64 442	2.29 340	0.78 130	0.30 228	19.28 700	0.48 533	0.40 506	0.31 223	14.02 638

tt1	3.79 558	0.93 337	15.34 289	1.83 591	0.45 73	4.54 588	0.78 291	4.23 517	4.73 618	1.27 240	1.89 420	0.74 162	1.48 391	2.29 340	0.78 130	0.30 228	19.28 700	0.32 350	0.22 193	0.31 223	14.02 638

Consistency-Raft	2.93 439	1.93 527	19.72 440	1.41 493	1.75 578	3.85 413	1.32 523	4.09 465	2.75 371	1.82 322	2.66 567	1.81 358	4.34 614	2.29 340	2.08 480	0.90 613	0.94 546	1.03 629	1.13 632	1.71 641	1.10 439

mmm	2.70 394	0.80 276	8.26 195	1.50 527	1.18 424	2.44 170	0.85 349	4.08 461	4.59 608	2.31 472	1.95 441	1.51 306	1.55 411	2.33 343	1.72 415	0.31 254	7.71 652	0.45 517	0.42 523	0.40 379	9.56 617

PAM_32	3.04 462	0.69 200	20.55 552	1.17 379	1.01 359	8.89 665	0.76 280	3.71 368	3.43 521	2.12 404	2.65 565	5.44 638	3.73 601	2.35 344	1.48 345	0.27 141	0.33 314	0.28 245	0.29 367	0.39 373	1.27 455

AFF-stereo	2.54 336	3.44 574	20.84 591	1.30 445	0.48 90	3.94 445	0.48 96	3.30 304	3.40 516	1.94 341	2.21 502	2.10 409	1.51 398	2.36 345	1.62 381	0.23 66	0.21 96	0.25 130	0.25 256	0.33 275	0.53 275

CBFPSM	2.24 258	2.06 533	12.12 232	1.13 358	1.05 376	2.85 209	1.23 509	3.37 314	2.05 249	1.82 322	1.33 224	4.55 615	4.00 606	2.38 346	2.35 502	0.27 141	0.38 370	0.32 350	0.28 328	0.39 373	0.89 410

IER	2.09 224	0.91 322	14.11 264	0.97 269	1.15 409	3.17 257	0.89 373	3.59 343	2.39 315	2.15 413	1.98 446	2.27 418	2.11 510	2.39 347	1.80 433	0.35 342	0.24 184	0.36 445	0.30 388	0.34 298	0.42 165

depthmonostereo	1.22 132	0.96 351	6.67 185	0.89 191	0.56 142	2.21 140	0.57 130	1.84 80	1.21 70	1.01 198	1.09 156	1.38 290	0.99 237	2.41 348	0.93 189	0.24 77	0.28 267	0.22 42	0.21 157	0.25 96	0.53 275

Patchmatch Stereo++	2.28 273	0.74 239	20.54 550	0.77 100	0.38 29	4.67 614	0.75 266	2.55 199	3.21 462	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.14 303	2.46 349	0.98 212	0.51 529	0.23 148	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.28 273	0.74 239	20.54 550	0.77 100	0.38 29	4.67 614	0.75 266	2.55 199	3.21 462	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.14 303	2.46 349	0.98 212	0.51 529	0.23 148	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

RALCasStereoNet	3.17 487	1.87 524	20.86 592	1.17 379	1.63 550	3.10 243	0.70 226	3.21 292	2.19 275	1.39 248	1.73 350	1.18 258	0.91 216	2.46 349	1.64 393	0.31 254	8.75 660	0.25 130	0.22 193	0.31 223	9.45 615

PAM	3.02 456	0.69 200	20.70 578	1.20 391	1.15 409	8.88 664	1.28 515	4.06 449	1.91 226	2.32 483	2.42 541	5.75 642	2.75 554	2.47 352	1.55 359	0.28 167	0.35 336	0.27 205	0.30 388	0.41 399	1.65 486

PSM-AAD	3.41 523	0.58 115	20.55 552	0.95 252	0.56 142	4.46 569	7.40 670	3.11 282	1.58 145	2.30 469	2.56 555	1.26 272	16.19 680	2.47 352	1.00 219	0.32 276	0.22 116	0.58 584	0.41 517	0.37 342	1.32 457

iGMRVC	2.27 268	0.74 239	20.46 536	0.77 100	0.38 29	4.65 610	0.73 245	2.54 192	3.21 462	2.00 359	1.53 272	1.77 343	1.14 303	2.47 352	0.99 215	0.51 529	0.23 148	0.32 350	0.28 328	0.40 379	0.35 90

GMStereo_Zeroshot	1.51 168	1.27 445	4.75 164	1.54 538	0.72 234	3.33 293	0.54 121	2.67 224	1.74 198	2.34 488	1.57 293	2.40 434	0.96 230	2.51 355	1.21 267	0.48 500	0.23 148	0.41 491	0.24 236	0.82 586	0.40 147

CFNet_pseudo	2.03 215	0.74 239	12.75 242	0.87 178	0.74 241	3.91 431	0.65 184	4.04 444	1.93 230	1.93 335	1.79 369	3.25 527	1.61 425	2.51 355	1.25 288	0.32 276	0.37 354	0.53 564	0.28 328	0.64 537	0.50 248

EAI-Stereo	4.89 614	0.69 200	7.74 193	0.99 281	1.63 550	4.68 622	51.52 706	5.79 653	3.37 507	3.64 620	7.24 641	1.10 244	0.95 227	2.51 355	1.71 411	0.33 303	0.31 296	0.28 245	2.04 665	0.28 161	0.92 415

SFCPSM	2.16 236	0.75 252	15.82 302	0.91 210	0.98 346	3.74 388	1.27 514	4.15 488	2.56 344	1.90 330	1.82 383	1.64 318	1.39 361	2.51 355	1.57 367	0.36 368	0.28 267	0.39 477	0.36 468	0.36 335	0.50 248

ISRNet	1.98 202	0.94 342	10.75 217	1.30 445	1.35 480	2.84 208	0.69 223	3.80 387	2.07 252	2.14 407	2.11 476	2.89 494	1.41 370	2.52 359	1.74 422	0.49 507	0.50 461	0.56 577	0.47 544	0.51 487	0.59 320

ccs_rob	2.03 215	0.74 239	12.67 240	0.87 178	0.75 250	3.91 431	0.66 189	4.04 444	1.93 230	1.92 334	1.79 369	3.24 526	1.63 439	2.52 359	1.25 288	0.32 276	0.37 354	0.54 573	0.28 328	0.66 548	0.51 254

xyz-stereo-finetune	1.14 125	0.88 308	1.93 91	0.63 16	0.37 24	3.48 326	0.79 301	2.86 251	1.95 233	1.02 199	1.26 201	0.91 208	0.78 158	2.53 361	1.84 440	0.30 228	0.24 184	0.26 179	0.24 236	0.31 223	0.30 38

ssnet_v2	2.81 421	1.39 464	21.16 622	1.25 424	0.90 321	3.86 416	1.63 566	4.10 467	3.22 469	2.79 565	1.96 442	3.78 570	1.70 458	2.53 361	3.12 547	0.44 460	0.37 354	0.42 502	0.38 487	0.59 515	0.58 317

TestStereo1	2.56 349	1.41 468	20.56 556	1.63 558	0.74 241	4.13 496	1.34 525	3.93 415	3.38 510	1.61 276	2.56 555	1.43 298	2.13 515	2.55 363	1.70 408	0.32 276	0.22 116	0.34 408	0.26 277	0.40 379	0.53 275

SA-5K	2.56 349	1.41 468	20.56 556	1.63 558	0.74 241	4.13 496	1.34 525	3.93 415	3.38 510	1.61 276	2.56 555	1.43 298	2.13 515	2.55 363	1.70 408	0.32 276	0.22 116	0.34 408	0.26 277	0.40 379	0.53 275

DN	2.55 341	0.58 115	13.43 252	1.01 292	1.16 417	3.38 297	0.47 94	2.78 236	1.64 169	1.07 209	0.89 96	1.32 278	0.73 129	2.58 365	1.31 302	0.31 254	0.38 370	0.28 245	0.25 256	0.34 298	17.14 670

tt45	1.08 108	0.92 329	2.50 107	0.92 221	0.67 212	3.90 426	0.75 266	2.00 101	1.29 80	0.74 89	1.35 228	0.71 146	0.63 93	2.59 366	0.97 207	0.23 66	0.19 45	0.28 245	0.23 211	0.29 184	0.37 116

SA	2.55 341	1.54 484	20.70 578	1.12 353	0.48 90	4.26 537	1.33 524	4.45 598	3.28 480	1.68 290	1.96 442	1.69 323	2.25 527	2.60 367	1.57 367	0.30 228	0.29 278	0.37 456	0.38 487	0.36 335	0.47 218

MFMNet_re	3.44 526	8.89 613	19.36 412	3.25 652	1.91 599	3.13 252	1.99 590	3.60 345	4.16 578	3.17 602	2.86 582	2.25 416	2.41 538	2.61 368	2.35 502	1.13 623	1.06 556	0.94 626	0.91 619	1.29 628	1.57 479

CFNet_ucs	2.32 283	0.75 252	17.05 338	0.90 203	0.81 276	3.86 416	0.68 210	4.31 555	2.68 360	2.13 405	2.04 458	3.30 530	1.24 328	2.63 369	1.23 275	0.37 385	0.46 430	0.56 577	0.30 388	0.67 550	0.53 275

HH	3.19 490	0.91 322	21.34 635	1.24 409	0.61 174	4.16 507	0.80 311	2.94 260	1.82 210	1.23 233	1.84 398	4.61 619	1.84 486	2.63 369	0.99 215	0.29 195	1.53 578	0.30 302	0.24 236	0.34 298	14.22 641

HanStereo	3.19 490	0.91 322	21.34 635	1.24 409	0.61 174	4.16 507	0.80 311	2.94 260	1.82 210	1.23 233	1.84 398	4.61 619	1.84 486	2.63 369	0.99 215	0.29 195	1.53 578	0.30 302	0.24 236	0.34 298	14.22 641

LMCR-Stereo	2.53 332	2.30 547	18.81 384	1.64 563	0.86 295	3.88 422	1.14 491	4.33 566	1.63 167	2.27 458	2.35 525	1.13 248	2.41 538	2.63 369	2.26 495	1.06 620	0.24 184	0.29 273	0.25 256	0.62 526	0.42 165

Sa-1000	2.54 336	1.47 476	20.36 524	1.16 372	0.55 135	4.07 481	1.39 537	4.49 602	3.01 421	2.06 383	2.79 578	1.84 363	1.43 377	2.68 373	1.53 353	0.31 254	0.26 235	0.36 445	0.33 432	0.37 342	0.46 206

test-3	2.19 243	0.59 130	18.63 379	1.13 358	0.75 250	2.07 132	0.89 373	4.37 578	1.53 128	2.25 449	1.20 183	2.05 403	0.79 168	2.68 373	1.35 307	0.29 195	0.95 547	0.28 245	0.27 301	0.27 140	1.47 472

test_1	2.19 243	0.59 130	18.67 381	1.13 358	0.78 263	2.07 132	0.89 373	4.37 578	1.53 128	2.18 425	1.20 183	2.05 403	0.78 158	2.68 373	1.36 314	0.29 195	0.93 544	0.28 245	0.27 301	0.28 161	1.53 476

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 492	1.87 524	21.91 652	1.18 384	2.03 606	4.07 481	0.98 445	3.99 428	2.17 271	1.57 271	5.62 638	4.27 599	2.92 562	2.69 376	2.50 515	0.27 141	0.49 453	0.31 327	1.20 636	0.92 597	3.04 545

test_3	2.17 239	0.58 115	18.64 380	1.11 343	0.78 263	2.15 138	0.85 349	4.42 592	1.47 112	2.00 359	1.20 183	2.02 397	0.79 168	2.70 377	1.35 307	0.29 195	1.04 555	0.29 273	0.29 367	0.31 223	1.07 437

DisPM	2.29 276	0.61 145	20.25 507	1.79 589	0.52 118	4.58 599	0.77 283	2.50 181	2.22 281	2.49 523	1.82 383	1.45 301	1.01 245	2.73 378	1.04 229	0.48 500	0.20 65	0.32 350	0.31 407	0.32 249	0.45 193

RT-IGEV	3.03 459	0.66 180	15.80 301	1.63 558	0.95 341	2.42 167	1.38 534	4.57 615	5.38 641	2.88 574	3.18 600	4.44 608	4.91 619	2.76 379	1.51 348	0.37 385	0.49 453	0.32 350	0.33 432	0.34 298	6.32 591

MIPNet	2.43 312	1.13 409	20.00 470	0.93 231	0.58 160	4.74 631	0.62 167	4.33 566	2.95 409	1.94 341	1.49 264	1.52 307	1.96 497	2.77 380	1.60 376	0.35 342	0.20 65	0.27 205	0.23 211	0.32 249	0.59 320

Wz-Net-LNSev	2.78 416	6.16 596	17.27 343	1.24 409	1.65 559	3.49 329	1.55 557	3.70 365	3.61 544	1.96 349	1.76 355	3.30 530	2.17 521	2.78 381	2.24 493	0.49 507	0.35 336	0.32 350	0.31 407	0.56 505	0.65 347

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 424	1.17 417	20.72 581	1.15 365	2.05 608	3.61 357	0.49 97	4.63 624	2.10 255	1.41 252	1.66 328	6.02 647	2.40 536	2.79 382	2.09 483	0.30 228	0.51 465	0.31 327	0.96 621	0.59 515	1.93 500

BEATNet_4x	2.65 375	4.43 587	18.10 366	1.41 493	0.59 162	3.44 313	1.02 456	4.08 461	2.97 411	2.28 460	1.75 354	2.18 411	1.61 425	2.80 383	3.54 555	0.39 410	0.25 205	0.47 526	0.31 407	0.61 521	0.86 407

GrayStereo	3.68 549	0.56 94	20.61 567	1.71 577	0.90 321	4.17 513	8.11 672	3.17 289	4.13 576	2.80 568	2.49 546	1.70 327	17.06 682	2.83 384	1.25 288	0.37 385	0.23 148	0.27 205	0.32 423	0.30 207	0.57 299

zero-FE	2.19 243	0.56 94	26.48 682	0.91 210	1.44 503	1.41 66	0.83 330	2.29 150	0.91 12	0.59 21	0.65 45	0.54 63	0.78 158	2.84 385	1.09 240	0.39 410	0.30 288	0.25 130	0.19 89	1.03 603	0.39 140

iinet-f	2.44 314	1.82 519	14.97 284	1.21 398	1.11 399	3.78 396	1.10 483	4.19 503	2.90 404	2.10 398	1.76 355	2.99 503	2.97 565	2.84 385	2.79 527	0.38 402	0.38 370	0.28 245	0.28 328	0.50 482	0.47 218

test_4	1.98 202	0.68 194	15.65 298	0.91 210	0.48 90	4.11 491	1.09 477	2.41 162	1.50 121	1.55 268	2.31 521	1.87 369	0.79 168	2.86 387	1.51 348	0.34 326	0.19 45	0.29 273	0.29 367	0.30 207	0.40 147

model_zeroshot	2.43 312	0.72 224	19.99 468	1.24 409	1.23 444	3.70 379	0.63 173	3.76 377	1.61 161	2.79 565	1.41 248	2.24 415	0.82 184	2.87 388	1.22 272	0.33 303	0.52 468	0.30 302	0.25 256	0.28 161	2.59 526

rvit_105_1	2.17 239	1.36 462	16.82 332	1.09 335	0.68 220	2.78 202	1.26 513	3.55 336	2.90 404	1.40 249	1.57 293	1.29 276	1.14 303	2.91 389	1.49 346	0.55 549	0.47 443	0.45 517	0.61 590	0.45 444	0.63 338

fast-acv-ft	2.62 366	1.62 495	20.48 544	1.45 512	1.39 488	3.16 256	1.16 496	3.41 317	2.45 334	1.97 351	2.15 483	2.68 471	2.15 517	2.92 390	2.47 512	0.43 452	0.40 387	0.45 517	0.40 506	0.62 526	0.64 343

GMM-Stereo	2.52 327	0.56 94	20.57 560	0.92 221	0.83 281	4.18 516	1.88 584	2.51 182	2.40 318	2.48 520	2.30 520	1.69 323	1.84 486	2.93 391	1.25 288	0.32 276	0.19 45	0.33 387	0.49 553	0.37 342	2.40 520

NRIStereo	2.32 283	0.69 200	20.07 478	1.35 466	0.38 29	4.73 629	0.89 373	2.43 167	3.35 504	1.95 347	1.37 237	1.75 336	1.21 322	2.97 392	1.35 307	0.49 507	0.22 116	0.29 273	0.26 277	0.31 223	0.33 64

MSKI-zero shot	2.33 286	0.69 200	20.22 502	1.14 362	0.77 259	4.05 476	0.68 210	3.95 419	1.51 125	1.93 335	2.35 525	1.91 376	0.71 123	3.01 393	0.79 140	0.28 167	1.47 576	0.27 205	0.21 157	0.28 161	0.44 184

999	1.08 108	0.86 298	2.44 105	1.06 321	0.65 198	3.27 276	0.91 401	1.47 34	1.43 102	0.74 89	1.73 350	0.70 134	0.66 111	3.03 394	1.18 259	0.24 77	0.22 116	0.25 130	0.21 157	0.27 140	0.37 116

RAFT+CT+SA	2.32 283	1.30 454	19.71 438	1.01 292	1.41 496	4.04 472	0.92 409	3.96 421	1.64 169	1.64 281	1.69 336	1.63 317	1.18 317	3.06 395	1.19 264	0.28 167	0.22 116	0.32 350	0.34 443	0.34 298	0.47 218

iRaft-Stereo_20w	3.11 471	0.69 200	18.89 387	1.00 288	1.09 392	5.03 641	1.00 449	5.86 654	2.46 335	2.83 572	1.64 320	3.06 511	4.30 612	3.08 396	1.74 422	0.31 254	0.30 288	0.27 205	0.35 458	0.42 410	7.93 597

DDF-Stereo	1.06 100	0.57 105	3.31 129	0.92 221	1.46 508	1.58 84	0.83 330	2.28 144	0.97 28	0.54 10	0.63 41	0.55 70	0.73 129	3.12 397	1.15 250	0.43 452	0.30 288	0.25 130	0.19 89	1.05 606	0.39 140

DN-CSS_ROB	2.89 433	9.72 621	19.71 438	2.07 613	0.90 321	4.01 465	0.61 152	4.06 449	3.35 504	1.66 286	1.89 420	1.39 291	1.06 272	3.24 398	1.88 448	0.44 460	0.19 45	0.44 509	0.29 367	0.40 379	0.42 165

iResNet	2.70 394	1.35 461	20.93 597	2.01 608	0.73 235	3.76 391	0.83 330	4.28 539	2.93 407	2.38 502	2.03 456	1.35 282	1.54 409	3.28 399	4.42 568	0.42 436	0.25 205	0.29 273	0.23 211	0.45 444	0.64 343

pcwnet_v2	2.73 404	0.70 209	22.43 667	1.11 343	1.02 362	3.58 350	0.80 311	4.31 555	3.42 520	2.39 504	2.28 514	2.99 503	1.68 452	3.31 400	1.54 356	0.44 460	0.51 465	0.41 491	0.34 443	0.62 526	0.74 377

Hybrid-DGEV-2	2.50 324	2.49 552	20.10 487	1.20 391	0.51 111	4.16 507	0.52 114	4.30 543	2.42 321	2.09 395	1.49 264	2.36 431	1.61 425	3.40 401	1.39 323	0.28 167	0.25 205	0.30 302	0.26 277	0.30 207	0.55 290

YMNet	2.55 341	1.78 512	14.80 280	1.41 493	1.67 565	3.95 450	0.96 434	3.86 397	3.02 425	2.68 550	2.57 558	3.35 536	1.53 406	3.40 401	2.57 519	0.49 507	0.54 475	0.52 557	0.49 553	0.76 575	0.69 358

YMNet_1	2.55 341	1.78 512	14.80 280	1.41 493	1.67 565	3.95 450	0.96 434	3.86 397	3.02 425	2.68 550	2.57 558	3.35 536	1.53 406	3.40 401	2.57 519	0.49 507	0.54 475	0.52 557	0.49 553	0.76 575	0.69 358

IGEV_i1	3.13 476	0.68 194	18.95 389	1.64 563	1.19 431	3.11 247	0.86 357	3.73 374	2.12 262	1.81 321	1.81 379	2.48 451	1.36 351	3.41 404	1.25 288	0.39 410	0.76 526	0.53 564	0.59 583	0.36 335	15.50 654

UCFNet_RVC	2.53 332	1.29 451	20.56 556	1.42 502	1.40 494	4.01 465	1.04 466	2.79 237	1.67 177	2.27 458	1.88 417	2.94 500	1.50 396	3.48 405	1.68 402	0.37 385	0.29 278	0.52 557	0.41 517	0.55 498	0.51 254

ADCP+	4.42 593	12.67 640	18.95 389	1.12 353	1.55 524	4.30 543	3.60 651	4.01 432	3.80 556	2.30 469	1.71 342	3.93 577	4.29 611	3.49 406	18.77 679	0.40 422	0.41 394	0.63 600	0.53 569	0.67 550	1.35 459

UNet	2.53 332	0.91 322	20.07 478	1.19 389	1.44 503	3.45 317	0.75 266	3.80 387	1.98 238	2.09 395	1.57 293	2.74 478	2.37 535	3.51 407	2.52 517	0.35 342	0.30 288	0.41 491	0.28 328	0.40 379	0.50 248

xyz-stereo-finetune2	1.31 145	0.95 347	3.28 126	0.60 8	0.36 14	3.48 326	0.65 184	2.82 243	1.47 112	0.99 192	1.86 409	0.91 208	1.75 466	3.54 408	1.86 444	0.27 141	0.22 116	0.30 302	0.28 328	0.33 275	0.34 77

test_5	2.45 316	1.43 470	19.72 440	1.20 391	1.39 488	3.88 422	1.25 512	4.03 440	1.98 238	1.74 307	1.82 383	1.86 366	1.78 472	3.57 409	1.35 307	0.33 303	0.21 96	0.35 427	0.33 432	0.34 298	0.43 175

LCNet	2.54 336	0.60 138	20.89 594	1.01 292	0.57 155	3.60 355	1.21 507	3.20 291	1.70 185	2.17 421	1.76 355	1.43 298	4.12 608	3.61 410	0.94 197	0.32 276	0.20 65	0.28 245	0.76 606	0.50 482	1.83 499

iResNetv2_ROB	3.31 512	14.88 675	20.01 472	2.17 615	1.09 392	3.84 408	1.13 488	4.22 510	3.15 455	2.02 370	2.06 468	2.00 396	1.69 455	3.61 410	2.10 484	0.36 368	0.22 116	0.32 350	0.22 193	0.48 476	0.58 317

UPFNet	2.23 256	0.86 298	14.25 266	1.28 434	1.44 503	3.51 334	1.34 525	4.05 447	2.11 260	2.44 516	1.53 272	2.41 438	1.39 361	3.62 412	1.91 455	0.41 425	0.41 394	0.37 456	0.32 423	0.44 434	0.48 231

FTStereo	3.74 553	0.60 138	20.43 531	0.99 281	0.66 206	4.34 547	11.24 675	2.63 220	1.95 233	2.58 534	5.03 633	1.90 372	13.77 671	3.70 413	1.28 298	0.41 425	0.24 184	0.31 327	0.33 432	0.32 249	2.08 508

MMNet	2.15 233	1.33 458	12.06 231	1.22 402	1.23 444	3.55 343	0.89 373	3.84 394	2.26 290	2.19 432	1.78 366	2.15 410	2.10 508	3.70 413	2.35 502	0.45 469	0.38 370	0.34 408	0.28 328	0.40 379	0.52 265

AIO-test2	3.07 466	12.11 635	20.58 563	1.49 522	1.34 475	3.22 265	0.73 245	4.07 452	1.56 137	1.72 300	2.20 498	0.90 205	0.74 138	3.75 415	1.39 323	3.67 662	0.26 235	0.35 427	0.44 532	0.41 399	0.44 184

DLNR-FE	29.89 696	56.07 711	50.63 700	183.98 716	105.34 710	3.44 313	0.28 13	29.60 696	1.59 148	1.03 203	1.25 197	0.93 221	0.64 96	3.83 416	1.62 381	40.96 709	1.67 585	0.26 179	0.23 211	99.33 713	15.08 647

dad	2.65 375	3.40 572	19.45 417	1.05 315	0.65 198	4.21 528	0.84 341	2.10 118	2.77 376	2.32 483	1.72 344	1.72 332	1.27 331	3.86 417	2.04 476	1.06 620	0.40 387	2.04 651	0.49 553	0.78 577	0.83 397

gwcnet-sp	2.38 299	1.51 480	17.58 354	1.11 343	0.92 329	3.59 351	1.03 460	3.79 382	2.43 325	2.60 537	1.63 315	1.80 355	1.61 425	3.87 418	1.99 464	0.33 303	0.32 302	0.30 302	0.29 367	0.40 379	0.47 218

scenet	2.38 299	1.51 480	17.58 354	1.11 343	0.92 329	3.59 351	1.03 460	3.79 382	2.43 325	2.60 537	1.63 315	1.80 355	1.61 425	3.87 418	1.99 464	0.33 303	0.32 302	0.30 302	0.29 367	0.40 379	0.47 218

ssnet	2.38 299	1.51 480	17.58 354	1.11 343	0.92 329	3.59 351	1.03 460	3.79 382	2.43 325	2.60 537	1.63 315	1.80 355	1.61 425	3.87 418	1.99 464	0.33 303	0.32 302	0.30 302	0.29 367	0.40 379	0.47 218

DispFullNet	4.71 608	3.93 579	23.92 675	4.00 663	3.01 635	3.38 297	1.31 521	4.23 517	3.26 476	6.31 658	2.92 584	4.03 583	7.80 651	3.93 421	5.15 577	2.80 650	1.61 582	3.11 672	2.70 677	3.32 653	3.38 558

DLNR_Zeroshot_test	29.83 695	55.48 709	50.99 701	183.84 715	114.74 714	3.44 313	0.28 13	29.52 695	1.59 148	1.03 203	1.25 197	0.93 221	0.64 96	3.95 422	1.62 381	37.16 708	1.69 586	0.26 179	0.23 211	92.97 712	15.07 646

EKT-Stereo	7.93 656	0.75 252	21.17 624	1.84 593	109.80 713	4.51 583	0.61 152	4.13 479	1.59 148	1.89 329	1.24 193	1.96 389	1.35 349	4.02 423	1.36 314	0.42 436	0.31 296	0.29 273	0.27 301	0.35 317	0.78 388

LALA_ROB	2.88 431	2.13 541	19.08 395	1.10 338	0.99 351	3.91 431	1.81 581	4.50 606	3.04 436	3.32 609	1.87 415	2.75 480	1.66 449	4.06 424	4.02 561	0.47 491	0.44 416	0.55 574	0.53 569	0.61 521	0.73 372

PWCDC_ROB	3.62 540	9.86 623	17.35 345	1.62 555	1.57 533	4.19 524	1.01 451	4.35 572	4.20 579	2.26 455	7.36 642	2.73 475	2.75 554	4.10 425	4.51 569	1.47 638	0.37 354	0.39 477	0.34 443	1.22 625	0.73 372

hknet	2.34 289	0.78 270	13.86 259	0.94 240	1.07 382	4.18 516	1.14 491	4.49 602	3.00 416	2.96 585	1.82 383	3.47 545	1.30 341	4.11 426	1.77 427	0.35 342	0.25 205	0.31 327	0.28 328	0.38 356	0.41 156

DStereoO	6.49 641	2.37 550	11.24 225	4.72 675	13.38 678	4.43 565	23.61 686	4.35 572	6.24 655	2.56 530	3.88 618	3.12 518	7.75 650	4.13 427	11.53 623	4.21 669	7.25 650	1.33 643	1.83 659	3.22 651	8.59 610

XX-Stereo	2.66 381	0.70 209	21.17 624	2.33 622	1.24 449	4.31 546	0.45 85	4.48 601	1.60 154	2.39 504	1.89 420	4.60 618	0.60 85	4.17 428	1.11 243	0.34 326	0.26 235	0.29 273	0.29 367	0.53 491	0.43 175

DISCO	2.40 303	0.99 370	11.99 230	1.81 590	1.12 402	3.47 320	1.24 511	3.34 309	2.57 347	2.73 557	1.96 442	4.52 614	1.90 494	4.18 429	3.62 557	0.37 385	0.27 255	0.31 327	0.30 388	0.70 559	0.62 335

ADCMid	4.55 598	10.78 628	17.67 358	1.32 457	1.43 500	4.62 605	2.24 606	4.22 510	4.97 631	3.93 627	3.01 588	3.84 574	3.66 599	4.22 430	18.57 677	0.69 583	0.62 502	1.09 633	1.20 636	1.48 633	1.49 473

tt	7.29 653	0.58 115	7.34 189	4.04 664	2.30 623	12.04 672	20.18 685	15.60 689	7.41 659	3.46 614	3.36 607	5.36 634	6.39 638	4.27 431	7.46 600	9.80 692	11.53 680	7.04 690	7.45 690	6.31 678	3.81 564

AIO-test1	2.33 286	1.54 484	20.24 505	0.97 269	1.61 541	3.42 307	0.94 418	4.22 510	1.71 189	0.97 187	1.35 228	0.98 229	0.74 138	4.52 432	1.40 325	0.27 141	0.24 184	0.28 245	0.35 458	0.34 298	0.46 206

MLCV	2.52 327	1.77 510	18.20 370	1.17 379	0.63 189	3.60 355	0.53 118	3.88 402	2.35 312	2.82 570	2.24 504	1.99 392	1.42 373	4.59 433	3.09 544	0.39 410	0.22 116	0.33 387	0.22 193	0.35 317	0.52 265

PFNet+	2.46 318	0.64 163	21.10 616	0.98 274	0.48 90	4.63 607	0.83 330	2.47 178	3.48 533	2.14 407	1.67 329	1.34 280	1.03 253	4.66 434	1.35 307	0.49 507	0.33 314	0.38 470	0.39 497	0.33 275	0.49 240

iResNet_ROB	2.72 399	10.38 626	14.41 270	1.46 514	0.99 351	3.74 388	0.66 189	4.01 432	2.84 390	2.04 378	2.05 465	1.98 391	1.38 358	4.73 435	1.91 455	0.35 342	0.20 65	0.28 245	0.19 89	0.33 275	0.41 156

CCAANet	1.87 194	0.62 152	11.89 229	1.00 288	0.91 326	2.21 140	0.83 330	3.42 319	1.72 193	1.31 241	1.58 300	2.68 471	1.15 309	4.89 436	1.45 339	0.46 481	0.21 96	0.28 245	0.24 236	0.28 161	0.32 49

GEStereo_RVC	2.66 381	1.20 432	20.38 526	1.29 440	1.05 376	4.02 468	1.42 541	4.17 494	2.24 284	2.10 398	1.86 409	2.33 425	1.84 486	4.93 437	1.78 428	0.51 529	0.38 370	0.32 350	0.29 367	0.44 434	0.56 294

DeepPruner_ROB	2.61 363	1.97 530	19.32 410	1.03 304	1.20 435	4.38 553	0.90 390	3.44 323	1.77 205	2.61 541	1.54 283	2.77 484	1.27 331	5.05 438	2.08 480	0.52 540	0.40 387	0.37 456	0.35 458	0.52 490	0.62 335

STTStereo	2.62 366	1.28 448	19.16 399	1.52 535	1.55 524	3.84 408	0.89 373	3.75 376	2.59 351	2.23 446	1.59 304	2.48 451	1.58 414	5.11 439	1.72 415	0.38 402	0.41 394	0.47 526	0.54 572	0.53 491	0.75 380

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 399	2.55 556	14.91 282	1.37 477	1.36 482	3.50 331	1.63 566	4.11 470	3.38 510	2.55 529	2.04 458	2.35 429	2.50 546	5.14 440	4.64 572	0.53 543	0.22 116	0.35 427	0.21 157	0.41 399	0.60 326

1test111	3.86 562	0.94 342	19.66 428	1.87 594	0.42 57	4.47 572	0.73 245	4.07 452	4.63 610	1.21 227	1.89 420	0.73 151	1.62 435	5.19 441	1.68 402	0.31 254	18.77 687	0.32 350	0.21 157	0.35 317	8.09 600

qqq	2.96 447	0.88 308	15.54 295	1.27 432	0.74 241	2.29 154	0.90 390	4.07 452	4.63 610	1.63 280	1.32 222	1.78 352	1.36 351	5.19 441	1.68 402	0.29 195	6.43 645	0.33 387	0.36 468	0.35 317	8.09 600

GCST	2.86 427	3.95 581	20.52 548	1.93 601	1.56 529	1.74 102	0.50 103	3.69 362	2.10 255	1.79 316	1.64 320	1.60 312	1.29 338	5.27 443	1.90 452	2.10 644	0.77 528	1.45 644	0.97 624	1.15 619	1.38 461

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delet	2.66 381	1.11 402	18.42 374	1.05 315	1.65 559	3.47 320	2.00 593	3.81 390	2.82 387	2.15 413	2.11 476	2.62 466	1.88 493	5.38 445	2.21 492	0.34 326	0.38 370	0.40 482	0.32 423	0.45 444	0.54 286

DSFCA	2.38 299	1.03 379	11.06 219	1.15 365	1.18 424	3.97 458	1.75 576	3.63 349	2.44 332	3.14 599	1.68 331	2.90 496	2.48 543	5.38 445	3.17 548	0.49 507	0.45 424	0.37 456	0.37 478	0.54 495	0.46 206

ASMatch	2.65 375	0.68 194	20.65 572	1.60 551	0.71 232	4.40 560	0.77 283	2.02 106	1.65 172	1.71 299	3.89 619	1.93 378	3.75 602	5.45 447	1.67 400	0.33 303	0.24 184	0.34 408	0.28 328	0.34 298	0.57 299

aanetorigin	3.34 518	2.00 531	17.58 354	1.20 391	1.57 533	2.57 187	3.75 654	2.73 230	2.10 255	6.11 656	4.27 624	2.88 493	5.64 629	5.46 448	4.60 571	0.53 543	0.46 430	0.45 517	0.48 548	1.15 619	1.22 448

DDUNet	3.65 542	2.81 561	19.59 425	3.57 657	2.26 619	3.47 320	1.35 528	4.21 509	2.40 318	2.68 550	2.48 545	4.17 593	1.78 472	5.48 449	2.61 524	2.25 646	1.77 587	2.61 661	2.43 672	2.63 648	2.40 520

CRFU-Net	2.56 349	0.89 313	10.77 218	2.53 633	1.09 392	3.91 431	1.40 538	3.87 401	1.92 228	2.25 449	1.80 374	3.32 533	7.85 653	5.53 450	1.54 356	0.58 557	0.36 346	0.31 327	0.28 328	0.39 373	0.56 294

HGLStereo	2.74 405	1.03 379	20.80 587	1.24 409	1.55 524	3.62 361	0.94 418	3.83 393	2.09 253	2.18 425	2.20 498	3.11 516	2.12 512	5.65 451	2.07 479	0.50 521	0.34 326	0.32 350	0.30 388	0.42 410	0.50 248

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 411	1.48 477	19.72 440	1.62 555	2.00 603	3.95 450	0.86 357	3.92 411	2.51 339	2.56 530	1.69 336	2.83 489	1.61 425	5.65 451	1.78 428	0.48 500	0.36 346	0.38 470	0.42 523	0.56 505	0.77 384
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEVStereo-DCA	3.09 469	3.48 575	16.25 316	0.96 261	0.49 99	1.59 86	0.83 330	1.68 59	3.44 522	0.75 93	0.78 66	0.74 162	0.73 129	5.79 453	7.75 602	0.32 276	0.26 235	0.28 245	0.21 157	0.32 249	15.08 647

rrr	3.66 545	3.48 575	23.50 673	0.96 261	0.49 99	1.59 86	0.92 409	8.19 663	2.75 371	0.75 93	0.78 66	0.74 162	0.73 129	5.79 453	7.75 602	0.32 276	0.26 235	0.28 245	0.21 157	0.32 249	13.47 634

HCRNet	2.24 258	0.74 239	14.54 273	0.82 143	1.36 482	4.11 491	0.70 226	3.61 347	3.03 431	1.83 324	1.61 306	1.58 310	1.40 365	5.79 453	1.60 376	0.35 342	0.28 267	0.36 445	0.29 367	0.34 298	0.46 206

xyz-stereo	10.93 667	0.71 216	79.25 714	0.70 66	0.45 73	83.14 713	0.77 283	2.68 226	1.49 119	2.28 460	32.01 696	2.76 483	1.61 425	5.80 456	3.32 551	0.29 195	0.18 21	0.33 387	0.23 211	0.26 123	0.29 29

test_xeample3	3.67 547	3.52 577	21.53 643	0.98 274	0.51 111	1.88 111	0.91 401	8.10 662	2.76 375	0.82 122	0.76 62	0.65 116	0.70 121	5.88 457	7.74 601	0.32 276	0.29 278	0.27 205	0.22 193	0.29 184	15.33 653

AF-Net	3.15 482	2.65 559	18.81 384	1.37 477	1.76 580	3.30 288	1.57 560	4.20 505	3.05 439	2.76 560	2.94 586	4.50 612	3.21 583	5.88 457	3.07 543	0.88 612	0.39 383	0.72 615	0.50 561	0.75 571	0.66 352

RE-Stereo	2.67 386	0.67 184	21.08 609	2.43 626	0.47 84	4.67 614	0.67 196	3.68 357	4.30 591	2.11 400	1.62 310	1.36 285	1.09 283	6.01 459	1.26 294	0.45 469	0.20 65	0.36 445	0.34 443	0.32 249	0.37 116

TVStereo	2.67 386	0.67 184	21.08 609	2.43 626	0.47 84	4.67 614	0.67 196	3.68 357	4.30 591	2.11 400	1.62 310	1.36 285	1.09 283	6.01 459	1.26 294	0.45 469	0.20 65	0.36 445	0.34 443	0.32 249	0.37 116

ADCPNet	4.25 582	4.04 582	21.95 654	1.33 462	1.31 467	6.34 653	2.63 622	4.07 452	3.23 472	2.81 569	2.21 502	4.27 599	6.08 634	6.01 459	11.73 628	0.67 580	1.17 566	0.71 612	1.71 652	0.87 592	1.82 497

OCTAStereo	2.67 386	0.67 184	21.08 609	2.43 626	0.47 84	4.67 614	0.67 196	3.68 357	4.31 594	2.11 400	1.62 310	1.36 285	1.09 283	6.02 462	1.25 288	0.45 469	0.20 65	0.36 445	0.34 443	0.32 249	0.37 116

PSM-softLoss	2.62 366	0.65 172	21.11 617	2.46 630	0.49 99	4.68 622	0.68 210	2.61 217	4.23 582	2.14 407	1.47 260	1.42 295	0.99 237	6.04 463	1.24 280	0.47 491	0.23 148	0.37 456	0.39 497	0.33 275	0.34 77

KMStereo	2.62 366	0.65 172	21.11 617	2.46 630	0.49 99	4.68 622	0.68 210	2.61 217	4.23 582	2.14 407	1.47 260	1.42 295	0.99 237	6.04 463	1.24 280	0.47 491	0.23 148	0.37 456	0.39 497	0.33 275	0.34 77

NF-Stereo	2.68 389	0.67 184	21.09 614	2.43 626	0.47 84	4.67 614	0.67 196	3.68 357	4.30 591	2.11 400	1.62 310	1.36 285	1.09 283	6.07 465	1.24 280	0.45 469	0.20 65	0.36 445	0.34 443	0.32 249	0.37 116

ITSA-stereo	2.11 227	0.85 296	7.84 194	1.24 409	0.68 220	4.06 480	0.91 401	4.30 543	2.57 347	1.94 341	1.77 362	1.61 313	2.12 512	6.12 466	2.79 527	0.42 436	0.38 370	0.40 482	0.41 517	0.51 487	1.26 454

ADCS	4.77 612	12.63 638	17.40 346	1.72 578	1.34 475	3.90 426	3.60 651	4.30 543	3.54 539	5.11 648	2.81 580	4.44 608	3.05 575	6.15 467	19.32 680	0.74 599	0.68 514	0.70 610	0.70 602	1.25 627	1.98 502

DDVS	1.78 188	0.84 295	3.58 136	1.32 457	1.15 409	3.17 257	0.77 283	3.35 311	1.86 216	1.88 327	1.91 429	2.91 499	1.42 373	6.19 468	1.85 442	0.47 491	0.65 508	0.35 427	0.38 487	0.48 476	1.01 429

AAGNet	3.88 564	0.67 184	20.04 475	2.27 618	0.46 78	4.76 633	1.05 468	2.28 144	3.38 510	2.16 417	1.84 398	2.40 434	3.95 605	6.22 469	24.21 686	0.49 507	0.19 45	0.30 302	0.29 367	0.33 275	0.29 29

RTSC	3.44 526	6.78 601	16.53 329	1.76 587	1.54 520	3.53 338	0.94 418	4.22 510	2.97 411	3.65 621	3.23 603	3.31 532	2.29 529	6.22 469	7.41 598	0.61 563	1.32 571	0.37 456	0.42 523	0.78 577	0.98 424

ADCRef	3.66 545	5.95 595	15.50 294	1.20 391	1.41 496	3.93 440	1.61 563	3.92 411	2.77 376	3.13 596	2.20 498	2.40 434	2.78 557	6.23 471	16.59 653	0.50 521	0.35 336	0.63 600	0.62 593	0.58 513	0.92 415

SHD	3.22 497	4.21 585	14.19 265	2.37 623	2.12 614	2.77 199	1.19 498	4.24 523	3.25 474	4.64 643	2.73 574	3.62 564	2.76 556	6.30 472	4.75 575	0.66 576	1.25 570	0.52 557	0.59 583	0.69 558	1.64 485

ADCL	4.70 607	4.04 582	16.12 311	1.35 466	1.28 457	5.46 647	10.88 674	4.08 461	4.25 586	5.97 654	4.51 627	4.29 602	5.60 627	6.37 473	15.21 647	0.54 546	0.48 450	0.88 625	0.78 608	0.86 590	1.01 429

DMCA-RVC	2.72 399	3.31 570	20.08 484	1.27 432	1.13 405	2.49 176	0.85 349	3.43 321	1.85 215	3.04 589	1.58 300	1.99 392	1.51 398	6.42 474	2.86 533	0.39 410	0.31 296	0.44 509	0.37 478	0.47 469	0.65 347

ARAFT	3.24 502	13.49 644	19.88 455	0.93 231	0.49 99	4.16 507	1.40 538	4.37 578	3.21 462	2.40 508	1.91 429	1.70 327	1.04 260	6.43 475	1.45 339	0.37 385	0.19 45	0.37 456	0.35 458	0.37 342	0.35 90

PVD	3.91 565	4.36 586	13.89 261	2.81 644	4.79 661	3.80 401	1.94 586	3.89 404	4.11 574	5.75 652	3.56 612	3.59 561	3.34 589	6.44 476	6.44 588	0.73 596	2.84 616	0.74 619	0.84 614	0.82 586	3.45 560

UDG	3.84 561	2.91 563	20.05 476	2.98 646	1.98 602	3.95 450	1.18 497	4.43 594	2.24 284	2.47 518	2.53 553	4.49 611	2.44 541	6.52 477	4.74 574	2.14 645	1.77 587	2.64 662	2.58 674	2.66 649	2.19 515

AANet	5.07 618	3.79 578	14.99 285	1.46 514	1.56 529	2.28 153	1.36 531	2.97 269	13.07 670	4.12 632	4.76 629	4.17 593	5.56 626	6.54 478	4.69 573	0.67 580	12.57 682	0.50 548	0.44 532	1.04 605	14.76 643

IPLG	2.56 349	1.11 402	19.89 456	0.95 252	0.79 266	4.60 603	0.56 126	4.31 555	2.10 255	1.94 341	2.00 452	1.34 280	1.37 357	6.59 479	1.59 372	0.32 276	0.21 96	0.27 205	0.23 211	0.32 249	0.63 338

RAFT-345	2.55 341	0.60 138	19.89 456	1.22 402	0.49 99	4.43 565	0.77 283	1.68 59	3.54 539	2.09 395	3.10 594	1.95 384	1.30 341	6.65 480	1.47 344	0.41 425	0.23 148	0.32 350	0.26 277	0.29 184	0.28 23

SST-Stereo	2.63 370	0.63 156	19.76 443	1.69 572	0.46 78	4.71 628	0.74 255	2.27 142	3.07 443	2.07 389	2.15 483	2.42 442	3.17 581	6.66 481	0.95 202	0.45 469	0.19 45	0.30 302	0.27 301	0.35 317	0.31 44

IRAFT_RVC	2.74 405	0.71 216	19.80 444	2.52 632	0.67 212	4.60 603	1.57 560	3.05 276	2.99 414	2.23 446	1.72 344	2.08 406	2.59 550	6.69 482	1.61 379	0.37 385	0.21 96	0.33 387	0.29 367	0.33 275	0.35 90

RAFT_R40	2.61 363	0.64 163	19.86 452	1.69 572	0.46 78	4.74 631	0.95 425	2.28 144	2.52 341	2.02 370	2.32 523	2.69 474	2.52 548	6.70 483	1.05 232	0.42 436	0.19 45	0.30 302	0.27 301	0.33 275	0.29 29

RAFT-RH_RVC	2.72 399	0.64 163	20.10 487	1.48 521	0.49 99	4.46 569	0.56 126	1.73 70	2.86 397	3.06 591	5.50 636	2.02 397	1.28 334	6.70 483	1.56 363	0.46 481	0.22 116	0.37 456	0.34 443	0.29 184	0.33 64

FINET	10.59 664	14.44 667	25.84 680	2.30 620	3.90 651	21.74 684	25.19 689	8.85 667	16.99 683	2.68 550	15.19 680	11.45 665	13.83 672	6.71 485	15.11 646	0.80 605	8.59 658	0.53 564	0.44 532	0.62 526	16.67 661

DEmStereo	3.24 502	0.65 172	18.95 389	0.83 146	0.54 127	3.85 413	1.79 579	2.53 189	2.54 343	2.25 449	2.74 575	2.02 397	6.02 633	6.78 486	11.30 620	0.40 422	0.26 235	0.27 205	0.27 301	0.28 161	0.57 299

XQC	3.41 523	6.58 599	15.18 287	1.97 603	1.62 544	3.40 302	1.76 577	4.53 609	3.67 550	3.40 611	2.45 542	3.73 567	2.91 561	6.78 486	5.36 579	0.73 596	0.90 543	0.60 589	0.61 590	1.02 602	0.99 425

raft_robust	3.17 487	2.15 542	20.28 510	1.06 321	0.55 135	3.86 416	0.46 91	4.42 592	2.77 376	1.70 297	1.37 237	7.48 655	6.35 636	6.81 488	1.44 335	0.31 254	0.74 525	0.30 302	0.37 478	0.32 249	0.57 299

DualNet (step1)	3.32 514	1.19 427	20.68 574	1.11 343	0.87 306	4.22 530	1.20 501	4.40 587	4.92 628	2.20 439	1.85 402	1.90 372	2.00 499	6.87 489	1.75 425	1.41 635	1.36 572	4.19 681	2.07 666	0.70 559	1.43 467

test_sample7	2.85 425	0.81 279	14.48 272	1.59 550	0.77 259	2.42 167	1.08 473	4.40 587	4.92 628	2.20 439	1.85 402	1.90 372	2.00 499	6.87 489	1.75 425	0.47 491	1.36 572	0.44 509	0.41 517	0.47 469	6.81 594

StereoDRNet-Refined	2.23 256	0.98 361	10.62 216	1.25 424	0.78 263	3.29 284	0.71 231	3.96 421	2.20 278	2.43 513	2.05 465	2.97 501	1.46 385	6.87 489	2.33 500	0.37 385	0.25 205	0.42 502	0.34 443	0.47 469	0.80 393
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Nwc_Net	3.03 459	1.90 526	19.16 399	1.38 481	1.69 567	3.53 338	1.19 498	4.03 440	2.19 275	2.79 565	2.84 581	3.80 572	2.46 542	6.93 492	2.87 535	0.96 616	0.41 394	0.59 585	0.68 599	0.60 519	0.65 347

IPLGR	2.61 363	0.73 230	20.72 581	0.87 178	0.54 127	4.58 599	0.52 114	4.32 563	2.79 380	1.91 331	1.54 283	1.72 332	1.71 460	6.94 493	1.43 331	0.31 254	0.21 96	0.27 205	0.24 236	0.34 298	0.48 231

DRaft	3.12 474	0.68 194	20.57 560	0.77 100	0.49 99	3.95 450	1.20 501	2.40 160	1.60 154	2.64 546	2.80 579	1.59 311	5.33 625	6.94 493	9.51 611	0.43 452	0.22 116	0.27 205	0.27 301	0.32 249	0.47 218

AnyNet_C01	4.68 605	10.90 629	16.41 326	2.03 610	1.62 544	6.25 651	6.40 667	4.19 503	5.13 634	4.03 629	3.77 616	4.14 591	3.26 584	7.23 495	11.19 618	0.64 573	0.80 532	0.65 604	0.72 604	2.18 642	2.08 508

THIR-Stereo	4.50 597	1.11 402	18.71 382	0.89 191	0.47 84	2.25 148	16.71 681	3.53 334	1.58 145	2.04 378	12.04 671	2.66 470	7.52 648	7.29 496	11.25 619	0.32 276	0.21 96	0.29 273	0.28 328	0.35 317	0.52 265

STrans-v2	3.11 471	0.95 347	20.80 587	0.86 170	0.64 193	3.90 426	1.01 451	4.30 543	3.61 544	2.28 460	3.65 613	4.11 590	5.17 624	7.32 497	1.63 387	0.34 326	0.18 21	0.29 273	0.26 277	0.30 207	0.65 347

CrosDoStereo	5.27 622	0.75 252	20.07 478	0.85 157	0.53 123	3.40 302	18.03 682	3.90 406	3.29 485	1.99 355	8.27 648	1.95 384	6.95 645	7.34 498	25.94 690	0.33 303	0.22 116	0.30 302	0.28 328	0.35 317	0.61 330

DeepStereo_LL	5.27 622	0.75 252	20.07 478	0.85 157	0.53 123	3.40 302	18.03 682	3.90 406	3.29 485	1.99 355	8.27 648	1.95 384	6.95 645	7.34 498	25.94 690	0.33 303	0.22 116	0.30 302	0.28 328	0.35 317	0.61 330

TransformOpticalFlow	3.07 466	0.87 303	20.87 593	1.10 338	0.56 142	4.18 516	0.64 179	4.36 575	3.28 480	2.19 432	3.08 592	4.32 604	5.01 621	7.36 500	1.59 372	0.34 326	0.18 21	0.32 350	0.26 277	0.29 184	0.57 299

SQANet	4.22 580	14.03 657	20.30 517	2.78 640	2.75 631	3.41 305	1.48 550	3.66 352	2.25 287	2.62 544	1.77 362	2.68 471	1.90 494	7.41 501	3.78 559	2.97 653	1.42 575	1.85 650	1.13 632	3.28 652	2.86 535

Wz-Net-MNSev	3.26 507	7.24 605	17.26 342	1.58 547	1.37 485	3.27 276	2.45 612	4.10 467	4.50 605	2.61 541	2.17 488	2.33 425	3.02 572	7.48 502	2.88 536	0.46 481	0.39 383	0.37 456	0.38 487	0.61 521	0.63 338

PFNet	2.75 408	0.69 200	19.96 465	2.25 617	0.80 271	4.63 607	0.90 390	2.60 216	3.85 561	2.39 504	2.71 573	1.82 360	1.41 370	7.53 503	1.41 328	0.36 368	0.21 96	0.36 445	0.27 301	0.32 249	0.46 206

DStereoRT	4.64 603	1.72 506	20.00 470	1.35 466	1.24 449	4.49 577	1.28 515	4.22 510	5.73 649	2.49 523	2.25 506	4.36 606	7.67 649	7.56 504	2.60 523	0.75 601	0.82 536	4.46 686	2.85 680	0.39 373	16.65 660

NLCSM	2.22 254	0.67 184	1.58 68	0.69 57	1.83 590	3.24 272	0.68 210	8.45 664	11.81 667	0.94 180	1.36 233	0.87 195	1.06 272	7.59 505	1.71 411	0.29 195	0.26 235	0.29 273	0.26 277	0.38 356	0.47 218

IIG-Stereo	2.89 433	0.98 361	19.80 444	2.78 640	0.67 212	4.62 605	0.74 255	4.29 541	2.26 290	2.62 544	3.10 594	3.33 534	1.60 419	7.64 506	1.51 348	0.42 436	0.21 96	0.32 350	0.25 256	0.33 275	0.28 23

OMP-Stereo	2.94 444	1.26 441	20.07 478	2.73 638	0.67 212	4.58 599	1.46 547	4.33 566	2.21 280	3.14 599	2.68 570	3.22 525	1.38 358	7.65 507	1.42 329	0.46 481	0.21 96	0.33 387	0.26 277	0.34 298	0.31 44

RTS	4.29 586	9.35 617	18.25 371	2.79 642	2.29 621	4.98 638	3.41 642	4.72 629	4.27 588	4.35 637	3.10 594	4.93 625	3.14 577	7.71 508	6.99 593	0.71 587	0.68 514	0.51 554	0.50 561	1.07 610	1.98 502

RTSA	4.29 586	9.35 617	18.25 371	2.79 642	2.29 621	4.98 638	3.41 642	4.72 629	4.27 588	4.35 637	3.10 594	4.93 625	3.14 577	7.71 508	6.99 593	0.71 587	0.68 514	0.51 554	0.50 561	1.07 610	1.98 502

ACV-stereo	2.96 447	1.09 394	20.34 522	1.37 477	1.05 376	4.65 610	1.09 477	2.82 243	1.68 178	1.48 263	1.32 222	5.40 636	4.22 610	7.83 510	2.08 480	0.46 481	0.52 468	0.33 387	0.30 388	0.45 444	0.71 364

NINENet	2.59 355	0.89 313	16.09 310	1.16 372	1.07 382	4.50 579	0.75 266	4.43 594	2.61 352	2.18 425	1.91 429	3.61 562	1.03 253	7.92 511	1.18 259	0.49 507	0.34 326	0.41 491	0.30 388	0.42 410	0.44 184

Wz-Net-SNSev	3.47 532	10.51 627	16.90 335	1.65 565	1.20 435	3.29 284	2.03 596	4.16 490	3.03 431	2.35 490	2.39 531	3.48 546	2.12 512	7.95 512	4.28 564	0.51 529	0.40 387	0.53 564	0.49 553	0.74 570	1.46 471

DStereoSA	12.54 672	6.88 602	16.88 334	11.79 689	16.87 682	22.28 685	25.54 691	6.75 658	17.06 685	6.99 660	15.95 684	6.00 646	13.94 675	7.99 513	27.57 696	8.61 688	9.15 669	1.51 646	8.23 692	4.04 664	16.83 668

cf-r	2.93 439	2.19 543	20.59 564	1.49 522	1.35 480	4.18 516	0.92 409	3.73 374	3.12 450	2.16 417	1.82 383	3.40 540	1.44 378	8.22 514	1.93 460	0.34 326	0.31 296	0.33 387	0.30 388	0.38 356	0.45 193

AnyNet_C32	4.49 596	9.53 619	13.85 257	1.67 567	1.56 529	5.40 646	4.06 660	4.03 440	3.69 551	4.21 636	3.09 593	3.09 514	3.38 593	8.24 515	18.76 678	0.56 553	0.64 505	0.53 564	0.81 611	1.36 631	1.42 466

ELAS	6.58 643	2.54 555	20.08 484	2.66 636	2.48 626	15.49 678	7.29 669	5.50 649	5.72 648	10.05 676	8.94 656	6.91 652	10.83 665	8.33 516	14.27 641	1.92 642	2.19 597	1.23 638	1.31 640	1.62 636	2.17 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G2L-ROB	2.75 408	1.93 527	19.94 462	1.25 424	1.05 376	3.84 408	0.93 415	3.45 327	2.56 344	2.29 466	1.47 260	2.64 468	1.20 321	8.34 517	2.28 497	0.29 195	0.20 65	0.24 90	0.23 211	0.29 184	0.52 265

SepStereo	2.36 294	0.76 261	7.72 191	1.16 372	1.64 554	2.96 227	2.10 601	4.14 484	3.31 492	4.16 634	2.51 550	2.56 460	1.81 478	8.34 517	1.83 438	0.44 460	0.23 148	0.39 477	0.25 256	0.42 410	0.45 193

EDNetEfficient	5.62 627	2.26 545	17.51 350	1.67 567	3.59 645	3.99 460	7.25 668	3.14 285	5.63 647	11.52 683	4.82 631	3.94 578	12.48 667	8.39 519	20.56 683	0.46 481	0.46 430	0.48 533	1.06 629	1.65 639	1.62 484

w-ln-seven-2	3.65 542	9.76 622	15.93 305	1.26 430	1.02 362	3.54 342	1.56 559	4.14 484	3.86 562	2.57 533	2.05 465	2.63 467	2.26 528	8.48 520	10.24 613	0.50 521	0.52 468	0.44 509	0.34 443	0.64 537	1.25 451

CSP-Net	1.99 207	1.70 503	4.84 165	1.22 402	1.02 362	3.42 307	1.30 519	3.66 352	2.11 260	2.07 389	1.93 439	2.40 434	1.48 391	8.56 521	1.62 381	0.51 529	0.41 394	0.27 205	0.27 301	0.44 434	0.54 286

MFN_U_SF_RVC	4.08 574	13.72 652	15.13 286	2.00 606	1.43 500	3.73 386	1.68 573	4.11 470	3.39 515	2.93 579	2.38 529	4.39 607	3.63 598	8.63 522	6.14 584	1.14 624	1.07 559	1.01 628	1.35 644	1.63 637	2.09 510

ETE_ROB	2.93 439	2.12 539	17.80 361	1.13 358	0.94 339	3.71 382	1.53 553	4.29 541	2.98 413	3.32 609	2.13 480	2.34 428	1.51 398	8.68 523	2.82 530	0.44 460	0.40 387	0.51 554	0.49 553	0.56 505	0.80 393

SuperB	5.03 617	8.93 614	20.96 599	1.51 530	1.11 399	3.88 422	3.00 632	4.24 523	3.13 452	2.53 527	2.10 475	2.74 478	3.37 592	8.76 524	19.44 681	0.45 469	0.34 326	0.53 564	0.40 506	11.97 692	1.15 444

Selective-IGEV-i16pc	2.90 436	0.81 279	20.75 583	1.30 445	0.56 142	4.36 550	2.74 623	4.38 582	2.73 367	1.59 274	1.88 417	2.38 433	1.32 345	8.79 525	1.64 393	0.66 576	0.46 430	0.33 387	0.38 487	0.44 434	0.53 275

JetRed	10.68 665	26.07 696	35.62 690	4.40 669	4.16 657	15.72 679	13.07 679	14.57 685	5.83 650	5.85 653	5.55 637	10.12 663	7.37 647	8.86 526	25.99 692	3.33 657	3.82 632	3.59 679	2.98 683	8.51 687	8.22 604

G-Net	4.16 577	1.39 464	20.31 519	2.30 620	2.91 633	4.68 622	2.86 629	3.35 311	2.44 332	4.43 640	9.43 658	6.89 651	3.83 603	8.91 527	4.83 576	0.80 605	0.80 532	0.70 610	0.50 561	0.95 600	0.97 422

FADNet_RVC	3.10 470	7.62 607	19.12 396	1.05 315	0.93 333	4.09 486	0.84 341	4.34 571	2.05 249	1.54 266	1.78 366	1.61 313	1.50 396	8.92 528	2.64 526	0.50 521	0.38 370	0.44 509	0.61 590	0.91 595	1.16 445

RAFT + AFF	3.98 571	14.10 658	20.78 585	1.16 372	1.96 601	4.14 501	2.00 593	4.56 613	3.52 538	2.23 446	2.51 550	2.27 418	4.92 620	8.94 529	2.82 530	0.33 303	0.60 497	0.48 533	0.39 497	0.81 584	1.03 433

MADNet+	4.46 595	11.36 630	14.35 269	2.23 616	2.50 628	4.18 516	2.86 629	5.46 647	4.43 597	2.74 558	2.69 571	4.55 615	3.43 595	8.97 530	9.42 609	1.47 638	2.06 595	1.09 633	1.02 626	1.54 635	2.96 543

iRaft-Stereo_5w	2.47 320	1.37 463	13.85 257	0.87 178	0.99 351	3.22 265	0.84 341	3.72 370	2.12 262	1.57 271	2.49 546	2.20 413	2.22 524	9.12 531	2.03 474	0.48 500	0.27 255	0.35 427	0.29 367	0.48 476	0.94 419

zh-mn7	3.65 542	13.21 642	16.35 324	1.28 434	1.01 359	2.94 223	1.31 521	4.24 523	3.12 450	3.44 613	3.10 594	2.84 490	2.09 505	9.17 532	5.46 582	0.61 563	0.43 407	0.38 470	0.38 487	0.60 519	0.94 419

PWC_ROB	3.32 514	4.61 588	14.41 270	1.46 514	1.90 598	3.21 262	1.15 494	4.39 585	3.46 531	3.13 596	3.40 609	2.79 486	2.34 533	9.17 532	6.94 592	0.61 563	0.34 326	0.61 592	0.37 478	0.73 566	1.40 463

G2L-Stereo_test	2.89 433	2.06 533	20.60 565	1.68 570	1.18 424	3.55 343	1.01 451	3.66 352	2.33 306	2.59 535	1.68 331	3.14 519	1.48 391	9.19 534	1.86 444	0.30 228	0.21 96	0.23 57	0.23 211	0.28 161	0.57 299

DGSMNet	8.13 657	2.31 548	18.62 378	2.77 639	13.96 680	6.91 658	42.17 705	4.16 490	2.53 342	2.25 449	3.21 601	3.41 541	1.69 455	9.19 534	3.03 541	3.79 665	10.31 675	11.70 700	5.68 687	4.38 669	10.58 626

ELAS_RVC	6.36 639	2.53 554	20.21 500	2.67 637	2.48 626	4.90 637	11.89 676	4.84 635	6.31 658	9.03 669	8.54 653	8.09 659	12.73 669	9.32 536	13.25 636	1.92 642	2.18 596	1.51 646	1.31 640	1.40 632	2.15 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CFNet-ft	2.87 429	1.80 514	20.20 496	1.10 338	1.54 520	4.09 486	0.89 373	2.97 269	1.88 221	1.93 335	1.70 338	3.50 552	1.60 419	9.35 537	2.17 488	0.35 342	0.32 302	0.61 592	0.38 487	0.55 498	0.45 193

CFNet_RVC	2.87 429	1.80 514	20.20 496	1.10 338	1.54 520	4.09 486	0.89 373	2.97 269	1.88 221	1.93 335	1.70 338	3.50 552	1.60 419	9.35 537	2.17 488	0.35 342	0.32 302	0.61 592	0.38 487	0.55 498	0.45 193

GwcNet	3.26 507	3.93 579	20.24 505	1.38 481	2.04 607	3.24 272	1.53 553	3.72 370	3.66 548	2.17 421	2.25 506	3.55 560	1.69 455	9.38 539	3.03 541	0.48 500	0.49 453	0.46 524	0.39 497	0.66 548	0.86 407

G2L-Stereo	2.85 425	2.33 549	19.94 462	1.15 365	1.34 475	3.57 347	0.95 425	3.70 365	2.22 281	2.14 407	1.61 306	3.19 521	1.33 346	9.50 540	2.02 472	0.36 368	0.27 255	0.35 427	0.28 328	0.30 207	0.51 254

FADNet-RVC-Resample	3.31 512	8.52 612	22.84 669	1.18 384	0.91 326	3.52 336	1.35 528	4.13 479	2.32 305	1.75 309	1.35 228	2.26 417	1.51 398	9.51 541	2.03 474	0.42 436	0.38 370	0.42 502	0.44 532	0.59 515	0.71 364

test_sample1	2.29 276	0.72 224	5.74 175	1.51 530	0.86 295	2.35 158	0.64 179	4.07 452	3.45 528	2.01 368	1.51 269	1.70 327	1.71 460	9.53 542	1.73 419	0.31 254	0.97 551	0.31 327	0.31 407	0.33 275	6.12 589

Syn2CoEx	3.42 525	7.66 608	20.57 560	1.42 502	1.18 424	2.49 176	1.64 569	4.07 452	2.68 360	2.51 525	2.27 511	2.89 494	3.15 579	9.56 543	2.58 521	0.52 540	0.45 424	0.53 564	0.42 523	0.79 582	1.00 427

SPS-STEREO	5.18 619	10.36 625	21.09 614	1.74 582	1.72 576	3.24 272	2.26 607	3.92 411	4.12 575	5.06 647	3.66 614	5.43 637	3.33 588	9.56 543	12.34 631	1.17 626	1.17 566	1.07 631	1.03 628	1.17 621	10.25 624
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	5.59 626	14.82 673	20.70 578	3.13 649	2.70 630	3.91 431	2.56 619	3.90 406	2.48 336	2.25 449	9.38 657	4.06 585	2.32 532	9.59 545	14.37 642	3.52 660	1.66 584	2.15 654	1.19 635	3.73 660	3.35 557

IMH-64-1	6.10 635	13.83 653	17.55 351	4.34 667	3.78 648	4.79 634	5.94 664	5.34 641	4.20 579	4.10 630	8.31 650	5.07 630	6.92 642	9.63 546	7.36 596	4.60 677	2.96 621	3.04 668	2.14 669	4.30 667	3.88 566

IMH-64	6.10 635	13.83 653	17.55 351	4.34 667	3.78 648	4.79 634	5.94 664	5.34 641	4.20 579	4.10 630	8.31 650	5.07 630	6.92 642	9.63 546	7.36 596	4.60 677	2.96 621	3.04 668	2.14 669	4.30 667	3.88 566

w-ln-seven	3.68 549	8.30 611	15.93 305	1.36 471	1.34 475	4.09 486	1.60 562	4.13 479	3.03 431	3.06 591	2.31 521	3.41 541	2.24 525	9.78 548	9.71 612	0.46 481	0.37 354	0.47 526	0.40 506	0.78 577	0.84 400

DANet	2.82 422	1.17 417	10.20 212	1.87 594	1.72 576	3.25 275	1.15 494	4.36 575	3.02 425	3.42 612	2.18 493	4.09 587	1.79 475	9.78 548	4.32 565	0.55 549	0.57 485	0.60 589	0.44 532	0.65 544	1.25 451
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet-RVC	3.23 500	12.51 637	17.02 337	1.17 379	0.81 276	3.52 336	1.09 477	4.16 490	2.74 370	1.44 260	1.29 216	1.86 366	1.76 469	9.82 550	2.46 510	0.39 410	0.38 370	0.40 482	0.41 517	0.68 556	0.59 320

PSMNet-RSSM	2.91 437	1.55 488	20.10 487	1.32 457	1.30 462	4.19 524	0.95 425	3.78 381	2.28 296	2.28 460	1.80 374	2.64 468	1.87 491	9.83 551	1.93 460	0.37 385	0.33 314	0.35 427	0.38 487	0.46 456	0.40 147

ccnet	3.03 459	1.48 477	12.88 243	1.54 538	1.26 455	3.71 382	2.32 610	4.11 470	3.05 439	2.92 578	3.21 601	2.86 491	2.40 536	9.87 552	4.19 562	0.80 605	0.76 526	0.71 612	0.70 602	0.78 577	1.07 437

stereogan	3.26 507	1.26 441	18.01 364	1.38 481	1.66 562	3.76 391	1.64 569	4.06 449	3.86 562	3.23 604	2.70 572	5.02 628	2.85 558	9.88 553	1.85 442	0.71 587	0.51 465	0.69 609	0.48 548	0.86 590	0.85 403

UGAM-zero	3.14 479	0.62 152	20.64 571	1.02 298	0.93 333	2.87 214	0.51 107	4.52 608	1.57 141	2.19 432	1.65 324	5.78 643	3.40 594	9.89 554	1.71 411	0.33 303	0.44 416	0.28 245	0.59 583	0.30 207	3.59 562

EDNetEfficientorigin	12.42 670	3.26 569	179.44 719	1.21 398	1.00 357	2.89 219	1.82 582	3.05 276	5.37 638	8.87 668	4.78 630	4.17 593	4.80 618	9.91 555	11.32 621	0.41 425	0.41 394	0.62 599	0.88 616	1.33 630	2.81 533

RainbowNet	5.20 620	15.03 677	21.14 619	3.66 659	3.25 643	4.18 516	2.98 631	4.22 510	3.20 459	2.30 469	2.65 565	4.24 598	2.97 565	9.92 556	6.29 586	3.92 667	2.27 601	2.71 666	1.73 654	3.82 661	3.43 559

coex-ft	20.00 689	11.54 631	120.82 717	1.18 384	1.30 462	2.36 160	1.99 590	2.96 268	13.96 672	129.83 720	8.40 652	5.88 645	52.82 711	9.93 557	31.13 701	0.61 563	0.62 502	0.50 548	0.49 553	1.10 615	2.63 528

LSM	13.03 676	7.72 610	21.01 600	55.44 709	85.65 709	3.65 367	6.27 666	3.91 410	5.06 632	5.63 650	13.91 677	3.53 558	3.46 597	9.93 557	4.36 567	0.72 593	0.95 547	0.72 615	0.85 615	1.09 613	26.67 691

FADNet	3.20 492	11.55 632	16.16 313	1.24 409	0.95 341	3.30 288	0.87 366	4.00 430	2.73 367	1.42 255	1.35 228	2.51 453	2.04 503	9.95 559	2.39 507	0.44 460	0.46 430	0.40 482	0.44 532	1.13 618	0.61 330

SAMSARA	4.67 604	6.50 598	16.40 325	4.62 674	3.13 639	6.62 655	3.49 645	5.24 640	3.04 436	7.78 664	3.07 591	5.32 633	4.05 607	9.98 560	6.42 587	0.69 583	2.39 605	0.60 589	0.74 605	0.99 601	2.26 516

CoDeX	2.47 320	0.91 322	13.65 255	1.03 304	1.17 421	3.28 280	1.30 519	4.17 494	2.99 414	1.78 313	1.85 402	2.04 400	1.46 385	9.99 561	1.66 399	0.38 402	0.28 267	0.32 350	0.28 328	0.34 298	0.57 299

Ntro	4.83 613	14.73 670	20.47 538	3.24 651	2.97 634	4.12 493	1.88 584	4.00 430	2.57 347	1.79 316	2.15 483	3.34 535	2.16 519	10.01 562	7.34 595	3.53 661	1.77 587	2.13 653	1.32 642	3.89 662	3.23 549

NCC-stereo	3.49 534	2.07 536	20.23 503	1.31 450	1.76 580	4.04 472	1.42 541	4.01 432	2.34 309	3.06 591	2.59 560	3.51 555	3.02 572	10.02 563	5.44 580	1.38 633	0.66 511	0.64 602	0.88 616	0.67 550	0.84 400

Abc-Net	3.49 534	2.07 536	20.23 503	1.31 450	1.76 580	4.04 472	1.42 541	4.01 432	2.34 309	3.06 591	2.59 560	3.51 555	3.02 572	10.02 563	5.44 580	1.38 633	0.66 511	0.64 602	0.88 616	0.67 550	0.84 400
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
z-mn7	3.78 556	14.53 668	15.59 297	1.34 464	1.23 444	3.78 396	1.42 541	4.17 494	3.45 528	2.94 581	3.37 608	3.05 508	2.09 505	10.03 565	5.54 583	0.50 521	0.39 383	0.43 506	0.34 443	0.67 550	0.73 372

Selective-IGEV-i16pb	3.28 511	0.86 298	21.22 628	1.25 424	0.69 228	4.00 464	3.35 641	4.60 622	2.75 371	1.79 316	3.77 616	2.90 496	2.20 523	10.06 566	2.85 532	0.71 587	0.50 461	0.38 470	0.48 548	0.55 498	0.75 380

TCMNet	3.13 476	1.71 504	19.53 421	1.49 522	2.11 612	3.84 408	1.07 472	4.12 475	3.03 431	2.64 546	2.29 516	2.43 444	1.74 465	10.10 567	2.47 512	0.56 553	0.45 424	0.61 592	0.50 561	0.87 592	1.04 435

RP	3.26 507	1.73 507	17.70 359	1.56 544	1.93 600	3.43 312	1.94 586	4.18 500	2.72 365	2.77 561	3.05 590	3.96 580	2.69 552	10.17 568	2.86 533	1.04 618	0.50 461	0.71 612	0.59 583	0.75 571	0.83 397

WCMA_ROB	5.78 629	2.42 551	21.71 647	1.67 567	1.55 524	4.07 481	3.53 648	4.14 484	4.73 618	6.59 659	10.89 664	12.82 670	9.59 663	10.17 568	12.65 634	1.05 619	0.61 499	0.52 557	0.52 567	0.71 564	5.64 583

JetBlue	6.69 648	12.01 634	14.30 267	1.98 605	4.64 660	11.97 671	12.29 677	5.39 645	4.32 595	3.81 625	4.51 627	9.50 662	6.53 640	10.22 570	14.50 643	1.32 630	1.47 576	1.18 636	1.36 645	7.48 685	5.05 578

xxxx	4.25 582	0.86 298	14.59 276	1.30 445	1.16 417	3.51 334	0.63 173	4.56 613	5.42 642	2.33 486	2.29 516	2.04 400	1.39 361	10.23 571	18.00 671	0.33 303	7.15 649	0.31 327	0.30 388	0.35 317	8.33 606

ac_64	2.93 439	0.87 303	19.66 428	1.35 466	1.70 569	3.29 284	0.92 409	3.56 338	3.46 531	1.91 331	1.79 369	3.90 576	1.76 469	10.23 571	1.93 460	0.44 460	0.32 302	0.33 387	0.31 407	0.35 317	0.51 254

RASNet	3.15 482	1.20 432	19.81 446	1.63 558	2.26 619	3.67 371	1.09 477	3.58 341	3.44 522	1.99 355	2.15 483	4.59 617	2.30 531	10.24 573	2.98 539	0.57 556	0.26 235	0.25 130	0.25 256	0.30 207	0.54 286

NCCL2	2.96 447	4.07 584	15.75 300	1.24 409	1.03 367	3.48 326	2.55 617	3.79 382	2.39 315	2.78 563	1.80 374	2.41 438	1.67 451	10.27 574	2.48 514	0.46 481	0.41 394	0.57 581	0.55 577	0.61 521	0.86 407

DFGA-Net	2.93 439	7.27 606	18.55 377	1.18 384	0.79 266	3.68 374	0.60 148	2.84 248	1.98 238	2.19 432	2.07 471	1.22 269	1.04 260	10.28 575	2.51 516	0.30 228	0.23 148	0.34 408	0.35 458	0.63 532	0.54 286

ACVNet-4b	6.98 650	14.78 671	22.17 661	3.56 656	3.11 638	4.14 501	2.23 605	4.08 461	3.84 558	1.67 288	3.96 622	5.86 644	2.87 560	10.30 576	17.16 664	26.09 705	2.24 600	2.53 657	1.79 656	3.91 663	3.28 553

GwcNet-RSSM	3.13 476	5.08 590	19.86 452	1.28 434	1.20 435	4.12 493	1.11 484	3.89 404	2.80 381	2.13 405	1.81 379	3.11 516	1.46 385	10.33 577	2.19 491	0.36 368	0.34 326	0.35 427	0.31 407	0.45 444	0.43 175

PSMNet-ADL	2.01 211	0.78 270	2.89 120	1.11 343	0.86 295	4.13 496	0.80 311	3.84 394	2.26 290	1.74 307	1.87 415	2.90 496	1.81 478	10.37 578	2.34 501	0.49 507	0.47 443	0.29 273	0.30 388	0.39 373	0.56 294

DLCB_ROB	2.55 341	1.32 457	10.26 214	1.31 450	1.04 373	2.94 223	1.29 517	3.81 390	2.73 367	2.93 579	2.17 488	3.37 538	1.53 406	10.40 579	3.26 550	0.42 436	0.35 336	0.41 491	0.37 478	0.43 420	0.68 355

TCMNet-wrong-test	12.48 671	15.10 678	19.66 428	22.40 695	19.87 689	15.98 681	12.30 678	23.88 691	4.80 625	6.29 657	6.46 639	18.38 679	15.65 679	10.50 580	10.86 616	9.07 690	4.79 634	5.34 687	3.95 684	12.27 693	12.13 631

psmorigin	6.62 644	1.45 473	87.38 715	1.55 542	0.97 345	2.86 211	1.42 541	3.30 304	2.12 262	3.74 623	2.45 542	5.15 632	2.59 550	10.55 581	2.91 538	0.55 549	0.68 514	0.48 533	0.53 569	0.73 566	1.02 431

test_sample2	2.20 250	0.70 209	6.07 179	1.49 522	0.81 276	2.96 227	0.86 357	4.13 479	3.31 492	2.07 389	1.54 283	1.56 309	1.63 439	10.61 582	1.80 433	0.33 303	0.77 528	0.32 350	0.32 423	0.38 356	2.35 518

GASNet	3.86 562	15.35 682	21.16 622	1.63 558	1.25 454	2.35 158	1.11 484	4.11 470	2.86 397	1.99 355	2.11 476	2.99 503	2.16 519	10.62 583	3.75 558	0.71 587	0.37 354	0.61 592	0.46 542	0.91 595	0.70 362

222	3.82 559	0.88 308	6.92 188	1.15 365	0.99 351	3.27 276	0.64 179	4.57 615	5.37 638	2.43 513	2.32 523	1.41 294	1.44 378	10.64 584	18.51 675	0.32 276	4.89 637	0.32 350	0.30 388	0.34 298	9.80 619

DPSNet	3.94 568	2.01 532	14.69 277	1.58 547	1.30 462	4.17 513	2.08 600	4.57 615	4.63 610	2.78 563	1.99 449	3.79 571	7.88 654	10.66 585	11.35 622	0.94 615	0.99 554	0.41 491	0.57 580	1.09 613	1.40 463

ADLNet2	3.20 492	1.43 470	20.11 491	1.22 402	1.78 584	3.86 416	1.47 548	3.96 421	3.89 564	2.26 455	2.49 546	4.63 621	1.92 496	10.68 586	2.00 469	0.42 436	0.37 354	0.29 273	0.30 388	0.51 487	0.46 206

UGAM	2.78 416	0.78 270	19.69 437	0.93 231	0.73 235	3.27 276	1.02 456	2.88 255	3.06 442	1.40 249	2.76 577	3.51 555	1.28 334	10.74 587	1.44 335	0.30 228	0.30 288	0.40 482	0.33 432	0.37 342	0.49 240

XPNet_ROB	2.99 453	1.58 490	17.06 340	1.38 481	0.99 351	3.91 431	1.62 565	4.20 505	2.42 321	2.87 573	2.03 456	2.31 423	1.72 463	10.76 588	3.60 556	0.55 549	0.49 453	0.48 533	0.40 506	0.53 491	0.85 403

DRN-Test	3.17 487	1.30 454	19.66 428	1.41 493	1.60 539	3.61 357	1.47 548	4.18 500	2.83 388	3.48 615	1.92 436	2.58 462	2.50 546	10.81 589	2.90 537	0.49 507	0.49 453	0.44 509	0.42 523	0.57 509	0.78 388

NVstereo2D	2.79 418	1.13 409	13.75 256	1.37 477	1.47 511	3.57 347	1.38 534	4.17 494	3.77 555	2.04 378	1.72 344	3.05 508	1.75 466	10.84 590	1.72 415	0.62 569	0.48 450	0.56 577	0.54 572	0.79 582	1.02 431

StereoDRNet	3.07 466	2.92 565	16.33 323	1.36 471	1.57 533	3.45 317	2.04 597	3.77 380	2.85 391	3.31 608	1.85 402	2.78 485	1.79 475	10.85 591	3.41 552	0.45 469	0.36 346	0.39 477	0.37 478	0.62 526	0.85 403

DStereoFS	13.73 678	14.37 664	21.48 641	14.07 690	16.86 681	23.31 687	25.20 690	13.01 681	17.04 684	15.22 688	16.10 687	11.86 668	13.95 676	10.88 592	15.98 650	8.74 689	9.17 670	2.60 659	5.33 686	2.58 647	16.74 665

test_xeample	4.19 579	0.93 337	14.09 263	1.16 372	1.17 421	3.28 280	0.80 311	4.63 624	5.30 635	2.46 517	2.35 525	1.39 291	1.42 373	10.88 592	17.68 669	0.30 228	6.50 646	0.32 350	0.32 423	0.36 335	8.38 608

WZ-Net	4.39 591	12.37 636	17.44 348	1.47 519	1.42 499	3.76 391	2.27 608	4.17 494	3.11 448	2.89 575	2.24 504	4.05 584	5.69 631	10.89 594	12.07 629	0.66 576	0.41 394	0.47 526	0.49 553	0.78 577	1.12 440

z-ln-s-r	3.37 520	4.66 589	19.53 421	1.42 502	1.29 459	3.70 379	1.20 501	4.24 523	3.96 569	2.16 417	1.92 436	2.43 444	1.62 435	10.90 595	6.24 585	0.36 368	0.23 148	0.32 350	0.24 236	0.53 491	0.53 275

DeepPrunerF	4.00 572	5.64 594	16.81 331	1.36 471	1.75 578	3.69 376	1.54 555	4.24 523	13.98 673	2.21 442	1.77 362	2.73 475	2.29 529	10.90 595	6.64 590	0.71 587	0.61 499	0.77 620	0.79 609	0.87 592	0.79 392

GANet-RSSM	2.96 447	1.27 445	21.17 624	1.73 580	1.23 444	4.22 530	0.91 401	3.39 315	2.02 246	1.97 351	1.74 353	2.53 454	2.06 504	10.91 597	1.88 448	0.37 385	0.35 336	0.32 350	0.29 367	0.42 410	0.46 206

AACVNet	2.77 413	1.64 498	19.22 405	1.57 545	0.86 295	3.28 280	0.74 255	3.31 307	1.66 175	2.06 383	1.82 383	2.47 449	1.40 365	10.95 598	1.92 459	0.41 425	0.35 336	0.38 470	0.33 432	0.46 456	0.61 330

SMFormer	2.40 303	0.73 230	8.34 197	1.41 493	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 543	4.43 597	2.41 509	2.40 532	1.94 380	1.52 402	10.99 599	3.10 545	0.35 342	0.84 538	0.36 445	0.33 432	0.40 379	0.77 384

tta	2.44 314	0.73 230	8.34 197	1.41 493	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 543	4.43 597	2.41 509	2.40 532	1.94 380	1.52 402	10.99 599	3.10 545	0.35 342	0.84 538	0.36 445	0.33 432	0.31 223	1.75 489

qqq1	2.35 291	0.73 230	8.34 197	1.41 493	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 543	4.43 597	2.41 509	2.40 532	1.94 380	1.52 402	10.99 599	1.36 314	0.35 342	0.84 538	0.30 302	0.25 256	0.31 223	1.75 489

fff1	2.35 291	0.73 230	8.34 197	1.41 493	0.61 174	2.04 125	0.72 236	4.30 543	4.43 597	2.41 509	2.40 532	1.94 380	1.52 402	10.99 599	1.36 314	0.35 342	0.84 538	0.30 302	0.25 256	0.31 223	1.75 489

coex_refinement	3.01 455	1.69 502	20.28 510	1.31 450	1.15 409	3.21 262	0.86 357	3.94 418	2.43 325	2.51 525	1.92 436	3.49 547	1.68 452	11.06 603	2.54 518	0.38 402	0.26 235	0.27 205	0.31 407	0.41 399	0.58 317

ACVNet_1	6.63 645	14.79 672	21.40 638	3.59 658	3.17 640	4.69 627	2.46 613	4.24 523	3.34 503	3.11 595	2.86 582	23.21 688	4.59 617	11.06 603	12.59 633	3.75 663	2.34 603	2.60 659	1.80 657	3.70 657	3.31 554

HBP-ISP	3.78 556	9.10 616	20.83 589	1.72 578	1.14 407	4.54 588	2.82 627	4.61 623	3.03 431	4.13 633	1.98 446	1.88 370	3.31 586	11.06 603	1.52 352	0.74 599	0.57 485	0.67 606	0.62 593	0.65 544	0.64 343

CBMV_ROB	4.57 601	0.90 319	21.30 634	1.46 514	0.89 313	4.43 565	1.69 574	4.51 607	3.14 453	5.97 654	4.23 623	4.16 592	7.83 652	11.06 603	16.47 652	0.61 563	0.55 481	0.53 564	0.51 566	0.56 505	0.59 320

test_sample9	4.68 605	1.19 427	20.68 574	1.11 343	0.87 306	4.22 530	1.20 501	4.40 587	4.92 628	2.20 439	1.85 402	1.90 372	2.00 499	11.08 607	11.57 626	1.41 635	14.65 684	4.19 681	2.07 666	0.70 559	1.43 467

test_sample8	5.57 624	1.19 427	20.68 574	1.11 343	0.87 306	4.22 530	1.20 501	4.43 594	3.76 553	5.63 650	1.97 445	12.99 671	6.34 635	11.08 607	11.57 626	1.41 635	14.65 684	4.19 681	2.07 666	0.70 559	1.43 467

test_sample3	2.65 375	0.75 252	15.69 299	1.42 502	0.85 291	3.14 255	0.73 245	4.28 539	3.21 462	2.28 460	1.79 369	1.78 352	1.46 385	11.11 609	1.84 440	0.36 368	0.46 430	0.34 408	0.36 468	0.40 379	0.76 383

UNDER WATER-64	10.08 662	14.27 660	22.85 670	5.26 678	4.88 662	11.00 669	4.57 662	11.41 670	17.25 687	7.68 663	9.72 660	15.96 676	21.47 693	11.12 610	16.63 654	4.38 670	2.88 618	4.41 685	2.95 682	7.12 683	5.81 586

test_sample4	2.68 389	0.76 261	15.85 303	1.45 512	0.83 281	3.10 243	0.72 236	4.31 555	3.37 507	2.39 504	1.90 428	1.72 332	1.47 390	11.13 611	1.86 444	0.36 368	0.47 443	0.35 427	0.37 478	0.42 410	0.85 403

test_sample5	2.68 389	0.76 261	14.56 274	1.40 489	0.83 281	3.11 247	0.74 255	4.33 566	4.48 603	2.29 466	2.04 458	1.67 319	1.45 380	11.18 612	1.88 448	0.37 385	0.47 443	0.37 456	0.39 497	0.43 420	0.78 388

DualNet	2.68 389	0.76 261	14.56 274	1.40 489	0.83 281	3.11 247	0.74 255	4.33 566	4.48 603	2.35 490	2.13 480	1.67 319	1.45 380	11.18 612	1.88 448	0.37 385	0.47 443	0.37 456	0.39 497	0.43 420	0.78 388

Dean	8.35 659	15.23 680	22.34 664	3.76 662	3.55 644	4.81 636	3.51 646	5.34 641	5.37 638	4.49 641	26.13 693	25.59 694	4.33 613	11.21 614	13.12 635	3.78 664	2.31 602	2.90 667	1.89 661	4.04 664	3.34 556

ADLNet	3.23 500	1.19 427	21.03 603	1.36 471	1.61 541	3.69 376	1.23 509	4.05 447	3.41 518	2.72 555	2.29 516	4.00 582	1.77 471	11.21 614	2.15 486	0.42 436	0.43 407	0.36 445	0.35 458	0.47 469	0.82 395

CBMV	4.12 575	1.27 445	21.14 619	1.52 535	0.85 291	3.80 401	3.89 658	4.58 618	3.02 425	3.56 619	2.37 528	4.44 608	13.88 673	11.23 616	3.78 559	0.56 553	0.43 407	0.48 533	0.39 497	0.55 498	0.74 377
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LL-Strereo	4.26 584	13.69 649	20.37 525	1.24 409	2.18 616	2.90 220	1.08 473	4.35 572	2.22 281	3.20 603	2.26 508	3.29 529	3.13 576	11.30 617	1.91 455	0.33 303	3.89 633	0.46 524	0.34 443	0.54 495	6.47 593

SACVNet	3.06 465	1.61 494	19.29 409	1.46 514	1.18 424	4.05 476	1.48 550	4.03 440	2.58 350	2.75 559	1.89 420	2.55 457	1.38 358	11.33 618	2.28 497	0.51 529	0.41 394	0.48 533	0.43 528	0.57 509	0.93 418

HSM-Net_RVC	3.02 456	0.65 172	19.48 418	0.94 240	0.90 321	3.71 382	1.20 501	5.61 652	2.87 399	3.24 605	2.49 546	2.53 454	1.61 425	11.39 619	1.90 452	0.37 385	0.27 255	0.27 205	0.24 236	0.31 223	0.39 140
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispNO	3.22 497	2.06 533	19.82 447	1.21 398	1.11 399	3.74 388	0.93 415	4.31 555	2.89 402	2.37 501	2.27 511	4.51 613	2.09 505	11.41 620	3.47 554	0.35 342	0.28 267	0.31 327	0.29 367	0.39 373	0.51 254

CFNet	3.04 462	6.89 603	16.27 321	1.36 471	1.24 449	4.09 486	0.72 236	4.15 488	3.00 416	1.69 294	1.88 417	2.27 418	1.45 380	11.41 620	2.12 485	0.36 368	0.29 278	0.43 506	0.36 468	0.48 476	0.38 126

PSMNet_ROB	3.38 521	5.24 593	20.61 567	1.24 409	1.22 442	3.76 391	1.64 569	3.59 343	2.80 381	2.07 389	1.72 344	2.75 480	1.79 475	11.42 622	4.58 570	0.42 436	0.38 370	0.50 548	0.62 593	0.62 526	0.69 358

AANet_RVC	3.70 552	7.03 604	17.25 341	1.21 398	1.12 402	3.79 398	1.09 477	3.98 426	3.38 510	2.65 548	4.29 625	3.95 579	1.40 365	11.43 623	7.88 604	1.25 629	0.57 485	0.34 408	0.25 256	0.43 420	0.71 364

test_sample6	2.71 397	0.76 261	14.30 267	1.43 509	0.83 281	3.17 257	0.79 301	4.40 587	4.65 615	2.35 490	2.13 480	1.69 323	1.45 380	11.48 624	1.99 464	0.39 410	0.46 430	0.38 470	0.40 506	0.43 420	0.77 384

zh-sn7	4.13 576	13.99 656	17.43 347	1.29 440	1.15 409	3.66 369	2.56 619	4.26 535	2.78 379	2.66 549	3.11 599	3.37 538	3.17 581	11.53 625	7.43 599	0.48 500	0.49 453	0.45 517	0.44 532	0.75 571	1.52 475

RGC	3.35 519	1.84 523	18.13 367	1.52 535	1.79 586	3.33 293	1.37 533	4.18 500	2.39 315	2.96 585	3.23 603	3.98 581	2.71 553	11.53 625	3.42 553	0.90 613	0.48 450	0.79 621	0.79 609	0.75 571	0.89 410

UNDER WATER	11.28 668	13.60 646	22.90 671	5.11 677	4.53 659	7.75 661	3.75 654	12.50 677	21.62 695	7.80 665	10.68 662	23.75 690	35.20 696	11.54 627	17.40 666	4.46 672	2.95 619	4.23 684	2.90 681	6.57 679	6.27 590

DAS	2.52 327	0.76 261	7.72 191	1.16 372	1.64 554	2.96 227	2.10 601	4.14 484	3.31 492	4.16 634	2.51 550	2.56 460	1.81 478	11.54 627	1.83 438	0.44 460	0.23 148	0.39 477	0.25 256	0.42 410	0.45 193

TestStereo	2.41 309	1.95 529	19.15 398	0.77 100	0.61 174	1.83 107	0.58 141	2.33 154	1.53 128	1.44 260	1.37 237	1.26 272	0.90 214	11.59 629	0.94 197	0.36 368	0.19 45	0.33 387	0.24 236	0.45 444	0.32 49

HSM	3.25 505	1.08 391	19.18 401	1.19 389	1.54 520	3.45 317	1.02 456	4.04 444	2.61 352	2.31 472	2.17 488	8.01 658	2.99 570	11.59 629	1.80 433	0.35 342	0.24 184	0.28 245	0.24 236	0.33 275	0.55 290

edge stereo	3.45 528	1.08 391	22.14 660	1.31 450	1.36 482	2.68 195	1.54 555	4.13 479	3.27 478	2.94 581	3.27 605	4.34 605	2.48 543	11.60 631	2.79 527	0.62 569	0.64 505	0.79 621	0.56 579	0.70 559	0.82 395

LVE	7.57 655	15.80 684	21.28 632	3.69 661	3.19 642	4.54 588	2.78 624	10.13 669	11.63 665	3.24 605	11.52 668	18.10 677	4.55 616	11.67 632	10.30 614	4.62 680	2.95 619	2.56 658	1.91 662	3.63 656	3.26 552

PA-Net	3.45 528	2.50 553	20.39 529	1.42 502	1.20 435	3.39 300	1.73 575	3.93 415	3.57 543	1.94 341	2.17 488	3.02 506	1.87 491	11.67 632	6.48 589	0.40 422	0.55 481	0.44 509	0.63 597	0.55 498	1.13 441
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSMD_ROB	5.99 632	1.29 451	19.23 406	1.40 489	0.84 290	10.25 668	2.05 598	4.20 505	6.02 653	10.42 679	8.00 645	22.21 685	9.45 662	11.67 632	8.73 606	0.76 603	0.59 495	0.67 606	0.68 599	0.67 550	0.72 367

FAT-Stereo	3.38 521	0.88 308	19.96 465	1.28 434	1.20 435	3.44 313	1.97 589	4.26 535	3.15 455	3.14 599	3.92 620	3.50 552	3.28 585	11.68 635	2.04 476	0.65 575	0.68 514	0.48 533	0.54 572	0.63 532	0.91 413

hitnet-ft	2.99 453	1.23 437	19.37 413	0.96 261	0.90 321	3.76 391	0.79 301	3.60 345	2.68 360	2.31 472	2.04 458	3.63 565	1.49 395	11.70 636	2.37 505	0.45 469	0.54 475	0.44 509	0.36 468	0.54 495	0.56 294

MADNet++	8.64 660	6.17 597	13.88 260	6.61 679	5.25 663	10.15 667	14.20 680	5.89 655	8.25 660	7.14 661	8.18 647	6.41 648	9.84 664	11.71 637	16.73 655	9.65 691	5.03 638	8.63 692	5.68 687	4.83 674	8.57 609

NOSS_ROB	3.12 474	0.89 313	19.03 394	2.01 608	1.07 382	3.90 426	0.97 442	4.32 563	3.08 444	2.94 581	2.19 496	3.85 575	1.18 317	11.75 638	1.69 405	0.69 583	0.54 475	0.57 581	0.52 567	0.57 509	0.72 367

APVNet	3.24 502	1.59 492	21.72 648	1.36 471	1.52 518	3.93 440	1.12 486	3.58 341	2.80 381	2.32 483	2.02 454	3.05 508	1.96 497	11.77 639	2.61 524	0.44 460	0.46 430	0.65 604	0.47 544	0.73 566	0.73 372

PS-NSSS	3.11 471	1.60 493	19.48 418	1.00 288	1.53 519	4.12 493	1.08 473	4.59 621	2.80 381	2.19 432	2.38 529	1.76 342	1.39 361	11.79 640	1.94 463	0.69 583	0.45 424	0.95 627	0.43 528	1.03 603	1.00 427

PASM	3.22 497	2.89 562	15.38 291	2.00 606	1.57 533	2.77 199	1.96 588	3.62 348	2.75 371	2.95 584	2.26 508	3.10 515	2.24 525	11.87 641	2.46 510	0.97 617	1.06 556	0.87 624	1.02 626	1.20 623	1.41 465

S-Stereo	3.51 536	0.96 351	22.00 658	1.38 481	1.50 514	3.55 343	2.49 615	4.27 538	3.00 416	2.38 502	3.94 621	3.73 567	1.84 486	11.89 642	2.59 522	0.64 573	0.71 523	0.49 546	0.81 611	0.68 556	1.31 456

SGM-Forest	4.96 616	0.86 298	21.02 601	1.22 402	0.83 281	4.05 476	3.26 638	4.40 587	3.49 535	4.40 639	3.69 615	4.66 622	13.91 674	11.94 643	17.16 664	0.66 576	0.46 430	0.49 546	0.39 497	0.49 481	1.77 493
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	5.90 630	1.81 517	22.30 663	1.69 572	2.37 625	3.47 320	2.10 601	4.58 618	5.56 646	3.75 624	13.12 674	22.07 684	3.70 600	11.99 644	17.13 662	0.58 557	0.23 148	0.23 57	0.19 89	0.37 342	0.70 362

Wz-Net-TNSev	4.22 580	13.55 645	15.87 304	1.57 545	1.19 431	3.61 357	2.48 614	4.38 582	3.45 528	2.29 466	1.91 429	4.20 597	2.86 559	12.11 645	10.56 615	0.61 563	0.59 495	0.48 533	0.54 572	0.93 598	1.24 450

WAO-6	6.68 647	9.03 615	20.68 574	2.98 646	2.79 632	11.93 670	3.56 650	5.39 645	11.65 666	3.55 618	9.59 659	6.77 650	6.72 641	12.28 646	11.56 624	2.88 652	2.36 604	2.50 656	1.84 660	2.89 650	2.72 532

SGM_RVC	6.11 637	1.10 398	20.44 532	2.15 614	0.66 206	15.87 680	3.98 659	5.00 636	6.19 654	9.79 675	11.46 667	8.23 660	12.63 668	12.32 647	9.15 608	0.54 546	0.39 383	0.41 491	0.35 458	0.55 498	1.05 436
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ff1	5.58 625	0.98 361	21.04 604	1.24 409	1.03 367	3.64 363	0.87 366	4.23 517	4.73 618	2.31 472	2.40 532	3.49 547	1.64 442	12.40 648	16.90 656	0.30 228	19.28 700	0.48 533	0.40 506	0.31 223	14.02 638

mmx	4.56 599	0.98 361	21.04 604	1.24 409	1.03 367	3.64 363	0.87 366	4.53 609	5.34 636	2.31 472	2.40 532	3.49 547	1.64 442	12.40 648	16.90 656	0.34 326	5.98 642	0.48 533	0.40 506	0.46 456	5.71 584

1111x	4.75 611	1.05 384	20.89 594	1.28 434	1.02 362	3.81 404	0.88 372	4.65 626	5.52 643	2.43 513	2.27 511	1.97 390	1.81 478	12.40 648	18.19 673	0.32 276	9.06 668	0.32 350	0.34 443	0.38 356	6.34 592

xxx	4.56 599	0.98 361	21.04 604	1.24 409	1.03 367	3.64 363	0.87 366	4.53 609	5.34 636	2.31 472	2.40 532	3.49 547	1.64 442	12.40 648	16.90 656	0.34 326	5.98 642	0.48 533	0.40 506	0.46 456	5.71 584

ACVNet_2	6.09 634	15.28 681	21.36 637	3.30 653	3.17 640	4.50 579	3.00 632	4.70 627	3.96 569	3.52 617	5.34 635	7.79 656	2.95 563	12.40 648	13.76 637	3.28 656	2.23 599	2.70 665	1.70 651	3.52 655	3.24 550

GANet	3.64 541	1.76 508	19.65 427	1.92 600	1.04 373	3.91 431	2.51 616	3.86 397	2.81 386	3.13 596	3.03 589	3.19 521	2.19 522	12.43 653	8.23 605	0.60 562	0.43 407	0.52 557	0.43 528	0.63 532	0.63 338

TDLM	3.20 492	1.58 490	18.80 383	1.70 576	1.10 396	4.29 541	2.17 604	3.81 390	3.27 478	2.89 575	1.98 446	2.06 405	1.70 458	12.44 654	2.15 486	0.58 557	0.31 296	0.56 577	0.40 506	0.58 513	1.59 481

CVANet_RVC	3.32 514	1.63 497	21.06 608	1.66 566	1.29 459	3.99 460	1.55 557	3.98 426	3.00 416	3.51 616	2.06 468	2.58 462	1.72 463	12.46 655	1.70 408	0.62 569	0.34 326	0.53 564	0.47 544	0.64 537	1.66 487

SANet	6.43 640	13.71 651	22.08 659	1.43 509	1.00 357	6.86 657	3.78 656	4.71 628	11.10 664	4.71 644	8.72 654	7.47 654	7.91 655	12.46 655	18.12 672	0.51 529	0.47 443	0.50 548	0.45 540	0.94 599	1.60 483

CC-Net-ROB	3.82 559	3.41 573	20.20 496	2.40 625	1.66 562	4.49 577	1.61 563	4.77 633	3.08 444	2.06 383	2.06 468	1.99 392	1.60 419	12.57 657	1.91 455	2.82 651	2.19 597	2.67 663	1.06 629	2.31 645	1.59 481

SGM+DAISY	13.18 677	14.36 663	24.65 677	8.10 682	13.49 679	22.47 686	25.54 691	12.13 675	17.08 686	14.77 687	15.82 682	12.17 669	13.97 677	12.65 658	18.22 674	8.40 686	9.18 671	1.23 638	1.33 643	1.23 626	16.81 667

psm_up	3.04 462	1.30 454	18.97 392	1.31 450	1.51 516	3.86 416	1.22 508	4.26 535	2.31 304	2.72 555	1.83 396	2.43 444	1.68 452	12.86 659	1.78 428	0.43 452	0.41 394	0.41 491	0.34 443	0.46 456	0.67 353

FC-DCNN	7.08 651	1.01 374	21.89 650	1.74 582	1.64 554	8.18 663	2.31 609	6.50 657	9.16 662	10.85 681	11.33 666	19.85 682	13.33 670	12.94 660	17.10 660	0.72 593	0.57 485	0.59 585	0.57 580	0.64 537	0.69 358

FC-DCNN v2	7.41 654	0.98 361	22.19 662	1.75 584	1.64 554	8.98 666	2.37 611	7.60 660	9.44 663	11.09 682	11.95 670	20.04 683	16.35 681	12.99 661	17.14 663	0.72 593	0.57 485	0.59 585	0.57 580	0.64 537	0.68 355

FCDSN-DC	6.71 649	1.18 421	21.61 646	1.29 440	1.10 396	4.38 553	2.59 621	4.58 618	5.52 643	9.58 672	11.19 665	19.17 680	17.69 684	13.03 662	17.11 661	0.73 596	0.57 485	0.61 592	0.60 587	0.71 564	0.92 415
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	22.24 692	14.37 664	20.30 517	4.54 672	4.02 654	6.52 654	4.50 661	6.78 659	78.80 716	84.67 714	100.54 717	58.48 710	8.39 658	13.13 663	17.09 659	4.61 679	3.24 627	3.49 675	2.62 675	4.70 673	3.96 568

GANetREF_RVC	3.45 528	5.10 591	19.89 456	1.58 547	0.80 271	4.13 496	1.82 582	4.24 523	3.33 502	1.91 331	1.76 355	2.46 448	1.83 483	13.17 664	1.87 447	0.83 610	0.57 485	0.79 621	0.77 607	1.21 624	0.91 413
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
NaN_ROB	4.73 610	6.66 600	21.89 650	1.26 430	1.28 457	3.49 329	3.02 634	4.38 582	3.93 566	3.65 621	2.55 554	2.97 501	5.01 621	13.23 665	17.43 667	0.38 402	0.42 405	0.38 470	0.40 506	0.50 482	1.82 497

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 555	1.65 499	20.61 567	2.55 634	1.63 550	4.29 541	1.67 572	3.99 428	2.56 344	1.76 310	1.93 439	3.03 507	1.41 370	13.24 666	2.02 472	4.47 673	1.63 583	1.12 635	0.48 548	2.42 646	2.85 534

MonStereo1	8.19 658	2.63 558	9.96 211	4.90 676	3.64 646	18.09 682	2.55 617	5.89 655	5.83 650	5.29 649	13.95 678	7.40 653	45.20 709	13.30 667	6.87 591	4.47 673	1.10 561	2.69 664	1.59 650	4.07 666	4.31 571

TorneroNet	26.32 694	14.70 669	22.40 666	4.24 665	4.08 655	54.72 704	3.19 637	15.11 687	76.73 715	57.99 709	82.55 715	86.65 714	45.79 710	13.34 668	18.51 675	4.52 675	2.86 617	3.45 674	2.63 676	8.75 688	4.28 570

WAO-7	6.00 633	14.29 661	20.46 536	1.97 603	1.51 516	5.31 645	3.06 636	5.00 636	5.92 652	4.55 642	8.87 655	6.52 649	6.47 639	13.38 669	13.85 638	1.35 631	1.24 569	1.48 645	1.36 645	1.63 637	1.79 496

NVStereoNet_ROB	6.63 645	9.57 620	19.28 408	3.19 650	2.11 612	3.69 376	1.99 590	4.32 563	6.27 657	3.26 607	24.57 692	5.45 639	11.39 666	13.56 670	12.37 632	2.79 649	2.05 594	1.76 649	1.75 655	1.49 634	1.75 489
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	7.25 652	16.24 687	21.08 609	4.40 669	3.79 650	5.46 647	3.03 635	5.58 651	6.26 656	4.92 646	10.32 661	9.24 661	8.30 657	13.62 671	11.56 624	4.84 681	3.00 624	3.09 671	2.14 669	4.38 669	3.83 565

RYNet	3.15 482	1.48 477	16.27 321	1.24 409	1.39 488	3.67 371	1.44 546	4.09 465	3.20 459	2.26 455	1.70 338	3.83 573	2.15 517	13.64 672	3.23 549	0.45 469	0.45 424	0.50 548	0.35 458	0.81 584	0.83 397

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 615	13.94 655	16.59 330	1.69 572	1.46 508	6.15 650	3.52 647	5.47 648	3.95 568	2.77 561	2.74 575	4.81 624	2.49 545	13.78 673	5.33 578	2.34 647	3.46 629	1.05 630	1.21 638	2.28 644	2.94 541

MeshStereo	5.67 628	1.80 514	21.28 632	1.40 489	1.14 407	4.38 553	3.83 657	5.51 650	4.85 627	10.12 677	11.72 669	11.44 664	5.87 632	13.86 674	12.31 630	0.68 582	0.61 499	0.61 592	0.60 587	0.73 566	0.68 355
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
TorneroNet-64	10.52 663	14.33 662	21.95 654	4.29 666	3.76 647	13.77 675	2.83 628	14.96 686	23.11 696	10.24 678	23.77 691	13.44 672	8.15 656	13.98 675	17.70 670	4.03 668	2.73 614	3.23 673	2.53 673	7.27 684	4.35 574

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 590	13.66 647	13.95 262	1.39 488	1.58 538	5.18 643	3.31 639	4.53 609	3.22 469	2.60 537	2.62 563	4.99 627	2.11 510	13.99 676	4.21 563	1.53 640	2.56 611	0.67 606	1.82 658	0.83 589	2.92 540

notaker	10.92 666	14.17 659	20.38 526	4.56 673	3.98 653	6.29 652	3.53 648	7.68 661	5.10 633	9.04 670	46.37 704	13.84 675	28.85 695	14.18 677	14.16 640	4.57 676	3.19 626	3.52 676	2.70 677	8.16 686	4.13 569

PWCK	6.49 641	13.40 643	20.27 509	2.95 645	1.61 541	5.68 649	7.63 671	5.37 644	4.77 623	3.90 626	7.48 643	7.96 657	5.63 628	15.15 678	10.93 617	3.21 655	1.55 580	2.34 655	1.43 648	6.05 676	2.45 523

FBW_ROB	3.91 565	2.07 536	15.46 293	1.60 551	1.16 417	3.80 401	1.48 550	4.37 578	3.41 518	2.53 527	2.45 542	4.19 596	2.10 508	15.17 679	9.45 610	0.86 611	0.65 508	1.54 648	0.96 621	1.08 612	3.80 563

MANE	15.29 680	13.67 648	23.58 674	10.15 686	13.37 677	23.58 689	23.86 687	27.83 694	26.26 697	12.02 684	15.10 679	19.83 681	18.01 685	15.68 680	20.35 682	8.58 687	9.20 672	3.05 670	4.19 685	0.82 586	16.69 662

SDNR	4.37 589	2.22 544	20.63 570	1.60 551	0.99 351	5.15 642	0.67 196	4.36 575	5.55 645	4.89 645	7.17 640	5.50 640	1.58 414	17.48 681	4.33 566	0.80 605	0.72 524	0.59 585	0.45 540	1.18 622	1.43 467

USTest	15.98 682	15.57 683	22.51 668	18.47 692	16.98 683	26.39 690	36.05 699	27.65 693	12.77 669	10.72 680	10.87 663	18.34 678	15.08 678	18.60 682	23.36 684	4.90 682	5.38 640	7.40 691	7.45 690	9.88 689	11.26 629

DGTPSM_ROB	16.67 683	21.79 694	40.19 694	10.00 685	19.05 687	12.43 673	33.20 695	13.71 682	18.09 690	9.71 673	22.85 689	13.77 673	19.64 686	21.23 683	24.07 685	5.09 683	8.95 665	5.62 688	11.49 695	6.73 680	15.75 658

DPSMNet_ROB	16.76 684	21.81 695	40.95 695	10.20 687	19.08 688	12.43 673	33.21 696	13.73 683	18.21 691	9.76 674	22.88 690	13.78 674	19.64 686	21.39 684	24.21 686	5.20 684	8.97 666	5.63 689	11.51 698	6.80 681	15.82 659

iinet-test	19.62 687	18.90 689	25.24 678	22.29 693	21.18 690	29.28 691	37.70 700	32.09 697	16.48 679	14.50 685	13.77 676	22.90 687	19.67 688	21.97 685	26.19 693	10.16 693	8.89 662	11.02 696	10.87 693	13.66 694	15.57 655

IINet	19.62 687	18.90 689	25.24 678	22.29 693	21.18 690	29.28 691	37.70 700	32.09 697	16.48 679	14.50 685	13.76 675	22.89 686	19.67 688	21.97 685	26.19 693	10.17 694	8.89 662	11.02 696	10.87 693	13.66 694	15.57 655

MDST_ROB	6.31 638	1.18 421	22.96 672	2.56 635	2.69 629	21.07 683	2.01 595	4.79 634	2.87 399	9.49 671	4.45 626	4.10 589	4.48 615	22.33 687	17.61 668	0.79 604	0.44 416	0.47 526	0.44 532	0.47 469	0.95 421

CSAN	5.95 631	13.70 650	21.94 653	1.35 466	0.93 333	3.65 367	3.46 644	4.73 631	4.26 587	3.98 628	7.70 644	3.54 559	6.94 644	22.83 688	16.00 651	0.53 543	0.47 443	0.50 548	0.55 577	0.65 544	1.22 448

LE_ROB	19.18 686	12.99 641	48.22 698	8.42 684	23.91 695	7.26 659	19.71 684	9.92 668	38.58 706	43.44 701	21.85 688	28.15 696	41.18 700	23.00 689	54.71 706	0.38 402	0.34 326	0.32 350	0.36 468	0.43 420	0.49 240

Anonymous_1	57.77 711	19.65 691	26.12 681	23.12 696	141.97 717	30.79 693	39.72 702	34.10 701	16.98 682	70.09 713	15.64 681	23.44 689	19.73 690	23.03 690	27.21 695	164.70 720	9.02 667	130.41 715	137.42 718	161.21 721	41.01 709

DPSM_ROB	20.83 690	20.01 692	26.54 683	23.64 697	22.42 692	31.06 694	39.94 703	34.02 699	17.42 688	15.35 689	16.05 685	24.04 691	20.69 691	23.28 691	27.60 697	10.77 695	9.41 673	11.68 698	11.50 696	14.48 696	16.71 663

DPSM	20.83 690	20.01 692	26.54 683	23.64 697	22.42 692	31.06 694	39.94 703	34.02 699	17.42 688	15.35 689	16.05 685	24.04 691	20.69 691	23.28 691	27.60 697	10.77 695	9.41 673	11.68 698	11.50 696	14.48 696	16.71 663

SGM-ForestM	15.60 681	14.94 676	28.17 687	7.84 681	10.49 671	23.43 688	24.58 688	20.87 690	16.87 681	15.92 691	15.89 683	27.08 695	22.45 694	24.86 693	28.42 700	3.85 666	8.90 664	0.55 574	1.15 634	0.64 537	15.05 645

LRCNet_RVC	25.63 693	33.47 697	24.35 676	31.77 699	32.74 696	6.73 656	1.19 498	25.87 692	4.67 616	28.95 692	30.91 694	24.89 693	17.54 683	27.82 694	24.57 688	35.48 707	25.62 707	35.91 709	33.80 708	31.95 708	34.38 707

PML	64.55 712	56.00 710	20.79 586	8.10 682	32.82 697	147.60 718	247.57 722	12.71 678	45.39 709	111.32 718	288.85 722	101.42 716	100.62 717	31.63 695	15.84 649	13.96 697	4.84 635	10.95 695	6.18 689	28.99 699	5.33 582

KSHMR	17.50 685	14.38 666	22.35 665	4.50 671	4.51 658	8.17 662	3.33 640	15.44 688	76.15 714	7.32 662	61.40 709	56.33 709	5.66 630	32.91 696	13.97 639	4.42 671	2.99 623	3.64 680	2.79 679	5.13 675	4.55 576

xxxxx1	112.85 715	94.19 713	38.10 691	228.21 718	161.02 718	39.23 700	61.26 708	92.54 715	79.08 717	63.44 710	74.84 712	77.80 711	69.88 713	33.55 697	70.96 714	117.25 716	130.44 719	258.49 720	273.88 720	145.63 718	147.24 717

tt_ll	112.85 715	94.19 713	38.10 691	228.21 718	161.02 718	39.23 700	61.26 708	92.54 715	79.08 717	63.44 710	74.84 712	77.80 711	69.88 713	33.55 697	70.96 714	117.25 716	130.44 719	258.49 720	273.88 720	145.63 718	147.24 717

ff	112.85 715	94.19 713	38.10 691	228.21 718	161.02 718	39.23 700	61.26 708	92.54 715	79.08 717	63.44 710	74.84 712	77.80 711	69.88 713	33.55 697	70.96 714	117.25 716	130.44 719	258.49 720	273.88 720	145.63 718	147.24 717

HanzoNet	31.86 698	17.33 688	21.23 629	7.52 680	5.85 666	7.49 660	3.61 653	14.35 684	13.37 671	50.38 705	46.35 703	44.46 699	56.50 712	36.53 700	28.25 699	64.05 713	58.31 714	9.45 694	89.24 717	31.17 707	31.77 699

Selective-IGEV-i1pa	31.30 697	37.48 698	34.77 689	15.57 691	9.42 668	41.64 703	35.44 698	44.56 703	35.33 704	31.25 699	53.21 708	43.16 697	35.37 697	41.41 701	38.12 702	30.89 706	20.11 703	23.31 701	13.95 699	10.51 690	30.51 698

HaxPig	43.31 705	43.63 706	45.01 696	33.88 700	35.67 698	32.79 696	30.52 694	45.50 704	42.95 707	48.75 702	48.14 705	43.24 698	40.44 699	44.58 702	43.63 703	47.17 710	49.30 711	51.65 711	50.37 710	43.72 709	45.27 710

AVERAGE_ROB	44.46 706	45.87 707	46.48 697	40.54 702	38.62 699	32.95 697	30.49 693	46.80 705	43.31 708	49.57 703	48.93 706	44.57 700	39.87 698	45.01 703	43.89 704	48.70 711	50.65 712	50.80 710	49.79 709	45.54 710	46.89 711

Selective-RAFT-Error	41.88 701	40.10 701	53.23 705	47.74 705	45.20 704	62.42 707	80.58 713	68.27 709	34.95 702	30.85 698	32.30 698	48.08 702	42.07 707	46.54 704	54.92 707	21.60 699	19.12 698	23.46 702	23.15 703	29.14 701	33.95 705

LSM0	49.69 709	40.02 700	53.50 708	97.07 711	129.56 715	62.65 711	79.82 711	68.02 707	35.12 703	33.72 700	33.34 702	48.41 708	41.54 702	46.57 705	55.40 709	21.63 702	19.16 699	23.60 708	23.13 702	29.46 706	52.08 713

RAFT-FEzeroshot	41.89 702	40.15 704	52.92 702	47.78 706	45.48 705	62.42 707	80.67 716	68.35 711	34.76 699	30.69 695	32.35 700	48.23 705	41.82 704	46.61 706	55.50 710	21.61 700	18.89 693	23.46 702	23.21 704	29.18 704	33.72 702

RAFT-FE	41.89 702	40.15 704	52.92 702	47.78 706	45.48 705	62.42 707	80.67 716	68.35 711	34.76 699	30.69 695	32.35 700	48.23 705	41.82 704	46.61 706	55.50 710	21.61 700	18.89 693	23.46 702	23.21 704	29.18 704	33.72 702

CasAABBNet	41.89 702	40.14 703	53.33 707	47.71 703	45.10 703	62.42 707	80.65 714	68.29 710	34.85 701	30.67 694	32.34 699	48.22 704	41.76 703	46.61 706	55.60 712	21.59 698	18.89 693	23.46 702	23.21 704	29.17 703	33.75 704

FlowAnything	41.86 700	39.86 699	53.27 706	47.82 708	45.01 702	62.36 705	80.44 712	68.40 713	35.33 704	30.77 697	32.01 696	48.15 703	42.00 706	46.64 709	55.21 708	21.70 704	18.87 692	23.47 706	23.12 701	29.11 700	33.59 701

Hybrid-DGEV	41.83 699	40.11 702	53.12 704	47.72 704	44.97 701	62.36 705	80.65 714	68.25 708	34.71 698	30.51 693	31.94 695	48.29 707	41.41 701	46.69 710	55.61 713	21.63 702	18.85 691	23.48 707	23.21 704	29.16 702	33.99 706

MEDIAN_ROB	47.37 708	49.00 708	49.74 699	40.28 701	39.94 700	34.93 698	33.41 697	49.78 706	46.38 710	53.04 706	52.61 707	47.67 701	42.28 708	48.33 711	47.25 705	52.06 712	53.99 713	54.28 712	53.48 711	48.70 711	50.27 712

MultiAttention	9.51 661	0.66 180	18.16 368	2.27 618	22.44 694	36.03 699	8.40 673	5.18 639	2.72 365	2.59 535	5.12 634	5.53 641	1.60 419	52.66 712	8.87 607	0.51 529	0.24 184	0.52 557	0.94 620	6.88 682	8.91 613

DPSimNet_ROB	143.68 719	156.64 718	170.66 718	162.59 714	135.40 716	195.13 719	174.01 720	141.76 720	167.78 721	174.58 721	138.78 719	186.01 721	183.75 720	82.32 713	97.85 718	151.24 719	102.48 718	131.25 716	82.78 714	115.21 715	123.37 716

WAO-8	12.61 673	16.02 685	21.99 656	3.55 654	3.10 636	15.07 676	2.80 625	12.81 679	19.10 693	7.93 666	13.05 672	11.75 666	8.46 660	83.86 714	15.10 644	3.51 658	1.94 591	3.54 677	1.96 663	3.72 658	2.89 538

Venus	12.61 673	16.02 685	21.99 656	3.55 654	3.10 636	15.07 676	2.80 625	12.81 679	19.10 693	7.93 666	13.05 672	11.75 666	8.46 660	83.86 714	15.10 644	3.51 658	1.94 591	3.54 677	1.96 663	3.72 658	2.89 538

BEATNet-Init1	51.93 710	71.67 712	99.39 716	10.91 688	13.10 675	84.39 714	59.36 707	73.78 714	67.97 713	88.09 715	88.15 716	91.73 715	97.51 716	85.13 716	72.56 717	2.59 648	5.18 639	1.20 637	1.49 649	10.61 691	13.83 635

light-stereo	45.83 707	14.84 674	58.20 709	82.38 710	47.03 707	134.62 717	2.05 598	36.86 702	19.09 692	90.06 716	120.36 718	121.35 719	8.43 659	91.00 717	25.51 689	5.74 685	25.08 706	1.29 641	1.40 647	18.45 698	12.95 633

RSGM-EC	109.57 713	104.25 716	68.53 710	115.30 712	109.29 711	116.06 715	139.00 718	126.85 718	55.85 711	55.24 707	70.93 710	116.40 717	111.43 718	176.32 718	174.60 719	117.23 714	71.46 715	140.49 717	83.40 715	123.40 716	115.37 714

acva	109.57 713	104.25 716	68.53 710	115.30 712	109.29 711	116.06 715	139.00 718	126.85 718	55.85 711	55.24 707	70.93 710	116.40 717	111.43 718	176.32 718	174.60 719	117.23 714	71.46 715	140.49 717	83.40 715	123.40 716	115.37 714

MSAF-DinoV2	14.43 679	15.18 679	21.76 649	2.38 624	1.44 503	4.01 465	1.38 534	8.63 665	9.06 661	2.28 460	1.99 449	5.37 635	5.16 623	177.39 720	15.79 648	0.49 507	0.34 326	0.40 482	0.60 587	6.27 677	8.64 611

test_example2	213.42 720	219.67 720	222.97 720	213.78 717	220.82 721	199.03 720	200.49 721	189.27 721	143.61 720	211.05 722	218.08 721	210.69 722	205.21 721	221.14 721	216.49 722	236.74 722	242.08 722	213.66 719	216.96 719	235.55 722	231.06 721

Selective-IGEV-i16pa	131.14 718	164.53 719	21.02 601	3.67 660	2.32 624	202.61 721	5.84 663	235.89 722	207.58 722	116.72 719	209.77 720	170.99 720	230.17 722	257.95 722	190.12 721	192.86 721	97.68 717	90.04 714	65.64 713	4.45 672	153.01 720

ccccc		628.29 721		567.59 721	570.62 722	580.23 722		613.89 723		613.55 723		554.19 723		666.02 723		780.28 723	507.01 723	391.46 723	342.94 723	701.16 723

Low-res two-view benchmark