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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 177	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 38	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 140	0.50 61	0.83 52	0.33 1	0.20 50	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

mm2	0.45 2	0.42 45	0.88 4	0.61 21	0.36 42	0.66 12	0.25 10	0.95 13	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 85	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 202	0.27 8	0.58 7	0.27 19	1.58 69	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 147	0.50 61	0.82 49	0.35 3	0.18 25	0.17 88	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 21	0.38 82	0.42 3	0.36 53	0.68 2	0.77 39	0.50 15	0.83 104	0.61 111	0.33 8	0.61 3	0.62 152	0.19 36	0.14 11	0.24 115	0.22 231	0.20 33	0.19 19

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 65	0.65 61	0.34 32	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 29	0.92 137	0.65 134	0.53 71	0.54 1	0.50 94	0.28 260	0.24 381	0.25 156	0.21 192	0.23 89	0.22 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm1	0.47 6	0.42 45	0.88 4	0.61 21	0.36 42	0.66 12	0.25 10	1.32 35	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 85	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 202	0.28 10	0.58 7	0.32 33	1.61 74	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 154	0.48 50	0.84 59	0.36 5	0.18 25	0.17 88	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 133	0.24 1	0.66 12	0.28 21	1.31 34	0.44 4	0.53 29	0.27 3	0.81 205	0.46 42	0.73 23	0.41 28	0.22 89	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.19 10	0.17 1

VeloStereo	0.49 9	0.42 45	0.83 2	0.60 18	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 85	0.50 61	0.70 6	0.42 34	0.28 260	0.29 471	0.28 273	0.24 288	0.30 258	0.30 311

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 99	0.35 37	1.17 45	0.24 8	1.17 27	0.92 98	0.53 29	0.41 14	0.51 55	0.29 2	0.77 33	0.37 9	0.18 25	0.18 139	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 93	0.33 25	0.99 29	0.25 10	1.33 38	0.89 83	0.51 20	0.41 14	0.55 79	0.29 2	0.78 35	0.38 14	0.19 36	0.17 88	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 82	0.77 17	0.44 101	0.82 8	0.61 14	0.46 5	0.66 68	0.75 188	0.48 50	0.83 52	0.36 5	0.26 188	0.19 188	0.27 237	0.25 311	0.25 129	0.21 99

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 79	0.79 182	0.42 115	0.70 15	0.36 53	0.76 6	0.80 52	0.62 85	0.38 10	0.73 179	0.77 174	0.69 5	0.36 5	0.26 188	0.17 88	0.23 74	0.16 32	0.18 1	0.20 54

small-0shot	0.51 14	0.44 63	1.18 107	0.53 3	0.44 132	0.60 9	0.76 299	0.81 7	0.60 13	0.53 29	0.96 153	0.65 134	0.42 27	0.72 17	0.40 18	0.26 188	0.14 11	0.25 156	0.21 192	0.20 33	0.21 99

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 82	0.51 1	0.33 25	1.16 44	0.37 62	0.83 10	0.56 8	0.61 77	0.50 34	0.23 1	0.38 18	0.83 52	0.43 43	0.21 62	0.28 459	0.39 513	0.43 579	0.32 315	0.31 324

DF_test	0.52 16	0.43 56	1.13 90	0.84 227	0.50 188	0.60 9	0.36 53	0.82 8	0.72 26	0.48 8	0.50 34	0.60 106	0.47 45	0.88 69	0.33 1	0.30 333	0.18 139	0.21 39	0.21 192	0.53 541	0.35 391

flow	0.52 16	0.42 45	0.83 2	0.60 18	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 85	0.50 61	1.22 182	0.42 34	0.28 260	0.29 471	0.28 273	0.24 288	0.30 258	0.30 311

GeoVLM	0.52 16	0.42 45	0.88 4	0.62 30	0.36 42	1.62 114	0.25 10	0.96 14	0.90 84	0.61 77	0.43 20	0.57 94	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

MonSter++	0.52 16	0.42 45	0.89 8	0.61 21	0.36 42	1.64 117	0.25 10	0.96 14	0.91 90	0.62 85	0.42 17	0.56 85	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 63	0.99 29	0.23 5	1.38 44	0.67 17	0.56 42	0.52 41	0.50 52	0.82 203	0.83 52	0.47 74	0.29 291	0.16 51	0.23 74	0.18 97	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 21	0.42 45	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 68	0.36 53	1.53 63	0.86 77	0.56 42	0.37 9	0.57 94	0.65 122	0.87 63	0.40 18	0.20 50	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depth_test_26	0.55 22	0.41 33	1.12 82	0.71 109	0.37 63	0.63 11	0.34 45	0.94 12	0.80 52	0.42 1	1.40 292	0.69 154	0.53 71	0.75 24	0.40 18	0.31 359	0.23 344	0.27 237	0.22 231	0.26 164	0.24 176

LACA3	0.55 22	0.48 115	0.89 8	0.52 2	0.43 121	2.28 189	0.53 141	1.02 19	0.53 7	0.53 29	0.41 14	0.47 43	0.45 37	0.90 76	0.36 5	0.23 107	0.18 139	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 54

LGtest1	0.55 22	0.41 33	1.14 97	0.70 99	0.40 99	0.99 29	0.26 17	1.32 35	0.93 106	0.53 29	0.60 56	0.44 34	0.49 57	1.02 115	0.45 58	0.27 216	0.19 188	0.23 74	0.16 32	0.21 56	0.23 157

PointNet	0.56 25	0.41 33	0.92 15	0.63 38	0.33 25	1.85 134	0.31 27	1.34 40	0.88 81	0.71 121	0.46 29	0.57 94	0.32 5	0.80 40	0.45 58	0.18 25	0.16 51	0.23 74	0.18 97	0.20 33	0.20 54

anonymous	0.57 26	0.55 193	1.24 130	0.88 262	0.38 82	0.40 2	0.59 177	0.98 17	0.92 98	0.71 121	0.93 140	0.68 147	0.40 21	0.98 102	0.43 43	0.21 62	0.16 51	0.26 202	0.21 192	0.21 56	0.21 99

Wavelet-MonSter	0.57 26	0.47 105	1.13 90	0.66 71	0.78 347	1.60 109	0.30 26	1.17 27	0.68 18	0.58 57	0.69 71	0.39 16	0.48 50	0.99 107	0.46 69	0.15 1	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.20 33	0.19 19

over v1	0.59 28	0.57 222	1.14 97	0.68 85	0.24 1	0.90 22	0.34 45	2.03 142	0.83 68	0.52 23	0.53 43	0.52 61	0.77 174	1.00 110	0.45 58	0.25 163	0.17 88	0.19 10	0.15 11	0.25 129	0.18 7

MGA	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 124	0.80 354	1.74 127	0.41 80	0.98 17	0.99 124	0.60 74	0.54 45	0.54 70	0.29 2	1.06 125	0.42 34	0.20 50	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.21 99

MSE-Stereo	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 124	0.61 263	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.60 74	0.49 32	0.54 70	0.35 11	1.06 125	0.42 34	0.21 62	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

CAR	0.60 31	0.41 33	1.04 29	0.72 124	0.61 263	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.61 77	0.49 32	0.54 70	0.35 11	1.14 150	0.45 58	0.21 62	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

LACA1	0.60 31	0.43 56	0.92 15	0.53 3	0.32 21	3.20 314	0.33 36	1.48 55	0.48 5	0.57 51	0.39 11	0.41 25	0.59 97	0.83 52	0.37 9	0.23 107	0.19 188	0.23 74	0.18 97	0.21 56	0.19 19

CSFM-Stereo	0.60 31	0.39 18	0.95 18	0.60 18	0.32 21	2.66 233	0.31 27	1.44 51	0.77 39	0.72 126	0.51 39	0.55 79	0.51 67	0.75 24	0.46 69	0.17 11	0.17 88	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 31	0.37 10	1.12 82	0.59 15	0.57 243	2.19 181	0.31 27	1.68 90	0.56 8	0.49 14	0.51 39	0.56 85	0.33 8	0.96 96	0.54 118	0.21 62	0.17 88	0.23 74	0.16 32	0.20 33	0.21 99

over-8	0.61 35	0.56 209	1.20 116	0.66 71	0.24 1	1.85 134	0.36 53	1.68 90	0.72 26	0.52 23	0.53 43	0.53 65	0.67 136	1.02 115	0.40 18	0.33 402	0.17 88	0.20 21	0.15 11	0.26 164	0.18 7

HiDET	0.61 35	0.41 33	0.88 4	0.64 48	0.39 89	2.67 234	0.25 10	1.59 72	0.91 90	0.59 65	0.44 26	0.52 61	0.50 61	0.76 28	0.54 118	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 99

LG-Stereo_L1	0.61 35	0.47 105	1.10 71	0.73 133	0.49 183	1.72 122	0.33 36	1.95 130	0.65 15	0.56 42	0.40 13	0.40 18	0.43 30	1.40 232	0.42 34	0.23 107	0.19 188	0.23 74	0.18 97	0.21 56	0.19 19

Anonymus	0.62 38	0.53 164	0.97 20	0.74 141	0.41 106	1.55 103	0.31 27	1.19 31	0.93 106	0.74 134	0.62 59	0.65 134	0.56 85	0.97 99	0.86 265	0.21 62	0.18 139	0.28 273	0.23 257	0.24 102	0.26 225

monster-pro	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 370	1.14 43	0.39 65	2.57 249	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.36 14	0.91 81	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

LACA2	0.62 38	0.53 164	1.20 116	0.54 5	0.26 7	3.15 305	0.47 118	1.56 66	0.57 12	0.52 23	0.47 31	0.47 43	0.45 37	0.71 10	0.37 9	0.23 107	0.17 88	0.21 39	0.15 11	0.23 89	0.17 1

Test_v1	0.62 38	0.40 22	1.13 90	0.74 141	0.55 226	1.60 109	0.39 65	1.68 90	0.92 98	0.60 74	0.88 118	0.53 65	0.50 61	0.93 90	0.39 15	0.19 36	0.16 51	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MonStereo	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 370	1.13 37	0.39 65	2.57 249	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.36 14	0.90 76	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 370	1.13 37	0.39 65	2.57 249	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.36 14	0.88 69	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 370	1.13 37	0.39 65	2.57 249	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.35 11	0.95 92	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

LCMNet	0.63 45	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 89	3.11 299	0.27 19	1.58 69	0.84 72	0.56 42	0.58 54	0.52 61	0.53 71	0.77 33	0.51 105	0.17 11	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 99

LG-Stereo_L2	0.63 45	0.46 81	1.15 100	0.70 99	0.43 121	2.32 193	0.28 21	1.86 114	0.68 18	0.56 42	0.42 17	0.37 10	0.45 37	1.36 224	0.40 18	0.23 107	0.18 139	0.22 58	0.18 97	0.21 56	0.20 54

over-9	0.64 47	0.59 249	1.20 116	0.65 61	0.24 1	2.26 187	0.36 53	1.76 99	0.73 33	0.53 29	0.50 34	0.53 65	0.68 137	1.06 125	0.40 18	0.33 402	0.17 88	0.20 21	0.15 11	0.25 129	0.18 7

PhaseNet	0.64 47	0.53 164	1.06 41	0.93 315	0.48 173	0.76 16	0.36 53	1.32 35	0.91 90	0.83 189	0.65 67	0.78 193	0.52 69	1.15 157	1.04 333	0.24 135	0.19 188	0.30 332	0.28 392	0.25 129	0.31 324

LGCAT	0.64 47	0.42 45	0.89 8	0.71 109	0.36 42	1.91 141	0.25 10	1.18 30	0.66 16	0.53 29	0.42 17	1.24 308	0.55 79	1.60 280	0.45 58	0.35 438	0.35 530	0.18 2	0.23 257	0.19 10	0.31 324

Monster-pub-mixall	0.64 47	0.42 45	1.00 24	0.83 215	0.48 173	1.39 79	0.32 33	1.45 52	0.82 64	0.88 205	0.85 110	0.39 16	0.36 14	1.99 350	0.47 74	0.20 50	0.16 51	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 99

S2M2_L	0.64 47	0.55 193	1.07 44	0.89 271	0.54 217	1.08 34	0.20 1	1.16 26	1.37 187	0.59 65	0.81 99	0.86 219	0.47 45	0.70 6	0.65 168	0.31 359	0.33 511	0.27 237	0.27 363	0.36 393	0.31 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREATEN-IGEV_RVC	0.65 52	0.54 182	1.32 153	0.58 11	0.41 106	2.06 164	0.42 90	1.52 61	0.81 60	0.70 116	0.50 34	0.57 94	0.39 19	1.11 136	0.61 147	0.24 135	0.17 88	0.29 301	0.22 231	0.33 337	0.21 99

SGD-Stereo	0.65 52	0.41 33	1.06 41	0.85 242	0.31 17	2.44 207	0.46 112	1.09 21	0.69 21	0.84 193	0.52 41	0.55 79	0.53 71	1.49 257	0.46 69	0.31 359	0.14 11	0.25 156	0.18 97	0.23 89	0.20 54

aanet-new-34k	0.66 54	0.60 267	1.23 124	0.73 133	0.33 25	1.44 87	0.87 403	1.52 61	0.92 98	0.51 20	1.36 280	0.59 103	0.87 220	0.58 2	0.44 51	0.22 89	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.23 89	0.20 54

LiteMatch*	0.67 55	0.46 81	3.75 386	0.65 61	0.36 42	1.48 93	0.26 17	1.11 22	0.96 115	0.58 57	0.45 28	0.55 79	0.46 42	0.70 6	0.37 9	0.21 62	0.16 51	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.20 54

LiteMatch	0.67 55	0.84 477	0.89 8	0.80 185	0.39 89	1.60 109	0.68 239	0.96 14	0.91 90	0.62 85	0.43 20	0.56 85	1.40 400	0.71 10	1.10 346	0.28 260	0.16 51	0.29 301	0.22 231	0.29 231	0.37 414

4.5_new	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 38	0.78 347	1.97 147	0.51 131	2.18 163	0.78 44	0.73 129	0.90 129	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 62	0.14 11	0.26 202	0.19 142	0.22 78	0.20 54

4.5w-stereo	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 38	0.78 347	1.97 147	0.51 131	2.18 163	0.77 39	0.73 129	0.90 129	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 62	0.14 11	0.26 202	0.19 142	0.22 78	0.20 54

4w-stereo	0.67 55	0.49 125	1.07 44	0.63 38	0.75 335	1.63 116	0.44 101	2.23 175	0.77 39	0.56 42	0.92 137	0.40 18	0.82 203	1.08 130	0.53 112	0.18 25	0.13 1	0.25 156	0.18 97	0.19 10	0.20 54

Pro-Stereo	0.68 60	0.33 4	0.97 20	0.68 85	0.43 121	3.11 299	0.35 51	0.70 3	0.96 115	0.54 38	0.54 45	0.62 118	0.27 1	2.06 356	0.68 181	0.24 135	0.16 51	0.30 332	0.25 311	0.20 33	0.19 19

MatchStereo	0.68 60	0.46 81	1.93 238	0.67 81	0.28 10	0.98 27	0.33 36	2.01 137	1.69 360	0.48 8	1.02 163	0.47 43	0.59 97	0.91 81	0.58 138	0.21 62	0.17 88	0.21 39	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 60	0.40 22	1.05 34	0.64 48	0.37 63	0.84 21	0.34 45	3.40 377	1.03 131	0.50 15	0.46 29	0.58 98	0.40 21	1.85 337	0.49 87	0.23 107	0.17 88	0.21 39	0.16 32	0.20 33	0.19 19

testmc14	0.69 63	0.35 7	1.15 100	0.75 146	0.33 25	3.17 307	0.41 80	1.63 82	0.96 115	0.55 39	0.73 77	0.88 225	0.57 87	0.76 28	0.48 78	0.21 62	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

3.25w_new	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 21	0.61 263	2.23 184	0.51 131	2.45 219	0.90 84	0.63 93	0.78 91	0.47 43	0.71 144	0.78 35	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.25w	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 21	0.61 263	2.23 184	0.51 131	2.45 219	0.90 84	0.63 93	0.78 91	0.47 43	0.71 144	0.79 37	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

over-6	0.70 66	0.55 193	1.26 134	0.67 81	0.25 5	2.15 174	0.44 101	2.25 179	0.81 60	0.50 15	0.54 45	0.50 52	0.68 137	1.68 305	0.40 18	0.34 417	0.17 88	0.21 39	0.16 32	0.28 209	0.18 7

asd	0.70 66	0.45 69	1.10 71	0.67 81	0.90 413	2.88 257	0.43 96	1.64 85	0.79 48	0.68 109	0.88 118	0.43 29	0.74 158	0.85 61	0.49 87	0.19 36	0.13 1	0.24 115	0.17 52	0.22 78	0.20 54

IGEV	0.70 66	0.36 8	1.07 44	0.71 109	1.31 542	2.82 248	0.41 80	1.76 99	0.98 121	0.73 129	0.71 73	0.35 4	0.42 27	0.90 76	0.42 34	0.18 25	0.18 139	0.22 58	0.18 97	0.18 1	0.20 54

LG-G_1	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 109	0.30 13	2.80 244	0.40 73	2.21 170	0.78 44	0.59 65	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 188	0.49 87	0.24 135	0.18 139	0.23 74	0.15 11	0.21 56	0.21 99

LG-G	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 109	0.30 13	2.80 244	0.40 73	2.21 170	0.78 44	0.59 65	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 188	0.49 87	0.24 135	0.18 139	0.23 74	0.15 11	0.21 56	0.21 99

DEFOM-Stereo	0.70 66	0.46 81	1.13 90	0.72 124	0.48 173	3.40 356	0.44 101	0.90 11	0.77 39	0.86 201	0.58 54	0.45 38	0.43 30	1.76 317	0.43 43	0.24 135	0.18 139	0.22 58	0.16 32	0.21 56	0.20 54

3w_stereo	0.71 72	0.47 105	1.14 97	0.65 61	0.39 89	1.73 124	0.68 239	2.79 293	0.79 48	0.67 107	0.84 106	0.37 10	1.02 279	1.03 117	0.56 127	0.18 25	0.14 11	0.23 74	0.18 97	0.20 33	0.22 136

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 73	0.71 389	1.42 178	0.66 71	0.45 141	2.46 210	0.41 80	1.28 32	0.96 115	0.75 138	0.39 11	0.52 61	0.48 50	1.35 221	0.70 198	0.31 359	0.22 313	0.34 441	0.24 288	0.43 481	0.33 360

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 73	0.46 81	1.10 71	0.68 85	1.36 559	1.59 107	0.77 313	1.42 50	1.19 154	0.74 134	0.93 140	0.70 158	0.93 246	0.67 4	0.42 34	0.23 107	0.18 139	0.24 115	0.19 142	0.26 164	0.23 157

DispViT+	0.72 73	0.38 12	1.20 116	0.54 5	2.17 679	0.92 24	0.33 36	2.05 144	1.43 208	0.62 85	0.50 34	0.45 38	0.51 67	1.52 263	0.56 127	0.24 135	0.18 139	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 99

252Zero-FE	0.72 73	0.46 81	1.08 56	1.01 367	0.41 106	1.27 59	0.22 4	1.79 105	1.03 131	2.52 579	1.24 231	0.32 2	0.41 24	1.03 117	0.45 58	0.21 62	0.17 88	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

aanet-new-40k	0.73 77	0.59 249	1.25 132	0.75 146	1.49 589	1.42 83	0.96 465	1.95 130	0.84 72	0.52 23	1.06 185	0.51 55	0.76 169	0.85 61	0.47 74	0.18 25	0.15 25	0.24 115	0.18 97	0.26 164	0.22 136

VMStereo-Base	0.73 77	0.44 63	1.48 189	0.61 21	0.35 37	1.71 121	0.43 96	1.30 33	1.40 197	0.84 193	1.07 188	0.92 241	0.73 152	1.26 195	0.73 211	0.24 135	0.23 344	0.24 115	0.18 97	0.24 102	0.24 176

4.25_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 109	0.97 433	2.52 216	0.58 171	2.28 187	0.93 106	0.57 51	0.94 145	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 156	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.5w_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 109	0.97 433	2.52 216	0.58 171	2.28 187	0.93 106	0.57 51	0.94 145	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 156	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.25w-stereo	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 109	0.97 433	2.52 216	0.58 171	2.28 187	0.93 106	0.57 51	0.94 145	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 156	0.17 52	0.19 10	0.20 54

aanet-new-16k	0.74 82	0.51 138	1.56 201	0.73 133	0.37 63	2.14 173	0.88 410	2.01 137	0.91 90	0.56 42	0.91 134	0.70 158	0.96 253	0.76 28	0.54 118	0.20 50	0.15 25	0.23 74	0.18 97	0.26 164	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 82	0.45 69	1.13 90	0.69 93	0.77 345	1.77 128	0.88 410	2.04 143	1.47 228	0.61 77	1.04 174	0.61 111	0.79 189	0.89 75	0.43 43	0.21 62	0.18 139	0.23 74	0.18 97	0.25 129	0.28 268

Foundation-i1c-attn	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.71 109	0.35 37	0.95 26	0.67 228	2.42 209	1.68 353	0.77 158	0.88 118	0.76 189	1.25 365	1.38 231	0.48 78	0.23 107	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.20 33	0.21 99

Foundation-i1b	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.69 93	0.43 121	0.94 25	0.66 224	2.52 234	1.67 350	0.83 189	0.81 99	1.03 266	1.08 314	1.13 146	0.48 78	0.23 107	0.16 51	0.21 39	0.18 97	0.20 33	0.19 19

GREAT-IGEV	0.74 82	0.54 182	1.86 230	1.10 424	0.44 132	2.44 207	0.34 45	1.37 43	1.51 257	0.48 8	0.86 114	0.51 55	0.60 103	1.07 129	0.45 58	0.22 89	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.23 89	0.25 192
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FlowAnything_test	0.75 87	0.60 267	1.18 107	0.82 202	0.58 252	2.29 191	0.66 224	1.38 44	0.80 52	1.03 239	0.76 85	0.63 125	0.49 57	0.84 59	0.91 294	0.31 359	0.27 444	0.40 520	0.48 598	0.31 280	0.30 311

qwe	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.67 81	1.06 469	2.49 213	0.45 107	2.57 249	0.90 84	0.71 121	0.83 104	0.43 29	0.48 50	1.10 134	0.64 159	0.17 11	0.14 11	0.24 115	0.16 32	0.21 56	0.20 54

2.25w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.69 93	0.65 287	2.28 189	0.40 73	2.42 209	0.80 52	0.73 129	1.03 169	0.40 18	0.81 199	1.24 188	0.80 241	0.16 6	0.15 25	0.21 39	0.17 52	0.19 10	0.21 99

2.5w	0.75 87	0.44 63	1.06 41	0.66 71	0.69 314	2.39 200	0.56 156	2.77 285	0.82 64	0.63 93	0.88 118	0.37 10	0.75 161	1.36 224	0.50 94	0.18 25	0.14 11	0.22 58	0.17 52	0.19 10	0.21 99

2.75w_new	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.65 61	0.62 272	2.45 209	0.56 156	2.75 282	0.74 35	0.78 162	0.73 77	0.38 14	0.92 243	1.04 123	0.66 172	0.17 11	0.14 11	0.22 58	0.17 52	0.18 1	0.19 19

3.75w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.63 38	1.10 486	2.61 229	0.53 141	2.46 222	0.97 120	0.62 85	0.80 94	0.40 18	0.66 129	1.11 136	0.48 78	0.19 36	0.13 1	0.23 74	0.18 97	0.20 33	0.21 99

2w_stereo	0.75 87	0.46 81	1.08 56	0.68 85	0.56 231	2.00 150	0.61 187	2.87 305	0.83 68	0.93 216	0.93 140	0.36 5	1.13 330	0.90 76	0.61 147	0.17 11	0.13 1	0.23 74	0.17 52	0.20 33	0.21 99

RAStereo	0.75 87	0.52 146	2.86 341	0.58 11	0.62 272	1.19 48	0.32 33	1.81 107	0.99 124	0.75 138	1.05 181	0.64 128	0.47 45	0.80 40	0.94 310	0.22 89	0.20 242	0.27 237	0.21 192	0.34 358	0.22 136

aanet-new-70k	0.76 95	0.59 249	1.16 102	0.70 99	0.39 89	2.40 202	0.79 328	2.39 202	0.71 24	0.59 65	0.84 106	0.48 49	0.81 199	1.61 286	0.53 112	0.19 36	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.24 102	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 95	0.51 138	2.13 270	0.72 124	0.38 82	2.35 196	0.99 481	1.82 108	0.80 52	0.68 109	0.88 118	0.56 85	0.64 114	0.87 63	0.55 123	0.23 107	0.16 51	0.25 156	0.20 168	0.24 102	0.20 54

aanet-new-22k	0.76 95	0.65 330	2.50 308	0.74 141	0.34 32	1.47 91	1.32 562	1.61 74	0.81 60	0.57 51	1.05 181	0.54 70	0.84 210	0.92 85	0.50 94	0.21 62	0.16 51	0.24 115	0.19 142	0.27 187	0.20 54

AdaDepth	0.76 95	0.45 69	1.41 177	0.70 99	1.27 535	3.12 301	0.43 96	1.02 19	0.94 111	0.63 93	0.91 134	0.43 29	0.58 92	1.41 237	0.48 78	0.18 25	0.21 281	0.23 74	0.19 142	0.25 129	0.26 225

MLG-Stereo_test2	0.76 95	0.40 22	1.07 44	0.64 48	0.82 370	3.49 380	0.23 5	1.69 93	2.14 464	0.62 85	0.32 7	0.67 145	0.33 8	1.14 150	0.37 9	0.23 107	0.19 188	0.23 74	0.16 32	0.19 10	0.20 54

AIO_test	0.76 95	0.47 105	1.31 148	0.81 189	0.70 318	1.36 76	0.88 410	1.40 47	1.45 214	0.55 39	0.95 150	1.81 408	0.58 92	1.16 161	0.46 69	0.27 216	0.17 88	0.24 115	0.19 142	0.24 102	0.21 99

fffft	0.76 95	0.47 105	1.28 143	0.82 202	0.54 217	1.51 97	0.80 339	2.09 152	1.18 150	0.63 93	0.84 106	0.59 103	0.55 79	1.80 323	0.85 258	0.19 36	0.18 139	0.27 237	0.20 168	0.26 164	0.24 176
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 95	0.64 317	1.40 176	0.86 251	0.61 263	1.12 36	0.57 161	1.63 82	1.20 156	0.72 126	1.43 298	0.70 158	0.62 107	1.56 268	0.58 138	0.25 163	0.18 139	0.26 202	0.21 192	0.29 231	0.31 324

AIO-Stereo	0.76 95	0.54 182	1.07 44	0.73 133	0.40 99	1.28 65	0.82 355	2.26 182	1.49 244	0.70 116	1.58 339	0.89 228	0.45 37	1.03 117	0.55 123	0.24 135	0.18 139	0.25 156	0.20 168	0.26 164	0.21 99

GLC_STEREO	0.76 95	0.52 146	1.12 82	0.83 215	0.33 25	1.86 137	0.82 355	1.46 54	1.38 191	0.95 222	1.04 174	0.68 147	0.72 147	0.97 99	0.80 241	0.23 107	0.25 412	0.32 386	0.25 311	0.32 315	0.30 311

MCSU-Stereo	0.77 105	0.37 10	1.22 121	0.76 165	0.30 13	3.96 503	0.47 118	1.40 47	1.07 140	0.81 174	0.96 153	1.00 260	0.41 24	0.99 107	0.56 127	0.21 62	0.16 51	0.21 39	0.14 2	0.20 33	0.19 19

aanet-new-60k	0.77 105	0.64 317	1.98 246	0.73 133	0.49 183	2.10 169	0.87 403	2.24 177	0.85 75	0.56 42	0.77 88	0.61 111	0.66 129	1.20 178	0.48 78	0.18 25	0.15 25	0.25 156	0.17 52	0.23 89	0.22 136

aanet-new-36k	0.77 105	0.54 182	1.39 171	0.72 124	0.32 21	2.92 265	0.60 182	2.21 170	0.87 79	0.55 39	1.12 198	0.56 85	0.87 220	0.98 102	0.48 78	0.19 36	0.15 25	0.25 156	0.17 52	0.26 164	0.21 99

aanet-new-28k	0.77 105	0.58 239	2.64 326	0.78 177	0.39 89	1.97 147	1.05 505	1.72 95	0.79 48	0.58 57	1.10 194	0.54 70	0.78 184	0.70 6	0.44 51	0.20 50	0.15 25	0.25 156	0.19 142	0.29 231	0.21 99

aanet-new-14k	0.77 105	0.50 129	1.32 153	0.81 189	0.37 63	1.73 124	1.01 489	2.24 177	0.80 52	0.79 166	1.30 253	0.46 40	1.29 371	1.03 117	0.57 133	0.21 62	0.16 51	0.24 115	0.18 97	0.28 209	0.22 136

asda	0.77 105	0.46 81	1.10 71	0.64 48	0.82 370	3.33 344	0.49 125	2.40 204	0.81 60	0.63 93	0.80 94	0.44 34	0.85 213	0.88 69	0.60 143	0.17 11	0.13 1	0.24 115	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.5w_stereo	0.77 105	0.53 164	1.09 65	0.65 61	0.72 323	2.52 216	0.51 131	2.43 214	0.80 52	0.76 153	1.20 216	0.43 29	0.66 129	1.23 185	0.73 211	0.17 11	0.13 1	0.23 74	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MLG-Stereo	0.77 105	0.39 18	1.04 29	0.64 48	0.41 106	3.01 282	0.31 27	1.89 118	2.92 615	0.47 6	0.29 6	0.66 140	0.47 45	1.35 221	0.39 15	0.20 50	0.18 139	0.24 115	0.16 32	0.19 10	0.20 54

mms	0.77 105	0.68 361	1.17 106	0.83 215	0.71 321	1.41 81	0.67 228	1.61 74	1.12 145	0.77 158	1.37 282	0.63 125	0.54 78	1.75 316	0.63 156	0.24 135	0.19 188	0.26 202	0.21 192	0.31 280	0.34 377

RSM++	0.77 105	0.51 138	1.08 56	0.95 325	0.42 115	1.52 101	0.71 262	2.11 154	1.40 197	0.80 170	1.23 228	0.90 233	0.59 97	1.14 150	0.69 192	0.24 135	0.19 188	0.25 156	0.21 192	0.28 209	0.20 54

aanet-new-24k	0.78 115	0.59 249	1.59 205	0.72 124	0.84 386	2.43 205	0.98 479	1.99 134	0.69 21	0.62 85	1.25 239	0.60 106	0.75 161	0.82 49	0.55 123	0.21 62	0.15 25	0.25 156	0.19 142	0.26 164	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 115	0.45 69	1.12 82	0.71 109	1.00 454	2.05 161	0.87 403	2.25 179	1.18 150	0.56 42	0.74 82	0.44 34	1.03 280	0.81 45	0.41 28	0.21 62	0.19 188	0.23 74	0.18 97	0.27 187	0.91 634

Foundation-i1a	0.78 115	0.38 12	1.07 44	0.71 109	0.33 25	0.91 23	0.63 207	2.42 209	1.93 414	0.93 216	0.73 77	0.95 251	1.22 356	1.66 298	0.57 133	0.24 135	0.17 88	0.20 21	0.17 52	0.19 10	0.22 136

water-stereo	0.78 115	0.45 69	1.94 239	0.79 182	0.48 173	2.36 197	0.47 118	1.53 63	1.09 143	0.88 205	1.04 174	0.82 206	0.75 161	0.72 17	0.78 234	0.22 89	0.23 344	0.25 156	0.23 257	0.24 102	0.29 281

AIO_rvc	0.78 115	0.55 193	1.25 132	0.75 146	0.65 287	1.46 90	0.99 481	2.13 156	1.52 269	0.57 51	1.15 205	1.09 273	0.55 79	1.15 157	0.53 112	0.24 135	0.17 88	0.24 115	0.17 52	0.25 129	0.21 99

CASnet	0.78 115	0.51 138	1.29 146	0.81 189	0.29 12	1.28 65	0.74 285	1.51 58	1.89 408	1.64 328	1.09 191	0.65 134	0.64 114	0.91 81	0.76 228	0.29 291	0.17 88	0.41 532	0.31 460	0.32 315	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 121	1.36 603	2.08 266	0.70 99	0.52 204	2.05 161	0.34 45	1.92 125	0.82 64	1.03 239	0.60 56	0.48 49	0.52 69	1.28 202	0.39 15	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.78 617

AEACV	0.79 121	0.54 182	1.35 163	0.97 337	0.63 276	1.13 37	0.92 445	2.02 141	0.91 90	0.76 153	0.79 93	0.80 200	1.61 467	1.28 202	0.61 147	0.22 89	0.18 139	0.26 202	0.23 257	0.27 187	0.23 157

TS12	0.80 123	0.43 56	1.08 56	0.55 7	0.30 13	3.40 356	0.41 80	2.20 167	1.37 187	0.69 113	1.15 205	0.54 70	0.69 139	1.27 200	0.57 133	0.21 62	0.18 139	0.22 58	0.17 52	0.22 78	0.26 225

aanet-new-12k	0.80 123	0.44 63	1.68 212	0.81 189	0.31 17	3.00 279	0.97 470	2.65 267	0.78 44	0.69 113	0.55 48	0.58 98	0.77 174	0.99 107	0.54 118	0.21 62	0.14 11	0.24 115	0.19 142	0.26 164	0.22 136

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 123	0.50 129	1.52 193	0.71 109	1.26 532	2.61 229	0.93 448	1.85 112	0.80 52	0.62 85	1.15 205	0.66 140	0.76 169	0.88 69	0.54 118	0.23 107	0.16 51	0.24 115	0.18 97	0.26 164	0.21 99

Selective-IGEV-i32	0.80 123	0.52 146	1.05 34	0.75 146	0.61 263	1.30 68	0.82 355	2.61 262	1.41 201	0.82 177	1.64 359	0.71 169	0.62 107	1.23 185	0.64 159	0.22 89	0.19 188	0.24 115	0.18 97	0.25 129	0.20 54

Zero-FE251	0.80 123	0.75 428	1.71 214	0.88 262	0.70 318	2.59 227	0.45 107	1.38 44	0.83 68	1.79 365	0.61 58	0.73 179	0.81 199	0.82 49	0.61 147	0.29 291	0.23 344	0.27 237	0.19 142	0.20 33	0.20 54

MLG-Stereo_test1	0.80 123	0.39 18	1.02 26	0.65 61	1.20 518	3.14 304	0.29 25	1.59 72	3.05 629	0.50 15	0.24 1	0.67 145	0.43 30	1.33 217	0.40 18	0.21 62	0.18 139	0.23 74	0.15 11	0.19 10	0.20 54

SMoEStereo_RVC	0.80 123	0.53 164	1.12 82	0.92 299	0.44 132	2.41 204	0.79 328	1.49 57	1.16 147	0.70 116	1.12 198	0.64 128	0.64 114	1.69 307	0.87 272	0.22 89	0.16 51	0.31 363	0.22 231	0.26 164	0.25 192

fffy	0.80 123	0.59 249	1.56 201	1.00 360	0.47 164	1.27 59	0.76 299	1.90 121	1.02 129	0.75 138	1.35 275	0.83 208	0.72 147	1.70 310	0.62 152	0.23 107	0.19 188	0.27 237	0.21 192	0.28 209	0.32 339

rvit_stereo_0081	0.80 123	0.63 304	1.19 109	0.91 292	0.64 279	1.27 59	0.61 187	2.05 144	1.71 366	0.82 177	0.73 77	0.85 215	0.75 161	1.30 213	0.80 241	0.31 359	0.26 432	0.27 237	0.25 311	0.38 412	0.27 245

rvit_stereo_0082	0.80 123	0.63 304	1.19 109	0.91 292	0.64 279	1.27 59	0.61 187	2.05 144	1.71 366	0.82 177	0.73 77	0.85 215	0.75 161	1.30 213	0.80 241	0.31 359	0.26 432	0.27 237	0.25 311	0.38 412	0.27 245

RSM	0.80 123	0.50 129	1.08 56	0.83 215	0.51 191	1.31 70	0.77 313	2.28 187	1.43 208	0.82 177	1.44 299	1.22 305	0.62 107	1.17 167	0.63 156	0.22 89	0.18 139	0.24 115	0.19 142	0.27 187	0.20 54

MGS-Stereo	0.80 123	0.56 209	1.53 195	0.93 315	0.39 89	1.26 57	0.73 273	1.45 52	1.30 175	1.01 232	2.26 552	0.80 200	0.56 85	1.16 161	0.65 168	0.27 216	0.23 344	0.26 202	0.22 231	0.27 187	0.25 192

Selective-IGEV	0.80 123	0.52 146	1.05 34	0.75 146	0.61 263	1.31 70	0.82 355	2.60 261	1.41 201	0.82 177	1.64 359	0.71 169	0.62 107	1.22 182	0.64 159	0.22 89	0.19 188	0.24 115	0.18 97	0.25 129	0.20 54

aanet-new-32k	0.81 136	0.64 317	3.94 390	0.70 99	0.97 433	1.43 84	0.96 465	1.36 41	0.72 26	0.61 77	1.02 163	0.62 118	0.87 220	0.72 17	0.44 51	0.20 50	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.25 129	0.22 136

aanet-new-30k	0.81 136	0.64 317	3.91 389	0.70 99	0.97 433	1.43 84	0.96 465	1.36 41	0.72 26	0.61 77	1.02 163	0.62 118	0.87 220	0.72 17	0.44 51	0.20 50	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.25 129	0.22 136

DilatedVolume-Stereo	0.81 136	0.60 267	1.51 192	1.01 367	0.59 255	1.34 74	0.51 131	1.56 66	1.08 142	1.26 272	1.24 231	0.77 192	0.87 220	1.79 322	0.72 208	0.23 107	0.24 381	0.22 58	0.21 192	0.25 129	0.23 157

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 136	1.13 557	1.23 124	0.97 337	0.57 243	0.81 20	0.43 96	3.49 386	0.84 72	0.73 129	0.95 150	0.44 34	1.17 347	1.45 249	0.60 143	0.26 188	0.18 139	0.24 115	0.17 52	0.30 258	0.19 19

rvit_stereo_0081_aga	0.81 136	0.75 428	1.84 229	0.72 124	0.73 328	1.21 49	0.63 207	1.92 125	1.39 193	0.87 204	0.80 94	0.79 198	0.69 139	1.27 200	0.69 192	0.35 438	0.29 471	0.26 202	0.25 311	0.40 428	0.27 245

aanet-new-10k	0.82 141	0.58 239	1.16 102	0.78 177	0.37 63	3.52 389	1.04 501	2.34 197	0.76 37	0.89 208	0.70 72	0.64 128	0.88 227	0.94 91	0.59 140	0.22 89	0.16 51	0.25 156	0.18 97	0.26 164	0.20 54

monsterstereo	0.82 141	0.50 129	1.26 134	0.77 171	1.41 577	2.54 223	0.40 73	3.14 333	0.71 24	0.70 116	1.11 196	0.41 25	0.39 19	1.50 258	0.50 94	0.19 36	0.16 51	0.22 58	0.16 32	0.21 56	0.17 1

monsters	0.82 141	0.58 239	1.16 102	0.76 165	1.52 597	2.92 265	0.40 73	2.66 270	0.72 26	0.66 104	0.84 106	0.38 14	0.41 24	1.84 331	0.48 78	0.20 50	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.19 19

castereo	0.82 141	0.70 375	1.04 29	0.85 242	0.50 188	1.29 67	0.91 431	3.22 343	1.20 156	0.83 189	1.24 231	0.72 172	0.91 239	1.00 110	0.67 177	0.26 188	0.16 51	0.25 156	0.20 168	0.24 102	0.21 99

MaDis-Stereo	0.82 141	0.66 342	1.53 195	0.65 61	1.87 662	1.24 54	0.36 53	2.13 156	1.27 170	0.67 107	0.75 83	0.88 225	0.70 142	1.15 157	1.07 339	0.29 291	0.23 344	0.26 202	0.20 168	0.31 280	0.22 136

UniTT-Stereo	0.82 141	0.47 105	2.63 324	0.96 330	1.19 510	0.78 19	0.39 65	1.12 23	1.54 285	1.19 264	1.26 241	0.51 55	0.64 114	1.13 146	1.03 330	0.30 333	0.20 242	0.24 115	0.21 192	0.40 428	0.25 192

ProNet	0.82 141	0.71 389	1.50 190	0.86 251	0.45 141	1.78 129	0.83 361	1.75 98	1.28 172	0.66 104	1.13 201	0.78 193	0.76 169	1.66 298	0.71 203	0.24 135	0.20 242	0.25 156	0.23 257	0.29 231	0.25 192

GEAStereo	0.84 148	0.48 115	1.09 65	0.85 242	0.45 141	4.54 635	0.83 361	1.88 115	0.91 90	0.75 138	0.89 125	0.53 65	0.80 196	0.92 85	0.53 112	0.30 333	0.19 188	0.27 237	0.19 142	0.28 209	0.19 19

aanet-new-90k	0.85 149	0.57 222	1.82 228	0.75 146	0.92 416	3.26 329	0.72 265	2.51 233	0.86 77	0.47 6	0.67 69	0.49 51	0.76 169	1.56 268	0.45 58	0.19 36	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.24 102	0.20 54

aanet-new-8k	0.85 149	0.52 146	1.68 212	0.77 171	0.37 63	3.21 315	1.02 494	2.57 249	0.85 75	0.59 65	0.94 145	0.54 70	1.05 294	0.90 76	0.67 177	0.22 89	0.17 88	0.23 74	0.18 97	0.24 102	0.21 99

VIP-Stereo	0.85 149	0.83 471	1.59 205	0.76 165	0.87 401	3.18 310	0.80 339	1.94 129	0.83 68	0.78 162	1.04 174	0.64 128	0.59 97	1.24 188	0.61 147	0.28 260	0.18 139	0.23 74	0.17 52	0.22 78	0.19 19

LG-Stereo	0.85 149	0.60 267	2.71 331	0.59 15	0.45 141	2.85 252	0.55 151	2.41 205	1.34 180	0.59 65	1.19 214	0.43 29	0.40 21	0.76 28	0.75 221	0.20 50	0.17 88	0.31 363	0.24 288	0.29 231	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 153	0.45 69	1.07 44	0.68 85	1.74 644	3.37 348	0.91 431	2.46 222	0.76 37	0.85 196	0.94 145	0.72 172	0.87 220	0.71 10	0.49 87	0.25 163	0.15 25	0.26 202	0.17 52	0.23 89	0.19 19

Foundation-i1	0.86 153	0.38 12	1.13 90	0.77 171	1.12 489	1.06 32	0.69 250	2.94 309	1.61 330	0.89 208	1.39 288	1.24 308	1.01 275	1.08 130	0.55 123	0.23 107	0.19 188	0.22 58	0.20 168	0.21 56	0.20 54

1w_stereo	0.86 153	0.42 45	1.07 44	0.72 124	0.81 360	3.00 279	0.67 228	3.28 354	0.75 36	0.74 134	1.32 264	0.37 10	1.37 392	0.92 85	0.68 181	0.16 6	0.14 11	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.22 136

rvit_stereo_0083	0.86 153	0.67 353	1.42 178	0.87 257	0.65 287	1.23 50	0.64 211	1.67 87	2.28 496	0.79 166	0.93 140	0.93 245	1.07 308	1.46 253	0.75 221	0.32 382	0.36 537	0.30 332	0.26 335	0.33 337	0.28 268

Occ-G	0.86 153	0.52 146	1.39 171	0.82 202	0.66 294	1.37 77	0.79 328	1.58 69	1.31 177	1.56 311	0.87 117	2.18 460	0.89 233	0.97 99	0.88 277	0.26 188	0.19 188	0.26 202	0.19 142	0.25 129	0.24 176

IGEVStereo-DCA	0.86 153	0.65 330	2.05 254	0.90 281	0.46 154	1.57 104	0.86 382	1.62 77	1.24 161	0.65 101	0.77 88	0.74 185	0.72 147	2.59 409	0.86 265	0.28 260	0.21 281	0.28 273	0.21 192	0.29 231	0.27 245

111111	0.87 159	0.50 129	1.13 90	0.66 71	1.08 479	3.37 348	0.33 36	2.33 196	1.47 228	0.74 134	1.50 316	0.61 111	0.59 97	1.40 232	0.48 78	0.24 135	0.19 188	0.22 58	0.16 32	0.24 102	0.19 19

MoCha-V2	0.87 159	0.48 115	1.87 231	0.88 262	0.32 21	1.37 77	0.55 151	2.71 276	1.42 204	0.92 214	1.75 396	0.65 134	1.17 347	1.45 249	0.57 133	0.21 62	0.21 281	0.20 21	0.19 142	0.24 102	0.23 157

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 161	0.45 69	1.31 148	0.63 38	1.63 619	3.91 473	0.66 224	2.28 187	1.02 129	1.10 252	0.98 159	0.60 106	0.46 42	0.83 52	0.47 74	0.26 188	0.18 139	0.29 301	0.23 257	0.24 102	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 161	0.80 454	1.43 181	0.68 85	1.19 510	3.73 433	0.92 445	2.05 144	0.96 115	0.71 121	0.85 110	0.80 200	0.81 199	0.72 17	0.56 127	0.23 107	0.19 188	0.26 202	0.18 97	0.23 89	0.36 398

BStereo	0.88 161	0.73 406	4.10 392	0.80 185	0.51 191	1.13 37	0.72 265	2.57 249	1.00 126	0.85 196	0.57 52	0.72 172	0.48 50	1.01 112	0.90 285	0.26 188	0.22 313	0.24 115	0.29 422	0.25 129	0.25 192

GIP-stereo	0.88 161	0.50 129	1.34 158	1.32 535	0.94 425	2.90 259	0.42 90	3.41 378	1.06 139	0.63 93	0.76 85	0.90 233	0.76 169	0.91 81	0.52 108	0.27 216	0.18 139	0.25 156	0.16 32	0.25 129	0.19 19

WCG-NET	0.88 161	0.49 125	1.26 134	0.90 281	0.37 63	1.48 93	1.07 510	1.73 96	2.30 500	1.63 325	1.49 315	0.92 241	0.97 258	0.95 92	0.76 228	0.22 89	0.16 51	0.23 74	0.20 168	0.25 129	0.21 99

Pointernet	0.88 161	0.44 63	2.26 285	0.84 227	0.37 63	2.29 191	0.38 63	3.06 326	1.46 223	0.66 104	1.39 288	0.91 235	0.73 152	1.01 112	0.72 208	0.23 107	0.19 188	0.20 21	0.18 97	0.19 10	0.20 54

aanet-32k-new	0.89 167	0.90 495	2.17 275	0.75 146	0.62 272	3.41 361	0.99 481	2.09 152	0.72 26	0.53 29	1.13 201	0.66 140	0.96 253	1.04 123	0.52 108	0.21 62	0.15 25	0.24 115	0.18 97	0.25 129	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 167	0.46 81	1.19 109	0.64 48	1.71 637	3.95 493	0.69 250	2.43 214	1.04 134	1.05 241	0.90 129	0.61 111	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 260	0.19 188	0.31 363	0.24 288	0.24 102	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 167	0.46 81	1.34 158	0.62 30	1.70 635	3.95 493	0.67 228	2.36 199	1.05 137	1.05 241	0.90 129	0.60 106	0.42 27	0.80 40	0.46 69	0.27 216	0.18 139	0.29 301	0.23 257	0.24 102	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 167	0.45 69	1.28 143	0.64 48	1.61 615	3.93 481	0.67 228	2.41 205	1.01 128	1.18 262	0.96 153	0.60 106	0.45 37	0.76 28	0.44 51	0.26 188	0.18 139	0.29 301	0.23 257	0.25 129	0.18 7

gasm-f	0.89 167	0.49 125	1.30 147	0.85 242	0.44 132	4.42 612	0.95 457	1.88 115	0.91 90	0.75 138	1.46 302	0.53 65	0.88 227	0.88 69	0.57 133	0.30 333	0.19 188	0.27 237	0.19 142	0.28 209	0.19 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 167	0.47 105	2.08 266	0.76 165	0.73 328	3.91 473	0.41 80	2.07 150	1.07 140	0.77 158	0.89 125	0.64 128	0.86 215	0.95 92	0.77 233	0.26 188	0.18 139	0.26 202	0.19 142	0.32 315	0.32 339

SCV_C0	0.89 167	0.59 249	1.96 245	0.83 215	0.44 132	1.24 54	0.64 211	3.33 369	1.66 348	0.82 177	1.20 216	0.73 179	0.66 129	1.62 288	0.66 172	0.32 382	0.21 281	0.24 115	0.20 168	0.28 209	0.23 157

CAS++	0.89 167	0.64 317	1.46 183	0.81 189	0.51 191	1.24 54	0.86 382	3.44 379	1.46 223	1.14 259	1.29 251	0.62 118	0.58 92	1.13 146	0.59 140	0.34 417	0.30 486	0.34 441	0.26 335	0.41 452	0.29 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 167	0.46 81	1.19 109	0.64 48	1.71 637	3.95 493	0.69 250	2.43 214	1.04 134	1.05 241	0.90 129	0.61 111	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 260	0.19 188	0.31 363	0.24 288	0.24 102	0.19 19

NLSM3	0.90 176	0.46 81	1.19 109	0.62 30	1.30 539	3.19 313	0.45 107	2.81 297	1.27 170	0.78 162	0.95 150	0.55 79	1.03 280	1.14 150	0.87 272	0.20 50	0.15 25	0.26 202	0.22 231	0.24 102	0.23 157

DDF-Stereo	0.90 176	0.53 164	1.16 102	0.88 262	1.31 542	1.59 107	0.86 382	2.26 182	0.79 48	0.48 8	0.63 61	0.54 70	0.73 152	2.97 429	1.03 330	0.39 489	0.17 88	0.24 115	0.18 97	1.06 650	0.29 281

IGEV-RUCA	0.90 176	0.53 164	1.05 34	0.81 189	0.74 333	3.89 470	0.80 339	1.92 125	1.41 201	0.96 227	0.71 73	0.70 158	0.73 152	1.30 213	0.68 181	0.29 291	0.20 242	0.25 156	0.19 142	0.43 481	0.34 377

gcap-zeroshot	0.90 176	0.46 81	1.36 165	0.64 48	1.71 637	3.95 493	0.68 239	2.49 226	0.98 121	1.05 241	0.85 110	0.62 118	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 216	0.19 188	0.30 332	0.24 288	0.24 102	0.19 19

IGEV++	0.90 176	0.58 239	1.32 153	0.94 322	0.45 141	1.27 59	1.00 486	3.32 363	1.55 293	0.82 177	1.34 272	0.86 219	1.09 317	1.16 161	0.89 281	0.33 402	0.18 139	0.23 74	0.19 142	0.29 231	0.22 136

testlalala	0.90 176	0.46 81	1.36 165	0.64 48	1.71 637	3.95 493	0.68 239	2.49 226	0.98 121	1.05 241	0.85 110	0.62 118	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 216	0.19 188	0.30 332	0.24 288	0.24 102	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 182	1.57 624	2.54 311	0.69 93	1.41 577	2.08 166	0.83 361	2.11 154	1.38 191	0.65 101	0.75 83	0.66 140	0.64 114	0.72 17	0.40 18	0.23 107	0.19 188	0.24 115	0.18 97	0.33 337	0.54 547

trnet	0.91 182	0.48 115	1.46 183	0.62 30	0.31 17	4.40 607	0.41 80	2.20 167	1.53 276	0.94 218	1.14 203	0.88 225	0.89 233	1.09 133	0.71 203	0.27 216	0.19 188	0.22 58	0.15 11	0.21 56	0.19 19

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 184	0.73 406	1.42 178	0.92 299	1.08 479	2.97 278	0.53 141	1.77 103	1.39 193	1.16 261	1.54 328	0.58 98	0.65 122	1.03 117	0.84 255	0.25 163	0.23 344	0.30 332	0.24 288	0.43 481	0.29 281

CREStereo	0.92 184	0.53 164	1.45 182	0.61 21	0.34 32	4.42 612	0.40 73	2.21 170	1.54 285	0.94 218	1.12 198	0.87 221	0.87 220	1.12 142	0.72 208	0.28 260	0.19 188	0.22 58	0.15 11	0.22 78	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 186	0.71 389	1.23 124	1.00 360	0.36 42	1.73 124	0.36 53	3.46 381	1.44 211	0.98 229	1.39 288	1.16 288	0.64 114	1.95 347	0.75 221	0.19 36	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.34 358	0.35 391

castereo++	0.93 186	0.56 209	1.26 134	0.92 299	0.73 328	2.48 211	1.00 486	2.99 315	1.03 131	0.68 109	1.41 295	1.92 424	0.59 97	1.26 195	0.44 51	0.25 163	0.19 188	0.28 273	0.19 142	0.23 89	0.23 157

IGEV-Stereo++	0.93 186	0.44 63	1.08 56	0.70 99	1.20 518	3.87 468	0.33 36	3.36 371	1.43 208	0.75 138	1.17 211	0.68 147	1.04 288	0.95 92	0.42 34	0.22 89	0.16 51	0.23 74	0.17 52	0.24 102	0.20 54

GCAP-Stereo	0.93 186	0.68 361	1.35 163	0.85 242	0.41 106	3.61 413	0.52 140	2.20 167	1.50 250	1.11 256	1.04 174	1.17 291	0.84 210	1.11 136	0.71 203	0.25 163	0.20 242	0.27 237	0.18 97	0.28 209	0.23 157

aanet-new	0.94 190	0.56 209	2.97 345	0.71 109	1.41 577	2.86 254	1.03 497	1.99 134	0.82 64	0.59 65	0.93 140	0.58 98	1.30 375	1.18 175	0.50 94	0.22 89	0.17 88	0.24 115	0.17 52	0.25 129	0.22 136

depthmonostereo	0.94 190	0.71 389	2.39 299	0.85 242	0.54 217	2.21 183	0.53 141	1.83 109	1.17 149	0.95 222	1.09 191	0.99 257	0.97 258	2.37 385	0.68 181	0.23 107	0.27 444	0.22 58	0.20 168	0.25 129	0.26 225

StereoAnything_RVC	0.94 190	2.66 667	2.20 276	0.76 165	0.34 32	1.18 47	0.39 65	2.31 192	0.69 21	0.51 20	0.34 8	0.32 2	0.89 233	1.57 272	0.35 3	0.32 382	0.16 51	0.23 74	0.15 11	3.31 694	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 190	0.72 395	2.56 313	0.64 48	0.59 255	1.90 139	0.75 295	2.71 276	1.40 197	0.91 211	1.04 174	0.85 215	0.82 203	1.14 150	0.78 234	0.35 438	0.29 471	0.25 156	0.27 363	0.45 502	0.29 281

IGEV-Stereo+	0.94 190	0.47 105	1.19 109	0.86 251	2.02 674	1.40 80	0.39 65	1.17 27	0.88 81	0.61 77	0.44 26	0.47 43	0.79 189	2.14 367	0.42 34	0.27 216	0.19 188	0.22 58	0.17 52	2.26 687	2.41 691

whm_eth	0.94 190	0.72 395	2.56 313	0.64 48	0.59 255	1.90 139	0.75 295	2.71 276	1.40 197	0.91 211	1.04 174	0.85 215	0.82 203	1.14 150	0.78 234	0.35 438	0.29 471	0.25 156	0.27 363	0.45 502	0.29 281

LoS_RVC	0.94 190	1.30 591	1.31 148	0.84 227	1.63 619	2.02 152	0.59 177	1.51 58	1.36 186	0.81 174	1.33 266	0.84 210	0.88 227	1.36 224	0.73 211	0.21 62	0.17 88	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 668

LoS	0.94 190	0.52 146	1.88 232	0.86 251	0.36 42	4.15 550	0.51 131	2.18 163	1.45 214	0.97 228	0.88 118	0.62 118	0.79 189	1.59 278	0.86 265	0.26 188	0.19 188	0.24 115	0.16 32	0.21 56	0.20 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 198	0.52 146	2.63 324	0.86 251	1.27 535	1.41 81	0.86 382	2.27 184	0.73 33	0.50 15	0.64 62	0.54 70	0.78 184	2.70 417	1.02 328	0.35 438	0.17 88	0.24 115	0.18 97	1.03 647	0.29 281

SCV	0.95 198	0.63 304	1.38 169	1.70 634	0.41 106	1.23 50	0.89 418	3.53 397	1.57 306	0.61 77	1.54 328	0.93 245	0.77 174	1.66 298	0.66 172	0.36 452	0.20 242	0.25 156	0.19 142	0.29 231	0.25 192

WCG-NET（raft）	0.95 198	0.55 193	1.20 116	0.84 227	0.31 17	1.44 87	1.01 489	1.55 65	2.37 521	1.64 328	1.42 297	2.38 482	1.01 275	1.29 207	0.76 228	0.22 89	0.19 188	0.22 58	0.20 168	0.25 129	0.21 99

anonymousdsp	0.95 198	0.69 364	1.27 141	0.83 215	0.52 204	4.54 635	0.84 368	1.76 99	1.24 161	0.76 153	1.06 185	0.78 193	0.77 174	1.67 303	0.69 192	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 192	0.31 280	0.26 225

IGEV-Stereo	0.95 198	0.69 364	1.27 141	0.84 227	0.52 204	4.54 635	0.84 368	1.76 99	1.24 161	0.75 138	1.06 185	0.79 198	0.77 174	1.68 305	0.69 192	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 192	0.31 280	0.26 225
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 203	0.48 115	1.09 65	0.97 337	0.45 141	4.54 635	0.83 361	3.32 363	1.37 187	0.75 138	0.89 125	0.76 189	0.80 196	0.92 85	0.53 112	0.26 188	0.18 139	0.26 202	0.20 168	0.28 209	0.21 99

tt45	0.96 203	0.48 115	1.19 109	0.89 271	0.66 294	3.91 473	0.76 299	1.90 121	1.26 169	0.70 116	1.30 253	0.71 169	0.63 111	2.59 409	0.74 218	0.22 89	0.17 88	0.28 273	0.23 257	0.27 187	0.27 245

DF	0.97 205	0.56 209	1.59 205	0.93 315	0.51 191	1.13 37	0.97 470	4.39 643	1.44 211	0.95 222	1.59 343	1.01 262	0.57 87	1.62 288	0.75 221	0.32 382	0.22 313	0.25 156	0.19 142	0.25 129	0.25 192

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 205	1.76 637	2.51 309	0.69 93	1.40 569	2.95 275	0.99 481	2.18 163	1.04 134	0.68 109	0.80 94	0.69 154	0.64 114	0.87 63	0.40 18	0.23 107	0.19 188	0.25 156	0.21 192	0.30 258	0.64 585

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 205	0.41 33	3.72 383	0.63 38	0.80 354	1.51 97	0.84 368	1.84 110	1.51 257	0.82 177	1.00 160	0.70 158	1.00 269	0.75 24	0.41 28	0.23 107	0.18 139	0.24 115	0.18 97	0.43 481	2.30 687

MSCF	0.97 205	0.82 467	1.26 134	0.88 262	0.40 99	3.17 307	0.88 410	2.79 293	1.39 193	1.32 276	1.19 214	0.58 98	1.33 380	1.28 202	0.64 159	0.25 163	0.19 188	0.25 156	0.25 311	0.28 209	0.32 339

999	0.97 205	0.48 115	1.24 130	1.03 386	0.64 279	3.25 327	0.92 445	1.40 47	1.39 193	0.71 121	1.68 373	0.70 158	0.66 129	3.03 431	0.89 281	0.23 107	0.19 188	0.25 156	0.21 192	0.25 129	0.29 281

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 205	0.41 33	3.70 382	0.63 38	0.80 354	1.51 97	0.84 368	1.84 110	1.51 257	0.82 177	1.00 160	0.70 158	1.00 269	0.75 24	0.41 28	0.23 107	0.18 139	0.24 115	0.18 97	0.43 481	2.30 687

DA	0.98 211	0.46 81	1.34 158	0.92 299	0.43 121	4.34 595	0.85 377	2.79 293	1.35 183	0.82 177	1.30 253	0.89 228	1.08 314	1.11 136	0.56 127	0.30 333	0.18 139	0.24 115	0.18 97	0.25 129	0.23 157

GGEV	0.98 211	0.46 81	1.34 158	0.92 299	0.43 121	4.34 595	0.85 377	2.79 293	1.35 183	0.82 177	1.30 253	0.89 228	1.08 314	1.11 136	0.56 127	0.30 333	0.18 139	0.24 115	0.18 97	0.25 129	0.23 157

ff7	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 227	0.52 204	4.55 640	0.86 382	1.62 77	1.24 161	0.75 138	1.03 169	0.70 158	0.77 174	1.84 331	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 192	0.31 280	0.27 245

ffff	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 227	0.52 204	4.55 640	0.86 382	1.62 77	1.24 161	0.75 138	1.03 169	0.70 158	0.77 174	1.84 331	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 192	0.31 280	0.27 245

11t	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 227	0.52 204	4.55 640	0.86 382	1.62 77	1.24 161	0.75 138	1.03 169	0.70 158	0.77 174	1.84 331	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 192	0.31 280	0.27 245

MIF-Stereo (partial)	0.98 211	0.55 193	2.83 338	0.71 109	1.03 460	1.08 34	0.49 125	2.55 245	1.66 348	0.79 166	1.20 216	0.80 200	0.90 236	1.61 286	1.56 472	0.36 452	0.24 381	0.33 422	0.25 311	0.40 428	0.28 268

ccc-4	0.98 211	0.69 364	2.05 254	0.84 227	0.52 204	4.55 640	0.86 382	1.62 77	1.24 161	0.75 138	1.03 169	0.70 158	0.77 174	1.84 331	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 192	0.31 280	0.27 245

CroCo-Stereo	0.98 211	0.87 489	3.44 368	0.87 257	0.53 215	0.49 4	0.50 127	3.99 513	1.49 244	0.81 174	1.25 239	1.00 260	0.75 161	1.10 134	1.09 345	0.24 135	0.21 281	0.24 115	0.19 142	0.35 379	0.27 245
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 219	0.89 493	2.55 312	0.99 351	1.80 655	0.54 5	0.46 112	3.10 330	1.24 161	1.07 247	1.21 221	1.05 271	0.78 184	1.26 195	1.08 342	0.27 216	0.23 344	0.27 237	0.21 192	0.43 481	0.34 377

PMTNet	0.99 219	0.48 115	1.73 216	0.62 30	0.56 231	4.20 577	0.43 96	1.88 115	1.58 310	1.00 231	1.05 181	0.78 193	0.98 265	1.50 258	0.85 258	1.21 673	0.20 242	0.23 74	0.15 11	0.22 78	0.19 19

GASTEREO	1.00 221	0.98 526	1.23 124	0.90 281	0.40 99	3.40 356	0.88 410	2.77 285	1.44 211	1.39 293	1.30 253	0.55 79	1.35 386	1.33 217	0.64 159	0.25 163	0.19 188	0.25 156	0.25 311	0.25 129	0.31 324

rvit_0105_6	1.00 221	0.93 507	2.21 278	0.92 299	0.55 226	1.52 101	0.79 328	2.41 205	2.96 618	0.76 153	0.72 76	1.02 264	0.75 161	1.42 240	0.81 246	0.40 497	0.43 589	0.34 441	0.31 460	0.43 481	0.34 377

rvit_stereo_ft	1.00 221	0.87 489	3.55 372	0.97 337	0.66 294	1.06 32	0.80 339	2.78 288	1.67 350	0.78 162	0.96 153	0.95 251	1.14 337	1.06 125	0.90 285	0.32 382	0.24 381	0.27 237	0.28 392	0.39 423	0.27 245

SMOE	1.01 224	0.55 193	1.47 188	0.81 189	0.47 164	2.40 202	1.30 559	1.89 118	1.31 177	1.36 284	1.73 389	1.05 271	1.36 389	1.23 185	1.13 357	0.43 529	0.24 381	0.59 626	0.29 422	0.32 315	0.32 339

MyStereo07	1.01 224	0.80 454	1.26 134	1.00 360	1.04 464	3.95 493	0.95 457	2.07 150	1.42 204	0.75 138	1.22 224	0.68 147	0.91 239	1.63 293	0.67 177	0.24 135	0.24 381	0.34 441	0.26 335	0.41 452	0.37 414

CES	1.01 224	0.55 193	1.74 219	0.92 299	2.15 678	2.15 174	0.50 127	2.01 137	1.45 214	0.76 153	1.02 163	0.61 111	0.47 45	1.29 207	0.79 240	0.22 89	0.17 88	0.24 115	0.14 2	0.63 579	2.29 686

TANstereo	1.01 224	0.55 193	1.73 216	0.76 165	0.36 42	4.04 523	0.38 63	1.48 55	1.62 336	2.03 441	2.10 519	0.84 210	0.93 246	0.98 102	0.62 152	0.28 260	0.36 537	0.23 74	0.20 168	0.25 129	0.46 502

GMStereo	1.01 224	1.00 530	2.86 341	0.83 215	0.45 141	1.47 91	0.57 161	1.89 118	2.11 458	1.52 306	1.24 231	0.87 221	0.74 158	1.58 273	0.94 310	0.40 497	0.21 281	0.30 332	0.30 444	0.47 518	0.36 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 229	0.49 125	1.54 198	0.83 215	0.55 226	4.01 517	0.31 27	1.63 82	1.99 422	1.63 325	2.13 529	0.84 210	0.65 122	0.88 69	0.70 198	0.27 216	0.15 25	0.23 74	1.22 684	0.24 102	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 230	0.85 483	3.13 353	0.84 227	0.38 82	1.17 45	0.42 90	3.54 398	1.47 228	1.08 248	2.17 536	1.48 349	0.57 87	1.37 230	0.74 218	0.23 107	0.18 139	0.28 273	0.21 192	0.32 315	0.24 176

XX-TBD	1.03 230	0.95 517	1.94 239	1.30 528	0.43 121	3.97 509	0.33 36	1.74 97	1.73 373	1.59 315	2.02 498	0.69 154	0.60 103	1.16 161	0.66 172	0.30 333	0.25 412	0.23 74	0.15 11	0.31 280	0.22 136

RT-Monster	1.05 232	0.53 164	2.62 322	0.83 215	1.40 569	2.96 276	0.47 118	2.81 297	1.83 398	1.21 268	1.22 224	0.93 245	0.83 208	1.36 224	0.60 143	0.21 62	0.20 242	0.23 74	0.18 97	0.21 56	0.29 281

xyz-stereo-finetune	1.05 232	0.62 296	1.46 183	0.59 15	0.36 42	3.48 377	0.81 351	2.69 274	1.74 379	0.94 218	1.21 221	0.91 235	0.78 184	2.53 404	1.28 407	0.24 135	0.24 381	0.26 202	0.23 257	0.30 258	0.23 157

FE-Mocha	1.06 234	0.74 417	2.45 305	0.97 337	0.69 314	1.57 104	0.40 73	2.92 307	1.47 228	1.82 369	1.81 433	1.62 367	0.88 227	1.36 224	0.78 234	0.29 291	0.20 242	0.35 462	0.31 460	0.26 164	0.33 360

EGLCR-Stereo	1.06 234	0.51 138	1.56 201	1.02 378	0.39 89	4.27 588	0.42 90	4.08 540	1.48 238	0.90 210	0.68 70	1.09 273	0.66 129	1.81 325	0.62 152	0.27 216	0.19 188	0.29 301	0.23 257	0.37 407	0.25 192

MC-Stereo	1.06 234	0.48 115	1.55 199	1.15 457	0.41 106	4.56 645	0.61 187	2.06 148	1.46 223	1.90 389	1.61 352	0.89 228	1.12 328	1.35 221	0.73 211	0.25 163	0.18 139	0.26 202	0.22 231	0.25 129	0.24 176

sCroCo_RVC	1.06 234	0.82 467	5.05 406	1.02 378	1.05 466	0.98 27	0.61 187	2.06 148	1.29 173	0.69 113	1.26 241	0.82 206	1.10 323	1.20 178	0.90 285	0.42 523	0.40 570	0.33 422	0.30 444	0.46 514	0.38 431

S0	1.07 238	0.59 249	1.52 193	0.91 292	0.93 422	2.53 220	0.95 457	2.15 160	1.05 137	1.26 272	2.11 523	1.11 278	1.45 423	1.15 157	1.11 351	0.94 659	0.31 495	0.37 492	0.33 481	0.33 337	0.31 324

SE	1.07 238	0.63 304	1.22 121	0.85 242	0.45 141	3.47 373	0.80 339	2.16 162	1.09 143	1.37 288	1.90 473	0.95 251	1.74 509	1.17 167	1.00 325	1.00 665	0.24 381	0.36 478	0.28 392	0.35 379	0.33 360

Anonymus123	1.07 238	0.73 406	4.10 392	0.80 185	0.51 191	4.91 684	0.72 265	2.50 230	1.00 126	0.85 196	0.57 52	0.72 172	0.48 50	1.01 112	0.90 285	0.26 188	0.22 313	0.24 115	0.29 422	0.25 129	0.25 192

rvit_0105_4	1.07 238	0.99 527	2.39 299	0.93 315	0.54 217	1.62 114	0.84 368	2.77 285	2.91 613	0.80 170	0.91 134	1.09 273	0.86 215	1.63 293	0.85 258	0.40 497	0.45 599	0.35 462	0.31 460	0.43 481	0.40 459

PStereo	1.08 242	1.10 551	1.37 168	0.73 133	0.52 204	1.69 120	0.97 470	1.91 123	1.14 146	1.23 269	0.55 48	0.63 125	1.81 524	1.44 244	1.19 374	0.88 656	0.90 676	0.53 606	0.49 603	1.06 650	1.54 671

DN	1.08 242	0.54 182	3.15 355	0.90 281	1.00 454	3.37 348	0.48 123	2.59 259	1.45 214	0.95 222	0.82 103	1.32 322	0.73 152	1.86 338	0.64 159	0.30 333	0.26 432	0.28 273	0.24 288	0.34 358	0.32 339

quiztm	1.09 244	0.79 449	1.33 157	0.77 171	1.50 592	2.48 211	0.76 299	3.65 415	1.55 293	1.65 332	1.80 420	1.18 295	0.64 114	1.17 167	1.07 339	0.30 333	0.17 88	0.23 74	0.20 168	0.36 393	0.28 268

MM-Stereo_test3	1.09 244	0.59 249	1.55 199	1.73 638	1.18 503	1.91 141	0.86 382	3.52 393	1.76 383	1.25 270	1.86 458	1.10 276	0.69 139	1.32 216	0.86 265	0.27 216	0.23 344	0.27 237	0.22 231	0.34 358	0.30 311

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 244	3.30 677	2.61 319	0.82 202	0.38 82	1.27 59	0.62 202	1.51 58	1.29 173	0.91 211	0.92 137	0.65 134	0.57 87	1.08 130	0.59 140	1.55 687	0.15 25	0.32 386	0.28 392	1.10 657	1.98 683

iRaftStereo_RVC	1.09 244	0.70 375	1.39 171	0.95 325	0.45 141	3.83 451	0.42 90	2.37 201	1.58 310	1.69 340	1.76 405	1.80 403	0.83 208	1.50 258	0.98 320	0.28 260	0.18 139	0.29 301	0.26 335	0.30 258	0.31 324

RAFT-Stereo-weight	1.11 248	0.48 115	1.22 121	0.99 351	0.42 115	4.17 565	0.80 339	3.60 406	1.50 250	1.97 411	1.50 316	1.30 320	0.65 122	1.24 188	0.85 258	0.25 163	0.19 188	0.26 202	0.22 231	0.27 187	0.23 157

11t1	1.11 248	0.53 164	1.80 225	1.55 612	0.65 287	2.20 182	0.60 182	3.66 419	1.49 244	1.60 316	1.26 241	1.03 266	1.35 386	1.72 312	0.97 317	0.28 260	0.31 495	0.29 301	0.23 257	0.30 258	0.34 377

rvit_0105_5	1.13 250	0.93 507	2.60 316	0.91 292	0.56 231	1.92 143	0.91 431	3.02 320	2.63 572	0.95 222	1.20 216	1.18 295	0.93 246	1.51 261	0.93 308	0.40 497	0.43 589	0.37 492	0.35 507	0.42 471	0.44 485

GMOStereo	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 146	0.44 132	3.05 286	0.91 431	2.78 288	1.45 214	2.37 555	1.52 319	1.53 353	1.05 294	1.17 167	0.92 299	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 392	0.34 358	0.26 225

error version	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 146	0.44 132	3.05 286	0.91 431	2.78 288	1.45 214	2.37 555	1.52 319	1.53 353	1.05 294	1.17 167	0.92 299	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 392	0.34 358	0.26 225

test-v	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 146	0.44 132	3.05 286	0.91 431	2.78 288	1.45 214	2.37 555	1.52 319	1.53 353	1.05 294	1.17 167	0.92 299	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 392	0.34 358	0.26 225

test-2	1.13 250	0.70 375	2.26 285	0.75 146	0.44 132	3.05 286	0.91 431	2.78 288	1.45 214	2.37 555	1.52 319	1.53 353	1.05 294	1.17 167	0.92 299	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 392	0.34 358	0.26 225

Lsterematch	1.15 255	0.84 477	4.02 391	0.80 185	0.39 89	1.68 119	0.68 239	2.01 137	2.02 429	1.58 314	2.02 498	1.35 327	1.40 400	1.41 237	1.10 346	0.28 260	0.16 51	0.29 301	0.22 231	0.29 231	0.37 414

HUF	1.15 255	0.64 317	8.62 447	0.90 281	0.35 37	1.35 75	0.78 320	1.97 132	1.50 250	0.63 93	1.52 319	0.83 208	0.66 129	1.28 202	0.63 156	0.29 291	0.23 344	0.26 202	0.17 52	0.23 89	0.25 192

tg	1.15 255	0.67 353	1.31 148	0.94 322	0.54 217	4.02 519	0.41 80	2.96 312	1.59 325	1.69 340	1.85 455	1.84 415	0.97 258	1.78 319	0.83 252	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.26 335	0.29 231	0.27 245

Selective-RAFT	1.15 255	0.46 81	1.64 209	0.99 351	0.45 141	4.17 565	0.51 131	3.21 341	1.69 360	1.12 257	1.34 272	1.45 346	1.40 400	2.08 359	0.94 310	0.41 512	0.20 242	0.24 115	0.23 257	0.27 187	0.25 192

x	1.15 255	0.57 222	1.53 195	1.44 584	0.67 301	1.94 144	0.97 470	3.87 469	1.57 306	1.61 321	1.28 249	1.58 361	1.22 356	1.93 344	1.04 333	0.28 260	0.30 486	0.34 441	0.29 422	0.32 315	0.31 324

xyz-stereo-finetune2	1.16 260	0.63 304	1.50 190	0.57 9	0.36 42	3.47 373	0.65 221	2.70 275	1.23 159	0.88 205	1.75 396	0.91 235	1.76 511	3.54 442	1.74 508	0.24 135	0.22 313	0.30 332	0.27 363	0.31 280	0.26 225

rvit_stereo_0075_2	1.18 261	0.74 417	2.66 328	0.90 281	1.27 535	2.51 215	0.69 250	2.25 179	2.06 442	1.40 295	1.86 458	1.46 348	0.84 210	1.42 240	0.94 310	0.46 555	0.40 570	0.48 574	0.38 542	0.46 514	0.51 534

AE-Stereo	1.18 261	0.60 267	2.05 254	1.10 424	0.60 258	4.39 603	0.72 265	3.74 439	1.62 336	1.10 252	1.90 473	1.01 262	0.92 243	1.45 249	0.82 248	0.28 260	0.22 313	0.28 273	0.28 392	0.26 164	0.22 136

S	1.19 263	0.55 193	1.36 165	0.68 85	1.06 469	4.10 539	0.80 339	2.39 202	1.30 175	1.69 340	2.19 540	1.36 329	1.73 507	1.17 167	1.03 330	0.45 546	0.28 459	0.47 565	0.45 587	0.36 393	0.33 360

test-3	1.19 263	0.52 146	2.00 248	1.01 367	0.42 115	1.95 145	0.91 431	4.35 632	1.47 228	2.24 519	1.16 209	2.06 450	0.79 189	2.68 415	0.76 228	0.27 216	0.18 139	0.28 273	0.26 335	0.26 164	0.25 192

test_1	1.19 263	0.52 146	2.00 248	1.01 367	0.42 115	1.95 145	0.90 423	4.36 637	1.47 228	2.17 491	1.16 209	2.06 450	0.78 184	2.68 415	0.76 228	0.27 216	0.18 139	0.28 273	0.26 335	0.26 164	0.25 192

test_3	1.19 263	0.51 138	2.08 266	0.99 351	0.41 106	2.05 161	0.87 403	4.40 646	1.42 204	1.99 418	1.18 212	2.03 444	0.79 189	2.70 417	0.75 221	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.29 422	0.30 258	0.27 245

raftrobust	1.19 263	0.72 395	2.30 290	1.26 506	1.31 542	3.55 399	0.68 239	2.75 282	1.47 228	2.21 510	1.38 286	1.17 291	1.22 356	1.20 178	1.11 351	0.28 260	0.24 381	0.21 39	0.19 142	0.25 129	0.28 268

RALCasStereoNet	1.19 263	1.02 532	2.06 263	1.12 435	1.14 494	3.08 293	0.70 260	2.99 315	1.73 373	1.34 279	1.68 373	1.18 295	0.91 239	2.16 369	1.00 325	0.30 333	0.26 432	0.24 115	0.21 192	0.29 231	0.30 311

MIM_Stereo	1.20 269	0.78 445	3.30 363	1.05 390	0.43 121	3.04 283	0.60 182	2.46 222	1.51 257	1.60 316	1.58 339	1.82 409	1.29 371	2.00 351	1.07 339	0.24 135	0.24 381	0.28 273	0.25 311	0.27 187	0.27 245

R-Stereo Train	1.20 269	0.58 239	1.81 226	0.99 351	0.67 301	3.78 441	0.90 423	4.09 542	1.51 257	2.16 487	1.71 384	1.13 282	0.94 249	1.40 232	0.91 294	0.30 333	0.24 381	0.26 202	0.21 192	0.26 164	0.25 192

RAFT-Stereo	1.20 269	0.58 239	1.81 226	0.99 351	0.67 301	3.78 441	0.90 423	4.09 542	1.51 257	2.16 487	1.71 384	1.13 282	0.94 249	1.40 232	0.91 294	0.30 333	0.24 381	0.26 202	0.21 192	0.26 164	0.25 192
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod_eth	1.21 272	0.56 209	1.31 148	0.99 351	1.50 592	1.26 57	0.57 161	1.85 112	1.35 183	0.99 230	3.16 641	1.24 308	1.50 438	2.50 393	0.60 143	3.48 702	0.25 412	0.30 332	0.22 231	0.31 280	0.23 157

model_zeroshot	1.21 272	0.60 267	3.55 372	1.05 390	0.57 243	3.46 370	0.63 207	2.73 279	1.55 293	2.05 446	1.38 286	1.50 352	0.82 203	1.69 307	0.87 272	0.29 291	0.23 344	0.30 332	0.23 257	0.27 187	0.32 339

RCA-Stereo	1.21 272	0.52 146	1.58 204	0.90 281	0.46 154	4.68 661	0.79 328	4.13 552	1.74 379	1.92 396	1.80 420	0.94 250	1.48 431	1.14 150	0.70 198	0.27 216	0.18 139	0.25 156	0.19 142	0.25 129	0.23 157

raft+_RVC	1.21 272	0.83 471	2.61 319	1.35 553	0.97 433	3.60 409	0.76 299	3.23 346	1.51 257	1.33 277	1.67 370	1.03 266	1.10 323	1.87 339	0.92 299	0.24 135	0.22 313	0.25 156	0.24 288	0.26 164	0.25 192

AnonymousM	1.22 276	1.32 597	0.97 20	0.88 262	0.56 231	4.03 521	0.69 250	2.41 205	1.68 353	1.48 302	1.31 262	1.15 287	1.00 269	1.18 175	0.73 211	0.32 382	0.40 570	2.07 693	1.70 695	0.24 102	0.22 136

LL-Strereo2	1.23 277	0.85 483	2.38 298	0.93 315	0.68 307	3.72 429	1.37 574	2.54 244	1.99 422	1.75 357	1.40 292	1.82 409	0.73 152	1.40 232	0.99 323	0.31 359	0.23 344	0.55 616	0.35 507	0.29 231	0.24 176

ROB_FTStereo_v2	1.23 277	0.66 342	2.02 250	0.75 146	0.37 63	4.67 660	0.76 299	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.46 302	1.78 393	1.14 337	2.08 359	0.88 277	0.48 569	0.22 313	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

CRE-IMP	1.23 277	0.61 287	2.14 271	0.82 202	0.39 89	4.54 635	0.83 361	2.63 265	1.55 293	1.95 406	1.46 302	1.87 420	0.96 253	1.48 255	1.33 418	0.45 546	0.21 281	0.31 363	0.26 335	0.41 452	0.31 324

RAFT	1.23 277	0.84 477	2.05 254	0.96 330	0.47 164	1.80 131	0.94 453	3.18 340	1.46 223	1.60 316	1.71 384	3.04 557	1.59 460	1.64 295	1.32 414	0.38 477	0.24 381	0.40 520	0.32 473	0.40 428	0.35 391

test-1	1.23 277	0.65 330	1.88 232	0.96 330	0.52 204	3.84 456	0.62 202	4.01 517	1.47 228	1.93 400	1.78 414	1.83 412	0.92 243	1.19 177	1.28 407	0.26 188	0.29 471	0.31 363	0.24 288	0.29 231	0.36 398

rvit_0105_3	1.24 282	0.93 507	2.84 339	0.97 337	0.58 252	2.38 198	1.08 515	3.26 351	2.53 557	1.18 262	1.40 292	1.24 308	1.04 288	1.73 313	0.97 317	0.44 536	0.44 594	0.40 520	0.42 575	0.42 471	0.50 526

PSM-adaLoss	1.24 282	0.65 330	2.03 251	0.75 146	0.37 63	4.68 661	0.73 273	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.47 307	1.78 393	1.13 330	2.18 373	0.87 272	0.48 569	0.23 344	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

rafts_anoy	1.24 282	0.80 454	3.61 378	1.17 467	1.20 518	3.00 279	0.61 187	3.17 338	1.58 310	1.37 288	1.26 241	1.19 300	1.12 328	1.78 319	1.25 396	0.32 382	0.23 344	0.32 386	0.32 473	0.31 280	0.30 311

DIP-Stereo	1.24 282	0.69 364	1.77 222	0.65 61	0.61 263	4.29 590	0.58 171	4.44 652	2.53 557	1.98 413	1.33 266	0.91 235	0.86 215	1.25 194	1.25 396	0.36 452	0.23 344	0.32 386	0.23 257	0.32 315	0.29 281
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 286	0.56 209	2.05 254	1.05 390	0.93 422	2.86 254	0.55 151	3.23 346	1.34 180	1.55 309	1.07 188	3.56 610	2.03 547	1.29 207	1.00 325	0.28 260	0.27 444	0.34 441	0.21 192	0.41 452	0.43 479

Patchmatch Stereo++	1.25 286	0.65 330	2.06 263	0.75 146	0.37 63	4.68 661	0.76 299	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.47 307	1.78 393	1.14 337	2.44 387	0.90 285	0.48 569	0.23 344	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 286	0.66 342	2.14 271	0.75 146	0.37 63	4.65 657	0.77 313	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.47 307	1.78 393	1.13 330	2.26 382	0.86 265	0.47 564	0.22 313	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

HUI-Stereo	1.25 286	0.66 342	2.33 293	0.75 146	0.37 63	4.68 661	0.78 320	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.46 302	1.79 400	1.13 330	2.17 371	0.85 258	0.48 569	0.23 344	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

iRAFT	1.25 286	0.65 330	2.06 263	0.75 146	0.37 63	4.68 661	0.76 299	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.47 307	1.78 393	1.14 337	2.44 387	0.90 285	0.48 569	0.23 344	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

RAFT-IKP	1.25 286	0.66 342	2.23 283	0.75 146	0.37 63	4.64 655	0.74 285	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.47 307	1.78 393	1.13 330	2.22 379	0.92 299	0.48 569	0.22 313	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 286	0.72 395	1.74 219	1.05 390	0.36 42	4.13 546	0.42 90	2.95 310	2.84 609	2.02 437	2.40 581	1.61 366	1.11 327	1.26 195	0.97 317	0.21 62	0.15 25	0.26 202	0.23 257	0.29 231	0.23 157

FACV-RUCA	1.26 293	0.65 330	2.21 278	1.06 396	1.50 592	2.69 236	1.15 532	3.05 323	1.87 402	1.36 284	1.99 493	1.03 266	1.15 345	1.36 224	1.10 346	0.41 512	0.41 579	0.73 659	0.41 568	0.61 573	0.41 465

CAS	1.26 293	0.40 22	1.46 183	2.97 692	1.61 615	4.13 546	0.73 273	1.78 104	1.49 244	0.83 189	1.10 194	0.59 103	0.53 71	1.26 195	0.80 241	2.99 696	0.13 1	0.21 39	0.13 1	0.31 280	1.72 676

anonymousdsp2	1.26 293	0.60 267	3.74 384	1.02 378	0.41 106	3.60 409	0.72 265	3.68 424	1.47 228	1.37 288	1.56 336	1.83 412	1.01 275	2.00 351	0.66 172	0.29 291	0.20 242	0.28 273	0.20 168	0.32 315	0.29 281

dd	1.26 293	1.15 563	2.47 306	0.92 299	0.49 183	4.35 598	0.75 295	1.92 125	2.11 458	1.44 299	1.24 231	1.19 300	1.05 294	1.78 319	1.70 500	0.57 608	0.34 524	0.35 462	0.33 481	0.60 568	0.46 502

iGMRVC	1.26 293	0.66 342	2.14 271	0.75 146	0.37 63	4.66 658	0.74 285	2.53 235	1.58 310	1.99 418	1.46 302	1.78 393	1.14 337	2.46 389	0.92 299	0.48 569	0.23 344	0.32 386	0.27 363	0.40 428	0.29 281

Weightmod	1.27 298	0.83 471	1.39 171	0.93 315	0.85 390	3.94 487	0.59 177	1.67 87	1.22 158	1.12 257	3.44 653	1.65 370	1.40 400	2.94 427	1.48 450	0.44 536	0.37 549	0.29 301	0.25 311	0.31 280	0.22 136

fast-iter	1.27 298	0.90 495	2.33 293	1.10 424	0.68 307	2.92 265	0.45 107	2.49 226	1.76 383	2.13 470	1.65 366	2.42 490	1.84 529	1.58 273	1.61 482	0.26 188	0.16 51	0.28 273	0.29 422	0.26 164	0.25 192

CoSv	1.27 298	0.90 495	2.33 293	1.10 424	0.68 307	2.92 265	0.45 107	2.49 226	1.76 383	2.13 470	1.65 366	2.42 490	1.84 529	1.58 273	1.61 482	0.26 188	0.16 51	0.28 273	0.29 422	0.26 164	0.25 192

mmm	1.27 298	0.58 239	2.20 276	1.41 577	0.68 307	2.39 200	0.85 377	3.90 480	1.63 339	2.20 501	1.84 447	1.28 315	1.50 438	1.91 343	0.89 281	0.31 359	0.27 444	0.45 555	0.37 529	0.38 412	0.34 377

NRIStereo	1.28 302	0.61 287	1.67 210	1.15 457	0.38 82	4.73 674	0.90 423	2.42 209	1.50 250	1.93 400	1.33 266	1.75 387	1.22 356	2.96 428	1.33 418	0.46 555	0.22 313	0.29 301	0.26 335	0.30 258	0.28 268

RALAANet	1.28 302	1.08 547	3.21 357	1.25 499	0.94 425	1.44 87	0.69 250	3.15 335	2.57 565	2.01 432	1.80 420	1.29 318	1.05 294	2.00 351	1.48 450	0.27 216	0.20 242	0.27 237	0.24 288	0.40 428	0.27 245

CASS	1.29 304	0.66 342	2.62 322	0.95 325	0.66 294	2.84 250	0.69 250	3.00 317	1.79 388	2.57 588	1.95 482	1.39 336	1.55 456	1.59 278	1.06 336	0.50 585	0.28 459	0.34 441	0.28 392	0.46 514	0.63 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 305	0.60 267	5.57 415	0.88 262	0.75 335	3.04 283	0.90 423	2.68 272	1.33 179	1.48 302	1.07 188	2.78 535	0.88 227	1.29 207	0.85 258	0.31 359	0.22 313	0.35 462	0.20 168	0.45 502	0.37 414

qqq	1.30 305	0.57 222	1.67 210	1.15 457	0.51 191	2.18 178	0.91 431	3.98 509	1.53 276	1.50 305	1.24 231	1.79 400	1.34 383	4.66 471	0.98 320	0.28 260	0.31 495	0.33 422	0.33 481	0.33 337	0.32 339

test_4	1.30 305	0.50 129	6.16 419	0.84 227	0.45 141	1.61 112	1.12 526	2.14 158	1.42 204	1.52 306	2.31 571	1.84 415	0.79 189	2.52 402	1.19 374	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.29 422	0.29 231	0.25 192

s12784h	1.31 308	0.45 69	2.41 302	0.71 109	0.35 37	4.42 612	0.50 127	4.22 577	2.73 584	2.01 432	2.48 587	0.91 235	0.96 253	2.01 354	0.70 198	0.29 291	0.18 139	0.24 115	0.16 32	0.27 187	0.18 7

AFF-stereo	1.31 308	0.77 438	1.46 183	1.10 424	0.45 141	3.93 481	0.48 123	2.92 307	2.92 615	1.90 389	2.21 545	2.11 457	1.52 445	1.93 344	1.12 355	0.21 62	0.16 51	0.25 156	0.25 311	0.29 231	0.20 54

Pruner-Stereo	1.32 310	0.59 249	2.11 269	1.79 648	0.47 164	4.73 674	0.79 328	2.53 235	1.72 371	2.47 570	1.58 339	1.48 349	1.03 280	1.66 298	1.47 447	0.44 536	0.21 281	0.34 441	0.30 444	0.30 258	0.39 438

Hybrid-DGEV-03	1.34 311	0.70 375	2.74 336	1.00 360	0.52 204	3.99 512	0.99 481	3.22 343	1.64 341	2.15 481	3.31 649	1.37 334	1.07 308	1.29 207	1.22 386	0.26 188	0.18 139	0.32 386	0.24 288	0.28 209	0.24 176

ToySt	1.35 312	0.72 395	3.65 380	1.01 367	0.50 188	3.31 342	1.01 489	3.46 381	1.73 373	1.30 274	1.55 332	2.07 453	1.47 429	1.88 340	1.40 428	0.27 216	0.27 444	0.30 332	0.32 473	0.42 471	0.39 438

DisPM	1.36 313	0.55 193	2.39 299	1.54 607	0.51 191	4.59 648	0.79 328	2.50 230	1.88 404	2.50 573	1.83 442	1.45 346	1.01 275	2.71 419	0.93 308	0.46 555	0.20 242	0.32 386	0.31 460	0.31 280	0.44 485

sAnonymous2	1.37 314	1.22 580	9.79 461	0.92 299	0.88 405	1.23 50	0.61 187	2.56 247	1.69 360	0.85 196	1.02 163	0.73 179	1.23 361	0.98 102	0.78 234	0.29 291	0.25 412	0.31 363	0.30 444	1.06 650	0.71 599

CroCo_RVC	1.37 314	1.22 580	9.79 461	0.92 299	0.88 405	1.23 50	0.61 187	2.56 247	1.69 360	0.85 196	1.02 163	0.73 179	1.23 361	0.98 102	0.78 234	0.29 291	0.25 412	0.31 363	0.30 444	1.06 650	0.71 599

GES	1.38 316	0.64 317	2.61 319	1.09 414	0.57 243	4.30 592	1.02 494	3.86 466	1.51 257	1.72 350	1.74 392	1.28 315	1.77 513	1.62 288	1.61 482	0.39 489	0.27 444	0.33 422	0.30 444	0.41 452	0.47 507

Any-RAFT	1.40 317	0.53 164	2.78 337	1.09 414	0.64 279	4.41 610	0.81 351	3.97 506	2.78 591	1.99 418	1.34 272	2.36 479	1.56 459	1.56 268	0.75 221	0.27 216	0.20 242	0.25 156	0.18 97	0.25 129	0.28 268

UDGNet	1.40 317	1.52 621	2.22 281	1.38 571	0.62 272	4.39 603	0.68 239	1.80 106	2.18 472	1.34 279	1.18 212	0.99 257	1.00 269	2.16 369	1.19 374	1.09 667	0.34 524	1.30 683	0.98 671	1.10 657	0.58 566

GMStereo_Zeroshot	1.41 319	1.21 574	3.33 365	1.29 521	0.72 323	3.35 346	0.53 141	2.58 258	1.68 353	2.35 551	1.56 336	2.42 490	0.96 253	2.50 393	1.16 365	0.45 546	0.23 344	0.40 520	0.24 288	0.79 626	0.33 360

TestStereo_HL2	1.42 320	0.76 434	3.87 388	1.08 407	0.63 276	2.59 227	0.62 202	3.27 353	2.22 476	1.34 279	1.33 266	1.14 286	0.91 239	5.97 501	1.24 392	0.25 163	0.20 242	0.23 74	0.19 142	0.27 187	0.24 176

GGDA	1.42 320	0.77 438	2.96 344	1.09 414	0.54 217	3.04 283	0.58 171	3.26 351	2.25 486	1.34 279	1.35 275	1.13 282	0.98 265	6.44 515	1.15 360	0.24 135	0.19 188	0.24 115	0.20 168	0.29 231	0.25 192

TestStereo-Hl	1.43 322	0.66 342	2.69 330	1.02 378	0.48 173	3.12 301	0.75 295	3.60 406	2.23 480	1.66 334	1.31 262	1.33 323	1.15 345	6.24 511	0.88 277	0.25 163	0.20 242	0.26 202	0.21 192	0.28 209	0.25 192

Selective-IGEV-i1	1.43 322	0.59 249	2.42 304	1.15 457	1.07 476	3.82 450	1.09 519	3.79 448	2.11 458	1.62 323	1.91 475	2.65 517	1.22 356	1.80 323	1.12 355	0.32 382	0.27 444	0.46 561	0.54 623	0.31 280	0.39 438

rvit_105_1	1.43 322	0.90 495	3.27 361	1.08 407	0.68 307	2.79 243	1.27 554	3.52 393	2.35 512	1.38 292	1.54 328	1.28 315	1.14 337	2.91 423	1.40 428	0.54 602	0.47 613	0.45 555	0.59 635	0.44 493	0.58 566

RAFT-Test	1.44 325	0.59 249	6.10 418	1.01 367	0.69 314	2.90 259	0.80 339	3.68 424	1.70 365	1.85 373	1.68 373	3.15 567	1.03 280	1.20 178	0.99 323	0.27 216	0.22 313	0.25 156	0.23 257	0.27 187	0.25 192

DCRE	1.44 325	0.74 417	3.50 371	1.13 443	0.72 323	1.78 129	0.67 228	2.14 158	1.56 300	1.99 418	8.09 689	1.73 385	1.07 308	1.24 188	0.83 252	0.23 107	0.25 412	0.26 202	0.26 335	0.28 209	0.30 311

AdaStereo	1.45 327	0.83 471	2.34 296	1.28 517	0.81 360	3.21 315	1.14 531	4.20 568	2.46 545	2.05 446	1.77 411	2.48 500	1.18 349	1.71 311	1.44 437	0.43 529	0.25 412	0.43 543	0.28 392	0.44 493	0.34 377
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 328	0.57 222	14.51 531	0.74 141	0.34 32	3.31 342	0.68 239	2.34 197	0.72 26	0.58 57	0.88 118	0.50 52	1.06 303	1.42 240	0.45 58	0.19 36	0.15 25	0.25 156	0.17 52	0.24 102	0.20 54

BSDual-CNN	1.46 328	0.59 249	1.94 239	0.87 257	0.85 390	4.16 560	1.16 534	4.48 658	1.88 404	2.93 629	1.83 442	2.60 511	1.31 377	1.60 280	1.21 383	0.34 417	0.25 412	0.31 363	0.28 392	0.35 379	0.33 360

PFNet+	1.46 328	0.57 222	2.84 339	0.92 299	0.47 164	4.64 655	0.84 368	2.46 222	1.99 422	2.14 473	1.64 359	1.34 325	1.03 280	4.68 473	1.23 390	0.45 546	0.33 511	0.37 492	0.39 550	0.32 315	0.49 519

ACVNet	1.46 328	0.64 317	3.56 374	0.93 315	0.85 390	4.22 578	0.80 339	2.85 300	2.08 445	1.78 361	1.88 462	3.10 562	1.46 427	1.33 217	1.89 526	0.29 291	0.26 432	0.30 332	0.26 335	0.39 423	0.27 245

psmg	1.47 332	0.59 249	1.94 239	0.92 299	0.85 390	4.30 592	1.42 586	4.10 549	1.88 404	2.64 605	2.09 518	2.60 511	1.31 377	1.60 280	1.21 383	0.34 417	0.27 444	0.33 422	0.34 491	0.36 393	0.34 377

BUS	1.49 333	0.59 249	1.94 239	0.87 257	0.85 390	4.50 628	0.76 299	4.48 658	1.88 404	2.93 629	1.83 442	3.63 613	0.97 258	1.60 280	1.17 369	0.34 417	0.25 412	0.31 363	0.28 392	0.35 379	0.33 360

Hybrid-DGEV-2	1.55 334	1.43 613	3.19 356	1.16 464	0.51 191	4.15 550	0.54 150	4.28 605	2.22 476	2.06 451	1.37 282	2.37 480	1.61 467	3.24 434	1.15 360	0.25 163	0.24 381	0.30 332	0.26 335	0.29 231	0.28 268

plain	1.55 334	0.69 364	13.59 509	0.65 61	0.73 328	1.66 118	0.57 161	3.17 338	1.94 416	0.77 158	1.24 231	0.80 200	0.86 215	1.60 280	0.96 316	0.33 402	0.21 281	0.32 386	0.25 311	0.42 471	0.28 268

LCNet	1.55 334	0.54 182	1.88 232	0.99 351	0.55 226	3.60 409	1.21 548	2.86 303	1.53 276	2.18 493	1.74 392	1.43 345	4.17 653	3.62 445	0.87 272	0.29 291	0.20 242	0.28 273	0.77 656	0.47 518	1.85 679

DeepStereo_RVC	1.55 334	0.63 304	3.32 364	0.77 171	0.42 115	4.49 625	0.72 265	2.50 230	1.58 310	2.02 437	1.81 433	1.54 357	6.38 689	1.73 313	1.19 374	0.46 555	0.22 313	0.29 301	0.28 392	0.35 379	0.38 431

acv_ft	1.55 334	0.64 317	3.29 362	1.14 444	2.01 671	2.93 270	0.97 470	3.81 453	2.08 445	2.22 512	1.88 462	3.10 562	1.66 491	1.33 217	2.22 567	0.29 291	0.26 432	0.30 332	0.26 335	0.39 423	0.27 245

TestStereo1	1.56 339	0.81 460	2.32 291	1.61 622	0.64 279	4.13 546	1.36 569	3.79 448	3.20 646	1.60 316	2.57 599	1.39 336	2.15 559	2.51 397	1.30 411	0.29 291	0.20 242	0.34 441	0.25 311	0.40 428	0.36 398

SA-5K	1.56 339	0.81 460	2.32 291	1.61 622	0.64 279	4.13 546	1.36 569	3.79 448	3.20 646	1.60 316	2.57 599	1.39 336	2.15 559	2.51 397	1.30 411	0.29 291	0.20 242	0.34 441	0.25 311	0.40 428	0.36 398

UCFNet_RVC	1.57 341	0.84 477	3.25 359	1.36 559	1.40 569	4.07 531	1.01 489	2.68 272	1.50 250	2.11 463	1.88 462	2.37 480	1.50 438	3.41 439	1.42 434	0.36 452	0.28 459	0.52 601	0.40 561	0.53 541	0.43 479

NF-Stereo	1.58 342	0.61 287	2.66 328	2.26 675	0.47 164	4.68 661	0.67 228	3.31 358	1.48 238	2.11 463	1.59 343	1.36 329	1.09 317	6.08 507	1.20 379	0.40 497	0.20 242	0.36 478	0.34 491	0.31 280	0.36 398

OCTAStereo	1.58 342	0.61 287	2.72 332	2.27 678	0.46 154	4.68 661	0.67 228	3.30 357	1.48 238	2.11 463	1.59 343	1.36 329	1.09 317	6.02 504	1.21 383	0.41 512	0.20 242	0.36 478	0.34 491	0.31 280	0.37 414

RE-Stereo	1.58 342	0.61 287	2.72 332	2.26 675	0.46 154	4.68 661	0.68 239	3.31 358	1.48 238	2.11 463	1.59 343	1.36 329	1.09 317	6.01 502	1.22 386	0.41 512	0.20 242	0.36 478	0.34 491	0.31 280	0.37 414

TVStereo	1.58 342	0.61 287	2.72 332	2.26 675	0.46 154	4.68 661	0.68 239	3.31 358	1.48 238	2.11 463	1.59 343	1.36 329	1.09 317	6.01 502	1.22 386	0.41 512	0.20 242	0.36 478	0.34 491	0.31 280	0.37 414

Gwc-CoAtRS	1.58 342	0.57 222	11.69 488	1.01 367	0.60 258	2.53 220	0.64 211	2.36 199	1.56 300	1.80 366	1.47 307	2.74 525	1.18 349	1.12 142	0.90 285	0.27 216	0.21 281	0.25 156	0.22 231	0.27 187	0.23 157

KYRaft	1.59 347	0.52 146	1.73 216	0.95 325	0.49 183	4.38 601	1.79 622	2.43 214	1.51 257	2.49 572	2.98 627	2.00 440	3.41 633	2.14 367	0.82 248	0.30 333	0.21 281	0.33 422	0.46 590	0.35 379	2.45 694

Reg-Stereo(zero)	1.60 348	0.42 45	10.69 475	0.89 271	0.68 307	3.27 332	0.47 118	2.27 184	1.54 285	1.48 302	1.24 231	2.55 506	2.68 598	1.48 255	1.10 346	0.19 36	0.19 188	0.22 58	0.18 97	0.24 102	0.26 225

HCRNet	1.60 348	0.56 209	2.47 306	0.78 177	1.36 559	4.11 541	0.71 262	3.57 402	2.79 593	1.75 357	1.61 352	1.58 361	1.41 408	5.79 497	1.56 472	0.34 417	0.28 459	0.36 478	0.29 422	0.33 337	0.37 414

AIO-test2	1.61 350	1.30 591	3.40 367	1.16 464	1.31 542	3.18 310	0.74 285	4.06 534	1.52 269	1.72 350	2.21 545	0.78 193	0.74 158	3.64 447	0.95 315	3.64 705	0.26 432	0.35 462	0.42 575	0.37 407	0.33 360

Prome-Stereo	1.61 350	0.55 193	1.71 214	0.98 345	0.60 258	4.41 610	1.82 626	3.03 321	1.53 276	2.18 493	3.45 654	1.72 384	3.49 639	2.23 380	1.08 342	0.29 291	0.20 242	0.26 202	0.25 311	0.34 358	2.16 685

test_sample1	1.62 352	0.55 193	1.88 232	1.44 584	0.79 351	2.27 188	0.64 211	4.00 515	1.82 391	1.87 379	1.35 275	1.57 359	1.62 471	9.55 589	1.24 392	0.30 333	0.27 444	0.31 363	0.28 392	0.32 315	0.32 339

RAFT+CT+SA	1.62 352	0.72 395	7.42 430	0.97 337	1.42 581	4.04 523	0.94 453	3.90 480	1.61 330	1.61 321	1.63 357	1.33 323	1.18 349	2.73 421	1.10 346	0.27 216	0.19 188	0.31 363	0.34 491	0.33 337	0.33 360

SA	1.62 352	0.75 428	3.78 387	1.07 399	0.43 121	4.26 583	1.36 569	4.45 655	3.12 635	1.63 325	1.97 488	1.68 375	2.26 571	2.55 405	1.27 403	0.27 216	0.22 313	0.37 492	0.37 529	0.35 379	0.30 311

Sa-1000	1.63 355	0.79 449	3.56 374	1.11 431	0.48 173	4.06 526	1.41 584	4.49 661	2.75 588	2.00 430	2.80 619	1.84 415	1.43 416	2.64 414	1.50 457	0.27 216	0.19 188	0.36 478	0.33 481	0.36 393	0.30 311

PSMNet-RUCA	1.64 356	1.50 620	2.57 315	1.50 600	1.38 565	3.05 286	1.36 569	3.31 358	2.24 483	1.36 284	2.07 515	1.40 341	1.09 317	1.83 328	1.55 470	1.15 671	0.69 664	1.26 682	0.96 669	1.64 679	0.94 639

test_sample7	1.65 357	0.70 375	2.60 316	1.48 595	0.76 339	2.38 198	1.07 510	4.35 632	2.11 458	2.14 473	1.75 396	1.75 387	1.67 493	6.26 512	1.26 399	0.44 536	0.48 619	0.43 543	0.40 561	0.46 514	0.43 479

StereoVision	1.65 357	0.75 428	7.47 432	1.01 367	1.80 655	2.61 229	0.61 187	3.06 326	1.96 417	1.25 270	3.46 655	1.85 418	0.88 227	2.07 357	1.93 532	0.43 529	0.36 537	0.37 492	0.36 517	0.48 521	0.33 360

dad	1.65 357	1.19 571	3.04 350	0.98 345	0.56 231	4.22 578	0.84 368	1.99 134	2.48 546	2.14 473	1.68 373	1.62 367	1.13 330	3.85 452	2.04 547	1.03 666	0.40 570	2.04 692	0.48 598	0.75 620	0.53 541

PSM-softLoss	1.66 360	0.59 249	5.15 408	2.25 673	0.48 173	4.68 661	0.69 250	2.57 249	1.52 269	2.14 473	1.45 300	1.42 343	0.99 267	6.04 505	1.20 379	0.41 512	0.23 344	0.37 492	0.39 550	0.32 315	0.31 324

KMStereo	1.66 360	0.59 249	5.15 408	2.25 673	0.48 173	4.68 661	0.69 250	2.57 249	1.52 269	2.14 473	1.45 300	1.42 343	0.99 267	6.04 505	1.20 379	0.41 512	0.23 344	0.37 492	0.39 550	0.32 315	0.31 324

DDVS	1.68 362	0.79 449	2.52 310	1.26 506	1.16 501	3.17 307	0.78 320	3.12 332	1.82 391	1.86 377	1.91 475	2.92 548	1.43 416	6.20 509	1.63 490	0.45 546	0.65 656	0.34 441	0.38 542	0.48 521	0.79 621

ISRNet	1.69 363	0.76 434	5.69 416	1.27 514	1.36 559	2.85 252	0.61 187	3.60 406	1.91 412	2.13 470	2.12 527	2.90 543	1.41 408	2.51 397	1.71 501	0.49 581	0.50 625	0.56 618	0.47 593	0.49 527	0.57 561

IER	1.69 363	0.65 330	7.19 428	0.94 322	1.15 496	3.28 336	0.89 418	3.48 383	1.97 419	2.10 459	1.98 490	2.28 465	2.12 555	2.25 381	1.75 511	0.29 291	0.23 344	0.36 478	0.30 444	0.32 315	0.34 377

RAFT_R40	1.70 365	0.59 249	2.99 347	1.46 590	0.46 154	4.74 677	0.98 479	2.23 175	1.56 300	2.02 437	2.35 579	2.71 523	2.56 592	6.71 528	0.90 285	0.40 497	0.19 188	0.30 332	0.27 363	0.33 337	0.26 225

ffm	1.72 366	0.60 267	5.21 410	1.14 444	0.99 445	3.62 414	0.86 382	4.22 577	3.37 659	2.20 501	2.30 565	3.48 595	1.62 471	2.21 377	0.65 168	0.29 291	0.16 51	0.48 574	0.37 529	0.30 258	0.29 281

Anonymous3	1.72 366	0.76 434	11.61 487	0.83 215	0.84 386	4.46 617	0.84 368	3.57 402	1.16 147	1.34 279	1.37 282	1.11 278	1.03 280	1.58 273	1.13 357	0.70 640	0.58 644	0.33 422	0.35 507	0.47 518	0.42 469

DMCA	1.72 366	0.74 417	6.63 421	1.14 444	0.96 429	3.98 511	0.90 423	3.75 440	2.76 589	2.83 624	1.58 339	2.35 477	1.18 349	1.58 273	1.98 542	0.40 497	0.27 444	0.42 539	0.26 335	0.36 393	0.38 431

fff	1.74 369	0.70 375	9.08 451	0.81 189	0.36 42	4.15 550	0.57 161	4.23 581	2.09 448	2.30 533	1.80 420	1.19 300	3.02 613	1.44 244	1.46 442	0.29 291	0.23 344	0.23 74	0.18 97	0.24 102	0.42 469

DCANet	1.74 369	0.73 406	9.08 451	0.82 202	0.40 99	4.18 568	0.59 177	4.25 591	2.97 619	2.35 551	1.84 447	1.18 295	1.63 484	1.51 261	1.55 470	0.29 291	0.24 381	0.23 74	0.18 97	0.30 258	0.53 541

csc	1.74 369	0.70 375	9.08 451	0.81 189	0.36 42	4.15 550	0.57 161	4.23 581	2.09 448	2.30 533	1.80 420	1.19 300	3.02 613	1.44 244	1.46 442	0.29 291	0.23 344	0.23 74	0.18 97	0.24 102	0.42 469

cscssc	1.74 369	0.70 375	9.08 451	0.81 189	0.36 42	4.15 550	0.57 161	4.23 581	2.09 448	2.30 533	1.80 420	1.19 300	3.02 613	1.44 244	1.46 442	0.29 291	0.23 344	0.23 74	0.18 97	0.24 102	0.42 469

test_sample2	1.75 373	0.56 209	2.25 284	1.41 577	0.80 354	2.91 262	0.86 382	4.05 530	2.04 437	1.91 394	1.39 288	1.57 359	1.55 456	10.65 629	1.06 336	0.32 382	0.28 459	0.32 386	0.30 444	0.36 393	0.33 360

anonymity	1.76 374	1.26 587	2.73 335	1.66 628	1.32 549	1.84 133	1.07 510	3.49 386	2.30 500	2.11 463	2.11 523	1.71 383	3.90 647	1.82 327	1.48 450	1.10 668	1.09 682	1.08 676	1.08 677	1.05 649	1.09 649

SST-Stereo	1.76 374	0.58 239	3.10 351	1.44 584	0.46 154	4.71 673	0.76 299	2.22 174	2.79 593	2.07 455	2.18 538	2.43 493	3.22 626	6.66 524	0.84 255	0.42 523	0.19 188	0.30 332	0.27 363	0.35 379	0.26 225

StereoDRNet-Refined	1.77 376	0.81 460	2.22 281	1.21 486	0.76 339	3.26 329	0.71 262	3.82 456	2.05 440	2.29 529	2.05 510	2.98 552	1.44 419	7.15 535	2.27 571	0.30 333	0.23 344	0.42 539	0.33 481	0.45 502	0.64 585
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 377	1.35 601	1.95 244	1.62 624	1.19 510	2.00 150	1.06 507	3.44 379	1.63 339	2.19 497	2.01 497	1.37 334	1.55 456	10.23 616	1.92 531	0.32 382	0.25 412	0.34 441	0.33 481	0.45 502	0.32 339

CSP-Net	1.78 377	1.32 597	1.92 237	1.16 464	1.03 460	3.38 352	1.31 561	3.52 393	1.75 381	1.96 409	1.93 481	2.40 483	1.48 431	8.58 563	1.58 475	0.46 555	0.34 524	0.27 237	0.26 335	0.41 452	0.50 526

MM-Stereo_test2	1.79 379	0.53 164	20.16 648	1.43 581	0.47 164	2.57 224	0.73 273	1.67 87	1.47 228	0.94 218	0.96 153	0.84 210	0.79 189	1.16 161	0.68 181	0.24 135	0.17 88	0.25 156	0.22 231	0.30 258	0.22 136

tt1	1.79 379	0.73 406	10.41 472	1.75 640	0.36 42	4.55 640	0.79 328	4.22 577	3.37 659	1.08 248	1.80 420	0.74 185	1.48 431	2.21 377	0.65 168	0.29 291	0.16 51	0.31 363	0.22 231	0.30 258	0.29 281

RAFT_CTSACE	1.80 381	1.06 543	10.00 464	1.71 635	1.39 567	3.49 380	1.06 507	3.05 323	1.62 336	1.70 345	2.04 504	2.51 503	1.80 521	1.98 349	0.94 310	0.25 163	0.22 313	0.28 273	0.30 444	0.30 258	0.26 225

UPFNet	1.81 382	0.63 304	6.71 422	1.25 499	1.44 582	3.50 384	1.35 567	4.02 521	1.85 400	2.40 562	1.52 319	2.41 487	1.40 400	3.62 445	1.88 525	0.34 417	0.33 511	0.37 492	0.31 460	0.41 452	0.39 438

IGEV_i1	1.83 383	0.60 267	10.98 480	1.30 528	0.53 215	3.09 294	0.86 382	3.70 434	1.57 306	1.67 337	1.76 405	2.33 474	1.35 386	3.23 432	1.16 365	0.35 438	0.27 444	0.53 606	0.58 632	0.34 358	0.40 459

AACVNet	1.83 383	1.02 532	2.41 302	1.45 588	0.87 401	3.21 315	0.73 273	3.16 336	1.61 330	2.01 432	1.82 441	2.28 465	1.33 380	10.98 644	1.49 456	0.39 489	0.32 504	0.38 509	0.32 473	0.43 481	0.44 485

111	1.83 383	0.92 503	9.08 451	0.81 189	0.36 42	4.25 582	0.91 431	4.44 652	2.70 581	2.39 560	1.96 483	2.30 471	1.64 487	1.28 202	1.82 518	0.28 260	0.22 313	0.24 115	0.20 168	0.31 280	0.54 547

ACVNet-DCA	1.85 386	0.74 417	13.77 512	1.78 643	0.36 42	4.48 619	0.74 285	3.98 509	1.53 276	1.01 232	1.81 433	0.72 172	1.62 471	2.13 364	0.64 159	0.29 291	0.17 88	0.32 386	0.21 192	0.33 337	0.32 339

NLSM1	1.86 387	0.53 164	1.39 171	0.73 133	1.89 664	3.09 294	0.64 211	8.41 707	12.10 712	0.79 166	1.21 221	0.73 179	0.86 215	1.67 303	1.45 441	0.26 188	0.24 381	0.29 301	0.24 288	0.31 280	0.27 245

ITSA-stereo	1.86 387	0.72 395	3.74 384	1.20 480	0.66 294	4.09 533	0.91 431	4.24 589	2.53 557	1.93 400	1.77 411	1.59 363	2.15 559	6.12 508	2.44 586	0.40 497	0.38 556	0.40 520	0.40 561	0.50 529	0.98 643

test_5	1.87 389	0.75 428	10.23 469	1.14 444	1.40 569	3.85 464	1.27 554	3.91 485	1.93 414	1.69 340	1.78 414	1.67 373	1.79 516	2.99 430	1.17 369	0.30 333	0.18 139	0.35 462	0.33 481	0.34 358	0.33 360

NINENet	1.87 389	0.74 417	2.60 316	1.12 435	1.06 469	4.50 628	0.76 299	4.41 647	2.24 483	2.16 487	1.86 458	3.63 613	0.97 258	8.00 553	1.17 369	0.41 512	0.30 486	0.41 532	0.30 444	0.41 452	0.36 398

IRAFT_RVC	1.87 389	0.60 267	4.33 396	2.40 682	0.66 294	4.59 648	1.59 606	2.96 312	1.51 257	2.23 516	1.75 396	2.09 454	2.63 595	6.70 525	1.50 457	0.33 402	0.21 281	0.33 422	0.29 422	0.32 315	0.32 339

MLCV	1.87 389	0.91 501	8.59 445	1.10 424	0.57 243	3.59 407	0.53 141	3.70 434	2.20 475	2.80 621	2.25 551	2.00 440	1.42 413	4.13 461	1.86 523	0.30 333	0.20 242	0.32 386	0.21 192	0.33 337	0.36 398

iRaft-Stereo_20w	1.88 393	0.62 296	10.58 474	0.90 281	0.83 378	2.96 276	0.78 320	4.90 683	1.58 310	2.29 529	1.60 348	1.25 312	4.51 661	2.28 383	0.90 285	0.29 291	0.21 281	0.26 202	0.24 288	0.41 452	0.31 324

DSFCA	1.89 394	0.69 364	3.14 354	1.10 424	1.18 503	3.99 512	1.79 622	3.50 389	2.16 468	3.10 642	1.64 359	2.91 546	2.50 588	5.38 484	2.26 569	0.43 529	0.38 556	0.37 492	0.36 517	0.50 529	0.42 469

iResNet_ROB	1.89 394	1.02 532	8.60 446	1.39 573	0.98 442	3.72 429	0.66 224	3.84 460	2.65 575	1.88 382	2.05 510	1.98 437	1.27 366	4.52 467	1.67 497	0.30 333	0.20 242	0.28 273	0.18 97	0.31 280	0.40 459

MM-Stereo_test1	1.90 396	0.53 164	19.85 634	1.39 573	0.48 173	1.81 132	0.79 328	3.00 317	1.82 391	1.69 340	1.09 191	0.87 221	0.97 258	1.45 249	0.74 218	0.24 135	0.21 281	0.27 237	0.24 288	0.35 379	0.24 176

H2IRNET	1.90 396	0.53 164	14.29 528	1.14 444	0.60 258	4.48 619	0.44 101	2.65 267	1.81 390	1.05 241	2.30 565	1.67 373	1.40 400	2.17 371	1.50 457	0.36 452	0.21 281	0.33 422	0.37 529	0.34 358	0.29 281

CFNet-ft	1.90 396	0.95 517	3.56 374	1.07 399	1.54 600	4.09 533	0.90 423	2.85 300	1.82 391	1.78 361	1.70 380	2.75 527	1.48 431	9.33 582	1.72 503	0.33 402	0.30 486	0.61 635	0.36 517	0.52 535	0.39 438

CFNet_RVC	1.90 396	0.95 517	3.56 374	1.07 399	1.54 600	4.09 533	0.90 423	2.85 300	1.82 391	1.78 361	1.70 380	2.75 527	1.48 431	9.33 582	1.72 503	0.33 402	0.30 486	0.61 635	0.36 517	0.52 535	0.39 438

PSMNet-ADL	1.91 400	0.72 395	1.78 224	1.09 414	0.86 396	4.18 568	0.78 320	3.77 444	2.10 456	1.72 350	1.85 455	2.91 546	1.82 527	10.38 622	1.91 529	0.48 569	0.46 608	0.28 273	0.29 422	0.38 412	0.51 534

GEStereo_RVC	1.91 400	0.80 454	6.57 420	1.20 480	1.06 469	4.02 519	1.43 588	4.13 552	1.89 408	2.03 441	1.80 420	2.34 475	1.86 534	4.94 476	1.77 512	0.48 569	0.38 556	0.32 386	0.28 392	0.42 471	0.50 526

DN-CSS_ROB	1.91 400	1.55 623	11.13 482	1.82 650	0.88 405	3.99 512	0.61 187	4.01 517	1.67 350	1.64 328	1.89 468	1.39 336	1.06 303	3.23 432	1.50 457	0.31 359	0.19 188	0.44 548	0.29 422	0.37 407	0.31 324

qqq1	1.92 403	0.57 222	4.46 397	1.36 559	0.57 243	2.03 155	0.73 273	4.25 591	2.80 597	2.32 543	2.31 571	1.95 428	1.52 445	10.99 645	0.71 203	0.34 417	0.32 504	0.30 332	0.23 257	0.29 231	0.29 281

fff1	1.92 403	0.57 222	4.46 397	1.36 559	0.57 243	2.03 155	0.73 273	4.25 591	2.80 597	2.32 543	2.31 571	1.95 428	1.52 445	10.99 645	0.71 203	0.34 417	0.32 504	0.30 332	0.23 257	0.29 231	0.29 281

raft_robust	1.92 403	1.15 563	3.34 366	1.02 378	0.43 121	3.84 456	0.46 112	4.42 648	2.52 555	1.67 337	1.36 280	2.17 459	6.37 687	6.78 530	1.04 333	0.28 260	0.24 381	0.30 332	0.35 507	0.31 280	0.32 339

delet	1.92 403	0.76 434	5.14 407	1.01 367	1.65 626	3.44 364	2.03 638	3.76 442	2.48 546	2.01 432	2.05 510	2.63 515	1.90 540	5.34 483	2.12 557	0.28 260	0.29 471	0.40 520	0.31 460	0.41 452	0.45 491

BEATNet_4x	1.92 403	1.36 603	8.75 449	1.20 480	0.56 231	3.46 370	1.03 497	4.00 515	2.43 537	2.25 522	1.70 380	2.10 455	1.59 460	2.57 408	3.05 615	0.37 460	0.22 313	0.47 565	0.29 422	0.60 568	0.40 459

IIG-Stereo	1.95 408	0.79 449	2.14 271	2.78 689	0.66 294	4.62 652	0.76 299	4.27 600	1.53 276	2.63 604	3.14 640	3.35 584	1.61 467	7.65 548	1.41 432	0.39 489	0.20 242	0.31 363	0.25 311	0.33 337	0.22 136

LALA_ROB	1.95 408	1.48 618	3.11 352	1.05 390	0.98 442	3.99 512	1.82 626	4.44 652	2.28 496	3.31 652	1.85 455	2.76 533	1.67 493	4.04 460	3.23 618	0.46 555	0.41 579	0.55 616	0.52 617	0.60 568	0.57 561

DCANet-4	1.96 410	0.51 138	14.31 529	0.82 202	0.40 99	4.16 560	0.57 161	4.29 609	2.98 622	2.30 533	1.80 420	1.03 266	1.54 455	1.44 244	1.44 437	0.29 291	0.23 344	0.23 74	0.18 97	0.24 102	0.42 469

PSMNet-RSSM	1.96 410	0.77 438	3.26 360	1.29 521	1.31 542	4.19 572	0.96 465	3.68 424	1.89 408	2.05 446	1.80 420	2.60 511	1.70 500	9.84 597	1.81 516	0.35 438	0.29 471	0.35 462	0.37 529	0.42 471	0.35 391

4D-IteraStereo	1.97 412	0.84 477	20.43 665	0.78 177	1.56 607	2.09 168	1.05 505	2.43 214	1.56 300	1.41 297	1.00 160	1.94 426	0.61 106	1.22 182	1.06 336	0.27 216	0.18 139	0.31 363	0.26 335	0.27 187	0.23 157

OMP-Stereo	1.97 412	0.93 507	1.88 232	2.76 688	0.67 301	4.58 647	1.48 591	4.31 620	1.54 285	3.15 647	2.76 615	3.25 575	1.38 393	7.66 549	1.35 422	0.40 497	0.20 242	0.33 422	0.26 335	0.33 337	0.24 176

cc1	1.98 414	0.74 417	13.77 512	1.78 643	0.36 42	4.48 619	0.74 285	4.23 581	3.95 677	1.01 232	1.81 433	0.72 172	1.62 471	2.13 364	0.64 159	0.29 291	0.17 88	0.32 386	0.21 192	0.31 280	0.29 281

hknet	1.98 414	0.64 317	8.70 448	0.87 257	1.07 476	4.16 560	1.16 534	4.48 658	1.73 373	2.93 629	1.83 442	3.48 595	1.30 375	3.91 456	1.51 463	0.31 359	0.25 412	0.31 363	0.28 392	0.35 379	0.33 360

GANet-RSSM	1.98 414	0.62 296	3.49 369	1.69 631	1.23 525	4.22 578	0.91 431	3.31 358	1.86 401	1.81 367	1.74 392	2.34 475	1.82 527	10.92 642	1.73 507	0.34 417	0.29 471	0.31 363	0.28 392	0.39 423	0.40 459

1test111	1.99 417	0.74 417	13.77 512	1.78 643	0.36 42	4.48 619	0.74 285	3.98 509	1.53 276	1.01 232	1.81 433	0.72 172	1.62 471	4.66 471	0.98 320	0.29 291	0.17 88	0.32 386	0.21 192	0.33 337	0.32 339

SMFormer	2.00 418	0.57 222	4.46 397	1.36 559	0.57 243	2.03 155	0.73 273	4.25 591	2.80 597	2.32 543	2.31 571	1.95 428	1.52 445	10.99 645	2.13 560	0.34 417	0.32 504	0.36 478	0.31 460	0.38 412	0.36 398

tta	2.00 418	0.57 222	4.46 397	1.36 559	0.57 243	2.03 155	0.73 273	4.25 591	2.80 597	2.32 543	2.31 571	1.95 428	1.52 445	10.99 645	2.13 560	0.34 417	0.32 504	0.36 478	0.31 460	0.29 231	0.29 281

TestStereo	2.00 418	1.02 532	12.25 492	0.70 99	0.61 263	1.88 138	0.55 151	2.31 192	1.52 269	1.41 297	1.33 266	1.27 314	0.90 236	11.62 672	0.81 246	0.34 417	0.19 188	0.33 422	0.24 288	0.44 493	0.24 176

cross-raft	2.01 421	0.57 222	19.01 610	1.03 386	0.56 231	2.11 171	0.72 265	3.63 413	1.57 306	1.77 359	1.51 318	3.17 569	1.13 330	1.16 161	0.85 258	0.23 107	0.21 281	0.26 202	0.23 257	0.28 209	0.25 192

MMNet	2.02 422	0.81 460	10.76 476	1.12 435	1.23 525	3.53 391	0.89 418	3.79 448	2.08 445	2.15 481	1.76 405	2.15 458	2.12 555	3.69 448	2.32 574	0.31 359	0.29 471	0.34 441	0.27 363	0.38 412	0.42 469

xx1	2.03 423	0.74 417	13.77 512	1.78 643	0.36 42	4.48 619	0.74 285	4.23 581	3.95 677	1.01 232	1.81 433	1.79 400	1.34 383	2.13 364	0.64 159	0.29 291	0.17 88	0.33 422	0.33 481	0.33 337	0.32 339

HGLStereo	2.03 423	0.74 417	7.50 433	1.23 495	1.56 607	3.62 414	0.95 457	3.78 447	1.89 408	2.03 441	2.20 543	3.12 565	2.14 558	5.68 493	2.04 547	0.37 460	0.31 495	0.32 386	0.29 422	0.40 428	0.45 491

ssnet_v2	2.04 425	0.88 492	7.87 434	1.20 480	0.87 401	3.86 466	1.64 612	4.01 517	2.60 570	2.61 599	1.96 483	3.79 619	1.71 502	2.20 375	2.96 611	0.41 512	0.35 530	0.42 539	0.37 529	0.55 548	0.52 539

ADStereo(finetuned)	2.04 425	0.73 406	13.28 503	0.82 202	0.40 99	4.16 560	0.59 177	4.25 591	2.97 619	2.35 551	1.84 447	1.18 295	3.40 632	1.52 263	1.54 469	0.29 291	0.24 381	0.23 74	0.18 97	0.30 258	0.51 534

CBFPSM	2.05 427	0.95 517	10.12 468	1.07 399	1.05 466	2.84 250	1.20 545	3.28 354	1.73 373	1.82 369	1.30 253	4.56 660	4.06 650	2.34 384	2.34 576	0.25 163	0.38 556	0.32 386	0.27 363	0.37 407	0.79 621

DeepPruner_ROB	2.05 427	1.09 550	10.50 473	1.01 367	1.20 518	4.39 603	0.91 431	3.14 333	1.72 371	2.60 597	1.54 328	2.78 535	1.27 366	4.52 467	1.72 503	0.51 591	0.40 570	0.37 492	0.34 491	0.48 521	0.52 539

DLCB_ROB	2.05 427	0.95 517	2.37 297	1.24 497	1.02 459	2.92 265	1.30 559	3.68 424	2.30 500	2.91 627	2.17 536	3.32 582	1.52 445	10.37 620	2.50 591	0.40 497	0.33 511	0.40 520	0.36 517	0.41 452	0.47 507

NLCSM	2.07 430	0.57 222	1.26 134	0.68 85	1.83 657	3.24 323	0.69 250	8.40 706	9.75 706	0.92 214	1.30 253	0.87 221	1.06 303	7.60 545	1.57 474	0.28 260	0.25 412	0.29 301	0.25 311	0.36 393	0.27 245

HITNet	2.07 430	0.82 467	14.77 534	1.34 548	0.56 231	3.47 373	0.80 339	4.07 536	2.35 512	2.16 487	1.61 352	1.64 369	1.44 419	2.09 362	2.56 598	0.26 188	0.18 139	0.41 532	0.26 335	0.45 502	0.25 192
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 430	1.40 609	3.01 349	1.09 414	0.92 416	3.94 487	1.53 598	4.25 591	2.23 480	3.31 652	2.06 514	2.35 477	1.52 445	8.74 565	2.07 553	0.44 536	0.36 537	0.51 595	0.48 598	0.54 545	0.62 577

CFNet-RSSM	2.08 433	0.52 146	20.06 642	1.01 367	0.56 231	3.39 353	0.64 211	3.67 420	1.55 293	1.72 350	1.37 282	2.57 508	1.19 353	1.11 136	0.86 265	0.27 216	0.20 242	0.25 156	0.23 257	0.27 187	0.23 157

HLF11	2.10 434	0.80 454	18.68 603	0.88 262	0.83 378	2.11 171	0.58 171	3.39 376	2.56 564	1.33 277	1.30 253	0.98 255	1.00 269	4.75 475	1.51 463	0.25 163	0.21 281	0.24 115	0.18 97	0.23 89	0.27 245

NLMM	2.10 434	0.53 164	1.23 124	0.63 38	1.86 659	2.81 246	0.61 187	11.68 715	14.99 718	0.80 170	0.86 114	0.92 241	1.03 280	1.12 142	1.48 450	0.26 188	0.25 412	0.27 237	0.22 231	0.31 280	0.24 176

coex_refinement	2.10 434	0.85 483	3.67 381	1.31 532	1.13 493	3.21 315	0.85 377	3.86 466	2.31 504	2.51 577	1.92 478	3.49 601	1.69 498	11.08 652	2.13 560	0.37 460	0.25 412	0.27 237	0.31 460	0.41 452	0.37 414

iRaft-Stereo_5w	2.10 434	0.83 471	8.57 444	0.81 189	0.76 339	3.21 315	0.84 368	3.71 436	1.65 346	1.56 311	2.50 589	2.20 461	2.23 569	9.13 577	2.01 545	0.38 477	0.19 188	0.35 462	0.27 363	0.45 502	0.39 438

ManiGeoR	2.11 438	0.93 507	18.17 589	0.84 227	0.84 386	2.72 240	0.56 156	3.67 420	2.82 605	1.08 248	1.23 228	1.12 280	1.07 308	4.60 469	1.17 369	0.25 163	0.20 242	0.30 332	0.20 168	0.23 89	0.26 225

HLf10	2.11 438	0.93 507	18.17 589	0.84 227	0.84 386	2.72 240	0.56 156	3.67 420	2.82 605	1.08 248	1.23 228	1.12 280	1.07 308	4.60 469	1.17 369	0.25 163	0.20 242	0.30 332	0.20 168	0.23 89	0.26 225

WQFJA1	2.11 438	0.52 146	1.23 124	0.63 38	1.87 662	2.81 246	0.61 187	11.67 714	15.01 719	0.80 170	0.86 114	0.92 241	1.03 280	1.13 146	1.48 450	0.26 188	0.25 412	0.27 237	0.22 231	0.31 280	0.24 176

DFGA-Net	2.11 438	3.00 672	7.43 431	1.11 431	0.76 339	3.72 429	0.60 182	2.63 265	1.91 412	2.01 432	2.07 515	1.22 305	1.04 288	10.26 618	2.26 569	0.27 216	0.22 313	0.34 441	0.34 491	0.61 573	0.48 512

G2L-Stereo_test	2.11 438	0.86 486	7.12 427	1.65 627	1.19 510	3.54 395	1.02 494	3.57 402	2.01 428	2.50 573	1.68 373	3.15 567	1.50 438	9.21 580	1.62 487	0.28 260	0.19 188	0.23 74	0.22 231	0.27 187	0.31 324

CFNet_pseudo	2.12 443	0.67 353	15.14 545	0.85 242	0.74 333	3.95 493	0.64 211	3.95 498	1.78 386	1.90 389	1.79 417	3.27 577	1.62 471	2.51 397	1.16 365	0.31 359	0.36 537	0.53 606	0.27 363	0.63 579	0.44 485

test_xeample3	2.12 443	0.63 304	21.55 702	0.91 292	0.47 164	1.85 134	0.94 453	7.96 703	1.23 159	0.75 138	0.76 85	0.64 128	0.70 142	1.77 318	0.83 252	0.30 333	0.21 281	0.27 237	0.21 192	0.27 187	0.24 176

G2L-ROB	2.13 445	0.78 445	10.06 465	1.19 476	1.06 469	3.84 456	0.93 448	3.32 363	2.27 492	2.20 501	1.47 307	2.65 517	1.20 355	8.38 559	1.81 516	0.28 260	0.19 188	0.23 74	0.22 231	0.28 209	0.32 339

ccs_rob	2.13 445	0.67 353	15.11 544	0.84 227	0.75 335	3.96 503	0.65 221	3.95 498	1.78 386	1.88 382	1.79 417	3.26 576	1.64 487	2.51 397	1.16 365	0.31 359	0.36 537	0.54 615	0.27 363	0.65 590	0.45 491

WQFJX	2.14 447	0.54 182	1.28 143	0.61 21	1.85 658	2.87 256	0.77 313	11.60 713	14.62 717	0.82 177	1.15 205	0.89 228	1.10 323	1.69 307	1.39 425	0.28 260	0.25 412	0.25 156	0.21 192	0.32 315	0.25 192

SepStereo	2.15 448	0.67 353	4.79 404	1.14 444	1.64 622	2.93 270	2.13 643	4.09 542	2.74 585	4.17 676	2.52 592	2.46 498	1.79 516	8.36 557	1.63 490	0.37 460	0.22 313	0.39 513	0.25 311	0.41 452	0.34 377

IGEV-FE	2.16 449	0.69 364	20.56 669	1.22 489	0.54 217	2.18 178	0.53 141	3.38 373	1.61 330	1.93 400	1.55 332	3.74 616	1.06 303	1.56 268	0.91 294	0.29 291	0.20 242	0.27 237	0.29 422	0.40 428	0.32 339

IGEV_Zeroshot_test	2.16 449	0.69 364	20.60 673	1.22 489	0.54 217	2.18 178	0.53 141	3.38 373	1.61 330	1.93 400	1.55 332	3.76 618	1.05 294	1.55 267	0.91 294	0.29 291	0.20 242	0.27 237	0.29 422	0.40 428	0.32 339

anonymousa	2.16 449	0.67 353	19.19 611	1.04 389	1.67 630	2.06 164	0.79 328	2.86 303	1.96 417	1.85 373	2.14 531	3.23 574	1.81 524	1.12 142	1.15 360	0.26 188	0.26 432	0.34 441	0.32 473	0.30 258	0.28 268

HLf8	2.17 452	0.96 523	17.42 577	0.83 215	0.81 360	3.37 348	0.55 151	3.88 472	2.99 625	1.19 264	1.20 216	1.22 305	1.00 269	5.68 493	0.82 248	0.26 188	0.20 242	0.29 301	0.20 168	0.25 129	0.27 245

NLMM1	2.18 453	0.55 193	1.34 158	0.62 30	1.86 659	3.30 341	0.62 202	11.92 716	15.07 720	0.86 201	0.96 153	0.84 210	0.90 236	1.83 328	1.35 422	0.27 216	0.27 444	0.27 237	0.24 288	0.31 280	0.28 268

AIO-test1	2.18 453	0.66 342	18.95 608	0.89 271	1.48 588	3.40 356	0.97 470	4.19 567	1.68 353	0.86 201	1.35 275	0.99 257	0.75 161	4.47 466	1.27 403	0.23 107	0.23 344	0.28 273	0.33 481	0.31 280	0.35 391

SFCPSM	2.18 453	0.63 304	17.03 569	0.88 262	0.98 442	3.74 435	1.28 556	4.09 542	2.16 468	1.85 373	1.83 442	1.65 370	1.39 396	2.50 393	1.50 457	0.33 402	0.27 444	0.39 513	0.36 517	0.34 358	0.37 414

WQFJX1	2.20 456	0.52 146	1.38 169	0.62 30	1.78 651	3.07 291	0.67 228	12.26 719	15.24 721	0.84 193	1.05 181	0.91 235	0.97 258	1.88 340	1.26 399	0.27 216	0.25 412	0.28 273	0.21 192	0.36 393	0.25 192

GANet-ADL	2.20 456	0.73 406	20.11 647	1.25 499	0.69 314	3.83 451	0.76 299	3.49 386	1.71 366	1.65 332	1.99 493	2.10 455	1.10 323	1.42 240	1.26 399	0.38 477	0.33 511	0.25 156	0.22 231	0.42 471	0.36 398

TestStereo_HLe17	2.22 458	1.13 557	17.87 584	0.85 242	0.79 351	3.54 395	0.62 202	3.97 506	3.06 632	1.15 260	1.14 203	1.16 288	1.05 294	5.89 499	0.73 211	0.25 163	0.19 188	0.29 301	0.22 231	0.25 129	0.25 192

MSKI-zero shot	2.22 458	0.64 317	20.09 646	0.96 330	0.56 231	4.04 523	0.70 260	3.91 485	1.50 250	1.92 396	2.28 557	1.92 424	0.71 144	2.93 425	0.67 177	0.26 188	0.23 344	0.26 202	0.21 192	0.28 209	0.26 225

PS-NSSS	2.22 458	1.33 600	2.90 343	0.97 337	1.53 599	4.11 541	1.08 515	4.55 669	2.65 575	2.10 459	2.32 576	1.77 392	1.40 400	11.79 685	1.61 482	0.68 635	0.45 599	0.96 670	0.43 579	0.95 640	0.92 636

PCWNet_CMD	2.23 461	0.65 330	17.36 574	0.83 215	0.76 339	3.51 386	0.64 211	3.60 406	1.97 419	1.70 345	1.63 357	3.22 572	3.05 617	2.09 362	1.11 351	0.31 359	0.36 537	0.47 565	0.26 335	0.64 587	0.47 507

HH	2.23 461	0.86 486	21.59 703	0.98 345	0.51 191	1.49 95	0.82 355	2.74 280	1.54 285	1.10 252	1.69 378	4.62 663	1.86 534	2.55 405	0.69 192	0.26 188	0.22 313	0.29 301	0.23 257	0.34 358	0.27 245

HanStereo	2.23 461	0.86 486	21.59 703	0.98 345	0.51 191	1.49 95	0.82 355	2.74 280	1.54 285	1.10 252	1.69 378	4.62 663	1.86 534	2.55 405	0.69 192	0.26 188	0.22 313	0.29 301	0.23 257	0.34 358	0.27 245

MSMDNet	2.23 461	0.64 317	17.32 570	0.84 227	0.75 335	3.53 391	0.64 211	3.61 410	1.98 421	1.71 349	1.64 359	3.22 572	2.99 610	2.08 359	1.11 351	0.31 359	0.37 549	0.45 555	0.26 335	0.62 577	0.45 491

Select-FE	2.25 465	0.87 489	17.36 574	1.06 396	0.99 445	2.04 160	0.46 112	3.79 448	1.61 330	2.52 579	1.81 433	4.41 652	3.15 620	1.83 328	0.92 299	0.32 382	0.35 530	0.30 332	0.41 568	0.32 315	0.55 553

FENet	2.25 465	0.50 129	20.29 658	1.35 553	0.67 301	4.01 517	0.60 182	3.95 498	1.99 422	1.96 409	1.11 196	2.43 493	1.43 416	1.60 280	1.39 425	0.32 382	0.22 313	0.33 422	0.26 335	0.29 231	0.39 438

DISCO	2.25 465	0.73 406	10.06 465	1.76 641	1.12 489	3.47 373	1.25 553	3.24 348	2.26 490	2.65 609	1.96 483	4.53 658	1.92 542	4.17 463	3.61 622	0.32 382	0.25 412	0.31 363	0.29 422	0.66 595	0.41 465

iinet-f	2.26 468	1.18 569	13.71 510	1.14 444	1.11 488	3.77 439	1.10 522	4.14 558	2.17 470	2.06 451	1.76 405	2.99 553	2.99 610	2.50 393	2.49 590	0.35 438	0.39 565	0.27 237	0.28 392	0.45 502	0.39 438

ICVP	2.26 468	0.66 342	21.18 693	0.99 351	0.88 405	4.28 589	0.95 457	3.32 363	1.60 326	1.66 334	1.76 405	1.34 325	1.14 337	1.62 288	1.32 414	0.53 600	0.35 530	0.33 422	0.29 422	0.40 428	0.51 534
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 470	0.65 330	23.82 721	0.90 281	0.46 154	1.57 104	0.96 465	7.98 704	1.19 154	0.65 101	0.77 88	0.74 185	0.72 147	2.59 409	0.86 265	0.28 260	0.21 281	0.28 273	0.21 192	0.29 231	0.25 192

CIPLG	2.27 470	1.18 569	19.24 612	0.92 299	1.34 555	3.95 493	0.89 418	4.23 581	1.82 391	2.31 539	2.67 608	1.17 291	1.06 303	1.53 266	1.32 414	0.37 460	0.23 344	0.27 237	0.22 231	0.31 280	0.45 491

ACRE	2.27 470	1.11 555	19.45 620	0.91 292	1.30 539	3.94 487	0.87 403	4.21 573	1.80 389	2.28 527	2.62 603	1.17 291	1.04 288	1.52 263	1.30 411	0.37 460	0.23 344	0.27 237	0.22 231	0.31 280	0.46 502

NOSS_ROB	2.27 470	0.73 406	3.00 348	1.71 635	1.00 454	3.90 472	0.97 470	4.29 609	2.81 603	2.94 633	2.19 540	3.88 623	1.19 353	11.77 684	1.62 487	0.59 611	0.54 631	0.56 618	0.52 617	0.56 554	0.54 547

XPNet_ROB	2.27 470	1.11 555	4.10 392	1.36 559	0.97 433	3.94 487	1.63 610	4.07 536	2.14 464	2.82 623	2.00 495	2.32 473	1.73 507	10.81 637	3.39 619	0.51 591	0.47 613	0.48 574	0.40 561	0.51 531	0.56 557

IPLGR_C	2.28 475	1.31 595	19.46 621	0.92 299	1.32 549	3.93 481	0.89 418	4.20 568	1.82 391	2.30 533	2.63 605	1.16 288	1.07 308	1.41 237	1.29 410	0.37 460	0.23 344	0.27 237	0.22 231	0.31 280	0.45 491

DRaft	2.28 475	0.56 209	2.64 326	0.74 141	0.46 154	3.94 487	1.23 550	2.32 194	1.55 293	2.64 605	2.80 619	1.60 364	5.34 674	6.96 534	10.99 682	0.34 417	0.22 313	0.27 237	0.27 363	0.29 231	0.37 414

psm_up	2.28 475	0.81 460	5.45 414	1.26 506	1.50 592	3.84 456	1.23 550	4.23 581	2.03 433	2.55 584	1.80 420	2.44 497	1.65 489	12.90 703	1.58 475	0.37 460	0.38 556	0.41 532	0.34 491	0.43 481	0.39 438

MyStereo04	2.29 478	0.80 454	18.77 604	1.00 360	1.04 464	3.95 493	0.95 457	3.91 485	2.54 561	1.99 418	1.27 248	2.31 472	1.65 489	2.02 355	1.77 512	0.24 135	0.24 381	0.34 441	0.26 335	0.41 452	0.37 414

ADLNet	2.29 478	0.83 471	3.62 379	1.35 553	1.60 613	3.67 422	1.24 552	3.95 498	2.98 622	2.58 592	2.29 560	4.01 630	1.79 516	11.23 658	2.09 555	0.37 460	0.38 556	0.36 478	0.34 491	0.45 502	0.71 599

TDLM	2.29 478	1.08 547	4.61 403	1.29 521	1.01 457	4.26 583	2.17 645	3.75 440	2.79 593	2.31 539	1.98 490	2.06 450	1.59 460	12.45 698	1.72 503	0.51 591	0.28 459	0.52 601	0.35 507	0.56 554	0.50 526

TestStereo_HL3	2.30 481	0.54 182	20.47 667	1.03 386	0.70 318	2.70 237	0.78 320	3.61 410	1.71 366	1.82 369	1.53 325	1.29 318	0.95 252	6.56 519	0.70 198	0.25 163	0.24 381	0.25 156	0.22 231	0.26 164	0.30 311

Wz-Net-LNSev	2.30 481	1.67 633	14.88 537	1.18 473	1.65 626	3.49 380	1.54 601	3.63 413	2.03 433	1.88 382	1.64 359	3.29 578	2.06 551	2.71 419	2.02 546	0.40 497	0.33 511	0.32 386	0.31 460	0.53 541	0.49 519

DCVSM-stereo	2.31 483	0.66 342	20.69 675	1.11 431	0.93 422	2.58 226	0.73 273	2.61 262	1.60 326	2.57 588	1.53 325	3.30 580	1.72 504	2.19 374	1.23 390	0.34 417	0.53 629	0.41 532	0.32 473	0.45 502	0.62 577

gwcnet-sp	2.31 483	1.21 574	17.34 571	1.08 407	0.92 416	3.56 401	1.04 501	3.69 429	2.09 448	2.55 584	1.60 348	1.80 403	1.62 471	3.87 453	1.95 537	0.29 291	0.29 471	0.30 332	0.28 392	0.38 412	0.39 438

scenet	2.31 483	1.21 574	17.34 571	1.08 407	0.92 416	3.56 401	1.04 501	3.69 429	2.09 448	2.55 584	1.60 348	1.80 403	1.62 471	3.87 453	1.95 537	0.29 291	0.29 471	0.30 332	0.28 392	0.38 412	0.39 438

ssnet	2.31 483	1.21 574	17.34 571	1.08 407	0.92 416	3.56 401	1.04 501	3.69 429	2.09 448	2.55 584	1.60 348	1.80 403	1.62 471	3.87 453	1.95 537	0.29 291	0.29 471	0.30 332	0.28 392	0.38 412	0.39 438

DAS	2.31 483	0.67 353	4.79 404	1.14 444	1.64 622	2.93 270	2.13 643	4.09 542	2.74 585	4.17 676	2.52 592	2.46 498	1.79 516	11.55 669	1.63 490	0.37 460	0.22 313	0.39 513	0.25 311	0.41 452	0.34 377

TRStereo	2.31 483	1.87 642	19.74 630	1.53 605	1.16 501	4.26 583	1.08 515	4.73 678	1.45 214	1.55 309	1.28 249	1.75 387	0.85 213	1.81 325	1.20 379	0.36 452	0.26 432	0.32 386	0.36 517	0.34 358	0.33 360

test_sample5	2.33 489	0.62 296	11.29 483	1.29 521	0.83 378	3.09 294	0.74 285	4.28 605	2.31 504	2.20 501	1.97 488	1.68 375	1.39 396	11.19 656	1.47 447	0.37 460	0.31 495	0.37 492	0.37 529	0.41 452	0.39 438

MyStereo8	2.33 489	1.13 557	19.26 615	1.22 489	1.62 617	4.16 560	0.57 161	3.50 389	2.36 515	2.15 481	1.75 396	2.28 465	1.14 337	1.46 253	2.20 566	0.24 135	0.21 281	0.32 386	0.27 363	0.36 393	0.43 479

DualNet	2.33 489	0.62 296	11.29 483	1.29 521	0.83 378	3.09 294	0.74 285	4.28 605	2.31 504	2.26 525	2.04 504	1.68 375	1.39 396	11.19 656	1.47 447	0.37 460	0.31 495	0.37 492	0.37 529	0.41 452	0.39 438

MIPNet	2.33 489	0.71 389	19.82 632	0.89 271	0.56 231	4.76 679	0.61 187	4.32 625	2.37 521	1.83 372	1.48 314	1.48 349	1.98 546	2.63 412	1.44 437	0.29 291	0.20 242	0.26 202	0.23 257	0.30 258	0.39 438

DualNet (step1)	2.34 493	1.05 538	7.87 434	1.07 399	0.86 396	3.93 481	1.19 541	4.35 632	2.11 458	2.14 473	1.75 396	1.75 387	1.67 493	6.26 512	1.26 399	1.23 675	0.48 619	4.27 722	2.09 706	0.70 603	0.69 595

test_sample4	2.34 493	0.63 304	11.59 486	1.30 528	0.83 378	3.07 291	0.72 265	4.27 600	2.30 500	2.30 533	1.88 462	1.73 385	1.42 413	11.14 655	1.46 442	0.35 438	0.29 471	0.35 462	0.36 517	0.40 428	0.38 431

test_sample3	2.34 493	0.61 287	11.94 490	1.33 540	0.85 390	3.10 298	0.73 273	4.24 589	2.19 473	2.21 510	1.75 396	1.80 403	1.41 408	11.11 654	1.46 442	0.35 438	0.29 471	0.34 441	0.35 507	0.39 423	0.37 414

STTStereo	2.34 493	0.95 517	14.93 540	1.43 581	1.54 600	3.86 466	0.86 382	3.65 415	2.44 541	2.15 481	1.55 332	2.49 502	1.59 460	5.14 480	1.44 437	0.38 477	0.39 565	0.47 565	0.51 614	0.52 535	0.51 534

CFNet	2.34 493	1.10 551	8.96 450	1.34 548	1.24 527	4.09 533	0.73 273	4.04 526	2.77 590	1.62 323	1.87 461	2.27 464	1.45 423	11.41 662	1.82 518	0.31 359	0.24 381	0.43 543	0.36 517	0.43 481	0.33 360

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 498	0.99 527	19.62 626	1.09 414	0.96 429	1.51 97	0.44 101	4.05 530	1.64 341	1.31 275	1.67 370	4.93 670	2.45 585	2.52 402	1.40 428	0.30 333	0.20 242	0.31 363	0.50 610	0.57 559	0.60 571

test_sample6	2.35 498	0.62 296	10.78 477	1.33 540	0.83 378	3.15 305	0.79 328	4.36 637	2.43 537	2.26 525	2.04 504	1.69 379	1.39 396	11.48 667	1.61 482	0.38 477	0.32 504	0.37 492	0.39 550	0.41 452	0.42 469

EAI-Stereo	2.35 498	0.63 304	2.97 345	0.95 325	0.65 287	3.84 456	14.27 724	5.04 686	2.19 473	2.06 451	7.25 682	1.10 276	0.94 249	1.65 297	1.37 424	0.31 359	0.22 313	0.27 237	0.60 637	0.27 187	0.32 339

ac_64	2.35 498	0.62 296	9.77 460	1.32 535	1.71 637	3.27 332	0.93 448	3.48 383	2.50 551	1.74 355	1.73 389	3.91 624	1.77 513	10.21 614	1.86 523	0.40 497	0.31 495	0.33 422	0.30 444	0.34 358	0.39 438

HSM	2.35 498	0.81 460	2.21 278	1.14 444	1.55 604	3.44 364	1.03 497	3.99 513	2.25 486	2.29 529	2.11 523	8.04 699	3.05 617	11.60 670	1.71 501	0.33 402	0.22 313	0.28 273	0.23 257	0.32 315	0.35 391

CFNet_ucs	2.36 503	0.68 361	18.42 599	0.89 271	0.81 360	3.85 464	0.68 239	4.29 609	2.37 521	2.09 456	2.04 504	3.31 581	1.24 363	2.63 412	1.14 359	0.36 452	0.45 599	0.56 618	0.29 422	0.66 595	0.49 519

RT-IGEV	2.37 504	0.60 267	15.33 549	1.49 598	0.78 347	2.10 169	1.28 556	4.25 591	1.69 360	2.58 592	3.19 643	3.60 612	4.94 666	2.49 392	1.19 374	0.35 438	0.24 381	0.31 363	0.26 335	0.33 337	0.42 469

MyStereo05	2.37 504	0.72 395	19.94 637	1.02 378	0.99 445	4.26 583	0.86 382	4.01 517	2.62 571	2.14 473	1.26 241	2.28 465	1.63 484	2.07 357	1.68 498	0.24 135	0.23 344	0.34 441	0.26 335	0.42 471	0.36 398

hitnet-ft	2.37 504	0.73 406	8.34 441	0.96 330	0.89 410	3.77 439	0.80 339	3.55 400	2.58 566	2.24 519	2.04 504	3.65 615	1.49 437	11.71 682	1.89 526	0.44 536	0.53 629	0.44 548	0.35 507	0.52 535	0.48 512

YMNet	2.40 507	1.41 611	13.46 506	1.36 559	1.67 630	3.96 503	0.97 470	3.81 453	2.37 521	2.64 605	2.57 599	3.35 584	1.53 452	3.28 436	2.42 582	0.48 569	0.54 631	0.52 601	0.49 603	0.70 603	0.54 547

YMNet_1	2.40 507	1.41 611	13.46 506	1.36 559	1.67 630	3.96 503	0.97 470	3.81 453	2.37 521	2.64 605	2.57 599	3.35 584	1.53 452	3.28 436	2.42 582	0.48 569	0.54 631	0.52 601	0.49 603	0.70 603	0.54 547

CoDeX	2.40 507	0.78 445	13.21 502	1.00 360	1.18 503	3.24 323	1.32 562	4.14 558	2.41 533	1.74 355	1.84 447	2.05 448	1.47 429	10.03 607	1.60 479	0.34 417	0.28 459	0.32 386	0.27 363	0.32 315	0.39 438

LMCR-Stereo	2.40 507	1.31 595	18.61 602	1.59 617	0.86 396	3.87 468	1.15 532	4.32 625	1.60 326	2.25 522	2.27 553	1.13 282	2.43 583	2.48 391	1.60 479	0.88 656	0.24 381	0.29 301	0.24 288	0.56 554	0.30 311

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 511	1.47 617	14.14 523	1.30 528	1.35 556	3.51 386	1.64 612	4.04 526	2.10 456	2.46 568	1.88 462	2.28 465	2.51 589	4.73 474	3.17 617	0.38 477	0.19 188	0.35 462	0.20 168	0.40 428	0.36 398

PAM	2.43 512	0.61 287	20.86 680	1.07 399	0.73 328	2.93 270	0.53 141	3.24 348	1.53 276	1.89 388	2.43 582	5.29 683	2.76 600	1.84 331	1.02 328	0.27 216	0.24 381	0.26 202	0.25 311	0.40 428	0.50 526

PSM-AAD	2.43 512	0.54 182	1.32 153	0.92 299	0.54 217	4.48 619	7.47 710	2.96 312	1.55 293	2.31 539	2.56 597	1.26 313	16.23 721	2.46 389	0.89 281	0.28 260	0.21 281	0.58 623	0.41 568	0.34 358	1.32 662

AASNet	2.44 514	0.92 503	19.79 631	1.35 553	1.49 589	3.81 448	1.07 510	3.85 463	2.93 617	1.95 406	2.29 560	1.96 433	1.29 371	1.73 313	1.93 532	0.39 489	0.33 511	0.45 555	0.30 444	0.55 548	0.45 491

PAM_32	2.45 515	0.63 304	20.74 676	1.05 390	0.65 287	2.83 249	0.46 112	2.91 306	1.54 285	1.95 406	2.66 607	4.99 673	3.78 643	1.96 348	0.92 299	0.27 216	0.22 313	0.27 237	0.25 311	0.36 393	0.48 512

GMM-Stereo	2.45 515	0.52 146	20.38 661	0.89 271	0.82 370	4.18 568	1.91 631	2.45 219	1.48 238	2.48 571	2.30 565	1.69 379	1.86 534	2.93 425	1.08 342	0.28 260	0.18 139	0.33 422	0.48 598	0.35 379	2.41 691

DMCA-RVC	2.45 515	1.22 580	18.29 594	1.23 495	1.14 494	2.49 213	0.85 377	3.29 356	1.68 353	3.02 636	1.41 295	2.00 440	1.53 452	6.39 514	2.00 543	0.38 477	0.30 486	0.44 548	0.35 507	0.45 502	0.44 485

MyStereo06	2.46 518	0.72 395	19.97 639	1.02 378	0.99 445	4.26 583	0.86 382	3.51 392	1.68 353	1.92 396	1.73 389	4.01 630	4.22 654	1.62 288	0.88 277	0.24 135	0.23 344	0.34 441	0.26 335	0.42 471	0.36 398

SACVNet	2.46 518	1.14 562	9.47 458	1.44 584	1.18 503	4.06 526	1.49 595	3.84 460	2.24 483	2.62 601	1.89 468	2.57 508	1.28 368	11.35 660	1.64 493	0.50 585	0.39 565	0.48 574	0.41 568	0.55 548	0.75 611

RAFT-345	2.46 518	0.55 193	19.69 629	1.02 378	0.49 183	4.43 615	0.78 320	1.64 85	2.34 510	2.09 456	3.12 638	1.96 433	1.31 377	6.65 523	1.43 435	0.36 452	0.23 344	0.32 386	0.25 311	0.28 209	0.25 192

GwcNet-ADL	2.47 521	0.67 353	21.48 701	0.96 330	0.72 323	4.61 651	0.95 457	4.42 648	2.36 515	1.98 413	1.80 420	2.55 506	1.24 363	1.90 342	1.41 432	0.40 497	0.46 608	0.24 115	0.27 363	0.41 452	0.49 519

PFNet	2.47 521	0.60 267	16.95 568	2.15 672	0.81 360	4.63 654	0.91 431	2.55 245	1.52 269	2.40 562	2.79 617	1.83 412	1.42 413	7.54 542	1.34 421	0.33 402	0.21 281	0.36 478	0.27 363	0.32 315	0.39 438

IPLG	2.48 523	0.65 330	19.63 627	0.91 292	0.79 351	4.60 650	0.56 156	4.31 620	1.84 399	1.91 394	2.00 495	1.31 321	1.38 393	6.61 521	1.53 468	0.27 216	0.20 242	0.27 237	0.23 257	0.31 280	0.36 398

HHNet	2.48 523	0.71 389	20.52 668	0.64 48	0.64 279	4.07 531	0.93 448	3.76 442	1.56 300	2.15 481	4.92 673	0.98 255	3.37 631	1.66 298	1.79 515	0.32 382	0.20 242	0.31 363	0.27 363	0.36 393	0.42 469

G2L-Stereo	2.49 525	0.94 515	14.54 532	1.15 457	1.35 556	3.57 405	0.95 457	3.62 412	2.00 426	2.11 463	1.61 352	3.20 570	1.34 383	9.54 587	1.91 529	0.34 417	0.27 444	0.35 462	0.28 392	0.30 258	0.35 391

CRFU-Net	2.49 525	0.78 445	10.36 470	2.30 679	1.08 479	3.91 473	1.41 584	3.85 463	1.65 346	2.15 481	1.76 405	3.34 583	7.95 703	5.56 490	1.48 450	0.47 564	0.35 530	0.30 332	0.28 392	0.37 407	0.43 479

FADNet	2.49 525	1.76 637	13.17 501	1.17 467	0.95 428	3.27 332	0.88 410	3.94 496	2.27 492	1.40 295	1.29 251	2.51 503	2.06 551	9.93 602	1.94 535	0.43 529	0.45 599	0.40 520	0.43 579	1.06 650	0.53 541

RAFT + AFF	2.51 528	2.66 667	4.48 401	1.15 457	1.95 668	4.15 550	2.01 637	4.46 656	3.30 656	2.19 497	2.51 591	2.22 462	4.87 665	8.91 570	2.06 550	0.30 333	0.60 649	0.48 574	0.38 542	0.77 622	0.69 595

UNet	2.51 528	0.74 417	20.17 649	1.14 444	1.44 582	3.48 377	0.76 299	3.77 444	1.87 402	2.05 446	1.57 338	2.75 527	2.39 580	3.51 441	2.51 592	0.32 382	0.26 432	0.41 532	0.26 335	0.38 412	0.39 438

FADNet-RVC	2.51 528	2.27 657	14.03 521	1.09 414	0.81 360	3.54 395	1.10 522	4.13 552	2.48 546	1.39 293	1.22 224	1.85 418	1.77 513	9.78 595	2.06 550	0.38 477	0.37 549	0.40 520	0.40 561	0.67 597	0.48 512

iResNet	2.52 531	0.94 515	21.17 692	1.84 652	0.72 323	3.75 436	0.81 351	4.14 558	2.55 563	2.33 549	2.03 501	1.35 327	1.44 419	3.27 435	2.16 564	0.35 438	0.23 344	0.28 273	0.22 231	0.44 493	0.45 491

IPLGR	2.53 532	0.58 239	20.46 666	0.82 202	0.52 204	4.56 645	0.50 127	4.30 617	2.38 526	1.87 379	1.53 325	1.68 375	1.72 504	6.95 533	1.15 360	0.28 260	0.21 281	0.27 237	0.23 257	0.33 337	0.32 339

NCCL2	2.53 532	1.35 601	10.90 479	1.15 457	0.97 433	3.53 391	2.56 659	3.65 415	2.23 480	2.76 617	1.80 420	2.41 487	1.66 491	10.35 619	2.07 553	0.44 536	0.40 570	0.57 621	0.53 621	0.59 564	0.65 588

fast-acv-ft	2.54 534	1.19 571	20.08 645	1.41 577	1.40 569	3.18 310	1.17 537	3.37 372	2.28 496	1.90 389	2.15 533	2.69 520	2.17 564	2.91 423	2.31 573	0.37 460	0.39 565	0.45 555	0.39 550	0.57 559	0.45 491

XX-Stereo	2.54 534	0.61 287	20.21 650	1.78 643	1.19 510	4.30 592	0.46 112	4.39 643	1.58 310	2.32 543	1.89 468	4.64 665	0.60 103	4.16 462	0.82 248	0.31 359	0.21 281	0.28 273	0.27 363	0.51 531	0.26 225

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 534	1.04 537	16.73 564	1.53 605	2.00 670	3.96 503	0.87 403	3.87 469	2.31 504	2.54 583	1.67 370	2.85 540	1.63 484	5.55 489	1.62 487	0.46 555	0.33 511	0.38 509	0.38 542	0.53 541	0.62 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 534	0.90 495	11.10 481	1.32 535	1.47 587	3.58 406	1.38 577	4.13 552	2.45 542	1.90 389	1.71 384	2.86 541	1.76 511	10.86 638	1.66 496	0.60 613	0.43 589	0.53 606	0.41 568	0.78 624	0.94 639

CVANet_RVC	2.55 538	1.10 551	9.13 456	1.46 590	1.15 496	3.96 503	1.53 598	3.91 485	2.50 551	3.04 638	2.04 504	2.60 511	1.72 504	12.46 699	1.50 457	0.49 581	0.30 486	0.51 595	0.41 568	0.63 579	0.50 526

GCST	2.56 539	1.79 640	18.02 588	1.92 658	1.33 553	1.72 122	0.51 131	3.67 420	2.03 433	1.70 345	1.61 352	1.55 358	1.29 371	5.06 478	1.24 392	2.06 689	0.77 671	1.45 688	0.97 670	1.14 661	1.34 663

ARAFT	2.56 539	1.13 557	19.50 623	0.89 271	0.48 173	4.15 550	1.40 581	4.36 637	2.82 605	2.36 554	1.88 462	1.70 381	1.04 288	6.45 516	1.22 386	0.29 291	0.18 139	0.37 492	0.35 507	0.35 379	0.25 192

RASNet	2.56 539	0.70 375	10.06 465	1.60 619	2.25 683	3.67 422	1.00 486	3.38 373	3.14 638	1.81 367	2.11 523	4.60 661	2.30 573	10.25 617	2.61 600	0.37 460	0.24 381	0.25 156	0.24 288	0.28 209	0.26 225

cf-r	2.57 542	0.79 449	16.09 555	1.48 595	1.35 556	4.19 572	0.93 448	3.68 424	2.36 515	1.97 411	1.81 433	3.42 591	1.45 423	8.24 556	1.83 520	0.32 382	0.26 432	0.33 422	0.30 444	0.34 358	0.37 414

UGAM	2.58 543	0.56 209	18.55 601	0.89 271	0.71 321	3.23 320	1.03 497	2.75 282	1.75 381	1.36 284	2.77 616	2.69 520	1.28 368	10.75 633	1.40 428	0.28 260	0.24 381	0.40 520	0.31 460	0.35 379	0.30 311

GrayStereo	2.58 543	0.53 164	1.63 208	1.58 616	0.89 410	4.17 565	8.17 714	3.03 321	1.52 269	2.80 621	2.50 589	1.70 381	17.10 722	2.83 422	1.15 360	0.33 402	0.21 281	0.27 237	0.32 473	0.28 209	0.53 541

ASMatch	2.62 545	0.60 267	20.65 674	1.37 569	0.64 279	4.39 603	0.78 320	1.97 132	1.58 310	1.70 345	3.89 663	1.94 426	3.79 644	5.46 486	1.64 493	0.31 359	0.24 381	0.34 441	0.28 392	0.33 337	0.50 526

RAFT-RH_RVC	2.63 546	0.55 193	19.97 639	1.26 506	0.47 164	4.46 617	0.57 161	1.71 94	1.64 341	3.06 641	5.51 677	2.03 444	1.28 368	6.70 525	1.52 467	0.42 523	0.22 313	0.37 492	0.34 491	0.28 209	0.29 281

DANet	2.63 546	1.07 545	8.10 440	1.83 651	1.70 635	3.25 327	1.16 534	4.31 620	2.38 526	3.40 658	2.18 538	4.08 634	1.80 521	9.77 593	3.89 627	0.52 597	0.55 636	0.59 626	0.44 583	0.63 579	0.86 629
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 548	0.63 304	19.43 619	1.12 435	1.03 460	2.65 232	0.88 410	3.95 498	1.71 366	1.37 288	1.66 368	2.40 483	1.36 389	10.70 632	1.93 532	0.33 402	0.25 412	0.36 478	0.31 460	0.31 280	0.33 360

FADNet_RVC	2.65 549	2.28 659	16.51 561	0.98 345	0.92 416	4.09 533	0.83 361	4.26 599	1.73 373	1.46 300	1.78 414	1.60 364	1.50 438	8.88 568	2.39 577	0.47 564	0.38 556	0.44 548	0.58 632	0.89 635	0.97 641

iResNetv2_ROB	2.65 549	5.00 686	19.28 617	2.06 668	1.09 484	3.83 451	1.13 529	4.14 558	2.09 448	1.85 373	2.03 501	2.01 443	1.51 443	3.58 443	1.58 475	0.34 417	0.21 281	0.32 386	0.21 192	0.44 493	0.29 281

ccnet	2.66 551	0.97 525	8.01 439	1.54 607	1.24 527	3.75 436	2.18 646	4.07 536	2.41 533	2.66 610	3.25 645	2.87 542	2.31 576	9.89 599	3.50 620	0.78 645	0.75 670	0.71 652	0.67 645	0.76 621	0.81 623

GwcNet-RSSM	2.66 551	1.05 538	15.91 553	1.22 489	1.19 510	4.12 543	1.12 526	3.84 460	2.02 429	1.93 400	1.79 417	3.12 565	1.46 427	10.37 620	2.05 549	0.33 402	0.27 444	0.35 462	0.30 444	0.40 428	0.36 398

z-ln-s-r	2.67 553	1.16 566	12.43 494	1.34 548	1.26 532	3.70 425	1.21 548	4.20 568	2.38 526	2.04 444	1.92 478	2.43 493	1.60 466	10.58 625	5.19 646	0.29 291	0.20 242	0.32 386	0.24 288	0.51 531	0.38 431

xxxx	2.67 553	0.54 182	2.03 251	1.22 489	0.81 360	3.49 380	0.63 207	4.49 661	2.49 550	2.22 512	2.23 548	2.05 448	1.38 393	10.05 608	17.91 713	0.32 382	0.32 504	0.30 332	0.27 363	0.33 337	0.34 377

test_xeample	2.67 553	0.56 209	2.05 254	1.09 414	0.81 360	3.24 323	0.80 339	4.55 669	2.70 581	2.42 565	2.27 553	1.39 336	1.40 400	10.75 633	17.51 712	0.30 333	0.30 486	0.32 386	0.28 392	0.34 358	0.33 360

PASM	2.67 553	2.05 651	9.71 459	1.73 638	1.37 562	2.53 220	1.52 596	3.10 330	2.17 470	2.79 620	1.84 447	2.90 543	1.85 533	11.89 689	2.19 565	0.81 650	0.85 674	0.87 667	1.01 673	1.14 661	1.05 646

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 557	1.26 587	22.01 710	1.08 407	0.99 445	1.61 112	0.86 382	3.69 429	1.64 341	1.52 306	5.62 679	3.35 584	3.44 637	2.20 375	1.33 418	0.26 188	0.21 281	0.30 332	0.62 641	0.93 639	0.67 590

222	2.68 557	0.57 222	2.03 251	1.11 431	0.81 360	3.23 320	0.65 221	4.52 666	2.45 542	2.34 550	2.29 560	1.41 342	1.44 419	10.50 623	18.47 717	0.32 382	0.30 486	0.32 386	0.27 363	0.32 315	0.34 377

PWC_ROB	2.69 559	2.01 648	8.36 442	1.33 540	1.90 666	3.23 320	1.18 538	4.33 628	3.25 650	3.11 643	3.41 652	2.71 523	2.18 566	9.15 578	4.48 631	0.56 606	0.31 495	0.61 635	0.36 517	0.69 602	0.74 608

pcwnet_v2	2.70 560	0.65 330	22.48 713	1.08 407	1.03 460	3.56 401	0.81 351	4.29 609	3.14 638	2.29 529	2.29 560	3.01 555	1.71 502	3.32 438	1.43 435	0.43 529	0.50 625	0.41 532	0.34 491	0.61 573	0.56 557

Wz-Net-MNSev	2.71 561	2.54 665	13.91 519	1.52 603	1.37 562	3.28 336	2.47 653	4.03 522	2.32 508	2.57 588	2.07 515	2.29 470	3.01 612	7.55 543	2.74 605	0.38 477	0.36 537	0.36 478	0.37 529	0.57 559	0.47 507

w-ln-seven-2	2.73 562	2.13 652	12.47 496	1.18 473	1.01 457	3.54 395	1.58 605	3.93 492	3.26 651	2.43 567	2.02 498	2.63 515	2.28 572	7.93 552	5.45 649	0.40 497	0.40 570	0.44 548	0.34 491	0.62 577	0.47 507

UGAM-zero	2.79 563	0.57 222	20.87 682	0.98 345	0.77 345	2.08 166	0.35 51	3.88 472	1.51 257	2.05 446	1.64 359	5.07 677	3.42 636	9.83 596	1.24 392	0.28 260	0.21 281	0.27 237	0.29 422	0.29 231	0.28 268

RP	2.79 563	1.20 573	10.36 470	1.54 607	1.93 667	3.44 364	1.97 634	4.05 530	2.34 510	2.66 610	2.79 617	3.98 628	2.58 593	10.21 614	2.61 600	0.95 661	0.47 613	0.71 652	0.57 631	0.71 612	0.68 593

SHD	2.82 565	2.04 650	13.80 516	1.69 631	1.79 652	2.73 242	1.07 510	3.85 463	3.18 642	4.63 684	2.74 612	3.38 589	2.77 601	5.48 488	3.66 623	0.62 619	0.47 613	0.51 595	0.55 626	0.65 590	0.74 608

FADNet-RVC-Resample	2.83 566	2.02 649	21.07 687	1.12 435	0.91 415	3.53 391	1.37 574	4.08 540	2.09 448	1.68 339	1.33 266	2.03 444	1.51 443	9.54 587	1.69 499	0.38 477	0.37 549	0.42 539	0.44 583	0.56 554	0.56 557

Selective-IGEV-i16pc	2.84 567	0.70 375	20.78 677	1.27 514	0.56 231	4.35 598	2.77 665	4.32 625	2.02 429	1.57 313	1.84 447	2.40 483	1.33 380	8.80 566	1.39 425	0.60 613	0.46 608	0.33 422	0.38 542	0.43 481	0.45 491

StereoDRNet	2.84 567	1.49 619	14.48 530	1.33 540	1.57 611	3.44 364	2.06 639	3.69 429	2.36 515	3.26 651	1.84 447	2.79 537	1.80 521	10.88 639	3.16 616	0.41 512	0.33 511	0.39 513	0.36 517	0.59 564	0.58 566

w-ln-seven	2.86 569	3.06 673	14.02 520	1.27 514	1.32 549	4.10 539	1.59 606	3.90 480	2.59 569	3.03 637	2.27 553	3.42 591	2.25 570	6.70 525	4.81 639	0.39 489	0.34 524	0.48 574	0.40 561	0.74 617	0.55 553

AAGNet	2.86 569	0.60 267	1.77 222	2.05 667	0.46 154	4.76 679	1.09 519	2.27 184	1.56 300	2.17 491	1.84 447	2.41 487	4.00 649	6.23 510	24.22 729	0.46 555	0.19 188	0.30 332	0.29 422	0.32 315	0.24 176

Consistency-Raft	2.86 569	1.66 631	19.61 625	1.40 576	1.75 646	3.84 456	1.32 562	4.07 536	2.25 486	1.78 361	2.67 608	1.82 409	4.41 658	1.94 346	2.06 550	0.83 653	0.94 679	1.03 672	1.12 678	1.70 681	1.09 649

PDISCO_ROB	2.86 569	1.53 622	14.27 527	1.98 664	2.19 680	4.52 634	1.35 567	4.65 674	3.19 643	2.09 456	2.16 534	3.53 606	2.45 585	5.32 482	2.12 557	1.30 683	0.78 672	0.72 656	0.59 635	1.24 670	1.28 658

AF-Net	2.87 573	1.30 591	16.24 556	1.33 540	1.75 646	3.26 329	1.59 606	4.09 542	2.43 537	2.69 612	2.94 625	4.51 656	3.20 625	5.84 498	2.75 606	0.76 644	0.36 537	0.72 656	0.49 603	0.70 603	0.56 557

HSM-Net_RVC	2.87 573	0.57 222	17.46 580	0.92 299	0.90 413	3.70 425	1.20 545	5.64 698	2.51 554	3.22 650	2.43 582	2.54 505	1.59 460	11.41 662	1.65 495	0.34 417	0.25 412	0.26 202	0.23 257	0.30 258	0.29 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 575	1.16 566	18.30 595	1.35 553	1.68 633	3.52 389	1.18 538	3.90 480	2.06 442	2.52 579	2.82 622	3.82 621	2.34 577	6.78 530	2.55 597	0.86 655	0.40 570	0.59 626	0.67 645	0.57 559	0.55 553

DDUNet	2.91 576	2.78 669	6.94 426	3.53 700	2.26 684	3.28 336	1.36 569	3.77 444	2.04 437	2.62 601	2.49 588	4.18 641	1.69 498	5.38 484	1.85 522	2.21 691	1.77 699	2.61 702	2.43 712	2.60 688	2.34 690

MFMNet_re	2.91 576	1.91 643	18.25 592	3.06 693	1.89 664	3.13 303	1.67 617	3.52 393	2.97 619	3.14 645	2.87 624	2.26 463	2.41 581	2.42 386	2.00 543	1.10 668	1.05 681	0.94 669	0.90 665	1.28 671	1.46 670

ACV-stereo	2.92 578	0.92 503	20.27 656	1.33 540	1.05 466	4.68 661	1.10 522	2.66 270	1.64 341	1.46 300	1.32 264	5.41 685	4.24 655	7.83 550	1.90 528	0.44 536	0.52 628	0.32 386	0.29 422	0.45 502	0.63 581

GANet	2.93 579	1.05 538	11.29 483	1.64 625	0.96 429	3.91 473	2.52 656	3.72 437	2.41 533	2.95 634	3.00 628	3.21 571	2.03 547	12.42 697	4.72 636	0.51 591	0.41 579	0.46 561	0.39 550	0.60 568	0.50 526

RTSC	2.95 580	2.51 661	15.49 551	1.54 607	1.30 539	3.51 386	0.86 382	3.89 475	2.48 546	3.64 661	3.12 638	3.04 557	2.30 573	5.70 495	6.67 653	0.55 604	0.35 530	0.37 492	0.39 550	0.70 603	0.60 571

PWCDC_ROB	2.95 580	3.26 675	14.06 522	1.59 617	1.56 607	4.19 572	0.86 382	4.30 617	4.08 679	2.06 451	7.37 683	2.75 527	2.42 582	3.59 444	2.67 603	1.34 685	0.36 537	0.39 513	0.34 491	1.13 660	0.62 577

PSMNet_ROB	2.95 580	1.38 606	18.46 600	1.19 476	1.20 518	3.80 446	1.65 615	3.54 398	2.35 512	1.98 413	1.71 384	2.75 527	1.79 516	11.43 664	2.78 607	0.42 523	0.36 537	0.50 591	0.60 637	0.59 564	0.49 519

ff1	2.96 583	0.60 267	5.21 410	1.14 444	0.99 445	3.62 414	0.86 382	4.22 577	3.37 659	2.20 501	2.30 565	3.48 595	1.62 471	11.62 672	16.09 702	0.29 291	0.16 51	0.48 574	0.37 529	0.30 258	0.29 281

FINET	2.96 583	1.07 545	23.18 719	1.29 521	1.86 659	2.03 155	1.52 596	4.30 617	4.71 685	2.23 516	2.34 578	1.65 370	1.48 431	5.89 499	2.81 609	0.51 591	0.47 613	0.49 588	0.40 561	0.59 564	0.49 519

XQC	2.96 583	2.42 660	14.85 535	1.36 559	1.32 549	3.29 340	1.53 598	4.28 605	2.78 591	3.21 649	2.46 584	3.53 606	2.92 608	6.58 520	4.67 633	0.70 640	0.41 579	0.59 626	0.56 628	0.96 644	0.83 628

SGM-Forest	2.96 583	0.62 296	3.49 369	1.09 414	0.80 354	4.06 526	3.30 682	4.37 640	3.09 634	4.18 679	3.27 647	4.67 667	3.86 646	11.69 681	7.91 668	0.51 591	0.46 608	0.49 588	0.39 550	0.48 521	0.49 519
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 587	0.58 239	13.42 505	0.79 182	0.51 191	3.84 456	1.84 629	2.42 209	1.60 326	2.25 522	2.74 612	2.03 444	6.04 681	6.79 532	12.80 692	0.35 438	0.26 432	0.26 202	0.27 363	0.27 187	0.37 414

RYNet	2.97 587	0.93 507	15.09 543	1.12 435	1.38 565	3.66 421	1.42 586	4.03 522	2.29 499	2.10 459	1.70 380	3.79 619	2.16 562	13.64 713	3.02 614	0.37 460	0.41 579	0.48 574	0.34 491	0.81 629	0.75 611

TCMNet	2.98 589	1.30 591	18.26 593	1.47 593	2.09 676	3.84 456	1.08 515	3.96 504	2.39 530	2.53 582	2.29 560	2.43 493	1.75 510	10.09 611	2.39 577	0.52 597	0.45 599	0.61 635	0.50 610	0.80 628	0.78 617

mmx	2.98 589	0.60 267	5.21 410	1.14 444	0.99 445	3.62 414	0.86 382	4.49 661	3.05 629	2.20 501	2.30 565	3.48 595	1.62 471	11.62 672	16.09 702	0.33 402	0.28 459	0.48 574	0.37 529	0.44 493	0.37 414

xxx	2.98 589	0.60 267	5.21 410	1.14 444	0.99 445	3.62 414	0.86 382	4.49 661	3.05 629	2.20 501	2.30 565	3.48 595	1.62 471	11.62 672	16.09 702	0.33 402	0.28 459	0.48 574	0.37 529	0.44 493	0.37 414

Wz-Net-SNSev	2.98 589	4.36 682	15.98 554	1.57 615	1.19 510	3.28 336	1.80 624	3.96 504	2.40 531	2.32 543	2.28 557	3.48 595	2.05 550	7.84 551	3.82 626	0.47 564	0.39 565	0.53 606	0.49 603	0.71 612	0.60 571

DispNO	3.00 593	0.75 428	18.92 607	1.17 467	1.10 486	3.72 429	0.94 453	4.29 609	2.54 561	2.24 519	2.28 557	4.51 656	2.12 555	11.40 661	2.09 555	0.31 359	0.28 459	0.31 363	0.28 392	0.36 393	0.39 438

GwcNet	3.00 593	1.63 627	19.83 633	1.32 535	2.04 675	3.27 332	1.55 602	3.65 415	2.33 509	2.00 430	2.12 527	3.56 610	1.68 497	9.47 585	2.45 587	0.44 536	0.45 599	0.46 561	0.38 542	0.60 568	0.76 613

LL-Strereo	3.01 595	1.81 641	17.59 583	1.12 435	2.10 677	2.90 259	1.09 519	4.33 628	2.00 426	3.12 644	2.24 549	3.29 578	3.15 620	11.31 659	1.84 521	0.30 333	0.28 459	0.46 561	0.34 491	0.49 527	0.45 491

Anonymous_2	3.01 595	0.89 493	4.53 402	1.06 396	1.18 503	2.93 270	0.87 403	3.24 348	1.46 223	1.86 377	1.35 275	4.11 636	2.35 578	1.64 295	1.28 407	0.82 651	0.90 676	8.71 734	15.84 740	4.44 712	0.74 608

STrans-v2	3.03 597	0.77 438	20.91 683	0.81 189	0.63 276	3.89 470	1.01 489	4.27 600	2.64 574	2.28 527	3.70 659	4.13 637	5.20 670	7.33 537	1.27 403	0.31 359	0.18 139	0.29 301	0.25 311	0.29 231	0.41 465

TransformOpticalFlow	3.03 597	0.77 438	20.99 686	1.00 360	0.55 226	4.18 568	0.64 211	4.33 628	3.02 627	2.18 493	3.09 636	4.35 649	5.07 668	7.36 540	1.27 403	0.32 382	0.18 139	0.32 386	0.26 335	0.28 209	0.46 502

AANet_RVC	3.03 597	1.72 634	12.78 499	1.17 467	1.12 489	3.79 445	1.10 522	3.86 466	3.13 636	2.62 601	4.26 666	3.96 627	1.41 408	11.43 664	5.23 647	0.94 659	0.47 613	0.34 441	0.23 257	0.40 428	0.55 553

DRN-Test	3.03 597	0.99 527	18.18 591	1.35 553	1.60 613	3.59 407	1.48 591	4.13 552	2.45 542	3.47 660	1.92 478	2.58 510	2.53 590	10.88 639	2.80 608	0.39 489	0.36 537	0.44 548	0.41 568	0.55 548	0.57 561

Syn2CoEx	3.08 601	2.55 666	19.88 635	1.34 548	1.18 503	2.43 205	1.65 615	3.91 485	2.40 531	2.39 560	2.27 553	2.90 543	3.17 624	9.57 590	2.54 596	0.50 585	0.45 599	0.53 606	0.39 550	0.74 617	0.72 606

stereogan	3.09 602	0.93 507	16.43 559	1.37 569	1.66 629	3.70 425	1.67 617	3.87 469	3.15 640	3.04 638	2.70 611	5.04 676	2.79 602	9.96 603	1.78 514	0.63 620	0.49 624	0.69 649	0.47 593	0.83 632	0.68 593

PA-Net	3.09 602	1.24 585	18.84 605	1.38 571	1.19 510	3.42 362	1.75 620	3.89 475	3.27 655	1.88 382	2.10 519	3.03 556	1.88 538	11.60 670	2.88 610	0.40 497	0.54 631	0.44 548	0.62 641	0.52 535	1.02 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 604	1.45 616	14.90 538	1.46 590	1.79 652	3.33 344	1.39 579	4.04 526	2.26 490	2.77 618	3.26 646	4.00 629	2.71 599	11.63 677	2.62 602	0.82 651	0.46 608	0.79 662	0.79 660	0.71 612	0.78 617

PVD	3.12 605	1.97 647	12.80 500	1.79 648	1.63 619	3.83 451	1.34 566	3.48 383	3.88 674	5.77 693	3.56 656	3.45 594	3.29 628	5.58 492	5.30 648	0.71 642	0.69 664	0.74 660	0.77 656	0.79 626	1.13 652

1111x	3.13 606	0.57 222	8.38 443	1.20 480	0.76 339	3.80 446	0.88 410	4.61 673	2.63 572	2.31 539	2.16 534	1.95 428	1.81 524	11.54 668	18.13 715	0.32 382	0.31 495	0.32 386	0.30 444	0.35 379	0.34 377

APVNet	3.13 606	1.25 586	21.14 689	1.31 532	1.52 597	3.94 487	1.13 529	3.32 363	2.14 464	2.20 501	2.03 501	3.05 560	1.96 544	11.79 685	2.53 594	0.42 523	0.45 599	0.64 643	0.46 590	0.67 597	0.57 561

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 606	1.43 613	9.93 463	2.50 684	1.62 617	4.29 590	1.68 619	3.95 498	2.43 537	1.66 334	1.91 475	3.04 557	1.41 408	13.26 705	1.58 475	3.82 709	1.59 695	1.12 678	0.46 590	2.21 686	2.74 700

AANet	3.15 609	2.93 671	15.16 546	1.41 577	1.08 479	2.23 184	1.37 574	2.95 310	3.65 668	4.12 674	4.40 668	4.13 637	5.32 673	6.55 518	3.76 625	0.60 613	0.42 588	0.50 591	0.42 575	0.99 645	0.93 638

zh-mn7	3.15 609	9.61 711	12.45 495	1.26 506	0.99 445	2.91 262	1.32 562	4.12 550	2.74 585	3.33 654	3.07 632	2.84 539	1.89 539	8.91 570	4.69 635	0.49 581	0.40 570	0.38 509	0.38 542	0.56 554	0.63 581

ADLNet2	3.15 609	0.92 503	20.06 642	1.20 480	1.79 652	3.83 451	1.48 591	3.94 496	3.59 666	2.19 497	2.47 586	4.65 666	1.93 543	10.69 631	1.96 540	0.39 489	0.37 549	0.28 273	0.30 444	0.48 521	0.43 479

NCC-stereo	3.16 612	1.28 589	18.31 596	1.25 499	1.75 646	4.06 526	1.40 581	3.89 475	2.22 476	2.72 614	2.55 595	3.49 601	2.65 596	9.91 600	2.99 612	1.29 681	0.65 656	0.64 643	0.86 663	0.65 590	0.71 599

Abc-Net	3.16 612	1.28 589	18.31 596	1.25 499	1.75 646	4.06 526	1.40 581	3.89 475	2.22 476	2.72 614	2.55 595	3.49 601	2.65 596	9.91 600	2.99 612	1.29 681	0.65 656	0.64 643	0.86 663	0.65 590	0.71 599
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 614	1.93 644	18.84 605	1.51 602	0.80 354	4.12 543	1.82 626	4.16 563	2.91 613	1.87 379	1.74 392	2.48 500	1.84 529	13.18 704	1.74 508	0.80 648	0.57 639	0.79 662	0.74 652	1.20 669	0.86 629
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 615	0.73 406	21.29 695	1.22 489	0.68 307	3.99 512	3.38 685	4.52 666	2.52 555	1.72 350	3.60 657	2.92 548	2.21 568	10.07 609	2.59 599	0.68 635	0.50 625	0.37 492	0.48 598	0.54 545	0.54 547

GASNet	3.24 616	5.55 690	20.58 672	1.56 614	1.25 530	2.32 193	1.12 526	4.04 526	2.67 578	1.88 382	2.10 519	3.00 554	2.16 562	10.59 626	2.43 584	0.65 626	0.37 549	0.61 635	0.45 587	0.87 634	0.58 566

FBW_ROB	3.24 616	1.02 532	9.21 457	1.49 598	1.07 476	3.78 441	1.48 591	4.31 620	3.08 633	2.46 568	2.32 576	4.20 644	2.08 553	15.19 719	7.16 663	0.84 654	0.62 652	1.33 684	0.92 666	0.99 645	1.31 660

HBP-ISP	3.25 618	1.10 551	20.86 680	1.54 607	1.15 496	4.50 628	2.89 671	4.43 651	2.38 526	4.14 675	1.96 483	1.90 422	2.04 549	11.08 652	1.32 414	0.66 628	0.57 639	0.66 646	0.61 640	0.64 587	0.61 574

DStereoRT	3.28 619	1.06 543	14.58 533	1.33 540	1.12 489	4.51 632	1.29 558	4.21 573	3.48 664	2.50 573	2.13 529	1.89 421	7.69 701	7.57 544	2.43 584	0.66 628	0.33 511	4.46 726	2.84 720	0.38 412	1.12 651

aanetorigin	3.30 620	1.66 631	17.52 582	1.18 473	1.58 612	2.57 224	3.80 697	2.65 267	2.03 433	6.12 698	4.30 667	2.82 538	5.70 677	5.47 487	4.67 633	0.50 585	0.44 594	0.43 543	0.47 593	1.17 666	0.92 636

ADCRef	3.30 620	1.23 584	14.90 538	1.17 467	1.41 577	3.95 493	1.64 612	3.88 472	2.36 515	3.05 640	2.21 545	2.40 483	2.81 604	5.04 477	16.63 707	0.46 555	0.34 524	0.63 640	0.62 641	0.54 545	0.67 590

CBMV	3.32 622	0.96 523	21.16 691	1.32 535	0.83 378	3.81 448	3.91 700	4.47 657	2.53 557	3.34 655	2.24 549	4.45 653	2.58 593	10.07 609	1.96 540	0.45 546	0.43 589	0.48 574	0.38 542	0.52 535	0.53 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 623	0.81 460	20.05 641	1.25 499	1.20 518	3.44 364	1.99 636	4.23 581	2.67 578	3.14 645	3.82 662	3.51 604	3.32 630	11.68 680	1.94 535	0.64 623	0.67 660	0.48 574	0.52 617	0.61 573	0.81 623

CC-Net-ROB	3.35 624	1.76 637	13.89 518	2.33 681	1.65 626	4.49 625	1.62 609	4.73 678	2.90 612	1.92 396	2.05 510	1.99 439	1.61 467	12.57 702	1.60 479	2.46 692	2.18 703	2.68 704	1.04 676	2.11 684	1.38 666

z-mn7	3.36 625	9.42 709	14.16 524	1.28 517	1.22 524	3.78 441	1.43 588	3.92 490	3.35 658	2.85 625	3.36 650	3.06 561	1.97 545	9.66 591	5.16 643	0.42 523	0.35 530	0.43 543	0.33 481	0.63 579	0.48 512

edge stereo	3.37 626	1.01 531	21.99 709	1.28 517	1.37 562	2.67 234	1.39 579	3.98 509	2.87 610	2.93 629	3.27 647	4.35 649	2.43 583	11.62 672	2.39 577	0.60 613	0.63 654	0.79 662	0.55 626	0.68 600	0.67 590

DNS	3.43 627	0.50 129	1.75 221	0.77 171	0.67 301	2.16 176	0.41 80	2.32 194	1.51 257	51.54 746	1.30 253	0.97 254	1.04 288	1.03 117	0.75 221	0.45 546	0.24 381	0.21 39	0.20 168	0.44 493	0.36 398

DPSNet	3.43 627	1.37 605	12.19 491	1.39 573	1.24 527	4.15 550	2.06 639	4.51 665	3.34 657	2.69 612	1.96 483	3.52 605	5.56 676	10.68 630	9.68 676	0.93 658	0.73 668	0.40 520	0.37 529	1.06 650	0.86 629

S-Stereo	3.48 629	0.91 501	22.06 712	1.36 559	1.50 592	3.55 399	2.53 658	4.21 573	2.81 603	2.37 555	3.81 661	3.75 617	1.84 529	11.90 690	2.51 592	0.63 620	0.71 666	0.48 574	0.76 654	0.67 597	1.19 655

UDG	3.55 630	2.81 670	17.45 579	2.69 686	1.98 669	3.97 509	1.19 541	4.35 632	2.02 429	2.42 565	2.53 594	4.50 655	2.46 587	6.53 517	2.41 581	2.12 690	1.77 699	2.63 703	2.57 714	2.64 689	1.95 681

SAMSARA	3.55 630	2.16 655	14.18 525	1.86 655	1.49 589	4.62 652	2.65 663	3.58 405	2.80 597	7.05 703	3.05 631	5.16 682	4.07 651	9.18 579	4.80 638	0.64 623	0.67 660	0.59 626	0.68 648	0.89 635	0.91 634

WZ-Net	3.62 632	4.87 685	16.77 566	1.43 581	1.40 569	3.75 436	2.29 649	4.12 550	2.50 551	2.74 616	2.19 540	4.06 633	5.29 672	10.19 613	7.36 664	0.54 602	0.37 549	0.47 565	0.49 603	0.77 622	0.73 607

CBMV_ROB	3.62 632	0.70 375	21.42 700	1.21 486	0.89 410	4.43 615	1.76 621	4.39 643	2.79 593	5.88 695	3.38 651	4.18 641	5.12 669	10.75 633	2.32 574	0.56 606	0.55 636	0.53 606	0.51 614	0.55 548	0.46 502

GCAPDPT-zeroshot	3.67 634	0.52 146	56.80 751	0.90 281	1.06 469	2.70 237	0.77 313	3.08 328	1.18 150	1.20 266	0.81 99	0.68 147	0.55 79	0.96 96	0.68 181	0.27 216	0.21 281	0.28 273	0.20 168	0.27 187	0.25 192

Wz-Net-TNSev	3.67 634	8.83 700	13.47 508	1.48 595	1.18 503	3.60 409	2.49 655	4.27 600	3.13 636	2.18 493	1.89 468	4.21 645	2.80 603	12.10 692	7.58 667	0.57 608	0.55 636	0.47 565	0.54 623	0.91 638	1.05 646

SQANet	3.70 636	9.34 708	18.41 598	2.75 687	2.74 690	3.40 356	1.47 590	3.50 389	1.68 353	2.60 597	1.75 396	2.69 520	1.91 541	6.72 529	1.74 508	2.96 695	1.41 693	1.85 691	1.12 678	3.17 693	2.70 699

DeepPrunerF	3.70 636	1.72 634	14.87 536	1.33 540	1.74 644	3.70 425	1.55 602	4.20 568	14.00 714	2.02 437	1.77 411	2.74 525	2.30 573	10.88 639	6.88 659	0.68 635	0.60 649	0.78 661	0.78 659	0.81 629	0.71 599

FTStereo	3.71 638	0.53 164	20.37 660	0.96 330	0.65 287	4.34 595	11.29 718	2.62 264	1.50 250	2.58 592	5.04 674	1.90 422	13.84 716	3.71 449	1.25 396	0.38 477	0.24 381	0.31 363	0.32 473	0.30 258	2.10 684

ADCP+	3.74 639	1.96 646	16.90 567	1.09 414	1.55 604	4.35 598	3.65 695	3.93 492	2.98 622	2.22 512	1.66 368	3.95 625	4.83 664	3.41 439	18.87 720	0.38 477	0.41 579	0.63 640	0.53 621	0.64 587	0.81 623

test_sample9	3.79 640	1.05 538	7.87 434	1.07 399	0.86 396	3.93 481	1.19 541	4.35 632	2.11 458	2.14 473	1.75 396	1.75 387	1.67 493	11.06 649	11.61 687	1.23 675	14.45 740	4.27 722	2.09 706	0.70 603	0.69 595

zh-sn7	3.81 641	11.43 719	15.78 552	1.25 499	1.15 496	3.68 424	2.58 661	4.15 562	2.42 536	2.61 599	3.10 637	3.38 589	3.03 616	11.43 664	6.88 659	0.45 546	0.48 619	0.45 555	0.43 579	0.72 615	0.71 599

MFN_U_SF_RVC	3.81 641	10.78 716	15.01 541	1.84 652	1.39 567	3.73 433	1.63 610	4.05 530	3.26 651	2.91 627	2.38 580	4.36 651	3.65 641	8.43 560	4.91 641	1.11 670	1.04 680	0.99 671	1.31 686	1.58 677	1.75 678

GCAP-BAT	3.82 643	0.52 146	59.75 752	0.90 281	1.06 469	2.70 237	0.77 313	3.08 328	1.18 150	1.20 266	0.81 99	0.68 147	0.55 79	0.96 96	0.68 181	0.27 216	0.21 281	0.28 273	0.21 192	0.27 187	0.25 192

ADCPNet	3.89 644	1.63 627	20.25 655	1.28 517	1.27 535	6.43 698	2.65 663	3.93 492	2.70 581	2.78 619	2.20 543	4.28 647	6.16 685	5.56 490	10.27 679	0.65 626	1.18 685	0.71 652	1.70 695	0.84 633	1.37 664

DStereoO	3.90 645	2.13 652	7.90 438	4.43 714	2.84 693	4.40 607	5.30 704	4.31 620	3.21 648	2.41 564	3.08 633	2.93 550	7.14 697	4.20 464	11.12 683	4.11 712	1.30 691	1.33 684	1.63 692	3.09 691	1.26 656

RTS	3.90 645	7.04 694	17.94 586	1.92 658	2.19 680	5.00 686	2.96 673	4.29 609	3.19 643	4.05 671	3.08 633	4.94 671	3.16 622	7.64 546	6.72 654	0.66 628	0.44 594	0.51 595	0.47 593	0.95 640	0.76 613

RTSA	3.90 645	7.04 694	17.94 586	1.92 658	2.19 680	5.00 686	2.96 673	4.29 609	3.19 643	4.05 671	3.08 633	4.94 671	3.16 622	7.64 546	6.72 654	0.66 628	0.44 594	0.51 595	0.47 593	0.95 640	0.76 613

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 648	10.88 717	12.30 493	1.26 506	1.55 604	5.19 689	3.33 684	4.42 648	2.82 605	2.58 592	2.62 603	5.00 674	2.11 554	14.03 717	2.73 604	1.28 680	2.34 709	0.67 648	1.83 700	0.81 629	1.03 645

ADCMid	3.96 649	3.27 676	15.48 550	1.26 506	1.40 569	4.66 658	2.28 648	4.06 534	3.54 665	3.94 668	3.02 629	3.85 622	3.67 642	4.03 459	18.65 718	0.68 635	0.61 651	1.09 677	1.18 682	1.38 674	1.08 648

SDNR	3.97 650	1.93 644	20.28 657	1.31 532	0.94 425	5.16 688	0.67 228	4.33 628	2.58 566	4.82 688	5.94 680	5.01 675	1.45 423	17.52 721	2.53 594	0.79 646	0.72 667	0.59 626	0.45 587	1.15 664	1.17 653

MADNet+	3.97 650	9.54 710	13.83 517	1.87 656	1.69 634	4.19 572	2.87 670	4.80 682	4.10 680	2.51 577	2.67 608	4.55 659	3.41 633	8.72 564	6.92 661	1.25 678	1.27 689	1.04 673	0.93 667	1.39 675	1.85 679

SPS-STEREO	3.97 650	1.44 615	20.85 679	1.72 637	1.71 637	3.24 323	2.30 650	3.55 400	2.68 580	4.79 687	3.66 658	5.44 686	2.97 609	9.11 576	9.35 675	1.15 671	1.10 683	1.06 675	1.02 675	1.16 665	1.18 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 653	1.13 557	16.64 562	1.12 435	1.25 530	3.50 384	3.05 677	4.29 609	3.26 651	3.64 661	2.56 597	2.97 551	4.79 663	13.33 707	16.91 708	0.37 460	0.41 579	0.38 509	0.39 550	0.48 521	0.81 623

G-Net	4.11 654	1.21 574	19.47 622	2.31 680	2.94 694	4.74 677	2.95 672	3.33 369	2.14 464	4.44 682	9.43 699	6.93 694	3.84 645	9.01 574	4.92 642	0.79 646	0.80 673	0.70 651	0.50 610	0.95 640	0.87 632

THIR-Stereo	4.14 655	0.82 467	10.85 478	0.86 251	0.43 121	2.16 176	16.77 726	3.22 343	1.54 285	2.04 444	12.05 712	2.68 519	7.53 699	7.30 536	12.62 691	0.30 333	0.21 281	0.29 301	0.28 392	0.33 337	0.41 465

AnyNet_C32	4.17 656	5.75 691	12.62 497	1.60 619	1.54 600	5.51 692	4.09 701	3.90 480	3.23 649	4.22 680	3.03 630	3.10 562	3.41 633	8.01 555	18.85 719	0.53 600	0.58 644	0.53 606	0.74 652	1.19 668	0.97 641

Ntro	4.21 657	8.94 704	19.89 636	3.22 695	2.96 695	4.15 550	1.89 630	3.92 490	2.36 515	1.77 359	2.14 531	3.35 584	2.17 564	9.48 586	2.24 568	3.52 704	1.76 698	2.13 694	1.31 686	3.83 703	3.09 701

ADCS	4.22 658	5.33 687	16.32 557	1.64 625	1.31 542	3.91 473	3.64 694	4.21 573	2.89 611	5.11 689	2.81 621	4.46 654	3.06 619	5.21 481	19.50 721	0.63 620	0.64 655	0.69 649	0.69 650	1.12 659	1.26 656

ADCL	4.35 659	1.63 627	14.21 526	1.29 521	1.26 532	5.56 693	11.16 717	3.97 506	3.37 659	6.07 696	4.67 670	4.30 648	5.72 678	5.08 479	14.51 696	0.50 585	0.48 619	0.89 668	0.77 656	0.78 624	0.76 613

AnyNet_C01	4.37 660	7.80 696	16.40 558	1.98 664	1.40 569	6.37 697	6.47 709	4.09 542	5.03 690	4.06 673	3.78 660	4.16 640	3.31 629	6.62 522	10.00 677	0.61 617	0.67 660	0.63 640	0.67 645	2.01 682	1.31 660

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 661	10.62 714	15.18 547	1.55 612	1.45 586	6.16 695	3.54 692	5.41 696	3.68 671	2.59 596	2.74 612	4.81 668	2.20 567	13.79 714	4.40 630	2.04 688	3.36 722	1.05 674	1.20 683	2.09 683	1.72 676

RainbowNet	4.56 662	8.28 697	20.07 644	3.64 704	3.23 703	4.15 550	2.99 675	4.18 564	3.03 628	2.20 501	2.65 606	4.26 646	2.90 607	9.77 593	2.12 557	3.88 710	2.27 706	2.71 707	1.72 697	3.78 702	3.31 709

SGM_RVC	4.57 663	0.72 395	17.46 580	1.84 652	0.58 252	4.23 581	3.45 687	4.66 675	3.66 670	7.99 708	8.82 697	7.56 697	8.74 708	12.30 694	6.84 658	0.43 529	0.38 556	0.39 513	0.35 507	0.51 531	0.48 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 664	8.93 703	19.95 638	3.11 694	2.67 688	3.91 473	2.57 660	3.82 456	2.25 486	2.22 512	9.72 701	4.08 634	2.35 578	8.57 562	2.13 560	3.51 703	1.65 697	2.15 695	1.17 681	3.69 700	3.15 703

DispFullNet	4.64 665	3.48 678	23.95 722	3.99 706	3.03 696	3.35 346	1.06 507	4.18 564	2.80 597	6.33 700	2.94 625	4.04 632	7.81 702	3.92 457	5.16 643	2.75 693	1.61 696	3.10 712	2.68 717	3.32 695	3.31 709

CSAN	4.71 666	1.39 608	20.23 651	1.19 476	0.87 401	3.65 420	3.50 689	4.57 671	3.87 673	3.89 667	7.82 686	3.54 609	6.16 685	23.47 732	6.82 657	0.52 597	0.45 599	0.49 588	0.52 617	0.63 579	0.66 589

test_sample8	4.76 667	1.05 538	7.87 434	1.07 399	0.86 396	3.93 481	1.19 541	4.38 641	2.05 440	5.49 691	1.89 468	12.98 711	6.37 687	11.06 649	11.61 687	1.23 675	14.45 740	4.27 722	2.09 706	0.70 603	0.69 595

SuperB	4.79 668	4.41 683	21.08 688	1.45 588	1.08 479	3.91 473	3.08 679	4.18 564	3.01 626	2.50 573	2.10 519	2.75 527	3.49 639	8.80 566	19.60 722	0.44 536	0.33 511	0.53 606	0.39 550	12.01 732	0.64 585

IMH-64-1	4.84 669	2.53 663	6.83 423	4.30 711	3.74 707	4.81 681	6.05 706	5.30 691	3.92 675	3.95 669	8.33 690	5.08 678	6.06 682	8.96 572	6.30 651	4.57 720	2.96 716	3.04 709	2.12 709	4.28 708	3.62 712

IMH-64	4.84 669	2.53 663	6.83 423	4.30 711	3.74 707	4.81 681	6.05 706	5.30 691	3.92 675	3.95 669	8.33 690	5.08 678	6.06 682	8.96 572	6.30 651	4.57 720	2.96 716	3.04 709	2.12 709	4.28 708	3.62 712

NVStereoNet_ROB	4.91 671	1.40 609	16.46 560	1.47 593	1.72 643	3.46 370	1.96 633	3.89 475	3.61 667	2.90 626	24.61 732	4.81 668	4.49 660	13.57 711	4.87 640	1.33 684	1.29 690	1.70 690	1.68 693	1.41 676	1.66 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 672	0.90 495	21.33 696	1.50 600	1.33 553	4.09 533	3.49 688	4.03 522	4.59 684	6.57 701	10.95 706	12.92 710	8.41 707	9.86 598	8.78 673	0.75 643	0.58 644	0.51 595	0.50 610	0.68 600	0.57 561

WAO-7	5.16 673	3.21 674	18.98 609	1.88 657	1.44 582	5.34 690	3.09 680	4.91 684	5.81 697	4.35 681	8.92 698	6.55 691	6.06 682	13.40 709	10.81 681	1.34 685	1.20 688	1.48 689	1.35 689	1.60 678	1.45 668

CrosDoStereo	5.24 674	0.60 267	20.23 651	0.82 202	0.51 191	3.39 353	18.11 728	3.82 456	2.27 492	1.98 413	8.74 694	1.96 433	6.96 693	7.35 538	26.35 733	0.30 333	0.22 313	0.30 332	0.28 392	0.33 337	0.38 431

DeepStereo_LL	5.24 674	0.60 267	20.23 651	0.82 202	0.51 191	3.39 353	18.11 728	3.82 456	2.27 492	1.98 413	8.74 694	1.96 433	6.96 693	7.35 538	26.35 733	0.30 333	0.22 313	0.30 332	0.28 392	0.33 337	0.38 431

MeshStereo	5.35 676	1.32 597	21.34 697	1.34 548	1.15 496	4.40 607	3.90 699	5.18 688	4.55 682	10.14 718	11.82 711	11.47 705	5.84 679	13.84 715	7.03 662	0.61 617	0.58 644	0.60 632	0.58 632	0.72 615	0.59 570
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	5.41 677	12.60 720	20.42 664	3.27 697	3.15 701	4.50 628	3.02 676	4.66 675	3.73 672	3.35 657	5.36 676	7.86 698	2.88 605	12.33 696	4.76 637	3.12 698	2.22 704	2.70 706	1.69 694	3.49 696	3.10 702

pmcnn	5.45 678	1.22 580	17.40 576	1.60 619	2.41 687	3.48 377	2.12 642	4.52 666	3.26 651	3.67 663	13.15 715	22.10 724	3.46 638	11.92 691	17.16 710	0.34 417	0.21 281	0.23 74	0.19 142	0.36 393	0.28 268

MDST_ROB	5.53 679	0.59 249	23.11 717	2.55 685	2.69 689	21.20 727	1.98 635	4.77 681	2.65 575	9.36 713	4.25 665	4.14 639	4.45 659	22.57 727	3.68 624	0.48 569	0.33 511	0.47 565	0.44 583	0.44 493	0.44 485

EDNetEfficient	5.61 680	2.14 654	16.75 565	1.67 629	3.64 706	4.12 543	7.51 711	3.05 323	5.63 696	11.57 724	4.83 672	3.95 625	12.72 712	8.44 561	20.78 724	0.41 512	0.43 589	0.47 565	1.01 673	1.66 680	1.39 667

MSMD_ROB	5.61 680	1.08 547	16.68 563	1.21 486	0.83 378	10.14 711	2.07 641	3.93 492	6.22 699	10.37 719	8.03 688	22.22 725	9.45 709	11.66 678	4.52 632	0.66 628	0.58 644	0.66 646	0.68 648	0.65 590	0.63 581

SANet	5.65 682	1.72 634	20.94 684	1.26 506	0.88 405	7.20 702	3.81 698	4.60 672	11.23 707	4.56 683	8.78 696	7.49 696	6.95 692	11.85 688	18.11 714	0.49 581	0.44 594	0.50 591	0.42 575	0.90 637	0.82 627

ELAS_RVC	5.72 683	1.64 630	20.40 662	2.09 670	2.01 671	4.95 685	11.47 720	4.66 675	6.31 701	8.09 709	8.01 687	8.06 701	11.65 711	8.36 557	10.22 678	0.99 664	1.17 684	0.81 665	0.76 654	1.14 661	1.58 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 684	9.95 712	15.22 548	2.90 690	1.56 607	5.66 694	7.69 712	5.27 690	4.74 687	3.88 666	7.51 684	8.04 699	5.28 671	15.18 718	8.40 671	3.08 697	1.51 694	2.24 696	1.37 690	5.55 716	1.96 682

WAO-6	5.87 685	2.27 657	15.05 542	2.96 691	2.77 691	12.01 714	3.58 693	5.37 695	11.91 711	3.34 655	9.69 700	6.78 693	5.84 679	11.82 687	8.89 674	2.87 694	2.35 710	2.50 698	1.84 701	2.85 690	2.67 696

ELAS	5.99 686	1.62 625	20.29 658	1.96 663	2.01 671	15.09 720	8.38 715	5.23 689	5.54 694	9.02 712	8.61 693	6.74 692	9.75 710	7.48 541	11.40 686	0.96 662	1.18 685	0.72 656	0.93 667	1.30 672	1.67 674
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 687	13.97 727	21.36 698	3.58 702	3.14 700	4.73 674	2.48 654	4.20 568	3.17 641	2.98 635	2.83 623	23.31 728	4.34 657	11.06 649	2.45 587	3.68 706	2.33 708	2.60 701	1.79 699	3.69 700	3.19 705

FCDSN-DC	6.04 687	0.84 477	19.25 613	1.24 497	1.09 484	4.38 601	2.62 662	4.38 641	4.71 685	9.59 716	11.22 707	19.19 720	17.40 723	12.30 694	8.55 672	0.69 639	0.57 639	0.60 632	0.60 637	0.70 603	0.78 617
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 689	9.15 706	13.76 511	1.94 662	4.60 718	11.91 713	12.00 721	5.12 687	3.45 663	3.79 665	4.52 669	9.54 703	6.56 691	9.40 584	13.48 694	1.26 679	1.37 692	1.17 680	1.34 688	7.06 725	3.95 716

psmorigin	6.59 690	1.15 563	88.11 756	1.52 603	0.97 433	2.88 257	1.20 545	3.21 341	2.04 437	3.73 664	2.46 584	5.15 681	2.55 591	10.60 627	2.47 589	0.55 604	0.68 663	0.48 574	0.51 614	0.70 603	0.88 633

FC-DCNN	6.64 691	0.77 438	19.26 615	1.68 630	1.64 622	8.27 707	2.35 651	6.35 700	9.23 704	10.85 721	11.27 708	19.89 721	13.33 713	12.51 700	11.79 689	0.66 628	0.57 639	0.58 623	0.56 628	0.63 579	0.61 574

ACVNet-4b	6.73 692	13.67 725	21.87 708	3.54 701	3.07 697	4.19 572	2.25 647	4.03 522	3.65 668	1.64 328	3.98 664	5.88 688	2.89 606	10.01 606	16.98 709	23.29 746	2.24 705	2.53 699	1.78 698	3.87 704	3.21 706

EKT-Stereo	6.79 693	0.64 317	4.24 395	1.77 642	106.39 753	4.51 632	0.61 187	3.16 336	1.53 276	1.88 382	1.22 224	1.98 437	1.36 389	3.81 450	0.84 255	0.35 438	0.24 381	0.29 301	0.26 335	0.34 358	0.48 512

IMH	6.81 694	13.66 724	20.41 663	4.33 713	3.74 707	5.50 691	3.06 678	5.49 697	6.22 699	4.64 685	10.35 703	9.30 702	8.03 705	13.61 712	6.81 656	4.80 723	2.99 719	3.09 711	2.12 709	4.36 710	3.61 711

LVE	6.88 695	9.31 707	21.14 689	3.61 703	3.18 702	4.49 625	2.79 666	10.21 711	11.69 709	3.16 648	11.53 709	18.33 717	4.31 656	11.66 678	3.52 621	4.45 718	2.93 714	2.56 700	1.91 703	3.62 697	3.16 704

FC-DCNN v2	6.91 696	0.77 438	19.25 613	1.69 631	1.64 622	9.13 709	2.40 652	7.20 702	9.47 705	11.07 723	11.62 710	20.05 723	15.79 720	12.55 701	11.99 690	0.66 628	0.57 639	0.58 623	0.56 628	0.63 579	0.61 574

tt	7.19 697	0.51 138	6.83 423	4.03 707	2.30 686	12.05 715	20.19 732	15.46 728	6.58 702	3.42 659	3.22 644	5.37 684	6.39 690	4.20 464	7.46 665	9.81 732	11.53 739	7.05 730	7.46 731	6.31 719	3.71 714

Dean	7.52 698	9.08 705	21.41 699	3.74 705	3.53 704	4.81 681	3.53 690	5.33 694	5.25 691	4.17 676	26.53 733	25.62 734	4.09 652	10.97 643	4.32 629	3.69 707	2.30 707	2.91 708	1.87 702	4.03 706	3.24 707

DGSMNet	7.55 699	1.62 625	17.42 577	1.92 658	12.73 724	7.45 705	42.99 746	4.13 552	2.07 444	2.10 459	3.16 641	3.42 591	1.70 500	9.24 581	2.30 572	3.70 708	10.89 738	11.80 740	5.54 727	4.24 707	2.66 695

MADNet++	7.57 700	5.80 692	13.28 503	6.38 725	5.26 720	7.18 701	7.77 713	5.32 693	5.62 695	6.11 697	7.78 685	6.02 690	8.01 704	11.74 683	16.36 706	9.36 731	4.95 726	8.57 733	5.66 728	4.83 714	5.34 722

MonStereo1	8.07 701	2.24 656	5.83 417	4.68 718	3.60 705	18.80 725	2.52 656	5.89 699	5.86 698	4.76 686	13.98 720	7.41 695	50.63 751	13.28 706	5.16 643	4.40 716	0.90 676	2.69 705	1.55 691	3.92 705	3.30 708

SGM+DAISY	8.36 702	3.82 680	24.83 723	2.02 666	1.75 646	14.80 719	17.22 727	4.27 600	11.79 710	13.88 725	14.38 721	11.74 709	13.83 715	10.56 624	15.12 697	1.21 673	1.19 687	1.14 679	1.13 680	1.17 666	1.37 664

MultiAttention	8.74 703	0.56 209	7.25 429	2.07 669	22.74 734	35.86 739	8.44 716	4.97 685	2.58 566	2.57 588	5.11 675	5.55 687	1.59 460	52.70 753	7.50 666	0.47 564	0.24 381	0.52 601	1.00 672	6.84 723	6.30 726

UNDER WATER-64	9.33 704	5.37 688	22.60 715	5.22 723	4.86 719	10.75 712	4.61 703	11.45 712	17.30 727	7.59 704	9.80 702	15.99 716	17.90 725	10.63 628	15.72 701	4.36 714	2.87 713	4.39 725	2.86 721	7.01 724	5.36 723

TorneroNet-64	10.12 705	8.74 699	20.95 685	4.27 709	3.76 710	13.86 718	2.85 669	15.05 726	23.15 736	10.07 717	23.84 731	13.47 712	8.24 706	13.96 716	17.21 711	3.96 711	2.72 711	3.23 713	2.48 713	6.29 718	4.27 719

DStereoSA	10.13 706	4.62 684	12.76 498	4.78 720	13.35 725	9.97 710	22.80 733	4.74 680	16.44 722	5.11 689	15.31 723	4.61 662	13.82 714	8.00 553	27.60 737	6.51 728	8.86 730	1.43 687	8.28 732	3.16 692	10.38 728

UNDER WATER	10.47 707	3.95 681	22.62 716	5.07 722	4.51 717	7.78 706	3.77 696	12.56 720	21.72 735	7.84 707	10.78 704	23.96 730	31.66 736	10.78 636	16.19 705	4.44 717	2.93 714	4.24 721	2.86 721	6.33 720	5.47 724

JetRed	10.48 708	27.10 736	35.70 732	4.27 709	4.09 714	15.55 723	12.83 723	12.16 717	5.50 693	5.83 694	5.56 678	10.14 704	7.43 698	8.88 568	26.39 735	3.32 699	3.81 723	3.51 716	2.96 723	7.85 726	6.69 727

notaker	10.50 709	8.60 698	20.23 651	4.54 717	3.95 711	6.27 696	3.44 686	8.07 705	4.75 688	8.73 710	46.45 744	13.86 715	27.86 735	13.49 710	13.61 695	4.56 719	3.18 720	3.52 717	2.68 717	8.13 728	4.05 717

WQFJA1++	10.56 710	0.40 22	3.21 357	0.89 271	0.82 370	1.43 84	0.41 80	2.15 160	0.87 79	96.02 758	0.71 73	0.46 40	0.55 79	1.29 207	0.50 94	0.27 216	0.17 88	0.21 39	0.18 97	100.47 756	0.22 136

xyz-stereo	10.85 711	0.45 69	79.01 755	0.62 30	0.45 141	83.70 754	0.77 313	2.59 259	1.34 180	2.19 497	32.02 742	2.76 533	1.62 471	5.75 496	2.39 577	0.25 163	0.17 88	0.33 422	0.21 192	0.25 129	0.19 19

DStereoFS	11.11 712	13.81 726	11.82 489	5.73 724	11.05 723	20.81 726	11.36 719	8.68 708	16.52 725	14.90 728	15.81 727	11.63 708	13.85 717	9.05 575	15.60 700	7.57 729	8.88 731	2.41 697	5.29 726	2.16 685	15.30 734

MANE	11.39 713	1.38 606	23.16 718	4.82 721	2.79 692	22.02 728	14.51 725	25.81 732	26.28 737	10.93 722	13.17 716	19.90 722	18.03 726	15.69 720	20.41 723	0.96 662	0.74 669	1.42 686	3.24 724	0.74 617	1.71 675

SGM-ForestM	11.55 714	1.16 566	21.62 705	2.14 671	0.81 360	22.25 729	19.08 730	16.50 730	11.34 708	15.94 731	14.44 722	27.12 735	22.61 734	24.76 733	28.39 740	0.50 585	0.48 619	0.47 565	0.44 583	0.55 548	0.53 541

WAO-8	11.95 715	13.02 721	20.56 669	3.50 698	3.08 698	15.11 721	2.80 667	12.91 721	19.11 733	7.69 705	13.12 713	11.62 706	7.01 695	84.40 755	7.91 668	3.42 700	1.92 701	3.54 718	1.93 704	3.68 698	2.69 697

Venus	11.95 715	13.02 721	20.56 669	3.50 698	3.08 698	15.11 721	2.80 667	12.91 721	19.11 733	7.69 705	13.12 713	11.62 706	7.01 695	84.40 755	7.91 668	3.42 700	1.92 701	3.54 718	1.93 704	3.68 698	2.69 697

TCMNet-wrong-test	12.32 717	14.13 728	19.38 618	22.38 735	19.85 729	15.99 724	12.34 722	22.95 731	4.56 683	6.24 699	6.27 681	18.40 719	15.71 719	10.10 612	10.72 680	9.06 730	4.78 724	5.35 727	3.95 725	12.28 733	11.97 730

EDNetEfficientorigin	12.35 718	2.51 661	179.47 760	1.19 476	0.96 429	2.91 262	1.81 625	3.00 317	5.35 692	8.91 711	4.79 671	4.18 641	4.64 662	9.98 604	11.30 684	0.37 460	0.38 556	0.60 632	0.85 662	1.32 673	2.43 693

LSM	12.71 719	3.52 679	20.79 678	55.63 750	84.76 750	3.63 419	6.30 708	3.73 438	4.93 689	5.55 692	13.92 719	3.53 606	3.25 627	9.72 592	4.12 628	0.64 623	0.85 674	0.71 652	0.81 661	1.03 647	26.84 739

U	12.82 720	0.38 12	1.99 247	0.66 71	58.94 749	63.38 752	0.34 45	1.91 123	0.94 111	0.59 65	0.80 94	0.46 40	0.57 87	0.83 52	0.44 51	0.29 291	0.17 88	63.35 754	59.81 753	0.29 231	0.20 54

MSAF-DinoV2	13.69 721	13.09 723	22.03 711	2.41 683	1.44 582	4.03 521	1.38 577	9.07 709	9.20 703	2.23 516	1.98 490	5.08 678	5.06 667	177.66 761	5.46 650	0.45 546	0.34 524	0.40 520	0.62 641	6.09 717	5.80 725

DGTPSM_ROB	15.31 722	8.85 701	28.14 729	9.90 729	18.89 727	12.44 716	33.21 736	13.48 723	17.86 731	9.50 714	22.89 729	13.78 713	19.67 727	21.26 723	23.68 727	5.08 725	8.84 728	5.62 728	11.50 735	6.72 721	14.87 732

DPSMNet_ROB	15.52 723	8.89 702	31.44 730	10.07 731	18.91 728	12.44 716	33.22 737	13.51 724	17.94 732	9.58 715	22.91 730	13.79 714	19.67 727	21.43 724	23.73 728	5.17 726	8.84 728	5.63 729	11.52 738	6.79 722	14.90 733

USTest	15.98 724	15.58 729	22.56 714	18.49 732	16.99 726	26.43 730	36.08 740	27.68 735	12.77 713	10.69 720	10.80 705	18.35 718	15.09 718	18.62 722	23.37 726	4.85 724	5.34 727	7.38 731	7.43 730	9.90 730	11.23 729

KSHMR	16.96 725	5.37 688	21.64 707	4.46 715	4.50 716	8.30 708	3.32 683	15.58 729	76.24 755	6.62 702	61.47 750	56.53 750	5.43 675	35.17 739	11.37 685	4.39 715	2.97 718	3.63 720	2.74 719	5.10 715	4.34 720

LE_ROB	18.58 726	1.21 574	48.38 738	8.60 728	23.00 735	7.32 704	19.74 731	9.94 710	38.69 747	43.53 742	21.91 728	28.40 736	40.92 741	23.18 729	54.71 747	0.34 417	0.33 511	0.32 386	0.36 517	0.42 471	0.40 459

coex-ft	18.59 727	6.62 693	113.53 758	1.17 467	1.31 542	2.33 195	1.93 632	2.81 297	14.00 714	124.82 761	8.45 692	5.90 689	51.74 752	9.99 605	22.69 725	0.57 608	0.62 652	0.50 591	0.49 603	1.08 656	1.28 658

iinet-test	19.59 728	18.93 731	25.29 724	22.27 733	21.21 730	29.32 731	37.73 741	31.61 738	16.48 723	14.41 726	13.76 717	22.91 726	19.69 729	21.98 725	26.21 731	10.17 733	8.89 732	11.03 736	10.88 733	13.66 734	15.45 735

IINet	19.59 728	18.93 731	25.29 724	22.27 733	21.21 730	29.32 731	37.73 741	31.61 738	16.48 723	14.41 726	13.76 717	22.91 726	19.69 729	21.98 725	26.21 731	10.17 733	8.89 732	11.03 736	10.88 733	13.66 734	15.45 735

DPSM_ROB	20.78 730	20.03 734	26.57 727	23.62 737	22.46 732	31.10 734	39.97 744	33.52 740	17.41 729	15.25 729	15.80 725	24.06 731	20.71 732	23.30 730	27.62 738	10.78 735	9.41 735	11.69 738	11.50 735	14.49 736	16.36 737

DPSM	20.78 730	20.03 734	26.57 727	23.62 737	22.46 732	31.10 734	39.97 744	33.52 740	17.41 729	15.25 729	15.80 725	24.06 731	20.71 732	23.30 730	27.62 738	10.78 735	9.41 735	11.69 738	11.50 735	14.49 736	16.36 737

ktn	21.74 732	10.34 713	19.68 628	4.53 716	4.00 712	6.53 699	4.51 702	6.79 701	78.82 757	84.69 756	100.86 759	58.49 751	7.57 700	12.11 693	13.35 693	4.58 722	3.24 721	3.49 715	2.62 715	4.65 713	3.84 715

LRCNet_RVC	25.52 733	33.45 737	23.21 720	31.79 739	32.78 736	6.74 700	1.18 538	25.88 733	4.46 681	28.94 732	30.89 734	24.91 733	17.57 724	27.66 734	24.34 730	35.26 750	25.60 751	35.91 750	33.81 749	31.90 749	34.10 750

TorneroNet	25.88 734	11.28 718	21.62 705	4.20 708	4.07 713	55.25 744	3.15 681	15.16 727	76.94 756	58.09 750	82.72 756	86.88 755	41.15 742	13.35 708	18.13 715	4.32 713	2.85 712	3.45 714	2.62 715	8.33 729	4.14 718

DLNR_Zeroshot_test	28.62 735	55.50 751	49.94 741	183.62 756	115.05 756	3.43 363	0.28 21	29.49 736	1.49 244	1.01 232	1.26 241	0.93 245	0.63 111	3.92 457	1.51 463	29.81 747	0.41 579	0.26 202	0.23 257	93.28 753	0.32 339

DLNR-FE	28.68 736	56.10 752	49.61 739	183.75 757	105.98 752	3.44 364	0.28 21	29.58 737	1.49 244	1.01 232	1.26 241	0.93 245	0.63 111	3.81 450	1.51 463	33.14 749	0.41 579	0.26 202	0.23 257	99.94 755	0.32 339

Selective-IGEV-i1pa	29.93 737	36.60 738	34.97 731	9.92 730	7.41 722	38.91 740	35.81 739	43.96 744	35.07 745	30.01 733	53.53 749	41.78 737	35.42 737	40.57 741	33.93 742	30.94 748	15.47 742	23.33 741	13.36 739	10.61 731	27.01 740

HanzoNet	31.60 738	17.23 730	21.22 694	7.32 726	5.84 721	7.25 703	3.53 690	13.82 725	14.20 716	50.38 745	47.01 745	44.45 739	56.61 753	36.61 740	32.00 741	63.89 754	56.57 755	7.97 732	89.20 758	28.69 739	28.25 742

light-stereo	41.45 739	10.64 715	54.16 750	59.84 751	45.61 747	131.14 759	1.57 604	37.33 743	17.30 727	76.21 755	120.65 760	118.18 760	3.98 648	89.11 758	15.46 698	5.48 727	9.68 737	1.25 681	1.28 685	17.93 738	12.24 731

fast-reg	41.74 740	39.55 739	52.36 742	48.35 749	53.83 748	63.99 753	80.62 753	67.13 748	34.76 741	30.46 735	31.71 737	46.30 741	38.94 738	45.39 744	53.82 746	20.51 738	18.78 743	23.33 741	22.88 741	29.12 741	32.91 743

Hybrid-DGEV	41.74 740	40.15 742	53.21 745	47.72 743	45.04 741	62.46 746	80.71 755	67.23 750	34.70 738	30.38 734	31.64 736	48.32 748	41.44 743	46.71 751	55.65 754	21.63 743	18.85 744	23.50 748	23.21 745	29.18 744	33.09 749

FlowAnything	41.75 742	39.90 740	53.36 747	47.83 748	45.06 742	62.45 745	80.51 752	67.34 754	34.89 743	30.56 739	31.52 735	48.18 744	42.05 748	46.66 750	55.24 749	21.71 745	18.88 746	23.49 747	23.13 742	29.12 741	33.04 744

Selective-RAFT-Error	41.77 743	40.16 743	53.34 746	47.73 744	45.25 746	62.51 747	80.64 754	67.22 749	34.93 744	30.64 740	31.81 738	48.11 743	42.11 749	46.57 745	54.95 748	21.61 740	18.87 745	23.48 743	23.15 744	29.16 743	33.08 748

RAFT-FEzeroshot	41.78 744	40.21 745	53.07 743	47.74 746	45.19 744	62.51 747	80.73 757	67.30 752	34.75 739	30.51 737	31.88 739	48.27 746	41.88 746	46.64 748	55.54 751	21.62 741	18.89 748	23.48 743	23.22 746	29.20 746	33.05 745

RAFT-FE	41.78 744	40.21 745	53.07 743	47.74 746	45.19 744	62.51 747	80.73 757	67.30 752	34.75 739	30.51 737	31.88 739	48.27 746	41.88 746	46.64 748	55.54 751	21.62 741	18.89 748	23.48 743	23.22 746	29.20 746	33.05 745

CasAABBNet	41.80 746	40.20 744	53.41 748	47.73 744	45.18 743	62.51 747	80.71 755	67.26 751	34.80 742	30.49 736	31.88 739	48.24 745	41.81 745	46.63 747	55.64 753	21.60 739	18.88 746	23.48 743	23.22 746	29.19 745	33.05 745

HaxPig	43.25 747	43.65 747	45.00 736	33.85 740	35.61 738	32.69 736	30.52 734	45.09 745	42.97 748	48.77 743	48.17 746	43.00 738	40.26 740	44.58 742	43.61 743	47.18 751	49.30 752	51.54 752	50.25 751	43.73 750	45.29 751

AVERAGE_ROB	44.46 748	45.91 748	46.59 737	40.59 742	38.66 739	32.99 737	30.52 734	46.19 746	43.26 749	49.59 744	48.97 747	44.62 740	39.89 739	45.04 743	43.94 744	48.74 752	50.69 753	50.80 751	49.79 750	45.54 751	46.97 752

MEDIAN_ROB	47.37 749	49.08 749	49.92 740	40.32 741	39.97 740	34.95 738	33.43 738	49.17 747	46.39 751	53.06 747	52.65 748	47.65 742	42.23 750	48.35 752	47.29 745	52.10 753	54.04 754	54.28 753	53.48 752	48.76 752	50.33 753

LSM0	49.58 750	40.04 741	53.62 749	97.15 752	128.68 757	62.75 751	79.89 751	67.63 755	35.11 746	33.02 741	32.61 743	48.43 749	41.60 744	46.60 746	55.43 750	21.63 743	18.99 750	23.62 749	23.13 742	29.47 748	52.26 754

BEATNet-Init1	49.72 751	64.32 753	97.77 757	4.68 718	4.28 715	84.75 755	60.42 747	73.38 756	68.59 754	88.29 757	88.51 758	91.94 756	97.99 757	85.26 757	70.96 758	0.80 648	0.65 656	0.85 666	0.70 651	7.96 727	2.33 689

Anonymous_1	57.11 752	19.68 733	26.15 726	23.10 736	142.31 758	30.84 733	39.75 743	33.86 742	16.98 726	70.53 754	15.42 724	23.46 729	19.75 731	23.04 728	27.23 736	164.73 761	9.02 734	130.38 757	137.40 759	161.27 762	27.24 741

PML	64.32 753	53.22 750	17.88 585	8.10 727	32.94 737	148.46 760	247.79 763	12.18 718	45.42 750	111.41 759	288.92 763	101.47 757	101.31 758	31.67 735	15.55 699	14.03 737	4.83 725	10.98 735	6.18 729	28.82 740	5.17 721

DPSimNet_ROB	102.30 754	119.72 760	143.59 759	109.42 753	94.10 751	127.22 758	127.15 759	26.62 734	102.36 761	149.58 762	83.99 757	139.34 761	137.54 761	64.62 754	82.36 759	105.18 755	66.15 756	120.15 756	69.61 755	99.58 754	77.72 755

RSGM-EC	108.14 755	104.44 757	68.66 753	115.42 754	109.31 754	116.48 756	139.19 760	127.02 760	55.95 752	55.27 748	71.01 751	116.54 758	111.76 759	176.57 759	175.06 760	117.34 759	71.64 757	140.65 758	83.55 756	123.96 757	82.91 756

acva	108.14 755	104.44 757	68.66 753	115.42 754	109.31 754	116.48 756	139.19 760	127.02 760	55.95 752	55.27 748	71.01 751	116.54 758	111.76 759	176.57 759	175.06 760	117.34 759	71.64 757	140.65 758	83.55 756	123.96 757	82.91 756

xxxxx1	112.33 757	88.53 754	37.76 733	227.84 759	157.23 759	39.05 741	61.41 748	93.76 757	79.29 758	62.45 751	74.79 753	78.32 752	70.96 754	33.47 736	70.69 755	114.00 756	130.36 760	259.31 761	274.34 761	145.54 759	147.50 758

tt_ll	112.33 757	88.53 754	37.76 733	227.84 759	157.23 759	39.05 741	61.41 748	93.76 757	79.29 758	62.45 751	74.79 753	78.32 752	70.96 754	33.47 736	70.69 755	114.00 756	130.36 760	259.31 761	274.34 761	145.54 759	147.50 758

ff	112.33 757	88.53 754	37.76 733	227.84 759	157.23 759	39.05 741	61.41 748	93.76 757	79.29 758	62.45 751	74.79 753	78.32 752	70.96 754	33.47 736	70.69 755	114.00 756	130.36 760	259.31 761	274.34 761	145.54 759	147.50 758

Selective-IGEV-i16pa	129.35 760	164.95 761	19.57 624	3.26 696	2.26 684	202.88 762	5.86 705	236.38 763	207.45 763	116.27 760	209.82 761	153.71 762	219.30 763	258.04 763	190.96 762	192.94 762	94.03 759	90.21 755	64.92 754	4.40 711	149.67 761

test_example2	212.63 761	219.92 762	221.87 761	213.67 758	221.17 762	199.47 761	200.74 762	185.30 762	141.66 762	209.52 763	213.45 762	210.82 763	205.48 762	221.27 762	216.64 763	236.83 763	242.07 763	213.93 760	217.01 760	235.69 763	226.10 762

GS-Stereo							0.83 361	3.32 363	1.37 187	0.75 138	0.89 125	0.76 189	0.80 196	0.92 85	0.53 112	0.26 188	0.18 139	0.26 202	0.20 168	0.28 209	0.21 99

FSD					0.60 258	0.77 17	0.67 228	1.57 68	0.68 18	0.72 126	0.62 59	1.02 264	0.72 147	0.81 45	0.73 211	0.59 611	0.54 631	0.57 621	0.54 623	0.57 559

ccccc		629.75 763		567.84 762	570.84 763	582.44 763		613.82 764		614.58 764		555.57 764		666.94 764		781.57 764	507.24 764	391.36 764	342.44 764	689.82 764

ASD4		113.98 759

Low-res two-view benchmark