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

Monster-pub-mixall	0.80 28	0.49 29	1.14 12	0.85 111	0.50 87	1.40 51	0.31 15	1.48 21	1.17 39	0.99 143	0.87 64	0.39 13	0.36 6	2.02 243	0.53 19	0.20 17	2.40 544	0.17 1	0.16 11	0.19 3	0.38 111

MonSter++	0.68 10	0.44 17	0.97 1	0.65 20	0.36 12	1.63 72	0.25 6	1.13 6	0.93 14	0.67 38	0.44 10	0.57 62	0.53 36	0.83 5	0.68 50	0.19 8	0.19 30	0.18 2	0.15 3	0.19 3	2.59 483

HiDET	0.76 20	0.42 6	1.03 4	0.67 31	0.40 40	2.63 147	0.28 8	1.62 35	0.94 18	0.64 30	0.46 12	0.52 48	0.49 28	1.19 63	1.24 224	0.19 8	0.19 30	0.18 2	0.16 11	0.19 3	1.77 453

CSFM-Stereo	0.78 23	0.41 5	1.03 4	0.64 15	0.32 5	2.64 148	0.31 15	1.45 18	0.82 6	0.76 61	0.54 17	0.56 59	0.51 34	0.94 17	1.08 184	0.19 8	0.18 18	0.18 2	0.16 11	0.20 13	2.63 485

LCMNet	0.85 43	0.42 6	1.02 3	0.62 6	0.39 37	3.11 198	0.29 12	1.60 30	0.87 10	0.62 23	0.61 24	0.52 48	0.53 36	1.03 28	1.29 241	0.18 6	0.19 30	0.19 5	0.16 11	0.20 13	3.14 500

BridgeDepth	0.58 4	0.53 53	1.13 10	0.61 5	0.27 1	1.28 41	0.36 34	1.56 27	1.05 27	0.59 11	0.37 4	0.58 63	0.65 79	0.93 15	0.45 3	0.25 58	0.15 4	0.19 5	0.17 24	0.23 53	0.23 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.97 67	1.43 408	2.10 79	0.73 61	0.60 140	2.04 93	0.34 28	1.94 69	1.14 36	1.08 158	0.64 29	0.49 43	0.52 35	1.33 100	0.45 3	0.20 17	2.78 553	0.19 5	0.17 24	0.23 53	0.99 390

Test_v1	0.66 7	0.44 17	1.29 21	0.77 76	0.55 110	1.60 69	0.39 40	1.71 51	1.22 44	0.64 30	0.92 75	0.53 51	0.50 33	0.97 19	0.49 8	0.19 8	0.16 5	0.20 8	0.17 24	0.20 13	0.33 53

252Zero-FE	0.95 64	0.49 29	1.65 60	1.03 245	0.45 55	1.25 32	0.22 2	1.85 62	2.13 216	3.05 526	1.31 168	0.33 1	0.41 12	1.14 53	0.56 24	0.22 30	1.93 528	0.20 8	0.20 92	0.20 13	0.39 124

MonStereo	0.70 14	0.47 23	1.57 52	0.69 43	0.88 271	1.19 23	0.39 40	2.57 151	0.93 14	0.62 23	0.66 32	0.37 5	0.36 6	1.01 23	0.59 25	0.16 1	0.38 326	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.52 235

Wavelet-MonSter	0.77 21	0.52 49	2.45 86	0.70 51	0.80 235	1.61 70	0.30 14	1.19 11	1.61 123	0.59 11	0.71 36	0.39 13	0.53 36	1.20 69	1.12 190	0.16 1	0.46 385	0.20 8	0.18 35	0.20 13	0.40 131

Monster-pub-eth3d	0.70 14	0.47 23	1.58 53	0.69 43	0.89 273	1.18 20	0.39 40	2.57 151	0.93 14	0.62 23	0.66 32	0.37 5	0.36 6	1.03 28	0.59 25	0.16 1	0.35 295	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.53 244

3.25w_new	0.79 25	0.51 40	1.52 42	0.63 12	0.65 166	2.21 104	0.51 91	2.45 128	1.45 71	0.66 35	0.80 52	0.47 37	0.71 96	0.90 9	0.66 41	0.19 8	0.32 263	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.47 192

3.25w	0.79 25	0.51 40	1.52 42	0.63 12	0.65 166	2.21 104	0.51 91	2.45 128	1.45 71	0.66 35	0.80 52	0.47 37	0.71 96	0.90 9	0.66 41	0.19 8	0.32 263	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.47 192

1w_stereo	0.91 57	0.46 21	1.12 9	0.74 64	0.80 235	2.98 185	0.67 172	3.29 247	1.04 26	0.83 89	1.36 181	0.38 10	1.36 292	1.03 28	0.75 72	0.17 5	0.18 18	0.20 8	0.17 24	0.20 13	0.57 266

monsters	0.91 57	0.67 146	1.83 69	0.79 91	1.55 473	2.91 175	0.40 49	2.66 167	0.99 21	0.70 47	0.87 64	0.38 10	0.44 17	1.90 228	0.79 91	0.22 30	0.35 295	0.20 8	0.18 35	0.20 13	0.28 21

MonSter	0.70 14	0.47 23	1.58 53	0.69 43	0.89 273	1.19 23	0.39 40	2.57 151	0.93 14	0.62 23	0.66 32	0.37 5	0.35 5	1.08 42	0.59 25	0.16 1	0.36 305	0.20 8	0.19 57	0.21 29	0.52 235

MoCha-V2	3.53 472	0.90 278	17.00 273	1.32 396	8.54 601	1.38 50	0.55 107	2.89 200	3.31 436	0.99 143	1.82 324	0.66 83	1.16 259	1.79 205	0.84 109	0.26 77	15.15 619	0.20 8	0.20 92	0.25 70	11.33 575

LoS_RVC	1.23 103	1.51 418	6.09 143	0.88 133	1.71 512	1.96 89	0.59 127	1.61 33	1.37 62	0.84 94	1.35 176	0.84 134	1.15 257	1.49 145	0.83 106	0.21 23	0.17 10	0.20 8	0.14 1	0.20 13	1.49 435

LACA2	1.06 82	1.00 329	8.79 164	0.56 1	0.27 1	3.12 201	0.47 79	1.62 35	0.94 18	0.57 9	0.48 14	0.47 37	0.44 17	0.76 3	0.41 2	0.27 91	0.17 10	0.21 20	0.16 11	0.23 53	0.22 1

WQFJA1++	12.03 604	0.43 12	31.04 619	0.99 222	1.15 363	1.59 65	0.41 56	2.16 95	1.00 22	95.97 648	0.74 41	0.46 35	0.54 42	1.34 107	0.79 91	0.31 194	0.57 433	0.21 20	0.21 109	100.28 644	0.40 131

MatchStereo	0.80 28	0.52 49	3.89 122	0.70 51	0.29 3	0.98 11	0.33 22	2.02 81	1.74 154	0.51 1	1.03 100	0.48 41	0.59 60	1.01 23	0.74 68	0.24 43	0.17 10	0.21 20	0.15 3	0.19 3	0.29 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
2.25w	0.89 55	0.51 40	2.54 90	0.72 60	0.66 174	2.27 113	0.40 49	2.43 124	1.22 44	0.83 89	1.05 103	0.40 16	0.80 138	1.28 85	0.89 126	0.18 6	0.56 431	0.21 20	0.18 35	0.19 3	0.38 111

GREAT-IGEV	4.43 530	0.74 200	13.12 194	1.32 396	9.52 602	2.48 130	0.34 28	1.40 15	1.88 176	0.61 19	0.89 71	0.51 44	0.60 65	1.26 79	1.01 170	0.23 36	31.64 640	0.21 20	0.18 35	0.24 64	20.38 617
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	4.32 524	0.42 6	1.51 41	0.75 71	1.37 439	0.88 9	0.34 28	3.50 272	4.78 561	0.55 6	0.47 13	0.60 68	0.40 9	2.09 251	0.95 149	0.24 43	32.26 641	0.21 20	0.17 24	0.21 29	34.78 639

Pointernet	0.99 69	0.50 35	3.54 111	0.89 135	0.44 52	2.30 117	0.38 35	3.12 226	1.48 78	0.69 42	1.44 200	0.92 165	0.73 102	1.28 85	0.82 103	0.24 43	0.23 121	0.21 20	0.19 57	0.19 3	0.25 11

CAS	1.34 111	0.48 26	2.20 81	3.01 583	1.66 505	4.08 420	0.73 214	1.96 74	1.51 88	0.86 99	1.10 115	0.59 65	0.53 36	1.36 113	0.94 143	3.07 589	0.14 1	0.21 20	0.14 1	0.38 298	1.78 455

DispViT+	0.96 65	0.67 146	4.07 125	0.76 75	1.15 363	1.14 18	0.38 35	2.87 196	1.62 127	0.76 61	0.67 35	0.48 41	0.63 72	0.86 7	0.65 38	0.44 399	0.99 497	0.22 28	0.19 57	0.31 169	0.30 31

depthmonostereo	1.22 102	0.96 309	6.67 147	0.89 135	0.56 117	2.21 104	0.57 114	1.84 61	1.21 43	1.01 148	1.09 112	1.38 232	0.99 192	2.41 289	0.93 135	0.24 43	0.28 228	0.22 28	0.21 109	0.25 70	0.53 244

DilatedVolume-Stereo	0.94 61	0.70 170	3.01 102	1.06 261	0.63 157	1.34 46	0.49 81	1.58 29	1.16 38	1.41 192	1.26 152	0.88 150	0.88 162	1.81 215	0.93 135	0.25 58	0.28 228	0.22 28	0.23 165	0.25 70	0.39 124

2.5w	1.07 85	0.49 29	2.54 90	0.68 41	0.71 199	2.37 123	0.56 110	2.77 178	1.39 64	0.67 38	0.92 75	0.37 5	0.74 110	1.40 124	0.62 35	0.25 58	3.40 565	0.22 28	0.19 57	0.20 13	0.90 377

2.75w_new	0.88 52	0.51 40	2.22 83	0.67 31	0.66 174	2.44 128	0.55 107	2.75 176	1.08 29	0.87 107	0.75 43	0.39 13	0.91 174	1.41 128	0.74 68	0.21 23	0.43 362	0.22 28	0.18 35	0.19 3	0.41 140

monsterstereo	1.31 108	0.58 84	2.10 79	0.79 91	1.41 448	2.51 137	0.40 49	3.15 230	0.84 8	0.74 53	1.18 130	0.41 23	0.40 9	1.55 158	0.97 154	0.20 17	8.12 590	0.22 28	0.18 35	0.22 45	0.33 53

IGEV	0.74 18	0.39 3	1.16 14	0.73 61	1.31 420	2.78 158	0.38 35	1.81 57	1.03 24	0.80 76	0.72 39	0.35 3	0.42 13	1.11 52	0.52 18	0.19 8	0.23 121	0.22 28	0.19 57	0.18 1	0.33 53

Reg-Stereo(zero)	1.88 142	0.45 19	11.07 177	0.94 180	2.06 545	4.52 519	0.55 107	2.72 172	1.69 143	1.54 207	1.26 152	2.55 395	2.52 485	1.73 195	2.43 445	0.20 17	0.28 228	0.22 28	0.19 57	0.25 70	0.40 131

DEFOM-Stereo	0.75 19	0.62 118	1.22 18	0.74 64	0.51 89	3.39 245	0.43 63	1.00 5	0.91 11	0.91 126	0.61 24	0.45 34	0.43 14	1.78 203	0.50 10	0.27 91	0.18 18	0.22 28	0.16 11	0.21 29	0.43 157

IGEV-Stereo+	1.08 87	0.55 61	2.59 94	0.89 135	2.06 545	1.40 51	0.38 35	1.18 10	1.29 52	0.76 61	0.45 11	0.47 37	0.79 133	2.16 263	0.65 38	0.29 141	0.25 172	0.22 28	0.19 57	2.27 578	2.70 488

WCG-NET（raft）	1.44 120	0.92 288	1.56 50	0.89 135	0.32 5	1.43 55	0.97 388	1.69 48	2.42 269	1.68 229	1.44 200	2.37 372	1.01 198	1.33 100	0.85 114	0.25 58	8.56 593	0.22 28	0.21 109	0.28 111	0.32 41

raftrobust	2.05 166	1.45 411	13.44 196	1.29 380	5.81 599	3.59 294	0.67 172	2.80 182	1.50 85	2.21 379	1.41 195	1.17 201	1.22 270	1.37 118	1.46 282	0.29 141	0.33 273	0.22 28	0.20 92	0.27 98	0.36 98

LACA1	0.61 5	0.53 53	0.99 2	0.57 2	0.34 9	2.65 149	0.32 20	1.51 25	0.61 2	0.61 19	0.39 7	0.41 23	0.59 60	0.90 9	0.40 1	0.26 77	0.19 30	0.23 40	0.18 35	0.21 29	0.26 12

BridgeDepth_RVC	0.56 3	0.51 40	1.09 8	0.58 3	0.38 21	0.98 11	0.23 3	1.42 16	0.86 9	0.61 19	0.52 15	0.51 44	0.81 143	0.93 15	0.50 10	0.34 265	0.16 5	0.23 40	0.18 35	0.20 13	0.24 10
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.75w	0.82 38	0.53 53	1.49 39	0.65 20	1.10 350	2.60 146	0.52 98	2.46 130	1.19 41	0.70 47	0.82 55	0.40 16	0.66 86	1.16 58	0.59 25	0.26 77	0.27 217	0.23 40	0.19 57	0.22 45	0.47 192

3.5w_stereo	0.87 49	0.60 103	1.48 38	0.67 31	0.73 202	2.50 136	0.50 87	2.43 124	1.79 162	0.85 97	1.25 148	0.43 25	0.66 86	1.25 78	0.78 82	0.21 23	0.18 18	0.23 40	0.18 35	0.20 13	0.47 192

3w_stereo	0.99 69	0.52 49	4.37 127	0.70 51	0.42 43	1.73 77	0.68 183	2.80 182	1.26 50	0.78 70	0.87 64	0.37 5	1.01 198	1.34 107	0.66 41	0.19 8	0.95 490	0.23 40	0.20 92	0.21 29	0.43 157

2w_stereo	0.84 40	0.52 49	1.87 70	0.71 57	0.56 117	1.98 92	0.61 135	2.88 198	1.00 22	0.99 143	0.97 89	0.36 4	1.11 241	1.03 28	0.77 79	0.19 8	0.19 30	0.23 40	0.18 35	0.21 29	0.37 101

111111	1.15 99	0.56 67	1.31 25	0.69 43	1.19 387	3.37 242	0.33 22	2.41 119	1.68 139	0.82 82	1.54 228	0.61 69	0.59 60	1.44 132	0.66 41	0.26 77	0.23 121	0.23 40	0.17 24	0.25 70	4.66 528

LG-Stereo_L2	0.69 12	0.54 59	1.56 50	0.74 64	0.48 69	2.32 118	0.28 8	1.87 63	0.80 4	0.60 15	0.43 9	0.38 10	0.45 19	1.38 120	0.54 20	0.24 43	0.28 228	0.23 40	0.18 35	0.22 45	0.32 41

LG-Stereo_L1	0.67 9	0.55 61	1.50 40	0.78 88	0.54 103	1.71 76	0.33 22	1.96 74	0.83 7	0.62 23	0.41 8	0.40 16	0.43 14	1.42 129	0.55 21	0.24 43	0.28 228	0.23 40	0.18 35	0.22 45	0.30 31

MLG-Stereo_test2	0.84 40	0.43 12	1.95 74	0.66 25	1.04 331	3.61 300	0.23 3	1.70 50	2.18 220	0.69 42	0.33 3	0.67 86	0.33 2	1.16 58	0.46 5	0.25 58	0.26 200	0.23 40	0.16 11	0.19 3	0.35 76

LG-G_1	0.80 28	0.43 12	1.77 66	0.78 88	0.36 12	2.81 160	0.40 49	2.23 101	1.29 52	0.76 61	0.60 22	0.51 44	0.58 54	1.27 81	0.69 56	0.25 58	0.23 121	0.23 40	0.15 3	0.21 29	0.46 180

LG-G	0.80 28	0.43 12	1.77 66	0.78 88	0.36 12	2.81 160	0.40 49	2.23 101	1.29 52	0.76 61	0.60 22	0.51 44	0.58 54	1.27 81	0.69 56	0.25 58	0.23 121	0.23 40	0.15 3	0.21 29	0.46 180

G2L-Stereo_test	2.89 373	2.06 469	20.60 502	1.68 505	1.18 379	3.55 286	1.01 395	3.66 294	2.33 253	2.59 472	1.68 274	3.14 455	1.48 329	9.19 470	1.86 381	0.30 170	0.21 71	0.23 40	0.23 165	0.28 111	0.57 266

FoundationStereo	0.77 21	0.42 6	1.20 17	0.95 192	1.01 317	0.70 5	0.35 32	0.78 4	4.64 551	0.64 30	0.38 6	0.73 105	0.77 121	0.96 18	0.50 10	0.29 141	0.24 153	0.23 40	0.16 11	0.18 1	0.32 41

WCG-NET	1.00 74	0.81 242	1.65 60	0.93 171	0.38 21	1.48 59	1.04 407	1.81 57	2.80 326	1.67 227	1.52 216	0.93 172	0.97 188	1.18 61	0.84 109	0.25 58	0.81 479	0.23 40	0.21 109	0.27 98	0.26 12

IGEV-Stereo++	1.68 134	0.48 26	1.27 20	0.77 76	1.31 420	3.87 363	0.33 22	3.41 261	1.72 152	0.89 122	1.20 133	0.68 88	1.03 204	1.15 55	0.49 8	0.23 36	0.22 88	0.23 40	0.18 35	0.26 88	13.90 580

trnet	1.00 74	0.55 61	1.89 71	0.66 25	0.33 7	4.41 497	0.40 49	2.42 123	1.95 187	0.96 136	1.24 144	0.88 150	0.89 168	1.27 81	0.78 82	0.30 170	0.19 30	0.23 40	0.15 3	0.22 45	0.22 1

IGEV++	3.59 474	0.91 281	13.63 197	1.08 272	0.98 304	1.27 35	0.98 391	3.33 252	1.89 179	0.93 130	1.38 188	0.86 141	1.09 231	1.71 183	1.09 186	0.36 310	21.52 636	0.23 40	0.21 109	0.31 169	18.10 612

fff	2.40 246	0.96 309	20.47 475	0.84 106	0.38 21	4.15 439	0.57 114	4.30 482	2.85 336	2.31 409	1.82 324	1.19 208	2.98 504	1.68 173	1.57 305	0.35 283	0.24 153	0.23 40	0.19 57	0.25 70	0.57 266

ADStereo(finetuned)	2.30 223	0.97 314	17.29 282	0.86 120	0.43 48	4.17 448	0.59 127	4.31 494	3.29 429	2.35 427	1.86 349	1.18 204	3.35 527	1.69 179	1.59 310	0.34 265	0.25 172	0.23 40	0.19 57	0.31 169	0.72 333

CREStereo++_RVC	1.98 148	0.59 95	19.94 400	0.87 127	0.55 110	4.02 403	0.31 15	1.75 53	2.09 204	1.65 223	2.20 436	0.85 138	0.65 79	1.03 28	0.72 61	0.29 141	0.16 5	0.23 40	1.22 574	0.25 70	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
XX-TBD	1.98 148	1.08 342	20.29 452	1.31 389	0.43 48	3.97 394	0.33 22	1.76 55	1.77 158	1.59 215	2.18 431	0.69 94	0.59 60	1.44 132	0.75 72	0.33 243	0.25 172	0.23 40	0.16 11	0.31 169	0.22 1

csc	2.40 246	0.96 309	20.47 475	0.84 106	0.38 21	4.15 439	0.57 114	4.30 482	2.85 336	2.31 409	1.82 324	1.19 208	2.98 504	1.68 173	1.57 305	0.35 283	0.24 153	0.23 40	0.19 57	0.25 70	0.57 266

cscssc	2.40 246	0.96 309	20.47 475	0.84 106	0.38 21	4.15 439	0.57 114	4.30 482	2.85 336	2.31 409	1.82 324	1.19 208	2.98 504	1.68 173	1.57 305	0.35 283	0.24 153	0.23 40	0.19 57	0.25 70	0.57 266

CREStereo	1.00 74	0.59 95	1.82 68	0.66 25	0.36 12	4.43 500	0.40 49	2.43 124	1.98 193	0.96 136	1.22 140	0.88 150	0.87 161	1.30 90	0.79 91	0.30 170	0.20 47	0.23 40	0.16 11	0.23 53	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
PMTNet	1.13 95	0.55 61	3.88 120	0.71 57	0.59 134	4.21 463	0.43 63	2.00 77	1.58 108	1.02 149	1.06 106	0.78 123	0.98 191	1.58 162	0.93 135	1.21 563	0.20 47	0.23 40	0.15 3	0.23 53	0.27 16

pmcnn	5.90 565	1.81 453	22.30 597	1.69 507	2.37 559	3.47 263	2.10 537	4.58 554	5.56 582	3.75 560	13.12 609	22.07 619	3.70 537	11.99 579	17.13 597	0.58 495	0.23 121	0.23 40	0.19 57	0.37 284	0.70 328

VMStereo-Base	0.78 23	0.56 67	1.94 73	0.65 20	0.36 12	1.70 75	0.42 59	1.33 13	1.41 67	0.86 99	1.13 122	0.92 165	0.73 102	1.28 85	0.85 114	0.26 77	0.23 121	0.24 67	0.18 35	0.24 64	0.27 16

BTL-Stereo	0.51 2	0.33 1	1.06 7	0.62 6	0.39 37	0.42 2	0.35 32	0.71 2	1.33 58	0.53 2	0.88 67	0.61 69	0.33 2	0.65 1	0.74 68	0.22 30	0.14 1	0.24 67	0.23 165	0.20 13	0.28 21

BStereo	0.96 65	0.82 249	4.46 128	0.85 111	0.56 117	1.19 23	0.72 205	2.57 151	1.23 46	0.88 112	0.58 20	0.73 105	0.48 24	1.08 42	1.17 203	0.28 114	0.23 121	0.24 67	0.29 308	0.26 88	0.51 224

Wave_Phase_stereo	1.14 97	0.82 249	4.46 128	0.85 111	0.56 117	5.00 575	0.72 205	2.52 139	1.23 46	0.88 112	0.58 20	0.73 105	0.48 24	1.08 42	1.17 203	0.28 114	0.23 121	0.24 67	0.29 308	0.26 88	0.51 224

VIP-Stereo	1.29 107	1.10 348	6.84 149	0.79 91	0.91 286	3.20 211	0.79 268	1.95 72	3.31 436	0.88 112	1.07 109	0.65 79	0.59 60	1.31 94	0.76 78	0.32 216	0.44 372	0.24 67	0.17 24	0.22 45	0.32 41

DA	2.77 354	0.51 40	6.04 140	1.05 255	1.15 363	4.36 486	0.84 304	2.83 189	3.02 370	0.87 107	1.57 238	0.92 165	1.07 226	1.61 164	0.68 50	0.35 283	2.66 550	0.24 67	0.19 57	0.26 88	25.18 623

GGEV	2.77 354	0.51 40	6.04 140	1.05 255	1.15 363	4.36 486	0.84 304	2.83 189	3.02 370	0.87 107	1.57 238	0.92 165	1.07 226	1.61 164	0.68 50	0.35 283	2.66 550	0.24 67	0.19 57	0.26 88	25.18 623

AdaDepth	1.16 100	0.53 53	7.56 152	0.73 61	1.29 411	3.13 202	0.43 63	1.13 6	1.92 182	0.69 42	0.93 78	0.43 25	0.58 54	1.67 171	0.66 41	0.20 17	0.33 273	0.24 67	0.19 57	0.25 70	0.36 98

asd	0.81 35	0.48 26	1.97 76	0.70 51	0.93 292	2.86 167	0.43 63	1.64 40	1.12 31	0.73 52	0.91 74	0.43 25	0.73 102	1.00 22	0.59 25	0.28 114	0.20 47	0.24 67	0.18 35	0.23 53	0.45 169

qwe	0.85 43	0.49 29	2.01 77	0.69 43	1.09 346	2.48 130	0.45 71	2.57 151	1.18 40	0.80 76	0.85 63	0.43 25	0.48 24	1.15 55	0.72 61	0.21 23	0.32 263	0.24 67	0.18 35	0.23 53	0.45 169

G2L-ROB	2.75 349	1.93 463	19.94 400	1.25 365	1.05 334	3.84 350	0.93 370	3.45 270	2.56 290	2.29 403	1.47 205	2.64 407	1.20 268	8.34 454	2.28 434	0.29 141	0.20 47	0.24 67	0.23 165	0.29 132	0.52 235

MLG-Stereo_test3	0.66 7	0.40 4	1.55 48	0.64 15	0.65 166	2.21 104	0.31 15	1.69 48	0.81 5	0.59 11	0.54 17	0.56 59	0.33 2	0.98 21	0.60 31	0.21 23	0.23 121	0.24 67	0.17 24	0.20 13	0.34 65

MLG-Stereo_test1	0.89 55	0.42 6	2.06 78	0.67 31	1.33 425	3.13 202	0.29 12	1.60 30	3.31 436	0.53 2	0.25 1	0.67 86	0.43 14	1.34 107	0.47 7	0.22 30	0.25 172	0.24 67	0.16 11	0.19 3	0.30 31

MLG-Stereo	0.86 47	0.42 6	1.96 75	0.66 25	0.54 103	3.01 188	0.31 15	1.90 64	3.21 406	0.57 9	0.30 2	0.66 83	0.47 21	1.35 110	0.46 5	0.21 23	0.25 172	0.24 67	0.16 11	0.19 3	0.29 26

LGtest1	0.61 5	0.45 19	1.19 16	0.71 57	0.45 55	1.00 13	0.26 7	1.33 13	1.55 96	0.62 23	0.64 29	0.44 31	0.49 28	1.06 36	0.51 16	0.28 114	0.23 121	0.24 67	0.17 24	0.21 29	0.36 98

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 79	1.15 361	1.34 29	1.03 245	0.59 134	0.81 8	0.43 63	3.53 276	4.67 553	0.78 70	0.98 94	0.44 31	1.16 259	1.46 138	0.71 59	0.27 91	0.19 30	0.24 67	0.18 35	0.30 155	0.34 65

StereoAnything_RVC	4.17 514	12.66 574	20.44 469	0.88 133	0.57 129	1.16 19	0.39 40	2.35 116	4.38 534	0.53 2	0.37 4	0.33 1	0.89 168	1.62 167	0.50 10	0.33 243	0.22 88	0.24 67	0.15 3	3.36 589	31.99 631

AIO_rvc	3.97 505	1.01 330	18.99 328	0.98 215	11.92 607	1.45 56	0.97 388	2.17 96	4.51 544	0.71 49	1.18 130	1.09 190	0.56 49	1.56 160	0.72 61	0.28 114	11.98 616	0.24 67	0.19 57	0.25 70	18.74 613

AIO_test	3.76 489	0.71 177	19.58 361	0.93 171	17.34 618	1.36 48	0.86 316	1.61 33	1.99 197	0.74 53	0.97 89	1.77 284	0.58 54	1.49 145	0.55 21	0.35 283	0.97 494	0.24 67	0.20 92	0.25 70	22.60 620

GCAP-BAT	2.74 345	0.79 236	19.74 380	1.06 261	0.85 254	4.25 472	0.91 356	2.80 182	1.83 166	2.14 343	2.08 411	2.55 395	0.80 138	1.87 227	1.41 268	0.35 283	7.97 589	0.24 67	0.22 144	0.27 98	2.72 489

LoS	1.05 81	0.58 84	3.31 106	0.91 153	0.38 21	4.14 436	0.50 87	2.22 100	1.49 83	1.02 149	0.88 67	0.62 72	0.84 151	1.69 179	0.94 143	0.27 91	0.20 47	0.24 67	0.17 24	0.22 45	0.32 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.08 87	0.63 121	2.53 89	0.95 192	2.18 551	2.13 101	0.50 87	2.07 86	1.46 74	0.79 74	1.06 106	0.61 69	0.48 24	1.45 135	0.87 120	0.24 43	0.18 18	0.24 67	0.15 3	0.64 473	2.36 477

Selective-IGEV	1.42 119	0.58 84	8.82 165	0.92 163	0.85 254	1.32 44	0.80 278	2.85 194	3.84 498	0.87 107	1.68 274	0.71 102	0.62 69	1.30 90	0.75 72	0.24 43	0.27 217	0.24 67	0.19 57	0.27 98	1.18 411

DCANet-4	2.06 167	0.58 84	15.30 229	0.86 120	0.44 52	4.16 442	0.57 114	4.31 494	3.28 424	2.31 409	1.82 324	1.04 186	1.54 347	1.69 179	1.56 302	0.35 283	0.24 153	0.24 67	0.19 57	0.25 70	0.57 266

GwcNet-ADL	2.51 268	0.75 214	21.41 573	0.98 215	0.73 202	4.58 534	0.95 377	4.46 537	2.61 298	2.06 319	1.80 316	2.54 394	1.24 273	1.98 240	1.73 356	0.41 364	0.46 385	0.24 67	0.27 246	0.41 339	0.55 257

CroCo-Stereo	1.07 85	1.18 367	3.66 114	0.91 153	0.60 140	0.49 3	0.49 81	4.07 391	1.91 180	0.84 94	1.29 166	1.00 182	0.75 116	1.32 99	1.38 260	0.26 77	0.21 71	0.24 67	0.20 92	0.37 284	0.30 31
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
s12784h	2.08 168	0.50 35	16.85 270	0.75 71	0.36 12	4.42 499	0.49 81	4.23 456	3.08 388	2.03 311	2.67 507	0.91 160	1.05 220	2.05 245	0.78 82	0.37 326	0.18 18	0.24 67	0.16 11	0.27 98	0.26 12

TANstereo	1.98 148	0.87 263	20.35 460	0.80 95	0.37 19	4.05 411	0.38 35	1.50 23	1.65 134	2.03 311	2.16 425	0.84 134	0.93 180	1.09 47	0.68 50	0.30 170	0.36 305	0.24 67	0.20 92	0.26 88	0.46 180

DCANet	2.37 241	0.98 317	20.47 475	0.86 120	0.43 48	4.18 451	0.59 127	4.31 494	3.29 429	2.35 427	1.86 349	1.18 204	1.63 377	1.69 179	1.59 310	0.34 265	0.25 172	0.24 67	0.19 57	0.31 169	0.73 338

WQFJX	2.20 193	0.58 84	1.52 42	0.62 6	1.84 528	2.88 170	0.75 235	11.62 606	14.71 609	0.84 94	1.21 138	0.89 154	1.09 231	1.75 201	1.55 298	0.31 194	0.25 172	0.25 96	0.22 144	0.32 195	0.74 343

DDF-Stereo	1.06 82	0.57 79	3.31 106	0.92 163	1.46 458	1.58 64	0.83 293	2.28 106	0.97 20	0.54 5	0.63 27	0.55 56	0.73 102	3.12 337	1.15 196	0.43 391	0.30 249	0.25 96	0.19 57	1.05 541	0.39 124

zero-FE	2.19 186	0.56 67	26.48 614	0.91 153	1.44 454	1.41 54	0.83 293	2.29 112	0.91 11	0.59 11	0.65 31	0.54 55	0.78 125	2.84 324	1.09 186	0.39 350	0.30 249	0.25 96	0.19 57	1.03 539	0.39 124

GASTEREO	3.25 442	1.46 413	3.62 113	1.10 279	10.80 606	3.50 274	0.86 316	2.79 180	3.54 481	1.44 200	1.31 168	0.56 59	1.35 290	2.09 251	0.88 123	0.26 77	0.57 433	0.25 96	0.68 535	0.27 98	27.73 629

S2M2_XL	0.49 1	0.51 40	1.16 14	0.70 51	0.34 9	0.29 1	0.23 3	0.68 1	0.53 1	0.55 6	0.92 75	0.65 79	0.53 36	0.65 1	0.59 25	0.28 114	0.24 153	0.25 96	0.21 109	0.23 53	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.98 68	0.63 121	5.05 133	0.82 102	0.48 69	2.36 121	0.52 98	1.56 27	1.32 57	0.95 135	1.05 103	0.86 141	0.75 116	0.84 6	0.82 103	0.25 58	0.25 172	0.25 96	0.24 188	0.24 64	0.46 180

asda	0.86 47	0.51 40	1.32 27	0.66 25	0.82 244	3.30 236	0.49 81	2.41 119	1.13 32	0.66 35	0.84 62	0.44 31	0.84 151	1.14 53	0.67 48	0.23 36	0.70 469	0.25 96	0.18 35	0.22 45	0.41 140

4.25_new	0.81 35	0.50 35	1.30 22	0.74 64	0.98 304	2.51 137	0.57 114	2.28 106	1.13 32	0.60 15	0.97 89	0.40 16	0.65 79	1.19 63	0.60 31	0.24 43	0.44 372	0.25 96	0.18 35	0.20 13	0.38 111

4.5w_new	0.81 35	0.50 35	1.30 22	0.74 64	0.98 304	2.51 137	0.57 114	2.28 106	1.13 32	0.60 15	0.97 89	0.40 16	0.65 79	1.19 63	0.60 31	0.24 43	0.44 372	0.25 96	0.18 35	0.20 13	0.38 111

4.25w-stereo	0.80 28	0.50 35	1.30 22	0.74 64	0.98 304	2.51 137	0.57 114	2.28 106	1.13 32	0.60 15	0.97 89	0.40 16	0.65 79	1.19 63	0.60 31	0.24 43	0.43 362	0.25 96	0.18 35	0.20 13	0.38 111

4w-stereo	0.85 43	0.55 61	2.85 99	0.69 43	0.80 235	1.62 71	0.43 63	2.23 101	1.36 60	0.65 33	0.99 96	0.40 16	0.81 143	1.19 63	0.68 50	0.23 36	0.32 263	0.25 96	0.19 57	0.21 29	0.48 204

SGD-Stereo	0.68 10	0.46 21	1.13 10	0.90 147	0.33 7	2.42 126	0.44 69	1.17 8	0.75 3	0.87 107	0.53 16	0.55 56	0.53 36	1.50 150	0.50 10	0.34 265	0.14 1	0.25 96	0.19 57	0.23 53	0.27 16

MM-Stereo_test2	2.80 360	0.63 121	20.19 431	1.75 519	0.52 96	2.77 155	0.71 201	1.80 56	1.72 152	0.99 143	0.98 94	0.84 134	0.79 133	1.45 135	1.26 236	0.27 91	0.62 450	0.25 96	0.23 165	0.31 169	17.86 611

SCV_C0	2.17 182	0.93 296	12.88 190	0.96 201	1.06 339	1.27 35	0.63 156	3.68 298	3.30 433	1.03 153	1.26 152	0.73 105	0.66 86	1.73 195	1.06 180	0.35 283	1.97 531	0.25 96	0.21 109	0.29 132	9.23 563

SCV	2.09 169	0.89 272	11.43 182	1.91 534	2.09 547	1.27 35	0.87 323	3.66 294	2.13 216	0.67 38	1.59 248	0.93 172	0.77 121	1.80 211	0.89 126	0.37 326	0.38 326	0.25 96	0.22 144	0.30 155	9.45 564

IGEV-RUCA	0.93 60	0.56 67	1.31 25	0.85 111	0.74 207	3.89 367	0.78 258	1.93 67	1.42 68	1.02 149	0.72 39	0.70 95	0.73 102	1.37 118	0.77 79	0.30 170	0.20 47	0.25 96	0.19 57	0.43 360	0.40 131

GIP-stereo	2.03 162	0.67 146	4.11 126	1.51 467	1.13 359	2.91 175	0.42 59	3.45 270	3.19 401	0.67 38	0.78 48	0.90 157	0.76 119	1.06 36	0.69 56	0.29 141	0.25 172	0.25 96	0.17 24	0.26 88	17.22 610

999	1.08 87	0.86 259	2.44 85	1.06 261	0.65 166	3.27 225	0.91 356	1.47 20	1.43 70	0.74 53	1.73 292	0.70 95	0.66 86	3.03 334	1.18 205	0.24 43	0.22 88	0.25 96	0.21 109	0.27 98	0.37 101

rvit_stereo_0080	1.10 92	1.09 345	3.78 115	0.65 20	0.60 140	1.91 84	0.74 224	2.74 174	2.65 304	0.94 132	1.09 112	0.85 138	0.81 143	1.20 69	0.89 126	0.39 350	0.29 239	0.25 96	0.28 273	0.46 393	0.35 76

AIO-Stereo	1.40 117	0.62 118	1.44 37	0.85 111	0.76 220	1.28 41	0.79 268	2.39 117	2.83 333	0.75 57	1.62 254	0.89 154	0.46 20	1.30 90	0.77 79	0.28 114	0.27 217	0.25 96	0.23 165	0.27 98	9.88 569

RSM++	0.99 69	0.56 67	1.35 30	1.54 475	0.50 87	1.53 62	0.68 183	2.31 114	4.13 514	0.86 99	1.27 159	0.90 157	0.60 65	1.21 72	0.78 82	0.27 91	0.20 47	0.25 96	0.21 109	0.29 132	0.42 149

RSM	0.99 69	0.54 59	1.25 19	0.94 180	0.61 144	1.32 44	0.74 224	2.54 141	4.08 511	0.89 122	1.49 209	1.22 214	0.62 69	1.24 75	0.80 96	0.25 58	0.20 47	0.25 96	0.21 109	0.29 132	0.42 149

whm_eth	1.10 92	1.09 345	3.78 115	0.65 20	0.60 140	1.91 84	0.74 224	2.74 174	2.65 304	0.94 132	1.09 112	0.85 138	0.81 143	1.20 69	0.89 126	0.39 350	0.29 239	0.25 96	0.28 273	0.46 393	0.35 76

UniTT-Stereo	1.73 137	0.60 103	20.25 444	0.98 215	1.19 387	0.78 7	0.39 40	1.19 11	1.55 96	1.21 169	1.28 161	0.52 48	0.64 76	1.17 60	1.16 201	0.35 283	0.20 47	0.25 96	0.22 144	0.42 350	0.31 38

RAFT-Test	1.67 133	0.64 127	6.13 144	1.25 365	1.82 526	3.06 190	0.78 258	4.02 376	3.09 391	1.88 263	1.70 280	3.76 506	1.03 204	1.40 124	1.07 182	0.29 141	0.33 273	0.25 96	0.23 165	0.29 132	0.33 53

Selective-RAFT	1.34 111	0.58 84	2.21 82	1.01 233	0.49 78	4.19 459	0.51 91	3.39 259	3.62 487	1.15 165	1.40 192	1.45 243	1.40 303	2.09 251	1.31 244	0.43 391	0.40 342	0.25 96	0.26 225	0.29 132	0.38 111

ProNet	1.63 127	0.91 281	5.70 138	0.96 201	0.64 161	2.40 125	0.82 289	1.92 66	3.28 424	0.69 42	1.17 129	0.78 123	0.76 119	1.72 189	0.87 120	0.27 91	0.97 494	0.25 96	0.26 225	0.31 169	7.97 548

RCA-Stereo	1.38 114	0.61 110	3.95 123	0.94 180	0.48 69	4.68 557	0.78 258	4.17 433	1.95 187	1.93 271	1.84 339	0.94 176	1.48 329	1.23 73	0.75 72	0.30 170	0.43 362	0.25 96	0.20 92	0.26 88	0.37 101

raft+_RVC	3.46 467	2.57 493	19.51 357	1.49 459	17.54 619	3.63 305	0.76 248	3.24 240	1.53 91	1.35 184	1.67 272	1.03 184	1.10 238	1.98 240	1.53 292	0.25 58	7.10 584	0.25 96	0.24 188	0.28 111	2.18 473

RALCasStereoNet	3.17 424	1.87 460	20.86 528	1.17 320	1.63 494	3.10 194	0.70 196	3.21 235	2.19 222	1.39 188	1.73 292	1.18 204	0.91 174	2.46 290	1.64 331	0.31 194	8.75 597	0.25 96	0.22 144	0.31 169	9.45 564

111	2.59 297	3.10 503	20.47 475	0.84 106	0.38 21	4.26 473	0.91 356	4.45 535	2.96 355	2.48 457	2.07 408	2.31 363	1.64 380	1.49 145	1.90 389	0.35 283	0.22 88	0.25 96	0.21 109	0.32 195	1.14 407

AFF-stereo	2.54 279	3.44 510	20.84 527	1.30 385	0.48 69	3.94 383	0.48 80	3.30 248	3.40 459	1.94 277	2.21 440	2.10 349	1.51 336	2.36 286	1.62 319	0.23 36	0.21 71	0.25 96	0.25 206	0.33 222	0.53 244

Gwc-CoAtRS	1.80 139	0.61 110	14.92 225	1.08 272	0.61 144	2.88 170	0.63 156	2.47 131	1.62 127	1.80 255	1.50 213	2.73 413	1.17 261	1.35 110	1.08 184	0.30 170	0.22 88	0.25 96	0.23 165	0.28 111	0.30 31

RASNet	3.15 419	1.20 377	19.81 384	1.63 495	2.26 554	3.67 314	1.09 418	3.58 283	3.44 465	1.99 291	2.15 421	4.59 552	2.30 468	10.24 508	2.98 475	0.57 494	0.26 200	0.25 96	0.25 206	0.30 155	0.54 253

gcap_with_dpt	1.88 142	0.61 110	17.19 278	0.99 222	1.30 414	3.83 347	0.63 156	2.77 178	1.97 192	1.46 203	1.05 103	0.86 141	0.81 143	1.38 120	0.67 48	0.34 265	0.22 88	0.26 130	0.20 92	0.32 195	0.75 346

NLSM3	0.94 61	0.55 61	1.62 59	0.67 31	1.30 414	3.19 210	0.45 71	2.87 196	1.30 56	0.85 97	0.96 88	0.55 56	1.02 201	1.15 55	0.98 159	0.21 23	0.16 5	0.26 130	0.23 165	0.25 70	0.34 65

GSStereo	2.65 317	0.61 110	2.62 96	1.07 269	1.33 425	4.53 521	0.81 286	3.44 266	4.24 522	0.80 76	0.93 78	0.76 121	0.80 138	1.07 38	0.84 109	0.28 114	0.54 423	0.26 130	0.26 225	0.29 132	27.59 627

GS-Stereo							0.81 286	3.44 266	4.24 522	0.80 76	0.93 78	0.76 121	0.80 138	1.07 38	0.84 109	0.28 114	0.54 423	0.26 130	0.26 225	0.29 132	27.59 627

DLNR-FE	29.89 629	56.07 642	50.63 630	183.98 646	105.34 640	3.44 256	0.28 8	29.60 631	1.59 111	1.03 153	1.25 148	0.93 172	0.64 76	3.83 355	1.62 319	40.96 640	1.67 523	0.26 130	0.23 165	99.33 643	15.08 590

MSCF	3.21 433	1.25 380	4.06 124	1.06 261	10.61 605	3.29 232	0.85 311	2.81 185	3.31 436	1.36 185	1.19 132	0.58 63	1.33 287	2.07 248	0.88 123	0.27 91	0.65 456	0.26 130	0.66 534	0.31 169	27.42 626

4.5_new	0.80 28	0.49 29	1.36 32	0.67 31	0.79 231	1.96 89	0.51 91	2.18 98	1.46 74	0.77 68	0.93 78	0.43 25	0.49 28	1.08 42	0.65 38	0.30 170	0.68 461	0.26 130	0.20 92	0.23 53	0.57 266

4.5w-stereo	0.80 28	0.49 29	1.36 32	0.66 25	0.79 231	1.96 89	0.51 91	2.18 98	1.45 71	0.77 68	0.93 78	0.43 25	0.49 28	1.08 42	0.66 41	0.30 170	0.68 461	0.26 130	0.20 92	0.23 53	0.57 266

xyz-stereo-finetune	1.14 97	0.88 267	1.93 72	0.63 12	0.37 19	3.48 269	0.79 268	2.86 195	1.95 187	1.02 149	1.26 152	0.91 160	0.78 125	2.53 302	1.84 377	0.30 170	0.24 153	0.26 130	0.24 188	0.31 169	0.30 31

LG-Stereo_Zeroshot	1.04 80	0.53 53	2.93 101	0.80 95	0.77 224	3.99 396	0.39 40	2.10 89	1.96 191	0.90 125	0.93 78	0.75 119	0.85 154	1.31 94	0.87 120	0.28 114	0.21 71	0.26 130	0.21 109	0.32 195	0.38 111

HUF	5.25 556	1.03 333	26.85 617	1.03 245	13.21 609	1.35 47	0.76 248	2.97 212	3.00 361	0.79 74	1.56 237	0.92 165	0.66 86	1.53 155	0.74 68	0.35 283	27.70 639	0.26 130	0.18 35	0.24 64	19.90 616

castereo	0.88 52	0.78 232	1.15 13	0.89 135	0.51 89	1.31 43	0.90 345	3.42 263	1.28 51	0.88 112	1.28 161	0.72 104	0.91 174	1.05 34	1.01 170	0.28 114	0.17 10	0.26 130	0.20 92	0.24 64	0.34 65

mms	1.08 87	0.87 263	1.41 34	0.89 135	0.87 267	1.40 51	0.67 172	1.63 37	1.70 146	0.82 82	1.41 195	0.64 76	0.54 42	1.81 215	0.66 41	0.25 58	0.23 121	0.26 130	0.21 109	0.32 195	5.10 531

ours_stereo	1.00 74	0.88 267	2.52 88	0.91 153	0.74 207	1.10 17	0.57 114	1.68 41	1.24 48	0.76 61	1.49 209	0.70 95	0.62 69	1.61 164	0.62 35	0.26 77	0.20 47	0.26 130	0.21 109	0.30 155	3.24 502

rvit_stereo_0081_aga	1.06 82	1.02 332	5.34 136	0.75 71	0.74 207	1.21 26	0.63 156	2.00 77	2.30 250	0.88 112	0.82 55	0.79 126	0.69 93	1.42 129	0.78 82	0.36 310	0.29 239	0.26 130	0.26 225	0.41 339	0.32 41

Occ-G	2.25 204	0.74 200	13.22 195	0.90 147	0.89 273	1.52 61	0.78 258	1.82 59	2.87 344	1.65 223	0.89 71	2.18 351	0.89 168	1.04 33	1.69 342	0.28 114	0.27 217	0.26 130	0.19 57	0.25 70	12.70 577

RAFT-Stereo-weight	1.38 114	0.57 79	5.44 137	1.05 255	0.63 157	4.19 459	0.77 251	3.95 358	1.53 91	2.01 304	1.53 217	1.30 222	0.65 79	1.30 90	1.05 178	0.27 91	0.26 200	0.26 130	0.22 144	0.28 111	0.38 111

MGS-Stereo	1.24 104	0.66 143	9.68 168	0.97 209	0.40 40	1.26 33	0.72 205	1.50 23	1.35 59	1.03 153	2.26 446	0.80 128	0.56 49	1.28 85	0.78 82	0.31 194	0.23 121	0.26 130	0.22 144	0.28 111	0.34 65

MaDis-Stereo	1.60 124	1.11 350	16.13 250	0.67 31	1.87 532	1.22 30	0.39 40	2.17 96	1.42 68	0.69 42	0.78 48	0.88 150	0.70 94	1.24 75	1.13 192	0.32 216	0.23 121	0.26 130	0.21 109	0.32 195	0.28 21

DLNR_Zeroshot_test	29.83 628	55.48 640	50.99 631	183.84 645	114.74 644	3.44 256	0.28 8	29.52 630	1.59 111	1.03 153	1.25 148	0.93 172	0.64 76	3.95 361	1.62 319	37.16 639	1.69 524	0.26 130	0.23 165	92.97 642	15.07 589

AEACV	2.12 172	0.67 146	6.33 145	1.38 420	1.50 463	3.53 282	0.90 345	2.83 189	1.60 117	0.91 126	0.81 54	0.80 128	1.61 363	1.56 160	0.73 67	0.25 58	0.60 445	0.26 130	0.27 246	0.29 132	15.65 597

Any-RAFT	1.62 126	0.59 95	5.29 135	1.12 294	0.76 220	4.41 497	0.79 268	4.12 414	3.26 420	2.02 306	1.36 181	2.82 425	1.56 351	1.90 228	0.81 98	0.29 141	0.25 172	0.26 130	0.19 57	0.25 70	0.35 76

DCRE	3.02 395	0.95 305	18.48 312	1.18 325	1.89 534	3.57 290	0.82 289	3.36 257	1.70 146	2.04 314	8.12 581	1.73 276	1.07 226	1.31 94	1.24 224	0.24 43	0.87 485	0.26 130	0.27 246	0.28 111	11.03 573

GANet-ADL	2.25 204	0.80 239	20.17 429	1.28 374	0.69 196	3.83 347	0.75 235	3.63 291	1.83 166	1.68 229	2.04 395	2.09 348	1.10 238	1.63 168	1.43 272	0.42 375	0.33 273	0.26 130	0.23 165	0.43 360	0.41 140

cross-raft	1.95 146	0.66 143	16.17 252	1.23 349	0.92 288	2.25 111	0.70 196	3.69 303	1.68 139	1.78 250	1.53 217	3.15 456	1.13 245	1.35 110	1.06 180	0.24 43	0.23 121	0.26 130	0.24 188	0.29 132	0.45 169

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 265	1.68 437	20.50 483	1.11 284	1.32 424	4.13 431	0.42 59	3.23 239	3.30 433	2.05 318	2.40 470	1.61 255	1.11 241	1.49 145	1.63 325	0.22 30	0.22 88	0.26 130	0.24 188	0.31 169	2.47 482

CFNet-RSSM	2.17 182	0.56 67	20.50 483	1.08 272	0.57 129	3.42 252	0.62 150	4.24 462	1.60 117	1.73 241	1.39 189	2.55 395	1.19 266	1.36 113	1.04 175	0.29 141	0.20 47	0.26 130	0.23 165	0.28 111	0.32 41

WQFJA1	2.15 176	0.57 79	1.41 34	0.64 15	1.86 530	2.81 160	0.61 135	11.70 607	15.02 611	0.82 82	0.88 67	0.92 165	1.02 201	1.24 75	1.62 319	0.28 114	0.26 200	0.27 157	0.22 144	0.31 169	0.57 266

NLMM1	2.24 201	0.63 121	1.52 42	0.64 15	1.85 529	3.30 236	0.61 135	11.95 609	15.11 612	0.89 122	1.00 97	0.84 134	0.89 168	1.85 223	1.64 331	0.28 114	0.28 228	0.27 157	0.24 188	0.32 195	0.59 287

NLMM	2.15 176	0.57 79	1.41 34	0.64 15	1.86 530	2.81 160	0.61 135	11.71 608	15.01 610	0.82 82	0.88 67	0.92 165	1.02 201	1.23 73	1.62 319	0.28 114	0.26 200	0.27 157	0.22 144	0.31 169	0.57 266

GEAStereo	3.16 423	0.61 110	2.62 96	0.99 222	1.33 425	4.53 521	0.81 286	2.05 84	1.71 149	0.97 138	0.93 78	0.53 51	0.80 138	1.07 38	0.84 109	0.31 194	18.89 626	0.27 157	0.20 92	0.29 132	23.53 621

gasm-f	4.41 528	0.71 177	10.58 172	0.99 222	16.98 616	4.39 492	0.92 364	2.05 84	1.71 149	0.97 138	1.46 203	0.53 51	0.88 162	1.39 122	1.12 190	0.31 194	18.89 626	0.27 157	0.20 92	0.30 155	23.53 621

coex_refinement	3.01 394	1.69 439	20.28 447	1.31 389	1.15 363	3.21 212	0.86 316	3.94 357	2.43 273	2.51 462	1.92 374	3.49 484	1.68 390	11.06 538	2.54 455	0.38 342	0.26 200	0.27 157	0.31 348	0.41 339	0.58 284

S2M2_L	0.69 12	0.59 95	1.35 30	0.92 163	0.55 110	1.07 15	0.20 1	1.17 8	1.61 123	0.61 19	0.82 55	0.86 141	0.47 21	0.92 14	0.71 59	0.36 310	0.33 273	0.27 157	0.27 246	0.37 284	0.33 53
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	2.20 193	0.95 305	19.62 363	1.94 537	1.18 379	1.95 88	0.83 293	3.56 280	3.91 504	1.33 182	1.86 349	1.10 192	0.68 92	1.48 143	1.63 325	0.29 141	0.35 295	0.27 157	0.22 144	0.37 284	0.56 261

MM-Stereo_test1	2.52 270	0.64 127	20.07 415	1.83 526	0.52 96	1.86 80	0.77 251	3.11 224	3.40 459	1.77 249	1.12 120	0.87 147	0.97 188	1.54 157	1.51 288	0.27 91	2.44 548	0.27 157	0.24 188	0.37 284	6.91 545

fffft	0.84 40	0.67 146	1.73 65	0.85 111	0.55 110	1.51 60	0.78 258	2.13 93	1.24 48	0.65 33	0.90 73	0.59 65	0.55 45	1.85 223	1.19 210	0.20 17	0.20 47	0.27 157	0.20 92	0.28 111	0.44 163
1: 1. 1
fffy	1.18 101	0.92 288	3.05 103	1.09 276	0.68 188	1.27 35	0.74 224	1.98 76	1.06 28	0.78 70	1.39 189	0.83 133	0.72 100	1.71 183	0.80 96	0.24 43	0.53 421	0.27 157	0.21 109	0.29 132	5.07 530

PAM	3.02 395	0.69 162	20.70 515	1.20 332	1.15 363	8.88 599	1.28 455	4.06 388	1.91 180	2.32 420	2.42 479	5.75 577	2.75 491	2.47 293	1.55 298	0.28 114	0.35 295	0.27 157	0.30 329	0.41 339	1.65 446

rvit_stereo_0081	0.87 49	0.73 191	1.54 46	0.92 163	0.65 166	1.27 35	0.61 135	2.11 91	2.35 260	0.86 99	0.75 43	0.86 141	0.74 110	1.36 113	0.83 106	0.33 243	0.26 200	0.27 157	0.25 206	0.38 298	0.35 76

rvit_stereo_0082	0.87 49	0.73 191	1.54 46	0.92 163	0.65 166	1.27 35	0.61 135	2.11 91	2.35 260	0.86 99	0.75 43	0.86 141	0.74 110	1.36 113	0.83 106	0.33 243	0.26 200	0.27 157	0.25 206	0.38 298	0.35 76

RAStereo	1.53 123	0.71 177	17.55 288	0.62 6	0.65 166	1.18 20	0.32 20	1.94 69	1.15 37	0.80 76	1.07 109	0.64 76	0.47 21	0.89 8	1.01 170	0.25 58	0.20 47	0.27 157	0.21 109	0.36 278	0.27 16

rvit_stereo_ft	1.28 106	1.39 403	6.72 148	0.99 222	0.66 174	1.06 14	0.79 268	2.81 185	3.14 397	0.83 89	1.02 99	0.95 178	1.13 245	1.27 81	1.00 166	0.34 265	0.24 153	0.27 157	0.29 308	0.40 319	0.35 76

MSKI-zero shot	2.33 229	0.69 162	20.22 439	1.14 303	0.77 224	4.05 411	0.68 183	3.95 358	1.51 88	1.93 271	2.35 463	1.91 317	0.71 96	3.01 333	0.79 91	0.28 114	1.47 515	0.27 157	0.21 109	0.28 111	0.44 163

GCAP-Stereo	2.59 297	1.07 338	20.48 481	0.91 153	4.13 590	3.67 314	0.51 91	2.27 104	1.76 157	1.18 167	1.15 127	1.18 204	0.84 151	1.36 113	1.54 295	0.27 91	8.46 592	0.27 157	0.19 57	0.29 132	0.30 31

MC-Stereo	2.54 279	0.58 84	6.38 146	1.30 385	1.37 439	4.56 533	0.60 131	2.08 87	1.57 104	1.97 287	1.68 274	0.89 154	1.12 244	1.46 138	0.88 123	0.27 91	8.44 591	0.27 157	0.22 144	0.26 88	14.87 587

CroCo-Stereo Lap2	1.65 131	1.14 359	14.70 221	1.00 230	1.80 525	0.53 4	0.46 77	3.18 233	1.62 127	1.10 164	1.24 144	1.05 187	0.78 125	1.40 124	1.18 205	0.31 194	0.23 121	0.27 157	0.22 144	0.46 393	0.38 111

CSP-Net	1.99 154	1.70 440	4.84 131	1.22 343	1.02 320	3.42 252	1.30 458	3.66 294	2.11 211	2.07 325	1.93 377	2.40 373	1.48 329	8.56 458	1.62 319	0.51 468	0.41 349	0.27 157	0.27 246	0.44 374	0.54 253

CIPLG	2.88 371	10.01 559	20.02 410	0.95 192	1.34 428	3.95 385	0.91 356	4.24 462	3.69 492	2.36 433	2.66 505	1.17 201	1.06 222	1.82 218	1.37 259	0.45 409	0.25 172	0.27 157	0.23 165	0.33 222	0.60 293

iRaft-Stereo_20w	3.11 409	0.69 162	18.89 323	1.00 230	1.09 346	5.03 576	1.00 394	5.86 589	2.46 282	2.83 509	1.64 264	3.06 447	4.30 549	3.08 336	1.74 359	0.31 194	0.30 249	0.27 157	0.35 398	0.42 350	7.93 547

IPLG	2.56 291	1.11 350	19.89 394	0.95 192	0.79 231	4.60 538	0.56 110	4.31 494	2.10 206	1.94 277	2.00 390	1.34 223	1.37 295	6.59 416	1.59 310	0.32 216	0.21 71	0.27 157	0.23 165	0.32 195	0.63 304

IPLGR_C	2.96 386	11.71 568	20.02 410	0.95 192	1.31 420	3.93 380	0.92 364	4.22 449	3.76 494	2.35 427	2.62 501	1.16 200	1.07 226	1.71 183	1.34 246	0.45 409	0.25 172	0.27 157	0.23 165	0.33 222	0.60 293

MIPNet	2.43 255	1.13 356	20.00 407	0.93 171	0.58 133	4.74 566	0.62 150	4.33 505	2.95 354	1.94 277	1.49 209	1.52 249	1.96 435	2.77 319	1.60 314	0.35 283	0.20 47	0.27 157	0.23 165	0.32 195	0.59 287

IPLGR	2.61 305	0.73 191	20.72 518	0.87 127	0.54 103	4.58 534	0.52 98	4.32 502	2.79 325	1.91 267	1.54 228	1.72 273	1.71 398	6.94 430	1.43 272	0.31 194	0.21 71	0.27 157	0.24 188	0.34 245	0.48 204

ACRE	2.75 349	7.69 544	19.93 397	0.93 171	1.30 414	3.94 383	0.90 345	4.23 456	3.66 489	2.33 423	2.61 500	1.17 201	1.04 211	1.80 211	1.35 247	0.46 421	0.25 172	0.27 157	0.23 165	0.32 195	0.60 293

DEmStereo	3.24 439	0.65 135	18.95 325	0.83 104	0.54 103	3.85 355	1.79 516	2.53 140	2.54 289	2.25 386	2.74 513	2.02 338	6.02 568	6.78 423	11.30 555	0.40 361	0.26 200	0.27 157	0.27 246	0.28 111	0.57 266

DRaft	3.12 412	0.68 157	20.57 497	0.77 76	0.49 78	3.95 385	1.20 441	2.40 118	1.60 117	2.64 483	2.80 517	1.59 253	5.33 561	6.94 430	9.51 546	0.43 391	0.22 88	0.27 157	0.27 246	0.32 195	0.47 192

GrayStereo	3.68 484	0.56 67	20.61 504	1.71 512	0.90 281	4.17 448	8.11 605	3.17 232	4.13 514	2.80 505	2.49 484	1.70 269	17.06 616	2.83 323	1.25 231	0.37 326	0.23 121	0.27 157	0.32 364	0.30 155	0.57 266

Prome-Stereo	2.57 295	0.60 103	20.29 452	1.01 233	0.62 154	4.40 495	1.80 517	3.22 238	1.74 154	2.18 362	3.43 547	1.71 272	3.45 533	2.24 276	1.19 210	0.32 216	0.20 47	0.27 157	0.25 206	0.37 284	2.15 470

RALAANet	2.29 219	2.73 496	21.08 544	1.29 380	0.94 298	1.45 56	0.68 183	3.25 243	2.61 298	2.02 306	1.80 316	1.28 219	1.04 211	2.12 257	1.79 369	0.30 170	0.22 88	0.27 157	0.27 246	0.41 339	0.35 76

test_xeample3	3.67 482	3.52 513	21.53 577	0.98 215	0.51 89	1.88 82	0.91 356	8.10 597	2.76 320	0.82 82	0.76 46	0.65 79	0.70 94	5.88 395	7.74 536	0.32 216	0.29 239	0.27 157	0.22 144	0.29 132	15.33 596

R-Stereo Train	2.13 173	0.65 135	19.43 350	1.02 238	0.67 180	3.79 340	0.89 330	4.12 414	1.55 96	2.15 350	1.72 286	1.13 196	0.94 182	1.46 138	1.30 242	0.32 216	0.25 172	0.27 157	0.21 109	0.28 111	0.37 101

RAFT-Stereo	2.13 173	0.65 135	19.43 350	1.02 238	0.67 180	3.79 340	0.89 330	4.12 414	1.55 96	2.15 350	1.72 286	1.13 196	0.94 182	1.46 138	1.30 242	0.32 216	0.25 172	0.27 157	0.21 109	0.28 111	0.37 101
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	3.02 395	0.65 135	19.48 354	0.94 180	0.90 281	3.71 325	1.20 441	5.61 587	2.87 344	3.24 541	2.49 484	2.53 392	1.61 363	11.39 554	1.90 389	0.37 326	0.27 217	0.27 157	0.24 188	0.31 169	0.39 124
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV-FE	2.66 323	0.75 214	21.55 578	1.50 464	0.89 273	2.21 104	0.90 345	3.52 274	1.83 166	2.17 358	1.58 245	4.06 522	1.59 355	1.73 195	1.21 213	0.32 216	0.33 273	0.28 194	0.30 329	0.44 374	6.08 538

Zero-FE251	3.94 503	0.81 242	12.30 186	0.94 180	0.75 215	2.59 145	0.45 71	1.44 17	0.91 11	50.12 636	0.62 26	0.73 105	0.81 143	0.97 19	0.75 72	0.36 310	0.33 273	0.28 194	0.19 57	0.21 29	3.31 506

HART	3.57 473	1.13 356	17.80 297	0.90 147	1.12 356	1.18 20	0.41 56	3.55 278	4.60 546	1.09 161	2.19 434	1.49 247	0.57 51	1.46 138	1.14 195	0.25 58	21.58 637	0.28 194	0.21 109	0.36 278	10.06 570

HI	2.19 186	1.11 350	19.93 397	1.14 303	0.69 196	2.98 185	0.45 71	2.58 156	1.87 174	2.18 362	1.65 267	2.41 377	1.83 421	1.72 189	1.63 325	0.30 170	0.17 10	0.28 194	0.31 348	0.27 98	0.32 41

CoSv	2.19 186	1.11 350	19.93 397	1.14 303	0.69 196	2.98 185	0.45 71	2.58 156	1.87 174	2.18 362	1.65 267	2.41 377	1.83 421	1.72 189	1.63 325	0.30 170	0.17 10	0.28 194	0.31 348	0.27 98	0.32 41

AIO-test1	2.33 229	1.54 422	20.24 442	0.97 209	1.61 488	3.42 252	0.94 373	4.22 449	1.71 149	0.97 138	1.35 176	0.98 179	0.74 110	4.52 371	1.40 265	0.27 91	0.24 153	0.28 194	0.35 398	0.34 245	0.46 180

castereo++	1.26 105	0.99 326	3.48 110	0.95 192	0.74 207	2.48 130	0.98 391	3.14 227	4.28 528	0.75 57	1.46 203	1.92 318	0.58 54	1.29 89	0.51 16	0.27 91	0.24 153	0.28 194	0.19 57	0.24 64	0.35 76

tt45	1.08 87	0.92 288	2.50 87	0.92 163	0.67 180	3.90 368	0.75 235	2.00 77	1.29 52	0.74 53	1.35 176	0.71 102	0.63 72	2.59 306	0.97 154	0.23 36	0.19 30	0.28 194	0.23 165	0.29 132	0.37 101

PAM_32	3.04 400	0.69 162	20.55 489	1.17 320	1.01 317	8.89 600	0.76 248	3.71 309	3.43 464	2.12 340	2.65 503	5.44 573	3.73 538	2.35 285	1.48 285	0.27 91	0.33 273	0.28 194	0.29 308	0.39 313	1.27 418

UGAM-zero	3.14 416	0.62 118	20.64 508	1.02 238	0.93 292	2.87 169	0.51 91	4.52 545	1.57 104	2.19 369	1.65 267	5.78 578	3.40 531	9.89 490	1.71 348	0.33 243	0.44 372	0.28 194	0.59 520	0.30 155	3.59 514

gcap-zeroshot	2.25 204	0.74 200	19.48 354	0.97 209	1.18 379	3.50 274	0.83 293	3.21 235	2.66 306	1.86 261	1.23 142	3.24 462	0.88 162	1.92 230	0.94 143	0.34 265	0.43 362	0.28 194	0.22 144	0.29 132	0.83 361

GCAPDPT-zeroshot4090	4.05 509	0.56 67	62.50 639	1.02 238	1.16 372	2.70 151	0.75 235	3.10 221	2.33 253	1.26 178	0.82 55	0.68 88	0.55 45	1.01 23	0.72 61	0.28 114	0.22 88	0.28 194	0.22 144	0.28 111	0.53 244

AE-Stereo	2.91 376	0.63 121	17.05 275	1.15 306	0.63 157	4.39 492	0.70 196	4.02 376	2.12 213	1.24 177	2.04 395	1.01 183	0.91 174	1.67 171	1.42 270	0.30 170	1.14 505	0.28 194	0.28 273	0.27 98	16.93 609

IGEVStereo-DCA	3.09 407	3.48 511	16.25 253	0.96 201	0.49 78	1.59 65	0.83 293	1.68 41	3.44 465	0.75 57	0.78 48	0.74 116	0.73 102	5.79 391	7.75 537	0.32 216	0.26 200	0.28 194	0.21 109	0.32 195	15.08 590

rrr	3.66 480	3.48 511	23.50 607	0.96 201	0.49 78	1.59 65	0.92 364	8.19 598	2.75 317	0.75 57	0.78 48	0.74 116	0.73 102	5.79 391	7.75 537	0.32 216	0.26 200	0.28 194	0.21 109	0.32 195	13.47 578

IGEV_Zeroshot_test	2.66 323	0.75 214	21.55 578	1.50 464	0.89 273	2.21 104	0.90 345	3.52 274	1.83 166	2.17 358	1.57 238	4.09 524	1.60 357	1.73 195	1.21 213	0.32 216	0.33 273	0.28 194	0.30 329	0.44 374	6.09 539

MIM_Stereo	2.71 337	1.26 381	20.92 532	1.34 403	5.57 598	3.10 194	0.59 127	3.25 243	2.51 285	1.64 220	1.61 250	1.82 301	1.29 281	2.07 248	1.35 247	0.25 58	0.31 257	0.28 194	0.26 225	0.29 132	4.43 526

testlalala	4.66 540	0.56 67	74.68 643	1.02 238	1.16 372	2.70 151	0.75 235	3.10 221	2.33 253	1.26 178	0.82 55	0.68 88	0.55 45	1.01 23	0.72 61	0.28 114	0.22 88	0.28 194	0.22 144	0.28 111	0.51 224

GCAPDPT-zeroshot	4.58 538	0.56 67	73.16 642	1.02 238	1.17 376	2.70 151	0.75 235	3.10 221	2.33 253	1.26 178	0.82 55	0.68 88	0.55 45	1.01 23	0.72 61	0.28 114	0.22 88	0.28 194	0.22 144	0.28 111	0.52 235

anonymousdsp2	2.72 339	0.68 157	11.15 178	1.20 332	0.64 161	3.66 312	0.71 201	3.71 309	2.14 218	1.62 218	1.61 250	1.95 325	1.00 195	2.24 276	0.81 98	0.32 216	0.50 412	0.28 194	0.20 92	0.34 245	19.58 615

iinet-f	2.44 257	1.82 455	14.97 226	1.21 339	1.11 353	3.78 338	1.10 423	4.19 442	2.90 349	2.10 334	1.76 297	2.99 439	2.97 502	2.84 324	2.79 464	0.38 342	0.38 326	0.28 194	0.28 273	0.50 419	0.47 192

RAFT_CTSACE	2.41 252	1.83 456	20.33 458	1.77 523	1.39 442	3.50 274	1.03 402	3.25 243	1.64 132	1.80 255	2.04 395	2.82 425	1.78 410	2.11 256	1.10 188	0.27 91	0.24 153	0.28 194	0.30 329	0.31 169	0.33 53

test-3	2.19 186	0.59 95	18.63 315	1.13 299	0.75 215	2.07 99	0.89 330	4.37 517	1.53 91	2.25 386	1.20 133	2.05 344	0.79 133	2.68 313	1.35 247	0.29 141	0.95 490	0.28 194	0.27 246	0.27 98	1.47 434

test_1	2.19 186	0.59 95	18.67 317	1.13 299	0.78 228	2.07 99	0.89 330	4.37 517	1.53 91	2.18 362	1.20 133	2.05 344	0.78 125	2.68 313	1.36 254	0.29 141	0.93 487	0.28 194	0.27 246	0.28 111	1.53 438

LCNet	2.54 279	0.60 103	20.89 530	1.01 233	0.57 129	3.60 298	1.21 447	3.20 234	1.70 146	2.17 358	1.76 297	1.43 240	4.12 545	3.61 349	0.94 143	0.32 216	0.20 47	0.28 194	0.76 542	0.50 419	1.83 459

EAI-Stereo	4.89 550	0.69 162	7.74 155	0.99 222	1.63 494	4.68 557	51.52 636	5.79 588	3.37 450	3.64 556	7.24 576	1.10 192	0.95 184	2.51 296	1.71 348	0.33 243	0.31 257	0.28 194	2.04 599	0.28 111	0.92 380

HSM	3.25 442	1.08 342	19.18 336	1.19 330	1.54 469	3.45 260	1.02 399	4.04 383	2.61 298	2.31 409	2.17 426	8.01 593	2.99 507	11.59 564	1.80 370	0.35 283	0.24 153	0.28 194	0.24 188	0.33 222	0.55 257

iResNet_ROB	2.72 339	10.38 561	14.41 213	1.46 453	0.99 309	3.74 330	0.66 169	4.01 371	2.84 335	2.04 314	2.05 402	1.98 332	1.38 296	4.73 374	1.91 392	0.35 283	0.20 47	0.28 194	0.19 57	0.33 222	0.41 140

WQFJX1	2.25 204	0.58 84	1.58 53	0.62 6	1.78 521	3.06 190	0.66 169	12.27 611	15.31 613	0.86 99	1.12 120	0.91 160	0.96 185	1.92 230	1.46 282	0.27 91	0.26 200	0.29 222	0.21 109	0.37 284	0.42 149

NLSM1	1.93 144	0.60 103	1.67 63	0.75 71	1.88 533	3.09 193	0.62 150	8.71 601	12.22 604	0.83 89	1.26 152	0.73 105	0.86 157	1.72 189	1.72 352	0.27 91	0.25 172	0.29 222	0.25 206	0.31 169	0.48 204

NLCSM	2.22 197	0.67 146	1.58 53	0.69 43	1.83 527	3.24 221	0.68 183	8.45 599	11.81 603	0.94 132	1.36 181	0.87 147	1.06 222	7.59 442	1.71 348	0.29 141	0.26 200	0.29 222	0.26 225	0.38 298	0.47 192

tg	1.40 117	1.14 359	2.71 98	0.97 209	0.54 103	4.02 403	0.42 59	3.02 216	2.64 302	1.70 235	1.85 343	1.84 304	0.97 188	1.81 215	0.99 162	0.31 194	0.22 88	0.29 222	0.26 225	0.32 195	2.01 465

test_for_model	1.98 148	0.53 53	19.22 340	1.01 233	1.36 435	3.96 391	0.54 104	3.15 230	1.77 158	1.08 158	0.71 36	0.75 119	0.54 42	2.84 324	0.55 21	0.31 194	0.18 18	0.29 222	0.21 109	0.25 70	0.45 169

11t1	2.82 362	0.72 185	17.81 299	1.60 488	0.93 292	2.27 113	0.62 150	3.76 317	4.47 540	1.72 238	1.33 173	1.05 187	1.34 289	1.84 222	1.45 280	0.29 141	5.57 578	0.29 222	0.26 225	0.32 195	8.80 561

ff7	2.60 300	0.81 242	16.25 253	0.89 135	0.56 117	4.55 529	0.83 293	1.68 41	3.44 465	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 590

ffff	2.60 300	0.81 242	16.25 253	0.89 135	0.56 117	4.55 529	0.83 293	1.68 41	3.44 465	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 590

11t	2.60 300	0.81 242	16.25 253	0.89 135	0.56 117	4.55 529	0.83 293	1.68 41	3.44 465	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 590

EKT-Stereo	7.93 591	0.75 214	21.17 559	1.84 528	109.80 643	4.51 518	0.61 135	4.13 418	1.59 111	1.89 265	1.24 144	1.96 330	1.35 290	4.02 362	1.36 254	0.42 375	0.31 257	0.29 222	0.27 246	0.35 260	0.78 352

anonymousdsp	3.14 416	0.83 251	20.28 447	0.94 180	0.64 161	4.54 523	0.82 289	2.03 83	3.32 444	0.91 126	1.13 122	0.78 123	0.77 121	1.78 203	0.90 131	0.29 141	0.25 172	0.29 222	0.21 109	0.33 222	21.81 618

EGLCR-Stereo	2.52 270	0.56 67	9.39 166	1.16 313	0.81 240	5.24 579	0.61 135	4.20 444	1.56 100	1.09 161	0.71 36	1.09 190	0.66 86	1.92 230	0.82 103	0.29 141	0.30 249	0.29 222	0.24 188	0.37 284	19.09 614

ccc-4	2.60 300	0.81 242	16.25 253	0.89 135	0.56 117	4.55 529	0.83 293	1.68 41	3.44 465	0.88 112	1.10 115	0.70 95	0.78 125	1.93 234	0.93 135	0.29 141	0.37 312	0.29 222	0.21 109	0.33 222	15.08 590

test_4	1.98 148	0.68 157	15.65 238	0.91 153	0.48 69	4.11 426	1.09 418	2.41 119	1.50 85	1.55 209	2.31 459	1.87 310	0.79 133	2.86 327	1.51 288	0.34 265	0.19 30	0.29 222	0.29 308	0.30 155	0.40 131

IGEV-Stereo	3.15 419	0.83 251	20.31 456	0.94 180	0.64 161	4.54 523	0.82 289	2.01 80	3.31 436	0.91 126	1.13 122	0.79 126	0.77 121	1.79 205	0.92 134	0.29 141	0.25 172	0.29 222	0.21 109	0.33 222	21.85 619
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	2.17 182	0.58 84	18.64 316	1.11 284	0.78 228	2.15 103	0.85 311	4.42 529	1.47 76	2.00 295	1.20 133	2.02 338	0.79 133	2.70 317	1.35 247	0.29 141	1.04 499	0.29 222	0.29 308	0.31 169	1.07 402

PSMNet-ADL	2.01 158	0.78 232	2.89 100	1.11 284	0.86 258	4.13 431	0.80 278	3.84 334	2.26 237	1.74 244	1.87 355	2.90 433	1.81 416	10.37 513	2.34 438	0.49 446	0.47 396	0.29 222	0.30 329	0.39 313	0.56 261

ADLNet2	3.20 429	1.43 408	20.11 428	1.22 343	1.78 521	3.86 358	1.47 485	3.96 360	3.89 503	2.26 392	2.49 484	4.63 556	1.92 434	10.68 521	2.00 406	0.42 375	0.37 312	0.29 222	0.30 329	0.51 424	0.46 180

STrans-v2	3.11 409	0.95 305	20.80 523	0.86 120	0.64 161	3.90 368	1.01 395	4.30 482	3.61 485	2.28 397	3.65 550	4.11 527	5.17 560	7.32 434	1.63 325	0.34 265	0.18 18	0.29 222	0.26 225	0.30 155	0.65 313

NRIStereo	2.32 226	0.69 162	20.07 415	1.35 405	0.38 21	4.73 564	0.89 330	2.43 124	3.35 448	1.95 283	1.37 185	1.75 277	1.21 269	2.97 332	1.35 247	0.49 446	0.22 88	0.29 222	0.26 225	0.31 169	0.33 53

THIR-Stereo	4.50 533	1.11 350	18.71 318	0.89 135	0.47 64	2.25 111	16.71 614	3.53 276	1.58 108	2.04 314	12.04 606	2.66 409	7.52 583	7.29 433	11.25 554	0.32 216	0.21 71	0.29 222	0.28 273	0.35 260	0.52 235

DeepStereo_RVC	2.42 254	0.70 170	18.41 309	0.79 91	0.43 48	4.50 514	0.70 196	2.51 135	3.51 479	2.02 306	1.79 311	1.54 250	6.35 571	1.93 234	1.22 216	0.47 430	0.22 88	0.29 222	0.29 308	0.35 260	0.40 131

LMCR-Stereo	2.53 275	2.30 483	18.81 320	1.64 499	0.86 258	3.88 364	1.14 431	4.33 505	1.63 130	2.27 395	2.35 463	1.13 196	2.41 475	2.63 309	2.26 432	1.06 555	0.24 153	0.29 222	0.25 206	0.62 462	0.42 149

iRaftStereo_RVC	1.70 135	1.18 367	3.88 120	0.99 222	0.46 59	3.83 347	0.41 56	2.41 119	1.60 117	1.69 233	1.76 297	1.81 299	0.83 150	1.58 162	1.23 219	0.31 194	4.86 573	0.29 222	0.26 225	0.33 222	4.33 524

XX-Stereo	2.66 323	0.70 170	21.17 559	2.33 557	1.24 402	4.31 482	0.45 71	4.48 538	1.60 117	2.39 441	1.89 359	4.60 553	0.60 65	4.17 367	1.11 189	0.34 265	0.26 200	0.29 222	0.29 308	0.53 428	0.43 157

iResNet	2.70 335	1.35 400	20.93 533	2.01 543	0.73 202	3.76 333	0.83 293	4.28 478	2.93 352	2.38 439	2.03 393	1.35 225	1.54 347	3.28 339	4.42 504	0.42 375	0.25 172	0.29 222	0.23 165	0.45 383	0.64 309

Hybrid-DGEV-2	2.50 267	2.49 488	20.10 424	1.20 332	0.51 89	4.16 442	0.52 98	4.30 482	2.42 269	2.09 331	1.49 209	2.36 371	1.61 363	3.40 341	1.39 263	0.28 114	0.25 172	0.30 248	0.26 225	0.30 155	0.55 257

Pro-Stereo	0.73 17	0.35 2	1.04 6	0.69 43	0.44 52	3.10 194	0.34 28	0.72 3	1.57 104	0.55 6	0.57 19	0.62 72	0.27 1	2.06 246	0.75 72	0.28 114	0.16 5	0.30 248	0.25 206	0.21 29	0.27 16

xyz-stereo-finetune2	1.31 108	0.95 305	3.28 104	0.60 4	0.36 12	3.48 269	0.65 166	2.82 187	1.47 76	0.99 143	1.86 349	0.91 160	1.75 404	3.54 347	1.86 381	0.27 91	0.22 88	0.30 248	0.28 273	0.33 222	0.34 65

rvit_stereo_0083	0.91 57	0.73 191	1.60 58	0.90 147	0.66 174	1.21 26	0.64 162	1.75 53	2.71 311	0.83 89	0.93 78	0.94 176	1.06 222	1.50 150	0.79 91	0.34 265	0.36 305	0.30 248	0.27 246	0.34 245	0.34 65

model_zeroshot	2.43 255	0.72 185	19.99 406	1.24 350	1.23 398	3.70 322	0.63 156	3.76 317	1.61 123	2.79 502	1.41 195	2.24 355	0.82 149	2.87 328	1.22 216	0.33 243	0.52 418	0.30 248	0.25 206	0.28 111	2.59 483

qqq1	2.35 234	0.73 191	8.34 158	1.41 432	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 482	4.43 535	2.41 446	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	1.36 254	0.35 283	0.84 481	0.30 248	0.25 206	0.31 169	1.75 449

fff1	2.35 234	0.73 191	8.34 158	1.41 432	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 482	4.43 535	2.41 446	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	1.36 254	0.35 283	0.84 481	0.30 248	0.25 206	0.31 169	1.75 449

HH	3.19 427	0.91 281	21.34 569	1.24 350	0.61 144	4.16 442	0.80 278	2.94 203	1.82 164	1.23 175	1.84 339	4.61 554	1.84 424	2.63 309	0.99 162	0.29 141	1.53 517	0.30 248	0.24 188	0.34 245	14.22 585

HanStereo	3.19 427	0.91 281	21.34 569	1.24 350	0.61 144	4.16 442	0.80 278	2.94 203	1.82 164	1.23 175	1.84 339	4.61 554	1.84 424	2.63 309	0.99 162	0.29 141	1.53 517	0.30 248	0.24 188	0.34 245	14.22 585

gwcnet-sp	2.38 242	1.51 418	17.58 291	1.11 284	0.92 288	3.59 294	1.03 402	3.79 322	2.43 273	2.60 474	1.63 259	1.80 296	1.61 363	3.87 357	1.99 401	0.33 243	0.32 263	0.30 248	0.29 308	0.40 319	0.47 192

scenet	2.38 242	1.51 418	17.58 291	1.11 284	0.92 288	3.59 294	1.03 402	3.79 322	2.43 273	2.60 474	1.63 259	1.80 296	1.61 363	3.87 357	1.99 401	0.33 243	0.32 263	0.30 248	0.29 308	0.40 319	0.47 192

ToySt	2.53 275	0.89 272	19.20 338	1.12 294	0.95 300	3.47 263	1.13 428	3.72 311	2.25 234	1.36 185	1.71 284	2.22 354	1.59 355	2.14 262	1.81 374	0.28 114	0.64 453	0.30 248	0.33 373	0.43 360	5.14 532

ssnet	2.38 242	1.51 418	17.58 291	1.11 284	0.92 288	3.59 294	1.03 402	3.79 322	2.43 273	2.60 474	1.63 259	1.80 296	1.61 363	3.87 357	1.99 401	0.33 243	0.32 263	0.30 248	0.29 308	0.40 319	0.47 192

raft_robust	3.17 424	2.15 478	20.28 447	1.06 261	0.55 110	3.86 358	0.46 77	4.42 529	2.77 321	1.70 235	1.37 185	7.48 590	6.35 571	6.81 425	1.44 276	0.31 194	0.74 472	0.30 248	0.37 418	0.32 195	0.57 266

CrosDoStereo	5.27 557	0.75 214	20.07 415	0.85 111	0.53 100	3.40 247	18.03 615	3.90 345	3.29 429	1.99 291	8.27 583	1.95 325	6.95 580	7.34 435	25.94 624	0.33 243	0.22 88	0.30 248	0.28 273	0.35 260	0.61 297

AAGNet	3.88 499	0.67 146	20.04 412	2.27 553	0.46 59	4.76 568	1.05 409	2.28 106	3.38 453	2.16 354	1.84 339	2.40 373	3.95 542	6.22 407	24.21 621	0.49 446	0.19 30	0.30 248	0.29 308	0.33 222	0.29 26

DeepStereo_LL	5.27 557	0.75 214	20.07 415	0.85 111	0.53 100	3.40 247	18.03 615	3.90 345	3.29 429	1.99 291	8.27 583	1.95 325	6.95 580	7.34 435	25.94 624	0.33 243	0.22 88	0.30 248	0.28 273	0.35 260	0.61 297

SST-Stereo	2.63 312	0.63 121	19.76 381	1.69 507	0.46 59	4.71 563	0.74 224	2.27 104	3.07 387	2.07 325	2.15 421	2.42 381	3.17 518	6.66 418	0.95 149	0.45 409	0.19 30	0.30 248	0.27 246	0.35 260	0.31 38

RAFT_R40	2.61 305	0.64 127	19.86 390	1.69 507	0.46 59	4.74 566	0.95 377	2.28 106	2.52 287	2.02 306	2.32 461	2.69 412	2.52 485	6.70 420	1.05 178	0.42 375	0.19 30	0.30 248	0.27 246	0.33 222	0.29 26

GMStereo	2.01 158	2.26 481	20.93 533	0.90 147	0.48 69	1.67 74	0.56 110	1.90 64	2.19 222	1.58 214	1.31 168	0.87 147	0.74 110	1.68 173	1.00 166	0.41 364	0.21 71	0.30 248	0.32 364	0.50 419	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
ACVNet	2.40 246	0.97 314	20.20 433	0.94 180	0.86 258	4.22 465	0.79 268	2.97 212	2.85 336	1.93 271	1.91 368	3.07 448	1.46 323	1.52 152	2.37 442	0.33 243	0.27 217	0.30 248	0.27 246	0.42 350	0.35 76

acv_ft	2.45 259	0.97 314	19.57 360	1.15 306	2.01 541	2.97 183	0.96 383	3.88 341	2.85 336	2.34 425	1.91 368	3.07 448	1.65 386	1.52 152	2.26 432	0.33 243	0.27 217	0.30 248	0.27 246	0.42 350	0.35 76

Select-FE	2.58 296	1.05 336	18.42 310	1.09 276	1.24 402	3.70 322	0.61 135	3.97 363	2.27 242	2.61 478	1.83 337	5.04 564	3.16 517	2.02 243	1.40 265	0.35 283	0.56 431	0.31 270	0.48 486	0.35 260	1.14 407

LG-Stereo	0.94 61	0.71 177	3.31 106	0.62 6	0.51 89	2.85 165	0.54 104	2.59 160	1.40 65	0.88 112	1.23 142	0.53 51	0.40 9	0.81 4	0.86 118	0.23 36	0.18 18	0.31 270	0.24 188	0.29 132	0.22 1

SMoEStereo_RVC	0.88 52	0.92 288	1.55 48	0.96 201	0.46 59	2.56 142	0.78 258	1.60 30	1.20 42	0.71 49	1.20 133	0.64 76	0.63 72	1.71 183	1.01 170	0.22 30	0.18 18	0.31 270	0.22 144	0.28 111	0.42 149

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 429	1.87 460	21.91 586	1.18 325	2.03 542	4.07 416	0.98 391	3.99 367	2.17 219	1.57 212	5.62 573	4.27 535	2.92 499	2.69 316	2.50 452	0.27 91	0.49 406	0.31 270	1.20 571	0.92 533	3.04 499

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 364	1.17 364	20.72 518	1.15 306	2.05 544	3.61 300	0.49 81	4.63 559	2.10 206	1.41 192	1.66 271	6.02 582	2.40 473	2.79 321	2.09 420	0.30 170	0.51 415	0.31 270	0.96 556	0.59 451	1.93 460

test_sample1	2.29 219	0.72 185	5.74 139	1.51 467	0.86 258	2.35 119	0.64 162	4.07 391	3.45 471	2.01 304	1.51 214	1.70 269	1.71 398	9.53 478	1.73 356	0.31 194	0.97 494	0.31 270	0.31 348	0.33 222	6.12 540

DispNO	3.22 434	2.06 469	19.82 385	1.21 339	1.11 353	3.74 330	0.93 370	4.31 494	2.89 347	2.37 438	2.27 449	4.51 548	2.09 443	11.41 555	3.47 490	0.35 283	0.28 228	0.31 270	0.29 308	0.39 313	0.51 224

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 69	0.85 257	1.58 53	0.95 192	1.08 343	2.95 179	0.53 102	1.93 67	2.00 198	1.19 168	1.63 259	0.59 65	0.65 79	1.10 48	0.90 131	0.28 114	0.23 121	0.31 270	0.25 206	0.45 383	0.32 41

4D-IteraStereo	2.95 385	1.83 456	20.75 520	0.81 97	1.56 478	2.22 110	1.03 402	2.48 133	1.56 100	1.42 195	1.00 97	1.93 319	0.61 68	1.65 169	2.04 413	0.31 194	0.22 88	0.31 270	0.26 225	0.28 111	16.75 606

BUS	1.64 130	0.64 127	3.82 117	0.94 180	0.86 258	4.50 514	0.75 235	4.49 539	2.29 247	2.96 521	1.82 324	3.61 499	1.03 204	1.79 205	1.18 205	0.39 350	0.25 172	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.41 140

CRFU-Net	2.56 291	0.89 272	10.77 175	2.53 568	1.09 346	3.91 372	1.40 475	3.87 340	1.92 182	2.25 386	1.80 316	3.32 470	7.85 588	5.53 388	1.54 295	0.58 495	0.36 305	0.31 270	0.28 273	0.39 313	0.56 261

BSDual-CNN	1.61 125	0.64 127	3.82 117	0.94 180	0.86 258	4.18 451	1.14 431	4.49 539	2.29 247	2.96 521	1.82 324	2.58 401	1.30 283	1.79 205	1.44 276	0.39 350	0.25 172	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.41 140

hknet	2.34 232	0.78 232	13.86 202	0.94 180	1.07 340	4.18 451	1.14 431	4.49 539	3.00 361	2.96 521	1.82 324	3.47 482	1.30 283	4.11 365	1.77 364	0.35 283	0.25 172	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.41 140

HHNet	2.51 268	0.76 223	20.83 525	0.67 31	0.67 180	4.07 416	0.90 345	3.85 336	1.59 111	2.14 343	4.91 567	0.98 179	3.32 524	1.73 195	1.80 370	0.41 364	0.20 47	0.31 270	0.28 273	0.38 298	0.44 163

FTStereo	3.74 488	0.60 103	20.43 468	0.99 222	0.66 174	4.34 483	11.24 608	2.63 164	1.95 187	2.58 471	5.03 568	1.90 313	13.77 605	3.70 352	1.28 240	0.41 364	0.24 153	0.31 270	0.33 373	0.32 195	2.08 467

CRE-IMP	2.28 216	0.68 157	19.67 372	0.85 111	0.39 37	4.54 523	0.80 278	2.63 164	4.84 563	1.96 285	1.51 214	1.86 307	0.96 185	1.52 152	1.43 272	0.47 430	0.21 71	0.31 270	0.26 225	0.41 339	0.35 76

test-1	1.81 140	0.72 185	9.51 167	1.02 238	1.57 481	3.85 355	0.60 131	4.07 391	1.51 88	1.94 277	1.81 321	2.04 341	0.91 174	1.39 122	1.73 356	0.27 91	0.93 487	0.31 270	0.25 206	0.29 132	1.37 423

sAnonymous2	2.00 155	1.54 422	21.24 564	0.93 171	0.89 273	1.21 26	0.62 150	2.58 156	2.28 243	0.86 99	1.04 101	0.73 105	1.22 270	1.10 48	0.85 114	0.30 170	0.25 172	0.31 270	0.31 348	1.06 543	0.72 333

CroCo_RVC	2.00 155	1.54 422	21.24 564	0.93 171	0.89 273	1.21 26	0.62 150	2.58 156	2.28 243	0.86 99	1.04 101	0.73 105	1.22 270	1.10 48	0.85 114	0.30 170	0.25 172	0.31 270	0.31 348	1.06 543	0.72 333

xxxx	4.25 518	0.86 259	14.59 219	1.30 385	1.16 372	3.51 278	0.63 156	4.56 550	5.42 578	2.33 423	2.29 454	2.04 341	1.39 299	10.23 506	18.00 606	0.33 243	7.15 585	0.31 270	0.30 329	0.35 260	8.33 555

DISCO	2.40 246	0.99 326	11.99 183	1.81 525	1.12 356	3.47 263	1.24 451	3.34 253	2.57 293	2.73 494	1.96 380	4.52 549	1.90 432	4.18 368	3.62 493	0.37 326	0.27 217	0.31 270	0.30 329	0.70 495	0.62 301

Hybrid-DGEV-03	2.35 234	1.15 361	20.06 414	1.06 261	0.52 96	3.99 396	0.96 383	3.34 253	1.68 139	2.16 354	3.31 543	1.37 231	1.07 226	1.40 124	1.55 298	0.28 114	0.22 88	0.32 291	0.24 188	0.30 155	1.97 461

z-ln-s-r	3.37 456	4.66 524	19.53 358	1.42 441	1.29 411	3.70 322	1.20 441	4.24 462	3.96 507	2.16 354	1.92 374	2.43 383	1.62 373	10.90 530	6.24 520	0.36 310	0.23 121	0.32 291	0.24 188	0.53 428	0.53 244

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 95	3.31 506	2.61 95	0.87 127	0.40 40	1.26 33	0.61 135	1.55 26	1.61 123	0.93 130	0.94 86	0.65 79	0.57 51	1.10 48	0.68 50	1.55 576	0.19 30	0.32 291	0.28 273	1.11 551	2.04 466

test_sample2	2.20 193	0.70 170	6.07 142	1.49 459	0.81 240	2.96 180	0.86 316	4.13 418	3.31 436	2.07 325	1.54 228	1.56 251	1.63 377	10.61 517	1.80 370	0.33 243	0.77 474	0.32 291	0.32 364	0.38 298	2.35 476

MyStereo8	2.97 391	1.76 445	18.94 324	1.55 479	1.62 491	4.16 442	0.57 114	3.79 322	2.41 268	2.22 381	2.93 523	2.27 358	1.14 251	2.16 263	2.28 434	0.27 91	8.58 594	0.32 291	0.29 308	0.37 284	1.72 448

CoDeX	2.47 263	0.91 281	13.65 198	1.03 245	1.17 376	3.28 229	1.30 458	4.17 433	2.99 359	1.78 250	1.85 343	2.04 341	1.46 323	9.99 497	1.66 336	0.38 342	0.28 228	0.32 291	0.28 273	0.34 245	0.57 266

ACVNet-DCA	3.67 482	0.94 300	19.66 365	1.87 529	0.42 43	4.47 507	0.73 214	4.07 391	4.63 547	1.21 169	1.89 359	0.73 105	1.62 373	2.20 269	0.81 98	0.31 194	18.77 620	0.32 291	0.21 109	0.35 260	8.09 549

1test111	3.86 497	0.94 300	19.66 365	1.87 529	0.42 43	4.47 507	0.73 214	4.07 391	4.63 547	1.21 169	1.89 359	0.73 105	1.62 373	5.19 379	1.68 339	0.31 194	18.77 620	0.32 291	0.21 109	0.35 260	8.09 549

cc1	3.93 502	0.94 300	19.66 365	1.87 529	0.42 43	4.47 507	0.73 214	4.24 462	4.01 509	1.21 169	1.89 359	0.73 105	1.62 373	2.20 269	0.81 98	0.31 194	18.77 620	0.32 291	0.21 109	0.32 195	13.93 581

tt1	3.79 493	0.93 296	15.34 230	1.83 526	0.45 55	4.54 523	0.78 258	4.23 456	4.73 555	1.27 181	1.89 359	0.74 116	1.48 329	2.29 281	0.78 82	0.30 170	19.28 633	0.32 291	0.22 144	0.31 169	14.02 582

1111x	4.75 547	1.05 336	20.89 530	1.28 374	1.02 320	3.81 346	0.88 329	4.65 561	5.52 579	2.43 450	2.27 449	1.97 331	1.81 416	12.40 583	18.19 608	0.32 216	9.06 603	0.32 291	0.34 383	0.38 298	6.34 542

plain	2.00 155	0.89 272	21.49 576	0.67 31	0.73 202	1.66 73	0.57 114	3.27 246	2.18 220	0.80 76	1.25 148	0.80 128	0.86 157	1.72 189	1.13 192	0.34 265	0.21 71	0.32 291	0.25 206	0.44 374	0.34 65

CBFPSM	2.24 201	2.06 469	12.12 185	1.13 299	1.05 334	2.85 165	1.23 449	3.37 258	2.05 201	1.82 257	1.33 173	4.55 550	4.00 543	2.38 287	2.35 439	0.27 91	0.38 326	0.32 291	0.28 273	0.39 313	0.89 375

DisPM	2.29 219	0.61 110	20.25 444	1.79 524	0.52 96	4.58 534	0.77 251	2.50 134	2.22 228	2.49 460	1.82 324	1.45 243	1.01 198	2.73 318	1.04 175	0.48 439	0.20 47	0.32 291	0.31 348	0.32 195	0.45 169

Wz-Net-LNSev	2.78 357	6.16 531	17.27 281	1.24 350	1.65 502	3.49 272	1.55 494	3.70 306	3.61 485	1.96 285	1.76 297	3.30 467	2.17 459	2.78 320	2.24 430	0.49 446	0.35 295	0.32 291	0.31 348	0.56 441	0.65 313

RAFT+CT+SA	2.32 226	1.30 393	19.71 375	1.01 233	1.41 448	4.04 407	0.92 364	3.96 360	1.64 132	1.64 220	1.69 278	1.63 259	1.18 264	3.06 335	1.19 210	0.28 114	0.22 88	0.32 291	0.34 383	0.34 245	0.47 192

GLC_STEREO	0.83 39	0.59 95	1.71 64	0.89 135	0.34 9	1.88 82	0.80 278	1.48 21	1.60 117	0.98 141	1.06 106	0.68 88	0.71 96	1.19 63	0.89 126	0.25 58	0.25 172	0.32 291	0.25 206	0.32 195	0.34 65

Patchmatch Stereo++	2.28 216	0.74 200	20.54 487	0.77 76	0.38 21	4.67 549	0.75 235	2.55 148	3.21 406	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.46 290	0.98 159	0.51 468	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76
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
TransformOpticalFlow	3.07 404	0.87 263	20.87 529	1.10 279	0.56 117	4.18 451	0.64 162	4.36 514	3.28 424	2.19 369	3.08 530	4.32 540	5.01 557	7.36 437	1.59 310	0.34 265	0.18 18	0.32 291	0.26 225	0.29 132	0.57 266

IIG-Stereo	2.89 373	0.98 317	19.80 382	2.78 575	0.67 180	4.62 540	0.74 224	4.29 480	2.26 237	2.62 481	3.10 532	3.33 471	1.60 357	7.64 443	1.51 288	0.42 375	0.21 71	0.32 291	0.25 206	0.33 222	0.28 21

PSM-adaLoss	2.26 209	0.74 200	20.53 486	0.77 76	0.38 21	4.67 549	0.71 201	2.54 141	3.22 413	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.13 245	2.22 273	0.96 151	0.50 460	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

ROB_FTStereo_v2	2.25 204	0.74 200	20.45 472	0.77 76	0.38 21	4.66 548	0.74 224	2.54 141	3.20 403	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.13 259	0.96 151	0.50 460	0.22 88	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

ROB_FTStereo	2.26 209	0.74 200	20.44 469	0.77 76	0.38 21	4.65 545	0.75 235	2.54 141	3.19 401	2.00 295	1.54 228	1.77 284	1.13 245	2.28 280	0.94 143	0.49 446	0.22 88	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

HUI-Stereo	2.27 212	0.74 200	20.56 493	0.77 76	0.38 21	4.67 549	0.78 258	2.54 141	3.23 416	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.13 245	2.21 272	0.93 135	0.49 446	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

iGMRVC	2.27 212	0.74 200	20.46 473	0.77 76	0.38 21	4.65 545	0.73 214	2.54 141	3.21 406	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.47 293	0.99 162	0.51 468	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

RAFT-345	2.55 284	0.60 103	19.89 394	1.22 343	0.49 78	4.43 500	0.77 251	1.68 41	3.54 481	2.09 331	3.10 532	1.95 325	1.30 283	6.65 417	1.47 284	0.41 364	0.23 121	0.32 291	0.26 225	0.29 132	0.28 21

iRAFT	2.28 216	0.74 200	20.54 487	0.77 76	0.38 21	4.67 549	0.75 235	2.55 148	3.21 406	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.14 251	2.46 290	0.98 159	0.51 468	0.23 121	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

RAFT-IKP	2.27 212	0.74 200	20.55 489	0.77 76	0.38 21	4.64 544	0.73 214	2.54 141	3.21 406	2.00 295	1.53 217	1.77 284	1.13 245	2.25 279	1.00 166	0.51 468	0.22 88	0.32 291	0.28 273	0.40 319	0.35 76

rafts_anoy	2.76 352	1.68 437	20.42 467	1.42 441	3.90 585	3.03 189	0.61 135	3.24 240	1.66 136	1.42 195	1.26 152	1.19 208	1.11 241	2.13 259	1.64 331	0.33 243	8.77 598	0.32 291	0.32 364	0.32 195	0.38 111

GEStereo_RVC	2.66 323	1.20 377	20.38 463	1.29 380	1.05 334	4.02 403	1.42 478	4.17 433	2.24 231	2.10 334	1.86 349	2.33 365	1.84 424	4.93 375	1.78 365	0.51 468	0.38 326	0.32 291	0.29 308	0.44 374	0.56 261

222	3.82 494	0.88 267	6.92 150	1.15 306	0.99 309	3.27 225	0.64 162	4.57 552	5.37 575	2.43 450	2.32 461	1.41 236	1.44 316	10.64 519	18.51 610	0.32 216	4.89 574	0.32 291	0.30 329	0.34 245	9.80 568

test_xeample	4.19 515	0.93 296	14.09 206	1.16 313	1.17 376	3.28 229	0.80 278	4.63 559	5.30 572	2.46 454	2.35 463	1.39 233	1.42 311	10.88 527	17.68 604	0.30 170	6.50 582	0.32 291	0.32 364	0.36 278	8.38 557

HGLStereo	2.74 345	1.03 333	20.80 523	1.24 350	1.55 473	3.62 304	0.94 373	3.83 333	2.09 204	2.18 362	2.20 436	3.11 452	2.12 450	5.65 389	2.07 416	0.50 460	0.34 285	0.32 291	0.30 329	0.42 350	0.50 218

GANet-RSSM	2.96 386	1.27 385	21.17 559	1.73 515	1.23 398	4.22 465	0.91 356	3.39 259	2.02 199	1.97 287	1.74 295	2.53 392	2.06 442	10.91 532	1.88 385	0.37 326	0.35 295	0.32 291	0.29 308	0.42 350	0.46 180

iResNetv2_ROB	3.31 448	14.88 609	20.01 409	2.17 550	1.09 346	3.84 350	1.13 428	4.22 449	3.15 399	2.02 306	2.06 405	2.00 337	1.69 393	3.61 349	2.10 421	0.36 310	0.22 88	0.32 291	0.22 144	0.48 413	0.58 284

LE_ROB	19.18 621	12.99 576	48.22 628	8.42 618	23.91 626	7.26 594	19.71 617	9.92 603	38.58 637	43.44 633	21.85 621	28.15 629	41.18 631	23.00 622	54.71 637	0.38 342	0.34 285	0.32 291	0.36 408	0.43 360	0.49 213

xyz-stereo	10.93 602	0.71 177	79.25 644	0.70 51	0.45 55	83.14 645	0.77 251	2.68 169	1.49 83	2.28 397	32.01 629	2.76 421	1.61 363	5.80 394	3.32 487	0.29 141	0.18 18	0.33 327	0.23 165	0.26 88	0.29 26

ACV-stereo	2.96 386	1.09 345	20.34 459	1.37 416	1.05 334	4.65 545	1.09 418	2.82 187	1.68 139	1.48 204	1.32 171	5.40 571	4.22 547	7.83 447	2.08 417	0.46 421	0.52 418	0.33 327	0.30 329	0.45 383	0.71 330

H2IRNET	2.19 186	0.83 251	19.13 332	1.25 365	0.61 144	4.48 511	0.44 69	2.94 203	1.86 171	1.08 158	2.29 454	1.67 261	1.40 303	2.18 267	1.64 331	0.41 364	0.21 71	0.33 327	0.37 418	0.38 298	0.39 124

xx1	3.69 486	0.94 300	19.66 365	1.87 529	0.42 43	4.47 507	0.73 214	4.24 462	4.01 509	1.21 169	1.89 359	1.78 293	1.36 292	2.20 269	0.81 98	0.31 194	18.77 620	0.33 327	0.36 408	0.35 260	8.09 549

MIF-Stereo (partial)	1.93 144	0.69 162	21.14 554	0.74 64	1.02 320	1.07 15	0.49 81	2.75 176	1.78 161	0.82 82	1.22 140	0.80 128	0.90 172	1.68 173	1.63 325	0.38 342	0.24 153	0.33 327	0.26 225	0.41 339	0.32 41

qqq	2.96 386	0.88 267	15.54 236	1.27 372	0.74 207	2.29 115	0.90 345	4.07 391	4.63 547	1.63 219	1.32 171	1.78 293	1.36 292	5.19 379	1.68 339	0.29 141	6.43 581	0.33 327	0.36 408	0.35 260	8.09 549

psmg	1.63 127	0.64 127	3.82 117	0.96 201	0.86 258	4.35 484	1.41 477	4.11 409	2.29 247	2.68 487	2.09 412	2.58 401	1.30 283	1.79 205	1.44 276	0.39 350	0.29 239	0.33 327	0.34 383	0.38 298	0.44 163

TRStereo	2.86 367	2.12 475	19.98 405	1.68 505	1.18 379	4.35 484	1.05 409	5.07 573	3.48 476	1.56 210	1.39 189	1.75 277	0.85 154	2.01 242	1.50 287	0.43 391	0.34 285	0.33 327	0.36 408	0.36 278	7.50 546

OMP-Stereo	2.94 383	1.26 381	20.07 415	2.73 573	0.67 180	4.58 534	1.46 484	4.33 505	2.21 227	3.14 535	2.68 508	3.22 461	1.38 296	7.65 444	1.42 270	0.46 421	0.21 71	0.33 327	0.26 225	0.34 245	0.31 38

KYRaft	2.55 284	0.57 79	20.60 502	0.98 215	0.51 89	4.38 488	1.76 514	2.51 135	1.59 111	2.48 457	2.98 525	1.99 333	3.36 528	2.17 265	0.96 151	0.34 265	0.22 88	0.33 327	0.46 480	0.38 298	2.44 480

IRAFT_RVC	2.74 345	0.71 177	19.80 382	2.52 567	0.67 180	4.60 538	1.57 497	3.05 217	2.99 359	2.23 383	1.72 286	2.08 347	2.59 487	6.69 419	1.61 317	0.37 326	0.21 71	0.33 327	0.29 308	0.33 222	0.35 76

GMM-Stereo	2.52 270	0.56 67	20.57 497	0.92 163	0.83 245	4.18 451	1.88 521	2.51 135	2.40 266	2.48 457	2.30 458	1.69 265	1.84 424	2.93 331	1.25 231	0.32 216	0.19 30	0.33 327	0.49 490	0.37 284	2.40 478

TestStereo	2.41 252	1.95 465	19.15 333	0.77 76	0.61 144	1.83 79	0.58 125	2.33 115	1.53 91	1.44 200	1.37 185	1.26 217	0.90 172	11.59 564	0.94 143	0.36 310	0.19 30	0.33 327	0.24 188	0.45 383	0.32 41

sCroCo_RVC	1.81 140	0.93 296	19.44 352	1.04 251	1.05 334	0.97 10	0.61 135	2.08 87	1.36 60	0.71 49	1.28 161	0.82 132	1.10 238	1.31 94	0.97 154	0.54 484	0.41 349	0.33 327	0.30 329	0.46 393	0.48 204

GES	2.26 209	0.79 236	19.68 373	1.12 294	0.59 134	4.30 479	1.01 395	3.90 345	1.59 111	1.78 250	1.78 308	1.28 219	1.75 404	1.80 211	1.61 317	0.42 375	0.29 239	0.33 327	0.31 348	0.45 383	0.50 218

FENet	2.30 223	0.61 110	20.21 437	1.43 448	0.68 188	4.04 407	0.60 131	4.01 371	2.26 237	2.03 311	1.13 122	2.42 381	1.42 311	1.72 189	1.43 272	0.36 310	0.24 153	0.33 327	0.27 246	0.29 132	0.51 224

ac_64	2.93 378	0.87 263	19.66 365	1.35 405	1.70 511	3.29 232	0.92 364	3.56 280	3.46 474	1.91 267	1.79 311	3.90 513	1.76 407	10.23 506	1.93 397	0.44 399	0.32 263	0.33 327	0.31 348	0.35 260	0.51 224

cf-r	2.93 378	2.19 479	20.59 501	1.49 459	1.35 433	4.18 451	0.92 364	3.73 315	3.12 394	2.16 354	1.82 324	3.40 477	1.44 316	8.22 451	1.93 397	0.34 265	0.31 257	0.33 327	0.30 329	0.38 298	0.45 169

DIP-Stereo	2.03 162	0.98 317	16.44 265	0.67 31	0.62 154	4.30 479	0.58 125	4.43 531	2.89 347	1.97 287	1.40 192	0.91 160	0.86 157	1.31 94	1.27 239	0.38 342	0.23 121	0.33 327	0.23 165	0.33 222	0.57 266
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	2.52 270	1.77 447	18.20 306	1.17 320	0.63 157	3.60 298	0.53 102	3.88 341	2.35 260	2.82 507	2.24 442	1.99 333	1.42 311	4.59 372	3.09 480	0.39 350	0.22 88	0.33 327	0.22 144	0.35 260	0.52 235

DFGA-Net	2.93 378	7.27 541	18.55 313	1.18 325	0.79 231	3.68 317	0.60 131	2.84 192	1.98 193	2.19 369	2.07 408	1.22 214	1.04 211	10.28 510	2.51 453	0.30 170	0.23 121	0.34 347	0.35 398	0.63 468	0.54 253

rvit_0105_6	1.10 92	1.17 364	3.33 109	0.93 171	0.55 110	1.45 56	0.79 268	2.51 135	3.30 433	0.78 70	0.74 41	1.03 184	0.75 116	1.45 135	0.97 154	0.42 375	0.43 362	0.34 347	0.31 348	0.44 374	0.38 111

test_sample3	2.65 317	0.75 214	15.69 239	1.42 441	0.85 254	3.14 205	0.73 214	4.28 478	3.21 406	2.28 397	1.79 311	1.78 293	1.46 323	11.11 544	1.84 377	0.36 310	0.46 385	0.34 347	0.36 408	0.40 319	0.76 348

MyStereo07	2.29 219	1.18 367	20.10 424	1.04 251	1.21 395	3.96 391	0.95 377	2.13 93	3.37 450	1.09 161	1.28 161	0.68 88	0.91 174	1.74 200	0.86 118	0.26 77	3.49 567	0.34 347	0.27 246	0.43 360	0.49 213

MyStereo06	2.74 345	1.07 338	21.19 562	1.06 261	1.08 343	4.26 473	0.86 316	3.72 311	1.80 163	2.25 386	1.77 304	4.28 537	4.12 545	1.85 223	1.38 260	0.25 58	2.43 546	0.34 347	0.27 246	0.46 393	0.48 204

MyStereo05	2.55 284	1.07 338	19.87 392	1.06 261	1.08 343	4.26 473	0.86 316	4.10 406	3.01 366	2.19 369	1.26 152	2.30 362	1.64 380	2.13 259	1.99 401	0.25 58	2.43 546	0.34 347	0.27 246	0.46 393	0.48 204

MyStereo04	2.54 279	1.18 367	18.82 322	1.04 251	1.21 395	3.96 391	0.95 377	4.02 376	3.01 366	2.06 319	1.27 159	2.33 365	1.66 387	2.06 246	2.01 407	0.26 77	3.49 567	0.34 347	0.27 246	0.43 360	0.49 213

CASS	1.65 131	0.73 191	8.72 162	0.97 209	0.67 180	2.88 170	0.69 193	3.07 219	1.86 171	2.82 507	2.02 391	1.39 233	1.55 349	1.75 201	1.36 254	0.51 468	0.28 228	0.34 347	0.28 273	0.47 406	0.63 304
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	3.14 416	0.83 251	19.20 338	1.62 492	9.63 603	2.06 98	0.78 258	2.93 201	2.20 225	1.95 283	2.17 426	3.41 478	1.81 416	1.33 100	1.67 337	0.29 141	8.64 596	0.34 347	0.37 418	0.32 195	1.33 421

riskmin	2.46 261	0.61 110	12.91 192	1.22 343	1.65 502	3.56 289	0.61 135	4.30 482	1.50 85	1.86 261	1.16 128	4.30 539	2.02 440	1.53 155	1.32 245	0.29 141	0.95 490	0.34 347	0.23 165	0.43 360	8.34 556

TestStereo1	2.56 291	1.41 406	20.56 493	1.63 495	0.74 207	4.13 431	1.34 464	3.93 354	3.38 453	1.61 216	2.56 493	1.43 240	2.13 453	2.55 304	1.70 345	0.32 216	0.22 88	0.34 347	0.26 225	0.40 319	0.53 244

x	2.94 383	0.83 251	16.07 247	1.51 467	0.83 245	2.13 101	0.96 383	3.97 363	4.73 555	1.73 241	1.43 198	1.61 255	1.27 275	2.24 276	1.71 348	0.29 141	6.91 583	0.34 347	0.31 348	0.34 245	9.60 567

SA-5K	2.56 291	1.41 406	20.56 493	1.63 495	0.74 207	4.13 431	1.34 464	3.93 354	3.38 453	1.61 216	2.56 493	1.43 240	2.13 453	2.55 304	1.70 345	0.32 216	0.22 88	0.34 347	0.26 225	0.40 319	0.53 244

ASMatch	2.65 317	0.68 157	20.65 509	1.60 488	0.71 199	4.40 495	0.77 251	2.02 81	1.65 134	1.71 237	3.89 555	1.93 319	3.75 539	5.45 385	1.67 337	0.33 243	0.24 153	0.34 347	0.28 273	0.34 245	0.57 266

Pruner-Stereo	2.33 229	0.70 170	20.66 510	2.05 547	0.48 69	4.73 564	0.78 258	2.55 148	2.70 310	2.47 455	1.57 238	1.48 246	1.03 204	1.71 183	1.55 298	0.48 439	0.21 71	0.34 347	0.30 329	0.31 169	0.42 149

ICVP	2.19 186	0.72 185	19.18 336	1.03 245	0.88 271	4.22 465	0.94 373	3.44 266	1.69 143	1.68 229	1.76 297	1.35 225	1.19 266	1.80 211	1.40 265	0.58 495	0.37 312	0.34 347	0.30 329	0.41 339	0.59 287
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	2.20 193	0.80 239	20.08 421	0.86 120	0.86 258	4.46 504	0.84 304	3.64 293	1.40 65	1.37 187	1.40 192	1.11 195	1.03 204	1.71 183	1.24 224	0.75 536	0.58 442	0.34 347	0.35 398	0.48 413	0.65 313

MMNet	2.15 176	1.33 397	12.06 184	1.22 343	1.23 398	3.55 286	0.89 330	3.84 334	2.26 237	2.19 369	1.78 308	2.15 350	2.10 446	3.70 352	2.35 439	0.45 409	0.38 326	0.34 347	0.28 273	0.40 319	0.52 235

AANet_RVC	3.70 487	7.03 539	17.25 279	1.21 339	1.12 356	3.79 340	1.09 418	3.98 365	3.38 453	2.65 485	4.29 561	3.95 516	1.40 303	11.43 558	7.88 539	1.25 564	0.57 433	0.34 347	0.25 206	0.43 360	0.71 330

FE-Mocha	1.31 108	0.79 236	5.00 132	1.08 272	0.77 224	1.59 65	0.39 40	2.94 203	1.56 100	1.83 259	1.81 321	2.44 386	0.88 162	1.68 173	1.18 205	0.32 216	0.49 406	0.35 366	0.32 364	0.27 98	0.48 204

G2L-Stereo	2.85 365	2.33 485	19.94 400	1.15 306	1.34 428	3.57 290	0.95 377	3.70 306	2.22 228	2.14 343	1.61 250	3.19 457	1.33 287	9.50 476	2.02 409	0.36 310	0.27 217	0.35 366	0.28 273	0.30 155	0.51 224

AIO-test2	3.07 404	12.11 570	20.58 500	1.49 459	1.34 428	3.22 215	0.73 214	4.07 391	1.56 100	1.72 238	2.20 436	0.90 157	0.74 110	3.75 354	1.39 263	3.67 597	0.26 200	0.35 366	0.44 471	0.41 339	0.44 163

DDVS	1.78 138	0.84 256	3.58 112	1.32 396	1.15 363	3.17 207	0.77 251	3.35 255	1.86 171	1.88 263	1.91 368	2.91 435	1.42 311	6.19 406	1.85 379	0.47 430	0.65 456	0.35 366	0.38 427	0.48 413	1.01 394

rvit_0105_4	1.63 127	1.29 390	12.50 187	0.94 180	0.54 103	1.56 63	0.84 304	2.84 192	3.25 418	0.82 82	0.94 86	1.10 192	0.86 157	1.65 169	1.07 182	0.43 391	0.45 379	0.35 366	0.31 348	0.44 374	0.45 169

test_sample4	2.68 331	0.76 223	15.85 242	1.45 451	0.83 245	3.10 194	0.72 205	4.31 494	3.37 450	2.39 441	1.90 367	1.72 273	1.47 328	11.13 546	1.86 381	0.36 310	0.47 396	0.35 366	0.37 418	0.42 350	0.85 368

CAS++	1.01 78	0.77 231	3.30 105	0.86 120	0.53 100	1.23 31	0.85 311	3.43 264	1.57 104	1.16 166	1.33 173	0.62 72	0.58 54	1.18 61	0.63 37	0.37 326	0.30 249	0.35 366	0.27 246	0.41 339	0.38 111
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
knoymous	1.50 121	0.65 135	8.73 163	0.91 153	0.75 215	2.97 183	0.90 345	2.93 201	1.38 63	1.56 210	1.07 109	2.75 418	0.88 162	1.43 131	1.13 192	0.32 216	0.22 88	0.35 366	0.20 92	0.45 383	0.41 140

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 339	2.55 492	14.91 224	1.37 416	1.36 435	3.50 274	1.63 503	4.11 409	3.38 453	2.55 466	2.04 395	2.35 369	2.50 483	5.14 378	4.64 508	0.53 481	0.22 88	0.35 366	0.21 109	0.41 339	0.60 293

test_5	2.45 259	1.43 408	19.72 377	1.20 332	1.39 442	3.88 364	1.25 452	4.03 379	1.98 193	1.74 244	1.82 324	1.86 307	1.78 410	3.57 348	1.35 247	0.33 243	0.21 71	0.35 366	0.33 373	0.34 245	0.43 157

iRaft-Stereo_5w	2.47 263	1.37 402	13.85 200	0.87 127	0.99 309	3.22 215	0.84 304	3.72 311	2.12 213	1.57 212	2.49 484	2.20 353	2.22 461	9.12 467	2.03 411	0.48 439	0.27 217	0.35 366	0.29 308	0.48 413	0.94 384

dd	2.27 212	3.06 502	20.18 430	0.96 201	0.51 89	4.24 471	0.74 224	1.94 69	2.43 273	1.48 204	1.28 161	1.19 208	1.05 220	1.82 218	1.69 342	0.63 510	0.34 285	0.35 366	0.33 373	0.61 457	0.57 266

GMOStereo	2.64 313	0.92 288	19.83 386	0.81 97	0.68 188	3.22 215	0.89 330	2.94 203	1.48 78	2.36 433	1.54 228	1.75 277	1.04 211	1.33 100	1.15 196	0.26 77	11.32 611	0.35 366	0.28 273	0.35 260	0.33 53

error version	2.64 313	0.92 288	19.83 386	0.81 97	0.68 188	3.22 215	0.89 330	2.94 203	1.48 78	2.36 433	1.54 228	1.75 277	1.04 211	1.33 100	1.15 196	0.26 77	11.32 611	0.35 366	0.28 273	0.35 260	0.33 53

test-v	2.64 313	0.92 288	19.83 386	0.81 97	0.68 188	3.22 215	0.89 330	2.94 203	1.48 78	2.36 433	1.54 228	1.75 277	1.04 211	1.33 100	1.15 196	0.26 77	11.32 611	0.35 366	0.28 273	0.35 260	0.33 53

test-2	2.64 313	0.92 288	19.83 386	0.81 97	0.68 188	3.22 215	0.89 330	2.94 203	1.48 78	2.36 433	1.54 228	1.75 277	1.04 211	1.33 100	1.15 196	0.26 77	11.32 611	0.35 366	0.28 273	0.35 260	0.33 53

PSMNet-RSSM	2.91 376	1.55 426	20.10 424	1.32 396	1.30 414	4.19 459	0.95 377	3.78 321	2.28 243	2.28 397	1.80 316	2.64 407	1.87 429	9.83 487	1.93 397	0.37 326	0.33 273	0.35 366	0.38 427	0.46 393	0.40 131

GwcNet-RSSM	3.13 414	5.08 525	19.86 390	1.28 374	1.20 390	4.12 428	1.11 424	3.89 343	2.80 326	2.13 341	1.81 321	3.11 452	1.46 323	10.33 512	2.19 428	0.36 310	0.34 285	0.35 366	0.31 348	0.45 383	0.43 157

SMFormer	2.40 246	0.73 191	8.34 158	1.41 432	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 482	4.43 535	2.41 446	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	3.10 481	0.35 283	0.84 481	0.36 384	0.33 373	0.40 319	0.77 349

tta	2.44 257	0.73 191	8.34 158	1.41 432	0.61 144	2.04 93	0.72 205	4.30 482	4.43 535	2.41 446	2.40 470	1.94 321	1.52 340	10.99 534	3.10 481	0.35 283	0.84 481	0.36 384	0.33 373	0.31 169	1.75 449

IER	2.09 169	0.91 281	14.11 207	0.97 209	1.15 363	3.17 207	0.89 330	3.59 285	2.39 263	2.15 350	1.98 384	2.27 358	2.11 448	2.39 288	1.80 370	0.35 283	0.24 153	0.36 384	0.30 329	0.34 245	0.42 149

Sa-1000	2.54 279	1.47 414	20.36 461	1.16 313	0.55 110	4.07 416	1.39 474	4.49 539	3.01 366	2.06 319	2.79 516	1.84 304	1.43 315	2.68 313	1.53 292	0.31 194	0.26 200	0.36 384	0.33 373	0.37 284	0.46 180

NF-Stereo	2.68 331	0.67 146	21.09 549	2.43 561	0.47 64	4.67 549	0.67 172	3.68 298	4.30 529	2.11 336	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.07 403	1.24 224	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

OCTAStereo	2.67 328	0.67 146	21.08 544	2.43 561	0.47 64	4.67 549	0.67 172	3.68 298	4.31 532	2.11 336	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.02 400	1.25 231	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

PFNet	2.75 349	0.69 162	19.96 403	2.25 552	0.80 235	4.63 542	0.90 345	2.60 161	3.85 500	2.39 441	2.71 511	1.82 301	1.41 308	7.53 440	1.41 268	0.36 310	0.21 71	0.36 384	0.27 246	0.32 195	0.46 180

RE-Stereo	2.67 328	0.67 146	21.08 544	2.43 561	0.47 64	4.67 549	0.67 172	3.68 298	4.30 529	2.11 336	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.01 397	1.26 236	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

TVStereo	2.67 328	0.67 146	21.08 544	2.43 561	0.47 64	4.67 549	0.67 172	3.68 298	4.30 529	2.11 336	1.62 254	1.36 227	1.09 231	6.01 397	1.26 236	0.45 409	0.20 47	0.36 384	0.34 383	0.32 195	0.37 101

ADLNet	3.23 437	1.19 373	21.03 538	1.36 410	1.61 488	3.69 319	1.23 449	4.05 386	3.41 461	2.72 492	2.29 454	4.00 519	1.77 409	11.21 549	2.15 423	0.42 375	0.43 362	0.36 384	0.35 398	0.47 406	0.82 359

HCRNet	2.24 201	0.74 200	14.54 216	0.82 102	1.36 435	4.11 426	0.70 196	3.61 289	3.03 376	1.83 259	1.61 250	1.58 252	1.40 303	5.79 391	1.60 314	0.35 283	0.28 228	0.36 384	0.29 308	0.34 245	0.46 180

rvit_0105_5	1.72 136	1.26 381	13.05 193	0.92 163	0.56 117	1.92 87	0.90 345	3.07 219	3.04 381	0.98 141	1.24 144	1.19 208	0.93 180	1.55 158	1.22 216	0.43 391	0.43 362	0.37 395	0.36 408	0.43 360	0.51 224

test_sample5	2.68 331	0.76 223	14.56 217	1.40 428	0.83 245	3.11 198	0.74 224	4.33 505	4.48 541	2.29 403	2.04 395	1.67 261	1.45 318	11.18 547	1.88 385	0.37 326	0.47 396	0.37 395	0.39 436	0.43 360	0.78 352

DualNet	2.68 331	0.76 223	14.56 217	1.40 428	0.83 245	3.11 198	0.74 224	4.33 505	4.48 541	2.35 427	2.13 418	1.67 261	1.45 318	11.18 547	1.88 385	0.37 326	0.47 396	0.37 395	0.39 436	0.43 360	0.78 352

StereoVision	2.36 237	1.15 361	20.38 463	1.07 269	1.79 523	2.58 144	0.61 135	3.14 227	2.34 257	1.33 182	3.46 548	1.85 306	0.88 162	2.12 257	2.01 407	0.46 421	0.36 305	0.37 395	0.36 408	0.50 419	0.41 140

Wz-Net-MNSev	3.26 444	7.24 540	17.26 280	1.58 484	1.37 439	3.27 225	2.45 548	4.10 406	4.50 543	2.61 478	2.17 426	2.33 365	3.02 509	7.48 439	2.88 472	0.46 421	0.39 338	0.37 395	0.38 427	0.61 457	0.63 304

SA	2.55 284	1.54 422	20.70 515	1.12 294	0.48 69	4.26 473	1.33 463	4.45 535	3.28 424	1.68 229	1.96 380	1.69 265	2.25 464	2.60 307	1.57 305	0.30 170	0.29 239	0.37 395	0.38 427	0.36 278	0.47 192

PSM-softLoss	2.62 308	0.65 135	21.11 552	2.46 565	0.49 78	4.68 557	0.68 183	2.61 162	4.23 520	2.14 343	1.47 205	1.42 237	0.99 192	6.04 401	1.24 224	0.47 430	0.23 121	0.37 395	0.39 436	0.33 222	0.34 65

KMStereo	2.62 308	0.65 135	21.11 552	2.46 565	0.49 78	4.68 557	0.68 183	2.61 162	4.23 520	2.14 343	1.47 205	1.42 237	0.99 192	6.04 401	1.24 224	0.47 430	0.23 121	0.37 395	0.39 436	0.33 222	0.34 65

RAFT-RH_RVC	2.72 339	0.64 127	20.10 424	1.48 458	0.49 78	4.46 504	0.56 110	1.73 52	2.86 342	3.06 527	5.50 571	2.02 338	1.28 278	6.70 420	1.56 302	0.46 421	0.22 88	0.37 395	0.34 383	0.29 132	0.33 53

ARAFT	3.24 439	13.49 579	19.88 393	0.93 171	0.49 78	4.16 442	1.40 475	4.37 517	3.21 406	2.40 445	1.91 368	1.70 269	1.04 211	6.43 413	1.45 280	0.37 326	0.19 30	0.37 395	0.35 398	0.37 284	0.35 76

UPFNet	2.23 199	0.86 259	14.25 209	1.28 374	1.44 454	3.51 278	1.34 464	4.05 386	2.11 211	2.44 453	1.53 217	2.41 377	1.39 299	3.62 351	1.91 392	0.41 364	0.41 349	0.37 395	0.32 364	0.44 374	0.48 204

DSFCA	2.38 242	1.03 333	11.06 176	1.15 306	1.18 379	3.97 394	1.75 513	3.63 291	2.44 279	3.14 535	1.68 274	2.90 433	2.48 480	5.38 383	3.17 484	0.49 446	0.45 379	0.37 395	0.37 418	0.54 432	0.46 180

RTSC	3.44 462	6.78 536	16.53 266	1.76 522	1.54 469	3.53 282	0.94 373	4.22 449	2.97 356	3.65 557	3.23 540	3.31 469	2.29 466	6.22 407	7.41 533	0.61 501	1.32 511	0.37 395	0.42 462	0.78 513	0.98 389

DeepPruner_ROB	2.61 305	1.97 466	19.32 346	1.03 245	1.20 390	4.38 488	0.90 345	3.44 266	1.77 158	2.61 478	1.54 228	2.77 422	1.27 275	5.05 376	2.08 417	0.52 479	0.40 342	0.37 395	0.35 398	0.52 427	0.62 301

zh-mn7	3.65 477	13.21 577	16.35 261	1.28 374	1.01 317	2.94 177	1.31 460	4.24 462	3.12 394	3.44 549	3.10 532	2.84 428	2.09 443	9.17 468	5.46 517	0.61 501	0.43 362	0.38 409	0.38 427	0.60 455	0.94 384

test_sample6	2.71 337	0.76 223	14.30 210	1.43 448	0.83 245	3.17 207	0.79 268	4.40 524	4.65 552	2.35 427	2.13 418	1.69 265	1.45 318	11.48 559	1.99 401	0.39 350	0.46 385	0.38 409	0.40 445	0.43 360	0.77 349

AACVNet	2.77 354	1.64 435	19.22 340	1.57 482	0.86 258	3.28 229	0.74 224	3.31 251	1.66 136	2.06 319	1.82 324	2.47 388	1.40 303	10.95 533	1.92 396	0.41 364	0.35 295	0.38 409	0.33 373	0.46 393	0.61 297

PFNet+	2.46 261	0.64 127	21.10 551	0.98 215	0.48 69	4.63 542	0.83 293	2.47 131	3.48 476	2.14 343	1.67 272	1.34 223	1.03 204	4.66 373	1.35 247	0.49 446	0.33 273	0.38 409	0.39 436	0.33 222	0.49 213

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 352	1.48 415	19.72 377	1.62 492	2.00 540	3.95 385	0.86 316	3.92 350	2.51 285	2.56 467	1.69 278	2.83 427	1.61 363	5.65 389	1.78 365	0.48 439	0.36 305	0.38 409	0.42 462	0.56 441	0.77 349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	4.73 546	6.66 535	21.89 584	1.26 370	1.28 409	3.49 272	3.02 569	4.38 521	3.93 505	3.65 557	2.55 492	2.97 437	5.01 557	13.23 600	17.43 602	0.38 342	0.42 360	0.38 409	0.40 445	0.50 419	1.82 457

DAS	2.52 270	0.76 223	7.72 153	1.16 313	1.64 498	2.96 180	2.10 537	4.14 423	3.31 436	4.16 569	2.51 488	2.56 399	1.81 416	11.54 562	1.83 375	0.44 399	0.23 121	0.39 415	0.25 206	0.42 350	0.45 169

SepStereo	2.36 237	0.76 223	7.72 153	1.16 313	1.64 498	2.96 180	2.10 537	4.14 423	3.31 436	4.16 569	2.51 488	2.56 399	1.81 416	8.34 454	1.83 375	0.44 399	0.23 121	0.39 415	0.25 206	0.42 350	0.45 169

SFCPSM	2.16 179	0.75 214	15.82 241	0.91 153	0.98 304	3.74 330	1.27 454	4.15 427	2.56 290	1.90 266	1.82 324	1.64 260	1.39 299	2.51 296	1.57 305	0.36 310	0.28 228	0.39 415	0.36 408	0.36 278	0.50 218

StereoDRNet	3.07 404	2.92 501	16.33 260	1.36 410	1.57 481	3.45 260	2.04 534	3.77 320	2.85 336	3.31 544	1.85 343	2.78 423	1.79 413	10.85 526	3.41 488	0.45 409	0.36 305	0.39 415	0.37 418	0.62 462	0.85 368

PWCDC_ROB	3.62 475	9.86 558	17.35 283	1.62 492	1.57 481	4.19 459	1.01 395	4.35 511	4.20 517	2.26 392	7.36 577	2.73 413	2.75 491	4.10 364	4.51 505	1.47 573	0.37 312	0.39 415	0.34 383	1.22 560	0.73 338

FlowAnything_test	0.79 25	0.65 135	1.32 27	0.83 104	0.59 134	2.29 115	0.65 166	1.45 18	1.03 24	1.06 157	0.76 46	0.63 75	0.49 28	0.91 12	0.97 154	0.32 216	0.27 217	0.40 420	0.47 482	0.31 169	0.48 204

MSAF-DinoV2	14.43 614	15.18 613	21.76 583	2.38 559	1.44 454	4.01 400	1.38 472	8.63 600	9.06 597	2.28 397	1.99 387	5.37 570	5.16 559	177.39 651	15.79 583	0.49 446	0.34 285	0.40 420	0.60 523	6.27 611	8.64 560

rvit_0105_3	1.97 147	1.34 399	16.03 246	0.98 215	0.59 134	2.37 123	1.08 414	3.30 248	3.01 366	1.21 169	1.47 205	1.24 216	1.04 211	1.82 218	1.23 219	0.47 430	0.44 372	0.40 420	0.43 467	0.43 360	0.55 257

UGAM	2.78 357	0.78 232	19.69 374	0.93 171	0.73 202	3.27 225	1.02 399	2.88 198	3.06 386	1.40 189	2.76 515	3.51 492	1.28 278	10.74 522	1.44 276	0.30 170	0.30 249	0.40 420	0.33 373	0.37 284	0.49 213

ITSA-stereo	2.11 171	0.85 257	7.84 156	1.24 350	0.68 188	4.06 415	0.91 356	4.30 482	2.57 293	1.94 277	1.77 304	1.61 255	2.12 450	6.12 404	2.79 464	0.42 375	0.38 326	0.40 420	0.41 456	0.51 424	1.26 417

RAFT	2.36 237	1.62 432	18.03 301	1.75 519	0.54 103	1.91 84	0.91 356	3.24 240	3.65 488	1.64 220	1.73 292	3.45 481	1.58 352	1.82 218	1.74 359	0.42 375	1.06 500	0.40 420	0.32 364	0.44 374	1.03 398

delet	2.66 323	1.11 350	18.42 310	1.05 255	1.65 502	3.47 263	2.00 530	3.81 330	2.82 332	2.15 350	2.11 414	2.62 405	1.88 431	5.38 383	2.21 429	0.34 265	0.38 326	0.40 420	0.32 364	0.45 383	0.54 253

FADNet-RVC	3.23 437	12.51 572	17.02 274	1.17 320	0.81 240	3.52 280	1.09 418	4.16 429	2.74 316	1.44 200	1.29 166	1.86 307	1.76 407	9.82 486	2.46 447	0.39 350	0.38 326	0.40 420	0.41 456	0.68 492	0.59 287

FADNet	3.20 429	11.55 567	16.16 251	1.24 350	0.95 300	3.30 236	0.87 323	4.00 369	2.73 314	1.42 195	1.35 176	2.51 391	2.04 441	9.95 495	2.39 444	0.44 399	0.46 385	0.40 420	0.44 471	1.13 553	0.61 297

DCVSM-stereo	2.31 225	0.72 185	20.28 447	1.15 306	0.93 292	2.53 141	0.75 235	2.70 170	1.69 143	2.56 467	1.53 217	3.27 465	1.71 398	2.23 274	1.38 260	0.36 310	0.53 421	0.41 429	0.33 373	0.46 393	0.64 309

GMStereo_Zeroshot	1.51 122	1.27 385	4.75 130	1.54 475	0.72 201	3.33 240	0.54 104	2.67 168	1.74 154	2.34 425	1.57 238	2.40 373	0.96 185	2.51 296	1.21 213	0.48 439	0.23 121	0.41 429	0.24 188	0.82 522	0.40 131

CASnet	0.85 43	0.59 95	1.66 62	0.91 153	0.30 4	1.37 49	0.73 214	1.63 37	1.94 186	1.66 225	1.14 126	0.66 83	0.63 72	1.07 38	0.90 131	0.37 326	0.17 10	0.41 429	0.31 348	0.33 222	0.23 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	2.59 297	0.89 272	16.09 248	1.16 313	1.07 340	4.50 514	0.75 235	4.43 531	2.61 298	2.18 362	1.91 368	3.61 499	1.03 204	7.92 448	1.18 205	0.49 446	0.34 285	0.41 429	0.30 329	0.42 350	0.44 163

pcwnet_v2	2.73 344	0.70 170	22.43 601	1.11 284	1.02 320	3.58 293	0.80 278	4.31 494	3.42 463	2.39 441	2.28 452	2.99 439	1.68 390	3.31 340	1.54 295	0.44 399	0.51 415	0.41 429	0.34 383	0.62 462	0.74 343

psm_up	3.04 400	1.30 393	18.97 327	1.31 389	1.51 465	3.86 358	1.22 448	4.26 474	2.31 251	2.72 492	1.83 337	2.43 383	1.68 390	12.86 594	1.78 365	0.43 391	0.41 349	0.41 429	0.34 383	0.46 393	0.67 319

UNet	2.53 275	0.91 281	20.07 415	1.19 330	1.44 454	3.45 260	0.75 235	3.80 327	1.98 193	2.09 331	1.57 238	2.74 416	2.37 472	3.51 346	2.52 454	0.35 283	0.30 249	0.41 429	0.28 273	0.40 319	0.50 218

HITNet	2.49 265	2.91 499	19.23 342	1.54 475	0.57 129	3.47 263	0.79 268	4.16 429	2.93 352	2.18 362	1.65 267	1.68 264	1.45 318	2.17 265	2.99 476	0.28 114	0.20 47	0.41 429	0.27 246	0.45 383	0.52 235
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
DPSNet	3.94 503	2.01 468	14.69 220	1.58 484	1.30 414	4.17 448	2.08 536	4.57 552	4.63 547	2.78 500	1.99 387	3.79 508	7.88 589	10.66 520	11.35 557	0.94 550	0.99 497	0.41 429	0.57 517	1.09 548	1.40 425

DLCB_ROB	2.55 284	1.32 396	10.26 171	1.31 389	1.04 331	2.94 177	1.29 457	3.81 330	2.73 314	2.93 515	2.17 426	3.37 475	1.53 344	10.40 514	3.26 486	0.42 375	0.35 295	0.41 429	0.37 418	0.43 360	0.68 321

SGM_RVC	6.11 572	1.10 348	20.44 469	2.15 549	0.66 174	15.87 615	3.98 593	5.00 571	6.19 590	9.79 610	11.46 602	8.23 595	12.63 602	12.32 582	9.15 543	0.54 484	0.39 338	0.41 429	0.35 398	0.55 435	1.05 401
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ssnet_v2	2.81 361	1.39 403	21.16 557	1.25 365	0.90 281	3.86 358	1.63 503	4.10 406	3.22 413	2.79 502	1.96 380	3.78 507	1.70 396	2.53 302	3.12 483	0.44 399	0.37 312	0.42 440	0.38 427	0.59 451	0.58 284

DMCA	2.02 160	1.07 338	11.33 181	1.17 320	0.96 302	3.92 379	0.89 330	3.80 327	3.11 392	2.89 511	1.58 245	2.35 369	1.17 261	1.79 205	2.25 431	0.42 375	0.29 239	0.42 440	0.27 246	0.38 298	0.43 157

FADNet-RVC-Resample	3.31 448	8.52 547	22.84 603	1.18 325	0.91 286	3.52 280	1.35 467	4.13 418	2.32 252	1.75 246	1.35 176	2.26 357	1.51 336	9.51 477	2.03 411	0.42 375	0.38 326	0.42 440	0.44 471	0.59 451	0.71 330

StereoDRNet-Refined	2.23 199	0.98 317	10.62 173	1.25 365	0.78 228	3.29 232	0.71 201	3.96 360	2.20 225	2.43 450	2.05 402	2.97 437	1.46 323	6.87 426	2.33 437	0.37 326	0.25 172	0.42 440	0.34 383	0.47 406	0.80 357
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	3.78 491	14.53 603	15.59 237	1.34 403	1.23 398	3.78 338	1.42 478	4.17 433	3.45 471	2.94 517	3.37 545	3.05 444	2.09 443	10.03 501	5.54 518	0.50 460	0.39 338	0.43 444	0.34 383	0.67 486	0.73 338

CFNet	3.04 400	6.89 538	16.27 258	1.36 410	1.24 402	4.09 421	0.72 205	4.15 427	3.00 361	1.69 233	1.88 357	2.27 358	1.45 318	11.41 555	2.12 422	0.36 310	0.29 239	0.43 444	0.36 408	0.48 413	0.38 111

AdaStereo	2.22 197	0.90 278	16.41 263	1.33 401	0.83 245	3.21 212	1.12 426	4.25 473	2.91 351	2.06 319	1.76 297	2.47 388	1.17 261	1.93 234	1.65 335	0.50 460	0.26 200	0.43 444	0.29 308	0.46 393	0.39 124
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.
w-ln-seven-2	3.65 477	9.76 557	15.93 244	1.26 370	1.02 320	3.54 285	1.56 496	4.14 423	3.86 501	2.57 470	2.05 402	2.63 406	2.26 465	8.48 457	10.24 548	0.50 460	0.52 418	0.44 447	0.34 383	0.64 473	1.25 415

test_sample7	2.85 365	0.81 242	14.48 215	1.59 487	0.77 224	2.42 126	1.08 414	4.40 524	4.92 565	2.20 376	1.85 343	1.90 313	2.00 437	6.87 426	1.75 362	0.47 430	1.36 512	0.44 447	0.41 456	0.47 406	6.81 544

hitnet-ft	2.99 392	1.23 379	19.37 349	0.96 201	0.90 281	3.76 333	0.79 268	3.60 287	2.68 307	2.31 409	2.04 395	3.63 502	1.49 333	11.70 571	2.37 442	0.45 409	0.54 423	0.44 447	0.36 408	0.54 432	0.56 261

DMCA-RVC	2.72 339	3.31 506	20.08 421	1.27 372	1.13 359	2.49 133	0.85 311	3.43 264	1.85 170	3.04 525	1.58 245	1.99 333	1.51 336	6.42 412	2.86 469	0.39 350	0.31 257	0.44 447	0.37 418	0.47 406	0.65 313

FADNet_RVC	3.10 408	7.62 542	19.12 331	1.05 255	0.93 292	4.09 421	0.84 304	4.34 510	2.05 201	1.54 207	1.78 308	1.61 255	1.50 334	8.92 464	2.64 463	0.50 460	0.38 326	0.44 447	0.61 526	0.91 531	1.16 410

PA-Net	3.45 464	2.50 489	20.39 466	1.42 441	1.20 390	3.39 245	1.73 512	3.93 354	3.57 484	1.94 277	2.17 426	3.02 442	1.87 429	11.67 567	6.48 524	0.40 361	0.55 429	0.44 447	0.63 533	0.55 435	1.13 406
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	3.17 424	1.30 393	19.66 365	1.41 432	1.60 487	3.61 300	1.47 485	4.18 439	2.83 333	3.48 551	1.92 374	2.58 401	2.50 483	10.81 524	2.90 473	0.49 446	0.49 406	0.44 447	0.42 462	0.57 445	0.78 352

DN-CSS_ROB	2.89 373	9.72 556	19.71 375	2.07 548	0.90 281	4.01 400	0.61 135	4.06 388	3.35 448	1.66 225	1.89 359	1.39 233	1.06 222	3.24 338	1.88 385	0.44 399	0.19 30	0.44 447	0.29 308	0.40 319	0.42 149

zh-sn7	4.13 512	13.99 591	17.43 285	1.29 380	1.15 363	3.66 312	2.56 555	4.26 474	2.78 324	2.66 486	3.11 537	3.37 475	3.17 518	11.53 560	7.43 534	0.48 439	0.49 406	0.45 455	0.44 471	0.75 507	1.52 437

rvit_105_1	2.17 182	1.36 401	16.82 269	1.09 276	0.68 188	2.78 158	1.26 453	3.55 278	2.90 349	1.40 189	1.57 238	1.29 221	1.14 251	2.91 329	1.49 286	0.55 487	0.47 396	0.45 455	0.61 526	0.45 383	0.63 304

mmm	2.70 335	0.80 239	8.26 157	1.50 464	1.18 379	2.44 128	0.85 311	4.08 400	4.59 545	2.31 409	1.95 379	1.51 248	1.55 349	2.33 284	1.72 352	0.31 194	7.71 588	0.45 455	0.42 462	0.40 319	9.56 566

fast-acv-ft	2.62 308	1.62 432	20.48 481	1.45 451	1.39 442	3.16 206	1.16 436	3.41 261	2.45 281	1.97 287	2.15 421	2.68 410	2.15 455	2.92 330	2.47 449	0.43 391	0.40 342	0.45 455	0.40 445	0.62 462	0.64 309

AASNet	2.65 317	3.20 504	20.19 431	1.38 420	1.49 461	3.84 350	1.06 411	3.92 350	3.28 424	2.07 325	2.28 452	1.95 325	1.28 278	2.19 268	2.17 425	0.42 375	0.33 273	0.45 455	0.30 329	0.59 451	0.52 235

aanetorigin	3.34 454	2.00 467	17.58 291	1.20 332	1.57 481	2.57 143	3.75 588	2.73 173	2.10 206	6.11 591	4.27 560	2.88 430	5.64 564	5.46 386	4.60 507	0.53 481	0.46 385	0.45 455	0.48 486	1.15 554	1.22 412

MSMDNet	2.16 179	0.71 177	15.36 231	0.86 120	0.75 215	3.41 250	0.69 193	3.70 306	2.25 234	1.73 241	1.64 264	3.21 460	2.95 500	2.09 251	1.24 224	0.32 216	0.37 312	0.45 455	0.27 246	0.63 468	0.50 218

LL-Strereo	4.26 520	13.69 584	20.37 462	1.24 350	2.18 551	2.90 174	1.08 414	4.35 511	2.22 228	3.20 539	2.26 446	3.29 466	3.13 513	11.30 552	1.91 392	0.33 243	3.89 570	0.46 462	0.34 383	0.54 432	6.47 543

GwcNet	3.26 444	3.93 514	20.24 442	1.38 420	2.04 543	3.24 221	1.53 490	3.72 311	3.66 489	2.17 358	2.25 444	3.55 497	1.69 393	9.38 475	3.03 477	0.48 439	0.49 406	0.46 462	0.39 436	0.66 484	0.86 372

w-ln-seven	3.68 484	8.30 546	15.93 244	1.36 410	1.34 428	4.09 421	1.60 499	4.13 418	3.03 376	3.06 527	2.31 459	3.41 478	2.24 462	9.78 484	9.71 547	0.46 421	0.37 312	0.47 464	0.40 445	0.78 513	0.84 365

PCWNet_CMD	2.16 179	0.71 177	15.44 233	0.84 106	0.76 220	3.38 243	0.68 183	3.69 303	2.24 231	1.72 238	1.63 259	3.20 459	3.00 508	2.09 251	1.23 219	0.32 216	0.37 312	0.47 464	0.27 246	0.65 480	0.51 224

WZ-Net	4.39 527	12.37 571	17.44 286	1.47 457	1.42 451	3.76 333	2.27 544	4.17 433	3.11 392	2.89 511	2.24 442	4.05 521	5.69 566	10.89 529	12.07 564	0.66 514	0.41 349	0.47 464	0.49 490	0.78 513	1.12 405

STTStereo	2.62 308	1.28 388	19.16 334	1.52 472	1.55 473	3.84 350	0.89 330	3.75 316	2.59 297	2.23 383	1.59 248	2.48 390	1.58 352	5.11 377	1.72 352	0.38 342	0.41 349	0.47 464	0.54 509	0.53 428	0.75 346

BEATNet_4x	2.65 317	4.43 522	18.10 302	1.41 432	0.59 134	3.44 256	1.02 399	4.08 400	2.97 356	2.28 397	1.75 296	2.18 351	1.61 363	2.80 322	3.54 491	0.39 350	0.25 172	0.47 464	0.31 348	0.61 457	0.86 372

MDST_ROB	6.31 573	1.18 367	22.96 606	2.56 570	2.69 563	21.07 618	2.01 532	4.79 569	2.87 344	9.49 606	4.45 562	4.10 526	4.48 552	22.33 620	17.61 603	0.79 539	0.44 372	0.47 464	0.44 471	0.47 406	0.95 386

rvit_stereo_0075_2	2.14 175	0.76 223	21.42 574	0.91 153	1.26 407	2.49 133	0.68 183	2.30 113	2.10 206	1.42 195	1.86 349	1.45 243	0.85 154	1.49 145	1.03 174	0.47 430	0.40 342	0.48 470	0.38 427	0.47 406	0.53 244

ffm	4.27 521	0.98 317	21.04 539	1.24 350	1.03 325	3.64 306	0.87 323	4.23 456	4.73 555	2.31 409	2.40 470	3.49 484	1.64 380	2.29 281	0.78 82	0.30 170	19.28 633	0.48 470	0.40 445	0.31 169	14.02 582

ff1	5.58 560	0.98 317	21.04 539	1.24 350	1.03 325	3.64 306	0.87 323	4.23 456	4.73 555	2.31 409	2.40 470	3.49 484	1.64 380	12.40 583	16.90 591	0.30 170	19.28 633	0.48 470	0.40 445	0.31 169	14.02 582

mmx	4.56 535	0.98 317	21.04 539	1.24 350	1.03 325	3.64 306	0.87 323	4.53 546	5.34 573	2.31 409	2.40 470	3.49 484	1.64 380	12.40 583	16.90 591	0.34 265	5.98 579	0.48 470	0.40 445	0.46 393	5.71 535

xxx	4.56 535	0.98 317	21.04 539	1.24 350	1.03 325	3.64 306	0.87 323	4.53 546	5.34 573	2.31 409	2.40 470	3.49 484	1.64 380	12.40 583	16.90 591	0.34 265	5.98 579	0.48 470	0.40 445	0.46 393	5.71 535

Wz-Net-TNSev	4.22 516	13.55 580	15.87 243	1.57 482	1.19 387	3.61 300	2.48 550	4.38 521	3.45 471	2.29 403	1.91 368	4.20 533	2.86 496	12.11 580	10.56 550	0.61 501	0.59 443	0.48 470	0.54 509	0.93 534	1.24 414

SACVNet	3.06 403	1.61 431	19.29 345	1.46 453	1.18 379	4.05 411	1.48 487	4.03 379	2.58 296	2.75 496	1.89 359	2.55 395	1.38 296	11.33 553	2.28 434	0.51 468	0.41 349	0.48 470	0.43 467	0.57 445	0.93 383

RAFT + AFF	3.98 506	14.10 593	20.78 521	1.16 313	1.96 538	4.14 436	2.00 530	4.56 550	3.52 480	2.23 383	2.51 488	2.27 358	4.92 556	8.94 465	2.82 467	0.33 243	0.60 445	0.48 470	0.39 436	0.81 520	1.03 398

psmorigin	6.62 579	1.45 411	87.38 645	1.55 479	0.97 303	2.86 167	1.42 478	3.30 248	2.12 213	3.74 559	2.45 480	5.15 567	2.59 487	10.55 516	2.91 474	0.55 487	0.68 461	0.48 470	0.53 506	0.73 502	1.02 396

EDNetEfficient	5.62 562	2.26 481	17.51 287	1.67 502	3.59 579	3.99 396	7.25 601	3.14 227	5.63 583	11.52 618	4.82 566	3.94 515	12.48 601	8.39 456	20.56 618	0.46 421	0.46 385	0.48 470	1.06 564	1.65 574	1.62 444

FAT-Stereo	3.38 457	0.88 267	19.96 403	1.28 374	1.20 390	3.44 256	1.97 526	4.26 474	3.15 399	3.14 535	3.92 556	3.50 489	3.28 522	11.68 570	2.04 413	0.65 513	0.68 461	0.48 470	0.54 509	0.63 468	0.91 378

XPNet_ROB	2.99 392	1.58 427	17.06 277	1.38 420	0.99 309	3.91 372	1.62 502	4.20 444	2.42 269	2.87 510	2.03 393	2.31 363	1.72 401	10.76 523	3.60 492	0.55 487	0.49 406	0.48 470	0.40 445	0.53 428	0.85 368

CBMV	4.12 511	1.27 385	21.14 554	1.52 472	0.85 254	3.80 343	3.89 592	4.58 554	3.02 370	3.56 555	2.37 466	4.44 544	13.88 607	11.23 551	3.78 495	0.56 491	0.43 362	0.48 470	0.39 436	0.55 435	0.74 343
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S-Stereo	3.51 471	0.96 309	22.00 592	1.38 420	1.50 463	3.55 286	2.49 551	4.27 477	3.00 361	2.38 439	3.94 557	3.73 504	1.84 424	11.89 577	2.59 459	0.64 511	0.71 470	0.49 483	0.81 547	0.68 492	1.31 419

SGM-Forest	4.96 552	0.86 259	21.02 537	1.22 343	0.83 245	4.05 411	3.26 573	4.40 524	3.49 478	4.40 574	3.69 552	4.66 557	13.91 608	11.94 578	17.16 599	0.66 514	0.46 385	0.49 483	0.39 436	0.49 418	1.77 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-ft	20.00 622	11.54 566	120.82 647	1.18 325	1.30 414	2.36 121	1.99 527	2.96 211	13.96 607	129.83 650	8.40 587	5.88 580	52.82 642	9.93 493	31.13 633	0.61 501	0.62 450	0.50 485	0.49 490	1.10 550	2.63 485

RYNet	3.15 419	1.48 415	16.27 258	1.24 350	1.39 442	3.67 314	1.44 483	4.09 404	3.20 403	2.26 392	1.70 280	3.83 510	2.15 455	13.64 607	3.23 485	0.45 409	0.45 379	0.50 485	0.35 398	0.81 520	0.83 361

CSAN	5.95 566	13.70 585	21.94 587	1.35 405	0.93 292	3.65 310	3.46 578	4.73 566	4.26 525	3.98 564	7.70 579	3.54 496	6.94 579	22.83 621	16.00 586	0.53 481	0.47 396	0.50 485	0.55 514	0.65 480	1.22 412

SANet	6.43 575	13.71 586	22.08 593	1.43 448	1.00 315	6.86 592	3.78 590	4.71 563	11.10 600	4.71 579	8.72 589	7.47 589	7.91 590	12.46 590	18.12 607	0.51 468	0.47 396	0.50 485	0.45 478	0.94 535	1.60 443

PSMNet_ROB	3.38 457	5.24 528	20.61 504	1.24 350	1.22 397	3.76 333	1.64 506	3.59 285	2.80 326	2.07 325	1.72 286	2.75 418	1.79 413	11.42 557	4.58 506	0.42 375	0.38 326	0.50 485	0.62 529	0.62 462	0.69 324

RTS	4.29 522	9.35 552	18.25 307	2.79 577	2.29 556	4.98 573	3.41 576	4.72 564	4.27 526	4.35 572	3.10 532	4.93 560	3.14 514	7.71 445	6.99 528	0.71 523	0.68 461	0.51 490	0.50 498	1.07 545	1.98 462

RTSA	4.29 522	9.35 552	18.25 307	2.79 577	2.29 556	4.98 573	3.41 576	4.72 564	4.27 526	4.35 572	3.10 532	4.93 560	3.14 514	7.71 445	6.99 528	0.71 523	0.68 461	0.51 490	0.50 498	1.07 545	1.98 462

ETE_ROB	2.93 378	2.12 475	17.80 297	1.13 299	0.94 298	3.71 325	1.53 490	4.29 480	2.98 358	3.32 545	2.13 418	2.34 368	1.51 336	8.68 460	2.82 467	0.44 399	0.40 342	0.51 490	0.49 490	0.56 441	0.80 357

MultiAttention	9.51 596	0.66 143	18.16 304	2.27 553	22.44 625	36.03 632	8.40 606	5.18 574	2.72 312	2.59 472	5.12 569	5.53 576	1.60 357	52.66 644	8.87 542	0.51 468	0.24 153	0.52 493	0.94 555	6.88 616	8.91 562

YMNet	2.55 284	1.78 448	14.80 222	1.41 432	1.67 508	3.95 385	0.96 383	3.86 337	3.02 370	2.68 487	2.57 496	3.35 473	1.53 344	3.40 341	2.57 456	0.49 446	0.54 423	0.52 493	0.49 490	0.76 511	0.69 324

YMNet_1	2.55 284	1.78 448	14.80 222	1.41 432	1.67 508	3.95 385	0.96 383	3.86 337	3.02 370	2.68 487	2.57 496	3.35 473	1.53 344	3.40 341	2.57 456	0.49 446	0.54 423	0.52 493	0.49 490	0.76 511	0.69 324

SHD	3.22 434	4.21 520	14.19 208	2.37 558	2.12 550	2.77 155	1.19 438	4.24 462	3.25 418	4.64 578	2.73 512	3.62 501	2.76 493	6.30 410	4.75 510	0.66 514	1.25 510	0.52 493	0.59 520	0.69 494	1.64 445

GANet	3.64 476	1.76 445	19.65 364	1.92 535	1.04 331	3.91 372	2.51 552	3.86 337	2.81 331	3.13 532	3.03 527	3.19 457	2.19 460	12.43 588	8.23 540	0.60 500	0.43 362	0.52 493	0.43 467	0.63 468	0.63 304

UCFNet_RVC	2.53 275	1.29 390	20.56 493	1.42 441	1.40 447	4.01 400	1.04 407	2.79 180	1.67 138	2.27 395	1.88 357	2.94 436	1.50 334	3.48 344	1.68 339	0.37 326	0.29 239	0.52 493	0.41 456	0.55 435	0.51 224

WCMA_ROB	5.78 564	2.42 487	21.71 581	1.67 502	1.55 473	4.07 416	3.53 582	4.14 423	4.73 555	6.59 594	10.89 599	12.82 605	9.59 597	10.17 503	12.65 569	1.05 554	0.61 447	0.52 493	0.52 504	0.71 500	5.64 534

Wz-Net-SNSev	3.47 468	10.51 562	16.90 272	1.65 500	1.20 390	3.29 232	2.03 533	4.16 429	3.03 376	2.35 427	2.39 469	3.48 483	2.12 450	7.95 449	4.28 500	0.51 468	0.40 342	0.53 500	0.49 490	0.74 506	1.46 433

CFNet_pseudo	2.03 162	0.74 200	12.75 189	0.87 127	0.74 207	3.91 372	0.65 166	4.04 383	1.93 184	1.93 271	1.79 311	3.25 464	1.61 363	2.51 296	1.25 231	0.32 216	0.37 312	0.53 500	0.28 273	0.64 473	0.50 218

FINET	10.59 599	14.44 602	25.84 612	2.30 555	3.90 585	21.74 619	25.19 622	8.85 602	16.99 616	2.68 487	15.19 613	11.45 600	13.83 606	6.71 422	15.11 581	0.80 540	8.59 595	0.53 500	0.44 471	0.62 462	16.67 601

Syn2CoEx	3.42 461	7.66 543	20.57 497	1.42 441	1.18 379	2.49 133	1.64 506	4.07 391	2.68 307	2.51 462	2.27 449	2.89 431	3.15 516	9.56 479	2.58 458	0.52 479	0.45 379	0.53 500	0.42 462	0.79 518	1.00 392

SuperB	5.03 553	8.93 549	20.96 535	1.51 467	1.11 353	3.88 364	3.00 567	4.24 462	3.13 396	2.53 464	2.10 413	2.74 416	3.37 529	8.76 461	19.44 616	0.45 409	0.34 285	0.53 500	0.40 445	11.97 625	1.15 409

AnyNet_C32	4.49 532	9.53 554	13.85 200	1.67 502	1.56 478	5.40 581	4.06 594	4.03 379	3.69 492	4.21 571	3.09 531	3.09 450	3.38 530	8.24 452	18.76 613	0.56 491	0.64 453	0.53 500	0.81 547	1.36 566	1.42 428

CVANet_RVC	3.32 450	1.63 434	21.06 543	1.66 501	1.29 411	3.99 396	1.55 494	3.98 365	3.00 361	3.51 552	2.06 405	2.58 401	1.72 401	12.46 590	1.70 345	0.62 507	0.34 285	0.53 500	0.47 482	0.64 473	1.66 447

CBMV_ROB	4.57 537	0.90 278	21.30 568	1.46 453	0.89 273	4.43 500	1.69 511	4.51 544	3.14 397	5.97 589	4.23 559	4.16 529	7.83 587	11.06 538	16.47 587	0.61 501	0.55 429	0.53 500	0.51 503	0.56 441	0.59 287

ccs_rob	2.03 162	0.74 200	12.67 188	0.87 127	0.75 215	3.91 372	0.66 169	4.04 383	1.93 184	1.92 270	1.79 311	3.24 462	1.63 377	2.52 300	1.25 231	0.32 216	0.37 312	0.54 508	0.28 273	0.66 484	0.51 224

LL-Strereo2	2.36 237	1.81 453	19.35 347	1.04 251	1.03 325	3.73 328	1.35 467	2.70 170	2.04 200	1.76 247	1.44 200	1.82 301	0.73 102	1.48 143	1.53 292	0.33 243	0.30 249	0.55 509	0.35 398	0.30 155	3.51 513

SGM-ForestM	15.60 616	14.94 610	28.17 618	7.84 615	10.49 604	23.43 623	24.58 621	20.87 625	16.87 614	15.92 624	15.89 616	27.08 628	22.45 626	24.86 626	28.42 632	3.85 601	8.90 599	0.55 509	1.15 569	0.64 473	15.05 588

LALA_ROB	2.88 371	2.13 477	19.08 330	1.10 279	0.99 309	3.91 372	1.81 518	4.50 543	3.04 381	3.32 545	1.87 355	2.75 418	1.66 387	4.06 363	4.02 497	0.47 430	0.44 372	0.55 509	0.53 506	0.61 457	0.73 338

ISRNet	1.98 148	0.94 300	10.75 174	1.30 385	1.35 433	2.84 164	0.69 193	3.80 327	2.07 203	2.14 343	2.11 414	2.89 431	1.41 308	2.52 300	1.74 359	0.49 446	0.50 412	0.56 512	0.47 482	0.51 424	0.59 287

CFNet_ucs	2.32 226	0.75 214	17.05 275	0.90 147	0.81 240	3.86 358	0.68 183	4.31 494	2.68 307	2.13 341	2.04 395	3.30 467	1.24 273	2.63 309	1.23 219	0.37 326	0.46 385	0.56 512	0.30 329	0.67 486	0.53 244

TDLM	3.20 429	1.58 427	18.80 319	1.70 511	1.10 350	4.29 477	2.17 540	3.81 330	3.27 422	2.89 511	1.98 384	2.06 346	1.70 396	12.44 589	2.15 423	0.58 495	0.31 257	0.56 512	0.40 445	0.58 449	1.59 441

NVstereo2D	2.79 359	1.13 356	13.75 199	1.37 416	1.47 460	3.57 290	1.38 472	4.17 433	3.77 496	2.04 314	1.72 286	3.05 444	1.75 404	10.84 525	1.72 352	0.62 507	0.48 403	0.56 512	0.54 509	0.79 518	1.02 396

FSD					0.76 220	0.77 6	0.67 172	1.63 37	2.26 237	0.76 61	0.63 27	1.69 265	0.72 100	1.05 34	0.78 82	0.59 499	7.66 587	0.57 516	0.54 509	0.57 445

NCCL2	2.96 386	4.07 519	15.75 240	1.24 350	1.03 325	3.48 269	2.55 553	3.79 322	2.39 263	2.78 500	1.80 316	2.41 377	1.67 389	10.27 509	2.48 451	0.46 421	0.41 349	0.57 516	0.55 514	0.61 457	0.86 372

NOSS_ROB	3.12 412	0.89 272	19.03 329	2.01 543	1.07 340	3.90 368	0.97 388	4.32 502	3.08 388	2.94 517	2.19 434	3.85 512	1.18 264	11.75 573	1.69 342	0.69 519	0.54 423	0.57 516	0.52 504	0.57 445	0.72 333

PSM-AAD	3.41 459	0.58 84	20.55 489	0.95 192	0.56 117	4.46 504	7.40 603	3.11 224	1.58 108	2.30 406	2.56 493	1.26 217	16.19 614	2.47 293	1.00 166	0.32 216	0.22 88	0.58 519	0.41 456	0.37 284	1.32 420

FC-DCNN v2	7.41 589	0.98 317	22.19 596	1.75 519	1.64 498	8.98 601	2.37 547	7.60 595	9.44 599	11.09 617	11.95 605	20.04 618	16.35 615	12.99 596	17.14 598	0.72 528	0.57 433	0.59 520	0.57 517	0.64 473	0.68 321

SDNR	4.37 525	2.22 480	20.63 507	1.60 488	0.99 309	5.15 577	0.67 172	4.36 514	5.55 581	4.89 580	7.17 575	5.50 575	1.58 352	17.48 616	4.33 502	0.80 540	0.72 471	0.59 520	0.45 478	1.18 557	1.43 429

Nwc_Net	3.03 398	1.90 462	19.16 334	1.38 420	1.69 510	3.53 282	1.19 438	4.03 379	2.19 222	2.79 502	2.84 519	3.80 509	2.46 479	6.93 429	2.87 471	0.96 551	0.41 349	0.59 520	0.68 535	0.60 455	0.65 313

FC-DCNN	7.08 586	1.01 330	21.89 584	1.74 517	1.64 498	8.18 598	2.31 545	6.50 592	9.16 598	10.85 616	11.33 601	19.85 617	13.33 604	12.94 595	17.10 595	0.72 528	0.57 433	0.59 520	0.57 517	0.64 473	0.69 324

SAMSARA	4.67 541	6.50 533	16.40 262	4.62 608	3.13 573	6.62 590	3.49 579	5.24 575	3.04 381	7.78 599	3.07 529	5.32 568	4.05 544	9.98 496	6.42 522	0.69 519	2.39 543	0.60 524	0.74 541	0.99 537	2.26 475

XQC	3.41 459	6.58 534	15.18 228	1.97 538	1.62 491	3.40 247	1.76 514	4.53 546	3.67 491	3.40 547	2.45 480	3.73 504	2.91 498	6.78 423	5.36 514	0.73 531	0.90 486	0.60 524	0.61 526	1.02 538	0.99 390

DANet	2.82 362	1.17 364	10.20 170	1.87 529	1.72 514	3.25 224	1.15 434	4.36 514	3.02 370	3.42 548	2.18 431	4.09 524	1.79 413	9.78 484	4.32 501	0.55 487	0.57 433	0.60 524	0.44 471	0.65 480	1.25 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TCMNet	3.13 414	1.71 441	19.53 358	1.49 459	2.11 548	3.84 350	1.07 413	4.12 414	3.03 376	2.64 483	2.29 454	2.43 383	1.74 403	10.10 502	2.47 449	0.56 491	0.45 379	0.61 527	0.50 498	0.87 528	1.04 400

GASNet	3.86 497	15.35 616	21.16 557	1.63 495	1.25 406	2.35 119	1.11 424	4.11 409	2.86 342	1.99 291	2.11 414	2.99 439	2.16 457	10.62 518	3.75 494	0.71 523	0.37 312	0.61 527	0.46 480	0.91 531	0.70 328

FCDSN-DC	6.71 584	1.18 367	21.61 580	1.29 380	1.10 350	4.38 488	2.59 557	4.58 554	5.52 579	9.58 607	11.19 600	19.17 615	17.69 618	13.03 597	17.11 596	0.73 531	0.57 433	0.61 527	0.60 523	0.71 500	0.92 380
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet-ft	2.87 369	1.80 450	20.20 433	1.10 279	1.54 469	4.09 421	0.89 330	2.97 212	1.88 176	1.93 271	1.70 280	3.50 489	1.60 357	9.35 473	2.17 425	0.35 283	0.32 263	0.61 527	0.38 427	0.55 435	0.45 169

CFNet_RVC	2.87 369	1.80 450	20.20 433	1.10 279	1.54 469	4.09 421	0.89 330	2.97 212	1.88 176	1.93 271	1.70 280	3.50 489	1.60 357	9.35 473	2.17 425	0.35 283	0.32 263	0.61 527	0.38 427	0.55 435	0.45 169

PWC_ROB	3.32 450	4.61 523	14.41 213	1.46 453	1.90 535	3.21 212	1.15 434	4.39 523	3.46 474	3.13 532	3.40 546	2.79 424	2.34 470	9.17 468	6.94 527	0.61 501	0.34 285	0.61 527	0.37 418	0.73 502	1.40 425

MeshStereo	5.67 563	1.80 450	21.28 566	1.40 428	1.14 361	4.38 488	3.83 591	5.51 585	4.85 564	10.12 612	11.72 604	11.44 599	5.87 567	13.86 609	12.31 565	0.68 518	0.61 447	0.61 527	0.60 523	0.73 502	0.68 321
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
EDNetEfficientorigin	12.42 605	3.26 505	179.44 649	1.21 339	1.00 315	2.89 173	1.82 519	3.05 217	5.37 575	8.87 603	4.78 565	4.17 530	4.80 555	9.91 491	11.32 556	0.41 364	0.41 349	0.62 534	0.88 551	1.33 565	2.81 491

ADCRef	3.66 480	5.95 530	15.50 235	1.20 332	1.41 448	3.93 380	1.61 500	3.92 350	2.77 321	3.13 532	2.20 436	2.40 373	2.78 494	6.23 409	16.59 588	0.50 460	0.35 295	0.63 535	0.62 529	0.58 449	0.92 380

ADCP+	4.42 529	12.67 575	18.95 325	1.12 294	1.55 473	4.30 479	3.60 585	4.01 371	3.80 497	2.30 406	1.71 284	3.93 514	4.29 548	3.49 345	18.77 614	0.40 361	0.41 349	0.63 535	0.53 506	0.67 486	1.35 422

NCC-stereo	3.49 469	2.07 472	20.23 440	1.31 389	1.76 518	4.04 407	1.42 478	4.01 371	2.34 257	3.06 527	2.59 498	3.51 492	3.02 509	10.02 499	5.44 515	1.38 568	0.66 459	0.64 537	0.88 551	0.67 486	0.84 365

Abc-Net	3.49 469	2.07 472	20.23 440	1.31 389	1.76 518	4.04 407	1.42 478	4.01 371	2.34 257	3.06 527	2.59 498	3.51 492	3.02 509	10.02 499	5.44 515	1.38 568	0.66 459	0.64 537	0.88 551	0.67 486	0.84 365
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
APVNet	3.24 439	1.59 429	21.72 582	1.36 410	1.52 467	3.93 380	1.12 426	3.58 283	2.80 326	2.32 420	2.02 391	3.05 444	1.96 435	11.77 574	2.61 461	0.44 399	0.46 385	0.65 539	0.47 482	0.73 502	0.73 338

AnyNet_C01	4.68 542	10.90 564	16.41 263	2.03 545	1.62 491	6.25 586	6.40 600	4.19 442	5.13 571	4.03 565	3.77 553	4.14 528	3.26 521	7.23 432	11.19 553	0.64 511	0.80 477	0.65 539	0.72 540	2.18 577	2.08 467

HBP-ISP	3.78 491	9.10 551	20.83 525	1.72 513	1.14 361	4.54 523	2.82 562	4.61 558	3.03 376	4.13 568	1.98 384	1.88 311	3.31 523	11.06 538	1.52 291	0.74 534	0.57 433	0.67 541	0.62 529	0.65 480	0.64 309

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 526	13.66 582	13.95 205	1.39 427	1.58 486	5.18 578	3.31 574	4.53 546	3.22 413	2.60 474	2.62 501	4.99 562	2.11 448	13.99 611	4.21 499	1.53 575	2.56 549	0.67 541	1.82 592	0.83 525	2.92 496

MSMD_ROB	5.99 567	1.29 390	19.23 342	1.40 428	0.84 253	10.25 603	2.05 535	4.20 444	6.02 589	10.42 614	8.00 580	22.21 620	9.45 596	11.67 567	8.73 541	0.76 538	0.59 443	0.67 541	0.68 535	0.67 486	0.72 333

stereogan	3.26 444	1.26 381	18.01 300	1.38 420	1.66 505	3.76 333	1.64 506	4.06 388	3.86 501	3.23 540	2.70 510	5.02 563	2.85 495	9.88 489	1.85 379	0.71 523	0.51 415	0.69 544	0.48 486	0.86 526	0.85 368

G-Net	4.16 513	1.39 403	20.31 456	2.30 555	2.91 567	4.68 557	2.86 564	3.35 255	2.44 279	4.43 575	9.43 593	6.89 586	3.83 540	8.91 463	4.83 511	0.80 540	0.80 477	0.70 545	0.50 498	0.95 536	0.97 387

ADCS	4.77 548	12.63 573	17.40 284	1.72 513	1.34 428	3.90 368	3.60 585	4.30 482	3.54 481	5.11 583	2.81 518	4.44 544	3.05 512	6.15 405	19.32 615	0.74 534	0.68 461	0.70 545	0.70 538	1.25 562	1.98 462

ccnet	3.03 398	1.48 415	12.88 190	1.54 475	1.26 407	3.71 325	2.32 546	4.11 409	3.05 384	2.92 514	3.21 538	2.86 429	2.40 473	9.87 488	4.19 498	0.80 540	0.76 473	0.71 547	0.70 538	0.78 513	1.07 402

RP	3.26 444	1.73 444	17.70 296	1.56 481	1.93 537	3.43 255	1.94 523	4.18 439	2.72 312	2.77 498	3.05 528	3.96 517	2.69 489	10.17 503	2.86 469	1.04 553	0.50 412	0.71 547	0.59 520	0.75 507	0.83 361

ADCPNet	4.25 518	4.04 517	21.95 588	1.33 401	1.31 420	6.34 588	2.63 558	4.07 391	3.23 416	2.81 506	2.21 440	4.27 535	6.08 569	6.01 397	11.73 563	0.67 517	1.17 507	0.71 547	1.71 586	0.87 528	1.82 457

AF-Net	3.15 419	2.65 495	18.81 320	1.37 416	1.76 518	3.30 236	1.57 497	4.20 444	3.05 384	2.76 497	2.94 524	4.50 547	3.21 520	5.88 395	3.07 479	0.88 547	0.39 338	0.72 550	0.50 498	0.75 507	0.66 318

LSM	13.03 611	7.72 545	21.01 536	55.44 640	85.65 639	3.65 310	6.27 599	3.91 349	5.06 569	5.63 585	13.91 610	3.53 495	3.46 534	9.93 493	4.36 503	0.72 528	0.95 490	0.72 550	0.85 550	1.09 548	26.67 625

PDISCO_ROB	3.32 450	5.22 527	18.16 304	2.03 545	2.19 553	4.52 519	1.63 503	4.74 567	3.32 444	2.22 381	2.18 431	3.71 503	2.41 475	5.36 382	2.43 445	1.35 566	0.79 476	0.72 550	0.62 529	1.31 564	1.53 438

FACV-RUCA	1.35 113	0.70 170	2.58 93	1.07 269	1.49 461	2.70 151	1.13 428	3.21 235	2.64 302	1.42 195	1.99 387	1.06 189	1.15 257	1.44 132	1.16 201	0.41 364	0.42 360	0.73 553	0.41 456	0.63 468	0.67 319

PVD	3.91 500	4.36 521	13.89 204	2.81 579	4.79 595	3.80 343	1.94 523	3.89 343	4.11 512	5.75 587	3.56 549	3.59 498	3.34 526	6.44 414	6.44 523	0.73 531	2.84 554	0.74 554	0.84 549	0.82 522	3.45 512

DeepPrunerF	4.00 507	5.64 529	16.81 268	1.36 410	1.75 516	3.69 319	1.54 492	4.24 462	13.98 608	2.21 379	1.77 304	2.73 413	2.29 466	10.90 530	6.64 525	0.71 523	0.61 447	0.77 555	0.79 545	0.87 528	0.79 356

RGC	3.35 455	1.84 459	18.13 303	1.52 472	1.79 523	3.33 240	1.37 471	4.18 439	2.39 263	2.96 521	3.23 540	3.98 518	2.71 490	11.53 560	3.42 489	0.90 548	0.48 403	0.79 556	0.79 545	0.75 507	0.89 375

edge stereo	3.45 464	1.08 342	22.14 594	1.31 389	1.36 435	2.68 150	1.54 492	4.13 418	3.27 422	2.94 517	3.27 542	4.34 541	2.48 480	11.60 566	2.79 464	0.62 507	0.64 453	0.79 556	0.56 516	0.70 495	0.82 359

GANetREF_RVC	3.45 464	5.10 526	19.89 394	1.58 484	0.80 235	4.13 431	1.82 519	4.24 462	3.33 446	1.91 267	1.76 297	2.46 387	1.83 421	13.17 599	1.87 384	0.83 545	0.57 433	0.79 556	0.77 543	1.21 559	0.91 378
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
PASM	3.22 434	2.89 498	15.38 232	2.00 541	1.57 481	2.77 155	1.96 525	3.62 290	2.75 317	2.95 520	2.26 446	3.10 451	2.24 462	11.87 576	2.46 447	0.97 552	1.06 500	0.87 559	1.02 561	1.20 558	1.41 427

ADCL	4.70 544	4.04 517	16.12 249	1.35 405	1.28 409	5.46 582	10.88 607	4.08 400	4.25 524	5.97 589	4.51 563	4.29 538	5.60 562	6.37 411	15.21 582	0.54 484	0.48 403	0.88 560	0.78 544	0.86 526	1.01 394

MFMNet_re	3.44 462	8.89 548	19.36 348	3.25 587	1.91 536	3.13 202	1.99 527	3.60 287	4.16 516	3.17 538	2.86 520	2.25 356	2.41 475	2.61 308	2.35 439	1.13 558	1.06 500	0.94 561	0.91 554	1.29 563	1.57 440

PS-NSSS	3.11 409	1.60 430	19.48 354	1.00 230	1.53 468	4.12 428	1.08 414	4.59 557	2.80 326	2.19 369	2.38 467	1.76 283	1.39 299	11.79 575	1.94 400	0.69 519	0.45 379	0.95 562	0.43 467	1.03 539	1.00 392

MFN_U_SF_RVC	4.08 510	13.72 587	15.13 227	2.00 541	1.43 452	3.73 328	1.68 510	4.11 409	3.39 458	2.93 515	2.38 467	4.39 543	3.63 535	8.63 459	6.14 519	1.14 559	1.07 503	1.01 563	1.35 579	1.63 572	2.09 469

Consistency-Raft	2.93 378	1.93 463	19.72 377	1.41 432	1.75 516	3.85 355	1.32 462	4.09 404	2.75 317	1.82 257	2.66 505	1.81 299	4.34 551	2.29 281	2.08 417	0.90 548	0.94 489	1.03 564	1.13 567	1.71 576	1.10 404

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 551	13.94 590	16.59 267	1.69 507	1.46 458	6.15 585	3.52 581	5.47 583	3.95 506	2.77 498	2.74 513	4.81 559	2.49 482	13.78 608	5.33 513	2.34 582	3.46 566	1.05 565	1.21 573	2.28 579	2.94 497

SPS-STEREO	5.18 554	10.36 560	21.09 549	1.74 517	1.72 514	3.24 221	2.26 543	3.92 350	4.12 513	5.06 582	3.66 551	5.43 572	3.33 525	9.56 479	12.34 566	1.17 561	1.17 507	1.07 566	1.03 563	1.17 556	10.25 571
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	2.02 160	1.28 388	5.16 134	1.73 515	1.63 494	1.86 80	1.06 411	3.50 272	2.42 269	2.19 369	2.11 414	1.88 311	3.89 541	1.92 230	1.56 302	1.11 557	1.14 505	1.08 567	1.11 566	1.05 541	2.68 487

ADCMid	4.55 534	10.78 563	17.67 295	1.32 396	1.43 452	4.62 540	2.24 542	4.22 449	4.97 568	3.93 563	3.01 526	3.84 511	3.66 536	4.22 369	18.57 612	0.69 519	0.62 450	1.09 568	1.20 571	1.48 568	1.49 435

MADNet+	4.46 531	11.36 565	14.35 212	2.23 551	2.50 562	4.18 451	2.86 564	5.46 582	4.43 535	2.74 495	2.69 509	4.55 550	3.43 532	8.97 466	9.42 544	1.47 573	2.06 533	1.09 568	1.02 561	1.54 570	2.96 498

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 490	1.65 436	20.61 504	2.55 569	1.63 494	4.29 477	1.67 509	3.99 367	2.56 290	1.76 247	1.93 377	3.03 443	1.41 308	13.24 601	2.02 409	4.47 608	1.63 521	1.12 570	0.48 486	2.42 581	2.85 492

JetBlue	6.69 583	12.01 569	14.30 210	1.98 540	4.64 594	11.97 606	12.29 610	5.39 580	4.32 533	3.81 561	4.51 563	9.50 597	6.53 575	10.22 505	14.50 578	1.32 565	1.47 515	1.18 571	1.36 580	7.48 619	5.05 529

BEATNet-Init1	51.93 641	71.67 643	99.39 646	10.91 622	13.10 608	84.39 646	59.36 637	73.78 645	67.97 644	88.09 647	88.15 648	91.73 647	97.51 647	85.13 648	72.56 648	2.59 583	5.18 576	1.20 572	1.49 583	10.61 624	13.83 579

SGM+DAISY	13.18 612	14.36 598	24.65 611	8.10 616	13.49 612	22.47 621	25.54 624	12.13 610	17.08 619	14.77 620	15.82 615	12.17 604	13.97 611	12.65 593	18.22 609	8.40 620	9.18 606	1.23 573	1.33 578	1.23 561	16.81 607

ELAS	6.58 578	2.54 491	20.08 421	2.66 571	2.48 560	15.49 613	7.29 602	5.50 584	5.72 584	10.05 611	8.94 591	6.91 587	10.83 599	8.33 453	14.27 576	1.92 577	2.19 535	1.23 573	1.31 575	1.62 571	2.17 472
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	2.60 300	1.83 456	20.55 489	1.51 467	1.39 442	3.07 192	1.36 470	3.56 280	2.43 273	1.41 192	2.07 408	1.42 237	1.09 231	2.07 248	1.60 314	1.20 562	0.69 468	1.26 575	0.96 556	1.65 574	0.97 387

UDGNet	2.34 232	1.71 441	20.28 447	1.42 441	0.62 154	4.39 492	0.67 172	1.82 59	2.28 243	1.40 189	1.21 138	0.99 181	1.00 195	2.23 274	1.23 219	1.14 559	0.35 295	1.30 576	0.98 560	1.11 551	0.62 301

DStereoO	6.49 576	2.37 486	11.24 180	4.72 609	13.38 611	4.43 500	23.61 619	4.35 511	6.24 591	2.56 467	3.88 554	3.12 454	7.75 585	4.13 366	11.53 558	4.21 604	7.25 586	1.33 577	1.83 593	3.22 586	8.59 559

GCST	2.86 367	3.95 516	20.52 485	1.93 536	1.56 478	1.74 78	0.50 87	3.69 303	2.10 206	1.79 253	1.64 264	1.60 254	1.29 281	5.27 381	1.90 389	2.10 579	0.77 474	1.45 578	0.97 559	1.15 554	1.38 424

WAO-7	6.00 568	14.29 596	20.46 473	1.97 538	1.51 465	5.31 580	3.06 571	5.00 571	5.92 588	4.55 577	8.87 590	6.52 584	6.47 574	13.38 604	13.85 573	1.35 566	1.24 509	1.48 579	1.36 580	1.63 572	1.79 456

DStereoSA	12.54 607	6.88 537	16.88 271	11.79 623	16.87 615	22.28 620	25.54 624	6.75 593	17.06 618	6.99 595	15.95 617	6.00 581	13.94 609	7.99 450	27.57 628	8.61 622	9.15 604	1.51 580	8.23 626	4.04 599	16.83 608

ELAS_RVC	6.36 574	2.53 490	20.21 437	2.67 572	2.48 560	4.90 572	11.89 609	4.84 570	6.31 594	9.03 604	8.54 588	8.09 594	12.73 603	9.32 472	13.25 571	1.92 577	2.18 534	1.51 580	1.31 575	1.40 567	2.15 470
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FBW_ROB	3.91 500	2.07 472	15.46 234	1.60 488	1.16 372	3.80 343	1.48 487	4.37 517	3.41 461	2.53 464	2.45 480	4.19 532	2.10 446	15.17 614	9.45 545	0.86 546	0.65 456	1.54 582	0.96 556	1.08 547	3.80 515

NVStereoNet_ROB	6.63 580	9.57 555	19.28 344	3.19 585	2.11 548	3.69 319	1.99 527	4.32 502	6.27 593	3.26 543	24.57 625	5.45 574	11.39 600	13.56 605	12.37 567	2.79 584	2.05 532	1.76 583	1.75 589	1.49 569	1.75 449
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SQANet	4.22 516	14.03 592	20.30 454	2.78 575	2.75 565	3.41 250	1.48 487	3.66 294	2.25 234	2.62 481	1.77 304	2.68 410	1.90 432	7.41 438	3.78 495	2.97 588	1.42 514	1.85 584	1.13 567	3.28 587	2.86 493

dad	2.65 317	3.40 508	19.45 353	1.05 255	0.65 166	4.21 463	0.84 304	2.10 89	2.77 321	2.32 420	1.72 286	1.72 273	1.27 275	3.86 356	2.04 413	1.06 555	0.40 342	2.04 585	0.49 490	0.78 513	0.83 361

AnonymousM	1.38 114	1.33 397	2.35 84	0.95 192	0.56 117	4.03 406	0.67 172	2.63 164	2.49 284	1.51 206	1.36 181	1.15 199	1.00 195	1.26 79	1.04 175	0.41 364	0.46 385	2.07 586	1.71 586	0.25 70	0.40 131

Ntro	4.83 549	14.73 605	20.47 475	3.24 586	2.97 568	4.12 428	1.88 521	4.00 369	2.57 293	1.79 253	2.15 421	3.34 472	2.16 457	10.01 498	7.34 530	3.53 596	1.77 525	2.13 587	1.32 577	3.89 597	3.23 501

otaku	5.59 561	14.82 608	20.70 515	3.13 584	2.70 564	3.91 372	2.56 555	3.90 345	2.48 283	2.25 386	9.38 592	4.06 522	2.32 469	9.59 481	14.37 577	3.52 595	1.66 522	2.15 588	1.19 570	3.73 595	3.35 509

PWCK	6.49 576	13.40 578	20.27 446	2.95 580	1.61 488	5.68 584	7.63 604	5.37 579	4.77 560	3.90 562	7.48 578	7.96 592	5.63 563	15.15 613	10.93 552	3.21 590	1.55 519	2.34 589	1.43 582	6.05 610	2.45 481

WAO-6	6.68 582	9.03 550	20.68 511	2.98 581	2.79 566	11.93 605	3.56 584	5.39 580	11.65 602	3.55 554	9.59 594	6.77 585	6.72 576	12.28 581	11.56 559	2.88 587	2.36 542	2.50 590	1.84 594	2.89 585	2.72 489

ACVNet-4b	6.98 585	14.78 606	22.17 595	3.56 591	3.11 572	4.14 436	2.23 541	4.08 400	3.84 498	1.67 227	3.96 558	5.86 579	2.87 497	10.30 511	17.16 599	26.09 637	2.24 538	2.53 591	1.79 590	3.91 598	3.28 505

LVE	7.57 590	15.80 618	21.28 566	3.69 595	3.19 576	4.54 523	2.78 559	10.13 604	11.63 601	3.24 541	11.52 603	18.10 612	4.55 553	11.67 567	10.30 549	4.62 615	2.95 557	2.56 592	1.91 596	3.63 591	3.26 504

DStereoFS	13.73 613	14.37 599	21.48 575	14.07 624	16.86 614	23.31 622	25.20 623	13.01 616	17.04 617	15.22 621	16.10 620	11.86 603	13.95 610	10.88 527	15.98 585	8.74 623	9.17 605	2.60 593	5.33 620	2.58 582	16.74 605

ACVNet_1	6.63 580	14.79 607	21.40 572	3.59 593	3.17 574	4.69 562	2.46 549	4.24 462	3.34 447	3.11 531	2.86 520	23.21 621	4.59 554	11.06 538	12.59 568	3.75 598	2.34 541	2.60 593	1.80 591	3.70 592	3.31 506

DDUNet	3.65 477	2.81 497	19.59 362	3.57 592	2.26 554	3.47 263	1.35 467	4.21 448	2.40 266	2.68 487	2.48 483	4.17 530	1.78 410	5.48 387	2.61 461	2.25 581	1.77 525	2.61 595	2.43 606	2.63 583	2.40 478

UDG	3.84 496	2.91 499	20.05 413	2.98 581	1.98 539	3.95 385	1.18 437	4.43 531	2.24 231	2.47 455	2.53 491	4.49 546	2.44 478	6.52 415	4.74 509	2.14 580	1.77 525	2.64 596	2.58 608	2.66 584	2.19 474

CC-Net-ROB	3.82 494	3.41 509	20.20 433	2.40 560	1.66 505	4.49 512	1.61 500	4.77 568	3.08 388	2.06 319	2.06 405	1.99 333	1.60 357	12.57 592	1.91 392	2.82 586	2.19 535	2.67 597	1.06 564	2.31 580	1.59 441

MonStereo1	8.19 593	2.63 494	9.96 169	4.90 610	3.64 580	18.09 617	2.55 553	5.89 590	5.83 586	5.29 584	13.95 611	7.40 588	45.20 640	13.30 602	6.87 526	4.47 608	1.10 504	2.69 598	1.59 584	4.07 601	4.31 523

ACVNet_2	6.09 569	15.28 615	21.36 571	3.30 588	3.17 574	4.50 514	3.00 567	4.70 562	3.96 507	3.52 553	5.34 570	7.79 591	2.95 500	12.40 583	13.76 572	3.28 591	2.23 537	2.70 599	1.70 585	3.52 590	3.24 502

RainbowNet	5.20 555	15.03 611	21.14 554	3.66 594	3.25 577	4.18 451	2.98 566	4.22 449	3.20 403	2.30 406	2.65 503	4.24 534	2.97 502	9.92 492	6.29 521	3.92 602	2.27 539	2.71 600	1.73 588	3.82 596	3.43 511

Dean	8.35 594	15.23 614	22.34 598	3.76 596	3.55 578	4.81 571	3.51 580	5.34 576	5.37 575	4.49 576	26.13 626	25.59 627	4.33 550	11.21 549	13.12 570	3.78 599	2.31 540	2.90 601	1.89 595	4.04 599	3.34 508

IMH-64-1	6.10 570	13.83 588	17.55 288	4.34 601	3.78 582	4.79 569	5.94 597	5.34 576	4.20 517	4.10 566	8.31 585	5.07 565	6.92 577	9.63 482	7.36 531	4.60 612	2.96 559	3.04 602	2.14 603	4.30 602	3.88 518

IMH-64	6.10 570	13.83 588	17.55 288	4.34 601	3.78 582	4.79 569	5.94 597	5.34 576	4.20 517	4.10 566	8.31 585	5.07 565	6.92 577	9.63 482	7.36 531	4.60 612	2.96 559	3.04 602	2.14 603	4.30 602	3.88 518

MANE	15.29 615	13.67 583	23.58 608	10.15 620	13.37 610	23.58 624	23.86 620	27.83 629	26.26 629	12.02 619	15.10 612	19.83 616	18.01 619	15.68 615	20.35 617	8.58 621	9.20 607	3.05 604	4.19 619	0.82 522	16.69 602

IMH	7.25 587	16.24 621	21.08 544	4.40 603	3.79 584	5.46 582	3.03 570	5.58 586	6.26 592	4.92 581	10.32 596	9.24 596	8.30 592	13.62 606	11.56 559	4.84 616	3.00 562	3.09 605	2.14 603	4.38 604	3.83 517

DispFullNet	4.71 545	3.93 514	23.92 609	4.00 597	3.01 569	3.38 243	1.31 460	4.23 456	3.26 420	6.31 593	2.92 522	4.03 520	7.80 586	3.93 360	5.15 512	2.80 585	1.61 520	3.11 606	2.70 611	3.32 588	3.38 510

TorneroNet-64	10.52 598	14.33 597	21.95 588	4.29 600	3.76 581	13.77 610	2.83 563	14.96 621	23.11 628	10.24 613	23.77 624	13.44 607	8.15 591	13.98 610	17.70 605	4.03 603	2.73 552	3.23 607	2.53 607	7.27 618	4.35 525

TorneroNet	26.32 627	14.70 604	22.40 600	4.24 599	4.08 589	54.72 636	3.19 572	15.11 622	76.73 646	57.99 641	82.55 647	86.65 646	45.79 641	13.34 603	18.51 610	4.52 610	2.86 555	3.45 608	2.63 610	8.75 622	4.28 522

ktn	22.24 625	14.37 599	20.30 454	4.54 606	4.02 588	6.52 589	4.50 595	6.78 594	78.80 647	84.67 646	100.54 649	58.48 642	8.39 593	13.13 598	17.09 594	4.61 614	3.24 564	3.49 609	2.62 609	4.70 607	3.96 520

notaker	10.92 601	14.17 594	20.38 463	4.56 607	3.98 587	6.29 587	3.53 582	7.68 596	5.10 570	9.04 605	46.37 637	13.84 610	28.85 627	14.18 612	14.16 575	4.57 611	3.19 563	3.52 610	2.70 611	8.16 620	4.13 521

WAO-8	12.61 608	16.02 619	21.99 590	3.55 589	3.10 570	15.07 611	2.80 560	12.81 614	19.10 625	7.93 601	13.05 607	11.75 601	8.46 594	83.86 646	15.10 579	3.51 593	1.94 529	3.54 611	1.96 597	3.72 593	2.89 494

Venus	12.61 608	16.02 619	21.99 590	3.55 589	3.10 570	15.07 611	2.80 560	12.81 614	19.10 625	7.93 601	13.05 607	11.75 601	8.46 594	83.86 646	15.10 579	3.51 593	1.94 529	3.54 611	1.96 597	3.72 593	2.89 494

JetRed	10.68 600	26.07 628	35.62 620	4.40 603	4.16 591	15.72 614	13.07 612	14.57 620	5.83 586	5.85 588	5.55 572	10.12 598	7.37 582	8.86 462	25.99 626	3.33 592	3.82 569	3.59 613	2.98 617	8.51 621	8.22 553

KSHMR	17.50 620	14.38 601	22.35 599	4.50 605	4.51 592	8.17 597	3.33 575	15.44 623	76.15 645	7.32 597	61.40 641	56.33 641	5.66 565	32.91 629	13.97 574	4.42 606	2.99 561	3.64 614	2.79 613	5.13 609	4.55 527

DualNet (step1)	3.32 450	1.19 373	20.68 511	1.11 284	0.87 267	4.22 465	1.20 441	4.40 524	4.92 565	2.20 376	1.85 343	1.90 313	2.00 437	6.87 426	1.75 362	1.41 570	1.36 512	4.19 615	2.07 600	0.70 495	1.43 429

test_sample9	4.68 542	1.19 373	20.68 511	1.11 284	0.87 267	4.22 465	1.20 441	4.40 524	4.92 565	2.20 376	1.85 343	1.90 313	2.00 437	11.08 542	11.57 561	1.41 570	14.65 617	4.19 615	2.07 600	0.70 495	1.43 429

test_sample8	5.57 559	1.19 373	20.68 511	1.11 284	0.87 267	4.22 465	1.20 441	4.43 531	3.76 494	5.63 585	1.97 383	12.99 606	6.34 570	11.08 542	11.57 561	1.41 570	14.65 617	4.19 615	2.07 600	0.70 495	1.43 429

UNDER WATER	11.28 603	13.60 581	22.90 605	5.11 611	4.53 593	7.75 596	3.75 588	12.50 612	21.62 627	7.80 600	10.68 597	23.75 623	35.20 628	11.54 562	17.40 601	4.46 607	2.95 557	4.23 618	2.90 615	6.57 613	6.27 541

UNDER WATER-64	10.08 597	14.27 595	22.85 604	5.26 612	4.88 596	11.00 604	4.57 596	11.41 605	17.25 620	7.68 598	9.72 595	15.96 611	21.47 625	11.12 545	16.63 589	4.38 605	2.88 556	4.41 619	2.95 616	7.12 617	5.81 537

DStereoRT	4.64 539	1.72 443	20.00 407	1.35 405	1.24 402	4.49 512	1.28 455	4.22 449	5.73 585	2.49 460	2.25 444	4.36 542	7.67 584	7.56 441	2.60 460	0.75 536	0.82 480	4.46 620	2.85 614	0.39 313	16.65 600

TCMNet-wrong-test	12.48 606	15.10 612	19.66 365	22.40 626	19.87 622	15.98 616	12.30 611	23.88 626	4.80 562	6.29 592	6.46 574	18.38 614	15.65 613	10.50 515	10.86 551	9.07 624	4.79 571	5.34 621	3.95 618	12.27 626	12.13 576

DGTPSM_ROB	16.67 618	21.79 626	40.19 624	10.00 619	19.05 620	12.43 608	33.20 628	13.71 617	18.09 623	9.71 608	22.85 622	13.77 608	19.64 620	21.23 618	24.07 620	5.09 618	8.95 600	5.62 622	11.49 627	6.73 614	15.75 598

DPSMNet_ROB	16.76 619	21.81 627	40.95 625	10.20 621	19.08 621	12.43 608	33.21 629	13.73 618	18.21 624	9.76 609	22.88 623	13.78 609	19.64 620	21.39 619	24.21 621	5.20 619	8.97 601	5.63 623	11.51 630	6.80 615	15.82 599

tt	7.29 588	0.58 84	7.34 151	4.04 598	2.30 558	12.04 607	20.18 618	15.60 624	7.41 595	3.46 550	3.36 544	5.36 569	6.39 573	4.27 370	7.46 535	9.80 626	11.53 615	7.04 624	7.45 624	6.31 612	3.81 516

USTest	15.98 617	15.57 617	22.51 602	18.47 625	16.98 616	26.39 625	36.05 631	27.65 628	12.77 605	10.72 615	10.87 598	18.34 613	15.08 612	18.60 617	23.36 619	4.90 617	5.38 577	7.40 625	7.45 624	9.88 623	11.26 574

MADNet++	8.64 595	6.17 532	13.88 203	6.61 613	5.25 597	10.15 602	14.20 613	5.89 590	8.25 596	7.14 596	8.18 582	6.41 583	9.84 598	11.71 572	16.73 590	9.65 625	5.03 575	8.63 626	5.68 621	4.83 608	8.57 558

Anonymous_2	4.03 508	0.99 326	11.19 179	1.20 332	1.71 512	3.68 317	0.93 370	3.76 317	1.63 130	2.07 325	1.43 198	4.76 558	2.34 470	1.86 226	1.78 365	0.82 544	2.42 545	8.69 627	16.64 631	4.38 604	8.29 554

HanzoNet	31.86 630	17.33 622	21.23 563	7.52 614	5.85 600	7.49 595	3.61 587	14.35 619	13.37 606	50.38 637	46.35 636	44.46 631	56.50 643	36.53 633	28.25 631	64.05 644	58.31 645	9.45 628	89.24 647	31.17 637	31.77 630

PML	64.55 643	56.00 641	20.79 522	8.10 616	32.82 628	147.60 649	247.57 652	12.71 613	45.39 640	111.32 649	288.85 652	101.42 648	100.62 648	31.63 628	15.84 584	13.96 629	4.84 572	10.95 629	6.18 623	28.99 629	5.33 533

DPSM_ROB	20.83 623	20.01 624	26.54 615	23.64 628	22.42 623	31.06 627	39.94 633	34.02 632	17.42 621	15.35 622	16.05 618	24.04 624	20.69 623	23.28 624	27.60 629	10.77 627	9.41 608	11.68 630	11.50 628	14.48 627	16.71 603

DPSM	20.83 623	20.01 624	26.54 615	23.64 628	22.42 623	31.06 627	39.94 633	34.02 632	17.42 621	15.35 622	16.05 618	24.04 624	20.69 623	23.28 624	27.60 629	10.77 627	9.41 608	11.68 630	11.50 628	14.48 627	16.71 603

DGSMNet	8.13 592	2.31 484	18.62 314	2.77 574	13.96 613	6.91 593	42.17 635	4.16 429	2.53 288	2.25 386	3.21 538	3.41 478	1.69 393	9.19 470	3.03 477	3.79 600	10.31 610	11.70 632	5.68 621	4.38 604	10.58 572

RAFT-FEzeroshot	41.89 634	40.15 635	52.92 632	47.78 637	45.48 636	62.42 639	80.67 646	68.35 642	34.76 631	30.69 628	32.35 633	48.23 637	41.82 635	46.61 638	55.50 641	21.61 632	18.89 626	23.46 633	23.21 635	29.18 634	33.72 633

RAFT-FE	41.89 634	40.15 635	52.92 632	47.78 637	45.48 636	62.42 639	80.67 646	68.35 642	34.76 631	30.69 628	32.35 633	48.23 637	41.82 635	46.61 638	55.50 641	21.61 632	18.89 626	23.46 633	23.21 635	29.18 634	33.72 633

Selective-RAFT-Error	41.88 633	40.10 632	53.23 635	47.74 636	45.20 635	62.42 639	80.58 643	68.27 640	34.95 634	30.85 631	32.30 631	48.08 634	42.07 638	46.54 636	54.92 638	21.60 631	19.12 631	23.46 633	23.15 634	29.14 631	33.95 636

CasAABBNet	41.89 634	40.14 634	53.33 637	47.71 634	45.10 634	62.42 639	80.65 644	68.29 641	34.85 633	30.67 627	32.34 632	48.22 636	41.76 634	46.61 638	55.60 643	21.59 630	18.89 626	23.46 633	23.21 635	29.17 633	33.75 635

FlowAnything	41.86 632	39.86 630	53.27 636	47.82 639	45.01 633	62.36 637	80.44 642	68.40 644	35.33 636	30.77 630	32.01 629	48.15 635	42.00 637	46.64 641	55.21 639	21.70 636	18.87 625	23.47 637	23.12 632	29.11 630	33.59 632

Hybrid-DGEV	41.83 631	40.11 633	53.12 634	47.72 635	44.97 632	62.36 637	80.65 644	68.25 639	34.71 630	30.51 626	31.94 628	48.29 639	41.41 632	46.69 642	55.61 644	21.63 634	18.85 624	23.48 638	23.21 635	29.16 632	33.99 637

LSM0	49.69 640	40.02 631	53.50 638	97.07 641	129.56 645	62.65 643	79.82 641	68.02 638	35.12 635	33.72 632	33.34 635	48.41 640	41.54 633	46.57 637	55.40 640	21.63 634	19.16 632	23.60 639	23.13 633	29.46 636	52.08 644

LRCNet_RVC	25.63 626	33.47 629	24.35 610	31.77 630	32.74 627	6.73 591	1.19 438	25.87 627	4.67 553	28.95 625	30.91 627	24.89 626	17.54 617	27.82 627	24.57 623	35.48 638	25.62 638	35.91 640	33.80 639	31.95 638	34.38 638

AVERAGE_ROB	44.46 638	45.87 638	46.48 627	40.54 633	38.62 630	32.95 630	30.49 626	46.80 636	43.31 639	49.57 635	48.93 639	44.57 632	39.87 629	45.01 635	43.89 635	48.70 642	50.65 643	50.80 641	49.79 640	45.54 640	46.89 642

HaxPig	43.31 637	43.63 637	45.01 626	33.88 631	35.67 629	32.79 629	30.52 627	45.50 635	42.95 638	48.75 634	48.14 638	43.24 630	40.44 630	44.58 634	43.63 634	47.17 641	49.30 642	51.65 642	50.37 641	43.72 639	45.27 641

MEDIAN_ROB	47.37 639	49.00 639	49.74 629	40.28 632	39.94 631	34.93 631	33.41 630	49.78 637	46.38 641	53.04 638	52.61 640	47.67 633	42.28 639	48.33 643	47.25 636	52.06 643	53.99 644	54.28 643	53.48 642	48.70 641	50.27 643

U	12.87 610	0.43 12	2.54 90	0.68 41	58.93 638	63.36 644	0.33 22	1.95 72	1.08 29	0.62 23	0.83 61	0.46 35	0.57 51	0.91 12	0.50 10	0.31 194	0.17 10	63.34 644	59.81 643	0.30 155	0.26 12

Anonymous_1	57.77 642	19.65 623	26.12 613	23.12 627	141.97 647	30.79 626	39.72 632	34.10 634	16.98 615	70.09 645	15.64 614	23.44 622	19.73 622	23.03 623	27.21 627	164.70 651	9.02 602	130.41 645	137.42 648	161.21 651	41.01 640

DPSimNet_ROB	143.68 649	156.64 649	170.66 648	162.59 644	135.40 646	195.13 650	174.01 650	141.76 651	167.78 652	174.58 651	138.78 650	186.01 651	183.75 651	82.32 645	97.85 649	151.24 650	102.48 648	131.25 646	82.78 644	115.21 645	123.37 647

RSGM-EC	109.57 644	104.25 647	68.53 640	115.30 642	109.29 641	116.06 647	139.00 648	126.85 649	55.85 642	55.24 639	70.93 642	116.40 649	111.43 649	176.32 649	174.60 650	117.23 645	71.46 646	140.49 647	83.40 645	123.40 646	115.37 645

acva	109.57 644	104.25 647	68.53 640	115.30 642	109.29 641	116.06 647	139.00 648	126.85 649	55.85 642	55.24 639	70.93 642	116.40 649	111.43 649	176.32 649	174.60 650	117.23 645	71.46 646	140.49 647	83.40 645	123.40 646	115.37 645

test_example2	213.42 650	219.67 650	222.97 650	213.78 647	220.82 651	199.03 651	200.49 651	189.27 652	143.61 651	211.05 652	218.08 651	210.69 652	205.21 652	221.14 652	216.49 652	236.74 652	242.08 652	213.66 649	216.96 649	235.55 652	231.06 651

xxxxx1	112.85 646	94.19 644	38.10 621	228.21 648	161.02 648	39.23 633	61.26 638	92.54 646	79.08 648	63.44 642	74.84 644	77.80 643	69.88 644	33.55 630	70.96 645	117.25 647	130.44 649	258.49 650	273.88 650	145.63 648	147.24 648

tt_ll	112.85 646	94.19 644	38.10 621	228.21 648	161.02 648	39.23 633	61.26 638	92.54 646	79.08 648	63.44 642	74.84 644	77.80 643	69.88 644	33.55 630	70.96 645	117.25 647	130.44 649	258.49 650	273.88 650	145.63 648	147.24 648

ff	112.85 646	94.19 644	38.10 621	228.21 648	161.02 648	39.23 633	61.26 638	92.54 646	79.08 648	63.44 642	74.84 644	77.80 643	69.88 644	33.55 630	70.96 645	117.25 647	130.44 649	258.49 650	273.88 650	145.63 648	147.24 648

ccccc		628.29 651		567.59 651	570.62 652	580.23 652		613.89 653		613.55 653		554.19 653		666.02 653		780.28 653	507.01 653	391.46 653	342.94 653	701.16 653

Low-res two-view benchmark