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

LACA3	0.59 6	0.53 81	0.99 10	0.54 1	0.43 69	2.25 153	0.53 126	1.03 8	1.02 42	0.57 22	0.42 13	0.47 41	0.45 33	0.92 38	0.38 1	0.25 104	0.18 21	0.20 19	0.15 4	0.21 44	0.31 44

DepthFocus	0.53 3	0.43 23	1.24 33	0.59 6	0.40 55	0.75 12	0.43 82	0.83 5	0.71 4	0.48 3	0.68 56	0.75 169	0.48 43	0.92 38	0.40 2	0.27 146	0.19 45	0.27 215	0.25 270	0.26 136	0.29 29

LACA1	0.61 7	0.53 81	0.99 10	0.57 3	0.34 9	2.65 202	0.32 31	1.51 44	0.61 2	0.61 36	0.39 11	0.41 24	0.59 86	0.90 32	0.40 2	0.26 132	0.19 45	0.23 64	0.18 52	0.21 44	0.26 12

LACA2	1.06 104	1.00 379	8.79 211	0.56 2	0.27 1	3.12 264	0.47 101	1.62 57	0.94 27	0.57 22	0.48 27	0.47 41	0.44 29	0.76 4	0.41 4	0.27 146	0.17 12	0.21 35	0.16 17	0.23 76	0.22 1

derf	0.63 10	0.43 23	1.09 18	0.72 78	0.39 50	1.16 31	0.24 6	1.25 23	1.14 63	0.56 17	0.43 14	0.51 51	0.29 2	0.94 45	0.44 5	0.18 7	0.21 100	0.19 9	0.19 93	0.18 1	2.03 516

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.11 124	0.49 52	4.62 168	0.73 80	0.86 310	1.50 82	0.81 337	1.86 88	2.14 272	0.90 174	1.00 138	0.70 138	0.99 243	0.82 9	0.45 6	0.25 104	0.26 247	0.24 97	0.18 52	0.45 459	2.88 546

BridgeDepth	0.58 5	0.53 81	1.13 22	0.61 9	0.27 1	1.28 56	0.36 49	1.56 47	1.05 47	0.59 27	0.37 8	0.58 87	0.65 110	0.93 41	0.45 6	0.25 104	0.15 4	0.19 9	0.17 34	0.23 76	0.23 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.97 83	1.43 477	2.10 103	0.73 80	0.60 175	2.04 130	0.34 42	1.94 98	1.14 63	1.08 216	0.64 49	0.49 48	0.52 59	1.33 152	0.45 6	0.20 25	2.78 629	0.19 9	0.17 34	0.23 76	0.99 434

GCAPDPT-zeroshot4090	1.10 120	0.49 52	4.55 167	0.73 80	0.86 310	1.50 82	0.81 337	1.86 88	2.14 272	0.90 174	1.00 138	0.70 138	0.99 243	0.82 9	0.45 6	0.25 104	0.26 247	0.24 97	0.18 52	0.45 459	2.88 546

qqai	1.04 100	0.43 23	1.12 20	0.71 74	0.38 32	0.98 21	0.24 6	1.33 25	2.14 272	0.53 8	0.43 14	0.55 71	0.29 2	0.97 48	0.46 10	0.20 25	0.22 125	0.19 9	0.18 52	0.18 1	9.18 626

PSi22b	1.97 203	0.34 2	0.91 3	0.92 235	0.46 83	0.56 6	0.31 25	1.61 54	1.90 229	0.46 1	0.29 3	0.91 212	0.48 43	1.02 63	0.46 10	0.19 11	3.08 639	0.19 9	0.16 17	0.18 1	24.95 702

MLG-Stereo_test2	0.84 54	0.43 23	1.95 98	0.66 29	1.04 388	3.61 372	0.23 3	1.70 73	2.18 278	0.69 79	0.33 6	0.67 129	0.33 8	1.16 102	0.46 10	0.25 104	0.26 247	0.23 64	0.16 17	0.19 7	0.35 97

MLG-Stereo	0.86 61	0.42 14	1.96 99	0.66 29	0.54 132	3.01 249	0.31 25	1.90 92	3.21 475	0.57 22	0.30 5	0.66 124	0.47 40	1.35 162	0.46 10	0.21 36	0.25 217	0.24 97	0.16 17	0.19 7	0.29 29

MLG-Stereo_test1	0.89 70	0.42 14	2.06 102	0.67 40	1.33 488	3.13 265	0.29 22	1.60 51	3.31 506	0.53 8	0.25 1	0.67 129	0.43 24	1.34 159	0.47 14	0.22 58	0.25 217	0.24 97	0.16 17	0.19 7	0.30 38

mm2	0.62 9	0.44 31	0.97 5	0.66 29	0.36 14	0.66 8	0.25 9	1.12 9	0.93 17	0.56 17	0.45 20	0.56 77	0.32 5	0.83 14	0.48 15	0.19 11	0.19 45	0.18 2	0.15 4	0.19 7	2.90 550

mm1	0.63 10	0.44 31	0.97 5	0.66 29	0.36 14	0.66 8	0.25 9	1.33 25	0.93 17	0.56 17	0.45 20	0.56 77	0.32 5	0.83 14	0.48 15	0.19 11	0.19 45	0.18 2	0.15 4	0.19 7	2.90 550

GCAP-Stereo-DPT-36K	1.24 139	1.77 519	6.09 185	0.80 136	1.39 504	2.96 240	0.96 450	2.19 138	1.43 106	0.75 99	0.81 80	0.70 138	0.64 102	0.99 55	0.48 15	0.24 82	0.20 68	0.25 139	0.24 251	0.31 237	1.58 489

Foundation-i32	1.96 202	0.36 5	1.19 29	0.82 149	0.73 241	0.67 10	0.27 16	1.32 24	4.50 620	0.56 17	0.34 7	1.70 343	0.46 37	0.93 41	0.48 15	0.24 82	1.59 595	0.20 19	0.16 17	0.19 7	22.48 697

Test_v1	0.66 12	0.44 31	1.29 36	0.77 105	0.55 140	1.60 95	0.39 55	1.71 74	1.22 75	0.64 58	0.92 109	0.53 60	0.50 55	0.97 48	0.49 19	0.19 11	0.16 5	0.20 19	0.17 34	0.20 23	0.33 69

IGEV-Stereo++	1.68 187	0.48 49	1.27 35	0.77 105	1.31 483	3.87 437	0.33 36	3.41 326	1.72 197	0.89 170	1.20 191	0.68 132	1.03 262	1.15 99	0.49 19	0.23 71	0.22 125	0.23 64	0.18 52	0.26 136	13.90 650

aanet-new-32k	1.26 141	1.10 405	11.16 230	0.75 97	1.07 398	1.44 73	0.94 434	1.41 32	0.93 17	0.68 77	1.04 147	0.62 108	0.86 200	0.82 9	0.50 21	0.21 36	0.53 484	0.25 139	0.18 52	0.26 136	0.44 192

aanet-new-30k	1.26 141	1.10 405	11.11 228	0.75 97	1.07 398	1.44 73	0.94 434	1.41 32	0.93 17	0.68 77	1.04 147	0.62 108	0.87 206	0.82 9	0.50 21	0.21 36	0.53 484	0.25 139	0.18 52	0.26 136	0.44 192

GCAP-Stereo-DPT-25K	1.09 118	0.55 91	5.92 181	0.81 142	0.83 293	1.77 108	0.85 364	2.05 116	1.76 206	0.66 66	1.08 160	0.61 101	0.78 164	1.06 74	0.50 21	0.22 58	0.20 68	0.23 64	0.20 139	0.26 136	1.38 470

BridgeDepth_RVC	0.56 4	0.51 66	1.09 18	0.58 5	0.38 32	0.98 21	0.23 3	1.42 34	0.86 11	0.61 36	0.52 32	0.51 51	0.81 185	0.93 41	0.50 21	0.34 340	0.16 5	0.23 64	0.18 52	0.20 23	0.24 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.68 16	0.46 39	1.13 22	0.90 215	0.33 7	2.42 173	0.44 89	1.17 14	0.75 5	0.87 154	0.53 33	0.55 71	0.53 61	1.50 208	0.50 21	0.34 340	0.14 1	0.25 139	0.19 93	0.23 76	0.27 16

FoundationStereo	0.77 31	0.42 14	1.20 31	0.95 267	1.01 373	0.70 11	0.35 46	0.78 4	4.64 629	0.64 58	0.38 10	0.73 155	0.77 159	0.96 47	0.50 21	0.29 204	0.24 196	0.23 64	0.16 17	0.18 1	0.32 50

StereoAnything_RVC	4.17 593	12.66 655	20.44 548	0.88 196	0.57 160	1.16 31	0.39 55	2.35 162	4.38 611	0.53 8	0.37 8	0.33 1	0.89 216	1.62 228	0.50 21	0.33 316	0.22 125	0.24 97	0.15 4	3.36 670	31.99 715

DEFOM-Stereo	0.75 27	0.62 159	1.22 32	0.74 85	0.51 116	3.39 314	0.43 82	1.00 6	0.91 13	0.91 177	0.61 44	0.45 35	0.43 24	1.78 266	0.50 21	0.27 146	0.18 21	0.22 48	0.16 17	0.21 44	0.43 183

U	12.87 691	0.43 23	2.54 115	0.68 52	58.93 725	63.36 728	0.33 36	1.95 101	1.08 51	0.62 42	0.83 87	0.46 38	0.57 76	0.91 36	0.50 21	0.31 267	0.17 12	63.34 730	59.81 729	0.30 221	0.26 12

GCAP-Stereo-DPT-50K	1.12 126	1.57 498	4.84 170	0.79 125	1.44 519	2.08 139	0.80 327	2.12 128	2.01 249	0.70 84	0.77 70	0.66 124	0.64 102	0.88 24	0.51 30	0.24 82	0.25 217	0.24 97	0.20 139	0.34 312	1.25 460

LGtest1	0.61 7	0.45 37	1.19 29	0.71 74	0.45 78	1.00 25	0.26 14	1.33 25	1.55 137	0.62 42	0.64 49	0.44 32	0.49 49	1.06 74	0.51 30	0.28 174	0.23 160	0.24 97	0.17 34	0.21 44	0.36 121

castereo++	1.26 141	0.99 376	3.48 138	0.95 267	0.74 247	2.48 180	0.98 461	3.14 293	4.28 605	0.75 99	1.46 274	1.92 393	0.58 80	1.29 138	0.51 30	0.27 146	0.24 196	0.28 255	0.19 93	0.24 90	0.35 97

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.93 76	0.52 76	1.50 59	0.74 85	1.77 599	3.37 309	0.89 389	2.51 188	1.00 38	0.91 177	0.96 127	0.72 153	0.86 200	0.80 5	0.52 33	0.25 104	0.17 12	0.27 215	0.19 93	0.24 90	0.35 97

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.92 75	0.54 88	2.26 108	0.83 152	1.07 398	2.04 130	0.85 364	2.26 147	1.60 158	0.61 36	0.77 70	0.45 35	1.02 257	0.90 32	0.52 33	0.21 36	0.20 68	0.23 64	0.20 139	0.27 155	1.54 487

IGEV	0.74 26	0.39 8	1.16 27	0.73 80	1.31 483	2.78 213	0.38 51	1.81 82	1.03 43	0.80 121	0.72 61	0.35 3	0.42 22	1.11 92	0.52 33	0.19 11	0.23 160	0.22 48	0.19 93	0.18 1	0.33 69

Monster-pub-mixall	0.80 38	0.49 52	1.14 24	0.85 164	0.50 113	1.40 67	0.31 25	1.48 40	1.17 67	0.99 198	0.87 92	0.39 14	0.36 14	2.02 308	0.53 36	0.20 25	2.40 620	0.17 1	0.16 17	0.19 7	0.38 134

LG-Stereo_L2	0.69 18	0.54 88	1.56 70	0.74 85	0.48 95	2.32 163	0.28 18	1.87 90	0.80 6	0.60 31	0.43 14	0.38 11	0.45 33	1.38 176	0.54 37	0.24 82	0.28 279	0.23 64	0.18 52	0.22 65	0.32 50

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.98 84	0.55 91	4.37 163	0.77 105	1.43 516	1.58 88	0.75 282	1.44 35	1.70 189	0.81 127	0.94 122	0.70 138	0.93 228	0.86 22	0.55 38	0.24 82	0.46 443	0.24 97	0.21 169	0.27 155	0.77 393

gcap_with_dpt	1.08 112	0.53 81	3.64 145	0.68 52	1.62 560	3.92 454	0.65 200	2.44 177	1.75 205	1.26 247	0.99 136	0.60 96	0.45 33	0.85 21	0.55 38	0.27 146	0.18 21	0.29 282	0.26 292	0.26 136	0.42 173

LG-Stereo_L1	0.67 14	0.55 91	1.50 59	0.78 119	0.54 132	1.71 104	0.33 36	1.96 103	0.83 9	0.62 42	0.41 12	0.40 17	0.43 24	1.42 186	0.55 38	0.24 82	0.28 279	0.23 64	0.18 52	0.22 65	0.30 38

AIO_test	3.76 569	0.71 222	19.58 440	0.93 245	17.34 701	1.36 64	0.86 372	1.61 54	1.99 246	0.74 95	0.97 129	1.77 359	0.58 80	1.49 203	0.55 38	0.35 356	0.97 565	0.24 97	0.20 139	0.25 106	22.60 698

MGA	0.75 27	0.46 39	3.16 130	0.74 85	0.79 274	1.76 107	0.39 55	1.01 7	1.00 38	0.73 91	0.55 36	0.54 64	0.29 2	1.37 171	0.56 42	0.21 36	0.32 315	0.21 35	0.18 52	0.22 65	0.47 227

MSE-Stereo	0.82 50	0.46 39	4.25 161	0.74 85	0.62 190	2.03 128	0.32 31	1.20 20	0.97 31	0.73 91	0.49 28	0.54 64	0.35 11	1.37 171	0.56 42	0.21 36	0.32 315	0.21 35	0.18 52	0.23 76	0.53 284

252Zero-FE	0.95 81	0.49 52	1.65 82	1.03 319	0.45 78	1.25 46	0.22 2	1.85 87	2.13 270	3.05 605	1.31 231	0.33 1	0.41 21	1.14 97	0.56 42	0.22 58	1.93 604	0.20 19	0.20 139	0.20 23	0.39 148

aanet-new-90k	2.10 230	1.06 392	14.79 285	0.79 125	1.08 404	3.28 293	0.71 247	2.52 193	1.32 89	0.52 7	0.69 57	0.49 48	0.76 154	1.59 224	0.58 45	0.21 36	0.26 247	0.25 139	0.18 52	0.24 90	10.78 640

aanet-new-34k	1.37 156	1.22 443	13.35 257	0.79 125	0.37 26	1.46 78	0.85 364	1.55 45	1.28 82	0.54 12	1.41 264	0.59 91	0.87 206	0.66 3	0.58 45	0.23 71	0.23 160	0.25 139	0.19 93	0.24 90	0.75 389

CAR	0.81 45	0.47 43	4.25 161	0.75 97	0.62 190	2.03 128	0.32 31	1.20 20	0.97 31	0.65 62	0.49 28	0.54 64	0.35 11	1.29 138	0.59 47	0.21 36	0.37 367	0.21 35	0.18 52	0.23 76	0.53 284

monster-pro	0.70 20	0.47 43	1.61 80	0.69 59	0.88 325	1.19 36	0.39 55	2.57 209	0.93 17	0.62 42	0.66 52	0.37 5	0.36 14	1.04 69	0.59 47	0.16 1	0.37 367	0.20 19	0.19 93	0.21 44	0.52 274

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.99 86	0.57 112	1.85 92	0.68 52	1.71 586	3.93 456	0.68 226	2.53 195	1.73 199	1.12 224	0.93 112	0.61 101	0.44 29	0.89 28	0.59 47	0.29 204	0.20 68	0.31 340	0.28 343	0.25 106	0.27 16

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.02 98	0.81 285	3.30 132	0.78 119	1.24 465	3.71 397	0.89 389	2.07 119	1.32 89	0.77 112	0.85 89	0.80 178	0.80 179	0.81 6	0.59 47	0.24 82	0.20 68	0.27 215	0.19 93	0.23 76	0.49 249

MonStereo	0.70 20	0.47 43	1.57 72	0.69 59	0.88 325	1.19 36	0.39 55	2.57 209	0.93 17	0.62 42	0.66 52	0.37 5	0.36 14	1.01 58	0.59 47	0.16 1	0.38 383	0.20 19	0.19 93	0.21 44	0.52 274

Monster-pub-eth3d	0.70 20	0.47 43	1.58 73	0.69 59	0.89 328	1.18 33	0.39 55	2.57 209	0.93 17	0.62 42	0.66 52	0.37 5	0.36 14	1.03 64	0.59 47	0.16 1	0.35 349	0.20 19	0.19 93	0.21 44	0.53 284

S2M2_XL	0.49 1	0.51 66	1.16 27	0.70 68	0.34 9	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 14	0.92 109	0.65 120	0.53 61	0.65 1	0.59 47	0.28 174	0.24 196	0.25 139	0.21 169	0.23 76	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.81 45	0.48 49	1.97 100	0.70 68	0.93 347	2.86 223	0.43 82	1.64 62	1.12 57	0.73 91	0.91 107	0.43 26	0.73 135	1.00 57	0.59 47	0.28 174	0.20 68	0.24 97	0.18 52	0.23 76	0.45 202

3.75w	0.82 50	0.53 81	1.49 57	0.65 24	1.10 412	2.60 198	0.52 121	2.46 181	1.19 70	0.70 84	0.82 82	0.40 17	0.66 117	1.16 102	0.59 47	0.26 132	0.27 267	0.23 64	0.19 93	0.22 65	0.47 227

MonSter	0.70 20	0.47 43	1.58 73	0.69 59	0.89 328	1.19 36	0.39 55	2.57 209	0.93 17	0.62 42	0.66 52	0.37 5	0.35 11	1.08 81	0.59 47	0.16 1	0.36 359	0.20 19	0.19 93	0.21 44	0.52 274

test_for_model	0.99 86	0.57 112	1.85 92	0.68 52	1.71 586	3.93 456	0.68 226	2.53 195	1.73 199	1.12 224	0.93 112	0.61 101	0.44 29	0.89 28	0.59 47	0.29 204	0.20 68	0.31 340	0.28 343	0.25 106	0.27 16

aanet-new-28k	1.39 162	1.24 445	12.60 245	0.83 152	0.45 78	1.97 126	1.03 476	1.74 76	0.98 34	0.63 55	1.13 173	0.55 71	0.78 164	0.81 6	0.60 58	0.20 25	1.13 576	0.25 139	0.20 139	0.29 198	0.43 183

PSi22a	2.08 226	0.36 5	0.85 1	0.90 215	0.43 69	0.55 5	0.24 6	1.33 25	2.49 343	0.49 4	0.26 2	1.32 293	0.50 55	1.13 94	0.60 58	0.21 36	1.14 577	0.19 9	0.16 17	0.18 1	28.29 712

4.25_new	0.81 45	0.50 61	1.30 37	0.74 85	0.98 360	2.51 188	0.57 142	2.28 150	1.13 58	0.60 31	0.97 129	0.40 17	0.65 110	1.19 108	0.60 58	0.24 82	0.44 429	0.25 139	0.18 52	0.20 23	0.38 134

4.5w_new	0.81 45	0.50 61	1.30 37	0.74 85	0.98 360	2.51 188	0.57 142	2.28 150	1.13 58	0.60 31	0.97 129	0.40 17	0.65 110	1.19 108	0.60 58	0.24 82	0.44 429	0.25 139	0.18 52	0.20 23	0.38 134

4.25w-stereo	0.80 38	0.50 61	1.30 37	0.74 85	0.98 360	2.51 188	0.57 142	2.28 150	1.13 58	0.60 31	0.97 129	0.40 17	0.65 110	1.19 108	0.60 58	0.24 82	0.43 420	0.25 139	0.18 52	0.20 23	0.38 134

MLG-Stereo_test3	0.66 12	0.40 9	1.55 68	0.64 19	0.65 204	2.21 146	0.31 25	1.69 71	0.81 7	0.59 27	0.54 34	0.56 77	0.33 8	0.98 53	0.60 58	0.21 36	0.23 160	0.24 97	0.17 34	0.20 23	0.34 83

GCAP-Stereo-cres-4k	1.05 102	0.57 112	5.33 176	0.77 105	1.46 524	2.61 199	0.91 417	1.87 90	1.20 71	0.67 72	1.19 189	0.66 124	0.76 154	1.01 58	0.61 64	0.25 104	0.18 21	0.25 139	0.19 93	0.27 155	0.31 44

gcap-zeroshot	1.06 104	0.57 112	3.63 143	0.68 52	1.71 586	3.94 461	0.66 205	2.58 215	1.39 98	1.12 224	0.88 96	0.62 108	0.43 24	0.88 24	0.61 64	0.29 204	0.19 45	0.30 312	0.28 343	0.24 90	0.29 29

testlalala	1.06 104	0.57 112	3.63 143	0.68 52	1.71 586	3.94 461	0.66 205	2.58 215	1.39 98	1.12 224	0.88 96	0.62 108	0.43 24	0.88 24	0.61 64	0.29 204	0.19 45	0.30 312	0.28 343	0.24 90	0.29 29

aanet-new-60k	1.80 193	1.12 415	17.50 355	0.78 119	0.53 128	2.10 141	0.84 356	2.25 145	1.13 58	0.62 42	0.80 76	0.61 101	0.66 117	1.23 120	0.62 67	0.20 25	1.39 588	0.25 139	0.17 34	0.25 106	2.97 556

aanet-new-40k	2.27 275	1.19 434	12.23 240	0.81 142	1.62 560	1.42 71	0.95 441	1.96 103	1.17 67	0.56 17	1.10 165	0.51 51	0.76 154	0.98 53	0.62 67	0.20 25	0.21 100	0.24 97	0.18 52	0.27 155	18.54 689

DispViT+	0.75 27	0.42 14	1.33 44	0.57 3	2.17 631	0.92 17	0.32 31	2.17 133	1.46 112	0.65 62	0.50 30	0.45 35	0.51 57	1.52 210	0.62 67	0.28 174	0.18 21	0.19 9	0.14 1	0.20 23	0.29 29

2.5w	1.07 109	0.49 52	2.54 115	0.68 52	0.71 238	2.37 169	0.56 136	2.77 241	1.39 98	0.67 72	0.92 109	0.37 5	0.74 144	1.40 180	0.62 67	0.25 104	3.40 642	0.22 48	0.19 93	0.20 23	0.90 421

ours_stereo	1.00 93	0.88 314	2.52 113	0.91 223	0.74 247	1.10 30	0.57 142	1.68 64	1.24 79	0.76 105	1.49 280	0.70 138	0.62 95	1.61 225	0.62 67	0.26 132	0.20 68	0.26 188	0.21 169	0.30 221	3.24 562

aanet-new-78k	2.70 408	1.01 380	28.05 702	0.78 119	0.37 26	3.32 305	0.66 205	2.35 162	1.03 43	0.62 42	0.89 102	0.50 50	1.06 284	1.45 192	0.63 72	0.21 36	0.23 160	0.25 139	0.17 34	0.25 106	10.16 636

PipStereo	2.13 233	0.34 2	0.90 2	0.91 223	0.50 113	0.56 6	0.27 16	1.59 50	2.04 251	0.46 1	0.29 3	0.86 193	0.49 49	0.97 48	0.63 72	0.19 11	6.15 658	0.19 9	0.16 17	0.19 7	24.91 701

Foundation-i1c-attn	1.42 166	0.41 10	1.35 46	0.88 196	0.58 165	0.98 21	0.67 212	2.46 181	3.35 518	0.89 170	1.08 160	0.81 183	1.24 343	1.54 216	0.63 72	0.25 104	0.83 551	0.22 48	0.17 34	0.20 23	9.95 634

CAS++	1.01 97	0.77 275	3.30 132	0.86 177	0.53 128	1.23 45	0.85 364	3.43 330	1.57 145	1.16 229	1.33 239	0.62 108	0.58 80	1.18 106	0.63 72	0.37 399	0.30 300	0.35 442	0.27 316	0.41 414	0.38 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo-DPT-3K	1.07 109	0.58 122	3.51 139	0.66 29	1.69 583	3.94 461	0.65 200	2.46 181	1.74 201	1.11 222	0.94 122	0.60 96	0.42 22	0.88 24	0.64 76	0.28 174	0.18 21	0.29 282	0.26 292	0.25 106	0.28 23

Foundation-i1b	1.34 152	0.41 10	1.49 57	0.80 136	0.59 167	0.95 19	0.66 205	2.55 205	3.51 551	0.92 182	0.87 92	1.13 257	1.07 289	1.36 165	0.64 76	0.25 104	0.81 547	0.22 48	0.19 93	0.21 44	8.08 611

aanet-new-36k	1.62 178	1.28 455	16.23 321	0.83 152	0.36 14	2.94 236	0.59 157	2.23 140	1.20 71	0.62 42	1.16 181	0.57 84	0.87 206	0.99 55	0.65 78	0.20 25	0.49 466	0.25 139	0.17 34	0.27 155	0.45 202

GCAP-Stereo-DPT-2K	1.09 118	0.55 91	3.82 151	0.66 29	1.64 570	3.90 442	0.64 195	2.34 161	1.71 193	1.17 230	1.01 143	0.60 96	0.45 33	0.87 23	0.65 78	0.27 146	0.18 21	0.30 312	0.26 292	0.24 90	0.44 192

4.5_new	0.80 38	0.49 52	1.36 49	0.67 40	0.79 274	1.96 123	0.51 114	2.18 136	1.46 112	0.77 112	0.93 112	0.43 26	0.49 49	1.08 81	0.65 78	0.30 240	0.68 527	0.26 188	0.20 139	0.23 76	0.57 308

IGEV-Stereo+	1.08 112	0.55 91	2.59 119	0.89 200	2.06 625	1.40 67	0.38 51	1.18 16	1.29 84	0.76 105	0.45 20	0.47 41	0.79 174	2.16 329	0.65 78	0.29 204	0.25 217	0.22 48	0.19 93	2.27 659	2.70 541

aanet-new-22k	1.53 174	1.17 424	12.70 247	0.79 125	0.42 62	1.48 80	1.29 533	1.65 63	1.10 55	0.62 42	1.07 156	0.54 64	0.83 191	1.05 71	0.66 82	0.22 58	1.08 574	0.24 97	0.20 139	0.28 176	3.16 560

aanet-new	1.29 146	0.87 309	8.74 210	0.75 97	1.60 555	2.86 223	1.01 467	2.07 119	1.10 55	0.63 55	1.00 138	0.58 87	1.29 353	1.20 114	0.66 82	0.23 71	0.18 21	0.24 97	0.18 52	0.25 106	0.38 134

AdaDepth	1.16 133	0.53 81	7.56 195	0.73 80	1.29 475	3.13 265	0.43 82	1.13 12	1.92 232	0.69 79	0.93 112	0.43 26	0.58 80	1.67 233	0.66 82	0.20 25	0.33 327	0.24 97	0.19 93	0.25 106	0.36 121

4.5w-stereo	0.80 38	0.49 52	1.36 49	0.66 29	0.79 274	1.96 123	0.51 114	2.18 136	1.45 108	0.77 112	0.93 112	0.43 26	0.49 49	1.08 81	0.66 82	0.30 240	0.68 527	0.26 188	0.20 139	0.23 76	0.57 308

3.25w_new	0.79 35	0.51 66	1.52 62	0.63 16	0.65 204	2.21 146	0.51 114	2.45 178	1.45 108	0.66 66	0.80 76	0.47 41	0.71 129	0.90 32	0.66 82	0.19 11	0.32 315	0.20 19	0.19 93	0.21 44	0.47 227

3.25w	0.79 35	0.51 66	1.52 62	0.63 16	0.65 204	2.21 146	0.51 114	2.45 178	1.45 108	0.66 66	0.80 76	0.47 41	0.71 129	0.90 32	0.66 82	0.19 11	0.32 315	0.20 19	0.19 93	0.21 44	0.47 227

3w_stereo	0.99 86	0.52 76	4.37 163	0.70 68	0.42 62	1.73 105	0.68 226	2.80 245	1.26 81	0.78 115	0.87 92	0.37 5	1.01 253	1.34 159	0.66 82	0.19 11	0.95 561	0.23 64	0.20 139	0.21 44	0.43 183

111111	1.15 131	0.56 101	1.31 40	0.69 59	1.19 447	3.37 309	0.33 36	2.41 168	1.68 182	0.82 128	1.54 299	0.61 101	0.59 86	1.44 189	0.66 82	0.26 132	0.23 160	0.23 64	0.17 34	0.25 106	4.66 589

mms	1.08 112	0.87 309	1.41 52	0.89 200	0.87 321	1.40 67	0.67 212	1.63 59	1.70 189	0.82 128	1.41 264	0.64 116	0.54 68	1.81 279	0.66 82	0.25 104	0.23 160	0.26 188	0.21 169	0.32 263	5.10 592

TS12	0.83 52	0.47 43	1.15 25	0.59 6	0.35 12	3.42 321	0.41 73	2.29 156	1.45 108	0.73 91	1.15 179	0.54 64	0.69 125	1.29 138	0.67 91	0.22 58	0.18 21	0.22 48	0.17 34	0.22 65	0.42 173

asda	0.86 61	0.51 66	1.32 42	0.66 29	0.82 291	3.30 301	0.49 104	2.41 168	1.13 58	0.66 66	0.84 88	0.44 32	0.84 194	1.14 97	0.67 91	0.23 71	0.70 535	0.25 139	0.18 52	0.22 65	0.41 164

LGCAT	2.02 216	0.44 31	0.98 9	0.74 85	0.37 26	3.83 421	0.25 9	1.20 20	0.68 3	0.58 25	0.44 17	1.22 282	0.54 68	1.79 268	0.68 93	0.38 416	9.00 681	0.18 2	0.25 270	0.19 7	16.62 674

aanet-new-16k	1.38 158	1.02 383	12.53 244	0.79 125	0.40 55	2.15 144	0.86 372	2.03 114	1.65 176	0.60 31	0.91 107	0.70 138	0.95 233	0.84 19	0.68 93	0.21 36	0.22 125	0.23 64	0.18 52	0.27 155	0.45 202

MonSter++	0.68 16	0.44 31	0.97 5	0.65 24	0.36 14	1.63 99	0.25 9	1.13 12	0.93 17	0.67 72	0.44 17	0.57 84	0.53 61	0.83 14	0.68 93	0.19 11	0.19 45	0.18 2	0.15 4	0.19 7	2.59 536

DA	2.77 428	0.51 66	6.04 182	1.05 330	1.15 425	4.36 566	0.84 356	2.83 251	3.02 436	0.87 154	1.57 309	0.92 218	1.07 289	1.61 225	0.68 93	0.35 356	2.66 626	0.24 97	0.19 93	0.26 136	25.18 703

GGEV	2.77 428	0.51 66	6.04 182	1.05 330	1.15 425	4.36 566	0.84 356	2.83 251	3.02 436	0.87 154	1.57 309	0.92 218	1.07 289	1.61 225	0.68 93	0.35 356	2.66 626	0.24 97	0.19 93	0.26 136	25.18 703

4w-stereo	0.85 57	0.55 91	2.85 124	0.69 59	0.80 279	1.62 98	0.43 82	2.23 140	1.36 94	0.65 62	0.99 136	0.40 17	0.81 185	1.19 108	0.68 93	0.23 71	0.32 315	0.25 139	0.19 93	0.21 44	0.48 240

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 127	3.31 584	2.61 120	0.87 185	0.40 55	1.26 48	0.61 166	1.55 45	1.61 165	0.93 183	0.94 122	0.65 120	0.57 76	1.10 88	0.68 93	1.55 657	0.19 45	0.32 364	0.28 343	1.11 632	2.04 517

TANstereo	1.98 205	0.87 309	20.35 539	0.80 136	0.37 26	4.05 492	0.38 51	1.50 42	1.65 176	2.03 390	2.16 503	0.84 186	0.93 228	1.09 86	0.68 93	0.30 240	0.36 359	0.24 97	0.20 139	0.26 136	0.46 215

GeoVLM	0.67 14	0.44 31	0.96 4	0.66 29	0.36 14	1.61 96	0.25 9	1.12 9	0.93 17	0.66 66	0.45 20	0.57 84	0.53 61	0.83 14	0.69 101	0.19 11	0.18 21	0.18 2	0.15 4	0.19 7	2.49 535

LG-G_1	0.80 38	0.43 23	1.77 88	0.78 119	0.36 14	2.81 215	0.40 66	2.23 140	1.29 84	0.76 105	0.60 41	0.51 51	0.58 80	1.27 130	0.69 101	0.25 104	0.23 160	0.23 64	0.15 4	0.21 44	0.46 215

LG-G	0.80 38	0.43 23	1.77 88	0.78 119	0.36 14	2.81 215	0.40 66	2.23 140	1.29 84	0.76 105	0.60 41	0.51 51	0.58 80	1.27 130	0.69 101	0.25 104	0.23 160	0.23 64	0.15 4	0.21 44	0.46 215

GIP-stereo	2.03 219	0.67 190	4.11 160	1.51 546	1.13 421	2.91 233	0.42 78	3.45 336	3.19 470	0.67 72	0.78 72	0.90 209	0.76 154	1.06 74	0.69 101	0.29 204	0.25 217	0.25 139	0.17 34	0.26 136	17.22 686

LiteMatch*	0.81 45	0.49 52	3.78 148	0.67 40	0.37 26	1.47 79	0.26 14	1.19 17	0.99 36	0.63 55	0.47 25	0.55 71	0.46 37	0.82 9	0.70 105	0.22 58	0.20 68	0.21 35	0.18 52	0.21 44	2.26 526

aanet-new-70k	1.44 168	1.04 389	13.25 256	0.74 85	0.52 123	2.41 172	0.77 299	2.40 166	0.98 34	0.62 42	0.86 91	0.48 46	0.80 179	1.66 232	0.70 105	0.21 36	0.23 160	0.25 139	0.18 52	0.25 106	0.43 183

GCAP-Stereo-DPT26K	2.69 407	1.03 385	12.19 239	0.80 136	0.54 132	2.36 166	0.96 450	1.90 92	2.00 247	0.76 105	0.95 126	0.56 77	0.64 102	1.09 86	0.71 107	0.25 104	0.44 429	0.25 139	0.20 139	0.25 106	25.96 705

S2M2_L	0.69 18	0.59 137	1.35 46	0.92 235	0.55 140	1.07 27	0.20 1	1.17 14	1.61 165	0.61 36	0.82 82	0.86 193	0.47 40	0.92 38	0.71 107	0.36 382	0.33 327	0.27 215	0.27 316	0.37 357	0.33 69
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	1.03 99	1.15 421	1.34 45	1.03 319	0.59 167	0.81 15	0.43 82	3.53 344	4.67 631	0.78 115	0.98 134	0.44 32	1.16 327	1.46 196	0.71 107	0.27 146	0.19 45	0.24 97	0.18 52	0.30 221	0.34 83

qwe	0.85 57	0.49 52	2.01 101	0.69 59	1.09 408	2.48 180	0.45 92	2.57 209	1.18 69	0.80 121	0.85 89	0.43 26	0.48 43	1.15 99	0.72 110	0.21 36	0.32 315	0.24 97	0.18 52	0.23 76	0.45 202

AIO_rvc	3.97 585	1.01 380	18.99 404	0.98 290	11.92 690	1.45 75	0.97 458	2.17 133	4.51 622	0.71 87	1.18 187	1.09 250	0.56 74	1.56 220	0.72 110	0.28 174	11.98 696	0.24 97	0.19 93	0.25 106	18.74 690

GCAP-BAT	4.71 623	0.56 101	75.81 730	1.02 313	1.16 433	2.70 204	0.75 282	3.10 288	2.33 312	1.26 247	0.82 82	0.68 132	0.55 71	1.01 58	0.72 110	0.28 174	0.22 125	0.28 255	0.22 206	0.28 176	0.51 263

GCAPDPT-zeroshot	4.58 617	0.56 101	73.16 729	1.02 313	1.17 437	2.70 204	0.75 282	3.10 288	2.33 312	1.26 247	0.82 82	0.68 132	0.55 71	1.01 58	0.72 110	0.28 174	0.22 125	0.28 255	0.22 206	0.28 176	0.52 274

CREStereo++_RVC	1.98 205	0.59 137	19.94 478	0.87 185	0.55 140	4.02 484	0.31 25	1.75 77	2.09 257	1.65 299	2.20 514	0.85 190	0.65 110	1.03 64	0.72 110	0.29 204	0.16 5	0.23 64	1.22 655	0.25 106	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
PointNet	0.86 61	0.42 14	1.04 15	0.67 40	0.35 12	1.84 112	0.36 49	1.35 30	2.05 253	0.75 99	0.51 31	0.59 91	0.32 5	0.89 28	0.73 115	0.18 7	0.25 217	0.23 64	0.18 52	0.20 23	4.33 584

AEACV	2.12 232	0.67 190	6.33 188	1.38 497	1.50 530	3.53 353	0.90 406	2.83 251	1.60 158	0.91 177	0.81 80	0.80 178	1.61 441	1.56 220	0.73 115	0.25 104	0.60 510	0.26 188	0.27 316	0.29 198	15.65 671

BLMT-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 17	0.62 10	0.39 50	0.42 2	0.35 46	0.71 2	1.33 92	0.53 8	0.88 96	0.61 101	0.33 8	0.65 1	0.74 117	0.22 58	0.14 1	0.24 97	0.23 225	0.20 23	0.28 23

MatchStereo	0.80 38	0.52 76	3.89 157	0.70 68	0.29 3	0.98 21	0.33 36	2.02 112	1.74 201	0.51 6	1.03 146	0.48 46	0.59 86	1.01 58	0.74 117	0.24 82	0.17 12	0.21 35	0.15 4	0.19 7	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
2.75w_new	0.88 67	0.51 66	2.22 107	0.67 40	0.66 212	2.44 177	0.55 132	2.75 239	1.08 51	0.87 154	0.75 65	0.39 14	0.91 222	1.41 185	0.74 117	0.21 36	0.43 420	0.22 48	0.18 52	0.19 7	0.41 164

HUF	5.25 636	1.03 385	26.85 701	1.03 319	13.21 692	1.35 63	0.76 296	2.97 276	3.00 427	0.79 119	1.56 308	0.92 218	0.66 117	1.53 214	0.74 117	0.35 356	27.70 725	0.26 188	0.18 52	0.24 90	19.90 693

RT-Monster	1.15 131	0.58 122	3.68 147	0.87 185	1.40 510	2.87 226	0.46 98	2.86 257	2.18 278	1.24 243	1.26 210	0.93 225	0.83 191	1.40 180	0.75 121	0.21 36	0.23 160	0.23 64	0.18 52	0.22 65	0.61 339

Foundation-i1a	1.51 172	0.41 10	1.58 73	0.87 185	0.57 160	0.94 18	0.63 189	2.45 178	3.56 557	1.04 213	0.80 76	1.06 246	1.21 337	1.81 279	0.75 121	0.25 104	1.20 582	0.20 19	0.17 34	0.20 23	10.46 638

Selective-IGEV-i32	1.41 165	0.58 122	8.64 207	0.92 235	0.85 304	1.31 58	0.80 327	2.86 257	3.84 573	0.87 154	1.68 347	0.71 150	0.62 95	1.30 141	0.75 121	0.24 82	0.27 267	0.24 97	0.19 93	0.27 155	1.19 456

Pro-Stereo	0.73 24	0.35 4	1.04 15	0.69 59	0.44 75	3.10 256	0.34 42	0.72 3	1.57 145	0.55 14	0.57 37	0.62 108	0.27 1	2.06 311	0.75 121	0.28 174	0.16 5	0.30 312	0.25 270	0.21 44	0.27 16

Zero-FE251	3.94 583	0.81 285	12.30 242	0.94 255	0.75 257	2.59 197	0.45 92	1.44 35	0.91 13	50.12 720	0.62 46	0.73 155	0.81 185	0.97 48	0.75 121	0.36 382	0.33 327	0.28 255	0.19 93	0.21 44	3.31 566

1w_stereo	0.91 72	0.46 39	1.12 20	0.74 85	0.80 279	2.98 246	0.67 212	3.29 312	1.04 46	0.83 135	1.36 248	0.38 11	1.36 366	1.03 64	0.75 121	0.17 6	0.18 21	0.20 19	0.17 34	0.20 23	0.57 308

Selective-IGEV	1.42 166	0.58 122	8.82 212	0.92 235	0.85 304	1.32 60	0.80 327	2.85 256	3.84 573	0.87 154	1.68 347	0.71 150	0.62 95	1.30 141	0.75 121	0.24 82	0.27 267	0.24 97	0.19 93	0.27 155	1.18 455

RCA-Stereo	1.38 158	0.61 152	3.95 158	0.94 255	0.48 95	4.68 638	0.78 307	4.17 510	1.95 237	1.93 350	1.84 414	0.94 230	1.48 407	1.23 120	0.75 121	0.30 240	0.43 420	0.25 139	0.20 139	0.26 136	0.37 124

XX-TBD	1.98 205	1.08 398	20.29 531	1.31 466	0.43 69	3.97 474	0.33 36	1.76 79	1.77 208	1.59 289	2.18 509	0.69 137	0.59 86	1.44 189	0.75 121	0.33 316	0.25 217	0.23 64	0.16 17	0.31 237	0.22 1

VIP-Stereo	1.29 146	1.10 405	6.84 192	0.79 125	0.91 341	3.20 274	0.79 317	1.95 101	3.31 506	0.88 160	1.07 156	0.65 120	0.59 86	1.31 146	0.76 130	0.32 289	0.44 429	0.24 97	0.17 34	0.22 65	0.32 50

aanet-new-12k	1.28 144	0.51 66	10.22 219	0.85 164	0.38 32	3.02 250	0.95 441	2.67 230	1.08 51	0.71 87	0.58 38	0.58 87	0.77 159	1.13 94	0.77 131	0.22 58	0.18 21	0.24 97	0.19 93	0.26 136	0.34 83

2w_stereo	0.84 54	0.52 76	1.87 94	0.71 74	0.56 147	1.98 127	0.61 166	2.88 262	1.00 38	0.99 198	0.97 129	0.36 4	1.11 309	1.03 64	0.77 131	0.19 11	0.19 45	0.23 64	0.18 52	0.21 44	0.37 124

IGEV-RUCA	0.93 76	0.56 101	1.31 40	0.85 164	0.74 247	3.89 441	0.78 307	1.93 96	1.42 104	1.02 205	0.72 61	0.70 138	0.73 135	1.37 171	0.77 131	0.30 240	0.20 68	0.25 139	0.19 93	0.43 435	0.40 155

AIO-Stereo	1.40 163	0.62 159	1.44 55	0.85 164	0.76 263	1.28 56	0.79 317	2.39 165	2.83 397	0.75 99	1.62 325	0.89 206	0.46 37	1.30 141	0.77 131	0.28 174	0.27 267	0.25 139	0.23 225	0.27 155	9.88 633

aanet-new-24k	1.37 156	1.09 401	11.52 235	0.79 125	1.23 460	2.44 177	0.95 441	2.01 110	0.91 13	0.64 58	1.29 228	0.60 96	0.75 150	0.93 41	0.78 135	0.23 71	0.24 196	0.25 139	0.20 139	0.27 155	0.32 50

FSD					0.76 263	0.77 13	0.67 212	1.63 59	2.26 296	0.76 105	0.63 47	1.69 339	0.72 133	1.05 71	0.78 135	0.59 577	7.66 665	0.57 597	0.54 588	0.57 525

3.5w_stereo	0.87 64	0.60 145	1.48 56	0.67 40	0.73 241	2.50 186	0.50 110	2.43 173	1.79 211	0.85 143	1.25 206	0.43 26	0.66 117	1.25 126	0.78 135	0.21 36	0.18 21	0.23 64	0.18 52	0.20 23	0.47 227

rvit_stereo_0081_aga	1.06 104	1.02 383	5.34 177	0.75 97	0.74 247	1.21 40	0.63 189	2.00 107	2.30 309	0.88 160	0.82 82	0.79 176	0.69 125	1.42 186	0.78 135	0.36 382	0.29 290	0.26 188	0.26 292	0.41 414	0.32 50

RSM++	0.99 86	0.56 101	1.35 46	1.54 554	0.50 113	1.53 86	0.68 226	2.31 159	4.13 591	0.86 146	1.27 220	0.90 209	0.60 91	1.21 118	0.78 135	0.27 146	0.20 68	0.25 139	0.21 169	0.29 198	0.42 173

trnet	1.00 93	0.55 91	1.89 95	0.66 29	0.33 7	4.41 578	0.40 66	2.42 172	1.95 237	0.96 191	1.24 202	0.88 202	0.89 216	1.27 130	0.78 135	0.30 240	0.19 45	0.23 64	0.15 4	0.22 65	0.22 1

MGS-Stereo	1.24 139	0.66 186	9.68 216	0.97 284	0.40 55	1.26 48	0.72 252	1.50 42	1.35 93	1.03 209	2.26 524	0.80 178	0.56 74	1.28 134	0.78 135	0.31 267	0.23 160	0.26 188	0.22 206	0.28 176	0.34 83

ffm	4.27 600	0.98 367	21.04 620	1.24 425	1.03 381	3.64 378	0.87 381	4.23 533	4.73 633	2.31 487	2.40 548	3.49 563	1.64 458	2.29 347	0.78 135	0.30 240	19.28 717	0.48 549	0.40 522	0.31 237	14.02 652

tt1	3.79 573	0.93 343	15.34 295	1.83 607	0.45 78	4.54 604	0.78 307	4.23 533	4.73 633	1.27 250	1.89 436	0.74 166	1.48 407	2.29 347	0.78 135	0.30 240	19.28 717	0.32 364	0.22 206	0.31 237	14.02 652

s12784h	2.08 226	0.50 61	16.85 339	0.75 97	0.36 14	4.42 580	0.49 104	4.23 533	3.08 457	2.03 390	2.67 585	0.91 212	1.05 279	2.05 310	0.78 135	0.37 399	0.18 21	0.24 97	0.16 17	0.27 155	0.26 12

WQFJA1++	12.03 685	0.43 23	31.04 704	0.99 297	1.15 425	1.59 90	0.41 73	2.16 132	1.00 38	95.97 734	0.74 63	0.46 38	0.54 68	1.34 159	0.79 145	0.31 267	0.57 498	0.21 35	0.21 169	100.28 731	0.40 155

monsters	0.91 72	0.67 190	1.83 91	0.79 125	1.55 540	2.91 233	0.40 66	2.66 229	0.99 36	0.70 84	0.87 92	0.38 11	0.44 29	1.90 294	0.79 145	0.22 58	0.35 349	0.20 19	0.18 52	0.20 23	0.28 23

rvit_stereo_0083	0.91 72	0.73 236	1.60 79	0.90 215	0.66 212	1.21 40	0.64 195	1.75 77	2.71 373	0.83 135	0.93 112	0.94 230	1.06 284	1.50 208	0.79 145	0.34 340	0.36 359	0.30 312	0.27 316	0.34 312	0.34 83

MSKI-zero shot	2.33 297	0.69 206	20.22 518	1.14 377	0.77 267	4.05 492	0.68 226	3.95 433	1.51 129	1.93 350	2.35 541	1.91 392	0.71 129	3.01 400	0.79 145	0.28 174	1.47 590	0.27 215	0.21 169	0.28 176	0.44 192

CREStereo	1.00 93	0.59 137	1.82 90	0.66 29	0.36 14	4.43 581	0.40 66	2.43 173	1.98 242	0.96 191	1.22 198	0.88 202	0.87 206	1.30 141	0.79 145	0.30 240	0.20 68	0.23 64	0.16 17	0.23 76	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
aanet-new-14k	1.18 134	0.64 169	8.31 202	0.86 177	0.39 50	1.81 109	0.99 464	2.25 145	1.05 47	0.85 143	1.33 239	0.46 38	1.28 349	1.12 93	0.80 150	0.21 36	0.18 21	0.24 97	0.18 52	0.28 176	0.43 183

Foundation-i1	1.22 136	0.42 14	1.38 51	0.87 185	1.22 458	1.09 29	0.68 226	2.99 282	3.94 582	0.95 189	1.40 260	2.09 423	1.01 253	1.16 102	0.80 150	0.24 82	0.66 524	0.22 48	0.20 139	0.21 44	2.95 554

fffy	1.18 134	0.92 335	3.05 128	1.09 350	0.68 226	1.27 50	0.74 271	1.98 106	1.06 49	0.78 115	1.39 257	0.83 185	0.72 133	1.71 246	0.80 150	0.24 82	0.53 484	0.27 215	0.21 169	0.29 198	5.07 591

RSM	0.99 86	0.54 88	1.25 34	0.94 255	0.61 180	1.32 60	0.74 271	2.54 198	4.08 588	0.89 170	1.49 280	1.22 282	0.62 95	1.24 123	0.80 150	0.25 104	0.20 68	0.25 139	0.21 169	0.29 198	0.42 173

ACVNet-DCA	3.67 562	0.94 348	19.66 444	1.87 610	0.42 62	4.47 588	0.73 261	4.07 468	4.63 625	1.21 235	1.89 436	0.73 155	1.62 451	2.20 335	0.81 154	0.31 267	18.77 703	0.32 364	0.21 169	0.35 332	8.09 612

xx1	3.69 566	0.94 348	19.66 444	1.87 610	0.42 62	4.47 588	0.73 261	4.24 539	4.01 586	1.21 235	1.89 436	1.78 368	1.36 366	2.20 335	0.81 154	0.31 267	18.77 703	0.33 402	0.36 484	0.35 332	8.09 612

cc1	3.93 582	0.94 348	19.66 444	1.87 610	0.42 62	4.47 588	0.73 261	4.24 539	4.01 586	1.21 235	1.89 436	0.73 155	1.62 451	2.20 335	0.81 154	0.31 267	18.77 703	0.32 364	0.21 169	0.32 263	13.93 651

Any-RAFT	1.62 178	0.59 137	5.29 175	1.12 368	0.76 263	4.41 578	0.79 317	4.12 491	3.26 489	2.02 385	1.36 248	2.82 503	1.56 429	1.90 294	0.81 154	0.29 204	0.25 217	0.26 188	0.19 93	0.25 106	0.35 97

anonymousdsp2	2.72 414	0.68 200	11.15 229	1.20 407	0.64 199	3.66 384	0.71 247	3.71 379	2.14 272	1.62 294	1.61 321	1.95 400	1.00 248	2.24 342	0.81 154	0.32 289	0.50 474	0.28 255	0.20 139	0.34 312	19.58 692

water-stereo	0.98 84	0.63 162	5.05 173	0.82 149	0.48 95	2.36 166	0.52 121	1.56 47	1.32 89	0.95 189	1.05 151	0.86 193	0.75 150	0.84 19	0.82 159	0.25 104	0.25 217	0.25 139	0.24 251	0.24 90	0.46 215

Pointernet	0.99 86	0.50 61	3.54 140	0.89 200	0.44 75	2.30 162	0.38 51	3.12 292	1.48 118	0.69 79	1.44 270	0.92 218	0.73 135	1.28 134	0.82 159	0.24 82	0.23 160	0.21 35	0.19 93	0.19 7	0.25 11

EGLCR-Stereo	2.52 340	0.56 101	9.39 214	1.16 388	0.81 286	5.24 660	0.61 166	4.20 521	1.56 141	1.09 218	0.71 58	1.09 250	0.66 117	1.92 296	0.82 159	0.29 204	0.30 300	0.29 282	0.24 251	0.37 357	19.09 691

rvit_stereo_0081	0.87 64	0.73 236	1.54 66	0.92 235	0.65 204	1.27 50	0.61 166	2.11 126	2.35 318	0.86 146	0.75 65	0.86 193	0.74 144	1.36 165	0.83 162	0.33 316	0.26 247	0.27 215	0.25 270	0.38 371	0.35 97

rvit_stereo_0082	0.87 64	0.73 236	1.54 66	0.92 235	0.65 204	1.27 50	0.61 166	2.11 126	2.35 318	0.86 146	0.75 65	0.86 193	0.74 144	1.36 165	0.83 162	0.33 316	0.26 247	0.27 215	0.25 270	0.38 371	0.35 97

LoS_RVC	1.23 138	1.51 488	6.09 185	0.88 196	1.71 586	1.96 123	0.59 157	1.61 54	1.37 96	0.84 140	1.35 243	0.84 186	1.15 325	1.49 203	0.83 162	0.21 36	0.17 12	0.20 19	0.14 1	0.20 23	1.49 482

GEAStereo	3.16 501	0.61 152	2.62 121	0.99 297	1.33 488	4.53 602	0.81 337	2.05 116	1.71 193	0.97 193	0.93 112	0.53 60	0.80 179	1.07 77	0.84 165	0.31 267	18.89 709	0.27 215	0.20 139	0.29 198	23.53 699

GSStereo	2.65 389	0.61 152	2.62 121	1.07 343	1.33 488	4.53 602	0.81 337	3.44 332	4.24 599	0.80 121	0.93 112	0.76 171	0.80 179	1.07 77	0.84 165	0.28 174	0.54 488	0.26 188	0.26 292	0.29 198	27.59 709

GS-Stereo							0.81 337	3.44 332	4.24 599	0.80 121	0.93 112	0.76 171	0.80 179	1.07 77	0.84 165	0.28 174	0.54 488	0.26 188	0.26 292	0.29 198	27.59 709

WCG-NET	1.00 93	0.81 285	1.65 82	0.93 245	0.38 32	1.48 80	1.04 482	1.81 82	2.80 390	1.67 303	1.52 287	0.93 225	0.97 239	1.18 106	0.84 165	0.25 104	0.81 547	0.23 64	0.21 169	0.27 155	0.26 12

MoCha-V2	3.53 552	0.90 325	17.00 342	1.32 473	8.54 683	1.38 66	0.55 132	2.89 264	3.31 506	0.99 198	1.82 399	0.66 124	1.16 327	1.79 268	0.84 165	0.26 132	15.15 702	0.20 19	0.20 139	0.25 106	11.33 643

VMStereo-Base	0.78 33	0.56 101	1.94 97	0.65 24	0.36 14	1.70 103	0.42 78	1.33 25	1.41 103	0.86 146	1.13 173	0.92 218	0.73 135	1.28 134	0.85 170	0.26 132	0.23 160	0.24 97	0.18 52	0.24 90	0.27 16

WCG-NET（raft）	1.44 168	0.92 335	1.56 70	0.89 200	0.32 5	1.43 72	0.97 458	1.69 71	2.42 327	1.68 305	1.44 270	2.37 448	1.01 253	1.33 152	0.85 170	0.25 104	8.56 670	0.22 48	0.21 169	0.28 176	0.32 50

sAnonymous2	2.00 211	1.54 493	21.24 646	0.93 245	0.89 328	1.21 40	0.62 181	2.58 215	2.28 302	0.86 146	1.04 147	0.73 155	1.22 339	1.10 88	0.85 170	0.30 240	0.25 217	0.31 340	0.31 422	1.06 624	0.72 376

CroCo_RVC	2.00 211	1.54 493	21.24 646	0.93 245	0.89 328	1.21 40	0.62 181	2.58 215	2.28 302	0.86 146	1.04 147	0.73 155	1.22 339	1.10 88	0.85 170	0.30 240	0.25 217	0.31 340	0.31 422	1.06 624	0.72 376

LG-Stereo	0.94 78	0.71 222	3.31 134	0.62 10	0.51 116	2.85 221	0.54 130	2.59 221	1.40 101	0.88 160	1.23 200	0.53 60	0.40 18	0.81 6	0.86 174	0.23 71	0.18 21	0.31 340	0.24 251	0.29 198	0.22 1

MyStereo07	2.29 283	1.18 428	20.10 503	1.04 325	1.21 456	3.96 472	0.95 441	2.13 129	3.37 522	1.09 218	1.28 223	0.68 132	0.91 222	1.74 263	0.86 174	0.26 132	3.49 644	0.34 423	0.27 316	0.43 435	0.49 249

aanet-new-10k	1.50 170	0.96 357	12.90 251	0.87 185	0.47 89	3.53 353	1.02 472	2.37 164	1.06 49	0.93 183	0.71 58	0.64 116	0.88 210	1.22 119	0.87 176	0.22 58	0.24 196	0.25 139	0.20 139	0.27 155	0.34 83

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 100	0.53 81	2.93 126	0.80 136	0.77 267	3.99 476	0.39 55	2.10 124	1.96 241	0.90 174	0.93 112	0.75 169	0.85 197	1.31 146	0.87 176	0.28 174	0.21 100	0.26 188	0.21 169	0.32 263	0.38 134

CES	1.08 112	0.63 162	2.53 114	0.95 267	2.18 632	2.13 142	0.50 110	2.07 119	1.46 112	0.79 119	1.06 153	0.61 101	0.48 43	1.45 192	0.87 176	0.24 82	0.18 21	0.24 97	0.15 4	0.64 553	2.36 529

ProNet	1.63 180	0.91 328	5.70 179	0.96 276	0.64 199	2.40 171	0.82 342	1.92 95	3.28 493	0.69 79	1.17 184	0.78 173	0.76 154	1.72 252	0.87 176	0.27 146	0.97 565	0.25 139	0.26 292	0.31 237	7.97 610

DF	1.11 124	0.63 162	3.05 128	1.01 307	0.59 167	1.25 46	0.94 434	4.39 601	1.50 125	1.11 222	1.64 335	1.04 242	0.57 76	1.88 292	0.88 180	0.33 316	0.36 359	0.25 139	0.20 139	0.26 136	0.33 69

GASTEREO	3.25 520	1.46 482	3.62 142	1.10 353	10.80 689	3.50 345	0.86 372	2.79 243	3.54 554	1.44 273	1.31 231	0.56 77	1.35 364	2.09 317	0.88 180	0.26 132	0.57 498	0.25 139	0.68 615	0.27 155	27.73 711

MSCF	3.21 511	1.25 447	4.06 159	1.06 336	10.61 688	3.29 297	0.85 364	2.81 247	3.31 506	1.36 256	1.19 189	0.58 87	1.33 361	2.07 313	0.88 180	0.27 146	0.65 521	0.26 188	0.66 614	0.31 237	27.42 708

MC-Stereo	2.54 349	0.58 122	6.38 189	1.30 461	1.37 501	4.56 614	0.60 162	2.08 122	1.57 145	1.97 366	1.68 347	0.89 206	1.12 312	1.46 196	0.88 180	0.27 146	8.44 668	0.27 215	0.22 206	0.26 136	14.87 658

2.25w	0.89 70	0.51 66	2.54 115	0.72 78	0.66 212	2.27 156	0.40 66	2.43 173	1.22 75	0.83 135	1.05 151	0.40 17	0.80 179	1.28 134	0.89 184	0.18 7	0.56 496	0.21 35	0.18 52	0.19 7	0.38 134

SCV	2.09 228	0.89 319	11.43 234	1.91 615	2.09 627	1.27 50	0.87 381	3.66 363	2.13 270	0.67 72	1.59 319	0.93 225	0.77 159	1.80 275	0.89 184	0.37 399	0.38 383	0.25 139	0.22 206	0.30 221	9.45 628

rvit_stereo_0080	1.10 120	1.09 401	3.78 148	0.65 24	0.60 175	1.91 117	0.74 271	2.74 237	2.65 365	0.94 186	1.09 162	0.85 190	0.81 185	1.20 114	0.89 184	0.39 425	0.29 290	0.25 139	0.28 343	0.46 472	0.35 97

whm_eth	1.10 120	1.09 401	3.78 148	0.65 24	0.60 175	1.91 117	0.74 271	2.74 237	2.65 365	0.94 186	1.09 162	0.85 190	0.81 185	1.20 114	0.89 184	0.39 425	0.29 290	0.25 139	0.28 343	0.46 472	0.35 97

GLC_STEREO	0.83 52	0.59 137	1.71 86	0.89 200	0.34 9	1.88 115	0.80 327	1.48 40	1.60 158	0.98 196	1.06 153	0.68 132	0.71 129	1.19 108	0.89 184	0.25 104	0.25 217	0.32 364	0.25 270	0.32 263	0.34 83

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 86	0.85 302	1.58 73	0.95 267	1.08 404	2.95 239	0.53 126	1.93 96	2.00 247	1.19 232	1.63 330	0.59 91	0.65 110	1.10 88	0.90 189	0.28 174	0.23 160	0.31 340	0.25 270	0.45 459	0.32 50

CASnet	0.85 57	0.59 137	1.66 84	0.91 223	0.30 4	1.37 65	0.73 261	1.63 59	1.94 236	1.66 301	1.14 178	0.66 124	0.63 99	1.07 77	0.90 189	0.37 399	0.17 12	0.41 507	0.31 422	0.33 289	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	3.14 494	0.83 296	20.28 526	0.94 255	0.64 199	4.54 604	0.82 342	2.03 114	3.32 514	0.91 177	1.13 173	0.78 173	0.77 159	1.78 266	0.90 189	0.29 204	0.25 217	0.29 282	0.21 169	0.33 289	21.81 695

aanet-32k-new	1.74 191	1.40 474	15.95 313	0.85 164	0.74 247	3.42 321	0.96 450	2.13 129	0.94 27	0.58 25	1.17 184	0.67 129	0.95 233	1.13 94	0.92 192	0.22 58	0.18 21	0.24 97	0.18 52	0.25 106	2.02 515

IGEV-Stereo	3.15 497	0.83 296	20.31 535	0.94 255	0.64 199	4.54 604	0.82 342	2.01 110	3.31 506	0.91 177	1.13 173	0.79 176	0.77 159	1.79 268	0.92 192	0.29 204	0.25 217	0.29 282	0.21 169	0.33 289	21.85 696
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
depthmonostereo	1.22 136	0.96 357	6.67 190	0.89 200	0.56 147	2.21 146	0.57 142	1.84 86	1.21 74	1.01 204	1.09 162	1.38 305	0.99 243	2.41 355	0.93 194	0.24 82	0.28 279	0.22 48	0.21 169	0.25 106	0.53 284

DilatedVolume-Stereo	0.94 78	0.70 215	3.01 127	1.06 336	0.63 195	1.34 62	0.49 104	1.58 49	1.16 66	1.41 265	1.26 210	0.88 202	0.88 210	1.81 279	0.93 194	0.25 104	0.28 279	0.22 48	0.23 225	0.25 106	0.39 148

ff7	2.60 371	0.81 285	16.25 322	0.89 200	0.56 147	4.55 610	0.83 346	1.68 64	3.44 537	0.88 160	1.10 165	0.70 138	0.78 164	1.93 299	0.93 194	0.29 204	0.37 367	0.29 282	0.21 169	0.33 289	15.08 661

ffff	2.60 371	0.81 285	16.25 322	0.89 200	0.56 147	4.55 610	0.83 346	1.68 64	3.44 537	0.88 160	1.10 165	0.70 138	0.78 164	1.93 299	0.93 194	0.29 204	0.37 367	0.29 282	0.21 169	0.33 289	15.08 661

11t	2.60 371	0.81 285	16.25 322	0.89 200	0.56 147	4.55 610	0.83 346	1.68 64	3.44 537	0.88 160	1.10 165	0.70 138	0.78 164	1.93 299	0.93 194	0.29 204	0.37 367	0.29 282	0.21 169	0.33 289	15.08 661

ccc-4	2.60 371	0.81 285	16.25 322	0.89 200	0.56 147	4.55 610	0.83 346	1.68 64	3.44 537	0.88 160	1.10 165	0.70 138	0.78 164	1.93 299	0.93 194	0.29 204	0.37 367	0.29 282	0.21 169	0.33 289	15.08 661

HUI-Stereo	2.27 275	0.74 245	20.56 572	0.77 105	0.38 32	4.67 630	0.78 307	2.54 198	3.23 485	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.13 313	2.21 338	0.93 194	0.49 522	0.23 160	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

PMTNet	1.13 127	0.55 91	3.88 155	0.71 74	0.59 167	4.21 544	0.43 82	2.00 107	1.58 149	1.02 205	1.06 153	0.78 173	0.98 242	1.58 222	0.93 194	1.21 644	0.20 68	0.23 64	0.15 4	0.23 76	0.27 16

CAS	1.34 152	0.48 49	2.20 105	3.01 664	1.66 578	4.08 501	0.73 261	1.96 103	1.51 129	0.86 146	1.10 165	0.59 91	0.53 61	1.36 165	0.94 202	3.07 670	0.14 1	0.21 35	0.14 1	0.38 371	1.78 504

LoS	1.05 102	0.58 122	3.31 134	0.91 223	0.38 32	4.14 517	0.50 110	2.22 139	1.49 123	1.02 205	0.88 96	0.62 108	0.84 194	1.69 241	0.94 202	0.27 146	0.20 68	0.24 97	0.17 34	0.22 65	0.32 50
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LCNet	2.54 349	0.60 145	20.89 610	1.01 307	0.57 160	3.60 370	1.21 523	3.20 299	1.70 189	2.17 436	1.76 371	1.43 314	4.12 624	3.61 419	0.94 202	0.32 289	0.20 68	0.28 255	0.76 622	0.50 498	1.83 508

ROB_FTStereo	2.26 272	0.74 245	20.44 548	0.77 105	0.38 32	4.65 626	0.75 282	2.54 198	3.19 470	2.00 374	1.54 299	1.77 359	1.13 313	2.28 346	0.94 202	0.49 522	0.22 125	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

TestStereo	2.41 320	1.95 539	19.15 410	0.77 105	0.61 180	1.83 111	0.58 155	2.33 160	1.53 132	1.44 273	1.37 252	1.26 287	0.90 220	11.59 645	0.94 202	0.36 382	0.19 45	0.33 402	0.24 251	0.45 459	0.32 50

dual_stereo	4.32 603	0.42 14	1.51 61	0.75 97	1.37 501	0.88 16	0.34 42	3.50 340	4.78 639	0.55 14	0.47 25	0.60 96	0.40 18	2.09 317	0.95 207	0.24 82	32.26 727	0.21 35	0.17 34	0.21 44	34.78 725

SST-Stereo	2.63 383	0.63 162	19.76 459	1.69 588	0.46 83	4.71 644	0.74 271	2.27 148	3.07 456	2.07 404	2.15 499	2.42 459	3.17 597	6.66 494	0.95 207	0.45 485	0.19 45	0.30 312	0.27 316	0.35 332	0.31 44

PSM-adaLoss	2.26 272	0.74 245	20.53 565	0.77 105	0.38 32	4.67 630	0.71 247	2.54 198	3.22 482	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.13 313	2.22 339	0.96 209	0.50 536	0.23 160	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

ROB_FTStereo_v2	2.25 268	0.74 245	20.45 551	0.77 105	0.38 32	4.66 629	0.74 271	2.54 198	3.20 472	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.14 319	2.13 325	0.96 209	0.50 536	0.22 125	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

KYRaft	2.55 354	0.57 112	20.60 581	0.98 290	0.51 116	4.38 569	1.76 593	2.51 188	1.59 152	2.48 535	2.98 603	1.99 408	3.36 607	2.17 331	0.96 209	0.34 340	0.22 125	0.33 402	0.46 558	0.38 371	2.44 532

FlowAnything_test	0.79 35	0.65 178	1.32 42	0.83 152	0.59 167	2.29 160	0.65 200	1.45 37	1.03 43	1.06 214	0.76 68	0.63 115	0.49 49	0.91 36	0.97 212	0.32 289	0.27 267	0.40 498	0.47 560	0.31 237	0.48 240

monsterstereo	1.31 149	0.58 122	2.10 103	0.79 125	1.41 512	2.51 188	0.40 66	3.15 296	0.84 10	0.74 95	1.18 187	0.41 24	0.40 18	1.55 218	0.97 212	0.20 25	8.12 667	0.22 48	0.18 52	0.22 65	0.33 69

tt45	1.08 112	0.92 335	2.50 112	0.92 235	0.67 218	3.90 442	0.75 282	2.00 107	1.29 84	0.74 95	1.35 243	0.71 150	0.63 99	2.59 373	0.97 212	0.23 71	0.19 45	0.28 255	0.23 225	0.29 198	0.37 124

rvit_0105_6	1.10 120	1.17 424	3.33 137	0.93 245	0.55 140	1.45 75	0.79 317	2.51 188	3.30 502	0.78 115	0.74 63	1.03 240	0.75 150	1.45 192	0.97 212	0.42 452	0.43 420	0.34 423	0.31 422	0.44 449	0.38 134

sCroCo_RVC	1.81 196	0.93 343	19.44 432	1.04 325	1.05 392	0.97 20	0.61 166	2.08 122	1.36 94	0.71 87	1.28 223	0.82 184	1.10 305	1.31 146	0.97 212	0.54 562	0.41 407	0.33 402	0.30 403	0.46 472	0.48 240

NLSM3	0.94 78	0.55 91	1.62 81	0.67 40	1.30 478	3.19 273	0.45 92	2.87 260	1.30 88	0.85 143	0.96 127	0.55 71	1.02 257	1.15 99	0.98 217	0.21 36	0.16 5	0.26 188	0.23 225	0.25 106	0.34 83

Patchmatch Stereo++	2.28 280	0.74 245	20.54 566	0.77 105	0.38 32	4.67 630	0.75 282	2.55 205	3.21 475	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.14 319	2.46 356	0.98 217	0.51 544	0.23 160	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97
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	2.28 280	0.74 245	20.54 566	0.77 105	0.38 32	4.67 630	0.75 282	2.55 205	3.21 475	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.14 319	2.46 356	0.98 217	0.51 544	0.23 160	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

tg	1.40 163	1.14 419	2.71 123	0.97 284	0.54 132	4.02 484	0.42 78	3.02 283	2.64 363	1.70 312	1.85 418	1.84 379	0.97 239	1.81 279	0.99 220	0.31 267	0.22 125	0.29 282	0.26 292	0.32 263	2.01 514

HH	3.19 505	0.91 328	21.34 651	1.24 425	0.61 180	4.16 523	0.80 327	2.94 267	1.82 213	1.23 241	1.84 414	4.61 635	1.84 502	2.63 376	0.99 220	0.29 204	1.53 592	0.30 312	0.24 251	0.34 312	14.22 655

HanStereo	3.19 505	0.91 328	21.34 651	1.24 425	0.61 180	4.16 523	0.80 327	2.94 267	1.82 213	1.23 241	1.84 414	4.61 635	1.84 502	2.63 376	0.99 220	0.29 204	1.53 592	0.30 312	0.24 251	0.34 312	14.22 655

iGMRVC	2.27 275	0.74 245	20.46 552	0.77 105	0.38 32	4.65 626	0.73 261	2.54 198	3.21 475	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.14 319	2.47 359	0.99 220	0.51 544	0.23 160	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

TestStereo_HLe17	2.63 383	7.80 626	18.51 383	0.90 215	0.80 279	3.52 350	0.62 181	4.03 455	3.30 502	1.25 246	1.16 181	1.16 265	1.05 279	5.85 469	1.00 224	0.27 146	0.20 68	0.29 282	0.22 206	0.26 136	0.44 192

rvit_stereo_ft	1.28 144	1.39 471	6.72 191	0.99 297	0.66 212	1.06 26	0.79 317	2.81 247	3.14 466	0.83 135	1.02 145	0.95 232	1.13 313	1.27 130	1.00 224	0.34 340	0.24 196	0.27 215	0.29 382	0.40 394	0.35 97

PSM-AAD	3.41 538	0.58 122	20.55 568	0.95 267	0.56 147	4.46 585	7.40 686	3.11 290	1.58 149	2.30 484	2.56 571	1.26 287	16.19 696	2.47 359	1.00 224	0.32 289	0.22 125	0.58 600	0.41 533	0.37 357	1.32 466

RAFT-IKP	2.27 275	0.74 245	20.55 568	0.77 105	0.38 32	4.64 625	0.73 261	2.54 198	3.21 475	2.00 374	1.53 288	1.77 359	1.13 313	2.25 345	1.00 224	0.51 544	0.22 125	0.32 364	0.28 343	0.40 394	0.35 97

GMStereo	2.01 214	2.26 555	20.93 613	0.90 215	0.48 95	1.67 101	0.56 136	1.90 92	2.19 281	1.58 288	1.31 231	0.87 199	0.74 144	1.68 235	1.00 224	0.41 441	0.21 100	0.30 312	0.32 439	0.50 498	0.46 215
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo-Hl	2.19 249	2.34 560	18.67 388	0.91 223	0.75 257	2.93 235	0.52 121	3.62 358	2.90 414	1.36 256	1.32 235	1.14 263	1.10 305	3.50 415	1.01 229	0.33 316	0.21 100	0.32 364	0.20 139	0.25 106	0.32 50

GREAT-IGEV	4.43 609	0.74 245	13.12 254	1.32 473	9.52 685	2.48 180	0.34 42	1.40 31	1.88 225	0.61 36	0.89 102	0.51 51	0.60 91	1.26 127	1.01 229	0.23 71	31.64 726	0.21 35	0.18 52	0.24 90	20.38 694
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
castereo	0.88 67	0.78 276	1.15 25	0.89 200	0.51 116	1.31 58	0.90 406	3.42 328	1.28 82	0.88 160	1.28 223	0.72 153	0.91 222	1.05 71	1.01 229	0.28 174	0.17 12	0.26 188	0.20 139	0.24 90	0.34 83

SMoEStereo_RVC	0.88 67	0.92 335	1.55 68	0.96 276	0.46 83	2.56 194	0.78 307	1.60 51	1.20 71	0.71 87	1.20 191	0.64 116	0.63 99	1.71 246	1.01 229	0.22 58	0.18 21	0.31 340	0.22 206	0.28 176	0.42 173

RAStereo	1.53 174	0.71 222	17.55 357	0.62 10	0.65 204	1.18 33	0.32 31	1.94 98	1.15 65	0.80 121	1.07 156	0.64 116	0.47 40	0.89 28	1.01 229	0.25 104	0.20 68	0.27 215	0.21 169	0.36 350	0.27 16

aanet-new-8k	1.30 148	0.93 343	9.34 213	0.83 152	0.42 62	3.22 278	1.00 465	2.62 225	1.09 54	0.61 36	1.01 143	0.54 64	1.05 279	0.97 48	1.02 234	0.23 71	0.21 100	0.24 97	0.18 52	0.25 106	0.32 50

rvit_stereo_0075_2	2.14 236	0.76 267	21.42 656	0.91 223	1.26 471	2.49 183	0.68 226	2.30 158	2.10 259	1.42 268	1.86 425	1.45 317	0.85 197	1.49 203	1.03 235	0.47 506	0.40 400	0.48 549	0.38 503	0.47 485	0.53 284

DisPM	2.29 283	0.61 152	20.25 523	1.79 605	0.52 123	4.58 615	0.77 299	2.50 187	2.22 287	2.49 538	1.82 399	1.45 317	1.01 253	2.73 385	1.04 236	0.48 515	0.20 68	0.32 364	0.31 422	0.32 263	0.45 202

AnonymousM	1.38 158	1.33 465	2.35 109	0.95 267	0.56 147	4.03 487	0.67 212	2.63 226	2.49 343	1.51 279	1.36 248	1.15 264	1.00 248	1.26 127	1.04 236	0.41 441	0.46 443	2.07 668	1.71 668	0.25 106	0.40 155

CFNet-RSSM	2.17 243	0.56 101	20.50 562	1.08 346	0.57 160	3.42 321	0.62 181	4.24 539	1.60 158	1.73 319	1.39 257	2.55 474	1.19 334	1.36 165	1.04 236	0.29 204	0.20 68	0.26 188	0.23 225	0.28 176	0.32 50

HLf8	2.46 330	4.26 600	18.93 398	0.88 196	0.82 291	3.36 308	0.55 132	3.92 424	3.36 521	1.30 251	1.23 200	1.22 282	1.00 248	5.65 462	1.05 239	0.28 174	0.22 125	0.30 312	0.21 169	0.26 136	0.34 83

RAFT-Stereo-weight	1.38 158	0.57 112	5.44 178	1.05 330	0.63 195	4.19 540	0.77 299	3.95 433	1.53 132	2.01 383	1.53 288	1.30 292	0.65 110	1.30 141	1.05 239	0.27 146	0.26 247	0.26 188	0.22 206	0.28 176	0.38 134

RAFT_R40	2.61 376	0.64 169	19.86 468	1.69 588	0.46 83	4.74 647	0.95 441	2.28 150	2.52 347	2.02 385	2.32 539	2.69 490	2.52 564	6.70 496	1.05 239	0.42 452	0.19 45	0.30 312	0.27 316	0.33 289	0.29 29

SCV_C0	2.17 243	0.93 343	12.88 249	0.96 276	1.06 397	1.27 50	0.63 189	3.68 368	3.30 502	1.03 209	1.26 210	0.73 155	0.66 117	1.73 258	1.06 242	0.35 356	1.97 607	0.25 139	0.21 169	0.29 198	9.23 627

cross-raft	1.95 201	0.66 186	16.17 320	1.23 424	0.92 343	2.25 153	0.70 242	3.69 373	1.68 182	1.78 328	1.53 288	3.15 536	1.13 313	1.35 162	1.06 242	0.24 82	0.23 160	0.26 188	0.24 251	0.29 198	0.45 202

TestStereo_HL1	2.17 243	2.38 562	18.90 396	0.89 200	0.80 279	2.83 219	0.53 126	3.42 328	2.83 397	1.39 260	1.27 220	1.07 248	1.09 297	3.34 408	1.07 244	0.29 204	0.21 100	0.31 340	0.20 139	0.24 90	0.31 44

rvit_0105_4	1.63 180	1.29 458	12.50 243	0.94 255	0.54 132	1.56 87	0.84 356	2.84 254	3.25 487	0.82 128	0.94 122	1.10 252	0.86 200	1.65 230	1.07 244	0.43 468	0.45 437	0.35 442	0.31 422	0.44 449	0.45 202

RAFT-Test	1.67 186	0.64 169	6.13 187	1.25 440	1.82 605	3.06 252	0.78 307	4.02 452	3.09 460	1.88 342	1.70 354	3.76 585	1.03 262	1.40 180	1.07 244	0.29 204	0.33 327	0.25 139	0.23 225	0.29 198	0.33 69

CSFM-Stereo	0.78 33	0.41 10	1.03 13	0.64 19	0.32 5	2.64 201	0.31 25	1.45 37	0.82 8	0.76 105	0.54 34	0.56 77	0.51 57	0.94 45	1.08 247	0.19 11	0.18 21	0.18 2	0.16 17	0.20 23	2.63 538

Gwc-CoAtRS	1.80 193	0.61 152	14.92 289	1.08 346	0.61 180	2.88 228	0.63 189	2.47 184	1.62 169	1.80 334	1.50 284	2.73 491	1.17 329	1.35 162	1.08 247	0.30 240	0.22 125	0.25 139	0.23 225	0.28 176	0.30 38

zero-FE	2.19 249	0.56 101	26.48 698	0.91 223	1.44 519	1.41 70	0.83 346	2.29 156	0.91 13	0.59 27	0.65 51	0.54 64	0.78 164	2.84 392	1.09 249	0.39 425	0.30 300	0.25 139	0.19 93	1.03 619	0.39 148

IGEV++	3.59 554	0.91 328	13.63 260	1.08 346	0.98 360	1.27 50	0.98 461	3.33 317	1.89 228	0.93 183	1.38 256	0.86 193	1.09 297	1.71 246	1.09 249	0.36 382	21.52 721	0.23 64	0.21 169	0.31 237	18.10 688

RAFT_CTSACE	2.41 320	1.83 529	20.33 537	1.77 604	1.39 504	3.50 345	1.03 476	3.25 307	1.64 173	1.80 334	2.04 474	2.82 503	1.78 488	2.11 322	1.10 251	0.27 146	0.24 196	0.28 255	0.30 403	0.31 237	0.33 69

XX-Stereo	2.66 395	0.70 215	21.17 640	2.33 638	1.24 465	4.31 562	0.45 92	4.48 617	1.60 158	2.39 519	1.89 436	4.60 634	0.60 91	4.17 437	1.11 252	0.34 340	0.26 247	0.29 282	0.29 382	0.53 507	0.43 183

gasm-f	4.41 607	0.71 222	10.58 221	0.99 297	16.98 699	4.39 573	0.92 425	2.05 116	1.71 193	0.97 193	1.46 274	0.53 60	0.88 210	1.39 177	1.12 253	0.31 267	18.89 709	0.27 215	0.20 139	0.30 221	23.53 699

Wavelet-MonSter	0.77 31	0.52 76	2.45 111	0.70 68	0.80 279	1.61 96	0.30 24	1.19 17	1.61 165	0.59 27	0.71 58	0.39 14	0.53 61	1.20 114	1.12 253	0.16 1	0.46 443	0.20 19	0.18 52	0.20 23	0.40 155

plain	2.00 211	0.89 319	21.49 658	0.67 40	0.73 241	1.66 100	0.57 142	3.27 310	2.18 278	0.80 121	1.25 206	0.80 178	0.86 200	1.72 252	1.13 255	0.34 340	0.21 100	0.32 364	0.25 270	0.44 449	0.34 83

MaDis-Stereo	1.60 176	1.11 409	16.13 318	0.67 40	1.87 611	1.22 44	0.39 55	2.17 133	1.42 104	0.69 79	0.78 72	0.88 202	0.70 127	1.24 123	1.13 255	0.32 289	0.23 160	0.26 188	0.21 169	0.32 263	0.28 23

knoymous	1.50 170	0.65 178	8.73 209	0.91 223	0.75 257	2.97 244	0.90 406	2.93 265	1.38 97	1.56 284	1.07 156	2.75 496	0.88 210	1.43 188	1.13 255	0.32 289	0.22 125	0.35 442	0.20 139	0.45 459	0.41 164

HART	3.57 553	1.13 416	17.80 367	0.90 215	1.12 418	1.18 33	0.41 73	3.55 346	4.60 624	1.09 218	2.19 512	1.49 321	0.57 76	1.46 196	1.14 258	0.25 104	21.58 722	0.28 255	0.21 169	0.36 350	10.06 635

DDF-Stereo	1.06 104	0.57 112	3.31 134	0.92 235	1.46 524	1.58 88	0.83 346	2.28 150	0.97 31	0.54 12	0.63 47	0.55 71	0.73 135	3.12 404	1.15 259	0.43 468	0.30 300	0.25 139	0.19 93	1.05 622	0.39 148

GMOStereo	2.64 385	0.92 335	19.83 464	0.81 142	0.68 226	3.22 278	0.89 389	2.94 267	1.48 118	2.36 511	1.54 299	1.75 352	1.04 269	1.33 152	1.15 259	0.26 132	11.32 691	0.35 442	0.28 343	0.35 332	0.33 69

error version	2.64 385	0.92 335	19.83 464	0.81 142	0.68 226	3.22 278	0.89 389	2.94 267	1.48 118	2.36 511	1.54 299	1.75 352	1.04 269	1.33 152	1.15 259	0.26 132	11.32 691	0.35 442	0.28 343	0.35 332	0.33 69

test-v	2.64 385	0.92 335	19.83 464	0.81 142	0.68 226	3.22 278	0.89 389	2.94 267	1.48 118	2.36 511	1.54 299	1.75 352	1.04 269	1.33 152	1.15 259	0.26 132	11.32 691	0.35 442	0.28 343	0.35 332	0.33 69

test-2	2.64 385	0.92 335	19.83 464	0.81 142	0.68 226	3.22 278	0.89 389	2.94 267	1.48 118	2.36 511	1.54 299	1.75 352	1.04 269	1.33 152	1.15 259	0.26 132	11.32 691	0.35 442	0.28 343	0.35 332	0.33 69

FACV-RUCA	1.35 155	0.70 215	2.58 118	1.07 343	1.49 528	2.70 204	1.13 504	3.21 300	2.64 363	1.42 268	1.99 465	1.06 246	1.15 325	1.44 189	1.16 264	0.41 441	0.42 418	0.73 634	0.41 533	0.63 548	0.67 362

UniTT-Stereo	1.73 190	0.60 145	20.25 523	0.98 290	1.19 447	0.78 14	0.39 55	1.19 17	1.55 137	1.21 235	1.28 223	0.52 57	0.64 102	1.17 105	1.16 264	0.35 356	0.20 68	0.25 139	0.22 206	0.42 425	0.31 44

MCSU-Stereo	2.43 323	0.38 7	8.21 200	0.79 125	0.60 175	2.28 158	0.44 89	1.80 80	2.53 348	0.50 5	0.60 41	1.11 255	0.52 59	1.26 127	1.17 266	0.21 36	13.19 698	0.19 9	0.15 4	0.20 23	12.48 645

BStereo	0.96 82	0.82 294	4.46 165	0.85 164	0.56 147	1.19 36	0.72 252	2.57 209	1.23 77	0.88 160	0.58 38	0.73 155	0.48 43	1.08 81	1.17 266	0.28 174	0.23 160	0.24 97	0.29 382	0.26 136	0.51 263

Wave_Phase_stereo	1.14 129	0.82 294	4.46 165	0.85 164	0.56 147	5.00 656	0.72 252	2.52 193	1.23 77	0.88 160	0.58 38	0.73 155	0.48 43	1.08 81	1.17 266	0.28 174	0.23 160	0.24 97	0.29 382	0.26 136	0.51 263

FE-Mocha	1.31 149	0.79 280	5.00 172	1.08 346	0.77 267	1.59 90	0.39 55	2.94 267	1.56 141	1.83 339	1.81 395	2.44 464	0.88 210	1.68 235	1.18 269	0.32 289	0.49 466	0.35 442	0.32 439	0.27 155	0.48 240

999	1.08 112	0.86 304	2.44 110	1.06 336	0.65 204	3.27 289	0.91 417	1.47 39	1.43 106	0.74 95	1.73 366	0.70 138	0.66 117	3.03 401	1.18 269	0.24 82	0.22 125	0.25 139	0.21 169	0.27 155	0.37 124

CroCo-Stereo Lap2	1.65 184	1.14 419	14.70 284	1.00 304	1.80 604	0.53 4	0.46 98	3.18 298	1.62 169	1.10 221	1.24 202	1.05 244	0.78 164	1.40 180	1.18 269	0.31 267	0.23 160	0.27 215	0.22 206	0.46 472	0.38 134

BUS	1.64 183	0.64 169	3.82 151	0.94 255	0.86 310	4.50 595	0.75 282	4.49 618	2.29 306	2.96 600	1.82 399	3.61 578	1.03 262	1.79 268	1.18 269	0.39 425	0.25 217	0.31 340	0.28 343	0.38 371	0.41 164

NINENet	2.59 368	0.89 319	16.09 316	1.16 388	1.07 398	4.50 595	0.75 282	4.43 610	2.61 359	2.18 440	1.91 445	3.61 578	1.03 262	7.92 526	1.18 269	0.49 522	0.34 339	0.41 507	0.30 403	0.42 425	0.44 192

fffft	0.84 54	0.67 190	1.73 87	0.85 164	0.55 140	1.51 84	0.78 307	2.13 129	1.24 79	0.65 62	0.90 106	0.59 91	0.55 71	1.85 288	1.19 274	0.20 25	0.20 68	0.27 215	0.20 139	0.28 176	0.44 192
1: 1. 1
RAFT+CT+SA	2.32 293	1.30 461	19.71 454	1.01 307	1.41 512	4.04 488	0.92 425	3.96 435	1.64 173	1.64 296	1.69 352	1.63 333	1.18 332	3.06 402	1.19 274	0.28 174	0.22 125	0.32 364	0.34 459	0.34 312	0.47 227

Prome-Stereo	2.57 366	0.60 145	20.29 531	1.01 307	0.62 190	4.40 576	1.80 596	3.22 302	1.74 201	2.18 440	3.43 626	1.71 347	3.45 612	2.24 342	1.19 274	0.32 289	0.20 68	0.27 215	0.25 270	0.37 357	2.15 521

LiteMatch	0.73 24	1.20 439	0.97 5	0.85 164	0.41 60	1.59 90	0.67 212	1.12 9	0.94 27	0.66 66	0.44 17	0.56 77	1.36 366	0.83 14	1.21 277	0.30 240	0.16 5	0.29 282	0.23 225	0.30 221	0.49 249

Lsterematch	1.80 193	1.20 439	15.58 302	0.85 164	0.41 60	1.67 101	0.67 212	2.23 140	2.43 331	1.61 291	2.01 469	1.35 297	1.36 366	1.69 241	1.21 277	0.30 240	0.16 5	0.29 282	0.23 225	0.30 221	0.49 249

IGEV-FE	2.66 395	0.75 258	21.55 660	1.50 543	0.89 328	2.21 146	0.90 406	3.52 342	1.83 215	2.17 436	1.58 316	4.06 601	1.59 433	1.73 258	1.21 277	0.32 289	0.33 327	0.28 255	0.30 403	0.44 449	6.08 599

GMStereo_Zeroshot	1.51 172	1.27 452	4.75 169	1.54 554	0.72 240	3.33 306	0.54 130	2.67 230	1.74 201	2.34 503	1.57 309	2.40 451	0.96 236	2.51 362	1.21 277	0.48 515	0.23 160	0.41 507	0.24 251	0.82 602	0.40 155

IGEV_Zeroshot_test	2.66 395	0.75 258	21.55 660	1.50 543	0.89 328	2.21 146	0.90 406	3.52 342	1.83 215	2.17 436	1.57 309	4.09 603	1.60 435	1.73 258	1.21 277	0.32 289	0.33 327	0.28 255	0.30 403	0.44 449	6.09 600

rvit_0105_5	1.72 189	1.26 448	13.05 253	0.92 235	0.56 147	1.92 120	0.90 406	3.07 286	3.04 449	0.98 196	1.24 202	1.19 276	0.93 228	1.55 218	1.22 282	0.43 468	0.43 420	0.37 472	0.36 484	0.43 435	0.51 263

model_zeroshot	2.43 323	0.72 230	19.99 484	1.24 425	1.23 460	3.70 394	0.63 189	3.76 390	1.61 165	2.79 580	1.41 264	2.24 431	0.82 190	2.87 395	1.22 282	0.33 316	0.52 481	0.30 312	0.25 270	0.28 176	2.59 536

DeepStereo_RVC	2.42 322	0.70 215	18.41 379	0.79 125	0.43 69	4.50 595	0.70 242	2.51 188	3.51 551	2.02 385	1.79 385	1.54 324	6.35 652	1.93 299	1.22 282	0.47 506	0.22 125	0.29 282	0.29 382	0.35 332	0.40 155

rvit_0105_3	1.97 203	1.34 467	16.03 314	0.98 290	0.59 167	2.37 169	1.08 489	3.30 313	3.01 432	1.21 235	1.47 276	1.24 286	1.04 269	1.82 283	1.23 285	0.47 506	0.44 429	0.40 498	0.43 544	0.43 435	0.55 299

PCWNet_CMD	2.16 240	0.71 222	15.44 298	0.84 158	0.76 263	3.38 311	0.68 226	3.69 373	2.24 290	1.72 315	1.63 330	3.20 539	3.00 587	2.09 317	1.23 285	0.32 289	0.37 367	0.47 542	0.27 316	0.65 560	0.51 263

CFNet_ucs	2.32 293	0.75 258	17.05 344	0.90 215	0.81 286	3.86 432	0.68 226	4.31 571	2.68 367	2.13 420	2.04 474	3.30 546	1.24 343	2.63 376	1.23 285	0.37 399	0.46 443	0.56 593	0.30 403	0.67 566	0.53 284

UDGNet	2.34 300	1.71 513	20.28 526	1.42 518	0.62 190	4.39 573	0.67 212	1.82 84	2.28 302	1.40 262	1.21 196	0.99 235	1.00 248	2.23 340	1.23 285	1.14 640	0.35 349	1.30 658	0.98 641	1.11 632	0.62 344

iRaftStereo_RVC	1.70 188	1.18 428	3.88 155	0.99 297	0.46 83	3.83 421	0.41 73	2.41 168	1.60 158	1.69 309	1.76 371	1.81 374	0.83 191	1.58 222	1.23 285	0.31 267	4.86 650	0.29 282	0.26 292	0.33 289	4.33 584

PSi22	2.79 433	1.24 445	19.99 484	1.04 325	0.36 14	1.82 110	0.35 46	3.47 339	1.46 112	0.99 198	1.45 273	1.16 265	0.64 102	2.07 313	1.24 290	0.21 36	14.40 699	0.21 35	0.17 34	0.38 371	3.04 557

HiDET	0.76 30	0.42 14	1.03 13	0.67 40	0.40 55	2.63 200	0.28 18	1.62 57	0.94 27	0.64 58	0.46 24	0.52 57	0.49 49	1.19 108	1.24 290	0.19 11	0.19 45	0.18 2	0.16 17	0.19 7	1.77 502

DCRE	3.02 471	0.95 353	18.48 382	1.18 400	1.89 613	3.57 362	0.82 342	3.36 322	1.70 189	2.04 393	8.12 662	1.73 351	1.07 289	1.31 146	1.24 290	0.24 82	0.87 556	0.26 188	0.27 316	0.28 176	11.03 641

NF-Stereo	2.68 403	0.67 190	21.09 630	2.43 642	0.47 89	4.67 630	0.67 212	3.68 368	4.30 606	2.11 415	1.62 325	1.36 300	1.09 297	6.07 478	1.24 290	0.45 485	0.20 68	0.36 460	0.34 459	0.32 263	0.37 124

PSM-softLoss	2.62 379	0.65 178	21.11 633	2.46 646	0.49 104	4.68 638	0.68 226	2.61 223	4.23 597	2.14 422	1.47 276	1.42 311	0.99 243	6.04 476	1.24 290	0.47 506	0.23 160	0.37 472	0.39 513	0.33 289	0.34 83

KMStereo	2.62 379	0.65 178	21.11 633	2.46 646	0.49 104	4.68 638	0.68 226	2.61 223	4.23 597	2.14 422	1.47 276	1.42 311	0.99 243	6.04 476	1.24 290	0.47 506	0.23 160	0.37 472	0.39 513	0.33 289	0.34 83

Anonymous3	2.20 257	0.80 282	20.08 500	0.86 177	0.86 310	4.46 585	0.84 356	3.64 362	1.40 101	1.37 259	1.40 260	1.11 255	1.03 262	1.71 246	1.24 290	0.75 617	0.58 507	0.34 423	0.35 474	0.48 492	0.65 356

MSMDNet	2.16 240	0.71 222	15.36 296	0.86 177	0.75 257	3.41 319	0.69 239	3.70 376	2.25 293	1.73 319	1.64 335	3.21 540	2.95 579	2.09 317	1.24 290	0.32 289	0.37 367	0.45 533	0.27 316	0.63 548	0.50 257

IGEV_i1	3.13 491	0.68 200	18.95 400	1.64 579	1.19 447	3.11 260	0.86 372	3.73 387	2.12 266	1.81 336	1.81 395	2.48 468	1.36 366	3.41 412	1.25 298	0.39 425	0.76 539	0.53 580	0.59 599	0.36 350	15.50 668

OCTAStereo	2.67 400	0.67 190	21.08 625	2.43 642	0.47 89	4.67 630	0.67 212	3.68 368	4.31 609	2.11 415	1.62 325	1.36 300	1.09 297	6.02 475	1.25 298	0.45 485	0.20 68	0.36 460	0.34 459	0.32 263	0.37 124

GrayStereo	3.68 564	0.56 101	20.61 583	1.71 593	0.90 336	4.17 529	8.11 688	3.17 297	4.13 591	2.80 583	2.49 562	1.70 343	17.06 698	2.83 391	1.25 298	0.37 399	0.23 160	0.27 215	0.32 439	0.30 221	0.57 308

GMM-Stereo	2.52 340	0.56 101	20.57 576	0.92 235	0.83 293	4.18 532	1.88 600	2.51 188	2.40 324	2.48 535	2.30 536	1.69 339	1.84 502	2.93 398	1.25 298	0.32 289	0.19 45	0.33 402	0.49 569	0.37 357	2.40 530

CFNet_pseudo	2.03 219	0.74 245	12.75 248	0.87 185	0.74 247	3.91 447	0.65 200	4.04 460	1.93 234	1.93 350	1.79 385	3.25 543	1.61 441	2.51 362	1.25 298	0.32 289	0.37 367	0.53 580	0.28 343	0.64 553	0.50 257

ccs_rob	2.03 219	0.74 245	12.67 246	0.87 185	0.75 257	3.91 447	0.66 205	4.04 460	1.93 234	1.92 349	1.79 385	3.24 542	1.63 455	2.52 366	1.25 298	0.32 289	0.37 367	0.54 589	0.28 343	0.66 564	0.51 263

MM-Stereo_test2	2.80 435	0.63 162	20.19 510	1.75 600	0.52 123	2.77 210	0.71 247	1.80 80	1.72 197	0.99 198	0.98 134	0.84 186	0.79 174	1.45 192	1.26 304	0.27 146	0.62 515	0.25 139	0.23 225	0.31 237	17.86 687

RE-Stereo	2.67 400	0.67 190	21.08 625	2.43 642	0.47 89	4.67 630	0.67 212	3.68 368	4.30 606	2.11 415	1.62 325	1.36 300	1.09 297	6.01 472	1.26 304	0.45 485	0.20 68	0.36 460	0.34 459	0.32 263	0.37 124

TVStereo	2.67 400	0.67 190	21.08 625	2.43 642	0.47 89	4.67 630	0.67 212	3.68 368	4.30 606	2.11 415	1.62 325	1.36 300	1.09 297	6.01 472	1.26 304	0.45 485	0.20 68	0.36 460	0.34 459	0.32 263	0.37 124

DIP-Stereo	2.03 219	0.98 367	16.44 334	0.67 40	0.62 190	4.30 559	0.58 155	4.43 610	2.89 412	1.97 366	1.40 260	0.91 212	0.86 200	1.31 146	1.27 307	0.38 416	0.23 160	0.33 402	0.23 225	0.33 289	0.57 308
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FTStereo	3.74 568	0.60 145	20.43 547	0.99 297	0.66 212	4.34 563	11.24 691	2.63 226	1.95 237	2.58 549	5.03 649	1.90 388	13.77 687	3.70 422	1.28 308	0.41 441	0.24 196	0.31 340	0.33 448	0.32 263	2.08 518

LCMNet	0.85 57	0.42 14	1.02 12	0.62 10	0.39 50	3.11 260	0.29 22	1.60 51	0.87 12	0.62 42	0.61 44	0.52 57	0.53 61	1.03 64	1.29 309	0.18 7	0.19 45	0.19 9	0.16 17	0.20 23	3.14 559

R-Stereo Train	2.13 233	0.65 178	19.43 428	1.02 313	0.67 218	3.79 413	0.89 389	4.12 491	1.55 137	2.15 428	1.72 360	1.13 257	0.94 231	1.46 196	1.30 310	0.32 289	0.25 217	0.27 215	0.21 169	0.28 176	0.37 124

RAFT-Stereo	2.13 233	0.65 178	19.43 428	1.02 313	0.67 218	3.79 413	0.89 389	4.12 491	1.55 137	2.15 428	1.72 360	1.13 257	0.94 231	1.46 196	1.30 310	0.32 289	0.25 217	0.27 215	0.21 169	0.28 176	0.37 124
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	2.55 354	0.58 122	13.43 258	1.01 307	1.16 433	3.38 311	0.47 101	2.78 242	1.64 173	1.07 215	0.89 102	1.32 293	0.73 135	2.58 372	1.31 312	0.31 267	0.38 383	0.28 255	0.25 270	0.34 312	17.14 685

Selective-IGEV-i1	3.47 547	0.69 206	12.26 241	1.47 535	2.00 619	3.82 420	1.09 493	3.86 410	3.83 572	1.72 315	1.91 445	2.87 508	1.22 339	1.88 292	1.31 312	0.36 382	0.77 541	0.47 542	0.82 629	0.34 312	26.71 707

Selective-RAFT	1.34 152	0.58 122	2.21 106	1.01 307	0.49 104	4.19 540	0.51 114	3.39 324	3.62 561	1.15 228	1.40 260	1.45 317	1.40 381	2.09 317	1.31 312	0.43 468	0.40 400	0.25 139	0.26 292	0.29 198	0.38 134

riskmin	2.46 330	0.61 152	12.91 252	1.22 418	1.65 575	3.56 361	0.61 166	4.30 559	1.50 125	1.86 341	1.16 181	4.30 619	2.02 518	1.53 214	1.32 315	0.29 204	0.95 561	0.34 423	0.23 225	0.43 435	8.34 619

IPLGR_C	2.96 462	11.71 649	20.02 489	0.95 267	1.31 483	3.93 456	0.92 425	4.22 526	3.76 568	2.35 505	2.62 579	1.16 265	1.07 289	1.71 246	1.34 316	0.45 485	0.25 217	0.27 215	0.23 225	0.33 289	0.60 335

ManiGeoR	2.29 283	2.45 564	19.43 428	0.89 200	0.85 304	2.71 207	0.56 136	3.72 381	3.02 436	1.20 233	1.26 210	1.13 257	1.07 289	4.60 443	1.35 317	0.29 204	0.21 100	0.30 312	0.20 139	0.25 106	0.32 50

HLf10	2.29 283	2.45 564	19.43 428	0.89 200	0.85 304	2.71 207	0.56 136	3.72 381	3.02 436	1.20 233	1.26 210	1.13 257	1.07 289	4.60 443	1.35 317	0.29 204	0.21 100	0.30 312	0.20 139	0.25 106	0.32 50

MIM_Stereo	2.71 412	1.26 448	20.92 612	1.34 480	5.57 680	3.10 256	0.59 157	3.25 307	2.51 345	1.64 296	1.61 321	1.82 376	1.29 353	2.07 313	1.35 317	0.25 104	0.31 309	0.28 255	0.26 292	0.29 198	4.43 587

test_5	2.45 328	1.43 477	19.72 456	1.20 407	1.39 504	3.88 438	1.25 528	4.03 455	1.98 242	1.74 322	1.82 399	1.86 382	1.78 488	3.57 418	1.35 317	0.33 316	0.21 100	0.35 442	0.33 448	0.34 312	0.43 183

test-3	2.19 249	0.59 137	18.63 386	1.13 373	0.75 257	2.07 137	0.89 389	4.37 594	1.53 132	2.25 464	1.20 191	2.05 419	0.79 174	2.68 380	1.35 317	0.29 204	0.95 561	0.28 255	0.27 316	0.27 155	1.47 481

ACRE	2.75 423	7.69 624	19.93 475	0.93 245	1.30 478	3.94 461	0.90 406	4.23 533	3.66 563	2.33 501	2.61 578	1.17 268	1.04 269	1.80 275	1.35 317	0.46 497	0.25 217	0.27 215	0.23 225	0.32 263	0.60 335

test_3	2.17 243	0.58 122	18.64 387	1.11 358	0.78 271	2.15 144	0.85 364	4.42 608	1.47 116	2.00 374	1.20 191	2.02 413	0.79 174	2.70 384	1.35 317	0.29 204	1.04 569	0.29 282	0.29 382	0.31 237	1.07 446

PFNet+	2.46 330	0.64 169	21.10 632	0.98 290	0.48 95	4.63 623	0.83 346	2.47 184	3.48 548	2.14 422	1.67 344	1.34 295	1.03 262	4.66 445	1.35 317	0.49 522	0.33 327	0.38 486	0.39 513	0.33 289	0.49 249

NRIStereo	2.32 293	0.69 206	20.07 494	1.35 482	0.38 32	4.73 645	0.89 389	2.43 173	3.35 518	1.95 362	1.37 252	1.75 352	1.21 337	2.97 399	1.35 317	0.49 522	0.22 125	0.29 282	0.26 292	0.31 237	0.33 69

qqq1	2.35 302	0.73 236	8.34 203	1.41 509	0.61 180	2.04 130	0.72 252	4.30 559	4.43 612	2.41 524	2.40 548	1.94 396	1.52 418	10.99 615	1.36 326	0.35 356	0.84 552	0.30 312	0.25 270	0.31 237	1.75 498

fff1	2.35 302	0.73 236	8.34 203	1.41 509	0.61 180	2.04 130	0.72 252	4.30 559	4.43 612	2.41 524	2.40 548	1.94 396	1.52 418	10.99 615	1.36 326	0.35 356	0.84 552	0.30 312	0.25 270	0.31 237	1.75 498

EKT-Stereo	7.93 672	0.75 258	21.17 640	1.84 609	109.80 730	4.51 599	0.61 166	4.13 495	1.59 152	1.89 344	1.24 202	1.96 405	1.35 364	4.02 432	1.36 326	0.42 452	0.31 309	0.29 282	0.27 316	0.35 332	0.78 397

CASS	1.65 184	0.73 236	8.72 208	0.97 284	0.67 218	2.88 228	0.69 239	3.07 286	1.86 219	2.82 585	2.02 470	1.39 306	1.55 427	1.75 264	1.36 326	0.51 544	0.28 279	0.34 423	0.28 343	0.47 485	0.63 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	2.19 249	0.59 137	18.67 388	1.13 373	0.78 271	2.07 137	0.89 389	4.37 594	1.53 132	2.18 440	1.20 191	2.05 419	0.78 164	2.68 380	1.36 326	0.29 204	0.93 558	0.28 255	0.27 316	0.28 176	1.53 485

CIPLG	2.88 446	10.01 640	20.02 489	0.95 267	1.34 491	3.95 466	0.91 417	4.24 539	3.69 566	2.36 511	2.66 583	1.17 268	1.06 284	1.82 283	1.37 331	0.45 485	0.25 217	0.27 215	0.23 225	0.33 289	0.60 335

DCVSM-stereo	2.31 292	0.72 230	20.28 526	1.15 380	0.93 347	2.53 192	0.75 282	2.70 233	1.69 186	2.56 545	1.53 288	3.27 544	1.71 476	2.23 340	1.38 332	0.36 382	0.53 484	0.41 507	0.33 448	0.46 472	0.64 352

MyStereo06	2.74 420	1.07 393	21.19 643	1.06 336	1.08 404	4.26 553	0.86 372	3.72 381	1.80 212	2.25 464	1.77 378	4.28 617	4.12 624	1.85 288	1.38 332	0.25 104	2.43 622	0.34 423	0.27 316	0.46 472	0.48 240

CroCo-Stereo	1.07 109	1.18 428	3.66 146	0.91 223	0.60 175	0.49 3	0.49 104	4.07 468	1.91 230	0.84 140	1.29 228	1.00 238	0.75 150	1.32 151	1.38 332	0.26 132	0.21 100	0.24 97	0.20 139	0.37 357	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
Hybrid-DGEV-2	2.50 337	2.49 566	20.10 503	1.20 407	0.51 116	4.16 523	0.52 121	4.30 559	2.42 327	2.09 410	1.49 280	2.36 447	1.61 441	3.40 409	1.39 335	0.28 174	0.25 217	0.30 312	0.26 292	0.30 221	0.55 299

AIO-test2	3.07 481	12.11 651	20.58 579	1.49 538	1.34 491	3.22 278	0.73 261	4.07 468	1.56 141	1.72 315	2.20 514	0.90 209	0.74 144	3.75 424	1.39 335	3.67 678	0.26 247	0.35 442	0.44 548	0.41 414	0.44 192

Select-FE	2.58 367	1.05 390	18.42 380	1.09 350	1.24 465	3.70 394	0.61 166	3.97 438	2.27 301	2.61 556	1.83 412	5.04 645	3.16 596	2.02 308	1.40 337	0.35 356	0.56 496	0.31 340	0.48 564	0.35 332	1.14 451

AIO-test1	2.33 297	1.54 493	20.24 521	0.97 284	1.61 557	3.42 321	0.94 434	4.22 526	1.71 193	0.97 193	1.35 243	0.98 233	0.74 144	4.52 441	1.40 337	0.27 146	0.24 196	0.28 255	0.35 474	0.34 312	0.46 215

ICVP	2.19 249	0.72 230	19.18 413	1.03 319	0.88 325	4.22 546	0.94 434	3.44 332	1.69 186	1.68 305	1.76 371	1.35 297	1.19 334	1.80 275	1.40 337	0.58 573	0.37 367	0.34 423	0.30 403	0.41 414	0.59 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PFNet	2.75 423	0.69 206	19.96 481	2.25 633	0.80 279	4.63 623	0.90 406	2.60 222	3.85 576	2.39 519	2.71 589	1.82 376	1.41 386	7.53 518	1.41 340	0.36 382	0.21 100	0.36 460	0.27 316	0.32 263	0.46 215

AE-Stereo	2.91 452	0.63 162	17.05 344	1.15 380	0.63 195	4.39 573	0.70 242	4.02 452	2.12 266	1.24 243	2.04 474	1.01 239	0.91 222	1.67 233	1.42 341	0.30 240	1.14 577	0.28 255	0.28 343	0.27 155	16.93 684

OMP-Stereo	2.94 459	1.26 448	20.07 494	2.73 654	0.67 218	4.58 615	1.46 563	4.33 582	2.21 286	3.14 614	2.68 586	3.22 541	1.38 374	7.65 522	1.42 341	0.46 497	0.21 100	0.33 402	0.26 292	0.34 312	0.31 44

IPLGR	2.61 376	0.73 236	20.72 597	0.87 185	0.54 132	4.58 615	0.52 121	4.32 579	2.79 389	1.91 346	1.54 299	1.72 348	1.71 476	6.94 506	1.43 343	0.31 267	0.21 100	0.27 215	0.24 251	0.34 312	0.48 240

GANet-ADL	2.25 268	0.80 282	20.17 508	1.28 450	0.69 234	3.83 421	0.75 282	3.63 360	1.83 215	1.68 305	2.04 474	2.09 423	1.10 305	1.63 229	1.43 343	0.42 452	0.33 327	0.26 188	0.23 225	0.43 435	0.41 164

CRE-IMP	2.28 280	0.68 200	19.67 451	0.85 164	0.39 50	4.54 604	0.80 327	2.63 226	4.84 641	1.96 364	1.51 285	1.86 382	0.96 236	1.52 210	1.43 343	0.47 506	0.21 100	0.31 340	0.26 292	0.41 414	0.35 97

FENet	2.30 290	0.61 152	20.21 516	1.43 525	0.68 226	4.04 488	0.60 162	4.01 447	2.26 296	2.03 390	1.13 173	2.42 459	1.42 389	1.72 252	1.43 343	0.36 382	0.24 196	0.33 402	0.27 316	0.29 198	0.51 263

UGAM	2.78 431	0.78 276	19.69 453	0.93 245	0.73 241	3.27 289	1.02 472	2.88 262	3.06 455	1.40 262	2.76 593	3.51 571	1.28 349	10.74 603	1.44 347	0.30 240	0.30 300	0.40 498	0.33 448	0.37 357	0.49 249

raft_robust	3.17 502	2.15 552	20.28 526	1.06 336	0.55 140	3.86 432	0.46 98	4.42 608	2.77 385	1.70 312	1.37 252	7.48 671	6.35 652	6.81 501	1.44 347	0.31 267	0.74 538	0.30 312	0.37 494	0.32 263	0.57 308

BSDual-CNN	1.61 177	0.64 169	3.82 151	0.94 255	0.86 310	4.18 532	1.14 507	4.49 618	2.29 306	2.96 600	1.82 399	2.58 479	1.30 356	1.79 268	1.44 347	0.39 425	0.25 217	0.31 340	0.28 343	0.38 371	0.41 164

psmg	1.63 180	0.64 169	3.82 151	0.96 276	0.86 310	4.35 564	1.41 556	4.11 486	2.29 306	2.68 565	2.09 490	2.58 479	1.30 356	1.79 268	1.44 347	0.39 425	0.29 290	0.33 402	0.34 459	0.38 371	0.44 192

11t1	2.82 437	0.72 230	17.81 369	1.60 567	0.93 347	2.27 156	0.62 181	3.76 390	4.47 617	1.72 315	1.33 239	1.05 244	1.34 363	1.84 287	1.45 351	0.29 204	5.57 655	0.29 282	0.26 292	0.32 263	8.80 624

ARAFT	3.24 517	13.49 660	19.88 471	0.93 245	0.49 104	4.16 523	1.40 554	4.37 594	3.21 475	2.40 523	1.91 445	1.70 343	1.04 269	6.43 488	1.45 351	0.37 399	0.19 45	0.37 472	0.35 474	0.37 357	0.35 97

WQFJX1	2.25 268	0.58 122	1.58 73	0.62 10	1.78 600	3.06 252	0.66 205	12.27 692	15.31 694	0.86 146	1.12 171	0.91 212	0.96 236	1.92 296	1.46 353	0.27 146	0.26 247	0.29 282	0.21 169	0.37 357	0.42 173

raftrobust	2.05 223	1.45 480	13.44 259	1.29 456	5.81 681	3.59 366	0.67 212	2.80 245	1.50 125	2.21 457	1.41 264	1.17 268	1.22 339	1.37 171	1.46 353	0.29 204	0.33 327	0.22 48	0.20 139	0.27 155	0.36 121

RAFT-345	2.55 354	0.60 145	19.89 472	1.22 418	0.49 104	4.43 581	0.77 299	1.68 64	3.54 554	2.09 410	3.10 610	1.95 400	1.30 356	6.65 493	1.47 355	0.41 441	0.23 160	0.32 364	0.26 292	0.29 198	0.28 23

PAM_32	3.04 477	0.69 206	20.55 568	1.17 395	1.01 373	8.89 681	0.76 296	3.71 379	3.43 536	2.12 419	2.65 581	5.44 654	3.73 617	2.35 351	1.48 356	0.27 146	0.33 327	0.28 255	0.29 382	0.39 388	1.27 464

rvit_105_1	2.17 243	1.36 469	16.82 338	1.09 350	0.68 226	2.78 213	1.26 529	3.55 346	2.90 414	1.40 262	1.57 309	1.29 291	1.14 319	2.91 396	1.49 357	0.55 565	0.47 456	0.45 533	0.61 606	0.45 459	0.63 347

TRStereo	2.86 442	2.12 549	19.98 483	1.68 586	1.18 440	4.35 564	1.05 484	5.07 654	3.48 548	1.56 284	1.39 257	1.75 352	0.85 197	2.01 307	1.50 358	0.43 468	0.34 339	0.33 402	0.36 484	0.36 350	7.50 608

TestStereo_HL2	2.32 293	1.53 492	19.30 422	0.87 185	0.81 286	2.43 176	0.62 181	3.27 310	2.70 371	1.24 243	1.17 184	1.07 248	1.05 279	7.22 508	1.51 359	0.28 174	0.21 100	0.26 188	0.19 93	0.24 90	0.33 69

RT-IGEV	3.03 474	0.66 186	15.80 307	1.63 574	0.95 355	2.42 173	1.38 550	4.57 631	5.38 656	2.88 589	3.18 616	4.44 624	4.91 635	2.76 386	1.51 359	0.37 399	0.49 466	0.32 364	0.33 448	0.34 312	6.32 603

MM-Stereo_test1	2.52 340	0.64 169	20.07 494	1.83 607	0.52 123	1.86 113	0.77 299	3.11 290	3.40 531	1.77 327	1.12 171	0.87 199	0.97 239	1.54 216	1.51 359	0.27 146	2.44 624	0.27 215	0.24 251	0.37 357	6.91 607

test_4	1.98 205	0.68 200	15.65 304	0.91 223	0.48 95	4.11 507	1.09 493	2.41 168	1.50 125	1.55 283	2.31 537	1.87 385	0.79 174	2.86 394	1.51 359	0.34 340	0.19 45	0.29 282	0.29 382	0.30 221	0.40 155

IIG-Stereo	2.89 448	0.98 367	19.80 460	2.78 656	0.67 218	4.62 621	0.74 271	4.29 557	2.26 296	2.62 559	3.10 610	3.33 550	1.60 435	7.64 521	1.51 359	0.42 452	0.21 100	0.32 364	0.25 270	0.33 289	0.28 23

HBP-ISP	3.78 571	9.10 632	20.83 605	1.72 594	1.14 423	4.54 604	2.82 643	4.61 639	3.03 444	4.13 648	1.98 462	1.88 386	3.31 602	11.06 619	1.52 364	0.74 615	0.57 498	0.67 622	0.62 609	0.65 560	0.64 352

LL-Strereo2	2.36 305	1.81 526	19.35 425	1.04 325	1.03 381	3.73 401	1.35 544	2.70 233	2.04 251	1.76 325	1.44 270	1.82 376	0.73 135	1.48 201	1.53 365	0.33 316	0.30 300	0.55 590	0.35 474	0.30 221	3.51 573

Sa-1000	2.54 349	1.47 483	20.36 540	1.16 388	0.55 140	4.07 497	1.39 553	4.49 618	3.01 432	2.06 398	2.79 594	1.84 379	1.43 393	2.68 380	1.53 365	0.31 267	0.26 247	0.36 460	0.33 448	0.37 357	0.46 215

raft+_RVC	3.46 546	2.57 571	19.51 436	1.49 538	17.54 702	3.63 377	0.76 296	3.24 304	1.53 132	1.35 255	1.67 344	1.03 240	1.10 305	1.98 305	1.53 365	0.25 104	7.10 662	0.25 139	0.24 251	0.28 176	2.18 524

GCAP-Stereo	2.59 368	1.07 393	20.48 560	0.91 223	4.13 672	3.67 386	0.51 114	2.27 148	1.76 206	1.18 231	1.15 179	1.18 271	0.84 194	1.36 165	1.54 368	0.27 146	8.46 669	0.27 215	0.19 93	0.29 198	0.30 38

CRFU-Net	2.56 362	0.89 319	10.77 224	2.53 649	1.09 408	3.91 447	1.40 554	3.87 414	1.92 232	2.25 464	1.80 390	3.32 549	7.85 669	5.53 461	1.54 368	0.58 573	0.36 359	0.31 340	0.28 343	0.39 388	0.56 303

pcwnet_v2	2.73 419	0.70 215	22.43 683	1.11 358	1.02 376	3.58 365	0.80 327	4.31 571	3.42 535	2.39 519	2.28 530	2.99 519	1.68 468	3.31 407	1.54 368	0.44 476	0.51 478	0.41 507	0.34 459	0.62 542	0.74 386

Hybrid-DGEV-03	2.35 302	1.15 421	20.06 493	1.06 336	0.52 123	3.99 476	0.96 450	3.34 318	1.68 182	2.16 432	3.31 622	1.37 304	1.07 289	1.40 180	1.55 371	0.28 174	0.22 125	0.32 364	0.24 251	0.30 221	1.97 510

WQFJX	2.20 257	0.58 122	1.52 62	0.62 10	1.84 607	2.88 228	0.75 282	11.62 687	14.71 690	0.84 140	1.21 196	0.89 206	1.09 297	1.75 264	1.55 371	0.31 267	0.25 217	0.25 139	0.22 206	0.32 263	0.74 386

PAM	3.02 471	0.69 206	20.70 594	1.20 407	1.15 425	8.88 680	1.28 531	4.06 465	1.91 230	2.32 498	2.42 557	5.75 658	2.75 570	2.47 359	1.55 371	0.28 174	0.35 349	0.27 215	0.30 403	0.41 414	1.65 495

Pruner-Stereo	2.33 297	0.70 215	20.66 589	2.05 628	0.48 95	4.73 645	0.78 307	2.55 205	2.70 371	2.47 533	1.57 309	1.48 320	1.03 262	1.71 246	1.55 371	0.48 515	0.21 100	0.34 423	0.30 403	0.31 237	0.42 173

quiztm	2.07 225	0.97 363	17.71 366	0.80 136	1.62 560	2.50 186	0.75 282	3.66 363	3.05 452	1.69 309	1.85 418	1.18 271	0.64 102	1.37 171	1.56 375	0.52 555	0.18 21	0.23 64	0.21 169	0.38 371	0.45 202

DCANet-4	2.06 224	0.58 122	15.30 294	0.86 177	0.44 75	4.16 523	0.57 142	4.31 571	3.28 493	2.31 487	1.82 399	1.04 242	1.54 425	1.69 241	1.56 375	0.35 356	0.24 196	0.24 97	0.19 93	0.25 106	0.57 308

anonymity	2.02 216	1.28 455	5.16 174	1.73 596	1.63 566	1.86 113	1.06 486	3.50 340	2.42 327	2.19 447	2.11 492	1.88 386	3.89 620	1.92 296	1.56 375	1.11 638	1.14 577	1.08 648	1.11 647	1.05 622	2.68 540

RAFT-RH_RVC	2.72 414	0.64 169	20.10 503	1.48 537	0.49 104	4.46 585	0.56 136	1.73 75	2.86 407	3.06 606	5.50 652	2.02 413	1.28 349	6.70 496	1.56 375	0.46 497	0.22 125	0.37 472	0.34 459	0.29 198	0.33 69

HLF11	2.18 248	1.48 484	18.92 397	0.93 245	0.83 293	2.08 139	0.57 142	3.45 336	2.68 367	1.51 279	1.32 235	0.99 235	1.00 248	4.75 447	1.57 379	0.30 240	0.22 125	0.24 97	0.19 93	0.24 90	0.32 50

fff	2.40 314	0.96 357	20.47 554	0.84 158	0.38 32	4.15 520	0.57 142	4.30 559	2.85 401	2.31 487	1.82 399	1.19 276	2.98 583	1.68 235	1.57 379	0.35 356	0.24 196	0.23 64	0.19 93	0.25 106	0.57 308

SA	2.55 354	1.54 493	20.70 594	1.12 368	0.48 95	4.26 553	1.33 540	4.45 614	3.28 493	1.68 305	1.96 458	1.69 339	2.25 543	2.60 374	1.57 379	0.30 240	0.29 290	0.37 472	0.38 503	0.36 350	0.47 227

csc	2.40 314	0.96 357	20.47 554	0.84 158	0.38 32	4.15 520	0.57 142	4.30 559	2.85 401	2.31 487	1.82 399	1.19 276	2.98 583	1.68 235	1.57 379	0.35 356	0.24 196	0.23 64	0.19 93	0.25 106	0.57 308

cscssc	2.40 314	0.96 357	20.47 554	0.84 158	0.38 32	4.15 520	0.57 142	4.30 559	2.85 401	2.31 487	1.82 399	1.19 276	2.98 583	1.68 235	1.57 379	0.35 356	0.24 196	0.23 64	0.19 93	0.25 106	0.57 308

SFCPSM	2.16 240	0.75 258	15.82 308	0.91 223	0.98 360	3.74 403	1.27 530	4.15 504	2.56 351	1.90 345	1.82 399	1.64 334	1.39 377	2.51 362	1.57 379	0.36 382	0.28 279	0.39 493	0.36 484	0.36 350	0.50 257

ADStereo(finetuned)	2.30 290	0.97 363	17.29 350	0.86 177	0.43 69	4.17 529	0.59 157	4.31 571	3.29 498	2.35 505	1.86 425	1.18 271	3.35 606	1.69 241	1.59 385	0.34 340	0.25 217	0.23 64	0.19 93	0.31 237	0.72 376

IPLG	2.56 362	1.11 409	19.89 472	0.95 267	0.79 274	4.60 619	0.56 136	4.31 571	2.10 259	1.94 356	2.00 468	1.34 295	1.37 372	6.59 492	1.59 385	0.32 289	0.21 100	0.27 215	0.23 225	0.32 263	0.63 347

TransformOpticalFlow	3.07 481	0.87 309	20.87 609	1.10 353	0.56 147	4.18 532	0.64 195	4.36 591	3.28 493	2.19 447	3.08 608	4.32 620	5.01 637	7.36 514	1.59 385	0.34 340	0.18 21	0.32 364	0.26 292	0.29 198	0.57 308

DCANet	2.37 309	0.98 367	20.47 554	0.86 177	0.43 69	4.18 532	0.59 157	4.31 571	3.29 498	2.35 505	1.86 425	1.18 271	1.63 455	1.69 241	1.59 385	0.34 340	0.25 217	0.24 97	0.19 93	0.31 237	0.73 381

PSMNet-RUCA	2.60 371	1.83 529	20.55 568	1.51 546	1.39 504	3.07 254	1.36 547	3.56 348	2.43 331	1.41 265	2.07 487	1.42 311	1.09 297	2.07 313	1.60 389	1.20 643	0.69 534	1.26 656	0.96 637	1.65 655	0.97 431

MIPNet	2.43 323	1.13 416	20.00 486	0.93 245	0.58 165	4.74 647	0.62 181	4.33 582	2.95 420	1.94 356	1.49 280	1.52 323	1.96 513	2.77 387	1.60 389	0.35 356	0.20 68	0.27 215	0.23 225	0.32 263	0.59 329

HCRNet	2.24 265	0.74 245	14.54 279	0.82 149	1.36 498	4.11 507	0.70 242	3.61 357	3.03 444	1.83 339	1.61 321	1.58 326	1.40 381	5.79 465	1.60 389	0.35 356	0.28 279	0.36 460	0.29 382	0.34 312	0.46 215

IRAFT_RVC	2.74 420	0.71 222	19.80 460	2.52 648	0.67 218	4.60 619	1.57 576	3.05 284	2.99 425	2.23 461	1.72 360	2.08 422	2.59 566	6.69 495	1.61 392	0.37 399	0.21 100	0.33 402	0.29 382	0.33 289	0.35 97

GES	2.26 272	0.79 280	19.68 452	1.12 368	0.59 167	4.30 559	1.01 467	3.90 419	1.59 152	1.78 328	1.78 382	1.28 289	1.75 482	1.80 275	1.61 392	0.42 452	0.29 290	0.33 402	0.31 422	0.45 459	0.50 257

WQFJA1	2.15 237	0.57 112	1.41 52	0.64 19	1.86 609	2.81 215	0.61 166	11.70 688	15.02 692	0.82 128	0.88 96	0.92 218	1.02 257	1.24 123	1.62 394	0.28 174	0.26 247	0.27 215	0.22 206	0.31 237	0.57 308

NLMM	2.15 237	0.57 112	1.41 52	0.64 19	1.86 609	2.81 215	0.61 166	11.71 689	15.01 691	0.82 128	0.88 96	0.92 218	1.02 257	1.23 120	1.62 394	0.28 174	0.26 247	0.27 215	0.22 206	0.31 237	0.57 308

DLNR-FE	29.89 712	56.07 728	50.63 716	183.98 733	105.34 727	3.44 327	0.28 18	29.60 712	1.59 152	1.03 209	1.25 206	0.93 225	0.64 102	3.83 425	1.62 394	40.96 726	1.67 599	0.26 188	0.23 225	99.33 730	15.08 661

DLNR_Zeroshot_test	29.83 711	55.48 726	50.99 717	183.84 732	114.74 731	3.44 327	0.28 18	29.52 711	1.59 152	1.03 209	1.25 206	0.93 225	0.64 102	3.95 431	1.62 394	37.16 725	1.69 600	0.26 188	0.23 225	92.97 729	15.07 660

CSP-Net	1.99 210	1.70 512	4.84 170	1.22 418	1.02 376	3.42 321	1.30 535	3.66 363	2.11 264	2.07 404	1.93 455	2.40 451	1.48 407	8.56 536	1.62 394	0.51 544	0.41 407	0.27 215	0.27 316	0.44 449	0.54 295

AFF-stereo	2.54 349	3.44 588	20.84 607	1.30 461	0.48 95	3.94 461	0.48 103	3.30 313	3.40 531	1.94 356	2.21 518	2.10 425	1.51 414	2.36 352	1.62 394	0.23 71	0.21 100	0.25 139	0.25 270	0.33 289	0.53 284

MM-Stereo_test3	2.20 257	0.95 353	19.62 442	1.94 618	1.18 440	1.95 122	0.83 346	3.56 348	3.91 580	1.33 253	1.86 425	1.10 252	0.68 124	1.48 201	1.63 400	0.29 204	0.35 349	0.27 215	0.22 206	0.37 357	0.56 303

fast-iter	2.19 249	1.11 409	19.93 475	1.14 377	0.69 234	2.98 246	0.45 92	2.58 215	1.87 223	2.18 440	1.65 339	2.41 455	1.83 499	1.72 252	1.63 400	0.30 240	0.17 12	0.28 255	0.31 422	0.27 155	0.32 50

CoSv	2.19 249	1.11 409	19.93 475	1.14 377	0.69 234	2.98 246	0.45 92	2.58 215	1.87 223	2.18 440	1.65 339	2.41 455	1.83 499	1.72 252	1.63 400	0.30 240	0.17 12	0.28 255	0.31 422	0.27 155	0.32 50

MIF-Stereo (partial)	1.93 199	0.69 206	21.14 635	0.74 85	1.02 376	1.07 27	0.49 104	2.75 239	1.78 210	0.82 128	1.22 198	0.80 178	0.90 220	1.68 235	1.63 400	0.38 416	0.24 196	0.33 402	0.26 292	0.41 414	0.32 50

STrans-v2	3.11 486	0.95 353	20.80 603	0.86 177	0.64 199	3.90 442	1.01 467	4.30 559	3.61 559	2.28 475	3.65 629	4.11 606	5.17 640	7.32 511	1.63 400	0.34 340	0.18 21	0.29 282	0.26 292	0.30 221	0.65 356

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 335	1.68 509	20.50 562	1.11 358	1.32 487	4.13 512	0.42 78	3.23 303	3.30 502	2.05 397	2.40 548	1.61 329	1.11 309	1.49 203	1.63 400	0.22 58	0.22 125	0.26 188	0.24 251	0.31 237	2.47 534

Selective-IGEV-i16pc	2.90 451	0.81 285	20.75 599	1.30 461	0.56 147	4.36 566	2.74 639	4.38 598	2.73 376	1.59 289	1.88 433	2.38 449	1.32 360	8.79 540	1.64 406	0.66 592	0.46 443	0.33 402	0.38 503	0.44 449	0.53 284

NLMM1	2.24 265	0.63 162	1.52 62	0.64 19	1.85 608	3.30 301	0.61 166	11.95 690	15.11 693	0.89 170	1.00 138	0.84 186	0.89 216	1.85 288	1.64 406	0.28 174	0.28 279	0.27 215	0.24 251	0.32 263	0.59 329

H2IRNET	2.19 249	0.83 296	19.13 409	1.25 440	0.61 180	4.48 592	0.44 89	2.94 267	1.86 219	1.08 216	2.29 532	1.67 335	1.40 381	2.18 333	1.64 406	0.41 441	0.21 100	0.33 402	0.37 494	0.38 371	0.39 148

rafts_anoy	2.76 426	1.68 509	20.42 546	1.42 518	3.90 667	3.03 251	0.61 166	3.24 304	1.66 179	1.42 268	1.26 210	1.19 276	1.11 309	2.13 325	1.64 406	0.33 316	8.77 675	0.32 364	0.32 439	0.32 263	0.38 134

RALCasStereoNet	3.17 502	1.87 534	20.86 608	1.17 395	1.63 566	3.10 256	0.70 242	3.21 300	2.19 281	1.39 260	1.73 366	1.18 271	0.91 222	2.46 356	1.64 406	0.31 267	8.75 674	0.25 139	0.22 206	0.31 237	9.45 628

AdaStereo	2.22 261	0.90 325	16.41 332	1.33 478	0.83 293	3.21 275	1.12 502	4.25 550	2.91 417	2.06 398	1.76 371	2.47 466	1.17 329	1.93 299	1.65 411	0.50 536	0.26 247	0.43 522	0.29 382	0.46 472	0.39 148
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.
CoDeX	2.47 333	0.91 328	13.65 261	1.03 319	1.17 437	3.28 293	1.30 535	4.17 510	2.99 425	1.78 328	1.85 418	2.04 416	1.46 401	9.99 576	1.66 412	0.38 416	0.28 279	0.32 364	0.28 343	0.34 312	0.57 308

anonymousa	3.14 494	0.83 296	19.20 415	1.62 571	9.63 686	2.06 136	0.78 307	2.93 265	2.20 284	1.95 362	2.17 504	3.41 557	1.81 494	1.33 152	1.67 413	0.29 204	8.64 673	0.34 423	0.37 494	0.32 263	1.33 467

ASMatch	2.65 389	0.68 200	20.65 588	1.60 567	0.71 238	4.40 576	0.77 299	2.02 112	1.65 176	1.71 314	3.89 635	1.93 394	3.75 618	5.45 458	1.67 413	0.33 316	0.24 196	0.34 423	0.28 343	0.34 312	0.57 308

1test111	3.86 577	0.94 348	19.66 444	1.87 610	0.42 62	4.47 588	0.73 261	4.07 468	4.63 625	1.21 235	1.89 436	0.73 155	1.62 451	5.19 452	1.68 415	0.31 267	18.77 703	0.32 364	0.21 169	0.35 332	8.09 612

qqq	2.96 462	0.88 314	15.54 301	1.27 448	0.74 247	2.29 160	0.90 406	4.07 468	4.63 625	1.63 295	1.32 235	1.78 368	1.36 366	5.19 452	1.68 415	0.29 204	6.43 659	0.33 402	0.36 484	0.35 332	8.09 612

UCFNet_RVC	2.53 345	1.29 458	20.56 572	1.42 518	1.40 510	4.01 481	1.04 482	2.79 243	1.67 181	2.27 473	1.88 433	2.94 516	1.50 412	3.48 413	1.68 415	0.37 399	0.29 290	0.52 573	0.41 533	0.55 514	0.51 263

Occ-G	2.25 268	0.74 245	13.22 255	0.90 215	0.89 328	1.52 85	0.78 307	1.82 84	2.87 409	1.65 299	0.89 102	2.18 427	0.89 216	1.04 69	1.69 418	0.28 174	0.27 267	0.26 188	0.19 93	0.25 106	12.70 646

dd	2.27 275	3.06 580	20.18 509	0.96 276	0.51 116	4.24 552	0.74 271	1.94 98	2.43 331	1.48 277	1.28 223	1.19 276	1.05 279	1.82 283	1.69 418	0.63 588	0.34 339	0.35 442	0.33 448	0.61 537	0.57 308

NOSS_ROB	3.12 489	0.89 319	19.03 405	2.01 624	1.07 398	3.90 442	0.97 458	4.32 579	3.08 457	2.94 596	2.19 512	3.85 591	1.18 332	11.75 654	1.69 418	0.69 599	0.54 488	0.57 597	0.52 583	0.57 525	0.72 376

TestStereo1	2.56 362	1.41 475	20.56 572	1.63 574	0.74 247	4.13 512	1.34 541	3.93 429	3.38 525	1.61 291	2.56 571	1.43 314	2.13 531	2.55 370	1.70 421	0.32 289	0.22 125	0.34 423	0.26 292	0.40 394	0.53 284

SA-5K	2.56 362	1.41 475	20.56 572	1.63 574	0.74 247	4.13 512	1.34 541	3.93 429	3.38 525	1.61 291	2.56 571	1.43 314	2.13 531	2.55 370	1.70 421	0.32 289	0.22 125	0.34 423	0.26 292	0.40 394	0.53 284

CVANet_RVC	3.32 529	1.63 506	21.06 624	1.66 582	1.29 475	3.99 476	1.55 573	3.98 440	3.00 427	3.51 631	2.06 484	2.58 479	1.72 479	12.46 671	1.70 421	0.62 585	0.34 339	0.53 580	0.47 560	0.64 553	1.66 496

NLCSM	2.22 261	0.67 190	1.58 73	0.69 59	1.83 606	3.24 285	0.68 226	8.45 680	11.81 683	0.94 186	1.36 248	0.87 199	1.06 284	7.59 520	1.71 424	0.29 204	0.26 247	0.29 282	0.26 292	0.38 371	0.47 227

UGAM-zero	3.14 494	0.62 159	20.64 587	1.02 313	0.93 347	2.87 226	0.51 114	4.52 624	1.57 145	2.19 447	1.65 339	5.78 659	3.40 610	9.89 569	1.71 424	0.33 316	0.44 429	0.28 255	0.59 599	0.30 221	3.59 574

x	2.94 459	0.83 296	16.07 315	1.51 546	0.83 293	2.13 142	0.96 450	3.97 438	4.73 633	1.73 319	1.43 268	1.61 329	1.27 346	2.24 342	1.71 424	0.29 204	6.91 661	0.34 423	0.31 422	0.34 312	9.60 631

EAI-Stereo	4.89 629	0.69 206	7.74 198	0.99 297	1.63 566	4.68 638	51.52 722	5.79 669	3.37 522	3.64 635	7.24 657	1.10 252	0.95 233	2.51 362	1.71 424	0.33 316	0.31 309	0.28 255	2.04 681	0.28 176	0.92 424

NLSM1	1.93 199	0.60 145	1.67 85	0.75 97	1.88 612	3.09 255	0.62 181	8.71 682	12.22 684	0.83 135	1.26 210	0.73 155	0.86 200	1.72 252	1.72 428	0.27 146	0.25 217	0.29 282	0.25 270	0.31 237	0.48 240

mmm	2.70 408	0.80 282	8.26 201	1.50 543	1.18 440	2.44 177	0.85 364	4.08 477	4.59 623	2.31 487	1.95 457	1.51 322	1.55 427	2.33 350	1.72 428	0.31 267	7.71 666	0.45 533	0.42 539	0.40 394	9.56 630

STTStereo	2.62 379	1.28 455	19.16 411	1.52 551	1.55 540	3.84 424	0.89 389	3.75 389	2.59 358	2.23 461	1.59 319	2.48 468	1.58 430	5.11 450	1.72 428	0.38 416	0.41 407	0.47 542	0.54 588	0.53 507	0.75 389

NVstereo2D	2.79 433	1.13 416	13.75 262	1.37 493	1.47 527	3.57 362	1.38 550	4.17 510	3.77 570	2.04 393	1.72 360	3.05 524	1.75 482	10.84 606	1.72 428	0.62 585	0.48 463	0.56 593	0.54 588	0.79 598	1.02 440

test_sample1	2.29 283	0.72 230	5.74 180	1.51 546	0.86 310	2.35 164	0.64 195	4.07 468	3.45 543	2.01 383	1.51 285	1.70 343	1.71 476	9.53 557	1.73 432	0.31 267	0.97 565	0.31 340	0.31 422	0.33 289	6.12 601

GwcNet-ADL	2.51 338	0.75 258	21.41 655	0.98 290	0.73 241	4.58 615	0.95 441	4.46 616	2.61 359	2.06 398	1.80 390	2.54 473	1.24 343	1.98 305	1.73 432	0.41 441	0.46 443	0.24 97	0.27 316	0.41 414	0.55 299

test-1	1.81 196	0.72 230	9.51 215	1.02 313	1.57 549	3.85 429	0.60 162	4.07 468	1.51 129	1.94 356	1.81 395	2.04 416	0.91 222	1.39 177	1.73 432	0.27 146	0.93 558	0.31 340	0.25 270	0.29 198	1.37 469

ISRNet	1.98 205	0.94 348	10.75 223	1.30 461	1.35 496	2.84 220	0.69 239	3.80 400	2.07 256	2.14 422	2.11 492	2.89 510	1.41 386	2.52 366	1.74 435	0.49 522	0.50 474	0.56 593	0.47 560	0.51 503	0.59 329

iRaft-Stereo_20w	3.11 486	0.69 206	18.89 395	1.00 304	1.09 408	5.03 657	1.00 465	5.86 670	2.46 341	2.83 587	1.64 335	3.06 527	4.30 628	3.08 403	1.74 435	0.31 267	0.30 300	0.27 215	0.35 474	0.42 425	7.93 609

RAFT	2.36 305	1.62 504	18.03 371	1.75 600	0.54 132	1.91 117	0.91 417	3.24 304	3.65 562	1.64 296	1.73 366	3.45 560	1.58 430	1.82 283	1.74 435	0.42 452	1.06 570	0.40 498	0.32 439	0.44 449	1.03 442

DualNet (step1)	3.32 529	1.19 434	20.68 590	1.11 358	0.87 321	4.22 546	1.20 517	4.40 603	4.92 643	2.20 454	1.85 418	1.90 388	2.00 515	6.87 502	1.75 438	1.41 651	1.36 586	4.19 697	2.07 682	0.70 575	1.43 476

test_sample7	2.85 440	0.81 285	14.48 278	1.59 566	0.77 267	2.42 173	1.08 489	4.40 603	4.92 643	2.20 454	1.85 418	1.90 388	2.00 515	6.87 502	1.75 438	0.47 506	1.36 586	0.44 525	0.41 533	0.47 485	6.81 606

hknet	2.34 300	0.78 276	13.86 265	0.94 255	1.07 398	4.18 532	1.14 507	4.49 618	3.00 427	2.96 600	1.82 399	3.47 561	1.30 356	4.11 435	1.77 440	0.35 356	0.25 217	0.31 340	0.28 343	0.38 371	0.41 164

Anonymous_2	4.03 588	0.99 376	11.19 231	1.20 407	1.71 586	3.68 389	0.93 431	3.76 390	1.63 171	2.07 404	1.43 268	4.76 639	2.34 549	1.86 291	1.78 441	0.82 625	2.42 621	8.69 709	16.64 716	4.38 685	8.29 617

GEStereo_RVC	2.66 395	1.20 439	20.38 542	1.29 456	1.05 392	4.02 484	1.42 557	4.17 510	2.24 290	2.10 413	1.86 425	2.33 441	1.84 502	4.93 448	1.78 441	0.51 544	0.38 383	0.32 364	0.29 382	0.44 449	0.56 303

psm_up	3.04 477	1.30 461	18.97 403	1.31 466	1.51 532	3.86 432	1.22 524	4.26 551	2.31 310	2.72 570	1.83 412	2.43 461	1.68 468	12.86 675	1.78 441	0.43 468	0.41 407	0.41 507	0.34 459	0.46 472	0.67 362

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 426	1.48 484	19.72 456	1.62 571	2.00 619	3.95 466	0.86 372	3.92 424	2.51 345	2.56 545	1.69 352	2.83 505	1.61 441	5.65 462	1.78 441	0.48 515	0.36 359	0.38 486	0.42 539	0.56 521	0.77 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RALAANet	2.29 283	2.73 574	21.08 625	1.29 456	0.94 353	1.45 75	0.68 226	3.25 307	2.61 359	2.02 385	1.80 390	1.28 289	1.04 269	2.12 323	1.79 445	0.30 240	0.22 125	0.27 215	0.27 316	0.41 414	0.35 97

test_sample2	2.20 257	0.70 215	6.07 184	1.49 538	0.81 286	2.96 240	0.86 372	4.13 495	3.31 506	2.07 404	1.54 299	1.56 325	1.63 455	10.61 597	1.80 446	0.33 316	0.77 541	0.32 364	0.32 439	0.38 371	2.35 528

IER	2.09 228	0.91 328	14.11 270	0.97 284	1.15 425	3.17 270	0.89 389	3.59 353	2.39 321	2.15 428	1.98 462	2.27 434	2.11 526	2.39 354	1.80 446	0.35 356	0.24 196	0.36 460	0.30 403	0.34 312	0.42 173

HHNet	2.51 338	0.76 267	20.83 605	0.67 40	0.67 218	4.07 497	0.90 406	3.85 409	1.59 152	2.14 422	4.91 648	0.98 233	3.32 603	1.73 258	1.80 446	0.41 441	0.20 68	0.31 340	0.28 343	0.38 371	0.44 192

HSM	3.25 520	1.08 398	19.18 413	1.19 405	1.54 536	3.45 331	1.02 472	4.04 460	2.61 359	2.31 487	2.17 504	8.01 674	2.99 586	11.59 645	1.80 446	0.35 356	0.24 196	0.28 255	0.24 251	0.33 289	0.55 299

ToySt	2.53 345	0.89 319	19.20 415	1.12 368	0.95 355	3.47 334	1.13 504	3.72 381	2.25 293	1.36 256	1.71 358	2.22 430	1.59 433	2.14 328	1.81 450	0.28 174	0.64 518	0.30 312	0.33 448	0.43 435	5.14 593

DAS	2.52 340	0.76 267	7.72 196	1.16 388	1.64 570	2.96 240	2.10 617	4.14 500	3.31 506	4.16 649	2.51 566	2.56 477	1.81 494	11.54 643	1.83 451	0.44 476	0.23 160	0.39 493	0.25 270	0.42 425	0.45 202

SepStereo	2.36 305	0.76 267	7.72 196	1.16 388	1.64 570	2.96 240	2.10 617	4.14 500	3.31 506	4.16 649	2.51 566	2.56 477	1.81 494	8.34 532	1.83 451	0.44 476	0.23 160	0.39 493	0.25 270	0.42 425	0.45 202

xyz-stereo-finetune	1.14 129	0.88 314	1.93 96	0.63 16	0.37 26	3.48 340	0.79 317	2.86 257	1.95 237	1.02 205	1.26 210	0.91 212	0.78 164	2.53 368	1.84 453	0.30 240	0.24 196	0.26 188	0.24 251	0.31 237	0.30 38

test_sample3	2.65 389	0.75 258	15.69 305	1.42 518	0.85 304	3.14 268	0.73 261	4.28 555	3.21 475	2.28 475	1.79 385	1.78 368	1.46 401	11.11 625	1.84 453	0.36 382	0.46 443	0.34 423	0.36 484	0.40 394	0.76 392

DDVS	1.78 192	0.84 301	3.58 141	1.32 473	1.15 425	3.17 270	0.77 299	3.35 320	1.86 219	1.88 342	1.91 445	2.91 515	1.42 389	6.19 481	1.85 455	0.47 506	0.65 521	0.35 442	0.38 503	0.48 492	1.01 438

stereogan	3.26 522	1.26 448	18.01 370	1.38 497	1.66 578	3.76 406	1.64 585	4.06 465	3.86 577	3.23 619	2.70 588	5.02 644	2.85 574	9.88 568	1.85 455	0.71 603	0.51 478	0.69 625	0.48 564	0.86 606	0.85 412

xyz-stereo-finetune2	1.31 149	0.95 353	3.28 131	0.60 8	0.36 14	3.48 340	0.65 200	2.82 249	1.47 116	0.99 198	1.86 425	0.91 212	1.75 482	3.54 417	1.86 457	0.27 146	0.22 125	0.30 312	0.28 343	0.33 289	0.34 83

G2L-Stereo_test	2.89 448	2.06 543	20.60 581	1.68 586	1.18 440	3.55 358	1.01 467	3.66 363	2.33 312	2.59 550	1.68 347	3.14 535	1.48 407	9.19 549	1.86 457	0.30 240	0.21 100	0.23 64	0.23 225	0.28 176	0.57 308

test_sample4	2.68 403	0.76 267	15.85 309	1.45 528	0.83 293	3.10 256	0.72 252	4.31 571	3.37 522	2.39 519	1.90 444	1.72 348	1.47 406	11.13 627	1.86 457	0.36 382	0.47 456	0.35 442	0.37 494	0.42 425	0.85 412

GANetREF_RVC	3.45 543	5.10 606	19.89 472	1.58 563	0.80 279	4.13 512	1.82 598	4.24 539	3.33 516	1.91 346	1.76 371	2.46 465	1.83 499	13.17 680	1.87 460	0.83 626	0.57 498	0.79 637	0.77 623	1.21 640	0.91 422
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
test_sample5	2.68 403	0.76 267	14.56 280	1.40 505	0.83 293	3.11 260	0.74 271	4.33 582	4.48 618	2.29 481	2.04 474	1.67 335	1.45 396	11.18 628	1.88 461	0.37 399	0.47 456	0.37 472	0.39 513	0.43 435	0.78 397

DualNet	2.68 403	0.76 267	14.56 280	1.40 505	0.83 293	3.11 260	0.74 271	4.33 582	4.48 618	2.35 505	2.13 496	1.67 335	1.45 396	11.18 628	1.88 461	0.37 399	0.47 456	0.37 472	0.39 513	0.43 435	0.78 397

GANet-RSSM	2.96 462	1.27 452	21.17 640	1.73 596	1.23 460	4.22 546	0.91 417	3.39 324	2.02 250	1.97 366	1.74 369	2.53 471	2.06 520	10.91 613	1.88 461	0.37 399	0.35 349	0.32 364	0.29 382	0.42 425	0.46 215

DN-CSS_ROB	2.89 448	9.72 637	19.71 454	2.07 629	0.90 336	4.01 481	0.61 166	4.06 465	3.35 518	1.66 301	1.89 436	1.39 306	1.06 284	3.24 405	1.88 461	0.44 476	0.19 45	0.44 525	0.29 382	0.40 394	0.42 173

GCST	2.86 442	3.95 595	20.52 564	1.93 617	1.56 545	1.74 106	0.50 110	3.69 373	2.10 259	1.79 331	1.64 335	1.60 328	1.29 353	5.27 454	1.90 465	2.10 660	0.77 541	1.45 660	0.97 640	1.15 635	1.38 470

111	2.59 368	3.10 581	20.47 554	0.84 158	0.38 32	4.26 553	0.91 417	4.45 614	2.96 421	2.48 535	2.07 487	2.31 439	1.64 458	1.49 203	1.90 465	0.35 356	0.22 125	0.25 139	0.21 169	0.32 263	1.14 451

HSM-Net_RVC	3.02 471	0.65 178	19.48 434	0.94 255	0.90 336	3.71 397	1.20 517	5.61 668	2.87 409	3.24 620	2.49 562	2.53 471	1.61 441	11.39 635	1.90 465	0.37 399	0.27 267	0.27 215	0.24 251	0.31 237	0.39 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LL-Strereo	4.26 599	13.69 665	20.37 541	1.24 425	2.18 632	2.90 232	1.08 489	4.35 588	2.22 287	3.20 618	2.26 524	3.29 545	3.13 592	11.30 633	1.91 468	0.33 316	3.89 647	0.46 540	0.34 459	0.54 511	6.47 605

UPFNet	2.23 263	0.86 304	14.25 272	1.28 450	1.44 519	3.51 348	1.34 541	4.05 463	2.11 264	2.44 531	1.53 288	2.41 455	1.39 377	3.62 421	1.91 468	0.41 441	0.41 407	0.37 472	0.32 439	0.44 449	0.48 240

CC-Net-ROB	3.82 574	3.41 587	20.20 512	2.40 641	1.66 578	4.49 593	1.61 579	4.77 649	3.08 457	2.06 398	2.06 484	1.99 408	1.60 435	12.57 673	1.91 468	2.82 667	2.19 611	2.67 679	1.06 645	2.31 661	1.59 490

iResNet_ROB	2.72 414	10.38 642	14.41 276	1.46 530	0.99 365	3.74 403	0.66 205	4.01 447	2.84 400	2.04 393	2.05 481	1.98 407	1.38 374	4.73 446	1.91 468	0.35 356	0.20 68	0.28 255	0.19 93	0.33 289	0.41 164

AACVNet	2.77 428	1.64 507	19.22 417	1.57 561	0.86 310	3.28 293	0.74 271	3.31 316	1.66 179	2.06 398	1.82 399	2.47 466	1.40 381	10.95 614	1.92 472	0.41 441	0.35 349	0.38 486	0.33 448	0.46 472	0.61 339

ac_64	2.93 454	0.87 309	19.66 444	1.35 482	1.70 585	3.29 297	0.92 425	3.56 348	3.46 546	1.91 346	1.79 385	3.90 592	1.76 485	10.23 586	1.93 473	0.44 476	0.32 315	0.33 402	0.31 422	0.35 332	0.51 263

cf-r	2.93 454	2.19 553	20.59 580	1.49 538	1.35 496	4.18 532	0.92 425	3.73 387	3.12 463	2.16 432	1.82 399	3.40 556	1.44 394	8.22 529	1.93 473	0.34 340	0.31 309	0.33 402	0.30 403	0.38 371	0.45 202

PSMNet-RSSM	2.91 452	1.55 497	20.10 503	1.32 473	1.30 478	4.19 540	0.95 441	3.78 394	2.28 302	2.28 475	1.80 390	2.64 485	1.87 507	9.83 566	1.93 473	0.37 399	0.33 327	0.35 442	0.38 503	0.46 472	0.40 155

PS-NSSS	3.11 486	1.60 502	19.48 434	1.00 304	1.53 535	4.12 509	1.08 489	4.59 637	2.80 390	2.19 447	2.38 545	1.76 358	1.39 377	11.79 656	1.94 476	0.69 599	0.45 437	0.95 643	0.43 544	1.03 619	1.00 436

TestStereo_HL3	2.29 283	1.84 532	19.12 407	0.97 284	0.74 247	1.94 121	0.57 142	2.87 260	2.16 276	1.30 251	1.37 252	0.99 235	1.02 257	7.49 517	1.97 477	0.27 146	0.19 45	0.24 97	0.19 93	0.24 90	0.32 50

test_sample6	2.71 412	0.76 267	14.30 273	1.43 525	0.83 293	3.17 270	0.79 317	4.40 603	4.65 630	2.35 505	2.13 496	1.69 339	1.45 396	11.48 640	1.99 478	0.39 425	0.46 443	0.38 486	0.40 522	0.43 435	0.77 393

MyStereo05	2.55 354	1.07 393	19.87 470	1.06 336	1.08 404	4.26 553	0.86 372	4.10 483	3.01 432	2.19 447	1.26 210	2.30 438	1.64 458	2.13 325	1.99 478	0.25 104	2.43 622	0.34 423	0.27 316	0.46 472	0.48 240

gwcnet-sp	2.38 310	1.51 488	17.58 360	1.11 358	0.92 343	3.59 366	1.03 476	3.79 395	2.43 331	2.60 552	1.63 330	1.80 371	1.61 441	3.87 427	1.99 478	0.33 316	0.32 315	0.30 312	0.29 382	0.40 394	0.47 227

scenet	2.38 310	1.51 488	17.58 360	1.11 358	0.92 343	3.59 366	1.03 476	3.79 395	2.43 331	2.60 552	1.63 330	1.80 371	1.61 441	3.87 427	1.99 478	0.33 316	0.32 315	0.30 312	0.29 382	0.40 394	0.47 227

ssnet	2.38 310	1.51 488	17.58 360	1.11 358	0.92 343	3.59 366	1.03 476	3.79 395	2.43 331	2.60 552	1.63 330	1.80 371	1.61 441	3.87 427	1.99 478	0.33 316	0.32 315	0.30 312	0.29 382	0.40 394	0.47 227

ADLNet2	3.20 507	1.43 477	20.11 507	1.22 418	1.78 600	3.86 432	1.47 564	3.96 435	3.89 579	2.26 470	2.49 562	4.63 637	1.92 512	10.68 601	2.00 483	0.42 452	0.37 367	0.29 282	0.30 403	0.51 503	0.46 215

MyStereo04	2.54 349	1.18 428	18.82 394	1.04 325	1.21 456	3.96 472	0.95 441	4.02 452	3.01 432	2.06 398	1.27 220	2.33 441	1.66 465	2.06 311	2.01 484	0.26 132	3.49 644	0.34 423	0.27 316	0.43 435	0.49 249

StereoVision	2.36 305	1.15 421	20.38 542	1.07 343	1.79 602	2.58 196	0.61 166	3.14 293	2.34 315	1.33 253	3.46 627	1.85 381	0.88 210	2.12 323	2.01 484	0.46 497	0.36 359	0.37 472	0.36 484	0.50 498	0.41 164

G2L-Stereo	2.85 440	2.33 559	19.94 478	1.15 380	1.34 491	3.57 362	0.95 441	3.70 376	2.22 287	2.14 422	1.61 321	3.19 537	1.33 361	9.50 555	2.02 486	0.36 382	0.27 267	0.35 442	0.28 343	0.30 221	0.51 263

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 570	1.65 508	20.61 583	2.55 650	1.63 566	4.29 557	1.67 588	3.99 442	2.56 351	1.76 325	1.93 455	3.03 523	1.41 386	13.24 682	2.02 486	4.47 689	1.63 597	1.12 651	0.48 564	2.42 662	2.85 544

iRaft-Stereo_5w	2.47 333	1.37 470	13.85 263	0.87 185	0.99 365	3.22 278	0.84 356	3.72 381	2.12 266	1.57 286	2.49 562	2.20 429	2.22 540	9.12 546	2.03 488	0.48 515	0.27 267	0.35 442	0.29 382	0.48 492	0.94 428

FADNet-RVC-Resample	3.31 527	8.52 628	22.84 685	1.18 400	0.91 341	3.52 350	1.35 544	4.13 495	2.32 311	1.75 324	1.35 243	2.26 433	1.51 414	9.51 556	2.03 488	0.42 452	0.38 383	0.42 518	0.44 548	0.59 531	0.71 373

4D-IteraStereo	2.95 461	1.83 529	20.75 599	0.81 142	1.56 545	2.22 152	1.03 476	2.48 186	1.56 141	1.42 268	1.00 138	1.93 394	0.61 94	1.65 230	2.04 490	0.31 267	0.22 125	0.31 340	0.26 292	0.28 176	16.75 681

dad	2.65 389	3.40 586	19.45 433	1.05 330	0.65 204	4.21 544	0.84 356	2.10 124	2.77 385	2.32 498	1.72 360	1.72 348	1.27 346	3.86 426	2.04 490	1.06 636	0.40 400	2.04 667	0.49 569	0.78 593	0.83 406

FAT-Stereo	3.38 536	0.88 314	19.96 481	1.28 450	1.20 451	3.44 327	1.97 605	4.26 551	3.15 468	3.14 614	3.92 636	3.50 568	3.28 601	11.68 651	2.04 490	0.65 591	0.68 527	0.48 549	0.54 588	0.63 548	0.91 422

HGLStereo	2.74 420	1.03 385	20.80 603	1.24 425	1.55 540	3.62 376	0.94 434	3.83 406	2.09 257	2.18 440	2.20 514	3.11 532	2.12 528	5.65 462	2.07 493	0.50 536	0.34 339	0.32 364	0.30 403	0.42 425	0.50 257

ACV-stereo	2.96 462	1.09 401	20.34 538	1.37 493	1.05 392	4.65 626	1.09 493	2.82 249	1.68 182	1.48 277	1.32 235	5.40 652	4.22 626	7.83 525	2.08 494	0.46 497	0.52 481	0.33 402	0.30 403	0.45 459	0.71 373

Consistency-Raft	2.93 454	1.93 537	19.72 456	1.41 509	1.75 594	3.85 429	1.32 539	4.09 481	2.75 380	1.82 337	2.66 583	1.81 374	4.34 630	2.29 347	2.08 494	0.90 629	0.94 560	1.03 645	1.13 648	1.71 657	1.10 448

DeepPruner_ROB	2.61 376	1.97 540	19.32 423	1.03 319	1.20 451	4.38 569	0.90 406	3.44 332	1.77 208	2.61 556	1.54 299	2.77 500	1.27 346	5.05 449	2.08 494	0.52 555	0.40 400	0.37 472	0.35 474	0.52 506	0.62 344

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 439	1.17 424	20.72 597	1.15 380	2.05 624	3.61 372	0.49 104	4.63 640	2.10 259	1.41 265	1.66 343	6.02 663	2.40 552	2.79 389	2.09 497	0.30 240	0.51 478	0.31 340	0.96 637	0.59 531	1.93 509

iResNetv2_ROB	3.31 527	14.88 691	20.01 488	2.17 631	1.09 408	3.84 424	1.13 504	4.22 526	3.15 468	2.02 385	2.06 484	2.00 412	1.69 471	3.61 419	2.10 498	0.36 382	0.22 125	0.32 364	0.22 206	0.48 492	0.58 326

CFNet	3.04 477	6.89 618	16.27 327	1.36 487	1.24 465	4.09 502	0.72 252	4.15 504	3.00 427	1.69 309	1.88 433	2.27 434	1.45 396	11.41 636	2.12 499	0.36 382	0.29 290	0.43 522	0.36 484	0.48 492	0.38 134

ADLNet	3.23 515	1.19 434	21.03 619	1.36 487	1.61 557	3.69 391	1.23 525	4.05 463	3.41 533	2.72 570	2.29 532	4.00 598	1.77 487	11.21 630	2.15 500	0.42 452	0.43 420	0.36 460	0.35 474	0.47 485	0.82 404

TDLM	3.20 507	1.58 499	18.80 391	1.70 592	1.10 412	4.29 557	2.17 620	3.81 403	3.27 491	2.89 590	1.98 462	2.06 421	1.70 474	12.44 670	2.15 500	0.58 573	0.31 309	0.56 593	0.40 522	0.58 529	1.59 490

AASNet	2.65 389	3.20 582	20.19 510	1.38 497	1.49 528	3.84 424	1.06 486	3.92 424	3.28 493	2.07 404	2.28 530	1.95 400	1.28 349	2.19 334	2.17 502	0.42 452	0.33 327	0.45 533	0.30 403	0.59 531	0.52 274

CFNet-ft	2.87 444	1.80 523	20.20 512	1.10 353	1.54 536	4.09 502	0.89 389	2.97 276	1.88 225	1.93 350	1.70 354	3.50 568	1.60 435	9.35 552	2.17 502	0.35 356	0.32 315	0.61 608	0.38 503	0.55 514	0.45 202

CFNet_RVC	2.87 444	1.80 523	20.20 512	1.10 353	1.54 536	4.09 502	0.89 389	2.97 276	1.88 225	1.93 350	1.70 354	3.50 568	1.60 435	9.35 552	2.17 502	0.35 356	0.32 315	0.61 608	0.38 503	0.55 514	0.45 202

GwcNet-RSSM	3.13 491	5.08 605	19.86 468	1.28 450	1.20 451	4.12 509	1.11 500	3.89 417	2.80 390	2.13 420	1.81 395	3.11 532	1.46 401	10.33 592	2.19 505	0.36 382	0.34 339	0.35 442	0.31 422	0.45 459	0.43 183

delet	2.66 395	1.11 409	18.42 380	1.05 330	1.65 575	3.47 334	2.00 609	3.81 403	2.82 396	2.15 428	2.11 492	2.62 483	1.88 509	5.38 456	2.21 506	0.34 340	0.38 383	0.40 498	0.32 439	0.45 459	0.54 295

Wz-Net-LNSev	2.78 431	6.16 611	17.27 349	1.24 425	1.65 575	3.49 343	1.55 573	3.70 376	3.61 559	1.96 364	1.76 371	3.30 546	2.17 537	2.78 388	2.24 507	0.49 522	0.35 349	0.32 364	0.31 422	0.56 521	0.65 356

DMCA	2.02 216	1.07 393	11.33 233	1.17 395	0.96 358	3.92 454	0.89 389	3.80 400	3.11 461	2.89 590	1.58 316	2.35 445	1.17 329	1.79 268	2.25 508	0.42 452	0.29 290	0.42 518	0.27 316	0.38 371	0.43 183

LMCR-Stereo	2.53 345	2.30 557	18.81 392	1.64 579	0.86 310	3.88 438	1.14 507	4.33 582	1.63 171	2.27 473	2.35 541	1.13 257	2.41 554	2.63 376	2.26 509	1.06 636	0.24 196	0.29 282	0.25 270	0.62 542	0.42 173

acv_ft	2.45 328	0.97 363	19.57 439	1.15 380	2.01 621	2.97 244	0.96 450	3.88 415	2.85 401	2.34 503	1.91 445	3.07 528	1.65 464	1.52 210	2.26 509	0.33 316	0.27 267	0.30 312	0.27 316	0.42 425	0.35 97

CCAANet	2.70 408	1.07 393	19.34 424	1.15 380	1.04 388	2.73 209	0.87 381	4.00 444	1.86 219	1.46 276	1.67 344	2.39 450	1.37 372	10.72 602	2.26 509	0.39 425	0.30 300	0.36 460	0.31 422	0.34 312	0.35 97

G2L-ROB	2.75 423	1.93 537	19.94 478	1.25 440	1.05 392	3.84 424	0.93 431	3.45 336	2.56 351	2.29 481	1.47 276	2.64 485	1.20 336	8.34 532	2.28 512	0.29 204	0.20 68	0.24 97	0.23 225	0.29 198	0.52 274

MyStereo8	2.97 467	1.76 517	18.94 399	1.55 558	1.62 560	4.16 523	0.57 142	3.79 395	2.41 326	2.22 459	2.93 601	2.27 434	1.14 319	2.16 329	2.28 512	0.27 146	8.58 671	0.32 364	0.29 382	0.37 357	1.72 497

SACVNet	3.06 480	1.61 503	19.29 421	1.46 530	1.18 440	4.05 492	1.48 566	4.03 455	2.58 357	2.75 574	1.89 436	2.55 474	1.38 374	11.33 634	2.28 512	0.51 544	0.41 407	0.48 549	0.43 544	0.57 525	0.93 427

StereoDRNet-Refined	2.23 263	0.98 367	10.62 222	1.25 440	0.78 271	3.29 297	0.71 247	3.96 435	2.20 284	2.43 528	2.05 481	2.97 517	1.46 401	6.87 502	2.33 515	0.37 399	0.25 217	0.42 518	0.34 459	0.47 485	0.80 402
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-ADL	2.01 214	0.78 276	2.89 125	1.11 358	0.86 310	4.13 512	0.80 327	3.84 407	2.26 296	1.74 322	1.87 431	2.90 512	1.81 494	10.37 593	2.34 516	0.49 522	0.47 456	0.29 282	0.30 403	0.39 388	0.56 303

CBFPSM	2.24 265	2.06 543	12.12 238	1.13 373	1.05 392	2.85 221	1.23 525	3.37 323	2.05 253	1.82 337	1.33 239	4.55 631	4.00 622	2.38 353	2.35 517	0.27 146	0.38 383	0.32 364	0.28 343	0.39 388	0.89 419

MMNet	2.15 237	1.33 465	12.06 237	1.22 418	1.23 460	3.55 358	0.89 389	3.84 407	2.26 296	2.19 447	1.78 382	2.15 426	2.10 524	3.70 422	2.35 517	0.45 485	0.38 383	0.34 423	0.28 343	0.40 394	0.52 274

MFMNet_re	3.44 541	8.89 629	19.36 426	3.25 668	1.91 615	3.13 265	1.99 606	3.60 355	4.16 593	3.17 617	2.86 598	2.25 432	2.41 554	2.61 375	2.35 517	1.13 639	1.06 570	0.94 642	0.91 635	1.29 644	1.57 488

ACVNet	2.40 314	0.97 363	20.20 512	0.94 255	0.86 310	4.22 546	0.79 317	2.97 276	2.85 401	1.93 350	1.91 445	3.07 528	1.46 401	1.52 210	2.37 520	0.33 316	0.27 267	0.30 312	0.27 316	0.42 425	0.35 97

hitnet-ft	2.99 468	1.23 444	19.37 427	0.96 276	0.90 336	3.76 406	0.79 317	3.60 355	2.68 367	2.31 487	2.04 474	3.63 581	1.49 411	11.70 652	2.37 520	0.45 485	0.54 488	0.44 525	0.36 484	0.54 511	0.56 303

FADNet	3.20 507	11.55 648	16.16 319	1.24 425	0.95 355	3.30 301	0.87 381	4.00 444	2.73 376	1.42 268	1.35 243	2.51 470	2.04 519	9.95 574	2.39 522	0.44 476	0.46 443	0.40 498	0.44 548	1.13 634	0.61 339

Reg-Stereo(zero)	1.88 198	0.45 37	11.07 227	0.94 255	2.06 625	4.52 600	0.55 132	2.72 235	1.69 186	1.54 281	1.26 210	2.55 474	2.52 564	1.73 258	2.43 523	0.20 25	0.28 279	0.22 48	0.19 93	0.25 106	0.40 155

PDISCO_ROB	3.32 529	5.22 607	18.16 374	2.03 626	2.19 634	4.52 600	1.63 582	4.74 648	3.32 514	2.22 459	2.18 509	3.71 582	2.41 554	5.36 455	2.43 523	1.35 647	0.79 544	0.72 631	0.62 609	1.31 645	1.53 485

FADNet-RVC	3.23 515	12.51 653	17.02 343	1.17 395	0.81 286	3.52 350	1.09 493	4.16 506	2.74 379	1.44 273	1.29 228	1.86 382	1.76 485	9.82 565	2.46 525	0.39 425	0.38 383	0.40 498	0.41 533	0.68 572	0.59 329

PASM	3.22 512	2.89 576	15.38 297	2.00 622	1.57 549	2.77 210	1.96 604	3.62 358	2.75 380	2.95 599	2.26 524	3.10 531	2.24 541	11.87 657	2.46 525	0.97 633	1.06 570	0.87 640	1.02 642	1.20 639	1.41 474

TCMNet	3.13 491	1.71 513	19.53 437	1.49 538	2.11 628	3.84 424	1.07 488	4.12 491	3.03 444	2.64 561	2.29 532	2.43 461	1.74 481	10.10 582	2.47 527	0.56 569	0.45 437	0.61 608	0.50 577	0.87 608	1.04 444

fast-acv-ft	2.62 379	1.62 504	20.48 560	1.45 528	1.39 504	3.16 269	1.16 512	3.41 326	2.45 340	1.97 366	2.15 499	2.68 488	2.15 533	2.92 397	2.47 527	0.43 468	0.40 400	0.45 533	0.40 522	0.62 542	0.64 352

NCCL2	2.96 462	4.07 598	15.75 306	1.24 425	1.03 381	3.48 340	2.55 633	3.79 395	2.39 321	2.78 578	1.80 390	2.41 455	1.67 467	10.27 589	2.48 529	0.46 497	0.41 407	0.57 597	0.55 593	0.61 537	0.86 416

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 507	1.87 534	21.91 668	1.18 400	2.03 622	4.07 497	0.98 461	3.99 442	2.17 277	1.57 286	5.62 654	4.27 615	2.92 578	2.69 383	2.50 530	0.27 146	0.49 466	0.31 340	1.20 652	0.92 613	3.04 557

DFGA-Net	2.93 454	7.27 621	18.55 384	1.18 400	0.79 274	3.68 389	0.60 162	2.84 254	1.98 242	2.19 447	2.07 487	1.22 282	1.04 269	10.28 590	2.51 531	0.30 240	0.23 160	0.34 423	0.35 474	0.63 548	0.54 295

UNet	2.53 345	0.91 328	20.07 494	1.19 405	1.44 519	3.45 331	0.75 282	3.80 400	1.98 242	2.09 410	1.57 309	2.74 494	2.37 551	3.51 416	2.52 532	0.35 356	0.30 300	0.41 507	0.28 343	0.40 394	0.50 257

coex_refinement	3.01 470	1.69 511	20.28 526	1.31 466	1.15 425	3.21 275	0.86 372	3.94 432	2.43 331	2.51 540	1.92 452	3.49 563	1.68 468	11.06 619	2.54 533	0.38 416	0.26 247	0.27 215	0.31 422	0.41 414	0.58 326

YMNet	2.55 354	1.78 521	14.80 286	1.41 509	1.67 581	3.95 466	0.96 450	3.86 410	3.02 436	2.68 565	2.57 574	3.35 552	1.53 422	3.40 409	2.57 534	0.49 522	0.54 488	0.52 573	0.49 569	0.76 591	0.69 367

YMNet_1	2.55 354	1.78 521	14.80 286	1.41 509	1.67 581	3.95 466	0.96 450	3.86 410	3.02 436	2.68 565	2.57 574	3.35 552	1.53 422	3.40 409	2.57 534	0.49 522	0.54 488	0.52 573	0.49 569	0.76 591	0.69 367

Syn2CoEx	3.42 540	7.66 623	20.57 576	1.42 518	1.18 440	2.49 183	1.64 585	4.07 468	2.68 367	2.51 540	2.27 527	2.89 510	3.15 595	9.56 558	2.58 536	0.52 555	0.45 437	0.53 580	0.42 539	0.79 598	1.00 436

S-Stereo	3.51 551	0.96 357	22.00 674	1.38 497	1.50 530	3.55 358	2.49 631	4.27 554	3.00 427	2.38 517	3.94 637	3.73 583	1.84 502	11.89 658	2.59 537	0.64 589	0.71 536	0.49 562	0.81 627	0.68 572	1.31 465

DStereoRT	4.64 618	1.72 515	20.00 486	1.35 482	1.24 465	4.49 593	1.28 531	4.22 526	5.73 664	2.49 538	2.25 522	4.36 622	7.67 665	7.56 519	2.60 538	0.75 617	0.82 549	4.46 702	2.85 696	0.39 388	16.65 675

DDUNet	3.65 557	2.81 575	19.59 441	3.57 673	2.26 635	3.47 334	1.35 544	4.21 525	2.40 324	2.68 565	2.48 561	4.17 609	1.78 488	5.48 460	2.61 539	2.25 662	1.77 601	2.61 677	2.43 688	2.63 664	2.40 530

APVNet	3.24 517	1.59 501	21.72 664	1.36 487	1.52 534	3.93 456	1.12 502	3.58 351	2.80 390	2.32 498	2.02 470	3.05 524	1.96 513	11.77 655	2.61 539	0.44 476	0.46 443	0.65 620	0.47 560	0.73 582	0.73 381

FADNet_RVC	3.10 485	7.62 622	19.12 407	1.05 330	0.93 347	4.09 502	0.84 356	4.34 587	2.05 253	1.54 281	1.78 382	1.61 329	1.50 412	8.92 543	2.64 541	0.50 536	0.38 383	0.44 525	0.61 606	0.91 611	1.16 454

ITSA-stereo	2.11 231	0.85 302	7.84 199	1.24 425	0.68 226	4.06 496	0.91 417	4.30 559	2.57 354	1.94 356	1.77 378	1.61 329	2.12 528	6.12 479	2.79 542	0.42 452	0.38 383	0.40 498	0.41 533	0.51 503	1.26 463

iinet-f	2.44 326	1.82 528	14.97 290	1.21 414	1.11 415	3.78 411	1.10 499	4.19 519	2.90 414	2.10 413	1.76 371	2.99 519	2.97 581	2.84 392	2.79 542	0.38 416	0.38 383	0.28 255	0.28 343	0.50 498	0.47 227

edge stereo	3.45 543	1.08 398	22.14 676	1.31 466	1.36 498	2.68 203	1.54 571	4.13 495	3.27 491	2.94 596	3.27 621	4.34 621	2.48 559	11.60 647	2.79 542	0.62 585	0.64 518	0.79 637	0.56 595	0.70 575	0.82 404

RAFT + AFF	3.98 586	14.10 674	20.78 601	1.16 388	1.96 617	4.14 517	2.00 609	4.56 629	3.52 553	2.23 461	2.51 566	2.27 434	4.92 636	8.94 544	2.82 545	0.33 316	0.60 510	0.48 549	0.39 513	0.81 600	1.03 442

ETE_ROB	2.93 454	2.12 549	17.80 367	1.13 373	0.94 353	3.71 397	1.53 569	4.29 557	2.98 424	3.32 624	2.13 496	2.34 444	1.51 414	8.68 538	2.82 545	0.44 476	0.40 400	0.51 570	0.49 569	0.56 521	0.80 402

Selective-IGEV-i16pb	3.28 526	0.86 304	21.22 644	1.25 440	0.69 234	4.00 480	3.35 657	4.60 638	2.75 380	1.79 331	3.77 632	2.90 512	2.20 539	10.06 581	2.85 547	0.71 603	0.50 474	0.38 486	0.48 564	0.55 514	0.75 389

DMCA-RVC	2.72 414	3.31 584	20.08 500	1.27 448	1.13 421	2.49 183	0.85 364	3.43 330	1.85 218	3.04 604	1.58 316	1.99 408	1.51 414	6.42 487	2.86 548	0.39 425	0.31 309	0.44 525	0.37 494	0.47 485	0.65 356

RP	3.26 522	1.73 516	17.70 365	1.56 560	1.93 616	3.43 326	1.94 602	4.18 516	2.72 374	2.77 576	3.05 606	3.96 596	2.69 568	10.17 583	2.86 548	1.04 634	0.50 474	0.71 628	0.59 599	0.75 587	0.83 406

Nwc_Net	3.03 474	1.90 536	19.16 411	1.38 497	1.69 583	3.53 353	1.19 514	4.03 455	2.19 281	2.79 580	2.84 597	3.80 588	2.46 558	6.93 505	2.87 550	0.96 632	0.41 407	0.59 601	0.68 615	0.60 535	0.65 356

Wz-Net-MNSev	3.26 522	7.24 620	17.26 348	1.58 563	1.37 501	3.27 289	2.45 628	4.10 483	4.50 620	2.61 556	2.17 504	2.33 441	3.02 588	7.48 516	2.88 551	0.46 497	0.39 396	0.37 472	0.38 503	0.61 537	0.63 347

DRN-Test	3.17 502	1.30 461	19.66 444	1.41 509	1.60 555	3.61 372	1.47 564	4.18 516	2.83 397	3.48 630	1.92 452	2.58 479	2.50 562	10.81 605	2.90 552	0.49 522	0.49 466	0.44 525	0.42 539	0.57 525	0.78 397

psmorigin	6.62 660	1.45 480	87.38 732	1.55 558	0.97 359	2.86 223	1.42 557	3.30 313	2.12 266	3.74 638	2.45 558	5.15 648	2.59 566	10.55 596	2.91 553	0.55 565	0.68 527	0.48 549	0.53 585	0.73 582	1.02 440

RASNet	3.15 497	1.20 439	19.81 462	1.63 574	2.26 635	3.67 386	1.09 493	3.58 351	3.44 537	1.99 370	2.15 499	4.59 633	2.30 547	10.24 588	2.98 554	0.57 572	0.26 247	0.25 139	0.25 270	0.30 221	0.54 295

HITNet	2.49 335	2.91 577	19.23 418	1.54 554	0.57 160	3.47 334	0.79 317	4.16 506	2.93 418	2.18 440	1.65 339	1.68 338	1.45 396	2.17 331	2.99 555	0.28 174	0.20 68	0.41 507	0.27 316	0.45 459	0.52 274
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
DGSMNet	8.13 673	2.31 558	18.62 385	2.77 655	13.96 696	6.91 674	42.17 721	4.16 506	2.53 348	2.25 464	3.21 617	3.41 557	1.69 471	9.19 549	3.03 556	3.79 681	10.31 690	11.70 716	5.68 703	4.38 685	10.58 639

GwcNet	3.26 522	3.93 593	20.24 521	1.38 497	2.04 623	3.24 285	1.53 569	3.72 381	3.66 563	2.17 436	2.25 522	3.55 576	1.69 471	9.38 554	3.03 556	0.48 515	0.49 466	0.46 540	0.39 513	0.66 564	0.86 416

AF-Net	3.15 497	2.65 573	18.81 392	1.37 493	1.76 596	3.30 301	1.57 576	4.20 521	3.05 452	2.76 575	2.94 602	4.50 628	3.21 599	5.88 470	3.07 558	0.88 628	0.39 396	0.72 631	0.50 577	0.75 587	0.66 361

MLCV	2.52 340	1.77 519	18.20 376	1.17 395	0.63 195	3.60 370	0.53 126	3.88 415	2.35 318	2.82 585	2.24 520	1.99 408	1.42 389	4.59 442	3.09 559	0.39 425	0.22 125	0.33 402	0.22 206	0.35 332	0.52 274

SMFormer	2.40 314	0.73 236	8.34 203	1.41 509	0.61 180	2.04 130	0.72 252	4.30 559	4.43 612	2.41 524	2.40 548	1.94 396	1.52 418	10.99 615	3.10 560	0.35 356	0.84 552	0.36 460	0.33 448	0.40 394	0.77 393

tta	2.44 326	0.73 236	8.34 203	1.41 509	0.61 180	2.04 130	0.72 252	4.30 559	4.43 612	2.41 524	2.40 548	1.94 396	1.52 418	10.99 615	3.10 560	0.35 356	0.84 552	0.36 460	0.33 448	0.31 237	1.75 498

ssnet_v2	2.81 436	1.39 471	21.16 638	1.25 440	0.90 336	3.86 432	1.63 582	4.10 483	3.22 482	2.79 580	1.96 458	3.78 586	1.70 474	2.53 368	3.12 562	0.44 476	0.37 367	0.42 518	0.38 503	0.59 531	0.58 326

DSFCA	2.38 310	1.03 385	11.06 226	1.15 380	1.18 440	3.97 474	1.75 592	3.63 360	2.44 338	3.14 614	1.68 347	2.90 512	2.48 559	5.38 456	3.17 563	0.49 522	0.45 437	0.37 472	0.37 494	0.54 511	0.46 215

RYNet	3.15 497	1.48 484	16.27 327	1.24 425	1.39 504	3.67 386	1.44 562	4.09 481	3.20 472	2.26 470	1.70 354	3.83 589	2.15 533	13.64 688	3.23 564	0.45 485	0.45 437	0.50 564	0.35 474	0.81 600	0.83 406

DLCB_ROB	2.55 354	1.32 464	10.26 220	1.31 466	1.04 388	2.94 236	1.29 533	3.81 403	2.73 376	2.93 594	2.17 504	3.37 554	1.53 422	10.40 594	3.26 565	0.42 452	0.35 349	0.41 507	0.37 494	0.43 435	0.68 364

xyz-stereo	10.93 683	0.71 222	79.25 731	0.70 68	0.45 78	83.14 730	0.77 299	2.68 232	1.49 123	2.28 475	32.01 712	2.76 499	1.61 441	5.80 468	3.32 566	0.29 204	0.18 21	0.33 402	0.23 225	0.26 136	0.29 29

StereoDRNet	3.07 481	2.92 579	16.33 329	1.36 487	1.57 549	3.45 331	2.04 613	3.77 393	2.85 401	3.31 623	1.85 418	2.78 501	1.79 491	10.85 607	3.41 567	0.45 485	0.36 359	0.39 493	0.37 494	0.62 542	0.85 412

RGC	3.35 534	1.84 532	18.13 373	1.52 551	1.79 602	3.33 306	1.37 549	4.18 516	2.39 321	2.96 600	3.23 619	3.98 597	2.71 569	11.53 641	3.42 568	0.90 629	0.48 463	0.79 637	0.79 625	0.75 587	0.89 419

DispNO	3.22 512	2.06 543	19.82 463	1.21 414	1.11 415	3.74 403	0.93 431	4.31 571	2.89 412	2.37 516	2.27 527	4.51 629	2.09 521	11.41 636	3.47 569	0.35 356	0.28 279	0.31 340	0.29 382	0.39 388	0.51 263

BEATNet_4x	2.65 389	4.43 602	18.10 372	1.41 509	0.59 167	3.44 327	1.02 472	4.08 477	2.97 422	2.28 475	1.75 370	2.18 427	1.61 441	2.80 390	3.54 570	0.39 425	0.25 217	0.47 542	0.31 422	0.61 537	0.86 416

XPNet_ROB	2.99 468	1.58 499	17.06 346	1.38 497	0.99 365	3.91 447	1.62 581	4.20 521	2.42 327	2.87 588	2.03 472	2.31 439	1.72 479	10.76 604	3.60 571	0.55 565	0.49 466	0.48 549	0.40 522	0.53 507	0.85 412

DISCO	2.40 314	0.99 376	11.99 236	1.81 606	1.12 418	3.47 334	1.24 527	3.34 318	2.57 354	2.73 572	1.96 458	4.52 630	1.90 510	4.18 438	3.62 572	0.37 399	0.27 267	0.31 340	0.30 403	0.70 575	0.62 344

GASNet	3.86 577	15.35 698	21.16 638	1.63 574	1.25 470	2.35 164	1.11 500	4.11 486	2.86 407	1.99 370	2.11 492	2.99 519	2.16 535	10.62 598	3.75 573	0.71 603	0.37 367	0.61 608	0.46 558	0.91 611	0.70 371

SQANet	4.22 595	14.03 673	20.30 533	2.78 656	2.75 647	3.41 319	1.48 566	3.66 363	2.25 293	2.62 559	1.77 378	2.68 488	1.90 510	7.41 515	3.78 574	2.97 669	1.42 589	1.85 666	1.13 648	3.28 668	2.86 545

CBMV	4.12 590	1.27 452	21.14 635	1.52 551	0.85 304	3.80 416	3.89 674	4.58 634	3.02 436	3.56 634	2.37 544	4.44 624	13.88 689	11.23 632	3.78 574	0.56 569	0.43 420	0.48 549	0.39 513	0.55 514	0.74 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	2.88 446	2.13 551	19.08 406	1.10 353	0.99 365	3.91 447	1.81 597	4.50 622	3.04 449	3.32 624	1.87 431	2.75 496	1.66 465	4.06 433	4.02 576	0.47 506	0.44 429	0.55 590	0.53 585	0.61 537	0.73 381

ccnet	3.03 474	1.48 484	12.88 249	1.54 554	1.26 471	3.71 397	2.32 626	4.11 486	3.05 452	2.92 593	3.21 617	2.86 507	2.40 552	9.87 567	4.19 577	0.80 621	0.76 539	0.71 628	0.70 618	0.78 593	1.07 446

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 605	13.66 663	13.95 268	1.39 504	1.58 554	5.18 659	3.31 655	4.53 625	3.22 482	2.60 552	2.62 579	4.99 643	2.11 526	13.99 692	4.21 578	1.53 656	2.56 625	0.67 622	1.82 674	0.83 605	2.92 552

Wz-Net-SNSev	3.47 547	10.51 643	16.90 341	1.65 581	1.20 451	3.29 297	2.03 612	4.16 506	3.03 444	2.35 505	2.39 547	3.48 562	2.12 528	7.95 527	4.28 579	0.51 544	0.40 400	0.53 580	0.49 569	0.74 586	1.46 480

DANet	2.82 437	1.17 424	10.20 218	1.87 610	1.72 592	3.25 288	1.15 510	4.36 591	3.02 436	3.42 627	2.18 509	4.09 603	1.79 491	9.78 563	4.32 580	0.55 565	0.57 498	0.60 605	0.44 548	0.65 560	1.25 460
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SDNR	4.37 604	2.22 554	20.63 586	1.60 567	0.99 365	5.15 658	0.67 212	4.36 591	5.55 660	4.89 660	7.17 656	5.50 656	1.58 430	17.48 697	4.33 581	0.80 621	0.72 537	0.59 601	0.45 556	1.18 638	1.43 476

LSM	13.03 692	7.72 625	21.01 616	55.44 726	85.65 726	3.65 382	6.27 682	3.91 423	5.06 647	5.63 665	13.91 693	3.53 574	3.46 613	9.93 572	4.36 582	0.72 609	0.95 561	0.72 631	0.85 631	1.09 629	26.67 706

iResNet	2.70 408	1.35 468	20.93 613	2.01 624	0.73 241	3.76 406	0.83 346	4.28 555	2.93 418	2.38 517	2.03 472	1.35 297	1.54 425	3.28 406	4.42 583	0.42 452	0.25 217	0.29 282	0.23 225	0.45 459	0.64 352

PWCDC_ROB	3.62 555	9.86 639	17.35 351	1.62 571	1.57 549	4.19 540	1.01 467	4.35 588	4.20 594	2.26 470	7.36 658	2.73 491	2.75 570	4.10 434	4.51 584	1.47 654	0.37 367	0.39 493	0.34 459	1.22 641	0.73 381

PSMNet_ROB	3.38 536	5.24 608	20.61 583	1.24 425	1.22 458	3.76 406	1.64 585	3.59 353	2.80 390	2.07 404	1.72 360	2.75 496	1.79 491	11.42 638	4.58 585	0.42 452	0.38 383	0.50 564	0.62 609	0.62 542	0.69 367

aanetorigin	3.34 533	2.00 541	17.58 360	1.20 407	1.57 549	2.57 195	3.75 670	2.73 236	2.10 259	6.11 671	4.27 640	2.88 509	5.64 645	5.46 459	4.60 586	0.53 559	0.46 443	0.45 533	0.48 564	1.15 635	1.22 457

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 414	2.55 570	14.91 288	1.37 493	1.36 498	3.50 345	1.63 582	4.11 486	3.38 525	2.55 544	2.04 474	2.35 445	2.50 562	5.14 451	4.64 587	0.53 559	0.22 125	0.35 442	0.21 169	0.41 414	0.60 335

AANet	5.07 633	3.79 592	14.99 291	1.46 530	1.56 545	2.28 158	1.36 547	2.97 276	13.07 686	4.12 647	4.76 645	4.17 609	5.56 642	6.54 491	4.69 588	0.67 596	12.57 697	0.50 564	0.44 548	1.04 621	14.76 657

UDG	3.84 576	2.91 577	20.05 492	2.98 662	1.98 618	3.95 466	1.18 513	4.43 610	2.24 290	2.47 533	2.53 569	4.49 627	2.44 557	6.52 490	4.74 589	2.14 661	1.77 601	2.64 678	2.58 690	2.66 665	2.19 525

SHD	3.22 512	4.21 599	14.19 271	2.37 639	2.12 630	2.77 210	1.19 514	4.24 539	3.25 487	4.64 658	2.73 590	3.62 580	2.76 572	6.30 485	4.75 590	0.66 592	1.25 584	0.52 573	0.59 599	0.69 574	1.64 494

G-Net	4.16 592	1.39 471	20.31 535	2.30 636	2.91 649	4.68 638	2.86 645	3.35 320	2.44 338	4.43 655	9.43 674	6.89 667	3.83 619	8.91 542	4.83 591	0.80 621	0.80 545	0.70 626	0.50 577	0.95 616	0.97 431

DispFullNet	4.71 623	3.93 593	23.92 691	4.00 679	3.01 651	3.38 311	1.31 537	4.23 533	3.26 489	6.31 673	2.92 600	4.03 599	7.80 667	3.93 430	5.15 592	2.80 666	1.61 596	3.11 688	2.70 693	3.32 669	3.38 570

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 630	13.94 671	16.59 336	1.69 588	1.46 524	6.15 666	3.52 663	5.47 664	3.95 583	2.77 576	2.74 591	4.81 640	2.49 561	13.78 689	5.33 593	2.34 663	3.46 643	1.05 646	1.21 654	2.28 660	2.94 553

XQC	3.41 538	6.58 614	15.18 293	1.97 619	1.62 560	3.40 316	1.76 593	4.53 625	3.67 565	3.40 626	2.45 558	3.73 583	2.91 577	6.78 499	5.36 594	0.73 612	0.90 557	0.60 605	0.61 606	1.02 618	0.99 434

NCC-stereo	3.49 549	2.07 546	20.23 519	1.31 466	1.76 596	4.04 488	1.42 557	4.01 447	2.34 315	3.06 606	2.59 576	3.51 571	3.02 588	10.02 578	5.44 595	1.38 649	0.66 524	0.64 618	0.88 632	0.67 566	0.84 409

Abc-Net	3.49 549	2.07 546	20.23 519	1.31 466	1.76 596	4.04 488	1.42 557	4.01 447	2.34 315	3.06 606	2.59 576	3.51 571	3.02 588	10.02 578	5.44 595	1.38 649	0.66 524	0.64 618	0.88 632	0.67 566	0.84 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zh-mn7	3.65 557	13.21 658	16.35 330	1.28 450	1.01 373	2.94 236	1.31 537	4.24 539	3.12 463	3.44 628	3.10 610	2.84 506	2.09 521	9.17 547	5.46 597	0.61 579	0.43 420	0.38 486	0.38 503	0.60 535	0.94 428

z-mn7	3.78 571	14.53 684	15.59 303	1.34 480	1.23 460	3.78 411	1.42 557	4.17 510	3.45 543	2.94 596	3.37 624	3.05 524	2.09 521	10.03 580	5.54 598	0.50 536	0.39 396	0.43 522	0.34 459	0.67 566	0.73 381

MFN_U_SF_RVC	4.08 589	13.72 668	15.13 292	2.00 622	1.43 516	3.73 401	1.68 589	4.11 486	3.39 530	2.93 594	2.38 545	4.39 623	3.63 614	8.63 537	6.14 599	1.14 640	1.07 573	1.01 644	1.35 660	1.63 653	2.09 520

z-ln-s-r	3.37 535	4.66 604	19.53 437	1.42 518	1.29 475	3.70 394	1.20 517	4.24 539	3.96 584	2.16 432	1.92 452	2.43 461	1.62 451	10.90 611	6.24 600	0.36 382	0.23 160	0.32 364	0.24 251	0.53 507	0.53 284

RainbowNet	5.20 635	15.03 693	21.14 635	3.66 675	3.25 659	4.18 532	2.98 647	4.22 526	3.20 472	2.30 484	2.65 581	4.24 614	2.97 581	9.92 571	6.29 601	3.92 683	2.27 615	2.71 682	1.73 670	3.82 677	3.43 571

SAMSARA	4.67 619	6.50 613	16.40 331	4.62 690	3.13 655	6.62 671	3.49 661	5.24 656	3.04 449	7.78 679	3.07 607	5.32 649	4.05 623	9.98 575	6.42 602	0.69 599	2.39 619	0.60 605	0.74 621	0.99 617	2.26 526

PVD	3.91 580	4.36 601	13.89 267	2.81 660	4.79 677	3.80 416	1.94 602	3.89 417	4.11 589	5.75 667	3.56 628	3.59 577	3.34 605	6.44 489	6.44 603	0.73 612	2.84 630	0.74 635	0.84 630	0.82 602	3.45 572

PA-Net	3.45 543	2.50 567	20.39 545	1.42 518	1.20 451	3.39 314	1.73 591	3.93 429	3.57 558	1.94 356	2.17 504	3.02 522	1.87 507	11.67 648	6.48 604	0.40 438	0.55 494	0.44 525	0.63 613	0.55 514	1.13 450
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPrunerF	4.00 587	5.64 609	16.81 337	1.36 487	1.75 594	3.69 391	1.54 571	4.24 539	13.98 689	2.21 457	1.77 378	2.73 491	2.29 545	10.90 611	6.64 605	0.71 603	0.61 512	0.77 636	0.79 625	0.87 608	0.79 401

MonStereo1	8.19 674	2.63 572	9.96 217	4.90 692	3.64 662	18.09 698	2.55 633	5.89 671	5.83 665	5.29 664	13.95 694	7.40 669	45.20 726	13.30 683	6.87 606	4.47 689	1.10 575	2.69 680	1.59 666	4.07 682	4.31 583

PWC_ROB	3.32 529	4.61 603	14.41 276	1.46 530	1.90 614	3.21 275	1.15 510	4.39 601	3.46 546	3.13 611	3.40 625	2.79 502	2.34 549	9.17 547	6.94 607	0.61 579	0.34 339	0.61 608	0.37 494	0.73 582	1.40 472

RTS	4.29 601	9.35 633	18.25 377	2.79 658	2.29 637	4.98 654	3.41 658	4.72 645	4.27 603	4.35 652	3.10 610	4.93 641	3.14 593	7.71 523	6.99 608	0.71 603	0.68 527	0.51 570	0.50 577	1.07 626	1.98 511

RTSA	4.29 601	9.35 633	18.25 377	2.79 658	2.29 637	4.98 654	3.41 658	4.72 645	4.27 603	4.35 652	3.10 610	4.93 641	3.14 593	7.71 523	6.99 608	0.71 603	0.68 527	0.51 570	0.50 577	1.07 626	1.98 511

Ntro	4.83 628	14.73 686	20.47 554	3.24 667	2.97 650	4.12 509	1.88 600	4.00 444	2.57 354	1.79 331	2.15 499	3.34 551	2.16 535	10.01 577	7.34 610	3.53 677	1.77 601	2.13 669	1.32 658	3.89 678	3.23 561

IMH-64-1	6.10 650	13.83 669	17.55 357	4.34 683	3.78 664	4.79 650	5.94 680	5.34 657	4.20 594	4.10 645	8.31 666	5.07 646	6.92 658	9.63 561	7.36 611	4.60 693	2.96 635	3.04 684	2.14 685	4.30 683	3.88 578

IMH-64	6.10 650	13.83 669	17.55 357	4.34 683	3.78 664	4.79 650	5.94 680	5.34 657	4.20 594	4.10 645	8.31 666	5.07 646	6.92 658	9.63 561	7.36 611	4.60 693	2.96 635	3.04 684	2.14 685	4.30 683	3.88 578

RTSC	3.44 541	6.78 616	16.53 335	1.76 603	1.54 536	3.53 353	0.94 434	4.22 526	2.97 422	3.65 636	3.23 619	3.31 548	2.29 545	6.22 482	7.41 613	0.61 579	1.32 585	0.37 472	0.42 539	0.78 593	0.98 433

zh-sn7	4.13 591	13.99 672	17.43 353	1.29 456	1.15 425	3.66 384	2.56 635	4.26 551	2.78 388	2.66 564	3.11 615	3.37 554	3.17 597	11.53 641	7.43 614	0.48 515	0.49 466	0.45 533	0.44 548	0.75 587	1.52 484

tt	7.29 669	0.58 122	7.34 194	4.04 680	2.30 639	12.04 688	20.18 701	15.60 705	7.41 674	3.46 629	3.36 623	5.36 650	6.39 654	4.27 440	7.46 615	9.80 708	11.53 695	7.04 706	7.45 706	6.31 694	3.81 576

DNS	6.39 655	0.55 91	10.83 225	0.84 158	1.03 381	2.54 193	0.41 73	2.97 276	9.27 678	51.89 722	1.31 231	1.40 309	1.04 269	1.39 177	7.71 616	0.52 555	0.82 549	0.22 48	0.23 225	0.45 459	32.48 716

test_xeample3	3.67 562	3.52 591	21.53 659	0.98 290	0.51 116	1.88 115	0.91 417	8.10 678	2.76 384	0.82 128	0.76 68	0.65 120	0.70 127	5.88 470	7.74 617	0.32 289	0.29 290	0.27 215	0.22 206	0.29 198	15.33 667

IGEVStereo-DCA	3.09 484	3.48 589	16.25 322	0.96 276	0.49 104	1.59 90	0.83 346	1.68 64	3.44 537	0.75 99	0.78 72	0.74 166	0.73 135	5.79 465	7.75 618	0.32 289	0.26 247	0.28 255	0.21 169	0.32 263	15.08 661

rrr	3.66 560	3.48 589	23.50 689	0.96 276	0.49 104	1.59 90	0.92 425	8.19 679	2.75 380	0.75 99	0.78 72	0.74 166	0.73 135	5.79 465	7.75 618	0.32 289	0.26 247	0.28 255	0.21 169	0.32 263	13.47 648

AANet_RVC	3.70 567	7.03 619	17.25 347	1.21 414	1.12 418	3.79 413	1.09 493	3.98 440	3.38 525	2.65 563	4.29 641	3.95 595	1.40 381	11.43 639	7.88 620	1.25 645	0.57 498	0.34 423	0.25 270	0.43 435	0.71 373

GANet	3.64 556	1.76 517	19.65 443	1.92 616	1.04 388	3.91 447	2.51 632	3.86 410	2.81 395	3.13 611	3.03 605	3.19 537	2.19 538	12.43 669	8.23 621	0.60 578	0.43 420	0.52 573	0.43 544	0.63 548	0.63 347

MSMD_ROB	5.99 647	1.29 458	19.23 418	1.40 505	0.84 303	10.25 684	2.05 614	4.20 521	6.02 668	10.42 694	8.00 661	22.21 701	9.45 678	11.67 648	8.73 622	0.76 619	0.59 508	0.67 622	0.68 615	0.67 566	0.72 376

MultiAttention	9.51 677	0.66 186	18.16 374	2.27 634	22.44 710	36.03 715	8.40 689	5.18 655	2.72 374	2.59 550	5.12 650	5.53 657	1.60 435	52.66 729	8.87 623	0.51 544	0.24 196	0.52 573	0.94 636	6.88 698	8.91 625

SGM_RVC	6.11 652	1.10 405	20.44 548	2.15 630	0.66 212	15.87 696	3.98 675	5.00 652	6.19 669	9.79 690	11.46 683	8.23 676	12.63 684	12.32 663	9.15 624	0.54 562	0.39 396	0.41 507	0.35 474	0.55 514	1.05 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.46 610	11.36 646	14.35 275	2.23 632	2.50 644	4.18 532	2.86 645	5.46 663	4.43 612	2.74 573	2.69 587	4.55 631	3.43 611	8.97 545	9.42 625	1.47 654	2.06 609	1.09 649	1.02 642	1.54 651	2.96 555

FBW_ROB	3.91 580	2.07 546	15.46 299	1.60 567	1.16 433	3.80 416	1.48 566	4.37 594	3.41 533	2.53 542	2.45 558	4.19 612	2.10 524	15.17 695	9.45 626	0.86 627	0.65 521	1.54 664	0.96 637	1.08 628	3.80 575

DRaft	3.12 489	0.68 200	20.57 576	0.77 105	0.49 104	3.95 466	1.20 517	2.40 166	1.60 158	2.64 561	2.80 595	1.59 327	5.33 641	6.94 506	9.51 627	0.43 468	0.22 125	0.27 215	0.27 316	0.32 263	0.47 227

w-ln-seven	3.68 564	8.30 627	15.93 311	1.36 487	1.34 491	4.09 502	1.60 578	4.13 495	3.03 444	3.06 606	2.31 537	3.41 557	2.24 541	9.78 563	9.71 628	0.46 497	0.37 367	0.47 542	0.40 522	0.78 593	0.84 409

w-ln-seven-2	3.65 557	9.76 638	15.93 311	1.26 446	1.02 376	3.54 357	1.56 575	4.14 500	3.86 577	2.57 548	2.05 481	2.63 484	2.26 544	8.48 535	10.24 629	0.50 536	0.52 481	0.44 525	0.34 459	0.64 553	1.25 460

LVE	7.57 671	15.80 700	21.28 648	3.69 677	3.19 658	4.54 604	2.78 640	10.13 685	11.63 681	3.24 620	11.52 684	18.10 693	4.55 632	11.67 648	10.30 630	4.62 696	2.95 633	2.56 674	1.91 678	3.63 672	3.26 564

Wz-Net-TNSev	4.22 595	13.55 661	15.87 310	1.57 561	1.19 447	3.61 372	2.48 630	4.38 598	3.45 543	2.29 481	1.91 445	4.20 613	2.86 575	12.11 661	10.56 631	0.61 579	0.59 508	0.48 549	0.54 588	0.93 614	1.24 459

TCMNet-wrong-test	12.48 687	15.10 694	19.66 444	22.40 711	19.87 705	15.98 697	12.30 694	23.88 707	4.80 640	6.29 672	6.46 655	18.38 695	15.65 695	10.50 595	10.86 632	9.07 706	4.79 648	5.34 703	3.95 700	12.27 709	12.13 644

PWCK	6.49 657	13.40 659	20.27 525	2.95 661	1.61 557	5.68 665	7.63 687	5.37 660	4.77 638	3.90 641	7.48 659	7.96 673	5.63 644	15.15 694	10.93 633	3.21 671	1.55 594	2.34 671	1.43 664	6.05 692	2.45 533

AnyNet_C01	4.68 620	10.90 645	16.41 332	2.03 626	1.62 560	6.25 667	6.40 683	4.19 519	5.13 649	4.03 644	3.77 632	4.14 607	3.26 600	7.23 509	11.19 634	0.64 589	0.80 545	0.65 620	0.72 620	2.18 658	2.08 518

THIR-Stereo	4.50 612	1.11 409	18.71 390	0.89 200	0.47 89	2.25 153	16.71 697	3.53 344	1.58 149	2.04 393	12.04 687	2.66 487	7.52 664	7.29 510	11.25 635	0.32 289	0.21 100	0.29 282	0.28 343	0.35 332	0.52 274

DEmStereo	3.24 517	0.65 178	18.95 400	0.83 152	0.54 132	3.85 429	1.79 595	2.53 195	2.54 350	2.25 464	2.74 591	2.02 413	6.02 649	6.78 499	11.30 636	0.40 438	0.26 247	0.27 215	0.27 316	0.28 176	0.57 308

EDNetEfficientorigin	12.42 686	3.26 583	179.44 736	1.21 414	1.00 371	2.89 231	1.82 598	3.05 284	5.37 653	8.87 683	4.78 646	4.17 609	4.80 634	9.91 570	11.32 637	0.41 441	0.41 407	0.62 615	0.88 632	1.33 646	2.81 543

DPSNet	3.94 583	2.01 542	14.69 283	1.58 563	1.30 478	4.17 529	2.08 616	4.57 631	4.63 625	2.78 578	1.99 465	3.79 587	7.88 670	10.66 600	11.35 638	0.94 631	0.99 568	0.41 507	0.57 596	1.09 629	1.40 472

DStereoO	6.49 657	2.37 561	11.24 232	4.72 691	13.38 694	4.43 581	23.61 702	4.35 588	6.24 670	2.56 545	3.88 634	3.12 534	7.75 666	4.13 436	11.53 639	4.21 685	7.25 664	1.33 659	1.83 675	3.22 667	8.59 622

WAO-6	6.68 663	9.03 631	20.68 590	2.98 662	2.79 648	11.93 686	3.56 666	5.39 661	11.65 682	3.55 633	9.59 675	6.77 666	6.72 657	12.28 662	11.56 640	2.88 668	2.36 618	2.50 672	1.84 676	2.89 666	2.72 542

IMH	7.25 668	16.24 703	21.08 625	4.40 685	3.79 666	5.46 663	3.03 651	5.58 667	6.26 671	4.92 661	10.32 677	9.24 677	8.30 673	13.62 687	11.56 640	4.84 697	3.00 638	3.09 687	2.14 685	4.38 685	3.83 577

test_sample9	4.68 620	1.19 434	20.68 590	1.11 358	0.87 321	4.22 546	1.20 517	4.40 603	4.92 643	2.20 454	1.85 418	1.90 388	2.00 515	11.08 623	11.57 642	1.41 651	14.65 700	4.19 697	2.07 682	0.70 575	1.43 476

test_sample8	5.57 639	1.19 434	20.68 590	1.11 358	0.87 321	4.22 546	1.20 517	4.43 610	3.76 568	5.63 665	1.97 461	12.99 687	6.34 651	11.08 623	11.57 642	1.41 651	14.65 700	4.19 697	2.07 682	0.70 575	1.43 476

ADCPNet	4.25 597	4.04 596	21.95 670	1.33 478	1.31 483	6.34 669	2.63 638	4.07 468	3.23 485	2.81 584	2.21 518	4.27 615	6.08 650	6.01 472	11.73 644	0.67 596	1.17 580	0.71 628	1.71 668	0.87 608	1.82 506

WZ-Net	4.39 606	12.37 652	17.44 354	1.47 535	1.42 515	3.76 406	2.27 624	4.17 510	3.11 461	2.89 590	2.24 520	4.05 600	5.69 647	10.89 610	12.07 645	0.66 592	0.41 407	0.47 542	0.49 569	0.78 593	1.12 449

MeshStereo	5.67 643	1.80 523	21.28 648	1.40 505	1.14 423	4.38 569	3.83 673	5.51 666	4.85 642	10.12 692	11.72 685	11.44 680	5.87 648	13.86 690	12.31 646	0.68 598	0.61 512	0.61 608	0.60 603	0.73 582	0.68 364
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
SPS-STEREO	5.18 634	10.36 641	21.09 630	1.74 598	1.72 592	3.24 285	2.26 623	3.92 424	4.12 590	5.06 662	3.66 630	5.43 653	3.33 604	9.56 558	12.34 647	1.17 642	1.17 580	1.07 647	1.03 644	1.17 637	10.25 637
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	6.63 661	9.57 636	19.28 420	3.19 666	2.11 628	3.69 391	1.99 606	4.32 579	6.27 672	3.26 622	24.57 708	5.45 655	11.39 682	13.56 686	12.37 648	2.79 665	2.05 608	1.76 665	1.75 671	1.49 650	1.75 498
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	6.63 661	14.79 688	21.40 654	3.59 674	3.17 656	4.69 643	2.46 629	4.24 539	3.34 517	3.11 610	2.86 598	23.21 704	4.59 633	11.06 619	12.59 649	3.75 679	2.34 617	2.60 675	1.80 673	3.70 673	3.31 566

WCMA_ROB	5.78 644	2.42 563	21.71 663	1.67 583	1.55 540	4.07 497	3.53 664	4.14 500	4.73 633	6.59 674	10.89 680	12.82 686	9.59 679	10.17 583	12.65 650	1.05 635	0.61 512	0.52 573	0.52 583	0.71 580	5.64 595

Dean	8.35 675	15.23 696	22.34 680	3.76 678	3.55 660	4.81 652	3.51 662	5.34 657	5.37 653	4.49 656	26.13 709	25.59 710	4.33 629	11.21 630	13.12 651	3.78 680	2.31 616	2.90 683	1.89 677	4.04 680	3.34 568

ELAS_RVC	6.36 654	2.53 568	20.21 516	2.67 653	2.48 642	4.90 653	11.89 692	4.84 651	6.31 673	9.03 684	8.54 669	8.09 675	12.73 685	9.32 551	13.25 652	1.92 658	2.18 610	1.51 662	1.31 656	1.40 648	2.15 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	6.09 649	15.28 697	21.36 653	3.30 669	3.17 656	4.50 595	3.00 648	4.70 643	3.96 584	3.52 632	5.34 651	7.79 672	2.95 579	12.40 664	13.76 653	3.28 672	2.23 613	2.70 681	1.70 667	3.52 671	3.24 562

WAO-7	6.00 648	14.29 677	20.46 552	1.97 619	1.51 532	5.31 661	3.06 652	5.00 652	5.92 667	4.55 657	8.87 671	6.52 665	6.47 655	13.38 685	13.85 654	1.35 647	1.24 583	1.48 661	1.36 661	1.63 653	1.79 505

KSHMR	17.50 701	14.38 682	22.35 681	4.50 687	4.51 674	8.17 678	3.33 656	15.44 704	76.15 731	7.32 677	61.40 726	56.33 726	5.66 646	32.91 712	13.97 655	4.42 687	2.99 637	3.64 696	2.79 695	5.13 691	4.55 588

notaker	10.92 682	14.17 675	20.38 542	4.56 689	3.98 669	6.29 668	3.53 664	7.68 677	5.10 648	9.04 685	46.37 721	13.84 691	28.85 711	14.18 693	14.16 656	4.57 692	3.19 640	3.52 692	2.70 693	8.16 702	4.13 581

ELAS	6.58 659	2.54 569	20.08 500	2.66 652	2.48 642	15.49 694	7.29 685	5.50 665	5.72 663	10.05 691	8.94 672	6.91 668	10.83 681	8.33 531	14.27 657	1.92 658	2.19 611	1.23 654	1.31 656	1.62 652	2.17 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	5.59 641	14.82 689	20.70 594	3.13 665	2.70 646	3.91 447	2.56 635	3.90 419	2.48 342	2.25 464	9.38 673	4.06 601	2.32 548	9.59 560	14.37 658	3.52 676	1.66 598	2.15 670	1.19 651	3.73 676	3.35 569

JetBlue	6.69 664	12.01 650	14.30 273	1.98 621	4.64 676	11.97 687	12.29 693	5.39 661	4.32 610	3.81 640	4.51 643	9.50 678	6.53 656	10.22 585	14.50 659	1.32 646	1.47 590	1.18 652	1.36 661	7.48 701	5.05 590

WAO-8	12.61 689	16.02 701	21.99 672	3.55 670	3.10 652	15.07 692	2.80 641	12.81 695	19.10 709	7.93 681	13.05 688	11.75 682	8.46 676	83.86 731	15.10 660	3.51 674	1.94 605	3.54 693	1.96 679	3.72 674	2.89 548

Venus	12.61 689	16.02 701	21.99 672	3.55 670	3.10 652	15.07 692	2.80 641	12.81 695	19.10 709	7.93 681	13.05 688	11.75 682	8.46 676	83.86 731	15.10 660	3.51 674	1.94 605	3.54 693	1.96 679	3.72 674	2.89 548

FINET	10.59 680	14.44 683	25.84 696	2.30 636	3.90 667	21.74 700	25.19 705	8.85 683	16.99 699	2.68 565	15.19 696	11.45 681	13.83 688	6.71 498	15.11 662	0.80 621	8.59 672	0.53 580	0.44 548	0.62 542	16.67 676

ADCL	4.70 622	4.04 596	16.12 317	1.35 482	1.28 473	5.46 663	10.88 690	4.08 477	4.25 601	5.97 669	4.51 643	4.29 618	5.60 643	6.37 486	15.21 663	0.54 562	0.48 463	0.88 641	0.78 624	0.86 606	1.01 438

MSAF-DinoV2	14.43 695	15.18 695	21.76 665	2.38 640	1.44 519	4.01 481	1.38 550	8.63 681	9.06 676	2.28 475	1.99 465	5.37 651	5.16 639	177.39 737	15.79 664	0.49 522	0.34 339	0.40 498	0.60 603	6.27 693	8.64 623

PML	64.55 729	56.00 727	20.79 602	8.10 698	32.82 713	147.60 735	247.57 739	12.71 694	45.39 726	111.32 735	288.85 739	101.42 733	100.62 734	31.63 711	15.84 665	13.96 713	4.84 649	10.95 711	6.18 705	28.99 715	5.33 594

DStereoFS	13.73 694	14.37 680	21.48 657	14.07 706	16.86 697	23.31 703	25.20 706	13.01 697	17.04 700	15.22 703	16.10 703	11.86 684	13.95 692	10.88 608	15.98 666	8.74 705	9.17 685	2.60 675	5.33 702	2.58 663	16.74 680

CSAN	5.95 646	13.70 666	21.94 669	1.35 482	0.93 347	3.65 382	3.46 660	4.73 647	4.26 602	3.98 643	7.70 660	3.54 575	6.94 660	22.83 704	16.00 667	0.53 559	0.47 456	0.50 564	0.55 593	0.65 560	1.22 457

CBMV_ROB	4.57 616	0.90 325	21.30 650	1.46 530	0.89 328	4.43 581	1.69 590	4.51 623	3.14 466	5.97 669	4.23 639	4.16 608	7.83 668	11.06 619	16.47 668	0.61 579	0.55 494	0.53 580	0.51 582	0.56 521	0.59 329

ADCRef	3.66 560	5.95 610	15.50 300	1.20 407	1.41 512	3.93 456	1.61 579	3.92 424	2.77 385	3.13 611	2.20 514	2.40 451	2.78 573	6.23 484	16.59 669	0.50 536	0.35 349	0.63 616	0.62 609	0.58 529	0.92 424

UNDER WATER-64	10.08 678	14.27 676	22.85 686	5.26 694	4.88 678	11.00 685	4.57 678	11.41 686	17.25 703	7.68 678	9.72 676	15.96 692	21.47 709	11.12 626	16.63 670	4.38 686	2.88 632	4.41 701	2.95 698	7.12 699	5.81 598

MADNet++	8.64 676	6.17 612	13.88 266	6.61 695	5.25 679	10.15 683	14.20 696	5.89 671	8.25 675	7.14 676	8.18 663	6.41 664	9.84 680	11.71 653	16.73 671	9.65 707	5.03 652	8.63 708	5.68 703	4.83 690	8.57 621

ff1	5.58 640	0.98 367	21.04 620	1.24 425	1.03 381	3.64 378	0.87 381	4.23 533	4.73 633	2.31 487	2.40 548	3.49 563	1.64 458	12.40 664	16.90 672	0.30 240	19.28 717	0.48 549	0.40 522	0.31 237	14.02 652

mmx	4.56 614	0.98 367	21.04 620	1.24 425	1.03 381	3.64 378	0.87 381	4.53 625	5.34 651	2.31 487	2.40 548	3.49 563	1.64 458	12.40 664	16.90 672	0.34 340	5.98 656	0.48 549	0.40 522	0.46 472	5.71 596

xxx	4.56 614	0.98 367	21.04 620	1.24 425	1.03 381	3.64 378	0.87 381	4.53 625	5.34 651	2.31 487	2.40 548	3.49 563	1.64 458	12.40 664	16.90 672	0.34 340	5.98 656	0.48 549	0.40 522	0.46 472	5.71 596

ktn	22.24 708	14.37 680	20.30 533	4.54 688	4.02 670	6.52 670	4.50 677	6.78 675	78.80 733	84.67 731	100.54 734	58.48 727	8.39 674	13.13 679	17.09 675	4.61 695	3.24 641	3.49 691	2.62 691	4.70 689	3.96 580

FC-DCNN	7.08 667	1.01 380	21.89 666	1.74 598	1.64 570	8.18 679	2.31 625	6.50 673	9.16 677	10.85 696	11.33 682	19.85 698	13.33 686	12.94 676	17.10 676	0.72 609	0.57 498	0.59 601	0.57 596	0.64 553	0.69 367

FCDSN-DC	6.71 665	1.18 428	21.61 662	1.29 456	1.10 412	4.38 569	2.59 637	4.58 634	5.52 658	9.58 687	11.19 681	19.17 696	17.69 700	13.03 678	17.11 677	0.73 612	0.57 498	0.61 608	0.60 603	0.71 580	0.92 424
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	5.90 645	1.81 526	22.30 679	1.69 588	2.37 641	3.47 334	2.10 617	4.58 634	5.56 661	3.75 639	13.12 690	22.07 700	3.70 616	11.99 660	17.13 678	0.58 573	0.23 160	0.23 64	0.19 93	0.37 357	0.70 371

FC-DCNN v2	7.41 670	0.98 367	22.19 678	1.75 600	1.64 570	8.98 682	2.37 627	7.60 676	9.44 679	11.09 697	11.95 686	20.04 699	16.35 697	12.99 677	17.14 679	0.72 609	0.57 498	0.59 601	0.57 596	0.64 553	0.68 364

ACVNet-4b	6.98 666	14.78 687	22.17 677	3.56 672	3.11 654	4.14 517	2.23 621	4.08 477	3.84 573	1.67 303	3.96 638	5.86 660	2.87 576	10.30 591	17.16 680	26.09 722	2.24 614	2.53 673	1.79 672	3.91 679	3.28 565

SGM-Forest	4.96 631	0.86 304	21.02 617	1.22 418	0.83 293	4.05 492	3.26 654	4.40 603	3.49 550	4.40 654	3.69 631	4.66 638	13.91 690	11.94 659	17.16 680	0.66 592	0.46 443	0.49 562	0.39 513	0.49 497	1.77 502
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UNDER WATER	11.28 684	13.60 662	22.90 687	5.11 693	4.53 675	7.75 677	3.75 670	12.50 693	21.62 711	7.80 680	10.68 678	23.75 706	35.20 712	11.54 643	17.40 682	4.46 688	2.95 633	4.23 700	2.90 697	6.57 695	6.27 602

NaN_ROB	4.73 625	6.66 615	21.89 666	1.26 446	1.28 473	3.49 343	3.02 650	4.38 598	3.93 581	3.65 636	2.55 570	2.97 517	5.01 637	13.23 681	17.43 683	0.38 416	0.42 418	0.38 486	0.40 522	0.50 498	1.82 506

MDST_ROB	6.31 653	1.18 428	22.96 688	2.56 651	2.69 645	21.07 699	2.01 611	4.79 650	2.87 409	9.49 686	4.45 642	4.10 605	4.48 631	22.33 703	17.61 684	0.79 620	0.44 429	0.47 542	0.44 548	0.47 485	0.95 430

test_xeample	4.19 594	0.93 343	14.09 269	1.16 388	1.17 437	3.28 293	0.80 327	4.63 640	5.30 650	2.46 532	2.35 541	1.39 306	1.42 389	10.88 608	17.68 685	0.30 240	6.50 660	0.32 364	0.32 439	0.36 350	8.38 620

TorneroNet-64	10.52 679	14.33 678	21.95 670	4.29 682	3.76 663	13.77 691	2.83 644	14.96 702	23.11 712	10.24 693	23.77 707	13.44 688	8.15 672	13.98 691	17.70 686	4.03 684	2.73 628	3.23 689	2.53 689	7.27 700	4.35 586

xxxx	4.25 597	0.86 304	14.59 282	1.30 461	1.16 433	3.51 348	0.63 189	4.56 629	5.42 657	2.33 501	2.29 532	2.04 416	1.39 377	10.23 586	18.00 687	0.33 316	7.15 663	0.31 340	0.30 403	0.35 332	8.33 618

SANet	6.43 656	13.71 667	22.08 675	1.43 525	1.00 371	6.86 673	3.78 672	4.71 644	11.10 680	4.71 659	8.72 670	7.47 670	7.91 671	12.46 671	18.12 688	0.51 544	0.47 456	0.50 564	0.45 556	0.94 615	1.60 492

1111x	4.75 626	1.05 390	20.89 610	1.28 450	1.02 376	3.81 419	0.88 388	4.65 642	5.52 658	2.43 528	2.27 527	1.97 406	1.81 494	12.40 664	18.19 689	0.32 289	9.06 683	0.32 364	0.34 459	0.38 371	6.34 604

SGM+DAISY	13.18 693	14.36 679	24.65 693	8.10 698	13.49 695	22.47 702	25.54 707	12.13 691	17.08 702	14.77 702	15.82 698	12.17 685	13.97 693	12.65 674	18.22 690	8.40 702	9.18 686	1.23 654	1.33 659	1.23 642	16.81 682

TorneroNet	26.32 710	14.70 685	22.40 682	4.24 681	4.08 671	54.72 720	3.19 653	15.11 703	76.73 732	57.99 726	82.55 732	86.65 731	45.79 727	13.34 684	18.51 691	4.52 691	2.86 631	3.45 690	2.63 692	8.75 704	4.28 582

222	3.82 574	0.88 314	6.92 193	1.15 380	0.99 365	3.27 289	0.64 195	4.57 631	5.37 653	2.43 528	2.32 539	1.41 310	1.44 394	10.64 599	18.51 691	0.32 289	4.89 651	0.32 364	0.30 403	0.34 312	9.80 632

ADCMid	4.55 613	10.78 644	17.67 364	1.32 473	1.43 516	4.62 621	2.24 622	4.22 526	4.97 646	3.93 642	3.01 604	3.84 590	3.66 615	4.22 439	18.57 693	0.69 599	0.62 515	1.09 649	1.20 652	1.48 649	1.49 482

AnyNet_C32	4.49 611	9.53 635	13.85 263	1.67 583	1.56 545	5.40 662	4.06 676	4.03 455	3.69 566	4.21 651	3.09 609	3.09 530	3.38 609	8.24 530	18.76 694	0.56 569	0.64 518	0.53 580	0.81 627	1.36 647	1.42 475

ADCP+	4.42 608	12.67 656	18.95 400	1.12 368	1.55 540	4.30 559	3.60 667	4.01 447	3.80 571	2.30 484	1.71 358	3.93 593	4.29 627	3.49 414	18.77 695	0.40 438	0.41 407	0.63 616	0.53 585	0.67 566	1.35 468

ADCS	4.77 627	12.63 654	17.40 352	1.72 594	1.34 491	3.90 442	3.60 667	4.30 559	3.54 554	5.11 663	2.81 596	4.44 624	3.05 591	6.15 480	19.32 696	0.74 615	0.68 527	0.70 626	0.70 618	1.25 643	1.98 511

SuperB	5.03 632	8.93 630	20.96 615	1.51 546	1.11 415	3.88 438	3.00 648	4.24 539	3.13 465	2.53 542	2.10 491	2.74 494	3.37 608	8.76 539	19.44 697	0.45 485	0.34 339	0.53 580	0.40 522	11.97 708	1.15 453

MANE	15.29 696	13.67 664	23.58 690	10.15 702	13.37 693	23.58 705	23.86 703	27.83 710	26.26 713	12.02 699	15.10 695	19.83 697	18.01 701	15.68 696	20.35 698	8.58 703	9.20 687	3.05 686	4.19 701	0.82 602	16.69 677

EDNetEfficient	5.62 642	2.26 555	17.51 356	1.67 583	3.59 661	3.99 476	7.25 684	3.14 293	5.63 662	11.52 698	4.82 647	3.94 594	12.48 683	8.39 534	20.56 699	0.46 497	0.46 443	0.48 549	1.06 645	1.65 655	1.62 493

USTest	15.98 698	15.57 699	22.51 684	18.47 708	16.98 699	26.39 706	36.05 715	27.65 709	12.77 685	10.72 695	10.87 679	18.34 694	15.08 694	18.60 698	23.36 700	4.90 698	5.38 654	7.40 707	7.45 706	9.88 705	11.26 642

DGTPSM_ROB	16.67 699	21.79 710	40.19 710	10.00 701	19.05 703	12.43 689	33.20 711	13.71 698	18.09 706	9.71 688	22.85 705	13.77 689	19.64 702	21.23 699	24.07 701	5.09 699	8.95 679	5.62 704	11.49 711	6.73 696	15.75 672

AAGNet	3.88 579	0.67 190	20.04 491	2.27 634	0.46 83	4.76 649	1.05 484	2.28 150	3.38 525	2.16 432	1.84 414	2.40 451	3.95 621	6.22 482	24.21 702	0.49 522	0.19 45	0.30 312	0.29 382	0.33 289	0.29 29

DPSMNet_ROB	16.76 700	21.81 711	40.95 711	10.20 703	19.08 704	12.43 689	33.21 712	13.73 699	18.21 707	9.76 689	22.88 706	13.78 690	19.64 702	21.39 700	24.21 702	5.20 700	8.97 680	5.63 705	11.51 714	6.80 697	15.82 673

LRCNet_RVC	25.63 709	33.47 713	24.35 692	31.77 715	32.74 712	6.73 672	1.19 514	25.87 708	4.67 631	28.95 707	30.91 710	24.89 709	17.54 699	27.82 710	24.57 704	35.48 724	25.62 724	35.91 726	33.80 725	31.95 725	34.38 724

light-stereo	45.83 724	14.84 690	58.20 726	82.38 727	47.03 723	134.62 734	2.05 614	36.86 718	19.09 708	90.06 733	120.36 735	121.35 736	8.43 675	91.00 734	25.51 705	5.74 701	25.08 723	1.29 657	1.40 663	18.45 714	12.95 647

CrosDoStereo	5.27 637	0.75 258	20.07 494	0.85 164	0.53 128	3.40 316	18.03 698	3.90 419	3.29 498	1.99 370	8.27 664	1.95 400	6.95 661	7.34 512	25.94 706	0.33 316	0.22 125	0.30 312	0.28 343	0.35 332	0.61 339

DeepStereo_LL	5.27 637	0.75 258	20.07 494	0.85 164	0.53 128	3.40 316	18.03 698	3.90 419	3.29 498	1.99 370	8.27 664	1.95 400	6.95 661	7.34 512	25.94 706	0.33 316	0.22 125	0.30 312	0.28 343	0.35 332	0.61 339

JetRed	10.68 681	26.07 712	35.62 706	4.40 685	4.16 673	15.72 695	13.07 695	14.57 701	5.83 665	5.85 668	5.55 653	10.12 679	7.37 663	8.86 541	25.99 708	3.33 673	3.82 646	3.59 695	2.98 699	8.51 703	8.22 616

iinet-test	19.62 703	18.90 705	25.24 694	22.29 709	21.18 706	29.28 707	37.70 716	32.09 713	16.48 695	14.50 700	13.77 692	22.90 703	19.67 704	21.97 701	26.19 709	10.16 709	8.89 676	11.02 712	10.87 709	13.66 710	15.57 669

IINet	19.62 703	18.90 705	25.24 694	22.29 709	21.18 706	29.28 707	37.70 716	32.09 713	16.48 695	14.50 700	13.76 691	22.89 702	19.67 704	21.97 701	26.19 709	10.17 710	8.89 676	11.02 712	10.87 709	13.66 710	15.57 669

Anonymous_1	57.77 728	19.65 707	26.12 697	23.12 712	141.97 734	30.79 709	39.72 718	34.10 717	16.98 698	70.09 730	15.64 697	23.44 705	19.73 706	23.03 706	27.21 711	164.70 737	9.02 682	130.41 732	137.42 735	161.21 738	41.01 726

DStereoSA	12.54 688	6.88 617	16.88 340	11.79 705	16.87 698	22.28 701	25.54 707	6.75 674	17.06 701	6.99 675	15.95 700	6.00 662	13.94 691	7.99 528	27.57 712	8.61 704	9.15 684	1.51 662	8.23 708	4.04 680	16.83 683

DPSM_ROB	20.83 706	20.01 708	26.54 699	23.64 713	22.42 708	31.06 710	39.94 719	34.02 715	17.42 704	15.35 704	16.05 701	24.04 707	20.69 707	23.28 707	27.60 713	10.77 711	9.41 688	11.68 714	11.50 712	14.48 712	16.71 678

DPSM	20.83 706	20.01 708	26.54 699	23.64 713	22.42 708	31.06 710	39.94 719	34.02 715	17.42 704	15.35 704	16.05 701	24.04 707	20.69 707	23.28 707	27.60 713	10.77 711	9.41 688	11.68 714	11.50 712	14.48 712	16.71 678

HanzoNet	31.86 714	17.33 704	21.23 645	7.52 696	5.85 682	7.49 676	3.61 669	14.35 700	13.37 687	50.38 721	46.35 720	44.46 715	56.50 729	36.53 716	28.25 715	64.05 730	58.31 731	9.45 710	89.24 734	31.17 724	31.77 714

SGM-ForestM	15.60 697	14.94 692	28.17 703	7.84 697	10.49 687	23.43 704	24.58 704	20.87 706	16.87 697	15.92 706	15.89 699	27.08 711	22.45 710	24.86 709	28.42 716	3.85 682	8.90 678	0.55 590	1.15 650	0.64 553	15.05 659

coex-ft	20.00 705	11.54 647	120.82 734	1.18 400	1.30 478	2.36 166	1.99 606	2.96 275	13.96 688	129.83 737	8.40 668	5.88 661	52.82 728	9.93 572	31.13 717	0.61 579	0.62 515	0.50 564	0.49 569	1.10 631	2.63 538

Selective-IGEV-i1pa	31.30 713	37.48 714	34.77 705	15.57 707	9.42 684	41.64 719	35.44 714	44.56 719	35.33 721	31.25 715	53.21 725	43.16 713	35.37 713	41.41 717	38.12 718	30.89 723	20.11 720	23.31 717	13.95 715	10.51 706	30.51 713

HaxPig	43.31 722	43.63 723	45.01 712	33.88 716	35.67 714	32.79 712	30.52 710	45.50 720	42.95 724	48.75 718	48.14 722	43.24 714	40.44 716	44.58 718	43.63 719	47.17 727	49.30 728	51.65 728	50.37 727	43.72 726	45.27 727

AVERAGE_ROB	44.46 723	45.87 724	46.48 713	40.54 718	38.62 715	32.95 713	30.49 709	46.80 721	43.31 725	49.57 719	48.93 723	44.57 716	39.87 715	45.01 719	43.89 720	48.70 728	50.65 729	50.80 727	49.79 726	45.54 727	46.89 728

MEDIAN_ROB	47.37 725	49.00 725	49.74 715	40.28 717	39.94 716	34.93 714	33.41 713	49.78 722	46.38 727	53.04 723	52.61 724	47.67 718	42.28 725	48.33 728	47.25 721	52.06 729	53.99 730	54.28 729	53.48 728	48.70 728	50.27 729

fast-reg	41.92 721	39.54 715	52.30 718	48.28 725	53.95 724	63.90 729	80.56 729	68.36 729	35.31 720	30.59 709	32.22 714	46.28 717	38.89 714	45.36 720	53.80 722	20.50 714	19.07 714	23.32 718	22.87 717	29.11 716	34.17 723

LE_ROB	19.18 702	12.99 657	48.22 714	8.42 700	23.91 711	7.26 675	19.71 700	9.92 684	38.58 723	43.44 717	21.85 704	28.15 712	41.18 717	23.00 705	54.71 723	0.38 416	0.34 339	0.32 364	0.36 484	0.43 435	0.49 249

Selective-RAFT-Error	41.88 717	40.10 718	53.23 722	47.74 721	45.20 720	62.42 723	80.58 730	68.27 725	34.95 718	30.85 714	32.30 715	48.08 719	42.07 724	46.54 721	54.92 724	21.60 716	19.12 715	23.46 719	23.15 720	29.14 718	33.95 721

FlowAnything	41.86 716	39.86 716	53.27 723	47.82 724	45.01 718	62.36 721	80.44 728	68.40 730	35.33 721	30.77 713	32.01 712	48.15 720	42.00 723	46.64 726	55.21 725	21.70 721	18.87 708	23.47 723	23.12 718	29.11 716	33.59 717

LSM0	49.69 726	40.02 717	53.50 725	97.07 728	129.56 732	62.65 727	79.82 727	68.02 723	35.12 719	33.72 716	33.34 719	48.41 725	41.54 719	46.57 722	55.40 726	21.63 719	19.16 716	23.60 725	23.13 719	29.46 723	52.08 730

RAFT-FEzeroshot	41.89 718	40.15 721	52.92 719	47.78 722	45.48 721	62.42 723	80.67 733	68.35 727	34.76 715	30.69 711	32.35 717	48.23 722	41.82 721	46.61 723	55.50 727	21.61 717	18.89 709	23.46 719	23.21 721	29.18 721	33.72 718

RAFT-FE	41.89 718	40.15 721	52.92 719	47.78 722	45.48 721	62.42 723	80.67 733	68.35 727	34.76 715	30.69 711	32.35 717	48.23 722	41.82 721	46.61 723	55.50 727	21.61 717	18.89 709	23.46 719	23.21 721	29.18 721	33.72 718

CasAABBNet	41.89 718	40.14 720	53.33 724	47.71 719	45.10 719	62.42 723	80.65 731	68.29 726	34.85 717	30.67 710	32.34 716	48.22 721	41.76 720	46.61 723	55.60 729	21.59 715	18.89 709	23.46 719	23.21 721	29.17 720	33.75 720

Hybrid-DGEV	41.83 715	40.11 719	53.12 721	47.72 720	44.97 717	62.36 721	80.65 731	68.25 724	34.71 714	30.51 708	31.94 711	48.29 724	41.41 718	46.69 727	55.61 730	21.63 719	18.85 707	23.48 724	23.21 721	29.16 719	33.99 722

xxxxx1	112.85 732	94.19 730	38.10 707	228.21 735	161.02 735	39.23 716	61.26 724	92.54 732	79.08 734	63.44 727	74.84 729	77.80 728	69.88 730	33.55 713	70.96 731	117.25 733	130.44 736	258.49 737	273.88 737	145.63 735	147.24 734

tt_ll	112.85 732	94.19 730	38.10 707	228.21 735	161.02 735	39.23 716	61.26 724	92.54 732	79.08 734	63.44 727	74.84 729	77.80 728	69.88 730	33.55 713	70.96 731	117.25 733	130.44 736	258.49 737	273.88 737	145.63 735	147.24 734

ff	112.85 732	94.19 730	38.10 707	228.21 735	161.02 735	39.23 716	61.26 724	92.54 732	79.08 734	63.44 727	74.84 729	77.80 728	69.88 730	33.55 713	70.96 731	117.25 733	130.44 736	258.49 737	273.88 737	145.63 735	147.24 734

BEATNet-Init1	51.93 727	71.67 729	99.39 733	10.91 704	13.10 691	84.39 731	59.36 723	73.78 731	67.97 730	88.09 732	88.15 733	91.73 732	97.51 733	85.13 733	72.56 734	2.59 664	5.18 653	1.20 653	1.49 665	10.61 707	13.83 649

DPSimNet_ROB	143.68 736	156.64 735	170.66 735	162.59 731	135.40 733	195.13 736	174.01 737	141.76 737	167.78 738	174.58 738	138.78 736	186.01 738	183.75 737	82.32 730	97.85 735	151.24 736	102.48 735	131.25 733	82.78 731	115.21 732	123.37 733

RSGM-EC	109.57 730	104.25 733	68.53 727	115.30 729	109.29 728	116.06 732	139.00 735	126.85 735	55.85 728	55.24 724	70.93 727	116.40 734	111.43 735	176.32 735	174.60 736	117.23 731	71.46 732	140.49 734	83.40 732	123.40 733	115.37 731

acva	109.57 730	104.25 733	68.53 727	115.30 729	109.29 728	116.06 732	139.00 735	126.85 735	55.85 728	55.24 724	70.93 727	116.40 734	111.43 735	176.32 735	174.60 736	117.23 731	71.46 732	140.49 734	83.40 732	123.40 733	115.37 731

Selective-IGEV-i16pa	131.14 735	164.53 736	21.02 617	3.67 676	2.32 640	202.61 738	5.84 679	235.89 739	207.58 739	116.72 736	209.77 737	170.99 737	230.17 739	257.95 739	190.12 738	192.86 738	97.68 734	90.04 731	65.64 730	4.45 688	153.01 737

test_example2	213.42 737	219.67 737	222.97 737	213.78 734	220.82 738	199.03 737	200.49 738	189.27 738	143.61 737	211.05 739	218.08 738	210.69 739	205.21 738	221.14 738	216.49 739	236.74 739	242.08 739	213.66 736	216.96 736	235.55 739	231.06 738

ccccc		628.29 738		567.59 738	570.62 739	580.23 739		613.89 740		613.55 740		554.19 740		666.02 740		780.28 740	507.01 740	391.46 740	342.94 740	701.16 740

Low-res two-view benchmark