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

FS-TRT-Baseline	0.55 2	0.46 17	1.26 17	0.61 3	0.32 4	0.54 4	0.16 1	0.91 3	2.02 194	0.71 44	0.29 2	0.70 88	0.36 4	0.99 18	0.44 1	0.23 37	0.16 5	0.21 19	0.16 11	0.21 27	0.22 1
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.55 2	0.46 17	1.26 17	0.61 3	0.32 4	0.54 4	0.16 1	0.91 3	2.02 194	0.71 44	0.29 2	0.70 88	0.36 4	0.99 18	0.44 1	0.23 37	0.16 5	0.21 19	0.16 11	0.21 27	0.22 1
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
BridgeDepth	0.58 5	0.53 51	1.13 7	0.61 3	0.27 1	1.28 40	0.36 33	1.56 25	1.05 24	0.59 8	0.37 6	0.58 60	0.65 71	0.93 11	0.45 3	0.25 62	0.15 3	0.19 5	0.17 25	0.23 51	0.23 8
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 65	1.43 399	2.10 72	0.73 55	0.60 133	2.04 89	0.34 29	1.94 65	1.14 33	1.08 149	0.64 27	0.49 39	0.52 32	1.33 94	0.45 3	0.20 17	2.78 541	0.19 5	0.17 25	0.23 51	0.99 379

MLG-Stereo_test2	0.84 37	0.43 10	1.95 67	0.66 18	1.04 325	3.61 291	0.23 5	1.70 47	2.18 217	0.69 37	0.33 5	0.67 82	0.33 1	1.16 53	0.46 5	0.25 62	0.26 190	0.23 38	0.16 11	0.19 3	0.35 74

MLG-Stereo	0.86 44	0.42 4	1.96 68	0.66 18	0.54 98	3.01 180	0.31 17	1.90 60	3.21 400	0.57 7	0.30 4	0.66 79	0.47 20	1.35 104	0.46 5	0.21 24	0.25 165	0.24 66	0.16 11	0.19 3	0.29 23

MLG-Stereo_test1	0.89 52	0.42 4	2.06 71	0.67 24	1.33 419	3.13 190	0.29 14	1.60 28	3.31 430	0.53 2	0.25 1	0.67 82	0.43 14	1.34 101	0.47 7	0.22 31	0.25 165	0.24 66	0.16 11	0.19 3	0.30 28

IGEV-Stereo++	1.68 132	0.48 24	1.27 19	0.77 68	1.31 413	3.87 356	0.33 23	3.41 252	1.72 147	0.89 114	1.20 121	0.68 84	1.03 194	1.15 49	0.49 8	0.23 37	0.22 88	0.23 38	0.18 36	0.26 87	13.90 570

BridgeDepth_RVC	0.56 4	0.51 38	1.09 5	0.58 1	0.38 20	0.98 12	0.23 5	1.42 15	0.86 8	0.61 16	0.52 15	0.51 40	0.81 137	0.93 11	0.50 9	0.34 254	0.16 5	0.23 38	0.18 36	0.20 13	0.24 11
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 9	0.46 17	1.13 7	0.90 138	0.33 8	2.42 123	0.44 65	1.17 8	0.75 2	0.87 100	0.53 16	0.55 51	0.53 33	1.50 144	0.50 9	0.34 254	0.14 1	0.25 93	0.19 56	0.23 51	0.27 16

FoundationStereo	0.77 19	0.42 4	1.20 14	0.95 183	1.01 311	0.70 6	0.35 32	0.78 2	4.64 548	0.64 26	0.38 8	0.73 100	0.77 113	0.96 14	0.50 9	0.29 132	0.24 146	0.23 38	0.16 11	0.18 1	0.32 40

StereoAnything_RVC	4.17 507	12.66 562	20.44 457	0.88 124	0.57 122	1.16 19	0.39 39	2.35 111	4.38 531	0.53 2	0.37 6	0.33 1	0.89 162	1.62 161	0.50 9	0.33 232	0.22 88	0.24 66	0.15 3	3.36 576	31.99 618

DEFOM-Stereo	0.75 17	0.62 106	1.22 15	0.74 58	0.51 86	3.39 234	0.43 59	1.00 5	0.91 10	0.91 117	0.61 22	0.45 33	0.43 14	1.78 196	0.50 9	0.27 93	0.18 18	0.22 27	0.16 11	0.21 27	0.43 156

U	12.87 598	0.43 10	2.54 83	0.68 34	58.93 624	63.36 630	0.33 23	1.95 68	1.08 26	0.62 19	0.83 53	0.46 34	0.57 43	0.91 8	0.50 9	0.31 186	0.17 10	63.34 630	59.81 629	0.30 151	0.26 13

LGtest1	0.61 6	0.45 15	1.19 13	0.71 50	0.45 52	1.00 14	0.26 9	1.33 13	1.55 94	0.62 19	0.64 27	0.44 30	0.49 26	1.06 31	0.51 15	0.28 114	0.23 116	0.24 66	0.17 25	0.21 27	0.36 96

castereo++	1.26 103	0.99 318	3.48 103	0.95 183	0.74 200	2.48 127	0.98 381	3.14 220	4.28 525	0.75 55	1.46 190	1.92 308	0.58 46	1.29 83	0.51 15	0.27 93	0.24 146	0.28 191	0.19 56	0.24 64	0.35 74

IGEV	0.74 16	0.39 1	1.16 11	0.73 55	1.31 413	2.78 153	0.38 35	1.81 53	1.03 21	0.80 74	0.72 35	0.35 3	0.42 13	1.11 46	0.52 17	0.19 9	0.23 116	0.22 27	0.19 56	0.18 1	0.33 52

Monster-pub-mixall	0.80 25	0.49 27	1.14 9	0.85 103	0.50 84	1.40 50	0.31 17	1.48 20	1.17 36	0.99 134	0.87 56	0.39 13	0.36 4	2.02 236	0.53 18	0.20 17	2.40 531	0.17 1	0.16 11	0.19 3	0.38 111

LG-Stereo_L2	0.69 11	0.54 55	1.56 46	0.74 58	0.48 66	2.32 114	0.28 10	1.87 59	0.80 3	0.60 12	0.43 10	0.38 10	0.45 18	1.38 115	0.54 19	0.24 46	0.28 214	0.23 38	0.18 36	0.22 43	0.32 40

LG-Stereo_L1	0.67 8	0.55 57	1.50 38	0.78 80	0.54 98	1.71 72	0.33 23	1.96 70	0.83 6	0.62 19	0.41 9	0.40 16	0.43 14	1.42 122	0.55 20	0.24 46	0.28 214	0.23 38	0.18 36	0.22 43	0.30 28

AIO_test	3.76 483	0.71 164	19.58 351	0.93 162	17.34 605	1.36 47	0.86 304	1.61 31	1.99 192	0.74 51	0.97 77	1.77 273	0.58 46	1.49 139	0.55 20	0.35 271	0.97 481	0.24 66	0.20 91	0.25 69	22.60 607

252Zero-FE	0.95 62	0.49 27	1.65 54	1.03 233	0.45 52	1.25 31	0.22 4	1.85 58	2.13 213	3.05 516	1.31 154	0.33 1	0.41 12	1.14 47	0.56 22	0.22 31	1.93 514	0.20 8	0.20 91	0.20 13	0.39 125

MonStereo	0.70 13	0.47 21	1.57 48	0.69 37	0.88 265	1.19 23	0.39 39	2.57 146	0.93 13	0.62 19	0.66 30	0.37 5	0.36 4	1.01 21	0.59 23	0.16 1	0.38 315	0.20 8	0.19 56	0.21 27	0.52 231

Monster-pub-eth3d	0.70 13	0.47 21	1.58 49	0.69 37	0.89 267	1.18 20	0.39 39	2.57 146	0.93 13	0.62 19	0.66 30	0.37 5	0.36 4	1.03 23	0.59 23	0.16 1	0.35 281	0.20 8	0.19 56	0.21 27	0.53 239

S2M2_XL	0.49 1	0.51 38	1.16 11	0.70 43	0.34 10	0.29 1	0.23 5	0.68 1	0.53 1	0.55 5	0.92 64	0.65 75	0.53 33	0.65 1	0.59 23	0.28 114	0.24 146	0.25 93	0.21 110	0.23 51	0.23 8
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.81 32	0.48 24	1.97 69	0.70 43	0.93 286	2.86 160	0.43 59	1.64 37	1.12 28	0.73 50	0.91 63	0.43 24	0.73 94	1.00 20	0.59 23	0.28 114	0.20 47	0.24 66	0.18 36	0.23 51	0.45 170

3.75w	0.82 35	0.53 51	1.49 37	0.65 14	1.10 345	2.60 144	0.52 96	2.46 125	1.19 38	0.70 42	0.82 50	0.40 16	0.66 78	1.16 53	0.59 23	0.26 81	0.27 203	0.23 38	0.19 56	0.22 43	0.47 192

MonSter	0.70 13	0.47 21	1.58 49	0.69 37	0.89 267	1.19 23	0.39 39	2.57 146	0.93 13	0.62 19	0.66 30	0.37 5	0.35 3	1.08 37	0.59 23	0.16 1	0.36 294	0.20 8	0.19 56	0.21 27	0.52 231

4.25_new	0.81 32	0.50 33	1.30 20	0.74 58	0.98 298	2.51 134	0.57 110	2.28 101	1.13 29	0.60 12	0.97 77	0.40 16	0.65 71	1.19 58	0.60 29	0.24 46	0.44 361	0.25 93	0.18 36	0.20 13	0.38 111

4.5w_new	0.81 32	0.50 33	1.30 20	0.74 58	0.98 298	2.51 134	0.57 110	2.28 101	1.13 29	0.60 12	0.97 77	0.40 16	0.65 71	1.19 58	0.60 29	0.24 46	0.44 361	0.25 93	0.18 36	0.20 13	0.38 111

4.25w-stereo	0.80 25	0.50 33	1.30 20	0.74 58	0.98 298	2.51 134	0.57 110	2.28 101	1.13 29	0.60 12	0.97 77	0.40 16	0.65 71	1.19 58	0.60 29	0.24 46	0.43 351	0.25 93	0.18 36	0.20 13	0.38 111

MLG-Stereo_test3	0.66 7	0.40 2	1.55 44	0.64 12	0.65 159	2.21 100	0.31 17	1.69 45	0.81 4	0.59 8	0.54 17	0.56 55	0.33 1	0.98 17	0.60 29	0.21 24	0.23 116	0.24 66	0.17 25	0.20 13	0.34 63

2.5w	1.07 82	0.49 27	2.54 83	0.68 34	0.71 192	2.37 120	0.56 106	2.77 173	1.39 60	0.67 33	0.92 64	0.37 5	0.74 102	1.40 118	0.62 33	0.25 62	3.40 553	0.22 27	0.19 56	0.20 13	0.90 366

ours_stereo	1.00 72	0.88 257	2.52 81	0.91 144	0.74 200	1.10 18	0.57 110	1.68 38	1.24 43	0.76 59	1.49 196	0.70 88	0.62 62	1.61 158	0.62 33	0.26 81	0.20 47	0.26 129	0.21 110	0.30 151	3.24 491

CAS++	1.01 76	0.77 220	3.30 98	0.86 111	0.53 95	1.23 30	0.85 299	3.43 255	1.57 102	1.16 156	1.33 159	0.62 69	0.58 46	1.18 56	0.63 35	0.37 314	0.30 234	0.35 353	0.27 234	0.41 326	0.38 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
4.5_new	0.80 25	0.49 27	1.36 31	0.67 24	0.79 224	1.96 85	0.51 89	2.18 93	1.46 71	0.77 65	0.93 66	0.43 24	0.49 26	1.08 37	0.65 36	0.30 162	0.68 449	0.26 129	0.20 91	0.23 51	0.57 259

IGEV-Stereo+	1.08 84	0.55 57	2.59 87	0.89 126	2.06 533	1.40 50	0.38 35	1.18 10	1.29 48	0.76 59	0.45 12	0.47 35	0.79 126	2.16 255	0.65 36	0.29 132	0.25 165	0.22 27	0.19 56	2.27 567	2.70 477

AdaDepth	1.16 98	0.53 51	7.56 144	0.73 55	1.29 404	3.13 190	0.43 59	1.13 6	1.92 178	0.69 37	0.93 66	0.43 24	0.58 46	1.67 165	0.66 38	0.20 17	0.33 258	0.24 66	0.19 56	0.25 69	0.36 96

4.5w-stereo	0.80 25	0.49 27	1.36 31	0.66 18	0.79 224	1.96 85	0.51 89	2.18 93	1.45 67	0.77 65	0.93 66	0.43 24	0.49 26	1.08 37	0.66 38	0.30 162	0.68 449	0.26 129	0.20 91	0.23 51	0.57 259

3.25w_new	0.79 22	0.51 38	1.52 40	0.63 9	0.65 159	2.21 100	0.51 89	2.45 123	1.45 67	0.66 30	0.80 47	0.47 35	0.71 88	0.90 6	0.66 38	0.19 9	0.32 248	0.20 8	0.19 56	0.21 27	0.47 192

3.25w	0.79 22	0.51 38	1.52 40	0.63 9	0.65 159	2.21 100	0.51 89	2.45 123	1.45 67	0.66 30	0.80 47	0.47 35	0.71 88	0.90 6	0.66 38	0.19 9	0.32 248	0.20 8	0.19 56	0.21 27	0.47 192

3w_stereo	0.99 67	0.52 47	4.37 120	0.70 43	0.42 41	1.73 73	0.68 173	2.80 176	1.26 45	0.78 68	0.87 56	0.37 5	1.01 190	1.34 101	0.66 38	0.19 9	0.95 477	0.23 38	0.20 91	0.21 27	0.43 156

111111	1.15 96	0.56 63	1.31 23	0.69 37	1.19 379	3.37 230	0.33 23	2.41 114	1.68 135	0.82 80	1.54 214	0.61 67	0.59 53	1.44 126	0.66 38	0.26 81	0.23 116	0.23 38	0.17 25	0.25 69	4.66 518

mms	1.08 84	0.87 253	1.41 33	0.89 126	0.87 261	1.40 50	0.67 162	1.63 34	1.70 141	0.82 80	1.41 181	0.64 72	0.54 39	1.81 210	0.66 38	0.25 62	0.23 116	0.26 129	0.21 110	0.32 185	5.10 522

asda	0.86 44	0.51 38	1.32 26	0.66 18	0.82 238	3.30 224	0.49 78	2.41 114	1.13 29	0.66 30	0.84 54	0.44 30	0.84 145	1.14 47	0.67 45	0.23 37	0.70 457	0.25 93	0.18 36	0.22 43	0.41 140

MS-F	0.68 9	0.44 14	0.97 1	0.65 14	0.36 12	1.63 69	0.25 8	1.13 6	0.93 13	0.67 33	0.44 11	0.57 59	0.53 33	0.83 3	0.68 46	0.19 9	0.19 31	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 472

DA	2.77 346	0.51 38	6.04 132	1.05 244	1.15 359	4.36 476	0.84 292	2.83 183	3.02 364	0.87 100	1.57 225	0.92 153	1.07 215	1.61 158	0.68 46	0.35 271	2.66 538	0.24 66	0.19 56	0.26 87	25.18 610

GGEV	2.77 346	0.51 38	6.04 132	1.05 244	1.15 359	4.36 476	0.84 292	2.83 183	3.02 364	0.87 100	1.57 225	0.92 153	1.07 215	1.61 158	0.68 46	0.35 271	2.66 538	0.24 66	0.19 56	0.26 87	25.18 610

4w-stereo	0.85 40	0.55 57	2.85 92	0.69 37	0.80 228	1.62 68	0.43 59	2.23 96	1.36 56	0.65 28	0.99 85	0.40 16	0.81 137	1.19 58	0.68 46	0.23 37	0.32 248	0.25 93	0.19 56	0.21 27	0.48 203

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 92	3.31 494	2.61 88	0.87 118	0.40 38	1.26 32	0.61 131	1.55 24	1.61 120	0.93 121	0.94 74	0.65 75	0.57 43	1.10 42	0.68 46	1.55 564	0.19 31	0.32 279	0.28 261	1.11 540	2.04 455

TANstereo	1.98 146	0.87 253	20.35 448	0.80 87	0.37 18	4.05 402	0.38 35	1.50 22	1.65 130	2.03 302	2.16 413	0.84 127	0.93 173	1.09 41	0.68 46	0.30 162	0.36 294	0.24 66	0.20 91	0.26 87	0.46 180

LG-G_1	0.80 25	0.43 10	1.77 60	0.78 80	0.36 12	2.81 155	0.40 47	2.23 96	1.29 48	0.76 59	0.60 20	0.51 40	0.58 46	1.27 75	0.69 52	0.25 62	0.23 116	0.23 38	0.15 3	0.21 27	0.46 180

LG-G	0.80 25	0.43 10	1.77 60	0.78 80	0.36 12	2.81 155	0.40 47	2.23 96	1.29 48	0.76 59	0.60 20	0.51 40	0.58 46	1.27 75	0.69 52	0.25 62	0.23 116	0.23 38	0.15 3	0.21 27	0.46 180

GIP-stereo	2.03 159	0.67 135	4.11 119	1.51 455	1.13 355	2.91 167	0.42 56	3.45 261	3.19 395	0.67 33	0.78 43	0.90 146	0.76 111	1.06 31	0.69 52	0.29 132	0.25 165	0.25 93	0.17 25	0.26 87	17.22 597

test_for_model	3.36 449	3.87 502	21.00 526	4.24 588	3.68 570	2.57 140	0.94 363	3.80 322	3.64 482	2.59 461	1.40 177	1.02 171	0.73 94	0.97 15	0.70 55	3.05 577	2.42 532	0.26 129	0.17 25	5.36 597	4.82 519

S2M2_L	0.69 11	0.59 84	1.35 29	0.92 154	0.55 105	1.07 16	0.20 3	1.17 8	1.61 120	0.61 16	0.82 50	0.86 133	0.47 20	0.92 10	0.71 56	0.36 298	0.33 258	0.27 156	0.27 234	0.37 272	0.33 52
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 77	1.15 352	1.34 28	1.03 233	0.59 127	0.81 9	0.43 59	3.53 269	4.67 550	0.78 68	0.98 83	0.44 30	1.16 248	1.46 132	0.71 56	0.27 93	0.19 31	0.24 66	0.18 36	0.30 151	0.34 63

testlalala2	2.47 253	0.75 201	20.46 461	2.58 559	2.91 555	3.80 336	0.76 234	4.20 441	3.87 499	1.45 191	1.57 225	2.43 372	0.80 131	1.23 68	0.71 56	0.28 114	0.33 258	0.24 66	0.21 110	0.35 247	0.38 111

qwe	0.85 40	0.49 27	2.01 70	0.69 37	1.09 341	2.48 127	0.45 68	2.57 146	1.18 37	0.80 74	0.85 55	0.43 24	0.48 23	1.15 49	0.72 59	0.21 24	0.32 248	0.24 66	0.18 36	0.23 51	0.45 170

AIO_rvc	3.97 499	1.01 321	18.99 319	0.98 206	11.92 597	1.45 55	0.97 378	2.17 91	4.51 541	0.71 44	1.18 118	1.09 178	0.56 41	1.56 154	0.72 59	0.28 114	11.98 602	0.24 66	0.19 56	0.25 69	18.74 600

CREStereo++_RVC	1.98 146	0.59 84	19.94 390	0.87 118	0.55 105	4.02 394	0.31 17	1.75 49	2.09 201	1.65 213	2.20 424	0.85 130	0.65 71	1.03 23	0.72 59	0.29 132	0.16 5	0.23 38	1.22 565	0.25 69	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
AEACV	2.12 169	0.67 135	6.33 137	1.38 407	1.50 458	3.53 273	0.90 334	2.83 183	1.60 114	0.91 117	0.81 49	0.80 121	1.61 354	1.56 154	0.73 62	0.25 62	0.60 433	0.26 129	0.27 234	0.29 128	15.65 587

MatchStereo	0.80 25	0.52 47	3.89 116	0.70 43	0.29 2	0.98 12	0.33 23	2.02 77	1.74 149	0.51 1	1.03 88	0.48 38	0.59 53	1.01 21	0.74 63	0.24 46	0.17 10	0.21 19	0.15 3	0.19 3	0.29 23

2.75w_new	0.88 49	0.51 38	2.22 76	0.67 24	0.66 167	2.44 125	0.55 103	2.75 171	1.08 26	0.87 100	0.75 38	0.39 13	0.91 167	1.41 121	0.74 63	0.21 24	0.43 351	0.22 27	0.18 36	0.19 3	0.41 140

HUF	5.25 547	1.03 324	26.85 608	1.03 233	13.21 599	1.35 46	0.76 234	2.97 206	3.00 355	0.79 72	1.56 224	0.92 153	0.66 78	1.53 149	0.74 63	0.35 271	27.70 625	0.26 129	0.18 36	0.24 64	19.90 603

Zero-FE251	3.94 497	0.81 233	12.30 178	0.94 171	0.75 208	2.59 143	0.45 68	1.44 16	0.91 10	50.12 623	0.62 24	0.73 100	0.81 137	0.97 15	0.75 66	0.36 298	0.33 258	0.28 191	0.19 56	0.21 27	3.31 495

1w_stereo	0.91 54	0.46 17	1.12 6	0.74 58	0.80 228	2.98 177	0.67 162	3.29 239	1.04 23	0.83 86	1.36 167	0.38 10	1.36 281	1.03 23	0.75 66	0.17 5	0.18 18	0.20 8	0.17 25	0.20 13	0.57 259

Selective-IGEV	1.42 117	0.58 75	8.82 156	0.92 154	0.85 248	1.32 43	0.80 265	2.85 188	3.84 494	0.87 100	1.68 262	0.71 97	0.62 62	1.30 84	0.75 66	0.24 46	0.27 203	0.24 66	0.19 56	0.27 97	1.18 400

RCA-Stereo	1.38 112	0.61 99	3.95 117	0.94 171	0.48 66	4.68 546	0.78 245	4.17 430	1.95 183	1.93 262	1.84 327	0.94 161	1.48 319	1.23 68	0.75 66	0.30 162	0.43 351	0.25 93	0.20 91	0.26 87	0.37 101

XX-TBD	1.98 146	1.08 333	20.29 440	1.31 377	0.43 46	3.97 386	0.33 23	1.76 51	1.77 153	1.59 205	2.18 419	0.69 87	0.59 53	1.44 126	0.75 66	0.33 232	0.25 165	0.23 38	0.16 11	0.31 163	0.22 1

VIP-Stereo	1.29 105	1.10 339	6.84 141	0.79 83	0.91 280	3.20 200	0.79 255	1.95 68	3.31 430	0.88 105	1.07 96	0.65 75	0.59 53	1.31 88	0.76 71	0.32 205	0.44 361	0.24 66	0.17 25	0.22 43	0.32 40

2w_stereo	0.84 37	0.52 47	1.87 64	0.71 50	0.56 111	1.98 88	0.61 131	2.88 191	1.00 20	0.99 134	0.97 77	0.36 4	1.11 228	1.03 23	0.77 72	0.19 9	0.19 31	0.23 38	0.18 36	0.21 27	0.37 101

IGEV-RUCA	0.93 58	0.56 63	1.31 23	0.85 103	0.74 200	3.89 360	0.78 245	1.93 63	1.42 64	1.02 140	0.72 35	0.70 88	0.73 94	1.37 113	0.77 72	0.30 162	0.20 47	0.25 93	0.19 56	0.43 348	0.40 132

AIO-Stereo	1.40 115	0.62 106	1.44 35	0.85 103	0.76 213	1.28 40	0.79 255	2.39 112	2.83 327	0.75 55	1.62 242	0.89 144	0.46 19	1.30 84	0.77 72	0.28 114	0.27 203	0.25 93	0.23 160	0.27 97	9.88 559

testlalala	2.95 377	0.66 131	20.83 514	1.03 233	0.81 233	4.39 482	0.90 334	2.96 204	3.69 487	2.50 451	1.55 223	1.31 212	0.61 60	1.15 49	0.77 72	0.42 363	14.33 603	0.25 93	0.20 91	0.26 87	0.36 96

FSD					0.76 213	0.77 7	0.67 162	1.63 34	2.26 235	0.76 59	0.63 25	1.69 254	0.72 92	1.05 29	0.78 76	0.59 488	7.66 575	0.57 507	0.54 500	0.57 434

3.5w_stereo	0.87 46	0.60 92	1.48 36	0.67 24	0.73 195	2.50 133	0.50 85	2.43 119	1.79 156	0.85 92	1.25 135	0.43 24	0.66 78	1.25 72	0.78 76	0.21 24	0.18 18	0.23 38	0.18 36	0.20 13	0.47 192

rvit_stereo_0081_aga	1.06 80	1.02 323	5.34 128	0.75 65	0.74 200	1.21 25	0.63 148	2.00 73	2.30 248	0.88 105	0.82 50	0.79 119	0.69 85	1.42 122	0.78 76	0.36 298	0.29 224	0.26 129	0.26 215	0.41 326	0.32 40

RSM++	0.99 67	0.56 63	1.35 29	1.54 463	0.50 84	1.53 61	0.68 173	2.31 109	4.13 511	0.86 94	1.27 145	0.90 146	0.60 57	1.21 67	0.78 76	0.27 93	0.20 47	0.25 93	0.21 110	0.29 128	0.42 149

trnet	1.00 72	0.55 57	1.89 65	0.66 18	0.33 8	4.41 488	0.40 47	2.42 118	1.95 183	0.96 127	1.24 131	0.88 140	0.89 162	1.27 75	0.78 76	0.30 162	0.19 31	0.23 38	0.15 3	0.22 43	0.22 1

MGS-Stereo	1.24 102	0.66 131	9.68 159	0.97 200	0.40 38	1.26 32	0.72 194	1.50 22	1.35 55	1.03 144	2.26 433	0.80 121	0.56 41	1.28 79	0.78 76	0.31 186	0.23 116	0.26 129	0.22 145	0.28 110	0.34 63

ffm	4.27 515	0.98 309	21.04 530	1.24 338	1.03 319	3.64 297	0.87 311	4.23 453	4.73 552	2.31 398	2.40 458	3.49 474	1.64 370	2.29 273	0.78 76	0.30 162	19.28 619	0.48 461	0.40 436	0.31 163	14.02 572

tt1	3.79 487	0.93 288	15.34 222	1.83 514	0.45 52	4.54 512	0.78 245	4.23 453	4.73 552	1.27 168	1.89 347	0.74 110	1.48 319	2.29 273	0.78 76	0.30 162	19.28 619	0.32 279	0.22 145	0.31 163	14.02 572

s12784h	2.08 165	0.50 33	16.85 262	0.75 65	0.36 12	4.42 490	0.49 78	4.23 453	3.08 382	2.03 302	2.67 495	0.91 149	1.05 210	2.05 238	0.78 76	0.37 314	0.18 18	0.24 66	0.16 11	0.27 97	0.26 13

monsters	0.91 54	0.67 135	1.83 63	0.79 83	1.55 468	2.91 167	0.40 47	2.66 161	0.99 19	0.70 42	0.87 56	0.38 10	0.44 17	1.90 222	0.79 85	0.22 31	0.35 281	0.20 8	0.18 36	0.20 13	0.28 19

rvit_stereo_0083	0.91 54	0.73 178	1.60 52	0.90 138	0.66 167	1.21 25	0.64 153	1.75 49	2.71 305	0.83 86	0.93 66	0.94 161	1.06 212	1.50 144	0.79 85	0.34 254	0.36 294	0.30 238	0.27 234	0.34 232	0.34 63

MSKI-zero shot	2.33 220	0.69 149	20.22 427	1.14 291	0.77 217	4.05 402	0.68 173	3.95 354	1.51 86	1.93 262	2.35 450	1.91 307	0.71 88	3.01 324	0.79 85	0.28 114	1.47 501	0.27 156	0.21 110	0.28 110	0.44 162

CREStereo	1.00 72	0.59 84	1.82 62	0.66 18	0.36 12	4.43 491	0.40 47	2.43 119	1.98 188	0.96 127	1.22 127	0.88 140	0.87 155	1.30 84	0.79 85	0.30 162	0.20 47	0.23 38	0.16 11	0.23 51	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
fffy	1.18 99	0.92 280	3.05 96	1.09 264	0.68 181	1.27 34	0.74 212	1.98 72	1.06 25	0.78 68	1.39 174	0.83 126	0.72 92	1.71 178	0.80 89	0.24 46	0.53 410	0.27 156	0.21 110	0.29 128	5.07 521

RSM	0.99 67	0.54 55	1.25 16	0.94 171	0.61 137	1.32 43	0.74 212	2.54 136	4.08 508	0.89 114	1.49 196	1.22 203	0.62 62	1.24 70	0.80 89	0.25 62	0.20 47	0.25 93	0.21 110	0.29 128	0.42 149

ACVNet-DCA	3.67 476	0.94 292	19.66 355	1.87 517	0.42 41	4.47 497	0.73 202	4.07 387	4.63 544	1.21 159	1.89 347	0.73 100	1.62 363	2.20 261	0.81 91	0.31 186	18.77 607	0.32 279	0.21 110	0.35 247	8.09 540

xx1	3.69 480	0.94 292	19.66 355	1.87 517	0.42 41	4.47 497	0.73 202	4.24 459	4.01 506	1.21 159	1.89 347	1.78 282	1.36 281	2.20 261	0.81 91	0.31 186	18.77 607	0.33 314	0.36 397	0.35 247	8.09 540

cc1	3.93 496	0.94 292	19.66 355	1.87 517	0.42 41	4.47 497	0.73 202	4.24 459	4.01 506	1.21 159	1.89 347	0.73 100	1.62 363	2.20 261	0.81 91	0.31 186	18.77 607	0.32 279	0.21 110	0.32 185	13.93 571

Any-RAFT	1.62 124	0.59 84	5.29 127	1.12 282	0.76 213	4.41 488	0.79 255	4.12 411	3.26 414	2.02 297	1.36 167	2.82 416	1.56 342	1.90 222	0.81 91	0.29 132	0.25 165	0.26 129	0.19 56	0.25 69	0.35 74

anonymousdsp2	2.72 330	0.68 144	11.15 171	1.20 320	0.64 154	3.66 303	0.71 190	3.71 304	2.14 215	1.62 208	1.61 238	1.95 315	1.00 187	2.24 268	0.81 91	0.32 205	0.50 401	0.28 191	0.20 91	0.34 232	19.58 602

water-stereo	0.98 66	0.63 109	5.05 125	0.82 94	0.48 66	2.36 118	0.52 96	1.56 25	1.32 53	0.95 126	1.05 91	0.86 133	0.75 108	0.84 4	0.82 96	0.25 62	0.25 165	0.25 93	0.24 182	0.24 64	0.46 180

Pointernet	0.99 67	0.50 33	3.54 104	0.89 126	0.44 50	2.30 113	0.38 35	3.12 218	1.48 75	0.69 37	1.44 186	0.92 153	0.73 94	1.28 79	0.82 96	0.24 46	0.23 116	0.21 19	0.19 56	0.19 3	0.25 12

EGLCR-Stereo	2.52 260	0.56 63	9.39 157	1.16 301	0.81 233	5.24 568	0.61 131	4.20 441	1.56 98	1.09 151	0.71 33	1.09 178	0.66 78	1.92 224	0.82 96	0.29 132	0.30 234	0.29 216	0.24 182	0.37 272	19.09 601

rvit_stereo_0081	0.87 46	0.73 178	1.54 42	0.92 154	0.65 159	1.27 34	0.61 131	2.11 87	2.35 255	0.86 94	0.75 38	0.86 133	0.74 102	1.36 108	0.83 99	0.33 232	0.26 190	0.27 156	0.25 198	0.38 285	0.35 74

rvit_stereo_0082	0.87 46	0.73 178	1.54 42	0.92 154	0.65 159	1.27 34	0.61 131	2.11 87	2.35 255	0.86 94	0.75 38	0.86 133	0.74 102	1.36 108	0.83 99	0.33 232	0.26 190	0.27 156	0.25 198	0.38 285	0.35 74

LoS_RVC	1.23 101	1.51 409	6.09 135	0.88 124	1.71 507	1.96 85	0.59 123	1.61 31	1.37 58	0.84 90	1.35 162	0.84 127	1.15 246	1.49 139	0.83 99	0.21 24	0.17 10	0.20 8	0.14 1	0.20 13	1.49 424

GEAStereo	3.16 416	0.61 99	2.62 89	0.99 213	1.33 419	4.53 510	0.81 273	2.05 80	1.71 144	0.97 129	0.93 66	0.53 47	0.80 131	1.07 33	0.84 102	0.31 186	18.89 612	0.27 156	0.20 91	0.29 128	23.53 608

GSStereo	2.65 307	0.61 99	2.62 89	1.07 257	1.33 419	4.53 510	0.81 273	3.44 257	4.24 519	0.80 74	0.93 66	0.76 114	0.80 131	1.07 33	0.84 102	0.28 114	0.54 412	0.26 129	0.26 215	0.29 128	27.59 614

GS-Stereo							0.81 273	3.44 257	4.24 519	0.80 74	0.93 66	0.76 114	0.80 131	1.07 33	0.84 102	0.28 114	0.54 412	0.26 129	0.26 215	0.29 128	27.59 614

WCG-NET	1.00 72	0.81 233	1.65 54	0.93 162	0.38 20	1.48 58	1.04 397	1.81 53	2.80 320	1.67 217	1.52 202	0.93 157	0.97 180	1.18 56	0.84 102	0.25 62	0.81 467	0.23 38	0.21 110	0.27 97	0.26 13

MoCha-V2	3.53 466	0.90 270	17.00 264	1.32 384	8.54 591	1.38 49	0.55 103	2.89 193	3.31 430	0.99 134	1.82 312	0.66 79	1.16 248	1.79 198	0.84 102	0.26 81	15.15 606	0.20 8	0.20 91	0.25 69	11.33 565

WCG-NET（raft）	1.44 118	0.92 280	1.56 46	0.89 126	0.32 4	1.43 54	0.97 378	1.69 45	2.42 264	1.68 220	1.44 186	2.37 361	1.01 190	1.33 94	0.85 107	0.25 62	8.56 581	0.22 27	0.21 110	0.28 110	0.32 40

sAnonymous2	2.00 152	1.54 413	21.24 556	0.93 162	0.89 267	1.21 25	0.62 143	2.58 150	2.28 241	0.86 94	1.04 89	0.73 100	1.22 259	1.10 42	0.85 107	0.30 162	0.25 165	0.31 258	0.31 336	1.06 532	0.72 324

CroCo_RVC	2.00 152	1.54 413	21.24 556	0.93 162	0.89 267	1.21 25	0.62 143	2.58 150	2.28 241	0.86 94	1.04 89	0.73 100	1.22 259	1.10 42	0.85 107	0.30 162	0.25 165	0.31 258	0.31 336	1.06 532	0.72 324

LG-Stereo	0.94 59	0.71 164	3.31 99	0.62 6	0.51 86	2.85 158	0.54 101	2.59 154	1.40 62	0.88 105	1.23 129	0.53 47	0.40 9	0.81 2	0.86 110	0.23 37	0.18 18	0.31 258	0.24 182	0.29 128	0.22 1

MyStereo07	2.29 210	1.18 357	20.10 413	1.04 240	1.21 387	3.96 384	0.95 368	2.13 89	3.37 444	1.09 151	1.28 147	0.68 84	0.91 167	1.74 194	0.86 110	0.26 81	3.49 555	0.34 334	0.27 234	0.43 348	0.49 211

NLSM1	0.92 57	0.57 71	1.31 23	0.77 68	1.33 419	2.32 114	0.37 34	2.74 168	1.28 46	0.93 121	0.97 77	0.56 55	1.36 281	1.69 173	0.87 112	0.18 6	0.18 18	0.25 93	0.20 91	0.25 69	0.31 35

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 78	0.53 51	2.93 94	0.80 87	0.77 217	3.99 388	0.39 39	2.10 85	1.96 187	0.90 116	0.93 66	0.75 113	0.85 148	1.31 88	0.87 112	0.28 114	0.21 71	0.26 129	0.21 110	0.32 185	0.38 111

CES	1.08 84	0.63 109	2.53 82	0.95 183	2.18 539	2.13 97	0.50 85	2.07 82	1.46 71	0.79 72	1.06 93	0.61 67	0.48 23	1.45 129	0.87 112	0.24 46	0.18 18	0.24 66	0.15 3	0.64 462	2.36 466

ProNet	1.63 125	0.91 273	5.70 130	0.96 192	0.64 154	2.40 122	0.82 276	1.92 62	3.28 418	0.69 37	1.17 117	0.78 116	0.76 111	1.72 184	0.87 112	0.27 93	0.97 481	0.25 93	0.26 215	0.31 163	7.97 539

GASTEREO	3.25 435	1.46 404	3.62 106	1.10 267	10.80 596	3.50 263	0.86 304	2.79 174	3.54 475	1.44 188	1.31 154	0.56 55	1.35 279	2.09 243	0.88 116	0.26 81	0.57 422	0.25 93	0.68 526	0.27 97	27.73 616

MSCF	3.21 426	1.25 371	4.06 118	1.06 250	10.61 595	3.29 220	0.85 299	2.81 179	3.31 430	1.36 173	1.19 120	0.58 60	1.33 276	2.07 240	0.88 116	0.27 93	0.65 444	0.26 129	0.66 525	0.31 163	27.42 613

MC-Stereo	2.54 269	0.58 75	6.38 138	1.30 373	1.37 433	4.56 522	0.60 127	2.08 83	1.57 102	1.97 278	1.68 262	0.89 144	1.12 231	1.46 132	0.88 116	0.27 93	8.44 579	0.27 156	0.22 145	0.26 87	14.87 577

2.25w	0.89 52	0.51 38	2.54 83	0.72 53	0.66 167	2.27 109	0.40 47	2.43 119	1.22 41	0.83 86	1.05 91	0.40 16	0.80 131	1.28 79	0.89 119	0.18 6	0.56 420	0.21 19	0.18 36	0.19 3	0.38 111

SCV	2.09 166	0.89 264	11.43 174	1.91 522	2.09 535	1.27 34	0.87 311	3.66 289	2.13 213	0.67 33	1.59 236	0.93 157	0.77 113	1.80 204	0.89 119	0.37 314	0.38 315	0.25 93	0.22 145	0.30 151	9.45 554

rvit_stereo_0080	1.10 89	1.09 336	3.78 108	0.65 14	0.60 133	1.91 80	0.74 212	2.74 168	2.65 298	0.94 124	1.09 99	0.85 130	0.81 137	1.20 64	0.89 119	0.39 338	0.29 224	0.25 93	0.28 261	0.46 382	0.35 74

whm_eth	1.10 89	1.09 336	3.78 108	0.65 14	0.60 133	1.91 80	0.74 212	2.74 168	2.65 298	0.94 124	1.09 99	0.85 130	0.81 137	1.20 64	0.89 119	0.39 338	0.29 224	0.25 93	0.28 261	0.46 382	0.35 74

GLC_STEREO	0.83 36	0.59 84	1.71 57	0.89 126	0.34 10	1.88 78	0.80 265	1.48 20	1.60 114	0.98 132	1.06 93	0.68 84	0.71 88	1.19 58	0.89 119	0.25 62	0.25 165	0.32 279	0.25 198	0.32 185	0.34 63

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 67	0.85 247	1.58 49	0.95 183	1.08 338	2.95 171	0.53 99	1.93 63	2.00 193	1.19 158	1.63 247	0.59 63	0.65 71	1.10 42	0.90 124	0.28 114	0.23 116	0.31 258	0.25 198	0.45 372	0.32 40

CASnet	0.85 40	0.59 84	1.66 56	0.91 144	0.30 3	1.37 48	0.73 202	1.63 34	1.94 182	1.66 215	1.14 113	0.66 79	0.63 65	1.07 33	0.90 124	0.37 314	0.17 10	0.41 420	0.31 336	0.33 209	0.23 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	3.14 409	0.83 241	20.28 435	0.94 171	0.64 154	4.54 512	0.82 276	2.03 79	3.32 438	0.91 117	1.13 110	0.78 116	0.77 113	1.78 196	0.90 124	0.29 132	0.25 165	0.29 216	0.21 110	0.33 209	21.81 605

IGEV-Stereo	3.15 412	0.83 241	20.31 444	0.94 171	0.64 154	4.54 512	0.82 276	2.01 76	3.31 430	0.91 117	1.13 110	0.79 119	0.77 113	1.79 198	0.92 127	0.29 132	0.25 165	0.29 216	0.21 110	0.33 209	21.85 606
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
depthmonostereo	1.22 100	0.96 301	6.67 139	0.89 126	0.56 111	2.21 100	0.57 110	1.84 57	1.21 40	1.01 139	1.09 99	1.38 221	0.99 184	2.41 281	0.93 128	0.24 46	0.28 214	0.22 27	0.21 110	0.25 69	0.53 239

DilatedVolume-Stereo	0.94 59	0.70 157	3.01 95	1.06 250	0.63 150	1.34 45	0.49 78	1.58 27	1.16 35	1.41 180	1.26 139	0.88 140	0.88 156	1.81 210	0.93 128	0.25 62	0.28 214	0.22 27	0.23 160	0.25 69	0.39 125

ff7	2.60 290	0.81 233	16.25 245	0.89 126	0.56 111	4.55 518	0.83 280	1.68 38	3.44 459	0.88 105	1.10 102	0.70 88	0.78 118	1.93 227	0.93 128	0.29 132	0.37 301	0.29 216	0.21 110	0.33 209	15.08 580

ffff	2.60 290	0.81 233	16.25 245	0.89 126	0.56 111	4.55 518	0.83 280	1.68 38	3.44 459	0.88 105	1.10 102	0.70 88	0.78 118	1.93 227	0.93 128	0.29 132	0.37 301	0.29 216	0.21 110	0.33 209	15.08 580

11t	2.60 290	0.81 233	16.25 245	0.89 126	0.56 111	4.55 518	0.83 280	1.68 38	3.44 459	0.88 105	1.10 102	0.70 88	0.78 118	1.93 227	0.93 128	0.29 132	0.37 301	0.29 216	0.21 110	0.33 209	15.08 580

ccc-4	2.60 290	0.81 233	16.25 245	0.89 126	0.56 111	4.55 518	0.83 280	1.68 38	3.44 459	0.88 105	1.10 102	0.70 88	0.78 118	1.93 227	0.93 128	0.29 132	0.37 301	0.29 216	0.21 110	0.33 209	15.08 580

HUI-Stereo	2.27 203	0.74 187	20.56 482	0.77 68	0.38 20	4.67 538	0.78 245	2.54 136	3.23 410	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.13 232	2.21 264	0.93 128	0.49 435	0.23 116	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

PMTNet	1.13 92	0.55 57	3.88 114	0.71 50	0.59 127	4.21 453	0.43 59	2.00 73	1.58 105	1.02 140	1.06 93	0.78 116	0.98 183	1.58 156	0.93 128	1.21 551	0.20 47	0.23 38	0.15 3	0.23 51	0.27 16

gcap-zeroshot	2.25 196	0.74 187	19.48 344	0.97 200	1.18 371	3.50 263	0.83 280	3.21 227	2.66 300	1.86 252	1.23 129	3.24 452	0.88 156	1.92 224	0.94 136	0.34 254	0.43 351	0.28 191	0.22 145	0.29 128	0.83 350

CAS	1.34 109	0.48 24	2.20 74	3.01 572	1.66 500	4.08 411	0.73 202	1.96 70	1.51 86	0.86 94	1.10 102	0.59 63	0.53 33	1.36 108	0.94 136	3.07 578	0.14 1	0.21 19	0.14 1	0.38 285	1.78 445

LoS	1.05 79	0.58 75	3.31 99	0.91 144	0.38 20	4.14 427	0.50 85	2.22 95	1.49 80	1.02 140	0.88 59	0.62 69	0.84 145	1.69 173	0.94 136	0.27 93	0.20 47	0.24 66	0.17 25	0.22 43	0.32 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LCNet	2.54 269	0.60 92	20.89 520	1.01 224	0.57 122	3.60 289	1.21 437	3.20 226	1.70 141	2.17 347	1.76 285	1.43 229	4.12 536	3.61 339	0.94 136	0.32 205	0.20 47	0.28 191	0.76 533	0.50 408	1.83 449

ROB_FTStereo	2.26 200	0.74 187	20.44 457	0.77 68	0.38 20	4.65 534	0.75 225	2.54 136	3.19 395	2.00 286	1.54 214	1.77 273	1.13 232	2.28 272	0.94 136	0.49 435	0.22 88	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

TestStereo	2.41 242	1.95 455	19.15 324	0.77 68	0.61 137	1.83 75	0.58 121	2.33 110	1.53 89	1.44 188	1.37 170	1.26 206	0.90 165	11.59 551	0.94 136	0.36 298	0.19 31	0.33 314	0.24 182	0.45 372	0.32 40

dual_stereo	4.32 518	0.42 4	1.51 39	0.75 65	1.37 433	0.88 10	0.34 29	3.50 265	4.78 558	0.55 5	0.47 14	0.60 66	0.40 9	2.09 243	0.95 142	0.24 46	32.26 627	0.21 19	0.17 25	0.21 27	34.78 625

SST-Stereo	2.63 302	0.63 109	19.76 371	1.69 495	0.46 56	4.71 552	0.74 212	2.27 99	3.07 381	2.07 316	2.15 409	2.42 370	3.17 509	6.66 407	0.95 142	0.45 398	0.19 31	0.30 238	0.27 234	0.35 247	0.31 35

PSM-adaLoss	2.26 200	0.74 187	20.53 475	0.77 68	0.38 20	4.67 538	0.71 190	2.54 136	3.22 407	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.13 232	2.22 265	0.96 144	0.50 449	0.23 116	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

ROB_FTStereo_v2	2.25 196	0.74 187	20.45 460	0.77 68	0.38 20	4.66 537	0.74 212	2.54 136	3.20 397	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.14 238	2.13 251	0.96 144	0.50 449	0.22 88	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

KYRaft	2.55 274	0.57 71	20.60 491	0.98 206	0.51 86	4.38 478	1.76 504	2.51 130	1.59 108	2.48 447	2.98 516	1.99 323	3.36 519	2.17 257	0.96 144	0.34 254	0.22 88	0.33 314	0.46 471	0.38 285	2.44 469

FlowAnything_test	0.79 22	0.65 123	1.32 26	0.83 96	0.59 127	2.29 111	0.65 157	1.45 17	1.03 21	1.06 148	0.76 41	0.63 71	0.49 26	0.91 8	0.97 147	0.32 205	0.27 203	0.40 411	0.47 473	0.31 163	0.48 203

monsterstereo	1.31 106	0.58 75	2.10 72	0.79 83	1.41 442	2.51 134	0.40 47	3.15 223	0.84 7	0.74 51	1.18 118	0.41 23	0.40 9	1.55 152	0.97 147	0.20 17	8.12 578	0.22 27	0.18 36	0.22 43	0.33 52

tt45	1.08 84	0.92 280	2.50 80	0.92 154	0.67 173	3.90 361	0.75 225	2.00 73	1.29 48	0.74 51	1.35 162	0.71 97	0.63 65	2.59 298	0.97 147	0.23 37	0.19 31	0.28 191	0.23 160	0.29 128	0.37 101

rvit_0105_6	1.10 89	1.17 354	3.33 102	0.93 162	0.55 105	1.45 55	0.79 255	2.51 130	3.30 427	0.78 68	0.74 37	1.03 172	0.75 108	1.45 129	0.97 147	0.42 363	0.43 351	0.34 334	0.31 336	0.44 363	0.38 111

sCroCo_RVC	1.81 140	0.93 288	19.44 342	1.04 240	1.05 329	0.97 11	0.61 131	2.08 83	1.36 56	0.71 44	1.28 147	0.82 125	1.10 225	1.31 88	0.97 147	0.54 473	0.41 338	0.33 314	0.30 317	0.46 382	0.48 203

NLSM3	0.94 59	0.55 57	1.62 53	0.67 24	1.30 408	3.19 199	0.45 68	2.87 190	1.30 52	0.85 92	0.96 76	0.55 51	1.02 193	1.15 49	0.98 152	0.21 24	0.16 5	0.26 129	0.23 160	0.25 69	0.34 63

Patchmatch Stereo++	2.28 207	0.74 187	20.54 476	0.77 68	0.38 20	4.67 538	0.75 225	2.55 143	3.21 400	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.14 238	2.46 282	0.98 152	0.51 457	0.23 116	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74
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	2.28 207	0.74 187	20.54 476	0.77 68	0.38 20	4.67 538	0.75 225	2.55 143	3.21 400	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.14 238	2.46 282	0.98 152	0.51 457	0.23 116	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

tg	1.40 115	1.14 350	2.71 91	0.97 200	0.54 98	4.02 394	0.42 56	3.02 210	2.64 296	1.70 226	1.85 331	1.84 293	0.97 180	1.81 210	0.99 155	0.31 186	0.22 88	0.29 216	0.26 215	0.32 185	2.01 454

HH	3.19 420	0.91 273	21.34 561	1.24 338	0.61 137	4.16 433	0.80 265	2.94 196	1.82 158	1.23 165	1.84 327	4.61 543	1.84 414	2.63 301	0.99 155	0.29 132	1.53 503	0.30 238	0.24 182	0.34 232	14.22 575

HanStereo	3.19 420	0.91 273	21.34 561	1.24 338	0.61 137	4.16 433	0.80 265	2.94 196	1.82 158	1.23 165	1.84 327	4.61 543	1.84 414	2.63 301	0.99 155	0.29 132	1.53 503	0.30 238	0.24 182	0.34 232	14.22 575

iGMRVC	2.27 203	0.74 187	20.46 461	0.77 68	0.38 20	4.65 534	0.73 202	2.54 136	3.21 400	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.14 238	2.47 285	0.99 155	0.51 457	0.23 116	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

rvit_stereo_ft	1.28 104	1.39 394	6.72 140	0.99 213	0.66 167	1.06 15	0.79 255	2.81 179	3.14 391	0.83 86	1.02 87	0.95 163	1.13 232	1.27 75	1.00 159	0.34 254	0.24 146	0.27 156	0.29 297	0.40 306	0.35 74

PSM-AAD	3.41 453	0.58 75	20.55 478	0.95 183	0.56 111	4.46 494	7.40 593	3.11 216	1.58 105	2.30 395	2.56 481	1.26 206	16.19 601	2.47 285	1.00 159	0.32 205	0.22 88	0.58 510	0.41 447	0.37 272	1.32 409

RAFT-IKP	2.27 203	0.74 187	20.55 478	0.77 68	0.38 20	4.64 533	0.73 202	2.54 136	3.21 400	2.00 286	1.53 203	1.77 273	1.13 232	2.25 271	1.00 159	0.51 457	0.22 88	0.32 279	0.28 261	0.40 306	0.35 74

GMStereo	2.01 155	2.26 471	20.93 523	0.90 138	0.48 66	1.67 71	0.56 106	1.90 60	2.19 219	1.58 204	1.31 154	0.87 138	0.74 102	1.68 167	1.00 159	0.41 352	0.21 71	0.30 238	0.32 352	0.50 408	0.46 180
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GREAT-IGEV	4.43 524	0.74 187	13.12 186	1.32 384	9.52 592	2.48 127	0.34 29	1.40 14	1.88 170	0.61 16	0.89 60	0.51 40	0.60 57	1.26 73	1.01 163	0.23 37	31.64 626	0.21 19	0.18 36	0.24 64	20.38 604

castereo	0.88 49	0.78 222	1.15 10	0.89 126	0.51 86	1.31 42	0.90 334	3.42 254	1.28 46	0.88 105	1.28 147	0.72 99	0.91 167	1.05 29	1.01 163	0.28 114	0.17 10	0.26 129	0.20 91	0.24 64	0.34 63

SMoEStereo_RVC	0.88 49	0.92 280	1.55 44	0.96 192	0.46 56	2.56 139	0.78 245	1.60 28	1.20 39	0.71 44	1.20 121	0.64 72	0.63 65	1.71 178	1.01 163	0.22 31	0.18 18	0.31 258	0.22 145	0.28 110	0.42 149

RAStereo	1.53 121	0.71 164	17.55 278	0.62 6	0.65 159	1.18 20	0.32 22	1.94 65	1.15 34	0.80 74	1.07 96	0.64 72	0.47 20	0.89 5	1.01 163	0.25 62	0.20 47	0.27 156	0.21 110	0.36 266	0.27 16

rvit_stereo_0075_2	2.14 172	0.76 212	21.42 566	0.91 144	1.26 400	2.49 130	0.68 173	2.30 108	2.10 203	1.42 183	1.86 337	1.45 232	0.85 148	1.49 139	1.03 167	0.47 419	0.40 331	0.48 461	0.38 416	0.47 395	0.53 239

DisPM	2.29 210	0.61 99	20.25 432	1.79 512	0.52 92	4.58 523	0.77 238	2.50 129	2.22 225	2.49 450	1.82 312	1.45 232	1.01 190	2.73 310	1.04 168	0.48 428	0.20 47	0.32 279	0.31 336	0.32 185	0.45 170

AnonymousM	1.38 112	1.33 388	2.35 77	0.95 183	0.56 111	4.03 397	0.67 162	2.63 158	2.49 278	1.51 196	1.36 167	1.15 187	1.00 187	1.26 73	1.04 168	0.41 352	0.46 374	2.07 575	1.71 577	0.25 69	0.40 132

CFNet-RSSM	2.17 177	0.56 63	20.50 472	1.08 260	0.57 122	3.42 241	0.62 143	4.24 459	1.60 114	1.73 232	1.39 174	2.55 386	1.19 255	1.36 108	1.04 168	0.29 132	0.20 47	0.26 129	0.23 160	0.28 110	0.32 40

RAFT-Stereo-weight	1.38 112	0.57 71	5.44 129	1.05 244	0.63 150	4.19 449	0.77 238	3.95 354	1.53 89	2.01 295	1.53 203	1.30 211	0.65 71	1.30 84	1.05 171	0.27 93	0.26 190	0.26 129	0.22 145	0.28 110	0.38 111

RAFT_R40	2.61 295	0.64 115	19.86 380	1.69 495	0.46 56	4.74 555	0.95 368	2.28 101	2.52 281	2.02 297	2.32 448	2.69 403	2.52 475	6.70 409	1.05 171	0.42 363	0.19 31	0.30 238	0.27 234	0.33 209	0.29 23

SCV_C0	2.17 177	0.93 288	12.88 182	0.96 192	1.06 334	1.27 34	0.63 148	3.68 293	3.30 427	1.03 144	1.26 139	0.73 100	0.66 78	1.73 189	1.06 173	0.35 271	1.97 517	0.25 93	0.21 110	0.29 128	9.23 553

cross-raft	1.95 144	0.66 131	16.17 244	1.23 337	0.92 282	2.25 107	0.70 185	3.69 298	1.68 135	1.78 241	1.53 203	3.15 446	1.13 232	1.35 104	1.06 173	0.24 46	0.23 116	0.26 129	0.24 182	0.29 128	0.45 170

rvit_0105_4	1.63 125	1.29 381	12.50 179	0.94 171	0.54 98	1.56 62	0.84 292	2.84 186	3.25 412	0.82 80	0.94 74	1.10 180	0.86 152	1.65 163	1.07 175	0.43 380	0.45 368	0.35 353	0.31 336	0.44 363	0.45 170

RAFT-Test	1.67 131	0.64 115	6.13 136	1.25 353	1.82 520	3.06 182	0.78 245	4.02 372	3.09 385	1.88 254	1.70 268	3.76 496	1.03 194	1.40 118	1.07 175	0.29 132	0.33 258	0.25 93	0.23 160	0.29 128	0.33 52

CSFM-Stereo	0.78 21	0.41 3	1.03 3	0.64 12	0.32 4	2.64 146	0.31 17	1.45 17	0.82 5	0.76 59	0.54 17	0.56 55	0.51 31	0.94 13	1.08 177	0.19 9	0.18 18	0.18 2	0.16 11	0.20 13	2.63 474

Gwc-CoAtRS	1.80 139	0.61 99	14.92 217	1.08 260	0.61 137	2.88 163	0.63 148	2.47 126	1.62 124	1.80 246	1.50 199	2.73 404	1.17 250	1.35 104	1.08 177	0.30 162	0.22 88	0.25 93	0.23 160	0.28 110	0.30 28

zero-FE	2.19 181	0.56 63	26.48 605	0.91 144	1.44 448	1.41 53	0.83 280	2.29 107	0.91 10	0.59 8	0.65 29	0.54 50	0.78 118	2.84 316	1.09 179	0.39 338	0.30 234	0.25 93	0.19 56	1.03 528	0.39 125

IGEV++	3.59 468	0.91 273	13.63 189	1.08 260	0.98 298	1.27 34	0.98 381	3.33 244	1.89 173	0.93 121	1.38 173	0.86 133	1.09 219	1.71 178	1.09 179	0.36 298	21.52 622	0.23 38	0.21 110	0.31 163	18.10 599

RAFT_CTSACE	2.41 242	1.83 446	20.33 446	1.77 511	1.39 436	3.50 263	1.03 392	3.25 235	1.64 128	1.80 246	2.04 383	2.82 416	1.78 400	2.11 248	1.10 181	0.27 93	0.24 146	0.28 191	0.30 317	0.31 163	0.33 52

XX-Stereo	2.66 313	0.70 157	21.17 551	2.33 545	1.24 396	4.31 472	0.45 68	4.48 533	1.60 114	2.39 430	1.89 347	4.60 542	0.60 57	4.17 356	1.11 182	0.34 254	0.26 190	0.29 216	0.29 297	0.53 417	0.43 156

gasm-f	4.41 522	0.71 164	10.58 165	0.99 213	16.98 603	4.39 482	0.92 354	2.05 80	1.71 144	0.97 129	1.46 190	0.53 47	0.88 156	1.39 116	1.12 183	0.31 186	18.89 612	0.27 156	0.20 91	0.30 151	23.53 608

Wavelet-MonSter	0.77 19	0.52 47	2.45 79	0.70 43	0.80 228	1.61 67	0.30 16	1.19 11	1.61 120	0.59 8	0.71 33	0.39 13	0.53 33	1.20 64	1.12 183	0.16 1	0.46 374	0.20 8	0.18 36	0.20 13	0.40 132

plain	2.00 152	0.89 264	21.49 567	0.67 24	0.73 195	1.66 70	0.57 110	3.27 238	2.18 217	0.80 74	1.25 135	0.80 121	0.86 152	1.72 184	1.13 185	0.34 254	0.21 71	0.32 279	0.25 198	0.44 363	0.34 63

MaDis-Stereo	1.60 122	1.11 341	16.13 242	0.67 24	1.87 521	1.22 29	0.39 39	2.17 91	1.42 64	0.69 37	0.78 43	0.88 140	0.70 86	1.24 70	1.13 185	0.32 205	0.23 116	0.26 129	0.21 110	0.32 185	0.28 19

knoymous	1.50 119	0.65 123	8.73 155	0.91 144	0.75 208	2.97 175	0.90 334	2.93 194	1.38 59	1.56 200	1.07 96	2.75 409	0.88 156	1.43 125	1.13 185	0.32 205	0.22 88	0.35 353	0.20 91	0.45 372	0.41 140

HART	3.57 467	1.13 347	17.80 287	0.90 138	1.12 352	1.18 20	0.41 54	3.55 271	4.60 543	1.09 151	2.19 422	1.49 236	0.57 43	1.46 132	1.14 188	0.25 62	21.58 623	0.28 191	0.21 110	0.36 266	10.06 560

DDF-Stereo	1.06 80	0.57 71	3.31 99	0.92 154	1.46 452	1.58 63	0.83 280	2.28 101	0.97 18	0.54 4	0.63 25	0.55 51	0.73 94	3.12 328	1.15 189	0.43 380	0.30 234	0.25 93	0.19 56	1.05 530	0.39 125

GMOStereo	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 89	0.68 181	3.22 204	0.89 319	2.94 196	1.48 75	2.36 422	1.54 214	1.75 266	1.04 201	1.33 94	1.15 189	0.26 81	11.32 597	0.35 353	0.28 261	0.35 247	0.33 52

error version	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 89	0.68 181	3.22 204	0.89 319	2.94 196	1.48 75	2.36 422	1.54 214	1.75 266	1.04 201	1.33 94	1.15 189	0.26 81	11.32 597	0.35 353	0.28 261	0.35 247	0.33 52

test-v	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 89	0.68 181	3.22 204	0.89 319	2.94 196	1.48 75	2.36 422	1.54 214	1.75 266	1.04 201	1.33 94	1.15 189	0.26 81	11.32 597	0.35 353	0.28 261	0.35 247	0.33 52

test-2	2.64 303	0.92 280	19.83 376	0.81 89	0.68 181	3.22 204	0.89 319	2.94 196	1.48 75	2.36 422	1.54 214	1.75 266	1.04 201	1.33 94	1.15 189	0.26 81	11.32 597	0.35 353	0.28 261	0.35 247	0.33 52

FACV-RUCA	1.35 111	0.70 157	2.58 86	1.07 257	1.49 456	2.70 148	1.13 418	3.21 227	2.64 296	1.42 183	1.99 375	1.06 177	1.15 246	1.44 126	1.16 194	0.41 352	0.42 349	0.73 544	0.41 447	0.63 457	0.67 309

UniTT-Stereo	1.73 135	0.60 92	20.25 432	0.98 206	1.19 379	0.78 8	0.39 39	1.19 11	1.55 94	1.21 159	1.28 147	0.52 44	0.64 68	1.17 55	1.16 194	0.35 271	0.20 47	0.25 93	0.22 145	0.42 338	0.31 35

Wave_Phase_stereo	1.14 94	0.82 240	4.46 121	0.85 103	0.56 111	5.00 564	0.72 194	2.52 134	1.23 42	0.88 105	0.58 19	0.73 100	0.48 23	1.08 37	1.17 196	0.28 114	0.23 116	0.24 66	0.29 297	0.26 87	0.51 222

FE-Mocha	1.31 106	0.79 226	5.00 124	1.08 260	0.77 217	1.59 64	0.39 39	2.94 196	1.56 98	1.83 250	1.81 309	2.44 376	0.88 156	1.68 167	1.18 197	0.32 205	0.49 395	0.35 353	0.32 352	0.27 97	0.48 203

999	1.08 84	0.86 249	2.44 78	1.06 250	0.65 159	3.27 213	0.91 346	1.47 19	1.43 66	0.74 51	1.73 280	0.70 88	0.66 78	3.03 325	1.18 197	0.24 46	0.22 88	0.25 93	0.21 110	0.27 97	0.37 101

CroCo-Stereo Lap2	1.65 129	1.14 350	14.70 213	1.00 221	1.80 519	0.53 3	0.46 74	3.18 225	1.62 124	1.10 154	1.24 131	1.05 175	0.78 118	1.40 118	1.18 197	0.31 186	0.23 116	0.27 156	0.22 145	0.46 382	0.38 111

BUS	1.64 128	0.64 115	3.82 110	0.94 171	0.86 252	4.50 503	0.75 225	4.49 534	2.29 245	2.96 511	1.82 312	3.61 489	1.03 194	1.79 198	1.18 197	0.39 338	0.25 165	0.31 258	0.28 261	0.38 285	0.41 140

NINENet	2.59 287	0.89 264	16.09 240	1.16 301	1.07 335	4.50 503	0.75 225	4.43 526	2.61 292	2.18 351	1.91 356	3.61 489	1.03 194	7.92 436	1.18 197	0.49 435	0.34 271	0.41 420	0.30 317	0.42 338	0.44 162

NLMM	0.96 63	0.63 109	1.71 57	0.70 43	1.10 345	3.14 193	0.47 76	3.12 218	1.32 53	0.82 80	1.15 114	0.55 51	0.58 46	1.35 104	1.19 202	0.22 31	0.17 10	0.23 38	0.20 91	0.23 51	0.36 96

fffft	0.84 37	0.67 135	1.73 59	0.85 103	0.55 105	1.51 59	0.78 245	2.13 89	1.24 43	0.65 28	0.90 62	0.59 63	0.55 40	1.85 218	1.19 202	0.20 17	0.20 47	0.27 156	0.20 91	0.28 110	0.44 162
1: 1. 1
testlalala_base	2.69 325	0.77 220	21.10 542	1.22 330	1.46 452	2.72 149	0.83 280	4.11 405	1.49 80	1.28 169	1.45 189	1.21 202	0.85 148	1.28 79	1.19 202	3.94 592	2.36 528	0.27 156	0.19 56	4.48 593	1.58 430

RAFT+CT+SA	2.32 217	1.30 384	19.71 365	1.01 224	1.41 442	4.04 398	0.92 354	3.96 356	1.64 128	1.64 210	1.69 266	1.63 248	1.18 253	3.06 326	1.19 202	0.28 114	0.22 88	0.32 279	0.34 371	0.34 232	0.47 192

Prome-Stereo	2.57 285	0.60 92	20.29 440	1.01 224	0.62 147	4.40 486	1.80 507	3.22 230	1.74 149	2.18 351	3.43 537	1.71 261	3.45 524	2.24 268	1.19 202	0.32 205	0.20 47	0.27 156	0.25 198	0.37 272	2.15 459

IGEV-FE	2.66 313	0.75 201	21.55 569	1.50 452	0.89 267	2.21 100	0.90 334	3.52 267	1.83 160	2.17 347	1.58 233	4.06 512	1.59 346	1.73 189	1.21 207	0.32 205	0.33 258	0.28 191	0.30 317	0.44 363	6.08 529

GMStereo_Zeroshot	1.51 120	1.27 376	4.75 122	1.54 463	0.72 194	3.33 227	0.54 101	2.67 162	1.74 149	2.34 414	1.57 225	2.40 362	0.96 178	2.51 288	1.21 207	0.48 428	0.23 116	0.41 420	0.24 182	0.82 511	0.40 132

IGEV_Zeroshot_test	2.66 313	0.75 201	21.55 569	1.50 452	0.89 267	2.21 100	0.90 334	3.52 267	1.83 160	2.17 347	1.57 225	4.09 514	1.60 348	1.73 189	1.21 207	0.32 205	0.33 258	0.28 191	0.30 317	0.44 363	6.09 530

rvit_0105_5	1.72 134	1.26 372	13.05 185	0.92 154	0.56 111	1.92 83	0.90 334	3.07 214	3.04 375	0.98 132	1.24 131	1.19 196	0.93 173	1.55 152	1.22 210	0.43 380	0.43 351	0.37 384	0.36 397	0.43 348	0.51 222

model_zeroshot	2.43 245	0.72 172	19.99 397	1.24 338	1.23 392	3.70 314	0.63 148	3.76 312	1.61 120	2.79 492	1.41 181	2.24 345	0.82 143	2.87 319	1.22 210	0.33 232	0.52 407	0.30 238	0.25 198	0.28 110	2.59 472

DeepStereo_RVC	2.42 244	0.70 157	18.41 299	0.79 83	0.43 46	4.50 503	0.70 185	2.51 130	3.51 473	2.02 297	1.79 299	1.54 239	6.35 562	1.93 227	1.22 210	0.47 419	0.22 88	0.29 216	0.29 297	0.35 247	0.40 132

NLMM1	0.96 63	0.60 92	1.41 33	0.68 34	1.04 325	3.37 230	0.49 78	3.06 213	1.39 60	0.72 49	1.10 102	0.58 60	0.77 113	1.42 122	1.23 213	0.20 17	0.15 3	0.23 38	0.21 110	0.23 51	0.30 28

rvit_0105_3	1.97 145	1.34 390	16.03 238	0.98 206	0.59 127	2.37 120	1.08 404	3.30 240	3.01 360	1.21 159	1.47 192	1.24 205	1.04 201	1.82 213	1.23 213	0.47 419	0.44 361	0.40 411	0.43 458	0.43 348	0.55 251

PCWNet_CMD	2.16 174	0.71 164	15.44 225	0.84 98	0.76 213	3.38 232	0.68 173	3.69 298	2.24 228	1.72 229	1.63 247	3.20 449	3.00 498	2.09 243	1.23 213	0.32 205	0.37 301	0.47 455	0.27 234	0.65 469	0.51 222

CFNet_ucs	2.32 217	0.75 201	17.05 266	0.90 138	0.81 233	3.86 351	0.68 173	4.31 490	2.68 301	2.13 331	2.04 383	3.30 457	1.24 262	2.63 301	1.23 213	0.37 314	0.46 374	0.56 503	0.30 317	0.67 475	0.53 239

UDGNet	2.34 223	1.71 432	20.28 435	1.42 428	0.62 147	4.39 482	0.67 162	1.82 55	2.28 241	1.40 177	1.21 126	0.99 168	1.00 187	2.23 266	1.23 213	1.14 547	0.35 281	1.30 567	0.98 551	1.11 540	0.62 291

iRaftStereo_RVC	1.70 133	1.18 357	3.88 114	0.99 213	0.46 56	3.83 341	0.41 54	2.41 114	1.60 114	1.69 224	1.76 285	1.81 288	0.83 144	1.58 156	1.23 213	0.31 186	4.86 562	0.29 216	0.26 215	0.33 209	4.33 514

HiDET	0.76 18	0.42 4	1.03 3	0.67 24	0.40 38	2.63 145	0.28 10	1.62 33	0.94 17	0.64 26	0.46 13	0.52 44	0.49 26	1.19 58	1.24 219	0.19 9	0.19 31	0.18 2	0.16 11	0.19 3	1.77 443

DCRE	3.02 388	0.95 297	18.48 302	1.18 313	1.89 522	3.57 281	0.82 276	3.36 248	1.70 141	2.04 305	8.12 570	1.73 265	1.07 215	1.31 88	1.24 219	0.24 46	0.87 472	0.26 129	0.27 234	0.28 110	11.03 563

NF-Stereo	2.68 321	0.67 135	21.09 540	2.43 549	0.47 61	4.67 538	0.67 162	3.68 293	4.30 526	2.11 326	1.62 242	1.36 217	1.09 219	6.07 392	1.24 219	0.45 398	0.20 47	0.36 373	0.34 371	0.32 185	0.37 101

PSM-softLoss	2.62 298	0.65 123	21.11 544	2.46 553	0.49 75	4.68 546	0.68 173	2.61 156	4.23 517	2.14 333	1.47 192	1.42 226	0.99 184	6.04 390	1.24 219	0.47 419	0.23 116	0.37 384	0.39 425	0.33 209	0.34 63

KMStereo	2.62 298	0.65 123	21.11 544	2.46 553	0.49 75	4.68 546	0.68 173	2.61 156	4.23 517	2.14 333	1.47 192	1.42 226	0.99 184	6.04 390	1.24 219	0.47 419	0.23 116	0.37 384	0.39 425	0.33 209	0.34 63

Anonymous3	2.20 188	0.80 230	20.08 410	0.86 111	0.86 252	4.46 494	0.84 292	3.64 288	1.40 62	1.37 175	1.40 177	1.11 183	1.03 194	1.71 178	1.24 219	0.75 525	0.58 430	0.34 334	0.35 386	0.48 402	0.65 303

MSMDNet	2.16 174	0.71 164	15.36 223	0.86 111	0.75 208	3.41 239	0.69 182	3.70 301	2.25 231	1.73 232	1.64 252	3.21 450	2.95 490	2.09 243	1.24 219	0.32 205	0.37 301	0.45 446	0.27 234	0.63 457	0.50 216

OCTAStereo	2.67 318	0.67 135	21.08 535	2.43 549	0.47 61	4.67 538	0.67 162	3.68 293	4.31 529	2.11 326	1.62 242	1.36 217	1.09 219	6.02 389	1.25 226	0.45 398	0.20 47	0.36 373	0.34 371	0.32 185	0.37 101

GrayStereo	3.68 478	0.56 63	20.61 493	1.71 500	0.90 275	4.17 438	8.11 595	3.17 224	4.13 511	2.80 495	2.49 472	1.70 258	17.06 603	2.83 315	1.25 226	0.37 314	0.23 116	0.27 156	0.32 352	0.30 151	0.57 259

GMM-Stereo	2.52 260	0.56 63	20.57 486	0.92 154	0.83 239	4.18 441	1.88 511	2.51 130	2.40 261	2.48 447	2.30 445	1.69 254	1.84 414	2.93 322	1.25 226	0.32 205	0.19 31	0.33 314	0.49 481	0.37 272	2.40 467

CFNet_pseudo	2.03 159	0.74 187	12.75 181	0.87 118	0.74 200	3.91 365	0.65 157	4.04 379	1.93 180	1.93 262	1.79 299	3.25 454	1.61 354	2.51 288	1.25 226	0.32 205	0.37 301	0.53 491	0.28 261	0.64 462	0.50 216

ccs_rob	2.03 159	0.74 187	12.67 180	0.87 118	0.75 208	3.91 365	0.66 160	4.04 379	1.93 180	1.92 261	1.79 299	3.24 452	1.63 367	2.52 292	1.25 226	0.32 205	0.37 301	0.54 499	0.28 261	0.66 473	0.51 222

MM-Stereo_test2	2.80 352	0.63 109	20.19 419	1.75 507	0.52 92	2.77 150	0.71 190	1.80 52	1.72 147	0.99 134	0.98 83	0.84 127	0.79 126	1.45 129	1.26 231	0.27 93	0.62 438	0.25 93	0.23 160	0.31 163	17.86 598

RE-Stereo	2.67 318	0.67 135	21.08 535	2.43 549	0.47 61	4.67 538	0.67 162	3.68 293	4.30 526	2.11 326	1.62 242	1.36 217	1.09 219	6.01 386	1.26 231	0.45 398	0.20 47	0.36 373	0.34 371	0.32 185	0.37 101

TVStereo	2.67 318	0.67 135	21.08 535	2.43 549	0.47 61	4.67 538	0.67 162	3.68 293	4.30 526	2.11 326	1.62 242	1.36 217	1.09 219	6.01 386	1.26 231	0.45 398	0.20 47	0.36 373	0.34 371	0.32 185	0.37 101

DIP-Stereo	2.03 159	0.98 309	16.44 257	0.67 24	0.62 147	4.30 469	0.58 121	4.43 526	2.89 341	1.97 278	1.40 177	0.91 149	0.86 152	1.31 88	1.27 234	0.38 330	0.23 116	0.33 314	0.23 160	0.33 209	0.57 259
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	3.74 482	0.60 92	20.43 456	0.99 213	0.66 167	4.34 473	11.24 598	2.63 158	1.95 183	2.58 460	5.03 557	1.90 303	13.77 594	3.70 342	1.28 235	0.41 352	0.24 146	0.31 258	0.33 361	0.32 185	2.08 456

LCMNet	0.85 40	0.42 4	1.02 2	0.62 6	0.39 36	3.11 187	0.29 14	1.60 28	0.87 9	0.62 19	0.61 22	0.52 44	0.53 33	1.03 23	1.29 236	0.18 6	0.19 31	0.19 5	0.16 11	0.20 13	3.14 489

R-Stereo Train	2.13 170	0.65 123	19.43 340	1.02 228	0.67 173	3.79 333	0.89 319	4.12 411	1.55 94	2.15 340	1.72 274	1.13 184	0.94 175	1.46 132	1.30 237	0.32 205	0.25 165	0.27 156	0.21 110	0.28 110	0.37 101

RAFT-Stereo	2.13 170	0.65 123	19.43 340	1.02 228	0.67 173	3.79 333	0.89 319	4.12 411	1.55 94	2.15 340	1.72 274	1.13 184	0.94 175	1.46 132	1.30 237	0.32 205	0.25 165	0.27 156	0.21 110	0.28 110	0.37 101
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Selective-RAFT	1.34 109	0.58 75	2.21 75	1.01 224	0.49 75	4.19 449	0.51 89	3.39 250	3.62 481	1.15 155	1.40 177	1.45 232	1.40 293	2.09 243	1.31 239	0.43 380	0.40 331	0.25 93	0.26 215	0.29 128	0.38 111

riskmin	2.46 251	0.61 99	12.91 184	1.22 330	1.65 497	3.56 280	0.61 131	4.30 479	1.50 83	1.86 252	1.16 116	4.30 529	2.02 430	1.53 149	1.32 240	0.29 132	0.95 477	0.34 334	0.23 160	0.43 348	8.34 547

IPLGR_C	2.96 379	11.71 556	20.02 400	0.95 183	1.31 413	3.93 373	0.92 354	4.22 447	3.76 490	2.35 416	2.62 489	1.16 188	1.07 215	1.71 178	1.34 241	0.45 398	0.25 165	0.27 156	0.23 160	0.33 209	0.60 283

MIM_Stereo	2.71 328	1.26 372	20.92 522	1.34 391	5.57 588	3.10 184	0.59 123	3.25 235	2.51 279	1.64 210	1.61 238	1.82 290	1.29 270	2.07 240	1.35 242	0.25 62	0.31 242	0.28 191	0.26 215	0.29 128	4.43 516

test_5	2.45 249	1.43 399	19.72 367	1.20 320	1.39 436	3.88 357	1.25 442	4.03 375	1.98 188	1.74 235	1.82 312	1.86 297	1.78 400	3.57 338	1.35 242	0.33 232	0.21 71	0.35 353	0.33 361	0.34 232	0.43 156

test-3	2.19 181	0.59 84	18.63 305	1.13 287	0.75 208	2.07 95	0.89 319	4.37 512	1.53 89	2.25 375	1.20 121	2.05 334	0.79 126	2.68 305	1.35 242	0.29 132	0.95 477	0.28 191	0.27 234	0.27 97	1.47 423

ACRE	2.75 341	7.69 532	19.93 387	0.93 162	1.30 408	3.94 376	0.90 334	4.23 453	3.66 484	2.33 412	2.61 488	1.17 189	1.04 201	1.80 204	1.35 242	0.46 410	0.25 165	0.27 156	0.23 160	0.32 185	0.60 283

test_3	2.17 177	0.58 75	18.64 306	1.11 272	0.78 221	2.15 99	0.85 299	4.42 524	1.47 73	2.00 286	1.20 121	2.02 328	0.79 126	2.70 309	1.35 242	0.29 132	1.04 485	0.29 216	0.29 297	0.31 163	1.07 391

PFNet+	2.46 251	0.64 115	21.10 542	0.98 206	0.48 66	4.63 531	0.83 280	2.47 126	3.48 470	2.14 333	1.67 260	1.34 213	1.03 194	4.66 362	1.35 242	0.49 435	0.33 258	0.38 400	0.39 425	0.33 209	0.49 211

NRIStereo	2.32 217	0.69 149	20.07 404	1.35 393	0.38 20	4.73 553	0.89 319	2.43 119	3.35 442	1.95 274	1.37 170	1.75 266	1.21 258	2.97 323	1.35 242	0.49 435	0.22 88	0.29 216	0.26 215	0.31 163	0.33 52

qqq1	2.35 225	0.73 178	8.34 150	1.41 419	0.61 137	2.04 89	0.72 194	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 458	1.94 311	1.52 330	10.99 520	1.36 249	0.35 271	0.84 468	0.30 238	0.25 198	0.31 163	1.75 439

fff1	2.35 225	0.73 178	8.34 150	1.41 419	0.61 137	2.04 89	0.72 194	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 458	1.94 311	1.52 330	10.99 520	1.36 249	0.35 271	0.84 468	0.30 238	0.25 198	0.31 163	1.75 439

EKT-Stereo	7.93 581	0.75 201	21.17 551	1.84 516	109.80 629	4.51 507	0.61 131	4.13 415	1.59 108	1.89 256	1.24 131	1.96 320	1.35 279	4.02 352	1.36 249	0.42 363	0.31 242	0.29 216	0.27 234	0.35 247	0.78 341

CASS	1.65 129	0.73 178	8.72 154	0.97 200	0.67 173	2.88 163	0.69 182	3.07 214	1.86 165	2.82 497	2.02 379	1.39 222	1.55 340	1.75 195	1.36 249	0.51 457	0.28 214	0.34 334	0.28 261	0.47 395	0.63 294
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	2.19 181	0.59 84	18.67 307	1.13 287	0.78 221	2.07 95	0.89 319	4.37 512	1.53 89	2.18 351	1.20 121	2.05 334	0.78 118	2.68 305	1.36 249	0.29 132	0.93 474	0.28 191	0.27 234	0.28 110	1.53 427

CIPLG	2.88 363	10.01 547	20.02 400	0.95 183	1.34 423	3.95 378	0.91 346	4.24 459	3.69 487	2.36 422	2.66 493	1.17 189	1.06 212	1.82 213	1.37 254	0.45 398	0.25 165	0.27 156	0.23 160	0.33 209	0.60 283

WQFJA1	1.75 136	0.88 257	10.32 163	0.99 213	1.22 389	3.50 263	0.74 212	3.45 261	1.91 174	1.47 192	2.95 514	0.96 164	1.14 238	1.80 204	1.38 255	0.29 132	0.35 281	0.35 353	0.39 425	0.39 299	0.44 162

WQFJX1	1.75 136	0.88 257	10.32 163	0.99 213	1.22 389	3.50 263	0.74 212	3.45 261	1.91 174	1.47 192	2.95 514	0.96 164	1.14 238	1.80 204	1.38 255	0.29 132	0.35 281	0.35 353	0.39 425	0.39 299	0.44 162

DCVSM-stereo	2.31 216	0.72 172	20.28 435	1.15 294	0.93 286	2.53 138	0.75 225	2.70 164	1.69 138	2.56 457	1.53 203	3.27 455	1.71 388	2.23 266	1.38 255	0.36 298	0.53 410	0.41 420	0.33 361	0.46 382	0.64 299

MyStereo06	2.74 337	1.07 329	21.19 554	1.06 250	1.08 338	4.26 463	0.86 304	3.72 306	1.80 157	2.25 375	1.77 292	4.28 527	4.12 536	1.85 218	1.38 255	0.25 62	2.43 534	0.34 334	0.27 234	0.46 382	0.48 203

CroCo-Stereo	1.07 82	1.18 357	3.66 107	0.91 144	0.60 133	0.49 2	0.49 78	4.07 387	1.91 174	0.84 90	1.29 152	1.00 169	0.75 108	1.32 93	1.38 255	0.26 81	0.21 71	0.24 66	0.20 91	0.37 272	0.30 28
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
AIO-test2	3.07 397	12.11 558	20.58 489	1.49 447	1.34 423	3.22 204	0.73 202	4.07 387	1.56 98	1.72 229	2.20 424	0.90 146	0.74 102	3.75 344	1.39 260	3.67 586	0.26 190	0.35 353	0.44 462	0.41 326	0.44 162

NLCSM	1.15 96	0.79 226	3.83 113	0.72 53	1.29 404	3.34 229	0.44 65	3.56 273	1.45 67	0.77 65	1.12 108	0.73 100	0.81 137	1.34 101	1.40 261	0.24 46	0.18 18	0.25 93	0.21 110	0.23 51	0.31 35

Select-FE	2.58 286	1.05 327	18.42 300	1.09 264	1.24 396	3.70 314	0.61 131	3.97 359	2.27 240	2.61 468	1.83 325	5.04 553	3.16 508	2.02 236	1.40 261	0.35 271	0.56 420	0.31 258	0.48 477	0.35 247	1.14 396

AIO-test1	2.33 220	1.54 413	20.24 430	0.97 200	1.61 483	3.42 241	0.94 363	4.22 447	1.71 144	0.97 129	1.35 162	0.98 166	0.74 102	4.52 360	1.40 261	0.27 93	0.24 146	0.28 191	0.35 386	0.34 232	0.46 180

ICVP	2.19 181	0.72 172	19.18 327	1.03 233	0.88 265	4.22 455	0.94 363	3.44 257	1.69 138	1.68 220	1.76 285	1.35 215	1.19 255	1.80 204	1.40 261	0.58 484	0.37 301	0.34 334	0.30 317	0.41 326	0.59 278
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GCAP-BAT	2.74 337	0.79 226	19.74 370	1.06 250	0.85 248	4.25 462	0.91 346	2.80 176	1.83 160	2.14 333	2.08 399	2.55 386	0.80 131	1.87 221	1.41 265	0.35 271	7.97 577	0.24 66	0.22 145	0.27 97	2.72 478

PFNet	2.75 341	0.69 149	19.96 393	2.25 540	0.80 228	4.63 531	0.90 334	2.60 155	3.85 496	2.39 430	2.71 499	1.82 290	1.41 298	7.53 429	1.41 265	0.36 298	0.21 71	0.36 373	0.27 234	0.32 185	0.46 180

AE-Stereo	2.91 368	0.63 109	17.05 266	1.15 294	0.63 150	4.39 482	0.70 185	4.02 372	2.12 210	1.24 167	2.04 383	1.01 170	0.91 167	1.67 165	1.42 267	0.30 162	1.14 491	0.28 191	0.28 261	0.27 97	16.93 596

OMP-Stereo	2.94 375	1.26 372	20.07 404	2.73 562	0.67 173	4.58 523	1.46 474	4.33 501	2.21 224	3.14 525	2.68 496	3.22 451	1.38 286	7.65 431	1.42 267	0.46 410	0.21 71	0.33 314	0.26 215	0.34 232	0.31 35

IPLGR	2.61 295	0.73 178	20.72 507	0.87 118	0.54 98	4.58 523	0.52 96	4.32 498	2.79 319	1.91 258	1.54 214	1.72 262	1.71 388	6.94 419	1.43 269	0.31 186	0.21 71	0.27 156	0.24 182	0.34 232	0.48 203

GANet-ADL	2.25 196	0.80 230	20.17 417	1.28 362	0.69 189	3.83 341	0.75 225	3.63 286	1.83 160	1.68 220	2.04 383	2.09 338	1.10 225	1.63 162	1.43 269	0.42 363	0.33 258	0.26 129	0.23 160	0.43 348	0.41 140

CRE-IMP	2.28 207	0.68 144	19.67 362	0.85 103	0.39 36	4.54 512	0.80 265	2.63 158	4.84 560	1.96 276	1.51 200	1.86 297	0.96 178	1.52 146	1.43 269	0.47 419	0.21 71	0.31 258	0.26 215	0.41 326	0.35 74

FENet	2.30 214	0.61 99	20.21 425	1.43 435	0.68 181	4.04 398	0.60 127	4.01 367	2.26 235	2.03 302	1.13 110	2.42 370	1.42 301	1.72 184	1.43 269	0.36 298	0.24 146	0.33 314	0.27 234	0.29 128	0.51 222

UGAM	2.78 349	0.78 222	19.69 364	0.93 162	0.73 195	3.27 213	1.02 389	2.88 191	3.06 380	1.40 177	2.76 504	3.51 482	1.28 267	10.74 509	1.44 273	0.30 162	0.30 234	0.40 411	0.33 361	0.37 272	0.49 211

raft_robust	3.17 417	2.15 468	20.28 435	1.06 250	0.55 105	3.86 351	0.46 74	4.42 524	2.77 315	1.70 226	1.37 170	7.48 578	6.35 562	6.81 414	1.44 273	0.31 186	0.74 460	0.30 238	0.37 407	0.32 185	0.57 259

BSDual-CNN	1.61 123	0.64 115	3.82 110	0.94 171	0.86 252	4.18 441	1.14 421	4.49 534	2.29 245	2.96 511	1.82 312	2.58 392	1.30 272	1.79 198	1.44 273	0.39 338	0.25 165	0.31 258	0.28 261	0.38 285	0.41 140

psmg	1.63 125	0.64 115	3.82 110	0.96 192	0.86 252	4.35 474	1.41 467	4.11 405	2.29 245	2.68 477	2.09 400	2.58 392	1.30 272	1.79 198	1.44 273	0.39 338	0.29 224	0.33 314	0.34 371	0.38 285	0.44 162

11t1	2.82 354	0.72 172	17.81 289	1.60 476	0.93 286	2.27 109	0.62 143	3.76 312	4.47 537	1.72 229	1.33 159	1.05 175	1.34 278	1.84 217	1.45 277	0.29 132	5.57 567	0.29 216	0.26 215	0.32 185	8.80 551

ARAFT	3.24 432	13.49 567	19.88 383	0.93 162	0.49 75	4.16 433	1.40 465	4.37 512	3.21 400	2.40 434	1.91 356	1.70 258	1.04 201	6.43 402	1.45 277	0.37 314	0.19 31	0.37 384	0.35 386	0.37 272	0.35 74

raftrobust	2.05 163	1.45 402	13.44 188	1.29 368	5.81 589	3.59 285	0.67 162	2.80 176	1.50 83	2.21 368	1.41 181	1.17 189	1.22 259	1.37 113	1.46 279	0.29 132	0.33 258	0.22 27	0.20 91	0.27 97	0.36 96

RAFT-345	2.55 274	0.60 92	19.89 384	1.22 330	0.49 75	4.43 491	0.77 238	1.68 38	3.54 475	2.09 322	3.10 523	1.95 315	1.30 272	6.65 406	1.47 280	0.41 352	0.23 116	0.32 279	0.26 215	0.29 128	0.28 19

PAM_32	3.04 393	0.69 149	20.55 478	1.17 308	1.01 311	8.89 589	0.76 234	3.71 304	3.43 458	2.12 330	2.65 491	5.44 562	3.73 529	2.35 277	1.48 281	0.27 93	0.33 258	0.28 191	0.29 297	0.39 299	1.27 407

rvit_105_1	2.17 177	1.36 392	16.82 261	1.09 264	0.68 181	2.78 153	1.26 443	3.55 271	2.90 343	1.40 177	1.57 225	1.29 210	1.14 238	2.91 320	1.49 282	0.55 476	0.47 385	0.45 446	0.61 517	0.45 372	0.63 294

TRStereo	2.86 359	2.12 465	19.98 396	1.68 493	1.18 371	4.35 474	1.05 399	5.07 569	3.48 470	1.56 200	1.39 174	1.75 266	0.85 148	2.01 235	1.50 283	0.43 380	0.34 271	0.33 314	0.36 397	0.36 266	7.50 537

MM-Stereo_test1	2.52 260	0.64 115	20.07 404	1.83 514	0.52 92	1.86 76	0.77 238	3.11 216	3.40 453	1.77 240	1.12 108	0.87 138	0.97 180	1.54 151	1.51 284	0.27 93	2.44 536	0.27 156	0.24 182	0.37 272	6.91 536

test_4	1.98 146	0.68 144	15.65 230	0.91 144	0.48 66	4.11 417	1.09 408	2.41 114	1.50 83	1.55 199	2.31 446	1.87 300	0.79 126	2.86 318	1.51 284	0.34 254	0.19 31	0.29 216	0.29 297	0.30 151	0.40 132

IIG-Stereo	2.89 365	0.98 309	19.80 372	2.78 564	0.67 173	4.62 529	0.74 212	4.29 477	2.26 235	2.62 471	3.10 523	3.33 461	1.60 348	7.64 430	1.51 284	0.42 363	0.21 71	0.32 279	0.25 198	0.33 209	0.28 19

HBP-ISP	3.78 485	9.10 539	20.83 514	1.72 501	1.14 357	4.54 512	2.82 552	4.61 553	3.03 370	4.13 558	1.98 372	1.88 301	3.31 514	11.06 524	1.52 287	0.74 523	0.57 422	0.67 532	0.62 520	0.65 469	0.64 299

LL-Strereo2	2.36 227	1.81 443	19.35 337	1.04 240	1.03 319	3.73 320	1.35 456	2.70 164	2.04 197	1.76 238	1.44 186	1.82 290	0.73 94	1.48 137	1.53 288	0.33 232	0.30 234	0.55 500	0.35 386	0.30 151	3.51 502

Sa-1000	2.54 269	1.47 405	20.36 449	1.16 301	0.55 105	4.07 407	1.39 464	4.49 534	3.01 360	2.06 310	2.79 505	1.84 293	1.43 305	2.68 305	1.53 288	0.31 186	0.26 190	0.36 373	0.33 361	0.37 272	0.46 180

raft+_RVC	3.46 461	2.57 481	19.51 347	1.49 447	17.54 606	3.63 296	0.76 234	3.24 232	1.53 89	1.35 172	1.67 260	1.03 172	1.10 225	1.98 233	1.53 288	0.25 62	7.10 573	0.25 93	0.24 182	0.28 110	2.18 462

GCAP-Stereo	2.59 287	1.07 329	20.48 470	0.91 144	4.13 580	3.67 305	0.51 89	2.27 99	1.76 152	1.18 157	1.15 114	1.18 192	0.84 145	1.36 108	1.54 291	0.27 93	8.46 580	0.27 156	0.19 56	0.29 128	0.30 28

CRFU-Net	2.56 281	0.89 264	10.77 168	2.53 556	1.09 341	3.91 365	1.40 465	3.87 336	1.92 178	2.25 375	1.80 304	3.32 460	7.85 577	5.53 377	1.54 291	0.58 484	0.36 294	0.31 258	0.28 261	0.39 299	0.56 254

pcwnet_v2	2.73 335	0.70 157	22.43 592	1.11 272	1.02 314	3.58 284	0.80 265	4.31 490	3.42 457	2.39 430	2.28 439	2.99 430	1.68 380	3.31 331	1.54 291	0.44 389	0.51 404	0.41 420	0.34 371	0.62 451	0.74 334

PAM	3.02 388	0.69 149	20.70 504	1.20 320	1.15 359	8.88 588	1.28 445	4.06 384	1.91 174	2.32 409	2.42 467	5.75 566	2.75 481	2.47 285	1.55 294	0.28 114	0.35 281	0.27 156	0.30 317	0.41 326	1.65 436

Pruner-Stereo	2.33 220	0.70 157	20.66 499	2.05 535	0.48 66	4.73 553	0.78 245	2.55 143	2.70 304	2.47 445	1.57 225	1.48 235	1.03 194	1.71 178	1.55 294	0.48 428	0.21 71	0.34 334	0.30 317	0.31 163	0.42 149

DCANet-4	2.06 164	0.58 75	15.30 221	0.86 111	0.44 50	4.16 433	0.57 110	4.31 490	3.28 418	2.31 398	1.82 312	1.04 174	1.54 337	1.69 173	1.56 296	0.35 271	0.24 146	0.24 66	0.19 56	0.25 69	0.57 259

anonymity	2.02 157	1.28 379	5.16 126	1.73 503	1.63 489	1.86 76	1.06 401	3.50 265	2.42 264	2.19 358	2.11 402	1.88 301	3.89 532	1.92 224	1.56 296	1.11 545	1.14 491	1.08 558	1.11 557	1.05 530	2.68 476

RAFT-RH_RVC	2.72 330	0.64 115	20.10 413	1.48 445	0.49 75	4.46 494	0.56 106	1.73 48	2.86 336	3.06 517	5.50 560	2.02 328	1.28 267	6.70 409	1.56 296	0.46 410	0.22 88	0.37 384	0.34 371	0.29 128	0.33 52

fff	2.40 236	0.96 301	20.47 464	0.84 98	0.38 20	4.15 430	0.57 110	4.30 479	2.85 330	2.31 398	1.82 312	1.19 196	2.98 494	1.68 167	1.57 299	0.35 271	0.24 146	0.23 38	0.19 56	0.25 69	0.57 259

SA	2.55 274	1.54 413	20.70 504	1.12 282	0.48 66	4.26 463	1.33 452	4.45 530	3.28 418	1.68 220	1.96 368	1.69 254	2.25 454	2.60 299	1.57 299	0.30 162	0.29 224	0.37 384	0.38 416	0.36 266	0.47 192

csc	2.40 236	0.96 301	20.47 464	0.84 98	0.38 20	4.15 430	0.57 110	4.30 479	2.85 330	2.31 398	1.82 312	1.19 196	2.98 494	1.68 167	1.57 299	0.35 271	0.24 146	0.23 38	0.19 56	0.25 69	0.57 259

cscssc	2.40 236	0.96 301	20.47 464	0.84 98	0.38 20	4.15 430	0.57 110	4.30 479	2.85 330	2.31 398	1.82 312	1.19 196	2.98 494	1.68 167	1.57 299	0.35 271	0.24 146	0.23 38	0.19 56	0.25 69	0.57 259

SFCPSM	2.16 174	0.75 201	15.82 233	0.91 144	0.98 298	3.74 322	1.27 444	4.15 424	2.56 284	1.90 257	1.82 312	1.64 249	1.39 289	2.51 288	1.57 299	0.36 298	0.28 214	0.39 406	0.36 397	0.36 266	0.50 216

ADStereo(finetuned)	2.30 214	0.97 306	17.29 272	0.86 111	0.43 46	4.17 438	0.59 123	4.31 490	3.29 423	2.35 416	1.86 337	1.18 192	3.35 518	1.69 173	1.59 304	0.34 254	0.25 165	0.23 38	0.19 56	0.31 163	0.72 324

IPLG	2.56 281	1.11 341	19.89 384	0.95 183	0.79 224	4.60 527	0.56 106	4.31 490	2.10 203	1.94 268	2.00 378	1.34 213	1.37 285	6.59 405	1.59 304	0.32 205	0.21 71	0.27 156	0.23 160	0.32 185	0.63 294

TransformOpticalFlow	3.07 397	0.87 253	20.87 519	1.10 267	0.56 111	4.18 441	0.64 153	4.36 509	3.28 418	2.19 358	3.08 521	4.32 530	5.01 548	7.36 426	1.59 304	0.34 254	0.18 18	0.32 279	0.26 215	0.29 128	0.57 259

DCANet	2.37 231	0.98 309	20.47 464	0.86 111	0.43 46	4.18 441	0.59 123	4.31 490	3.29 423	2.35 416	1.86 337	1.18 192	1.63 367	1.69 173	1.59 304	0.34 254	0.25 165	0.24 66	0.19 56	0.31 163	0.73 329

PSMNet-RUCA	2.60 290	1.83 446	20.55 478	1.51 455	1.39 436	3.07 183	1.36 459	3.56 273	2.43 267	1.41 180	2.07 396	1.42 226	1.09 219	2.07 240	1.60 308	1.20 550	0.69 456	1.26 566	0.96 547	1.65 563	0.97 376

MIPNet	2.43 245	1.13 347	20.00 398	0.93 162	0.58 126	4.74 555	0.62 143	4.33 501	2.95 348	1.94 268	1.49 196	1.52 238	1.96 425	2.77 311	1.60 308	0.35 271	0.20 47	0.27 156	0.23 160	0.32 185	0.59 278

HCRNet	2.24 194	0.74 187	14.54 208	0.82 94	1.36 430	4.11 417	0.70 185	3.61 284	3.03 370	1.83 250	1.61 238	1.58 241	1.40 293	5.79 380	1.60 308	0.35 271	0.28 214	0.36 373	0.29 297	0.34 232	0.46 180

IRAFT_RVC	2.74 337	0.71 164	19.80 372	2.52 555	0.67 173	4.60 527	1.57 487	3.05 211	2.99 353	2.23 372	1.72 274	2.08 337	2.59 477	6.69 408	1.61 311	0.37 314	0.21 71	0.33 314	0.29 297	0.33 209	0.35 74

GES	2.26 200	0.79 226	19.68 363	1.12 282	0.59 127	4.30 469	1.01 385	3.90 341	1.59 108	1.78 241	1.78 296	1.28 208	1.75 394	1.80 204	1.61 311	0.42 363	0.29 224	0.33 314	0.31 336	0.45 372	0.50 216

DLNR-FE	29.89 616	56.07 628	50.63 620	183.98 632	105.34 626	3.44 245	0.28 10	29.60 618	1.59 108	1.03 144	1.25 135	0.93 157	0.64 68	3.83 345	1.62 313	40.96 626	1.67 509	0.26 129	0.23 160	99.33 630	15.08 580

DLNR_Zeroshot_test	29.83 615	55.48 626	50.99 621	183.84 631	114.74 630	3.44 245	0.28 10	29.52 617	1.59 108	1.03 144	1.25 135	0.93 157	0.64 68	3.95 351	1.62 313	37.16 625	1.69 510	0.26 129	0.23 160	92.97 629	15.07 579

CSP-Net	1.99 151	1.70 431	4.84 123	1.22 330	1.02 314	3.42 241	1.30 447	3.66 289	2.11 208	2.07 316	1.93 365	2.40 362	1.48 319	8.56 445	1.62 313	0.51 457	0.41 338	0.27 156	0.27 234	0.44 363	0.54 247

AFF-stereo	2.54 269	3.44 498	20.84 517	1.30 373	0.48 66	3.94 376	0.48 77	3.30 240	3.40 453	1.94 268	2.21 428	2.10 339	1.51 326	2.36 278	1.62 313	0.23 37	0.21 71	0.25 93	0.25 198	0.33 209	0.53 239

MM-Stereo_test3	2.20 188	0.95 297	19.62 353	1.94 525	1.18 371	1.95 84	0.83 280	3.56 273	3.91 501	1.33 170	1.86 337	1.10 180	0.68 84	1.48 137	1.63 317	0.29 132	0.35 281	0.27 156	0.22 145	0.37 272	0.56 254

HI	2.19 181	1.11 341	19.93 387	1.14 291	0.69 189	2.98 177	0.45 68	2.58 150	1.87 168	2.18 351	1.65 255	2.41 366	1.83 411	1.72 184	1.63 317	0.30 162	0.17 10	0.28 191	0.31 336	0.27 97	0.32 40

CoSv	2.19 181	1.11 341	19.93 387	1.14 291	0.69 189	2.98 177	0.45 68	2.58 150	1.87 168	2.18 351	1.65 255	2.41 366	1.83 411	1.72 184	1.63 317	0.30 162	0.17 10	0.28 191	0.31 336	0.27 97	0.32 40

MIF-Stereo (partial)	1.93 143	0.69 149	21.14 546	0.74 58	1.02 314	1.07 16	0.49 78	2.75 171	1.78 155	0.82 80	1.22 127	0.80 121	0.90 165	1.68 167	1.63 317	0.38 330	0.24 146	0.33 314	0.26 215	0.41 326	0.32 40

STrans-v2	3.11 402	0.95 297	20.80 512	0.86 111	0.64 154	3.90 361	1.01 385	4.30 479	3.61 479	2.28 386	3.65 540	4.11 517	5.17 551	7.32 423	1.63 317	0.34 254	0.18 18	0.29 216	0.26 215	0.30 151	0.65 303

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 256	1.68 428	20.50 472	1.11 272	1.32 418	4.13 422	0.42 56	3.23 231	3.30 427	2.05 309	2.40 458	1.61 244	1.11 228	1.49 139	1.63 317	0.22 31	0.22 88	0.26 129	0.24 182	0.31 163	2.47 471

H2IRNET	2.19 181	0.83 241	19.13 323	1.25 353	0.61 137	4.48 501	0.44 65	2.94 196	1.86 165	1.08 149	2.29 441	1.67 250	1.40 293	2.18 259	1.64 323	0.41 352	0.21 71	0.33 314	0.37 407	0.38 285	0.39 125

rafts_anoy	2.76 344	1.68 428	20.42 455	1.42 428	3.90 575	3.03 181	0.61 131	3.24 232	1.66 132	1.42 183	1.26 139	1.19 196	1.11 228	2.13 251	1.64 323	0.33 232	8.77 586	0.32 279	0.32 352	0.32 185	0.38 111

RALCasStereoNet	3.17 417	1.87 450	20.86 518	1.17 308	1.63 489	3.10 184	0.70 185	3.21 227	2.19 219	1.39 176	1.73 280	1.18 192	0.91 167	2.46 282	1.64 323	0.31 186	8.75 585	0.25 93	0.22 145	0.31 163	9.45 554

AdaStereo	2.22 191	0.90 270	16.41 255	1.33 389	0.83 239	3.21 201	1.12 416	4.25 470	2.91 345	2.06 310	1.76 285	2.47 379	1.17 250	1.93 227	1.65 326	0.50 449	0.26 190	0.43 435	0.29 297	0.46 382	0.39 125
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	2.47 253	0.91 273	13.65 190	1.03 233	1.17 369	3.28 217	1.30 447	4.17 430	2.99 353	1.78 241	1.85 331	2.04 331	1.46 313	9.99 484	1.66 327	0.38 330	0.28 214	0.32 279	0.28 261	0.34 232	0.57 259

anonymousa	3.14 409	0.83 241	19.20 329	1.62 480	9.63 593	2.06 94	0.78 245	2.93 194	2.20 222	1.95 274	2.17 414	3.41 468	1.81 406	1.33 94	1.67 328	0.29 132	8.64 584	0.34 334	0.37 407	0.32 185	1.33 410

ASMatch	2.65 307	0.68 144	20.65 498	1.60 476	0.71 192	4.40 486	0.77 238	2.02 77	1.65 130	1.71 228	3.89 544	1.93 309	3.75 530	5.45 374	1.67 328	0.33 232	0.24 146	0.34 334	0.28 261	0.34 232	0.57 259

1test111	3.86 491	0.94 292	19.66 355	1.87 517	0.42 41	4.47 497	0.73 202	4.07 387	4.63 544	1.21 159	1.89 347	0.73 100	1.62 363	5.19 368	1.68 330	0.31 186	18.77 607	0.32 279	0.21 110	0.35 247	8.09 540

qqq	2.96 379	0.88 257	15.54 228	1.27 360	0.74 200	2.29 111	0.90 334	4.07 387	4.63 544	1.63 209	1.32 157	1.78 282	1.36 281	5.19 368	1.68 330	0.29 132	6.43 570	0.33 314	0.36 397	0.35 247	8.09 540

UCFNet_RVC	2.53 265	1.29 381	20.56 482	1.42 428	1.40 441	4.01 391	1.04 397	2.79 174	1.67 134	2.27 384	1.88 345	2.94 427	1.50 324	3.48 334	1.68 330	0.37 314	0.29 224	0.52 484	0.41 447	0.55 424	0.51 222

Occ-G	2.25 196	0.74 187	13.22 187	0.90 138	0.89 267	1.52 60	0.78 245	1.82 55	2.87 338	1.65 213	0.89 60	2.18 341	0.89 162	1.04 28	1.69 333	0.28 114	0.27 203	0.26 129	0.19 56	0.25 69	12.70 567

dd	2.27 203	3.06 490	20.18 418	0.96 192	0.51 86	4.24 461	0.74 212	1.94 65	2.43 267	1.48 194	1.28 147	1.19 196	1.05 210	1.82 213	1.69 333	0.63 499	0.34 271	0.35 353	0.33 361	0.61 446	0.57 259

NOSS_ROB	3.12 405	0.89 264	19.03 320	2.01 531	1.07 335	3.90 361	0.97 378	4.32 498	3.08 382	2.94 507	2.19 422	3.85 502	1.18 253	11.75 560	1.69 333	0.69 508	0.54 412	0.57 507	0.52 495	0.57 434	0.72 324

TestStereo1	2.56 281	1.41 397	20.56 482	1.63 483	0.74 200	4.13 422	1.34 453	3.93 350	3.38 447	1.61 206	2.56 481	1.43 229	2.13 443	2.55 296	1.70 336	0.32 205	0.22 88	0.34 334	0.26 215	0.40 306	0.53 239

SA-5K	2.56 281	1.41 397	20.56 482	1.63 483	0.74 200	4.13 422	1.34 453	3.93 350	3.38 447	1.61 206	2.56 481	1.43 229	2.13 443	2.55 296	1.70 336	0.32 205	0.22 88	0.34 334	0.26 215	0.40 306	0.53 239

CVANet_RVC	3.32 443	1.63 425	21.06 534	1.66 489	1.29 404	3.99 388	1.55 484	3.98 361	3.00 355	3.51 542	2.06 393	2.58 392	1.72 391	12.46 577	1.70 336	0.62 496	0.34 271	0.53 491	0.47 473	0.64 462	1.66 437

UGAM-zero	3.14 409	0.62 106	20.64 497	1.02 228	0.93 286	2.87 162	0.51 89	4.52 540	1.57 102	2.19 358	1.65 255	5.78 567	3.40 522	9.89 477	1.71 339	0.33 232	0.44 361	0.28 191	0.59 511	0.30 151	3.59 503

x	2.94 375	0.83 241	16.07 239	1.51 455	0.83 239	2.13 97	0.96 374	3.97 359	4.73 552	1.73 232	1.43 184	1.61 244	1.27 264	2.24 268	1.71 339	0.29 132	6.91 572	0.34 334	0.31 336	0.34 232	9.60 557

EAI-Stereo	4.89 541	0.69 149	7.74 147	0.99 213	1.63 489	4.68 546	51.52 623	5.79 584	3.37 444	3.64 546	7.24 565	1.10 180	0.95 177	2.51 288	1.71 339	0.33 232	0.31 242	0.28 191	2.04 589	0.28 110	0.92 369

mmm	2.70 326	0.80 230	8.26 149	1.50 452	1.18 371	2.44 125	0.85 299	4.08 396	4.59 542	2.31 398	1.95 367	1.51 237	1.55 340	2.33 276	1.72 342	0.31 186	7.71 576	0.45 446	0.42 453	0.40 306	9.56 556

STTStereo	2.62 298	1.28 379	19.16 325	1.52 460	1.55 468	3.84 343	0.89 319	3.75 311	2.59 291	2.23 372	1.59 236	2.48 381	1.58 343	5.11 366	1.72 342	0.38 330	0.41 338	0.47 455	0.54 500	0.53 417	0.75 336

NVstereo2D	2.79 351	1.13 347	13.75 191	1.37 403	1.47 455	3.57 281	1.38 462	4.17 430	3.77 492	2.04 305	1.72 274	3.05 435	1.75 394	10.84 512	1.72 342	0.62 496	0.48 392	0.56 503	0.54 500	0.79 507	1.02 385

test_sample1	2.29 210	0.72 172	5.74 131	1.51 455	0.86 252	2.35 116	0.64 153	4.07 387	3.45 465	2.01 295	1.51 200	1.70 258	1.71 388	9.53 465	1.73 345	0.31 186	0.97 481	0.31 258	0.31 336	0.33 209	6.12 531

GwcNet-ADL	2.51 258	0.75 201	21.41 565	0.98 206	0.73 195	4.58 523	0.95 368	4.46 532	2.61 292	2.06 310	1.80 304	2.54 385	1.24 262	1.98 233	1.73 345	0.41 352	0.46 374	0.24 66	0.27 234	0.41 326	0.55 251

test-1	1.81 140	0.72 172	9.51 158	1.02 228	1.57 476	3.85 348	0.60 127	4.07 387	1.51 86	1.94 268	1.81 309	2.04 331	0.91 167	1.39 116	1.73 345	0.27 93	0.93 474	0.31 258	0.25 198	0.29 128	1.37 412

ISRNet	1.98 146	0.94 292	10.75 167	1.30 373	1.35 428	2.84 157	0.69 182	3.80 322	2.07 200	2.14 333	2.11 402	2.89 422	1.41 298	2.52 292	1.74 348	0.49 435	0.50 401	0.56 503	0.47 473	0.51 413	0.59 278

iRaft-Stereo_20w	3.11 402	0.69 149	18.89 314	1.00 221	1.09 341	5.03 565	1.00 384	5.86 585	2.46 276	2.83 499	1.64 252	3.06 438	4.30 540	3.08 327	1.74 348	0.31 186	0.30 234	0.27 156	0.35 386	0.42 338	7.93 538

RAFT	2.36 227	1.62 423	18.03 291	1.75 507	0.54 98	1.91 80	0.91 346	3.24 232	3.65 483	1.64 210	1.73 280	3.45 471	1.58 343	1.82 213	1.74 348	0.42 363	1.06 486	0.40 411	0.32 352	0.44 363	1.03 387

DualNet (step1)	3.32 443	1.19 363	20.68 500	1.11 272	0.87 261	4.22 455	1.20 431	4.40 519	4.92 562	2.20 365	1.85 331	1.90 303	2.00 427	6.87 415	1.75 351	1.41 558	1.36 498	4.19 603	2.07 590	0.70 484	1.43 418

test_sample7	2.85 357	0.81 233	14.48 207	1.59 475	0.77 217	2.42 123	1.08 404	4.40 519	4.92 562	2.20 365	1.85 331	1.90 303	2.00 427	6.87 415	1.75 351	0.47 419	1.36 498	0.44 438	0.41 447	0.47 395	6.81 535

hknet	2.34 223	0.78 222	13.86 194	0.94 171	1.07 335	4.18 441	1.14 421	4.49 534	3.00 355	2.96 511	1.82 312	3.47 472	1.30 272	4.11 355	1.77 353	0.35 271	0.25 165	0.31 258	0.28 261	0.38 285	0.41 140

Anonymous_2	4.03 502	0.99 318	11.19 172	1.20 320	1.71 507	3.68 308	0.93 360	3.76 312	1.63 126	2.07 316	1.43 184	4.76 547	2.34 460	1.86 220	1.78 354	0.82 532	2.42 532	8.69 614	16.64 618	4.38 590	8.29 545

GEStereo_RVC	2.66 313	1.20 367	20.38 451	1.29 368	1.05 329	4.02 394	1.42 468	4.17 430	2.24 228	2.10 324	1.86 337	2.33 355	1.84 414	4.93 364	1.78 354	0.51 457	0.38 315	0.32 279	0.29 297	0.44 363	0.56 254

psm_up	3.04 393	1.30 384	18.97 318	1.31 377	1.51 460	3.86 351	1.22 438	4.26 471	2.31 249	2.72 482	1.83 325	2.43 372	1.68 380	12.86 581	1.78 354	0.43 380	0.41 338	0.41 420	0.34 371	0.46 382	0.67 309

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 344	1.48 406	19.72 367	1.62 480	2.00 528	3.95 378	0.86 304	3.92 346	2.51 279	2.56 457	1.69 266	2.83 418	1.61 354	5.65 378	1.78 354	0.48 428	0.36 294	0.38 400	0.42 453	0.56 430	0.77 338
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	2.29 210	2.73 484	21.08 535	1.29 368	0.94 292	1.45 55	0.68 173	3.25 235	2.61 292	2.02 297	1.80 304	1.28 208	1.04 201	2.12 249	1.79 358	0.30 162	0.22 88	0.27 156	0.27 234	0.41 326	0.35 74

test_sample2	2.20 188	0.70 157	6.07 134	1.49 447	0.81 233	2.96 172	0.86 304	4.13 415	3.31 430	2.07 316	1.54 214	1.56 240	1.63 367	10.61 504	1.80 359	0.33 232	0.77 462	0.32 279	0.32 352	0.38 285	2.35 465

IER	2.09 166	0.91 273	14.11 199	0.97 200	1.15 359	3.17 196	0.89 319	3.59 280	2.39 258	2.15 340	1.98 372	2.27 348	2.11 438	2.39 280	1.80 359	0.35 271	0.24 146	0.36 373	0.30 317	0.34 232	0.42 149

HHNet	2.51 258	0.76 212	20.83 514	0.67 24	0.67 173	4.07 407	0.90 334	3.85 332	1.59 108	2.14 333	4.91 556	0.98 166	3.32 515	1.73 189	1.80 359	0.41 352	0.20 47	0.31 258	0.28 261	0.38 285	0.44 162

HSM	3.25 435	1.08 333	19.18 327	1.19 318	1.54 464	3.45 249	1.02 389	4.04 379	2.61 292	2.31 398	2.17 414	8.01 581	2.99 497	11.59 551	1.80 359	0.35 271	0.24 146	0.28 191	0.24 182	0.33 209	0.55 251

ToySt	2.53 265	0.89 264	19.20 329	1.12 282	0.95 294	3.47 252	1.13 418	3.72 306	2.25 231	1.36 173	1.71 272	2.22 344	1.59 346	2.14 254	1.81 363	0.28 114	0.64 441	0.30 238	0.33 361	0.43 348	5.14 523

DAS	2.52 260	0.76 212	7.72 145	1.16 301	1.64 493	2.96 172	2.10 527	4.14 420	3.31 430	4.16 559	2.51 476	2.56 390	1.81 406	11.54 549	1.83 364	0.44 389	0.23 116	0.39 406	0.25 198	0.42 338	0.45 170

SepStereo	2.36 227	0.76 212	7.72 145	1.16 301	1.64 493	2.96 172	2.10 527	4.14 420	3.31 430	4.16 559	2.51 476	2.56 390	1.81 406	8.34 441	1.83 364	0.44 389	0.23 116	0.39 406	0.25 198	0.42 338	0.45 170

xyz-stereo-finetune	1.14 94	0.88 257	1.93 66	0.63 9	0.37 18	3.48 258	0.79 255	2.86 189	1.95 183	1.02 140	1.26 139	0.91 149	0.78 118	2.53 294	1.84 366	0.30 162	0.24 146	0.26 129	0.24 182	0.31 163	0.30 28

test_sample3	2.65 307	0.75 201	15.69 231	1.42 428	0.85 248	3.14 193	0.73 202	4.28 475	3.21 400	2.28 386	1.79 299	1.78 282	1.46 313	11.11 530	1.84 366	0.36 298	0.46 374	0.34 334	0.36 397	0.40 306	0.76 337

DDVS	1.78 138	0.84 246	3.58 105	1.32 384	1.15 359	3.17 196	0.77 238	3.35 246	1.86 165	1.88 254	1.91 356	2.91 426	1.42 301	6.19 395	1.85 368	0.47 419	0.65 444	0.35 353	0.38 416	0.48 402	1.01 383

stereogan	3.26 437	1.26 372	18.01 290	1.38 407	1.66 500	3.76 325	1.64 496	4.06 384	3.86 497	3.23 530	2.70 498	5.02 552	2.85 485	9.88 476	1.85 368	0.71 512	0.51 404	0.69 535	0.48 477	0.86 515	0.85 357

xyz-stereo-finetune2	1.31 106	0.95 297	3.28 97	0.60 2	0.36 12	3.48 258	0.65 157	2.82 181	1.47 73	0.99 134	1.86 337	0.91 149	1.75 394	3.54 337	1.86 370	0.27 93	0.22 88	0.30 238	0.28 261	0.33 209	0.34 63

G2L-Stereo_test	2.89 365	2.06 459	20.60 491	1.68 493	1.18 371	3.55 277	1.01 385	3.66 289	2.33 251	2.59 461	1.68 262	3.14 445	1.48 319	9.19 457	1.86 370	0.30 162	0.21 71	0.23 38	0.23 160	0.28 110	0.57 259

test_sample4	2.68 321	0.76 212	15.85 234	1.45 438	0.83 239	3.10 184	0.72 194	4.31 490	3.37 444	2.39 430	1.90 355	1.72 262	1.47 318	11.13 532	1.86 370	0.36 298	0.47 385	0.35 353	0.37 407	0.42 338	0.85 357

GANetREF_RVC	3.45 458	5.10 515	19.89 384	1.58 472	0.80 228	4.13 422	1.82 509	4.24 459	3.33 440	1.91 258	1.76 285	2.46 378	1.83 411	13.17 586	1.87 373	0.83 533	0.57 422	0.79 547	0.77 534	1.21 548	0.91 367
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	2.68 321	0.76 212	14.56 209	1.40 415	0.83 239	3.11 187	0.74 212	4.33 501	4.48 538	2.29 392	2.04 383	1.67 250	1.45 308	11.18 533	1.88 374	0.37 314	0.47 385	0.37 384	0.39 425	0.43 348	0.78 341

DualNet	2.68 321	0.76 212	14.56 209	1.40 415	0.83 239	3.11 187	0.74 212	4.33 501	4.48 538	2.35 416	2.13 406	1.67 250	1.45 308	11.18 533	1.88 374	0.37 314	0.47 385	0.37 384	0.39 425	0.43 348	0.78 341

GANet-RSSM	2.96 379	1.27 376	21.17 551	1.73 503	1.23 392	4.22 455	0.91 346	3.39 250	2.02 194	1.97 278	1.74 283	2.53 383	2.06 432	10.91 518	1.88 374	0.37 314	0.35 281	0.32 279	0.29 297	0.42 338	0.46 180

DN-CSS_ROB	2.89 365	9.72 544	19.71 365	2.07 536	0.90 275	4.01 391	0.61 131	4.06 384	3.35 442	1.66 215	1.89 347	1.39 222	1.06 212	3.24 329	1.88 374	0.44 389	0.19 31	0.44 438	0.29 297	0.40 306	0.42 149

GCST	2.86 359	3.95 505	20.52 474	1.93 524	1.56 473	1.74 74	0.50 85	3.69 298	2.10 203	1.79 244	1.64 252	1.60 243	1.29 270	5.27 370	1.90 378	2.10 567	0.77 462	1.45 568	0.97 550	1.15 543	1.38 413

111	2.59 287	3.10 491	20.47 464	0.84 98	0.38 20	4.26 463	0.91 346	4.45 530	2.96 349	2.48 447	2.07 396	2.31 353	1.64 370	1.49 139	1.90 378	0.35 271	0.22 88	0.25 93	0.21 110	0.32 185	1.14 396

HSM-Net_RVC	3.02 388	0.65 123	19.48 344	0.94 171	0.90 275	3.71 317	1.20 431	5.61 583	2.87 338	3.24 531	2.49 472	2.53 383	1.61 354	11.39 541	1.90 378	0.37 314	0.27 203	0.27 156	0.24 182	0.31 163	0.39 125
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LL-Strereo	4.26 514	13.69 572	20.37 450	1.24 338	2.18 539	2.90 166	1.08 404	4.35 507	2.22 225	3.20 529	2.26 433	3.29 456	3.13 504	11.30 538	1.91 381	0.33 232	3.89 558	0.46 453	0.34 371	0.54 421	6.47 534

UPFNet	2.23 192	0.86 249	14.25 201	1.28 362	1.44 448	3.51 269	1.34 453	4.05 382	2.11 208	2.44 442	1.53 203	2.41 366	1.39 289	3.62 341	1.91 381	0.41 352	0.41 338	0.37 384	0.32 352	0.44 363	0.48 203

CC-Net-ROB	3.82 488	3.41 497	20.20 421	2.40 548	1.66 500	4.49 502	1.61 490	4.77 564	3.08 382	2.06 310	2.06 393	1.99 323	1.60 348	12.57 579	1.91 381	2.82 574	2.19 521	2.67 585	1.06 555	2.31 569	1.59 431

iResNet_ROB	2.72 330	10.38 549	14.41 205	1.46 440	0.99 303	3.74 322	0.66 160	4.01 367	2.84 329	2.04 305	2.05 390	1.98 322	1.38 286	4.73 363	1.91 381	0.35 271	0.20 47	0.28 191	0.19 56	0.33 209	0.41 140

AACVNet	2.77 346	1.64 426	19.22 331	1.57 470	0.86 252	3.28 217	0.74 212	3.31 243	1.66 132	2.06 310	1.82 312	2.47 379	1.40 293	10.95 519	1.92 385	0.41 352	0.35 281	0.38 400	0.33 361	0.46 382	0.61 287

ac_64	2.93 370	0.87 253	19.66 355	1.35 393	1.70 506	3.29 220	0.92 354	3.56 273	3.46 468	1.91 258	1.79 299	3.90 503	1.76 397	10.23 493	1.93 386	0.44 389	0.32 248	0.33 314	0.31 336	0.35 247	0.51 222

cf-r	2.93 370	2.19 469	20.59 490	1.49 447	1.35 428	4.18 441	0.92 354	3.73 310	3.12 388	2.16 344	1.82 312	3.40 467	1.44 306	8.22 438	1.93 386	0.34 254	0.31 242	0.33 314	0.30 317	0.38 285	0.45 170

PSMNet-RSSM	2.91 368	1.55 417	20.10 413	1.32 384	1.30 408	4.19 449	0.95 368	3.78 316	2.28 241	2.28 386	1.80 304	2.64 398	1.87 419	9.83 474	1.93 386	0.37 314	0.33 258	0.35 353	0.38 416	0.46 382	0.40 132

PS-NSSS	3.11 402	1.60 421	19.48 344	1.00 221	1.53 463	4.12 419	1.08 404	4.59 552	2.80 320	2.19 358	2.38 454	1.76 272	1.39 289	11.79 562	1.94 389	0.69 508	0.45 368	0.95 553	0.43 458	1.03 528	1.00 381

WQFJX	2.73 335	1.24 370	18.83 313	1.02 228	1.16 366	3.76 325	1.36 459	3.56 273	2.25 231	1.67 217	2.75 503	1.84 293	3.07 503	7.75 434	1.99 390	0.27 93	0.35 281	0.37 384	0.28 261	0.43 348	0.68 311

test_sample6	2.71 328	0.76 212	14.30 202	1.43 435	0.83 239	3.17 196	0.79 255	4.40 519	4.65 549	2.35 416	2.13 406	1.69 254	1.45 308	11.48 546	1.99 390	0.39 338	0.46 374	0.38 400	0.40 436	0.43 348	0.77 338

MyStereo05	2.55 274	1.07 329	19.87 382	1.06 250	1.08 338	4.26 463	0.86 304	4.10 402	3.01 360	2.19 358	1.26 139	2.30 352	1.64 370	2.13 251	1.99 390	0.25 62	2.43 534	0.34 334	0.27 234	0.46 382	0.48 203

gwcnet-sp	2.38 232	1.51 409	17.58 281	1.11 272	0.92 282	3.59 285	1.03 392	3.79 317	2.43 267	2.60 464	1.63 247	1.80 285	1.61 354	3.87 347	1.99 390	0.33 232	0.32 248	0.30 238	0.29 297	0.40 306	0.47 192

scenet	2.38 232	1.51 409	17.58 281	1.11 272	0.92 282	3.59 285	1.03 392	3.79 317	2.43 267	2.60 464	1.63 247	1.80 285	1.61 354	3.87 347	1.99 390	0.33 232	0.32 248	0.30 238	0.29 297	0.40 306	0.47 192

ssnet	2.38 232	1.51 409	17.58 281	1.11 272	0.92 282	3.59 285	1.03 392	3.79 317	2.43 267	2.60 464	1.63 247	1.80 285	1.61 354	3.87 347	1.99 390	0.33 232	0.32 248	0.30 238	0.29 297	0.40 306	0.47 192

ADLNet2	3.20 422	1.43 399	20.11 416	1.22 330	1.78 516	3.86 351	1.47 475	3.96 356	3.89 500	2.26 381	2.49 472	4.63 545	1.92 424	10.68 508	2.00 396	0.42 363	0.37 301	0.29 216	0.30 317	0.51 413	0.46 180

MyStereo04	2.54 269	1.18 357	18.82 312	1.04 240	1.21 387	3.96 384	0.95 368	4.02 372	3.01 360	2.06 310	1.27 145	2.33 355	1.66 377	2.06 239	2.01 397	0.26 81	3.49 555	0.34 334	0.27 234	0.43 348	0.49 211

StereoVision	2.36 227	1.15 352	20.38 451	1.07 257	1.79 517	2.58 142	0.61 131	3.14 220	2.34 252	1.33 170	3.46 538	1.85 296	0.88 156	2.12 249	2.01 397	0.46 410	0.36 294	0.37 384	0.36 397	0.50 408	0.41 140

G2L-Stereo	2.85 357	2.33 475	19.94 390	1.15 294	1.34 423	3.57 281	0.95 368	3.70 301	2.22 225	2.14 333	1.61 238	3.19 447	1.33 276	9.50 463	2.02 399	0.36 298	0.27 203	0.35 353	0.28 261	0.30 151	0.51 222

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 484	1.65 427	20.61 493	2.55 557	1.63 489	4.29 467	1.67 499	3.99 363	2.56 284	1.76 238	1.93 365	3.03 434	1.41 298	13.24 588	2.02 399	4.47 597	1.63 507	1.12 561	0.48 477	2.42 570	2.85 481

iRaft-Stereo_5w	2.47 253	1.37 393	13.85 192	0.87 118	0.99 303	3.22 204	0.84 292	3.72 306	2.12 210	1.57 202	2.49 472	2.20 343	2.22 451	9.12 454	2.03 401	0.48 428	0.27 203	0.35 353	0.29 297	0.48 402	0.94 373

FADNet-RVC-Resample	3.31 441	8.52 535	22.84 594	1.18 313	0.91 280	3.52 271	1.35 456	4.13 415	2.32 250	1.75 237	1.35 162	2.26 347	1.51 326	9.51 464	2.03 401	0.42 363	0.38 315	0.42 431	0.44 462	0.59 440	0.71 321

4D-IteraStereo	2.95 377	1.83 446	20.75 509	0.81 89	1.56 473	2.22 106	1.03 392	2.48 128	1.56 98	1.42 183	1.00 86	1.93 309	0.61 60	1.65 163	2.04 403	0.31 186	0.22 88	0.31 258	0.26 215	0.28 110	16.75 594

dad	2.65 307	3.40 496	19.45 343	1.05 244	0.65 159	4.21 453	0.84 292	2.10 85	2.77 315	2.32 409	1.72 274	1.72 262	1.27 264	3.86 346	2.04 403	1.06 543	0.40 331	2.04 574	0.49 481	0.78 502	0.83 350

FAT-Stereo	3.38 451	0.88 257	19.96 393	1.28 362	1.20 382	3.44 245	1.97 516	4.26 471	3.15 393	3.14 525	3.92 545	3.50 479	3.28 513	11.68 557	2.04 403	0.65 502	0.68 449	0.48 461	0.54 500	0.63 457	0.91 367

HGLStereo	2.74 337	1.03 324	20.80 512	1.24 338	1.55 468	3.62 295	0.94 363	3.83 329	2.09 201	2.18 351	2.20 424	3.11 443	2.12 440	5.65 378	2.07 406	0.50 449	0.34 271	0.32 279	0.30 317	0.42 338	0.50 216

ACV-stereo	2.96 379	1.09 336	20.34 447	1.37 403	1.05 329	4.65 534	1.09 408	2.82 181	1.68 135	1.48 194	1.32 157	5.40 560	4.22 538	7.83 435	2.08 407	0.46 410	0.52 407	0.33 314	0.30 317	0.45 372	0.71 321

Consistency-Raft	2.93 370	1.93 453	19.72 367	1.41 419	1.75 511	3.85 348	1.32 451	4.09 400	2.75 311	1.82 248	2.66 493	1.81 288	4.34 542	2.29 273	2.08 407	0.90 536	0.94 476	1.03 555	1.13 558	1.71 565	1.10 393

DeepPruner_ROB	2.61 295	1.97 456	19.32 336	1.03 233	1.20 382	4.38 478	0.90 334	3.44 257	1.77 153	2.61 468	1.54 214	2.77 413	1.27 264	5.05 365	2.08 407	0.52 468	0.40 331	0.37 384	0.35 386	0.52 416	0.62 291

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 356	1.17 354	20.72 507	1.15 294	2.05 532	3.61 291	0.49 78	4.63 554	2.10 203	1.41 180	1.66 259	6.02 570	2.40 463	2.79 313	2.09 410	0.30 162	0.51 404	0.31 258	0.96 547	0.59 440	1.93 450

iResNetv2_ROB	3.31 441	14.88 596	20.01 399	2.17 538	1.09 341	3.84 343	1.13 418	4.22 447	3.15 393	2.02 297	2.06 393	2.00 327	1.69 383	3.61 339	2.10 411	0.36 298	0.22 88	0.32 279	0.22 145	0.48 402	0.58 275

CFNet	3.04 393	6.89 526	16.27 250	1.36 397	1.24 396	4.09 412	0.72 194	4.15 424	3.00 355	1.69 224	1.88 345	2.27 348	1.45 308	11.41 542	2.12 412	0.36 298	0.29 224	0.43 435	0.36 397	0.48 402	0.38 111

ADLNet	3.23 430	1.19 363	21.03 529	1.36 397	1.61 483	3.69 310	1.23 439	4.05 382	3.41 455	2.72 482	2.29 441	4.00 509	1.77 399	11.21 535	2.15 413	0.42 363	0.43 351	0.36 373	0.35 386	0.47 395	0.82 348

TDLM	3.20 422	1.58 418	18.80 309	1.70 499	1.10 345	4.29 467	2.17 530	3.81 326	3.27 416	2.89 501	1.98 372	2.06 336	1.70 386	12.44 576	2.15 413	0.58 484	0.31 242	0.56 503	0.40 436	0.58 438	1.59 431

AASNet	2.65 307	3.20 492	20.19 419	1.38 407	1.49 456	3.84 343	1.06 401	3.92 346	3.28 418	2.07 316	2.28 439	1.95 315	1.28 267	2.19 260	2.17 415	0.42 363	0.33 258	0.45 446	0.30 317	0.59 440	0.52 231

CFNet-ft	2.87 361	1.80 440	20.20 421	1.10 267	1.54 464	4.09 412	0.89 319	2.97 206	1.88 170	1.93 262	1.70 268	3.50 479	1.60 348	9.35 460	2.17 415	0.35 271	0.32 248	0.61 518	0.38 416	0.55 424	0.45 170

CFNet_RVC	2.87 361	1.80 440	20.20 421	1.10 267	1.54 464	4.09 412	0.89 319	2.97 206	1.88 170	1.93 262	1.70 268	3.50 479	1.60 348	9.35 460	2.17 415	0.35 271	0.32 248	0.61 518	0.38 416	0.55 424	0.45 170

GwcNet-RSSM	3.13 407	5.08 514	19.86 380	1.28 362	1.20 382	4.12 419	1.11 414	3.89 339	2.80 320	2.13 331	1.81 309	3.11 443	1.46 313	10.33 499	2.19 418	0.36 298	0.34 271	0.35 353	0.31 336	0.45 372	0.43 156

delet	2.66 313	1.11 341	18.42 300	1.05 244	1.65 497	3.47 252	2.00 520	3.81 326	2.82 326	2.15 340	2.11 402	2.62 396	1.88 421	5.38 372	2.21 419	0.34 254	0.38 315	0.40 411	0.32 352	0.45 372	0.54 247

Wz-Net-LNSev	2.78 349	6.16 520	17.27 271	1.24 338	1.65 497	3.49 261	1.55 484	3.70 301	3.61 479	1.96 276	1.76 285	3.30 457	2.17 449	2.78 312	2.24 420	0.49 435	0.35 281	0.32 279	0.31 336	0.56 430	0.65 303

DMCA	2.02 157	1.07 329	11.33 173	1.17 308	0.96 296	3.92 372	0.89 319	3.80 322	3.11 386	2.89 501	1.58 233	2.35 359	1.17 250	1.79 198	2.25 421	0.42 363	0.29 224	0.42 431	0.27 234	0.38 285	0.43 156

LMCR-Stereo	2.53 265	2.30 473	18.81 310	1.64 487	0.86 252	3.88 357	1.14 421	4.33 501	1.63 126	2.27 384	2.35 450	1.13 184	2.41 465	2.63 301	2.26 422	1.06 543	0.24 146	0.29 216	0.25 198	0.62 451	0.42 149

acv_ft	2.45 249	0.97 306	19.57 350	1.15 294	2.01 529	2.97 175	0.96 374	3.88 337	2.85 330	2.34 414	1.91 356	3.07 439	1.65 376	1.52 146	2.26 422	0.33 232	0.27 203	0.30 238	0.27 234	0.42 338	0.35 74

G2L-ROB	2.75 341	1.93 453	19.94 390	1.25 353	1.05 329	3.84 343	0.93 360	3.45 261	2.56 284	2.29 392	1.47 192	2.64 398	1.20 257	8.34 441	2.28 424	0.29 132	0.20 47	0.24 66	0.23 160	0.29 128	0.52 231

MyStereo8	2.97 384	1.76 435	18.94 315	1.55 467	1.62 486	4.16 433	0.57 110	3.79 317	2.41 263	2.22 370	2.93 512	2.27 348	1.14 238	2.16 255	2.28 424	0.27 93	8.58 582	0.32 279	0.29 297	0.37 272	1.72 438

SACVNet	3.06 396	1.61 422	19.29 335	1.46 440	1.18 371	4.05 402	1.48 477	4.03 375	2.58 290	2.75 486	1.89 347	2.55 386	1.38 286	11.33 539	2.28 424	0.51 457	0.41 338	0.48 461	0.43 458	0.57 434	0.93 372

StereoDRNet-Refined	2.23 192	0.98 309	10.62 166	1.25 353	0.78 221	3.29 220	0.71 190	3.96 356	2.20 222	2.43 439	2.05 390	2.97 428	1.46 313	6.87 415	2.33 427	0.37 314	0.25 165	0.42 431	0.34 371	0.47 395	0.80 346
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-ADL	2.01 155	0.78 222	2.89 93	1.11 272	0.86 252	4.13 422	0.80 265	3.84 330	2.26 235	1.74 235	1.87 343	2.90 424	1.81 406	10.37 500	2.34 428	0.49 435	0.47 385	0.29 216	0.30 317	0.39 299	0.56 254

CBFPSM	2.24 194	2.06 459	12.12 177	1.13 287	1.05 329	2.85 158	1.23 439	3.37 249	2.05 198	1.82 248	1.33 159	4.55 539	4.00 534	2.38 279	2.35 429	0.27 93	0.38 315	0.32 279	0.28 261	0.39 299	0.89 364

MMNet	2.15 173	1.33 388	12.06 176	1.22 330	1.23 392	3.55 277	0.89 319	3.84 330	2.26 235	2.19 358	1.78 296	2.15 340	2.10 436	3.70 342	2.35 429	0.45 398	0.38 315	0.34 334	0.28 261	0.40 306	0.52 231

MFMNet_re	3.44 456	8.89 536	19.36 338	3.25 576	1.91 524	3.13 190	1.99 517	3.60 282	4.16 513	3.17 528	2.86 509	2.25 346	2.41 465	2.61 300	2.35 429	1.13 546	1.06 486	0.94 552	0.91 545	1.29 552	1.57 429

ACVNet	2.40 236	0.97 306	20.20 421	0.94 171	0.86 252	4.22 455	0.79 255	2.97 206	2.85 330	1.93 262	1.91 356	3.07 439	1.46 313	1.52 146	2.37 432	0.33 232	0.27 203	0.30 238	0.27 234	0.42 338	0.35 74

hitnet-ft	2.99 385	1.23 369	19.37 339	0.96 192	0.90 275	3.76 325	0.79 255	3.60 282	2.68 301	2.31 398	2.04 383	3.63 492	1.49 323	11.70 558	2.37 432	0.45 398	0.54 412	0.44 438	0.36 397	0.54 421	0.56 254

FADNet	3.20 422	11.55 555	16.16 243	1.24 338	0.95 294	3.30 224	0.87 311	4.00 365	2.73 308	1.42 183	1.35 162	2.51 382	2.04 431	9.95 482	2.39 434	0.44 389	0.46 374	0.40 411	0.44 462	1.13 542	0.61 287

Reg-Stereo(zero)	1.88 142	0.45 15	11.07 170	0.94 171	2.06 533	4.52 508	0.55 103	2.72 166	1.69 138	1.54 197	1.26 139	2.55 386	2.52 475	1.73 189	2.43 435	0.20 17	0.28 214	0.22 27	0.19 56	0.25 69	0.40 132

PDISCO_ROB	3.32 443	5.22 516	18.16 294	2.03 533	2.19 541	4.52 508	1.63 493	4.74 563	3.32 438	2.22 370	2.18 419	3.71 493	2.41 465	5.36 371	2.43 435	1.35 554	0.79 464	0.72 541	0.62 520	1.31 553	1.53 427

FADNet-RVC	3.23 430	12.51 560	17.02 265	1.17 308	0.81 233	3.52 271	1.09 408	4.16 426	2.74 310	1.44 188	1.29 152	1.86 297	1.76 397	9.82 473	2.46 437	0.39 338	0.38 315	0.40 411	0.41 447	0.68 481	0.59 278

PASM	3.22 427	2.89 486	15.38 224	2.00 529	1.57 476	2.77 150	1.96 515	3.62 285	2.75 311	2.95 510	2.26 433	3.10 442	2.24 452	11.87 563	2.46 437	0.97 540	1.06 486	0.87 550	1.02 552	1.20 547	1.41 416

TCMNet	3.13 407	1.71 432	19.53 348	1.49 447	2.11 536	3.84 343	1.07 403	4.12 411	3.03 370	2.64 473	2.29 441	2.43 372	1.74 393	10.10 489	2.47 439	0.56 480	0.45 368	0.61 518	0.50 489	0.87 517	1.04 389

fast-acv-ft	2.62 298	1.62 423	20.48 470	1.45 438	1.39 436	3.16 195	1.16 426	3.41 252	2.45 275	1.97 278	2.15 409	2.68 401	2.15 445	2.92 321	2.47 439	0.43 380	0.40 331	0.45 446	0.40 436	0.62 451	0.64 299

NCCL2	2.96 379	4.07 508	15.75 232	1.24 338	1.03 319	3.48 258	2.55 543	3.79 317	2.39 258	2.78 490	1.80 304	2.41 366	1.67 379	10.27 496	2.48 441	0.46 410	0.41 338	0.57 507	0.55 505	0.61 446	0.86 361

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 422	1.87 450	21.91 577	1.18 313	2.03 530	4.07 407	0.98 381	3.99 363	2.17 216	1.57 202	5.62 562	4.27 525	2.92 489	2.69 308	2.50 442	0.27 93	0.49 395	0.31 258	1.20 562	0.92 522	3.04 488

DFGA-Net	2.93 370	7.27 529	18.55 303	1.18 313	0.79 224	3.68 308	0.60 127	2.84 186	1.98 188	2.19 358	2.07 396	1.22 203	1.04 201	10.28 497	2.51 443	0.30 162	0.23 116	0.34 334	0.35 386	0.63 457	0.54 247

UNet	2.53 265	0.91 273	20.07 404	1.19 318	1.44 448	3.45 249	0.75 225	3.80 322	1.98 188	2.09 322	1.57 225	2.74 407	2.37 462	3.51 336	2.52 444	0.35 271	0.30 234	0.41 420	0.28 261	0.40 306	0.50 216

coex_refinement	3.01 387	1.69 430	20.28 435	1.31 377	1.15 359	3.21 201	0.86 304	3.94 353	2.43 267	2.51 452	1.92 362	3.49 474	1.68 380	11.06 524	2.54 445	0.38 330	0.26 190	0.27 156	0.31 336	0.41 326	0.58 275

YMNet	2.55 274	1.78 438	14.80 214	1.41 419	1.67 503	3.95 378	0.96 374	3.86 333	3.02 364	2.68 477	2.57 484	3.35 463	1.53 334	3.40 332	2.57 446	0.49 435	0.54 412	0.52 484	0.49 481	0.76 500	0.69 315

YMNet_1	2.55 274	1.78 438	14.80 214	1.41 419	1.67 503	3.95 378	0.96 374	3.86 333	3.02 364	2.68 477	2.57 484	3.35 463	1.53 334	3.40 332	2.57 446	0.49 435	0.54 412	0.52 484	0.49 481	0.76 500	0.69 315

Syn2CoEx	3.42 455	7.66 531	20.57 486	1.42 428	1.18 371	2.49 130	1.64 496	4.07 387	2.68 301	2.51 452	2.27 436	2.89 422	3.15 507	9.56 466	2.58 448	0.52 468	0.45 368	0.53 491	0.42 453	0.79 507	1.00 381

S-Stereo	3.51 465	0.96 301	22.00 583	1.38 407	1.50 458	3.55 277	2.49 541	4.27 474	3.00 355	2.38 428	3.94 546	3.73 494	1.84 414	11.89 564	2.59 449	0.64 500	0.71 458	0.49 474	0.81 538	0.68 481	1.31 408

DDUNet	3.65 471	2.81 485	19.59 352	3.57 581	2.26 542	3.47 252	1.35 456	4.21 446	2.40 261	2.68 477	2.48 471	4.17 520	1.78 400	5.48 376	2.61 450	2.25 569	1.77 511	2.61 583	2.43 596	2.63 571	2.40 467

APVNet	3.24 432	1.59 420	21.72 573	1.36 397	1.52 462	3.93 373	1.12 416	3.58 278	2.80 320	2.32 409	2.02 379	3.05 435	1.96 425	11.77 561	2.61 450	0.44 389	0.46 374	0.65 530	0.47 473	0.73 491	0.73 329

FADNet_RVC	3.10 401	7.62 530	19.12 322	1.05 244	0.93 286	4.09 412	0.84 292	4.34 506	2.05 198	1.54 197	1.78 296	1.61 244	1.50 324	8.92 451	2.64 452	0.50 449	0.38 315	0.44 438	0.61 517	0.91 520	1.16 399

ITSA-stereo	2.11 168	0.85 247	7.84 148	1.24 338	0.68 181	4.06 406	0.91 346	4.30 479	2.57 287	1.94 268	1.77 292	1.61 244	2.12 440	6.12 393	2.79 453	0.42 363	0.38 315	0.40 411	0.41 447	0.51 413	1.26 406

iinet-f	2.44 247	1.82 445	14.97 218	1.21 326	1.11 349	3.78 331	1.10 413	4.19 439	2.90 343	2.10 324	1.76 285	2.99 430	2.97 492	2.84 316	2.79 453	0.38 330	0.38 315	0.28 191	0.28 261	0.50 408	0.47 192

edge stereo	3.45 458	1.08 333	22.14 585	1.31 377	1.36 430	2.68 147	1.54 482	4.13 415	3.27 416	2.94 507	3.27 533	4.34 531	2.48 470	11.60 553	2.79 453	0.62 496	0.64 441	0.79 547	0.56 507	0.70 484	0.82 348

RAFT + AFF	3.98 500	14.10 581	20.78 510	1.16 301	1.96 526	4.14 427	2.00 520	4.56 545	3.52 474	2.23 372	2.51 476	2.27 348	4.92 547	8.94 452	2.82 456	0.33 232	0.60 433	0.48 461	0.39 425	0.81 509	1.03 387

ETE_ROB	2.93 370	2.12 465	17.80 287	1.13 287	0.94 292	3.71 317	1.53 480	4.29 477	2.98 352	3.32 535	2.13 406	2.34 358	1.51 326	8.68 447	2.82 456	0.44 389	0.40 331	0.51 481	0.49 481	0.56 430	0.80 346

DMCA-RVC	2.72 330	3.31 494	20.08 410	1.27 360	1.13 355	2.49 130	0.85 299	3.43 255	1.85 164	3.04 515	1.58 233	1.99 323	1.51 326	6.42 401	2.86 458	0.39 338	0.31 242	0.44 438	0.37 407	0.47 395	0.65 303

RP	3.26 437	1.73 434	17.70 286	1.56 469	1.93 525	3.43 244	1.94 513	4.18 436	2.72 306	2.77 488	3.05 519	3.96 507	2.69 479	10.17 490	2.86 458	1.04 541	0.50 401	0.71 538	0.59 511	0.75 496	0.83 350

Nwc_Net	3.03 391	1.90 452	19.16 325	1.38 407	1.69 505	3.53 273	1.19 428	4.03 375	2.19 219	2.79 492	2.84 508	3.80 499	2.46 469	6.93 418	2.87 460	0.96 539	0.41 338	0.59 511	0.68 526	0.60 444	0.65 303

Wz-Net-MNSev	3.26 437	7.24 528	17.26 270	1.58 472	1.37 433	3.27 213	2.45 538	4.10 402	4.50 540	2.61 468	2.17 414	2.33 355	3.02 499	7.48 428	2.88 461	0.46 410	0.39 327	0.37 384	0.38 416	0.61 446	0.63 294

DRN-Test	3.17 417	1.30 384	19.66 355	1.41 419	1.60 482	3.61 291	1.47 475	4.18 436	2.83 327	3.48 541	1.92 362	2.58 392	2.50 473	10.81 511	2.90 462	0.49 435	0.49 395	0.44 438	0.42 453	0.57 434	0.78 341

psmorigin	6.62 569	1.45 402	87.38 631	1.55 467	0.97 297	2.86 160	1.42 468	3.30 240	2.12 210	3.74 549	2.45 468	5.15 556	2.59 477	10.55 503	2.91 463	0.55 476	0.68 449	0.48 461	0.53 497	0.73 491	1.02 385

RASNet	3.15 412	1.20 367	19.81 374	1.63 483	2.26 542	3.67 305	1.09 408	3.58 278	3.44 459	1.99 282	2.15 409	4.59 541	2.30 458	10.24 495	2.98 464	0.57 483	0.26 190	0.25 93	0.25 198	0.30 151	0.54 247

HITNet	2.49 256	2.91 487	19.23 332	1.54 463	0.57 122	3.47 252	0.79 255	4.16 426	2.93 346	2.18 351	1.65 255	1.68 253	1.45 308	2.17 257	2.99 465	0.28 114	0.20 47	0.41 420	0.27 234	0.45 372	0.52 231
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	8.13 582	2.31 474	18.62 304	2.77 563	13.96 602	6.91 582	42.17 622	4.16 426	2.53 282	2.25 375	3.21 529	3.41 468	1.69 383	9.19 457	3.03 466	3.79 589	10.31 596	11.70 619	5.68 609	4.38 590	10.58 562

GwcNet	3.26 437	3.93 503	20.24 430	1.38 407	2.04 531	3.24 210	1.53 480	3.72 306	3.66 484	2.17 347	2.25 432	3.55 487	1.69 383	9.38 462	3.03 466	0.48 428	0.49 395	0.46 453	0.39 425	0.66 473	0.86 361

AF-Net	3.15 412	2.65 483	18.81 310	1.37 403	1.76 513	3.30 224	1.57 487	4.20 441	3.05 378	2.76 487	2.94 513	4.50 536	3.21 511	5.88 384	3.07 468	0.88 535	0.39 327	0.72 541	0.50 489	0.75 496	0.66 308

MLCV	2.52 260	1.77 437	18.20 296	1.17 308	0.63 150	3.60 289	0.53 99	3.88 337	2.35 255	2.82 497	2.24 430	1.99 323	1.42 301	4.59 361	3.09 469	0.39 338	0.22 88	0.33 314	0.22 145	0.35 247	0.52 231

SMFormer	2.40 236	0.73 178	8.34 150	1.41 419	0.61 137	2.04 89	0.72 194	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 458	1.94 311	1.52 330	10.99 520	3.10 470	0.35 271	0.84 468	0.36 373	0.33 361	0.40 306	0.77 338

tta	2.44 247	0.73 178	8.34 150	1.41 419	0.61 137	2.04 89	0.72 194	4.30 479	4.43 532	2.41 435	2.40 458	1.94 311	1.52 330	10.99 520	3.10 470	0.35 271	0.84 468	0.36 373	0.33 361	0.31 163	1.75 439

ssnet_v2	2.81 353	1.39 394	21.16 549	1.25 353	0.90 275	3.86 351	1.63 493	4.10 402	3.22 407	2.79 492	1.96 368	3.78 497	1.70 386	2.53 294	3.12 472	0.44 389	0.37 301	0.42 431	0.38 416	0.59 440	0.58 275

DSFCA	2.38 232	1.03 324	11.06 169	1.15 294	1.18 371	3.97 386	1.75 503	3.63 286	2.44 273	3.14 525	1.68 262	2.90 424	2.48 470	5.38 372	3.17 473	0.49 435	0.45 368	0.37 384	0.37 407	0.54 421	0.46 180

RYNet	3.15 412	1.48 406	16.27 250	1.24 338	1.39 436	3.67 305	1.44 473	4.09 400	3.20 397	2.26 381	1.70 268	3.83 500	2.15 445	13.64 594	3.23 474	0.45 398	0.45 368	0.50 476	0.35 386	0.81 509	0.83 350

DLCB_ROB	2.55 274	1.32 387	10.26 162	1.31 377	1.04 325	2.94 169	1.29 446	3.81 326	2.73 308	2.93 505	2.17 414	3.37 465	1.53 334	10.40 501	3.26 475	0.42 363	0.35 281	0.41 420	0.37 407	0.43 348	0.68 311

xyz-stereo	10.93 592	0.71 164	79.25 630	0.70 43	0.45 52	83.14 631	0.77 238	2.68 163	1.49 80	2.28 386	32.01 615	2.76 412	1.61 354	5.80 383	3.32 476	0.29 132	0.18 18	0.33 314	0.23 160	0.26 87	0.29 23

StereoDRNet	3.07 397	2.92 489	16.33 252	1.36 397	1.57 476	3.45 249	2.04 524	3.77 315	2.85 330	3.31 534	1.85 331	2.78 414	1.79 403	10.85 513	3.41 477	0.45 398	0.36 294	0.39 406	0.37 407	0.62 451	0.85 357

RGC	3.35 448	1.84 449	18.13 293	1.52 460	1.79 517	3.33 227	1.37 461	4.18 436	2.39 258	2.96 511	3.23 531	3.98 508	2.71 480	11.53 547	3.42 478	0.90 536	0.48 392	0.79 547	0.79 536	0.75 496	0.89 364

DispNO	3.22 427	2.06 459	19.82 375	1.21 326	1.11 349	3.74 322	0.93 360	4.31 490	2.89 341	2.37 427	2.27 436	4.51 537	2.09 433	11.41 542	3.47 479	0.35 271	0.28 214	0.31 258	0.29 297	0.39 299	0.51 222

BEATNet_4x	2.65 307	4.43 511	18.10 292	1.41 419	0.59 127	3.44 245	1.02 389	4.08 396	2.97 350	2.28 386	1.75 284	2.18 341	1.61 354	2.80 314	3.54 480	0.39 338	0.25 165	0.47 455	0.31 336	0.61 446	0.86 361

XPNet_ROB	2.99 385	1.58 418	17.06 268	1.38 407	0.99 303	3.91 365	1.62 492	4.20 441	2.42 264	2.87 500	2.03 381	2.31 353	1.72 391	10.76 510	3.60 481	0.55 476	0.49 395	0.48 461	0.40 436	0.53 417	0.85 357

DISCO	2.40 236	0.99 318	11.99 175	1.81 513	1.12 352	3.47 252	1.24 441	3.34 245	2.57 287	2.73 484	1.96 368	4.52 538	1.90 422	4.18 357	3.62 482	0.37 314	0.27 203	0.31 258	0.30 317	0.70 484	0.62 291

GASNet	3.86 491	15.35 603	21.16 549	1.63 483	1.25 399	2.35 116	1.11 414	4.11 405	2.86 336	1.99 282	2.11 402	2.99 430	2.16 447	10.62 505	3.75 483	0.71 512	0.37 301	0.61 518	0.46 471	0.91 520	0.70 319

SQANet	4.22 509	14.03 580	20.30 442	2.78 564	2.75 553	3.41 239	1.48 477	3.66 289	2.25 231	2.62 471	1.77 292	2.68 401	1.90 422	7.41 427	3.78 484	2.97 576	1.42 500	1.85 573	1.13 558	3.28 574	2.86 482

CBMV	4.12 504	1.27 376	21.14 546	1.52 460	0.85 248	3.80 336	3.89 582	4.58 549	3.02 364	3.56 545	2.37 453	4.44 533	13.88 596	11.23 537	3.78 484	0.56 480	0.43 351	0.48 461	0.39 425	0.55 424	0.74 334
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	2.88 363	2.13 467	19.08 321	1.10 267	0.99 303	3.91 365	1.81 508	4.50 538	3.04 375	3.32 535	1.87 343	2.75 409	1.66 377	4.06 353	4.02 486	0.47 419	0.44 361	0.55 500	0.53 497	0.61 446	0.73 329

ccnet	3.03 391	1.48 406	12.88 182	1.54 463	1.26 400	3.71 317	2.32 536	4.11 405	3.05 378	2.92 504	3.21 529	2.86 420	2.40 463	9.87 475	4.19 487	0.80 528	0.76 461	0.71 538	0.70 529	0.78 502	1.07 391

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 520	13.66 570	13.95 197	1.39 414	1.58 481	5.18 567	3.31 564	4.53 541	3.22 407	2.60 464	2.62 489	4.99 551	2.11 438	13.99 598	4.21 488	1.53 563	2.56 537	0.67 532	1.82 583	0.83 514	2.92 485

Wz-Net-SNSev	3.47 462	10.51 550	16.90 263	1.65 488	1.20 382	3.29 220	2.03 523	4.16 426	3.03 370	2.35 416	2.39 456	3.48 473	2.12 440	7.95 437	4.28 489	0.51 457	0.40 331	0.53 491	0.49 481	0.74 495	1.46 422

DANet	2.82 354	1.17 354	10.20 161	1.87 517	1.72 509	3.25 212	1.15 424	4.36 509	3.02 364	3.42 538	2.18 419	4.09 514	1.79 403	9.78 471	4.32 490	0.55 476	0.57 422	0.60 515	0.44 462	0.65 469	1.25 404
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SDNR	4.37 519	2.22 470	20.63 496	1.60 476	0.99 303	5.15 566	0.67 162	4.36 509	5.55 579	4.89 570	7.17 564	5.50 564	1.58 343	17.48 603	4.33 491	0.80 528	0.72 459	0.59 511	0.45 469	1.18 546	1.43 418

LSM	13.03 599	7.72 533	21.01 527	55.44 626	85.65 625	3.65 301	6.27 589	3.91 345	5.06 566	5.63 575	13.91 599	3.53 485	3.46 525	9.93 480	4.36 492	0.72 517	0.95 477	0.72 541	0.85 541	1.09 537	26.67 612

iResNet	2.70 326	1.35 391	20.93 523	2.01 531	0.73 195	3.76 325	0.83 280	4.28 475	2.93 346	2.38 428	2.03 381	1.35 215	1.54 337	3.28 330	4.42 493	0.42 363	0.25 165	0.29 216	0.23 160	0.45 372	0.64 299

PWCDC_ROB	3.62 469	9.86 546	17.35 273	1.62 480	1.57 476	4.19 449	1.01 385	4.35 507	4.20 514	2.26 381	7.36 566	2.73 404	2.75 481	4.10 354	4.51 494	1.47 561	0.37 301	0.39 406	0.34 371	1.22 549	0.73 329

PSMNet_ROB	3.38 451	5.24 517	20.61 493	1.24 338	1.22 389	3.76 325	1.64 496	3.59 280	2.80 320	2.07 316	1.72 274	2.75 409	1.79 403	11.42 544	4.58 495	0.42 363	0.38 315	0.50 476	0.62 520	0.62 451	0.69 315

aanetorigin	3.34 447	2.00 457	17.58 281	1.20 320	1.57 476	2.57 140	3.75 578	2.73 167	2.10 203	6.11 581	4.27 549	2.88 421	5.64 555	5.46 375	4.60 496	0.53 470	0.46 374	0.45 446	0.48 477	1.15 543	1.22 401

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 330	2.55 480	14.91 216	1.37 403	1.36 430	3.50 263	1.63 493	4.11 405	3.38 447	2.55 456	2.04 383	2.35 359	2.50 473	5.14 367	4.64 497	0.53 470	0.22 88	0.35 353	0.21 110	0.41 326	0.60 283

UDG	3.84 490	2.91 487	20.05 403	2.98 570	1.98 527	3.95 378	1.18 427	4.43 526	2.24 228	2.47 445	2.53 479	4.49 535	2.44 468	6.52 404	4.74 498	2.14 568	1.77 511	2.64 584	2.58 598	2.66 572	2.19 463

SHD	3.22 427	4.21 509	14.19 200	2.37 546	2.12 538	2.77 150	1.19 428	4.24 459	3.25 412	4.64 568	2.73 500	3.62 491	2.76 483	6.30 399	4.75 499	0.66 503	1.25 496	0.52 484	0.59 511	0.69 483	1.64 435

G-Net	4.16 506	1.39 394	20.31 444	2.30 543	2.91 555	4.68 546	2.86 554	3.35 246	2.44 273	4.43 565	9.43 582	6.89 574	3.83 531	8.91 450	4.83 500	0.80 528	0.80 465	0.70 536	0.50 489	0.95 525	0.97 376

DispFullNet	4.71 536	3.93 503	23.92 600	4.00 586	3.01 558	3.38 232	1.31 449	4.23 453	3.26 414	6.31 583	2.92 511	4.03 510	7.80 575	3.93 350	5.15 501	2.80 573	1.61 506	3.11 594	2.70 601	3.32 575	3.38 499

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 542	13.94 578	16.59 259	1.69 495	1.46 452	6.15 574	3.52 571	5.47 579	3.95 503	2.77 488	2.74 501	4.81 548	2.49 472	13.78 595	5.33 502	2.34 570	3.46 554	1.05 556	1.21 564	2.28 568	2.94 486

XQC	3.41 453	6.58 523	15.18 220	1.97 526	1.62 486	3.40 236	1.76 504	4.53 541	3.67 486	3.40 537	2.45 468	3.73 494	2.91 488	6.78 412	5.36 503	0.73 520	0.90 473	0.60 515	0.61 517	1.02 527	0.99 379

NCC-stereo	3.49 463	2.07 462	20.23 428	1.31 377	1.76 513	4.04 398	1.42 468	4.01 367	2.34 252	3.06 517	2.59 486	3.51 482	3.02 499	10.02 486	5.44 504	1.38 556	0.66 447	0.64 528	0.88 542	0.67 475	0.84 354

Abc-Net	3.49 463	2.07 462	20.23 428	1.31 377	1.76 513	4.04 398	1.42 468	4.01 367	2.34 252	3.06 517	2.59 486	3.51 482	3.02 499	10.02 486	5.44 504	1.38 556	0.66 447	0.64 528	0.88 542	0.67 475	0.84 354
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	3.65 471	13.21 565	16.35 253	1.28 362	1.01 311	2.94 169	1.31 449	4.24 459	3.12 388	3.44 539	3.10 523	2.84 419	2.09 433	9.17 455	5.46 506	0.61 490	0.43 351	0.38 400	0.38 416	0.60 444	0.94 373

z-mn7	3.78 485	14.53 590	15.59 229	1.34 391	1.23 392	3.78 331	1.42 468	4.17 430	3.45 465	2.94 507	3.37 535	3.05 435	2.09 433	10.03 488	5.54 507	0.50 449	0.39 327	0.43 435	0.34 371	0.67 475	0.73 329

MFN_U_SF_RVC	4.08 503	13.72 575	15.13 219	2.00 529	1.43 446	3.73 320	1.68 500	4.11 405	3.39 452	2.93 505	2.38 454	4.39 532	3.63 526	8.63 446	6.14 508	1.14 547	1.07 489	1.01 554	1.35 570	1.63 561	2.09 458

z-ln-s-r	3.37 450	4.66 513	19.53 348	1.42 428	1.29 404	3.70 314	1.20 431	4.24 459	3.96 504	2.16 344	1.92 362	2.43 372	1.62 363	10.90 516	6.24 509	0.36 298	0.23 116	0.32 279	0.24 182	0.53 417	0.53 239

RainbowNet	5.20 546	15.03 598	21.14 546	3.66 583	3.25 566	4.18 441	2.98 556	4.22 447	3.20 397	2.30 395	2.65 491	4.24 524	2.97 492	9.92 479	6.29 510	3.92 591	2.27 525	2.71 588	1.73 579	3.82 583	3.43 500

SAMSARA	4.67 532	6.50 522	16.40 254	4.62 598	3.13 562	6.62 579	3.49 569	5.24 571	3.04 375	7.78 588	3.07 520	5.32 557	4.05 535	9.98 483	6.42 511	0.69 508	2.39 530	0.60 515	0.74 532	0.99 526	2.26 464

PVD	3.91 494	4.36 510	13.89 196	2.81 568	4.79 585	3.80 336	1.94 513	3.89 339	4.11 509	5.75 577	3.56 539	3.59 488	3.34 517	6.44 403	6.44 512	0.73 520	2.84 542	0.74 545	0.84 540	0.82 511	3.45 501

PA-Net	3.45 458	2.50 477	20.39 454	1.42 428	1.20 382	3.39 234	1.73 502	3.93 350	3.57 478	1.94 268	2.17 414	3.02 433	1.87 419	11.67 554	6.48 513	0.40 349	0.55 418	0.44 438	0.63 524	0.55 424	1.13 395
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPrunerF	4.00 501	5.64 518	16.81 260	1.36 397	1.75 511	3.69 310	1.54 482	4.24 459	13.98 602	2.21 368	1.77 292	2.73 404	2.29 456	10.90 516	6.64 514	0.71 512	0.61 435	0.77 546	0.79 536	0.87 517	0.79 345

MonStereo1	8.19 583	2.63 482	9.96 160	4.90 599	3.64 569	18.09 606	2.55 543	5.89 586	5.83 583	5.29 574	13.95 600	7.40 576	45.20 626	13.30 589	6.87 515	4.47 597	1.10 490	2.69 586	1.59 575	4.07 587	4.31 513

PWC_ROB	3.32 443	4.61 512	14.41 205	1.46 440	1.90 523	3.21 201	1.15 424	4.39 518	3.46 468	3.13 522	3.40 536	2.79 415	2.34 460	9.17 455	6.94 516	0.61 490	0.34 271	0.61 518	0.37 407	0.73 491	1.40 414

RTS	4.29 516	9.35 540	18.25 297	2.79 566	2.29 544	4.98 562	3.41 566	4.72 560	4.27 523	4.35 562	3.10 523	4.93 549	3.14 505	7.71 432	6.99 517	0.71 512	0.68 449	0.51 481	0.50 489	1.07 534	1.98 451

RTSA	4.29 516	9.35 540	18.25 297	2.79 566	2.29 544	4.98 562	3.41 566	4.72 560	4.27 523	4.35 562	3.10 523	4.93 549	3.14 505	7.71 432	6.99 517	0.71 512	0.68 449	0.51 481	0.50 489	1.07 534	1.98 451

Ntro	4.83 540	14.73 592	20.47 464	3.24 575	2.97 557	4.12 419	1.88 511	4.00 365	2.57 287	1.79 244	2.15 409	3.34 462	2.16 447	10.01 485	7.34 519	3.53 585	1.77 511	2.13 576	1.32 568	3.89 584	3.23 490

IMH-64-1	6.10 561	13.83 576	17.55 278	4.34 591	3.78 572	4.79 558	5.94 587	5.34 572	4.20 514	4.10 556	8.31 574	5.07 554	6.92 568	9.63 469	7.36 520	4.60 601	2.96 547	3.04 590	2.14 593	4.30 588	3.88 507

IMH-64	6.10 561	13.83 576	17.55 278	4.34 591	3.78 572	4.79 558	5.94 587	5.34 572	4.20 514	4.10 556	8.31 574	5.07 554	6.92 568	9.63 469	7.36 520	4.60 601	2.96 547	3.04 590	2.14 593	4.30 588	3.88 507

RTSC	3.44 456	6.78 525	16.53 258	1.76 510	1.54 464	3.53 273	0.94 363	4.22 447	2.97 350	3.65 547	3.23 531	3.31 459	2.29 456	6.22 396	7.41 522	0.61 490	1.32 497	0.37 384	0.42 453	0.78 502	0.98 378

zh-sn7	4.13 505	13.99 579	17.43 275	1.29 368	1.15 359	3.66 303	2.56 545	4.26 471	2.78 318	2.66 476	3.11 528	3.37 465	3.17 509	11.53 547	7.43 523	0.48 428	0.49 395	0.45 446	0.44 462	0.75 496	1.52 426

tt	7.29 578	0.58 75	7.34 143	4.04 587	2.30 546	12.04 596	20.18 608	15.60 611	7.41 591	3.46 540	3.36 534	5.36 558	6.39 564	4.27 359	7.46 524	9.80 613	11.53 601	7.04 611	7.45 612	6.31 600	3.81 505

test_xeample3	3.67 476	3.52 501	21.53 568	0.98 206	0.51 86	1.88 78	0.91 346	8.10 592	2.76 314	0.82 80	0.76 41	0.65 75	0.70 86	5.88 384	7.74 525	0.32 205	0.29 224	0.27 156	0.22 145	0.29 128	15.33 586

IGEVStereo-DCA	3.09 400	3.48 499	16.25 245	0.96 192	0.49 75	1.59 64	0.83 280	1.68 38	3.44 459	0.75 55	0.78 43	0.74 110	0.73 94	5.79 380	7.75 526	0.32 205	0.26 190	0.28 191	0.21 110	0.32 185	15.08 580

rrr	3.66 474	3.48 499	23.50 598	0.96 192	0.49 75	1.59 64	0.92 354	8.19 593	2.75 311	0.75 55	0.78 43	0.74 110	0.73 94	5.79 380	7.75 526	0.32 205	0.26 190	0.28 191	0.21 110	0.32 185	13.47 568

AANet_RVC	3.70 481	7.03 527	17.25 269	1.21 326	1.12 352	3.79 333	1.09 408	3.98 361	3.38 447	2.65 475	4.29 550	3.95 506	1.40 293	11.43 545	7.88 528	1.25 552	0.57 422	0.34 334	0.25 198	0.43 348	0.71 321

GANet	3.64 470	1.76 435	19.65 354	1.92 523	1.04 325	3.91 365	2.51 542	3.86 333	2.81 325	3.13 522	3.03 518	3.19 447	2.19 450	12.43 575	8.23 529	0.60 489	0.43 351	0.52 484	0.43 458	0.63 457	0.63 294

MSMD_ROB	5.99 558	1.29 381	19.23 332	1.40 415	0.84 247	10.25 592	2.05 525	4.20 441	6.02 586	10.42 603	8.00 569	22.21 607	9.45 585	11.67 554	8.73 530	0.76 526	0.59 431	0.67 532	0.68 526	0.67 475	0.72 324

MultiAttention	9.51 586	0.66 131	18.16 294	2.27 541	22.44 612	36.03 619	8.40 596	5.18 570	2.72 306	2.59 461	5.12 558	5.53 565	1.60 348	52.66 630	8.87 531	0.51 457	0.24 146	0.52 484	0.94 546	6.88 604	8.91 552

SGM_RVC	6.11 563	1.10 339	20.44 457	2.15 537	0.66 167	15.87 604	3.98 583	5.00 567	6.19 587	9.79 599	11.46 591	8.23 583	12.63 591	12.32 569	9.15 532	0.54 473	0.39 327	0.41 420	0.35 386	0.55 424	1.05 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.46 525	11.36 553	14.35 204	2.23 539	2.50 550	4.18 441	2.86 554	5.46 578	4.43 532	2.74 485	2.69 497	4.55 539	3.43 523	8.97 453	9.42 533	1.47 561	2.06 519	1.09 559	1.02 552	1.54 559	2.96 487

FBW_ROB	3.91 494	2.07 462	15.46 226	1.60 476	1.16 366	3.80 336	1.48 477	4.37 512	3.41 455	2.53 454	2.45 468	4.19 522	2.10 436	15.17 601	9.45 534	0.86 534	0.65 444	1.54 571	0.96 547	1.08 536	3.80 504

DRaft	3.12 405	0.68 144	20.57 486	0.77 68	0.49 75	3.95 378	1.20 431	2.40 113	1.60 114	2.64 473	2.80 506	1.59 242	5.33 552	6.94 419	9.51 535	0.43 380	0.22 88	0.27 156	0.27 234	0.32 185	0.47 192

w-ln-seven	3.68 478	8.30 534	15.93 236	1.36 397	1.34 423	4.09 412	1.60 489	4.13 415	3.03 370	3.06 517	2.31 446	3.41 468	2.24 452	9.78 471	9.71 536	0.46 410	0.37 301	0.47 455	0.40 436	0.78 502	0.84 354

w-ln-seven-2	3.65 471	9.76 545	15.93 236	1.26 358	1.02 314	3.54 276	1.56 486	4.14 420	3.86 497	2.57 459	2.05 390	2.63 397	2.26 455	8.48 444	10.24 537	0.50 449	0.52 407	0.44 438	0.34 371	0.64 462	1.25 404

LVE	7.57 580	15.80 605	21.28 558	3.69 584	3.19 565	4.54 512	2.78 549	10.13 597	11.63 597	3.24 531	11.52 592	18.10 599	4.55 544	11.67 554	10.30 538	4.62 604	2.95 545	2.56 581	1.91 586	3.63 578	3.26 493

Wz-Net-TNSev	4.22 509	13.55 568	15.87 235	1.57 470	1.19 379	3.61 291	2.48 540	4.38 516	3.45 465	2.29 392	1.91 356	4.20 523	2.86 486	12.11 567	10.56 539	0.61 490	0.59 431	0.48 461	0.54 500	0.93 523	1.24 403

TCMNet-wrong-test	12.48 595	15.10 599	19.66 355	22.40 613	19.87 609	15.98 605	12.30 601	23.88 613	4.80 559	6.29 582	6.46 563	18.38 601	15.65 600	10.50 502	10.86 540	9.07 611	4.79 560	5.34 608	3.95 607	12.27 614	12.13 566

PWCK	6.49 567	13.40 566	20.27 434	2.95 569	1.61 483	5.68 573	7.63 594	5.37 575	4.77 557	3.90 552	7.48 567	7.96 580	5.63 554	15.15 600	10.93 541	3.21 579	1.55 505	2.34 578	1.43 573	6.05 598	2.45 470

AnyNet_C01	4.68 533	10.90 552	16.41 255	2.03 533	1.62 486	6.25 575	6.40 590	4.19 439	5.13 568	4.03 555	3.77 543	4.14 518	3.26 512	7.23 421	11.19 542	0.64 500	0.80 465	0.65 530	0.72 531	2.18 566	2.08 456

THIR-Stereo	4.50 527	1.11 341	18.71 308	0.89 126	0.47 61	2.25 107	16.71 604	3.53 269	1.58 105	2.04 305	12.04 595	2.66 400	7.52 574	7.29 422	11.25 543	0.32 205	0.21 71	0.29 216	0.28 261	0.35 247	0.52 231

DEmStereo	3.24 432	0.65 123	18.95 316	0.83 96	0.54 98	3.85 348	1.79 506	2.53 135	2.54 283	2.25 375	2.74 501	2.02 328	6.02 559	6.78 412	11.30 544	0.40 349	0.26 190	0.27 156	0.27 234	0.28 110	0.57 259

EDNetEfficientorigin	12.42 594	3.26 493	179.44 635	1.21 326	1.00 309	2.89 165	1.82 509	3.05 211	5.37 573	8.87 592	4.78 554	4.17 520	4.80 546	9.91 478	11.32 545	0.41 352	0.41 338	0.62 525	0.88 542	1.33 554	2.81 480

DPSNet	3.94 497	2.01 458	14.69 212	1.58 472	1.30 408	4.17 438	2.08 526	4.57 547	4.63 544	2.78 490	1.99 375	3.79 498	7.88 578	10.66 507	11.35 546	0.94 538	0.99 484	0.41 420	0.57 508	1.09 537	1.40 414

WAO-6	6.68 572	9.03 538	20.68 500	2.98 570	2.79 554	11.93 594	3.56 574	5.39 576	11.65 598	3.55 544	9.59 583	6.77 573	6.72 567	12.28 568	11.56 547	2.88 575	2.36 528	2.50 579	1.84 584	2.89 573	2.72 478

IMH	7.25 577	16.24 608	21.08 535	4.40 593	3.79 574	5.46 571	3.03 560	5.58 582	6.26 588	4.92 571	10.32 585	9.24 584	8.30 581	13.62 593	11.56 547	4.84 605	3.00 550	3.09 593	2.14 593	4.38 590	3.83 506

test_sample9	4.68 533	1.19 363	20.68 500	1.11 272	0.87 261	4.22 455	1.20 431	4.40 519	4.92 562	2.20 365	1.85 331	1.90 303	2.00 427	11.08 528	11.57 549	1.41 558	14.65 604	4.19 603	2.07 590	0.70 484	1.43 418

test_sample8	5.57 550	1.19 363	20.68 500	1.11 272	0.87 261	4.22 455	1.20 431	4.43 526	3.76 490	5.63 575	1.97 371	12.99 593	6.34 561	11.08 528	11.57 549	1.41 558	14.65 604	4.19 603	2.07 590	0.70 484	1.43 418

ADCPNet	4.25 512	4.04 506	21.95 579	1.33 389	1.31 413	6.34 577	2.63 548	4.07 387	3.23 410	2.81 496	2.21 428	4.27 525	6.08 560	6.01 386	11.73 551	0.67 506	1.17 493	0.71 538	1.71 577	0.87 517	1.82 447

WZ-Net	4.39 521	12.37 559	17.44 276	1.47 444	1.42 445	3.76 325	2.27 534	4.17 430	3.11 386	2.89 501	2.24 430	4.05 511	5.69 557	10.89 515	12.07 552	0.66 503	0.41 338	0.47 455	0.49 481	0.78 502	1.12 394

MeshStereo	5.67 554	1.80 440	21.28 558	1.40 415	1.14 357	4.38 478	3.83 581	5.51 581	4.85 561	10.12 601	11.72 593	11.44 587	5.87 558	13.86 596	12.31 553	0.68 507	0.61 435	0.61 518	0.60 514	0.73 491	0.68 311
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	5.18 545	10.36 548	21.09 540	1.74 505	1.72 509	3.24 210	2.26 533	3.92 346	4.12 510	5.06 572	3.66 541	5.43 561	3.33 516	9.56 466	12.34 554	1.17 549	1.17 493	1.07 557	1.03 554	1.17 545	10.25 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	6.63 570	9.57 543	19.28 334	3.19 574	2.11 536	3.69 310	1.99 517	4.32 498	6.27 589	3.26 533	24.57 612	5.45 563	11.39 589	13.56 592	12.37 555	2.79 572	2.05 518	1.76 572	1.75 580	1.49 558	1.75 439
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	6.63 570	14.79 594	21.40 564	3.59 582	3.17 563	4.69 551	2.46 539	4.24 459	3.34 441	3.11 521	2.86 509	23.21 608	4.59 545	11.06 524	12.59 556	3.75 587	2.34 527	2.60 582	1.80 582	3.70 579	3.31 495

WCMA_ROB	5.78 555	2.42 476	21.71 572	1.67 490	1.55 468	4.07 407	3.53 572	4.14 420	4.73 552	6.59 584	10.89 588	12.82 592	9.59 586	10.17 490	12.65 557	1.05 542	0.61 435	0.52 484	0.52 495	0.71 489	5.64 525

Dean	8.35 584	15.23 601	22.34 589	3.76 585	3.55 567	4.81 560	3.51 570	5.34 572	5.37 573	4.49 566	26.13 613	25.59 614	4.33 541	11.21 535	13.12 558	3.78 588	2.31 526	2.90 589	1.89 585	4.04 586	3.34 497

ELAS_RVC	6.36 565	2.53 478	20.21 425	2.67 561	2.48 548	4.90 561	11.89 599	4.84 566	6.31 590	9.03 593	8.54 577	8.09 582	12.73 592	9.32 459	13.25 559	1.92 565	2.18 520	1.51 570	1.31 566	1.40 556	2.15 459
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	6.09 560	15.28 602	21.36 563	3.30 577	3.17 563	4.50 503	3.00 557	4.70 558	3.96 504	3.52 543	5.34 559	7.79 579	2.95 490	12.40 570	13.76 560	3.28 580	2.23 523	2.70 587	1.70 576	3.52 577	3.24 491

WAO-7	6.00 559	14.29 584	20.46 461	1.97 526	1.51 460	5.31 569	3.06 561	5.00 567	5.92 585	4.55 567	8.87 579	6.52 572	6.47 565	13.38 591	13.85 561	1.35 554	1.24 495	1.48 569	1.36 571	1.63 561	1.79 446

KSHMR	17.50 607	14.38 588	22.35 590	4.50 595	4.51 582	8.17 586	3.33 565	15.44 610	76.15 631	7.32 586	61.40 627	56.33 627	5.66 556	32.91 616	13.97 562	4.42 595	2.99 549	3.64 602	2.79 603	5.13 596	4.55 517

notaker	10.92 591	14.17 582	20.38 451	4.56 597	3.98 577	6.29 576	3.53 572	7.68 591	5.10 567	9.04 594	46.37 623	13.84 597	28.85 614	14.18 599	14.16 563	4.57 600	3.19 551	3.52 598	2.70 601	8.16 608	4.13 511

ELAS	6.58 568	2.54 479	20.08 410	2.66 560	2.48 548	15.49 602	7.29 592	5.50 580	5.72 582	10.05 600	8.94 580	6.91 575	10.83 588	8.33 440	14.27 564	1.92 565	2.19 521	1.23 564	1.31 566	1.62 560	2.17 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	5.59 552	14.82 595	20.70 504	3.13 573	2.70 552	3.91 365	2.56 545	3.90 341	2.48 277	2.25 375	9.38 581	4.06 512	2.32 459	9.59 468	14.37 565	3.52 584	1.66 508	2.15 577	1.19 561	3.73 582	3.35 498

JetBlue	6.69 573	12.01 557	14.30 202	1.98 528	4.64 584	11.97 595	12.29 600	5.39 576	4.32 530	3.81 551	4.51 552	9.50 585	6.53 566	10.22 492	14.50 566	1.32 553	1.47 501	1.18 562	1.36 571	7.48 607	5.05 520

WAO-8	12.61 596	16.02 606	21.99 581	3.55 578	3.10 559	15.07 600	2.80 550	12.81 602	19.10 612	7.93 590	13.05 596	11.75 589	8.46 583	83.86 632	15.10 567	3.51 582	1.94 515	3.54 599	1.96 587	3.72 580	2.89 483

Venus	12.61 596	16.02 606	21.99 581	3.55 578	3.10 559	15.07 600	2.80 550	12.81 602	19.10 612	7.93 590	13.05 596	11.75 589	8.46 583	83.86 632	15.10 567	3.51 582	1.94 515	3.54 599	1.96 587	3.72 580	2.89 483

FINET	10.59 589	14.44 589	25.84 603	2.30 543	3.90 575	21.74 608	25.19 611	8.85 595	16.99 605	2.68 477	15.19 602	11.45 588	13.83 595	6.71 411	15.11 569	0.80 528	8.59 583	0.53 491	0.44 462	0.62 451	16.67 590

ADCL	4.70 535	4.04 506	16.12 241	1.35 393	1.28 402	5.46 571	10.88 597	4.08 396	4.25 521	5.97 579	4.51 552	4.29 528	5.60 553	6.37 400	15.21 570	0.54 473	0.48 392	0.88 551	0.78 535	0.86 515	1.01 383

MSAF-DinoV2	14.43 601	15.18 600	21.76 574	2.38 547	1.44 448	4.01 391	1.38 462	8.63 594	9.06 593	2.28 386	1.99 375	5.37 559	5.16 550	177.39 637	15.79 571	0.49 435	0.34 271	0.40 411	0.60 514	6.27 599	8.64 550

PML	64.55 629	56.00 627	20.79 511	8.10 605	32.82 615	147.60 635	247.57 638	12.71 601	45.39 626	111.32 635	288.85 638	101.42 634	100.62 634	31.63 615	15.84 572	13.96 616	4.84 561	10.95 616	6.18 611	28.99 617	5.33 524

CSAN	5.95 557	13.70 573	21.94 578	1.35 393	0.93 286	3.65 301	3.46 568	4.73 562	4.26 522	3.98 554	7.70 568	3.54 486	6.94 570	22.83 608	16.00 573	0.53 470	0.47 385	0.50 476	0.55 505	0.65 469	1.22 401

CBMV_ROB	4.57 531	0.90 270	21.30 560	1.46 440	0.89 267	4.43 491	1.69 501	4.51 539	3.14 391	5.97 579	4.23 548	4.16 519	7.83 576	11.06 524	16.47 574	0.61 490	0.55 418	0.53 491	0.51 494	0.56 430	0.59 278

ttt	4.23 511	0.75 201	19.96 393	1.48 445	1.31 413	3.69 310	0.87 311	4.65 556	5.33 570	2.45 443	2.39 456	2.44 376	1.54 337	11.35 540	16.49 575	0.43 380	4.35 559	0.37 384	0.35 386	0.41 326	4.01 510

ADCRef	3.66 474	5.95 519	15.50 227	1.20 320	1.41 442	3.93 373	1.61 490	3.92 346	2.77 315	3.13 522	2.20 424	2.40 362	2.78 484	6.23 398	16.59 576	0.50 449	0.35 281	0.63 526	0.62 520	0.58 438	0.92 369

UNDER WATER-64	10.08 587	14.27 583	22.85 595	5.26 601	4.88 586	11.00 593	4.57 586	11.41 598	17.25 607	7.68 587	9.72 584	15.96 598	21.47 612	11.12 531	16.63 577	4.38 594	2.88 544	4.41 607	2.95 605	7.12 605	5.81 528

MADNet++	8.64 585	6.17 521	13.88 195	6.61 602	5.25 587	10.15 591	14.20 603	5.89 586	8.25 592	7.14 585	8.18 571	6.41 571	9.84 587	11.71 559	16.73 578	9.65 612	5.03 564	8.63 613	5.68 609	4.83 595	8.57 549

ff1	5.58 551	0.98 309	21.04 530	1.24 338	1.03 319	3.64 297	0.87 311	4.23 453	4.73 552	2.31 398	2.40 458	3.49 474	1.64 370	12.40 570	16.90 579	0.30 162	19.28 619	0.48 461	0.40 436	0.31 163	14.02 572

mmx	4.56 529	0.98 309	21.04 530	1.24 338	1.03 319	3.64 297	0.87 311	4.53 541	5.34 571	2.31 398	2.40 458	3.49 474	1.64 370	12.40 570	16.90 579	0.34 254	5.98 568	0.48 461	0.40 436	0.46 382	5.71 526

xxx	4.56 529	0.98 309	21.04 530	1.24 338	1.03 319	3.64 297	0.87 311	4.53 541	5.34 571	2.31 398	2.40 458	3.49 474	1.64 370	12.40 570	16.90 579	0.34 254	5.98 568	0.48 461	0.40 436	0.46 382	5.71 526

ktn	22.24 612	14.37 587	20.30 442	4.54 596	4.02 578	6.52 578	4.50 585	6.78 589	78.80 633	84.67 633	100.54 635	58.48 628	8.39 582	13.13 585	17.09 582	4.61 603	3.24 552	3.49 597	2.62 599	4.70 594	3.96 509

FC-DCNN	7.08 576	1.01 321	21.89 575	1.74 505	1.64 493	8.18 587	2.31 535	6.50 588	9.16 594	10.85 605	11.33 590	19.85 604	13.33 593	12.94 582	17.10 583	0.72 517	0.57 422	0.59 511	0.57 508	0.64 462	0.69 315

FCDSN-DC	6.71 574	1.18 357	21.61 571	1.29 368	1.10 345	4.38 478	2.59 547	4.58 549	5.52 577	9.58 596	11.19 589	19.17 602	17.69 605	13.03 584	17.11 584	0.73 520	0.57 422	0.61 518	0.60 514	0.71 489	0.92 369
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	5.90 556	1.81 443	22.30 588	1.69 495	2.37 547	3.47 252	2.10 527	4.58 549	5.56 580	3.75 550	13.12 598	22.07 606	3.70 528	11.99 566	17.13 585	0.58 484	0.23 116	0.23 38	0.19 56	0.37 272	0.70 319

FC-DCNN v2	7.41 579	0.98 309	22.19 587	1.75 507	1.64 493	8.98 590	2.37 537	7.60 590	9.44 595	11.09 606	11.95 594	20.04 605	16.35 602	12.99 583	17.14 586	0.72 517	0.57 422	0.59 511	0.57 508	0.64 462	0.68 311

ACVNet-4b	6.98 575	14.78 593	22.17 586	3.56 580	3.11 561	4.14 427	2.23 531	4.08 396	3.84 494	1.67 217	3.96 547	5.86 568	2.87 487	10.30 498	17.16 587	26.09 623	2.24 524	2.53 580	1.79 581	3.91 585	3.28 494

SGM-Forest	4.96 543	0.86 249	21.02 528	1.22 330	0.83 239	4.05 402	3.26 563	4.40 519	3.49 472	4.40 564	3.69 542	4.66 546	13.91 597	11.94 565	17.16 587	0.66 503	0.46 374	0.49 474	0.39 425	0.49 407	1.77 443
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
UNDER WATER	11.28 593	13.60 569	22.90 596	5.11 600	4.53 583	7.75 585	3.75 578	12.50 600	21.62 614	7.80 589	10.68 586	23.75 610	35.20 615	11.54 549	17.40 589	4.46 596	2.95 545	4.23 606	2.90 604	6.57 601	6.27 532

NaN_ROB	4.73 537	6.66 524	21.89 575	1.26 358	1.28 402	3.49 261	3.02 559	4.38 516	3.93 502	3.65 547	2.55 480	2.97 428	5.01 548	13.23 587	17.43 590	0.38 330	0.42 349	0.38 400	0.40 436	0.50 408	1.82 447

MDST_ROB	6.31 564	1.18 357	22.96 597	2.56 558	2.69 551	21.07 607	2.01 522	4.79 565	2.87 338	9.49 595	4.45 551	4.10 516	4.48 543	22.33 607	17.61 591	0.79 527	0.44 361	0.47 455	0.44 462	0.47 395	0.95 375

test_xeample	4.19 508	0.93 288	14.09 198	1.16 301	1.17 369	3.28 217	0.80 265	4.63 554	5.30 569	2.46 444	2.35 450	1.39 222	1.42 301	10.88 514	17.68 592	0.30 162	6.50 571	0.32 279	0.32 352	0.36 266	8.38 548

TorneroNet-64	10.52 588	14.33 585	21.95 579	4.29 590	3.76 571	13.77 599	2.83 553	14.96 608	23.11 615	10.24 602	23.77 611	13.44 594	8.15 580	13.98 597	17.70 593	4.03 593	2.73 540	3.23 595	2.53 597	7.27 606	4.35 515

xxxx	4.25 512	0.86 249	14.59 211	1.30 373	1.16 366	3.51 269	0.63 148	4.56 545	5.42 576	2.33 412	2.29 441	2.04 331	1.39 289	10.23 493	18.00 594	0.33 232	7.15 574	0.31 258	0.30 317	0.35 247	8.33 546

SANet	6.43 566	13.71 574	22.08 584	1.43 435	1.00 309	6.86 581	3.78 580	4.71 559	11.10 596	4.71 569	8.72 578	7.47 577	7.91 579	12.46 577	18.12 595	0.51 457	0.47 385	0.50 476	0.45 469	0.94 524	1.60 433

1111x	4.75 538	1.05 327	20.89 520	1.28 362	1.02 314	3.81 340	0.88 318	4.65 556	5.52 577	2.43 439	2.27 436	1.97 321	1.81 406	12.40 570	18.19 596	0.32 205	9.06 591	0.32 279	0.34 371	0.38 285	6.34 533

SGM+DAISY	13.18 600	14.36 586	24.65 602	8.10 605	13.49 601	22.47 609	25.54 612	12.13 599	17.08 606	14.77 609	15.82 604	12.17 591	13.97 598	12.65 580	18.22 597	8.40 609	9.18 592	1.23 564	1.33 569	1.23 550	16.81 595

TorneroNet	26.32 614	14.70 591	22.40 591	4.24 588	4.08 579	54.72 623	3.19 562	15.11 609	76.73 632	57.99 628	82.55 633	86.65 632	45.79 627	13.34 590	18.51 598	4.52 599	2.86 543	3.45 596	2.63 600	8.75 610	4.28 512

222	3.82 488	0.88 257	6.92 142	1.15 294	0.99 303	3.27 213	0.64 153	4.57 547	5.37 573	2.43 439	2.32 448	1.41 225	1.44 306	10.64 506	18.51 598	0.32 205	4.89 563	0.32 279	0.30 317	0.34 232	9.80 558

ADCMid	4.55 528	10.78 551	17.67 285	1.32 384	1.43 446	4.62 529	2.24 532	4.22 447	4.97 565	3.93 553	3.01 517	3.84 501	3.66 527	4.22 358	18.57 600	0.69 508	0.62 438	1.09 559	1.20 562	1.48 557	1.49 424

AnyNet_C32	4.49 526	9.53 542	13.85 192	1.67 490	1.56 473	5.40 570	4.06 584	4.03 375	3.69 487	4.21 561	3.09 522	3.09 441	3.38 521	8.24 439	18.76 601	0.56 480	0.64 441	0.53 491	0.81 538	1.36 555	1.42 417

ADCP+	4.42 523	12.67 563	18.95 316	1.12 282	1.55 468	4.30 469	3.60 575	4.01 367	3.80 493	2.30 395	1.71 272	3.93 504	4.29 539	3.49 335	18.77 602	0.40 349	0.41 338	0.63 526	0.53 497	0.67 475	1.35 411

ADCS	4.77 539	12.63 561	17.40 274	1.72 501	1.34 423	3.90 361	3.60 575	4.30 479	3.54 475	5.11 573	2.81 507	4.44 533	3.05 502	6.15 394	19.32 603	0.74 523	0.68 449	0.70 536	0.70 529	1.25 551	1.98 451

SuperB	5.03 544	8.93 537	20.96 525	1.51 455	1.11 349	3.88 357	3.00 557	4.24 459	3.13 390	2.53 454	2.10 401	2.74 407	3.37 520	8.76 448	19.44 604	0.45 398	0.34 271	0.53 491	0.40 436	11.97 613	1.15 398

MANE	15.29 602	13.67 571	23.58 599	10.15 609	13.37 600	23.58 611	23.86 609	27.83 616	26.26 616	12.02 608	15.10 601	19.83 603	18.01 606	15.68 602	20.35 605	8.58 610	9.20 593	3.05 592	4.19 608	0.82 511	16.69 591

EDNetEfficient	5.62 553	2.26 471	17.51 277	1.67 490	3.59 568	3.99 388	7.25 591	3.14 220	5.63 581	11.52 607	4.82 555	3.94 505	12.48 590	8.39 443	20.56 606	0.46 410	0.46 374	0.48 461	1.06 555	1.65 563	1.62 434

USTest	15.98 604	15.57 604	22.51 593	18.47 612	16.98 603	26.39 612	36.05 618	27.65 615	12.77 599	10.72 604	10.87 587	18.34 600	15.08 599	18.60 604	23.36 607	4.90 606	5.38 566	7.40 612	7.45 612	9.88 611	11.26 564

DGTPSM_ROB	16.67 605	21.79 613	40.19 614	10.00 608	19.05 607	12.43 597	33.20 615	13.71 604	18.09 610	9.71 597	22.85 609	13.77 595	19.64 607	21.23 605	24.07 608	5.09 607	8.95 588	5.62 609	11.49 614	6.73 602	15.75 588

AAGNet	3.88 493	0.67 135	20.04 402	2.27 541	0.46 56	4.76 557	1.05 399	2.28 101	3.38 447	2.16 344	1.84 327	2.40 362	3.95 533	6.22 396	24.21 609	0.49 435	0.19 31	0.30 238	0.29 297	0.33 209	0.29 23

DPSMNet_ROB	16.76 606	21.81 614	40.95 615	10.20 610	19.08 608	12.43 597	33.21 616	13.73 605	18.21 611	9.76 598	22.88 610	13.78 596	19.64 607	21.39 606	24.21 609	5.20 608	8.97 589	5.63 610	11.51 617	6.80 603	15.82 589

LRCNet_RVC	25.63 613	33.47 616	24.35 601	31.77 617	32.74 614	6.73 580	1.19 428	25.87 614	4.67 550	28.95 613	30.91 614	24.89 613	17.54 604	27.82 614	24.57 611	35.48 624	25.62 624	35.91 626	33.80 625	31.95 625	34.38 624

CrosDoStereo	5.27 548	0.75 201	20.07 404	0.85 103	0.53 95	3.40 236	18.03 605	3.90 341	3.29 423	1.99 282	8.27 572	1.95 315	6.95 571	7.34 424	25.94 612	0.33 232	0.22 88	0.30 238	0.28 261	0.35 247	0.61 287

DeepStereo_LL	5.27 548	0.75 201	20.07 404	0.85 103	0.53 95	3.40 236	18.03 605	3.90 341	3.29 423	1.99 282	8.27 572	1.95 315	6.95 571	7.34 424	25.94 612	0.33 232	0.22 88	0.30 238	0.28 261	0.35 247	0.61 287

JetRed	10.68 590	26.07 615	35.62 610	4.40 593	4.16 581	15.72 603	13.07 602	14.57 607	5.83 583	5.85 578	5.55 561	10.12 586	7.37 573	8.86 449	25.99 614	3.33 581	3.82 557	3.59 601	2.98 606	8.51 609	8.22 544

Anonymous_1	57.77 628	19.65 610	26.12 604	23.12 614	141.97 633	30.79 613	39.72 619	34.10 621	16.98 604	70.09 632	15.64 603	23.44 609	19.73 609	23.03 610	27.21 615	164.70 637	9.02 590	130.41 631	137.42 634	161.21 637	41.01 626

DPSM_ROB	20.83 610	20.01 611	26.54 606	23.64 615	22.42 610	31.06 614	39.94 620	34.02 619	17.42 608	15.35 610	16.05 606	24.04 611	20.69 610	23.28 611	27.60 616	10.77 614	9.41 594	11.68 617	11.50 615	14.48 615	16.71 592

DPSM	20.83 610	20.01 611	26.54 606	23.64 615	22.42 610	31.06 614	39.94 620	34.02 619	17.42 608	15.35 610	16.05 606	24.04 611	20.69 610	23.28 611	27.60 616	10.77 614	9.41 594	11.68 617	11.50 615	14.48 615	16.71 592

HanzoNet	31.86 617	17.33 609	21.23 555	7.52 603	5.85 590	7.49 584	3.61 577	14.35 606	13.37 600	50.38 624	46.35 622	44.46 618	56.50 629	36.53 620	28.25 618	64.05 630	58.31 631	9.45 615	89.24 633	31.17 624	31.77 617

SGM-ForestM	15.60 603	14.94 597	28.17 609	7.84 604	10.49 594	23.43 610	24.58 610	20.87 612	16.87 603	15.92 612	15.89 605	27.08 615	22.45 613	24.86 613	28.42 619	3.85 590	8.90 587	0.55 500	1.15 560	0.64 462	15.05 578

coex-ft	20.00 609	11.54 554	120.82 633	1.18 313	1.30 408	2.36 118	1.99 517	2.96 204	13.96 601	129.83 636	8.40 576	5.88 569	52.82 628	9.93 480	31.13 620	0.61 490	0.62 438	0.50 476	0.49 481	1.10 539	2.63 474

HaxPig	43.31 623	43.63 623	45.01 616	33.88 618	35.67 616	32.79 616	30.52 614	45.50 622	42.95 624	48.75 621	48.14 624	43.24 617	40.44 617	44.58 621	43.63 621	47.17 627	49.30 628	51.65 628	50.37 627	43.72 626	45.27 627

AVERAGE_ROB	44.46 624	45.87 624	46.48 617	40.54 620	38.62 617	32.95 617	30.49 613	46.80 623	43.31 625	49.57 622	48.93 625	44.57 619	39.87 616	45.01 622	43.89 622	48.70 628	50.65 629	50.80 627	49.79 626	45.54 627	46.89 628

MEDIAN_ROB	47.37 625	49.00 625	49.74 619	40.28 619	39.94 618	34.93 618	33.41 617	49.78 624	46.38 627	53.04 625	52.61 626	47.67 620	42.28 625	48.33 629	47.25 623	52.06 629	53.99 630	54.28 629	53.48 628	48.70 628	50.27 629

LE_ROB	19.18 608	12.99 564	48.22 618	8.42 607	23.91 613	7.26 583	19.71 607	9.92 596	38.58 623	43.44 620	21.85 608	28.15 616	41.18 618	23.00 609	54.71 624	0.38 330	0.34 271	0.32 279	0.36 397	0.43 348	0.49 211

Selective-RAFT-Error	41.88 619	40.10 619	53.23 624	47.74 622	45.20 621	62.42 625	80.58 630	68.27 626	34.95 620	30.85 618	32.30 617	48.08 621	42.07 624	46.54 623	54.92 625	21.60 618	19.12 617	23.46 620	23.15 621	29.14 619	33.95 623

FlowAnything	41.86 618	39.86 617	53.27 625	47.82 625	45.01 619	62.36 624	80.44 629	68.40 630	35.33 622	30.77 617	32.01 615	48.15 622	42.00 623	46.64 628	55.21 626	21.70 622	18.87 611	23.47 624	23.12 619	29.11 618	33.59 619

LSM0	49.69 626	40.02 618	53.50 627	97.07 627	129.56 631	62.65 629	79.82 628	68.02 625	35.12 621	33.72 619	33.34 621	48.41 626	41.54 619	46.57 624	55.40 627	21.63 621	19.16 618	23.60 625	23.13 620	29.46 623	52.08 630

RAFT-FEzeroshot	41.89 620	40.15 621	52.92 622	47.78 623	45.48 622	62.42 625	80.67 632	68.35 628	34.76 617	30.69 615	32.35 619	48.23 624	41.82 621	46.61 625	55.50 628	21.61 619	18.89 612	23.46 620	23.21 622	29.18 621	33.72 620

RAFT-FE	41.89 620	40.15 621	52.92 622	47.78 623	45.48 622	62.42 625	80.67 632	68.35 628	34.76 617	30.69 615	32.35 619	48.23 624	41.82 621	46.61 625	55.50 628	21.61 619	18.89 612	23.46 620	23.21 622	29.18 621	33.72 620

CasAABBNet	41.89 620	40.14 620	53.33 626	47.71 621	45.10 620	62.42 625	80.65 631	68.29 627	34.85 619	30.67 614	32.34 618	48.22 623	41.76 620	46.61 625	55.60 630	21.59 617	18.89 612	23.46 620	23.21 622	29.17 620	33.75 622

xxxxx1	112.85 632	94.19 630	38.10 611	228.21 634	161.02 634	39.23 620	61.26 625	92.54 632	79.08 634	63.44 629	74.84 630	77.80 629	69.88 630	33.55 617	70.96 631	117.25 633	130.44 635	258.49 636	273.88 636	145.63 634	147.24 634

tt_ll	112.85 632	94.19 630	38.10 611	228.21 634	161.02 634	39.23 620	61.26 625	92.54 632	79.08 634	63.44 629	74.84 630	77.80 629	69.88 630	33.55 617	70.96 631	117.25 633	130.44 635	258.49 636	273.88 636	145.63 634	147.24 634

ff	112.85 632	94.19 630	38.10 611	228.21 634	161.02 634	39.23 620	61.26 625	92.54 632	79.08 634	63.44 629	74.84 630	77.80 629	69.88 630	33.55 617	70.96 631	117.25 633	130.44 635	258.49 636	273.88 636	145.63 634	147.24 634

BEATNet-Init1	51.93 627	71.67 629	99.39 632	10.91 611	13.10 598	84.39 632	59.36 624	73.78 631	67.97 630	88.09 634	88.15 634	91.73 633	97.51 633	85.13 634	72.56 634	2.59 571	5.18 565	1.20 563	1.49 574	10.61 612	13.83 569

DPSimNet_ROB	143.68 635	156.64 635	170.66 634	162.59 630	135.40 632	195.13 636	174.01 636	141.76 637	167.78 638	174.58 637	138.78 636	186.01 637	183.75 637	82.32 631	97.85 635	151.24 636	102.48 634	131.25 632	82.78 630	115.21 631	123.37 633

RSGM-EC	109.57 630	104.25 633	68.53 628	115.30 628	109.29 627	116.06 633	139.00 634	126.85 635	55.85 628	55.24 626	70.93 628	116.40 635	111.43 635	176.32 635	174.60 636	117.23 631	71.46 632	140.49 633	83.40 631	123.40 632	115.37 631

acva	109.57 630	104.25 633	68.53 628	115.30 628	109.29 627	116.06 633	139.00 634	126.85 635	55.85 628	55.24 626	70.93 628	116.40 635	111.43 635	176.32 635	174.60 636	117.23 631	71.46 632	140.49 633	83.40 631	123.40 632	115.37 631

test_example2	213.42 636	219.67 636	222.97 636	213.78 633	220.82 637	199.03 637	200.49 637	189.27 638	143.61 637	211.05 638	218.08 637	210.69 638	205.21 638	221.14 638	216.49 638	236.74 638	242.08 638	213.66 635	216.96 635	235.55 638	231.06 637

ccccc		628.29 637		567.59 637	570.62 638	580.23 638		613.89 639		613.55 639		554.19 639		666.02 639		780.28 639	507.01 639	391.46 639	342.94 639	701.16 639

Low-res two-view benchmark