Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 207	0.27 8	0.58 7	0.27 22	1.58 70	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 153	0.50 63	0.82 51	0.35 3	0.18 29	0.17 91	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 207	0.28 10	0.58 7	0.32 36	1.61 75	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 160	0.48 52	0.84 61	0.36 6	0.18 29	0.17 91	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 23	0.38 83	0.42 3	0.36 56	0.68 2	0.77 42	0.50 16	0.83 111	0.61 117	0.33 8	0.61 3	0.62 158	0.19 40	0.14 11	0.24 122	0.22 239	0.20 33	0.19 19

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 182	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 39	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 146	0.50 63	0.83 54	0.33 1	0.20 54	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

Pro-Stereo	0.68 62	0.33 4	0.97 20	0.68 91	0.43 122	3.11 312	0.35 54	0.70 3	0.96 120	0.54 40	0.54 48	0.62 124	0.27 1	2.06 366	0.68 187	0.24 139	0.16 52	0.30 343	0.25 320	0.20 33	0.19 19

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 139	0.24 1	0.66 12	0.28 24	1.31 35	0.44 4	0.53 31	0.27 3	0.81 212	0.46 44	0.73 23	0.41 29	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

testmc14	0.69 65	0.35 7	1.15 103	0.75 152	0.33 26	3.17 321	0.41 86	1.63 83	0.96 120	0.55 41	0.73 84	0.88 235	0.57 92	0.76 30	0.48 81	0.21 66	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 84	0.51 1	0.33 26	1.16 46	0.37 65	0.83 11	0.56 9	0.61 84	0.50 35	0.23 1	0.38 20	0.83 54	0.43 44	0.21 66	0.28 469	0.39 528	0.43 594	0.32 323	0.31 333

IGEV	0.70 69	0.36 8	1.07 45	0.71 115	1.31 555	2.82 257	0.41 86	1.76 103	0.98 126	0.73 138	0.71 80	0.35 4	0.42 29	0.90 78	0.42 35	0.18 29	0.18 145	0.22 60	0.18 104	0.18 1	0.20 57

MCSU-Stereo	0.77 108	0.37 10	1.22 129	0.76 171	0.30 13	3.96 520	0.47 123	1.40 48	1.07 145	0.81 183	0.96 161	1.00 269	0.41 26	0.99 112	0.56 130	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.14 2	0.20 33	0.19 19

MLG-Stereo_test3	0.60 32	0.37 10	1.12 84	0.59 15	0.57 246	2.19 185	0.31 30	1.68 92	0.56 9	0.49 15	0.51 41	0.56 91	0.33 8	0.96 100	0.54 121	0.21 66	0.17 91	0.23 76	0.16 33	0.20 33	0.21 102

Foundation-i1c-attn	0.74 85	0.38 12	1.05 34	0.71 115	0.35 38	0.95 26	0.67 235	2.42 214	1.68 363	0.77 167	0.88 126	0.76 196	1.25 374	1.38 239	0.48 81	0.23 111	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.20 33	0.21 102

Foundation-i1b	0.74 85	0.38 12	1.05 34	0.69 99	0.43 122	0.94 25	0.66 231	2.52 239	1.67 360	0.83 199	0.81 106	1.03 275	1.08 322	1.13 150	0.48 81	0.23 111	0.16 52	0.21 42	0.18 104	0.20 33	0.19 19

Foundation-i1a	0.78 118	0.38 12	1.07 45	0.71 115	0.33 26	0.91 23	0.63 213	2.42 214	1.93 428	0.93 226	0.73 84	0.95 261	1.22 365	1.66 306	0.57 136	0.24 139	0.17 91	0.20 21	0.17 55	0.19 10	0.22 139

Foundation-i1	0.86 156	0.38 12	1.13 93	0.77 177	1.12 501	1.06 32	0.69 257	2.94 318	1.61 340	0.89 218	1.39 298	1.24 317	1.01 284	1.08 134	0.55 126	0.23 111	0.19 195	0.22 60	0.20 176	0.21 56	0.20 57

DispViT+	0.72 76	0.38 12	1.20 123	0.54 5	2.17 696	0.92 24	0.33 39	2.05 148	1.43 217	0.62 93	0.50 35	0.45 40	0.51 69	1.52 271	0.56 130	0.24 139	0.18 145	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 102

U	12.82 742	0.38 12	1.99 256	0.66 75	58.94 771	63.38 774	0.34 48	1.91 127	0.94 116	0.59 72	0.80 101	0.46 42	0.57 92	0.83 54	0.44 54	0.29 296	0.17 91	63.35 780	59.81 779	0.29 237	0.20 57

CSFM-Stereo	0.60 32	0.39 18	0.95 18	0.60 20	0.32 22	2.66 241	0.31 30	1.44 52	0.77 42	0.72 135	0.51 41	0.55 85	0.51 69	0.75 26	0.46 72	0.17 14	0.17 91	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test1	0.80 126	0.39 18	1.02 26	0.65 65	1.20 530	3.14 317	0.29 28	1.59 73	3.05 646	0.50 16	0.24 1	0.67 151	0.43 32	1.33 224	0.40 19	0.21 66	0.18 145	0.23 76	0.15 11	0.19 10	0.20 57

MLG-Stereo	0.77 108	0.39 18	1.04 29	0.64 52	0.41 107	3.01 295	0.31 30	1.89 122	2.92 631	0.47 6	0.29 6	0.66 146	0.47 47	1.35 228	0.39 16	0.20 54	0.18 145	0.24 122	0.16 33	0.19 10	0.20 57

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 81	0.79 187	0.42 116	0.70 15	0.36 56	0.76 7	0.80 55	0.62 93	0.38 11	0.73 186	0.77 181	0.69 5	0.36 6	0.26 192	0.17 91	0.23 76	0.16 33	0.18 1	0.20 57

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 105	0.35 38	1.17 47	0.24 8	1.17 28	0.92 101	0.53 31	0.41 15	0.51 59	0.29 2	0.77 35	0.37 10	0.18 29	0.18 145	0.19 10	0.17 55	0.18 1	0.21 102

MGA	0.59 29	0.40 22	1.04 29	0.72 130	0.80 362	1.74 130	0.41 86	0.98 18	0.99 129	0.60 81	0.54 48	0.54 75	0.29 2	1.06 129	0.42 35	0.20 54	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.21 56	0.21 102

MSE-Stereo	0.59 29	0.40 22	1.04 29	0.72 130	0.61 267	2.02 155	0.33 39	1.13 25	0.94 116	0.60 81	0.49 33	0.54 75	0.35 11	1.06 129	0.42 35	0.21 66	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.22 80	0.21 102

Test_v1	0.62 39	0.40 22	1.13 93	0.74 147	0.55 229	1.60 112	0.39 68	1.68 92	0.92 101	0.60 81	0.88 126	0.53 70	0.50 63	0.93 92	0.39 16	0.19 40	0.16 52	0.20 21	0.17 55	0.20 33	0.21 102

WQFJA1++	10.56 727	0.40 22	3.21 367	0.89 277	0.82 378	1.43 87	0.41 86	2.15 164	0.87 82	96.02 784	0.71 80	0.46 42	0.55 82	1.29 214	0.50 97	0.27 220	0.17 91	0.21 42	0.18 104	100.47 782	0.22 139

LCMNet	0.63 46	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 90	3.11 312	0.27 22	1.58 70	0.84 75	0.56 44	0.58 57	0.52 65	0.53 74	0.77 35	0.51 108	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 102

MLG-Stereo_test2	0.76 98	0.40 22	1.07 45	0.64 52	0.82 378	3.49 396	0.23 5	1.69 95	2.14 479	0.62 93	0.32 7	0.67 151	0.33 8	1.14 155	0.37 10	0.23 111	0.19 195	0.23 76	0.16 33	0.19 10	0.20 57

LG-G_1	0.70 69	0.40 22	1.12 84	0.71 115	0.30 13	2.80 253	0.40 79	2.21 174	0.78 47	0.59 72	0.55 51	0.51 59	0.58 97	1.24 195	0.49 90	0.24 139	0.18 145	0.23 76	0.15 11	0.21 56	0.21 102

LG-G	0.70 69	0.40 22	1.12 84	0.71 115	0.30 13	2.80 253	0.40 79	2.21 174	0.78 47	0.59 72	0.55 51	0.51 59	0.58 97	1.24 195	0.49 90	0.24 139	0.18 145	0.23 76	0.15 11	0.21 56	0.21 102

dual_stereo	0.68 62	0.40 22	1.05 34	0.64 52	0.37 64	0.84 21	0.34 48	3.40 391	1.03 136	0.50 16	0.46 30	0.58 104	0.40 23	1.85 347	0.49 90	0.23 111	0.17 91	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

CAS	1.26 303	0.40 22	1.46 193	2.97 709	1.61 628	4.13 563	0.73 280	1.78 108	1.49 253	0.83 199	1.10 203	0.59 109	0.53 74	1.26 202	0.80 247	2.99 713	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 288	1.72 691

LACA_dic	0.54 21	0.41 33	1.05 34	0.59 15	0.30 13	2.25 191	0.25 10	0.75 6	0.52 7	0.58 59	0.33 8	0.54 75	0.56 89	0.98 106	0.35 3	0.27 220	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 191	0.19 19

depth_test_26	0.55 23	0.41 33	1.12 84	0.71 115	0.37 64	0.63 11	0.34 48	0.94 13	0.80 55	0.42 1	1.40 303	0.69 160	0.53 74	0.75 26	0.40 19	0.31 366	0.23 352	0.27 245	0.22 239	0.26 168	0.24 181

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 99	0.33 26	0.99 29	0.25 10	1.33 39	0.89 86	0.51 22	0.41 15	0.55 85	0.29 2	0.78 37	0.38 15	0.19 40	0.17 91	0.19 10	0.17 55	0.18 1	0.21 102

CAR	0.60 32	0.41 33	1.04 29	0.72 130	0.61 267	2.02 155	0.33 39	1.13 25	0.94 116	0.61 84	0.49 33	0.54 75	0.35 11	1.14 155	0.45 61	0.21 66	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.22 80	0.21 102

PointNet	0.56 26	0.41 33	0.92 15	0.63 40	0.33 26	1.85 137	0.31 30	1.34 41	0.88 84	0.71 130	0.46 30	0.57 100	0.32 5	0.80 42	0.45 61	0.18 29	0.16 52	0.23 76	0.18 104	0.20 33	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 211	0.41 33	3.72 393	0.63 40	0.80 362	1.51 100	0.84 380	1.84 114	1.51 266	0.82 186	1.00 169	0.70 164	1.00 278	0.75 26	0.41 29	0.23 111	0.18 145	0.24 122	0.18 104	0.43 493	2.30 702

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 83	0.77 17	0.44 106	0.82 9	0.61 15	0.46 5	0.66 74	0.75 195	0.48 52	0.83 54	0.36 6	0.26 192	0.19 195	0.27 245	0.25 320	0.25 133	0.21 102

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 64	0.99 29	0.23 5	1.38 45	0.67 18	0.56 44	0.52 43	0.50 55	0.82 210	0.83 54	0.47 77	0.29 296	0.16 52	0.23 76	0.18 104	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
HiDET	0.61 36	0.41 33	0.88 4	0.64 52	0.39 90	2.67 242	0.25 10	1.59 73	0.91 93	0.59 72	0.44 27	0.52 65	0.50 63	0.76 30	0.54 121	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 102

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 67	0.65 65	0.34 33	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 31	0.92 145	0.65 140	0.53 74	0.54 1	0.50 97	0.28 265	0.24 389	0.25 163	0.21 199	0.23 91	0.22 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.55 23	0.41 33	1.14 100	0.70 105	0.40 100	0.99 29	0.26 19	1.32 36	0.93 111	0.53 31	0.60 60	0.44 36	0.49 59	1.02 120	0.45 61	0.27 220	0.19 195	0.23 76	0.16 33	0.21 56	0.23 162

SGD-Stereo	0.65 53	0.41 33	1.06 42	0.85 247	0.31 18	2.44 212	0.46 117	1.09 22	0.69 22	0.84 203	0.52 43	0.55 85	0.53 74	1.49 265	0.46 72	0.31 366	0.14 11	0.25 163	0.18 104	0.23 91	0.20 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 211	0.41 33	3.70 392	0.63 40	0.80 362	1.51 100	0.84 380	1.84 114	1.51 266	0.82 186	1.00 169	0.70 164	1.00 278	0.75 26	0.41 29	0.23 111	0.18 145	0.24 122	0.18 104	0.43 493	2.30 702

VeloStereo	0.49 9	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 73	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 21	0.56 91	0.50 63	0.70 6	0.42 35	0.28 265	0.29 481	0.28 281	0.24 297	0.30 265	0.30 320

flow	0.52 16	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 73	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 21	0.56 91	0.50 63	1.22 188	0.42 35	0.28 265	0.29 481	0.28 281	0.24 297	0.30 265	0.30 320

LGCAT	0.64 48	0.42 46	0.89 8	0.71 115	0.36 43	1.91 144	0.25 10	1.18 31	0.66 17	0.53 31	0.42 18	1.24 317	0.55 82	1.60 288	0.45 61	0.35 450	0.35 542	0.18 2	0.23 265	0.19 10	0.31 333

mm2	0.45 2	0.42 46	0.88 4	0.61 23	0.36 43	0.66 12	0.25 10	0.95 14	0.90 87	0.52 25	0.43 21	0.56 91	0.32 5	0.71 10	0.41 29	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

mm1	0.47 6	0.42 46	0.88 4	0.61 23	0.36 43	0.66 12	0.25 10	1.32 36	0.90 87	0.52 25	0.43 21	0.56 91	0.32 5	0.71 10	0.41 29	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

GeoVLM	0.52 16	0.42 46	0.88 4	0.62 32	0.36 43	1.62 117	0.25 10	0.96 15	0.90 87	0.61 84	0.43 21	0.57 100	0.53 74	0.71 10	0.45 61	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

MonSter++	0.52 16	0.42 46	0.89 8	0.61 23	0.36 43	1.64 120	0.25 10	0.96 15	0.91 93	0.62 93	0.42 18	0.56 91	0.53 74	0.71 10	0.45 61	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

BridgeDepth	0.54 21	0.42 46	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 71	0.36 56	1.53 64	0.86 80	0.56 44	0.37 10	0.57 100	0.65 127	0.87 65	0.40 19	0.20 54	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.64 48	0.42 46	1.00 24	0.83 220	0.48 175	1.39 82	0.32 36	1.45 53	0.82 67	0.88 215	0.85 118	0.39 18	0.36 14	1.99 360	0.47 77	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 102

1w_stereo	0.86 156	0.42 46	1.07 45	0.72 130	0.81 368	3.00 292	0.67 235	3.28 365	0.75 39	0.74 143	1.32 273	0.37 12	1.37 401	0.92 87	0.68 187	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 139

Reg-Stereo(zero)	1.60 358	0.42 46	10.69 490	0.89 277	0.68 312	3.27 346	0.47 123	2.27 189	1.54 293	1.48 317	1.24 240	2.55 522	2.68 614	1.48 263	1.10 354	0.19 40	0.19 195	0.22 60	0.18 104	0.24 106	0.26 233

SCION-M(vits-remse)	0.99 225	0.43 57	7.79 447	1.05 402	0.82 378	1.13 37	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.36 14	0.93 92	0.43 44	0.38 490	0.27 452	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

SCION-MonSter(vits)	1.24 291	0.43 57	1.07 45	0.66 75	0.82 378	1.13 37	0.39 68	3.21 350	1.68 363	0.58 59	1.84 460	2.54 520	1.48 441	2.43 397	3.21 633	0.38 490	0.27 452	0.50 606	0.51 629	1.05 662	0.53 551

DF_test	0.52 16	0.43 57	1.13 93	0.84 232	0.50 190	0.60 9	0.36 56	0.82 9	0.72 29	0.48 8	0.50 35	0.60 112	0.47 47	0.88 71	0.33 1	0.30 339	0.18 145	0.21 42	0.21 199	0.53 552	0.35 400

monster-pro	0.62 39	0.43 57	1.07 45	0.66 75	0.82 378	1.14 45	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.36 14	0.91 83	0.43 44	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

TS12	0.80 126	0.43 57	1.08 58	0.55 7	0.30 13	3.40 371	0.41 86	2.20 171	1.37 195	0.69 121	1.15 214	0.54 75	0.69 145	1.27 207	0.57 136	0.21 66	0.18 145	0.22 60	0.17 55	0.22 80	0.26 233

LACA1	0.60 32	0.43 57	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 328	0.33 39	1.48 56	0.48 5	0.57 53	0.39 12	0.41 27	0.59 102	0.83 54	0.37 10	0.23 111	0.19 195	0.23 76	0.18 104	0.21 56	0.19 19

MonStereo	0.62 39	0.43 57	1.07 45	0.66 75	0.82 378	1.13 37	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.36 14	0.90 78	0.43 44	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 39	0.43 57	1.07 45	0.66 75	0.82 378	1.13 37	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.36 14	0.88 71	0.43 44	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 39	0.43 57	1.07 45	0.66 75	0.82 378	1.13 37	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.35 11	0.95 96	0.43 44	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

small-0shot	0.51 14	0.44 66	1.18 110	0.53 3	0.44 133	0.60 9	0.76 309	0.81 8	0.60 14	0.53 31	0.96 161	0.65 140	0.42 29	0.72 17	0.40 19	0.26 192	0.14 11	0.25 163	0.21 199	0.20 33	0.21 102

aanet-new-12k	0.80 126	0.44 66	1.68 222	0.81 194	0.31 18	3.00 292	0.97 484	2.65 274	0.78 47	0.69 121	0.55 51	0.58 104	0.77 181	0.99 112	0.54 121	0.21 66	0.14 11	0.24 122	0.19 149	0.26 168	0.22 139

VMStereo-Base	0.73 80	0.44 66	1.48 199	0.61 23	0.35 38	1.71 124	0.43 101	1.30 34	1.40 205	0.84 203	1.07 197	0.92 251	0.73 159	1.26 202	0.73 217	0.24 139	0.23 352	0.24 122	0.18 104	0.24 106	0.24 181

2.5w	0.75 90	0.44 66	1.06 42	0.66 75	0.69 319	2.39 205	0.56 162	2.77 292	0.82 67	0.63 101	0.88 126	0.37 12	0.75 168	1.36 231	0.50 97	0.18 29	0.14 11	0.22 60	0.17 55	0.19 10	0.21 102

IGEV-Stereo++	0.93 192	0.44 66	1.08 58	0.70 105	1.20 530	3.87 485	0.33 39	3.36 384	1.43 217	0.75 147	1.17 220	0.68 153	1.04 297	0.95 96	0.42 35	0.22 93	0.16 52	0.23 76	0.17 55	0.24 106	0.20 57

Pointernet	0.88 165	0.44 66	2.26 294	0.84 232	0.37 64	2.29 196	0.38 66	3.06 335	1.46 232	0.66 112	1.39 298	0.91 245	0.73 159	1.01 117	0.72 214	0.23 111	0.19 195	0.20 21	0.18 104	0.19 10	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 156	0.45 72	1.07 45	0.68 91	1.74 657	3.37 362	0.91 444	2.46 227	0.76 40	0.85 206	0.94 153	0.72 179	0.87 228	0.71 10	0.49 90	0.25 167	0.15 25	0.26 209	0.17 55	0.23 91	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 118	0.45 72	1.12 84	0.71 115	1.00 465	2.05 164	0.87 415	2.25 184	1.18 156	0.56 44	0.74 89	0.44 36	1.03 289	0.81 47	0.41 29	0.21 66	0.19 195	0.23 76	0.18 104	0.27 191	0.91 649

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 165	0.45 72	1.31 157	0.63 40	1.63 632	3.91 490	0.66 231	2.28 192	1.02 134	1.10 264	0.98 168	0.60 112	0.46 44	0.83 54	0.47 77	0.26 192	0.18 145	0.29 311	0.23 265	0.24 106	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 85	0.45 72	1.13 93	0.69 99	0.77 351	1.77 131	0.88 422	2.04 147	1.47 237	0.61 84	1.04 183	0.61 117	0.79 196	0.89 77	0.43 44	0.21 66	0.18 145	0.23 76	0.18 104	0.25 133	0.28 276

gcap_with_dpt	0.89 171	0.45 72	1.28 152	0.64 52	1.61 628	3.93 498	0.67 235	2.41 210	1.01 133	1.18 275	0.96 161	0.60 112	0.45 39	0.76 30	0.44 54	0.26 192	0.18 145	0.29 311	0.23 265	0.25 133	0.18 7

AdaDepth	0.76 98	0.45 72	1.41 187	0.70 105	1.27 547	3.12 314	0.43 101	1.02 20	0.94 116	0.63 101	0.91 142	0.43 31	0.58 97	1.41 245	0.48 81	0.18 29	0.21 289	0.23 76	0.19 149	0.25 133	0.26 233

water-stereo	0.78 118	0.45 72	1.94 248	0.79 187	0.48 175	2.36 202	0.47 123	1.53 64	1.09 148	0.88 215	1.04 183	0.82 214	0.75 168	0.72 17	0.78 240	0.22 93	0.23 352	0.25 163	0.23 265	0.24 106	0.29 289

asd	0.70 69	0.45 72	1.10 73	0.67 87	0.90 424	2.88 266	0.43 101	1.64 86	0.79 51	0.68 117	0.88 126	0.43 31	0.74 165	0.85 63	0.49 90	0.19 40	0.13 1	0.24 122	0.17 55	0.22 80	0.20 57

qwe	0.75 90	0.45 72	1.10 73	0.67 87	1.06 481	2.49 218	0.45 112	2.57 254	0.90 87	0.71 130	0.83 111	0.43 31	0.48 52	1.10 138	0.64 165	0.17 14	0.14 11	0.24 122	0.16 33	0.21 56	0.20 57

2.75w_new	0.75 90	0.45 72	1.10 73	0.65 65	0.62 277	2.45 214	0.56 162	2.75 289	0.74 38	0.78 171	0.73 84	0.38 16	0.92 252	1.04 127	0.66 178	0.17 14	0.14 11	0.22 60	0.17 55	0.18 1	0.19 19

xyz-stereo	10.85 728	0.45 72	79.01 777	0.62 32	0.45 142	83.70 776	0.77 324	2.59 266	1.34 188	2.19 514	32.02 764	2.76 549	1.62 482	5.75 511	2.39 589	0.25 167	0.17 91	0.33 436	0.21 199	0.25 133	0.19 19

s12784h	1.31 318	0.45 72	2.41 312	0.71 115	0.35 38	4.42 629	0.50 133	4.22 594	2.73 599	2.01 447	2.48 604	0.91 245	0.96 262	2.01 364	0.70 204	0.29 296	0.18 145	0.24 122	0.16 33	0.27 191	0.18 7

test410_97500	0.67 56	0.46 84	1.19 113	0.63 40	0.63 281	3.39 367	0.25 10	1.64 86	0.70 25	0.48 8	0.52 43	0.50 55	0.55 82	0.74 24	0.57 136	0.16 7	0.17 91	0.23 76	0.16 33	0.23 91	0.25 197

LiteMatch*	0.67 56	0.46 84	3.75 396	0.65 65	0.36 43	1.48 96	0.26 19	1.11 23	0.96 120	0.58 59	0.45 29	0.55 85	0.46 44	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 55	0.21 56	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 76	0.46 84	1.10 73	0.68 91	1.36 572	1.59 110	0.77 324	1.42 51	1.19 160	0.74 143	0.93 148	0.70 164	0.93 255	0.67 4	0.42 35	0.23 111	0.18 145	0.24 122	0.19 149	0.26 168	0.23 162

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 171	0.46 84	1.19 113	0.64 52	1.71 650	3.95 510	0.69 257	2.43 219	1.04 139	1.05 253	0.90 137	0.61 117	0.44 37	0.80 42	0.52 111	0.28 265	0.19 195	0.31 376	0.24 297	0.24 106	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 171	0.46 84	1.34 168	0.62 32	1.70 648	3.95 510	0.67 235	2.36 204	1.05 142	1.05 253	0.90 137	0.60 112	0.42 29	0.80 42	0.46 72	0.27 220	0.18 145	0.29 311	0.23 265	0.24 106	0.18 7

MatchStereo	0.68 62	0.46 84	1.93 247	0.67 87	0.28 10	0.98 27	0.33 39	2.01 141	1.69 371	0.48 8	1.02 172	0.47 45	0.59 102	0.91 83	0.58 142	0.21 66	0.17 91	0.21 42	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
NLSM3	0.90 180	0.46 84	1.19 113	0.62 32	1.30 552	3.19 327	0.45 112	2.81 305	1.27 177	0.78 171	0.95 158	0.55 85	1.03 289	1.14 155	0.87 278	0.20 54	0.15 25	0.26 209	0.22 239	0.24 106	0.23 162

252Zero-FE	0.72 76	0.46 84	1.08 58	1.01 378	0.41 107	1.27 61	0.22 4	1.79 109	1.03 136	2.52 597	1.24 240	0.32 2	0.41 26	1.03 122	0.45 61	0.21 66	0.17 91	0.20 21	0.17 55	0.20 33	0.20 57

DA	0.98 217	0.46 84	1.34 168	0.92 306	0.43 122	4.34 612	0.85 389	2.79 301	1.35 191	0.82 186	1.30 262	0.89 238	1.08 322	1.11 140	0.56 130	0.30 339	0.18 145	0.24 122	0.18 104	0.25 133	0.23 162

GGEV	0.98 217	0.46 84	1.34 168	0.92 306	0.43 122	4.34 612	0.85 389	2.79 301	1.35 191	0.82 186	1.30 262	0.89 238	1.08 322	1.11 140	0.56 130	0.30 339	0.18 145	0.24 122	0.18 104	0.25 133	0.23 162

asda	0.77 108	0.46 84	1.10 73	0.64 52	0.82 378	3.33 358	0.49 130	2.40 209	0.81 63	0.63 101	0.80 101	0.44 36	0.85 221	0.88 71	0.60 149	0.17 14	0.13 1	0.24 122	0.17 55	0.20 33	0.20 57

4.25_new	0.73 80	0.46 84	1.08 58	0.71 115	0.97 444	2.52 221	0.58 177	2.28 192	0.93 111	0.57 53	0.94 153	0.40 20	0.65 127	0.87 65	0.50 97	0.17 14	0.13 1	0.25 163	0.17 55	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 80	0.46 84	1.08 58	0.71 115	0.97 444	2.52 221	0.58 177	2.28 192	0.93 111	0.57 53	0.94 153	0.40 20	0.65 127	0.87 65	0.50 97	0.17 14	0.13 1	0.25 163	0.17 55	0.19 10	0.20 57

4.5_new	0.67 56	0.46 84	1.11 81	0.63 40	0.78 355	1.97 150	0.51 137	2.18 167	0.78 47	0.73 138	0.90 137	0.42 29	0.49 59	0.81 47	0.49 90	0.21 66	0.14 11	0.26 209	0.19 149	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 56	0.46 84	1.11 81	0.63 40	0.78 355	1.97 150	0.51 137	2.18 167	0.77 42	0.73 138	0.90 137	0.42 29	0.49 59	0.81 47	0.49 90	0.21 66	0.14 11	0.26 209	0.19 149	0.22 80	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 80	0.46 84	1.08 58	0.71 115	0.97 444	2.52 221	0.58 177	2.28 192	0.93 111	0.57 53	0.94 153	0.40 20	0.65 127	0.87 65	0.50 97	0.17 14	0.13 1	0.25 163	0.17 55	0.19 10	0.20 57

3.25w_new	0.69 65	0.46 84	1.10 73	0.61 23	0.61 267	2.23 188	0.51 137	2.45 224	0.90 87	0.63 101	0.78 98	0.47 45	0.71 151	0.78 37	0.50 97	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 55	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 65	0.46 84	1.10 73	0.61 23	0.61 267	2.23 188	0.51 137	2.45 224	0.90 87	0.63 101	0.78 98	0.47 45	0.71 151	0.79 39	0.50 97	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 55	0.20 33	0.20 57

2w_stereo	0.75 90	0.46 84	1.08 58	0.68 91	0.56 234	2.00 153	0.61 193	2.87 313	0.83 71	0.93 226	0.93 148	0.36 5	1.13 339	0.90 78	0.61 153	0.17 14	0.13 1	0.23 76	0.17 55	0.20 33	0.21 102

LG-Stereo_L2	0.63 46	0.46 84	1.15 103	0.70 105	0.43 122	2.32 198	0.28 24	1.86 118	0.68 19	0.56 44	0.42 18	0.37 12	0.45 39	1.36 231	0.40 19	0.23 111	0.18 145	0.22 60	0.18 104	0.21 56	0.20 57

DEFOM-Stereo	0.70 69	0.46 84	1.13 93	0.72 130	0.48 175	3.40 371	0.44 106	0.90 12	0.77 42	0.86 211	0.58 57	0.45 40	0.43 32	1.76 327	0.43 44	0.24 139	0.18 145	0.22 60	0.16 33	0.21 56	0.20 57

gcap-zeroshot	0.90 180	0.46 84	1.36 175	0.64 52	1.71 650	3.95 510	0.68 246	2.49 231	0.98 126	1.05 253	0.85 118	0.62 124	0.43 32	0.79 39	0.51 108	0.27 220	0.19 195	0.30 343	0.24 297	0.24 106	0.19 19

test_for_model	0.89 171	0.46 84	1.19 113	0.64 52	1.71 650	3.95 510	0.69 257	2.43 219	1.04 139	1.05 253	0.90 137	0.61 117	0.44 37	0.80 42	0.52 111	0.28 265	0.19 195	0.31 376	0.24 297	0.24 106	0.19 19

testlalala	0.90 180	0.46 84	1.36 175	0.64 52	1.71 650	3.95 510	0.68 246	2.49 231	0.98 126	1.05 253	0.85 118	0.62 124	0.43 32	0.79 39	0.51 108	0.27 220	0.19 195	0.30 343	0.24 297	0.24 106	0.19 19

Selective-RAFT	1.15 264	0.46 84	1.64 219	0.99 362	0.45 142	4.17 582	0.51 137	3.21 350	1.69 371	1.12 269	1.34 281	1.45 355	1.40 409	2.08 369	0.94 317	0.41 529	0.20 250	0.24 122	0.23 265	0.27 191	0.25 197

test410	0.69 65	0.47 109	1.19 113	0.63 40	0.71 326	3.65 436	0.26 19	1.73 98	0.70 25	0.50 16	0.50 35	0.49 53	0.51 69	0.74 24	0.58 142	0.16 7	0.17 91	0.23 76	0.16 33	0.23 91	0.25 197

Wavelet-MonSter	0.57 27	0.47 109	1.13 93	0.66 75	0.78 355	1.60 112	0.30 29	1.17 28	0.68 19	0.58 59	0.69 78	0.39 18	0.48 52	0.99 112	0.46 72	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

2.25w	0.75 90	0.47 109	1.09 67	0.69 99	0.65 293	2.28 194	0.40 79	2.42 214	0.80 55	0.73 138	1.03 178	0.40 20	0.81 206	1.24 195	0.80 247	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 55	0.19 10	0.21 102

3.75w	0.75 90	0.47 109	1.09 67	0.63 40	1.10 498	2.61 235	0.53 147	2.46 227	0.97 125	0.62 93	0.80 101	0.40 20	0.66 134	1.11 140	0.48 81	0.19 40	0.13 1	0.23 76	0.18 104	0.20 33	0.21 102

3w_stereo	0.71 75	0.47 109	1.14 100	0.65 65	0.39 90	1.73 127	0.68 246	2.79 301	0.79 51	0.67 115	0.84 113	0.37 12	1.02 288	1.03 122	0.56 130	0.18 29	0.14 11	0.23 76	0.18 104	0.20 33	0.22 139

LG-Stereo_L1	0.61 36	0.47 109	1.10 73	0.73 139	0.49 185	1.72 125	0.33 39	1.95 134	0.65 16	0.56 44	0.40 14	0.40 20	0.43 32	1.40 240	0.42 35	0.23 111	0.19 195	0.23 76	0.18 104	0.21 56	0.19 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 171	0.47 109	2.08 275	0.76 171	0.73 334	3.91 490	0.41 86	2.07 154	1.07 145	0.77 167	0.89 133	0.64 134	0.86 223	0.95 96	0.77 239	0.26 192	0.18 145	0.26 209	0.19 149	0.32 323	0.32 348

AIO_test	0.76 98	0.47 109	1.31 157	0.81 194	0.70 323	1.36 79	0.88 422	1.40 48	1.45 223	0.55 41	0.95 158	1.81 417	0.58 97	1.16 166	0.46 72	0.27 220	0.17 91	0.24 122	0.19 149	0.24 106	0.21 102

fffft	0.76 98	0.47 109	1.28 152	0.82 207	0.54 220	1.51 100	0.80 350	2.09 156	1.18 156	0.63 101	0.84 113	0.59 109	0.55 82	1.80 333	0.85 264	0.19 40	0.18 145	0.27 245	0.20 176	0.26 168	0.24 181
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.94 196	0.47 109	1.19 113	0.86 256	2.02 690	1.40 83	0.39 68	1.17 28	0.88 84	0.61 84	0.44 27	0.47 45	0.79 196	2.14 377	0.42 35	0.27 220	0.19 195	0.22 60	0.17 55	2.26 702	2.41 706

UniTT-Stereo	0.82 144	0.47 109	2.63 334	0.96 341	1.19 522	0.78 19	0.39 68	1.12 24	1.54 293	1.19 277	1.26 250	0.51 59	0.64 119	1.13 150	1.03 338	0.30 339	0.20 250	0.24 122	0.21 199	0.40 440	0.25 197

LACA3	0.55 23	0.48 120	0.89 8	0.52 2	0.43 122	2.28 194	0.53 147	1.02 20	0.53 8	0.53 31	0.41 15	0.47 45	0.45 39	0.90 78	0.36 6	0.23 111	0.18 145	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

GEAStereo	0.84 151	0.48 120	1.09 67	0.85 247	0.45 142	4.54 652	0.83 373	1.88 119	0.91 93	0.75 147	0.89 133	0.53 70	0.80 203	0.92 87	0.53 115	0.30 339	0.19 195	0.27 245	0.19 149	0.28 215	0.19 19

GSStereo	0.96 209	0.48 120	1.09 67	0.97 348	0.45 142	4.54 652	0.83 373	3.32 374	1.37 195	0.75 147	0.89 133	0.76 196	0.80 203	0.92 87	0.53 115	0.26 192	0.18 145	0.26 209	0.20 176	0.28 215	0.21 102

tt45	0.96 209	0.48 120	1.19 113	0.89 277	0.66 300	3.91 490	0.76 309	1.90 125	1.26 176	0.70 124	1.30 262	0.71 176	0.63 116	2.59 420	0.74 224	0.22 93	0.17 91	0.28 281	0.23 265	0.27 191	0.27 253

999	0.97 211	0.48 120	1.24 139	1.03 398	0.64 285	3.25 341	0.92 458	1.40 48	1.39 201	0.71 130	1.68 385	0.70 164	0.66 134	3.03 443	0.89 287	0.23 111	0.19 195	0.25 163	0.21 199	0.25 133	0.29 289

RAFT-Stereo-weight	1.11 256	0.48 120	1.22 129	0.99 362	0.42 116	4.17 582	0.80 350	3.60 420	1.50 259	1.97 426	1.50 327	1.30 329	0.65 127	1.24 195	0.85 264	0.25 167	0.19 195	0.26 209	0.22 239	0.27 191	0.23 162

trnet	0.91 187	0.48 120	1.46 193	0.62 32	0.31 18	4.40 624	0.41 86	2.20 171	1.53 284	0.94 229	1.14 212	0.88 235	0.89 242	1.09 137	0.71 209	0.27 220	0.19 195	0.22 60	0.15 11	0.21 56	0.19 19

MoCha-V2	0.87 162	0.48 120	1.87 240	0.88 268	0.32 22	1.37 80	0.55 157	2.71 283	1.42 213	0.92 224	1.75 408	0.65 140	1.17 356	1.45 257	0.57 136	0.21 66	0.21 289	0.20 21	0.19 149	0.24 106	0.23 162

MC-Stereo	1.06 242	0.48 120	1.55 209	1.15 473	0.41 107	4.56 662	0.61 193	2.06 152	1.46 232	1.90 404	1.61 364	0.89 238	1.12 337	1.35 228	0.73 217	0.25 167	0.18 145	0.26 209	0.22 239	0.25 133	0.24 181

PMTNet	0.99 225	0.48 120	1.73 226	0.62 32	0.56 234	4.20 594	0.43 101	1.88 119	1.58 319	1.00 242	1.05 190	0.78 200	0.98 274	1.50 266	0.85 264	1.21 690	0.20 250	0.23 76	0.15 11	0.22 80	0.19 19

gasm-f	0.89 171	0.49 130	1.30 156	0.85 247	0.44 133	4.42 629	0.95 471	1.88 119	0.91 93	0.75 147	1.46 313	0.53 70	0.88 236	0.88 71	0.57 136	0.30 339	0.19 195	0.27 245	0.19 149	0.28 215	0.19 19

4w-stereo	0.67 56	0.49 130	1.07 45	0.63 40	0.75 341	1.63 119	0.44 106	2.23 180	0.77 42	0.56 44	0.92 145	0.40 20	0.82 210	1.08 134	0.53 115	0.18 29	0.13 1	0.25 163	0.18 104	0.19 10	0.20 57

WCG-NET	0.88 165	0.49 130	1.26 143	0.90 287	0.37 64	1.48 96	1.07 525	1.73 98	2.30 515	1.63 340	1.49 326	0.92 251	0.97 267	0.95 96	0.76 234	0.22 93	0.16 52	0.23 76	0.20 176	0.25 133	0.21 102

CREStereo++_RVC	1.02 236	0.49 130	1.54 208	0.83 220	0.55 229	4.01 534	0.31 30	1.63 83	1.99 437	1.63 340	2.13 545	0.84 218	0.65 127	0.88 71	0.70 204	0.27 220	0.15 25	0.23 76	1.22 701	0.24 106	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
aanet-new-14k	0.77 108	0.50 134	1.32 162	0.81 194	0.37 64	1.73 127	1.01 503	2.24 182	0.80 55	0.79 175	1.30 262	0.46 42	1.29 380	1.03 122	0.57 136	0.21 66	0.16 52	0.24 122	0.18 104	0.28 215	0.22 139

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 126	0.50 134	1.52 203	0.71 115	1.26 544	2.61 235	0.93 461	1.85 116	0.80 55	0.62 93	1.15 214	0.66 146	0.76 176	0.88 71	0.54 121	0.23 111	0.16 52	0.24 122	0.18 104	0.26 168	0.21 102

monsterstereo	0.82 144	0.50 134	1.26 143	0.77 177	1.41 590	2.54 228	0.40 79	3.14 342	0.71 27	0.70 124	1.11 205	0.41 27	0.39 21	1.50 266	0.50 97	0.19 40	0.16 52	0.22 60	0.16 33	0.21 56	0.17 1

111111	0.87 162	0.50 134	1.13 93	0.66 75	1.08 491	3.37 362	0.33 39	2.33 201	1.47 237	0.74 143	1.50 327	0.61 117	0.59 102	1.40 240	0.48 81	0.24 139	0.19 195	0.22 60	0.16 33	0.24 106	0.19 19

GIP-stereo	0.88 165	0.50 134	1.34 168	1.32 552	0.94 436	2.90 269	0.42 95	3.41 392	1.06 144	0.63 101	0.76 92	0.90 243	0.76 176	0.91 83	0.52 111	0.27 220	0.18 145	0.25 163	0.16 33	0.25 133	0.19 19

RSM	0.80 126	0.50 134	1.08 58	0.83 220	0.51 193	1.31 73	0.77 324	2.28 192	1.43 217	0.82 186	1.44 310	1.22 314	0.62 112	1.17 173	0.63 162	0.22 93	0.18 145	0.24 122	0.19 149	0.27 191	0.20 57

test_4	1.30 315	0.50 134	6.16 431	0.84 232	0.45 142	1.61 115	1.12 541	2.14 162	1.42 213	1.52 321	2.31 588	1.84 424	0.79 196	2.52 413	1.19 382	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.29 434	0.29 237	0.25 197

FENet	2.25 481	0.50 134	20.29 680	1.35 570	0.67 307	4.01 534	0.60 188	3.95 514	1.99 437	1.96 424	1.11 205	2.43 508	1.43 425	1.60 288	1.39 433	0.32 389	0.22 321	0.33 436	0.26 344	0.29 237	0.39 446

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 98	0.51 142	2.13 279	0.72 130	0.38 83	2.35 201	0.99 495	1.82 112	0.80 55	0.68 117	0.88 126	0.56 91	0.64 119	0.87 65	0.55 126	0.23 111	0.16 52	0.25 163	0.20 176	0.24 106	0.20 57

aanet-new-16k	0.74 85	0.51 142	1.56 211	0.73 139	0.37 64	2.14 178	0.88 422	2.01 141	0.91 93	0.56 44	0.91 142	0.70 164	0.96 262	0.76 30	0.54 121	0.20 54	0.15 25	0.23 76	0.18 104	0.26 168	0.21 102

RSM++	0.77 108	0.51 142	1.08 58	0.95 335	0.42 116	1.52 104	0.71 269	2.11 158	1.40 205	0.80 179	1.23 237	0.90 243	0.59 102	1.14 155	0.69 198	0.24 139	0.19 195	0.25 163	0.21 199	0.28 215	0.20 57

CASnet	0.78 118	0.51 142	1.29 155	0.81 194	0.29 12	1.28 68	0.74 293	1.51 59	1.89 422	1.64 343	1.09 200	0.65 140	0.64 119	0.91 83	0.76 234	0.29 296	0.17 91	0.41 547	0.31 473	0.32 323	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	1.06 242	0.51 142	1.56 211	1.02 390	0.39 90	4.27 605	0.42 95	4.08 557	1.48 247	0.90 220	0.68 77	1.09 282	0.66 134	1.81 335	0.62 158	0.27 220	0.19 195	0.29 311	0.23 265	0.37 418	0.25 197

DCANet-4	1.96 425	0.51 142	14.31 544	0.82 207	0.40 100	4.16 577	0.57 167	4.29 626	2.98 639	2.30 550	1.80 433	1.03 275	1.54 466	1.44 252	1.44 445	0.29 296	0.23 352	0.23 76	0.18 104	0.24 106	0.42 477

tt	7.19 714	0.51 142	6.83 435	4.03 724	2.30 703	12.05 732	20.19 754	15.46 745	6.58 724	3.42 677	3.22 661	5.37 701	6.39 707	4.20 478	7.46 682	9.81 754	11.53 761	7.05 752	7.46 753	6.31 736	3.71 729

test_3	1.19 272	0.51 142	2.08 275	0.99 362	0.41 107	2.05 164	0.87 415	4.40 663	1.42 213	1.99 433	1.18 221	2.03 456	0.79 196	2.70 428	0.75 227	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.29 434	0.30 265	0.27 253

aanet-new-8k	0.85 152	0.52 150	1.68 222	0.77 177	0.37 64	3.21 329	1.02 509	2.57 254	0.85 78	0.59 72	0.94 153	0.54 75	1.05 302	0.90 78	0.67 183	0.22 93	0.17 91	0.23 76	0.18 104	0.24 106	0.21 102

Selective-IGEV-i32	0.80 126	0.52 150	1.05 34	0.75 152	0.61 267	1.30 71	0.82 367	2.61 269	1.41 209	0.82 186	1.64 371	0.71 176	0.62 112	1.23 192	0.64 165	0.22 93	0.19 195	0.24 122	0.18 104	0.25 133	0.20 57

WQFJA1	2.11 454	0.52 150	1.23 132	0.63 40	1.87 676	2.81 255	0.61 193	11.67 731	15.01 741	0.80 179	0.86 122	0.92 251	1.03 289	1.13 150	1.48 458	0.26 192	0.25 420	0.27 245	0.22 239	0.31 288	0.24 181

WQFJX1	2.20 472	0.52 150	1.38 179	0.62 32	1.78 664	3.07 304	0.67 235	12.26 736	15.24 743	0.84 203	1.05 190	0.91 245	0.97 267	1.88 350	1.26 407	0.27 220	0.25 420	0.28 281	0.21 199	0.36 403	0.25 197

zero-FE	0.95 204	0.52 150	2.63 334	0.86 256	1.27 547	1.41 84	0.86 394	2.27 189	0.73 36	0.50 16	0.64 66	0.54 75	0.78 191	2.70 428	1.02 335	0.35 450	0.17 91	0.24 122	0.18 104	1.03 660	0.29 289

GCAP-BAT	3.82 660	0.52 150	59.75 774	0.90 287	1.06 481	2.70 245	0.77 324	3.08 337	1.18 156	1.20 280	0.81 106	0.68 153	0.55 82	0.96 100	0.68 187	0.27 220	0.21 289	0.28 281	0.21 199	0.27 191	0.25 197

RAStereo	0.75 90	0.52 150	2.86 351	0.58 11	0.62 277	1.19 50	0.32 36	1.81 111	0.99 129	0.75 147	1.05 190	0.64 134	0.47 47	0.80 42	0.94 317	0.22 93	0.20 250	0.27 245	0.21 199	0.34 366	0.22 139

Occ-G	0.86 156	0.52 150	1.39 181	0.82 207	0.66 300	1.37 80	0.79 339	1.58 70	1.31 184	1.56 326	0.87 125	2.18 473	0.89 242	0.97 103	0.88 283	0.26 192	0.19 195	0.26 209	0.19 149	0.25 133	0.24 181

GCAPDPT-zeroshot	3.67 651	0.52 150	56.80 773	0.90 287	1.06 481	2.70 245	0.77 324	3.08 337	1.18 156	1.20 280	0.81 106	0.68 153	0.55 82	0.96 100	0.68 187	0.27 220	0.21 289	0.28 281	0.20 176	0.27 191	0.25 197

LoS	0.94 196	0.52 150	1.88 241	0.86 256	0.36 43	4.15 567	0.51 137	2.18 167	1.45 223	0.97 239	0.88 126	0.62 124	0.79 196	1.59 286	0.86 271	0.26 192	0.19 195	0.24 122	0.16 33	0.21 56	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.80 126	0.52 150	1.05 34	0.75 152	0.61 267	1.31 73	0.82 367	2.60 268	1.41 209	0.82 186	1.64 371	0.71 176	0.62 112	1.22 188	0.64 165	0.22 93	0.19 195	0.24 122	0.18 104	0.25 133	0.20 57

RCA-Stereo	1.21 281	0.52 150	1.58 214	0.90 287	0.46 156	4.68 678	0.79 339	4.13 569	1.74 391	1.92 411	1.80 433	0.94 260	1.48 441	1.14 155	0.70 204	0.27 220	0.18 145	0.25 163	0.19 149	0.25 133	0.23 162

GLC_STEREO	0.76 98	0.52 150	1.12 84	0.83 220	0.33 26	1.86 140	0.82 367	1.46 55	1.38 199	0.95 233	1.04 183	0.68 153	0.72 154	0.97 103	0.80 247	0.23 111	0.25 420	0.32 400	0.25 320	0.32 323	0.30 320

test-3	1.19 272	0.52 150	2.00 257	1.01 378	0.42 116	1.95 148	0.91 444	4.35 649	1.47 237	2.24 536	1.16 218	2.06 462	0.79 196	2.68 426	0.76 234	0.27 220	0.18 145	0.28 281	0.26 344	0.26 168	0.25 197

test_1	1.19 272	0.52 150	2.00 257	1.01 378	0.42 116	1.95 148	0.90 436	4.36 654	1.47 237	2.17 508	1.16 218	2.06 462	0.78 191	2.68 426	0.76 234	0.27 220	0.18 145	0.28 281	0.26 344	0.26 168	0.25 197

KYRaft	1.59 357	0.52 150	1.73 226	0.95 335	0.49 185	4.38 618	1.79 638	2.43 219	1.51 266	2.49 590	2.98 644	2.00 451	3.41 649	2.14 377	0.82 254	0.30 339	0.21 289	0.33 436	0.46 605	0.35 387	2.45 709

GMM-Stereo	2.45 531	0.52 150	20.38 683	0.89 277	0.82 378	4.18 585	1.91 647	2.45 224	1.48 247	2.48 589	2.30 582	1.69 388	1.86 546	2.93 436	1.08 350	0.28 265	0.18 145	0.33 436	0.48 613	0.35 387	2.41 706

CFNet-RSSM	2.08 449	0.52 150	20.06 664	1.01 378	0.56 234	3.39 367	0.64 217	3.67 434	1.55 301	1.72 365	1.37 292	2.57 524	1.19 362	1.11 140	0.86 271	0.27 220	0.20 250	0.25 163	0.23 265	0.27 191	0.23 162

GEAR-Net	0.90 180	0.53 168	1.32 162	0.94 330	0.45 142	1.27 61	1.01 503	3.32 374	1.55 301	0.82 186	1.34 281	0.86 228	1.09 325	1.16 166	0.89 287	0.33 409	0.19 195	0.23 76	0.19 149	0.29 237	0.22 139

Anonymus	0.62 39	0.53 168	0.97 20	0.74 147	0.41 107	1.55 106	0.31 30	1.19 32	0.93 111	0.74 143	0.62 63	0.65 140	0.56 89	0.97 103	0.86 271	0.21 66	0.18 145	0.28 281	0.23 265	0.24 106	0.26 233

PhaseNet	0.64 48	0.53 168	1.06 42	0.93 323	0.48 175	0.76 16	0.36 56	1.32 36	0.91 93	0.83 199	0.65 73	0.78 200	0.52 72	1.15 162	1.04 341	0.24 139	0.19 195	0.30 343	0.28 403	0.25 133	0.31 333

RT-Monster	1.05 240	0.53 168	2.62 332	0.83 220	1.40 582	2.96 289	0.47 123	2.81 305	1.83 410	1.21 282	1.22 233	0.93 255	0.83 215	1.36 231	0.60 149	0.21 66	0.20 250	0.23 76	0.18 104	0.21 56	0.29 289

LACA2	0.62 39	0.53 168	1.20 123	0.54 5	0.26 7	3.15 318	0.47 123	1.56 67	0.57 13	0.52 25	0.47 32	0.47 45	0.45 39	0.71 10	0.37 10	0.23 111	0.17 91	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

NLMM	2.10 450	0.53 168	1.23 132	0.63 40	1.86 673	2.81 255	0.61 193	11.68 732	14.99 740	0.80 179	0.86 122	0.92 251	1.03 289	1.12 146	1.48 458	0.26 192	0.25 420	0.27 245	0.22 239	0.31 288	0.24 181

NLSM1	1.86 401	0.53 168	1.39 181	0.73 139	1.89 678	3.09 307	0.64 217	8.41 724	12.10 734	0.79 175	1.21 230	0.73 186	0.86 223	1.67 311	1.45 449	0.26 192	0.24 389	0.29 311	0.24 297	0.31 288	0.27 253

DDF-Stereo	0.90 180	0.53 168	1.16 105	0.88 268	1.31 555	1.59 110	0.86 394	2.26 187	0.79 51	0.48 8	0.63 65	0.54 75	0.73 159	2.97 440	1.03 338	0.39 506	0.17 91	0.24 122	0.18 104	1.06 664	0.29 289

3.5w_stereo	0.77 108	0.53 168	1.09 67	0.65 65	0.72 329	2.52 221	0.51 137	2.43 219	0.80 55	0.76 162	1.20 225	0.43 31	0.66 134	1.23 192	0.73 217	0.17 14	0.13 1	0.23 76	0.17 55	0.20 33	0.21 102

MM-Stereo_test2	1.79 393	0.53 168	20.16 670	1.43 598	0.47 166	2.57 229	0.73 280	1.67 89	1.47 237	0.94 229	0.96 161	0.84 218	0.79 196	1.16 166	0.68 187	0.24 139	0.17 91	0.25 163	0.22 239	0.30 265	0.22 139

MM-Stereo_test1	1.90 411	0.53 168	19.85 656	1.39 590	0.48 175	1.81 135	0.79 339	3.00 326	1.82 403	1.69 355	1.09 200	0.87 231	0.97 267	1.45 257	0.74 224	0.24 139	0.21 289	0.27 245	0.24 297	0.35 387	0.24 181

IGEV-RUCA	0.90 180	0.53 168	1.05 34	0.81 194	0.74 339	3.89 487	0.80 350	1.92 129	1.41 209	0.96 238	0.71 80	0.70 164	0.73 159	1.30 220	0.68 187	0.29 296	0.20 250	0.25 163	0.19 149	0.43 493	0.34 386

SMoEStereo_RVC	0.80 126	0.53 168	1.12 84	0.92 306	0.44 133	2.41 209	0.79 339	1.49 58	1.16 152	0.70 124	1.12 207	0.64 134	0.64 119	1.69 315	0.87 278	0.22 93	0.16 52	0.31 376	0.22 239	0.26 168	0.25 197

H2IRNET	1.90 411	0.53 168	14.29 543	1.14 460	0.60 262	4.48 636	0.44 106	2.65 274	1.81 402	1.05 253	2.30 582	1.67 382	1.40 409	2.17 381	1.50 465	0.36 465	0.21 289	0.33 436	0.37 544	0.34 366	0.29 289

11t1	1.11 256	0.53 168	1.80 234	1.55 629	0.65 293	2.20 186	0.60 188	3.66 433	1.49 253	1.60 331	1.26 250	1.03 275	1.35 395	1.72 322	0.97 324	0.28 265	0.31 505	0.29 311	0.23 265	0.30 265	0.34 386

Any-RAFT	1.40 327	0.53 168	2.78 347	1.09 429	0.64 285	4.41 627	0.81 363	3.97 522	2.78 607	1.99 433	1.34 281	2.36 493	1.56 470	1.56 276	0.75 227	0.27 220	0.20 250	0.25 163	0.18 104	0.25 133	0.28 276

FTStereo	3.71 655	0.53 168	20.37 682	0.96 341	0.65 293	4.34 612	11.29 735	2.62 271	1.50 259	2.58 610	5.04 691	1.90 431	13.84 733	3.71 463	1.25 404	0.38 490	0.24 389	0.31 376	0.32 487	0.30 265	2.10 699

GrayStereo	2.58 559	0.53 168	1.63 218	1.58 633	0.89 421	4.17 582	8.17 731	3.03 330	1.52 277	2.80 639	2.50 606	1.70 390	17.10 744	2.83 433	1.15 368	0.33 409	0.21 289	0.27 245	0.32 487	0.28 215	0.53 551

CREStereo	0.92 190	0.53 168	1.45 192	0.61 23	0.34 33	4.42 629	0.40 79	2.21 174	1.54 293	0.94 229	1.12 207	0.87 231	0.87 228	1.12 146	0.72 214	0.28 265	0.19 195	0.22 60	0.15 11	0.22 80	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
GELT-Stereo	0.91 187	0.54 187	1.21 128	0.59 15	1.81 670	3.45 385	0.49 130	2.77 292	1.17 154	0.93 226	0.59 59	0.81 212	0.66 134	1.13 150	0.75 227	0.17 14	0.16 52	0.23 76	0.21 199	0.27 191	0.22 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 53	0.54 187	1.32 162	0.58 11	0.41 107	2.06 167	0.42 95	1.52 62	0.81 63	0.70 124	0.50 35	0.57 100	0.39 21	1.11 140	0.61 153	0.24 139	0.17 91	0.29 311	0.22 239	0.33 345	0.21 102

TestStereo_HL3	2.30 497	0.54 187	20.47 689	1.03 398	0.70 323	2.70 245	0.78 331	3.61 424	1.71 377	1.82 384	1.53 336	1.29 327	0.95 261	6.56 535	0.70 204	0.25 167	0.24 389	0.25 163	0.22 239	0.26 168	0.30 320

DN	1.08 250	0.54 187	3.15 365	0.90 287	1.00 465	3.37 362	0.48 128	2.59 266	1.45 223	0.95 233	0.82 110	1.32 331	0.73 159	1.86 348	0.64 165	0.30 339	0.26 440	0.28 281	0.24 297	0.34 366	0.32 348

aanet-new-36k	0.77 108	0.54 187	1.39 181	0.72 130	0.32 22	2.92 276	0.60 188	2.21 174	0.87 82	0.55 41	1.12 207	0.56 91	0.87 228	0.98 106	0.48 81	0.19 40	0.15 25	0.25 163	0.17 55	0.26 168	0.21 102

WQFJX	2.14 463	0.54 187	1.28 152	0.61 23	1.85 672	2.87 265	0.77 324	11.60 730	14.62 739	0.82 186	1.15 214	0.89 238	1.10 332	1.69 315	1.39 433	0.28 265	0.25 420	0.25 163	0.21 199	0.32 323	0.25 197

GREAT-IGEV	0.74 85	0.54 187	1.86 239	1.10 439	0.44 133	2.44 212	0.34 48	1.37 44	1.51 266	0.48 8	0.86 122	0.51 59	0.60 108	1.07 133	0.45 61	0.22 93	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.23 91	0.25 197
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-Stereo	0.76 98	0.54 187	1.07 45	0.73 139	0.40 100	1.28 68	0.82 367	2.26 187	1.49 253	0.70 124	1.58 351	0.89 238	0.45 39	1.03 122	0.55 126	0.24 139	0.18 145	0.25 163	0.20 176	0.26 168	0.21 102

AEACV	0.79 124	0.54 187	1.35 173	0.97 348	0.63 281	1.13 37	0.92 458	2.02 145	0.91 93	0.76 162	0.79 100	0.80 207	1.61 478	1.28 209	0.61 153	0.22 93	0.18 145	0.26 209	0.23 265	0.27 191	0.23 162

LCNet	1.55 344	0.54 187	1.88 241	0.99 362	0.55 229	3.60 425	1.21 564	2.86 311	1.53 284	2.18 510	1.74 404	1.43 354	4.17 669	3.62 459	0.87 278	0.29 296	0.20 250	0.28 281	0.77 673	0.47 529	1.85 694

PSM-AAD	2.43 528	0.54 187	1.32 162	0.92 306	0.54 220	4.48 636	7.47 727	2.96 321	1.55 301	2.31 556	2.56 614	1.26 322	16.23 743	2.46 400	0.89 287	0.28 265	0.21 289	0.58 639	0.41 583	0.34 366	1.32 677

xxxx	2.67 569	0.54 187	2.03 260	1.22 506	0.81 368	3.49 396	0.63 213	4.49 678	2.49 565	2.22 529	2.23 565	2.05 460	1.38 402	10.05 630	17.91 735	0.32 389	0.32 515	0.30 343	0.27 374	0.33 345	0.34 386

over-6	0.70 69	0.55 199	1.26 143	0.67 87	0.25 5	2.15 179	0.44 106	2.25 184	0.81 63	0.50 16	0.54 48	0.50 55	0.68 143	1.68 313	0.40 19	0.34 428	0.17 91	0.21 42	0.16 33	0.28 215	0.18 7

anonymous	0.57 27	0.55 199	1.24 139	0.88 268	0.38 83	0.40 2	0.59 183	0.98 18	0.92 101	0.71 130	0.93 148	0.68 153	0.40 23	0.98 106	0.43 44	0.21 66	0.16 52	0.26 209	0.21 199	0.21 56	0.21 102

S	1.19 272	0.55 199	1.36 175	0.68 91	1.06 481	4.10 556	0.80 350	2.39 207	1.30 182	1.69 355	2.19 557	1.36 338	1.73 518	1.17 173	1.03 338	0.45 564	0.28 469	0.47 580	0.45 602	0.36 403	0.33 369

SMOE	1.01 231	0.55 199	1.47 198	0.81 194	0.47 166	2.40 207	1.30 575	1.89 122	1.31 184	1.36 299	1.73 401	1.05 280	1.36 398	1.23 192	1.13 365	0.43 547	0.24 389	0.59 642	0.29 434	0.32 323	0.32 348

NLMM1	2.18 469	0.55 199	1.34 168	0.62 32	1.86 673	3.30 355	0.62 208	11.92 733	15.07 742	0.86 211	0.96 161	0.84 218	0.90 245	1.83 338	1.35 430	0.27 220	0.27 452	0.27 245	0.24 297	0.31 288	0.28 276

S2M2_L	0.64 48	0.55 199	1.07 45	0.89 277	0.54 220	1.08 34	0.20 1	1.16 27	1.37 195	0.59 72	0.81 106	0.86 228	0.47 47	0.70 6	0.65 174	0.31 366	0.33 522	0.27 245	0.27 374	0.36 403	0.31 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_rvc	0.78 118	0.55 199	1.25 141	0.75 152	0.65 293	1.46 93	0.99 495	2.13 160	1.52 277	0.57 53	1.15 214	1.09 282	0.55 82	1.15 162	0.53 115	0.24 139	0.17 91	0.24 122	0.17 55	0.25 133	0.21 102

WCG-NET（raft）	0.95 204	0.55 199	1.20 123	0.84 232	0.31 18	1.44 90	1.01 503	1.55 66	2.37 536	1.64 343	1.42 308	2.38 496	1.01 284	1.29 214	0.76 234	0.22 93	0.19 195	0.22 60	0.20 176	0.25 133	0.21 102

test_sample1	1.62 362	0.55 199	1.88 241	1.44 601	0.79 359	2.27 193	0.64 217	4.00 531	1.82 403	1.87 394	1.35 285	1.57 368	1.62 482	9.55 611	1.24 400	0.30 339	0.27 452	0.31 376	0.28 403	0.32 323	0.32 348

MIF-Stereo (partial)	0.98 217	0.55 199	2.83 348	0.71 115	1.03 471	1.08 34	0.49 130	2.55 250	1.66 358	0.79 175	1.20 225	0.80 207	0.90 245	1.61 294	1.56 480	0.36 465	0.24 389	0.33 436	0.25 320	0.40 440	0.28 276

CES	1.01 231	0.55 199	1.74 229	0.92 306	2.15 695	2.15 179	0.50 133	2.01 141	1.45 223	0.76 162	1.02 172	0.61 117	0.47 47	1.29 214	0.79 246	0.22 93	0.17 91	0.24 122	0.14 2	0.63 590	2.29 701

DisPM	1.36 323	0.55 199	2.39 309	1.54 624	0.51 193	4.59 665	0.79 339	2.50 235	1.88 418	2.50 591	1.83 455	1.45 355	1.01 284	2.71 430	0.93 315	0.46 572	0.20 250	0.32 400	0.31 473	0.31 288	0.44 494

RAFT-RH_RVC	2.63 562	0.55 199	19.97 661	1.26 523	0.47 166	4.46 634	0.57 167	1.71 96	1.64 351	3.06 659	5.51 694	2.03 456	1.28 377	6.70 541	1.52 475	0.42 541	0.22 321	0.37 506	0.34 505	0.28 215	0.29 289

RAFT-345	2.46 534	0.55 199	19.69 651	1.02 390	0.49 185	4.43 632	0.78 331	1.64 86	2.34 525	2.09 471	3.12 655	1.96 444	1.31 386	6.65 539	1.43 443	0.36 465	0.23 352	0.32 400	0.25 320	0.28 215	0.25 197

Prome-Stereo	1.61 360	0.55 199	1.71 224	0.98 356	0.60 262	4.41 627	1.82 642	3.03 330	1.53 284	2.18 510	3.45 671	1.72 393	3.49 655	2.23 390	1.08 350	0.29 296	0.20 250	0.26 209	0.25 320	0.34 366	2.16 700

TANstereo	1.01 231	0.55 199	1.73 226	0.76 171	0.36 43	4.04 540	0.38 66	1.48 56	1.62 346	2.03 456	2.10 535	0.84 218	0.93 255	0.98 106	0.62 158	0.28 265	0.36 549	0.23 76	0.20 176	0.25 133	0.46 511

over-8	0.61 36	0.56 215	1.20 123	0.66 75	0.24 1	1.85 137	0.36 56	1.68 92	0.72 29	0.52 25	0.53 46	0.53 70	0.67 142	1.02 120	0.40 19	0.33 409	0.17 91	0.20 21	0.15 11	0.26 168	0.18 7

Weightmod_eth	1.21 281	0.56 215	1.31 157	0.99 362	1.50 605	1.26 59	0.57 167	1.85 116	1.35 191	0.99 241	3.16 658	1.24 317	1.50 449	2.50 404	0.60 149	3.48 719	0.25 420	0.30 343	0.22 239	0.31 288	0.23 162

DF	0.97 211	0.56 215	1.59 215	0.93 323	0.51 193	1.13 37	0.97 484	4.39 660	1.44 220	0.95 233	1.59 355	1.01 271	0.57 92	1.62 296	0.75 227	0.32 389	0.22 321	0.25 163	0.19 149	0.25 133	0.25 197

aanet-new	0.94 196	0.56 215	2.97 355	0.71 115	1.41 590	2.86 263	1.03 512	1.99 138	0.82 67	0.59 72	0.93 148	0.58 104	1.30 384	1.18 181	0.50 97	0.22 93	0.17 91	0.24 122	0.17 55	0.25 133	0.22 139

MultiAttention	8.74 720	0.56 215	7.25 441	2.07 686	22.74 756	35.86 761	8.44 733	4.97 702	2.58 581	2.57 606	5.11 692	5.55 704	1.59 471	52.70 775	7.50 683	0.47 581	0.24 389	0.52 617	1.00 689	6.84 740	6.30 743

castereo++	0.93 192	0.56 215	1.26 143	0.92 306	0.73 334	2.48 216	1.00 500	2.99 324	1.03 136	0.68 117	1.41 306	1.92 434	0.59 102	1.26 202	0.44 54	0.25 167	0.19 195	0.28 281	0.19 149	0.23 91	0.23 162

UGAM	2.58 559	0.56 215	18.55 618	0.89 277	0.71 326	3.23 334	1.03 512	2.75 289	1.75 393	1.36 299	2.77 633	2.69 536	1.28 377	10.75 655	1.40 436	0.28 265	0.24 389	0.40 535	0.31 473	0.35 387	0.30 320

test_sample2	1.75 387	0.56 215	2.25 293	1.41 594	0.80 362	2.91 273	0.86 394	4.05 547	2.04 452	1.91 409	1.39 298	1.57 368	1.55 467	10.65 651	1.06 344	0.32 389	0.28 469	0.32 400	0.30 457	0.36 403	0.33 369

MGS-Stereo	0.80 126	0.56 215	1.53 205	0.93 323	0.39 90	1.26 59	0.73 280	1.45 53	1.30 182	1.01 243	2.26 569	0.80 207	0.56 89	1.16 166	0.65 174	0.27 220	0.23 352	0.26 209	0.22 239	0.27 191	0.25 197

riskmin	1.25 296	0.56 215	2.05 263	1.05 402	0.93 433	2.86 263	0.55 157	3.23 356	1.34 188	1.55 324	1.07 197	3.56 627	2.03 560	1.29 214	1.00 332	0.28 265	0.27 452	0.34 455	0.21 199	0.41 464	0.43 488

DRaft	2.28 491	0.56 215	2.64 336	0.74 147	0.46 156	3.94 504	1.23 566	2.32 200	1.55 301	2.64 623	2.80 636	1.60 373	5.34 691	6.96 550	10.99 704	0.34 428	0.22 321	0.27 245	0.27 374	0.29 237	0.37 422

HCRNet	1.60 358	0.56 215	2.47 316	0.78 182	1.36 572	4.11 558	0.71 269	3.57 416	2.79 609	1.75 372	1.61 364	1.58 370	1.41 417	5.79 512	1.56 480	0.34 428	0.28 469	0.36 492	0.29 434	0.33 345	0.37 422

test_xeample	2.67 569	0.56 215	2.05 263	1.09 429	0.81 368	3.24 337	0.80 350	4.55 686	2.70 596	2.42 583	2.27 570	1.39 345	1.40 409	10.75 655	17.51 734	0.30 339	0.30 496	0.32 400	0.28 403	0.34 366	0.33 369

over v1	0.59 29	0.57 228	1.14 100	0.68 91	0.24 1	0.90 22	0.34 48	2.03 146	0.83 71	0.52 25	0.53 46	0.52 65	0.77 181	1.00 115	0.45 61	0.25 167	0.17 91	0.19 10	0.15 11	0.25 133	0.18 7

aanet-new-90k	0.85 152	0.57 228	1.82 237	0.75 152	0.92 427	3.26 343	0.72 272	2.51 238	0.86 80	0.47 6	0.67 76	0.49 53	0.76 176	1.56 276	0.45 61	0.19 40	0.16 52	0.25 163	0.17 55	0.24 106	0.20 57

aanet-new-78k	1.46 338	0.57 228	14.51 546	0.74 147	0.34 33	3.31 356	0.68 246	2.34 202	0.72 29	0.58 59	0.88 126	0.50 55	1.06 311	1.42 248	0.45 61	0.19 40	0.15 25	0.25 163	0.17 55	0.24 106	0.20 57

NLCSM	2.07 446	0.57 228	1.26 143	0.68 91	1.83 671	3.24 337	0.69 257	8.40 723	9.75 728	0.92 224	1.30 262	0.87 231	1.06 311	7.60 562	1.57 482	0.28 265	0.25 420	0.29 311	0.25 320	0.36 403	0.27 253

UGAM-zero	2.79 579	0.57 228	20.87 704	0.98 356	0.77 351	2.08 169	0.35 54	3.88 488	1.51 266	2.05 461	1.64 371	5.07 694	3.42 652	9.83 618	1.24 400	0.28 265	0.21 289	0.27 245	0.29 434	0.29 237	0.28 276

SMFormer	2.00 434	0.57 228	4.46 409	1.36 576	0.57 246	2.03 158	0.73 280	4.25 608	2.80 613	2.32 560	2.31 588	1.95 439	1.52 456	10.99 667	2.13 570	0.34 428	0.32 515	0.36 492	0.31 473	0.38 423	0.36 407

tta	2.00 434	0.57 228	4.46 409	1.36 576	0.57 246	2.03 158	0.73 280	4.25 608	2.80 613	2.32 560	2.31 588	1.95 439	1.52 456	10.99 667	2.13 570	0.34 428	0.32 515	0.36 492	0.31 473	0.29 237	0.29 289

qqq1	1.92 418	0.57 228	4.46 409	1.36 576	0.57 246	2.03 158	0.73 280	4.25 608	2.80 613	2.32 560	2.31 588	1.95 439	1.52 456	10.99 667	0.71 209	0.34 428	0.32 515	0.30 343	0.23 265	0.29 237	0.29 289

fff1	1.92 418	0.57 228	4.46 409	1.36 576	0.57 246	2.03 158	0.73 280	4.25 608	2.80 613	2.32 560	2.31 588	1.95 439	1.52 456	10.99 667	0.71 209	0.34 428	0.32 515	0.30 343	0.23 265	0.29 237	0.29 289

1111x	3.13 624	0.57 228	8.38 458	1.20 497	0.76 345	3.80 463	0.88 422	4.61 690	2.63 587	2.31 556	2.16 551	1.95 439	1.81 535	11.54 690	18.13 737	0.32 389	0.31 505	0.32 400	0.30 457	0.35 387	0.34 386

qqq	1.30 315	0.57 228	1.67 220	1.15 473	0.51 193	2.18 182	0.91 444	3.98 525	1.53 284	1.50 320	1.24 240	1.79 409	1.34 392	4.66 485	0.98 327	0.28 265	0.31 505	0.33 436	0.33 495	0.33 345	0.32 348

x	1.15 264	0.57 228	1.53 205	1.44 601	0.67 307	1.94 147	0.97 484	3.87 485	1.57 315	1.61 336	1.28 258	1.58 370	1.22 365	1.93 354	1.04 341	0.28 265	0.30 496	0.34 455	0.29 434	0.32 323	0.31 333

PFNet+	1.46 338	0.57 228	2.84 349	0.92 306	0.47 166	4.64 672	0.84 380	2.46 227	1.99 437	2.14 490	1.64 371	1.34 334	1.03 289	4.68 487	1.23 398	0.45 564	0.33 522	0.37 506	0.39 565	0.32 323	0.49 528

cross-raft	2.01 437	0.57 228	19.01 629	1.03 398	0.56 234	2.11 176	0.72 272	3.63 427	1.57 315	1.77 374	1.51 329	3.17 586	1.13 339	1.16 166	0.85 264	0.23 111	0.21 289	0.26 209	0.23 265	0.28 215	0.25 197

222	2.68 573	0.57 228	2.03 260	1.11 446	0.81 368	3.23 334	0.65 228	4.52 683	2.45 557	2.34 567	2.29 577	1.41 351	1.44 429	10.50 645	18.47 739	0.32 389	0.30 496	0.32 400	0.27 374	0.32 323	0.34 386

Gwc-CoAtRS	1.58 352	0.57 228	11.69 503	1.01 378	0.60 262	2.53 225	0.64 217	2.36 204	1.56 309	1.80 381	1.47 318	2.74 541	1.18 358	1.12 146	0.90 292	0.27 220	0.21 289	0.25 163	0.22 239	0.27 191	0.23 162

HSM-Net_RVC	2.87 590	0.57 228	17.46 595	0.92 306	0.90 424	3.70 442	1.20 561	5.64 715	2.51 569	3.22 668	2.43 599	2.54 520	1.59 471	11.41 684	1.65 503	0.34 428	0.25 420	0.26 209	0.23 265	0.30 265	0.29 289
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-28k	0.77 108	0.58 245	2.64 336	0.78 182	0.39 90	1.97 150	1.05 520	1.72 97	0.79 51	0.58 59	1.10 203	0.54 75	0.78 191	0.70 6	0.44 54	0.20 54	0.15 25	0.25 163	0.19 149	0.29 237	0.21 102

aanet-new-10k	0.82 144	0.58 245	1.16 105	0.78 182	0.37 64	3.52 405	1.04 516	2.34 202	0.76 40	0.89 218	0.70 79	0.64 134	0.88 236	0.94 95	0.59 145	0.22 93	0.16 52	0.25 163	0.18 104	0.26 168	0.20 57

monsters	0.82 144	0.58 245	1.16 105	0.76 171	1.52 610	2.92 276	0.40 79	2.66 277	0.72 29	0.66 112	0.84 113	0.38 16	0.41 26	1.84 341	0.48 81	0.20 54	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 19

IGEV++	0.90 180	0.58 245	1.32 162	0.94 330	0.45 142	1.27 61	1.00 500	3.32 374	1.55 301	0.82 186	1.34 281	0.86 228	1.09 325	1.16 166	0.89 287	0.33 409	0.18 145	0.23 76	0.19 149	0.29 237	0.22 139

mmm	1.27 308	0.58 245	2.20 285	1.41 594	0.68 312	2.39 205	0.85 389	3.90 496	1.63 349	2.20 518	1.84 460	1.28 324	1.50 449	1.91 353	0.89 287	0.31 366	0.27 452	0.45 570	0.37 544	0.38 423	0.34 386

IPLGR	2.53 548	0.58 245	20.46 688	0.82 207	0.52 206	4.56 662	0.50 133	4.30 634	2.38 541	1.87 394	1.53 336	1.68 384	1.72 515	6.95 549	1.15 368	0.28 265	0.21 289	0.27 245	0.23 265	0.33 345	0.32 348

DEmStereo	2.97 604	0.58 245	13.42 520	0.79 187	0.51 193	3.84 473	1.84 645	2.42 214	1.60 336	2.25 539	2.74 629	2.03 456	6.04 698	6.79 548	12.80 714	0.35 450	0.26 440	0.26 209	0.27 374	0.27 191	0.37 422

SST-Stereo	1.76 388	0.58 245	3.10 361	1.44 601	0.46 156	4.71 690	0.76 309	2.22 178	2.79 609	2.07 470	2.18 555	2.43 508	3.22 642	6.66 540	0.84 261	0.42 541	0.19 195	0.30 343	0.27 374	0.35 387	0.26 233

R-Stereo Train	1.20 278	0.58 245	1.81 235	0.99 362	0.67 307	3.78 458	0.90 436	4.09 559	1.51 266	2.16 504	1.71 396	1.13 291	0.94 258	1.40 240	0.91 301	0.30 339	0.24 389	0.26 209	0.21 199	0.26 168	0.25 197

RAFT-Stereo	1.20 278	0.58 245	1.81 235	0.99 362	0.67 307	3.78 458	0.90 436	4.09 559	1.51 266	2.16 504	1.71 396	1.13 291	0.94 258	1.40 240	0.91 301	0.30 339	0.24 389	0.26 209	0.21 199	0.26 168	0.25 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FAST (zero-shot)	0.87 162	0.59 255	1.18 110	0.91 298	2.13 694	2.08 169	0.73 280	1.75 101	1.41 209	0.61 84	0.84 113	0.52 65	0.84 217	1.22 188	0.59 145	0.38 490	0.62 666	0.26 209	0.26 344	0.30 265	0.25 197

over-9	0.64 48	0.59 255	1.20 123	0.65 65	0.24 1	2.26 192	0.36 56	1.76 103	0.73 36	0.53 31	0.50 35	0.53 70	0.68 143	1.06 129	0.40 19	0.33 409	0.17 91	0.20 21	0.15 11	0.25 133	0.18 7

S0	1.07 246	0.59 255	1.52 203	0.91 298	0.93 433	2.53 225	0.95 471	2.15 164	1.05 142	1.26 286	2.11 539	1.11 287	1.45 433	1.15 162	1.11 359	0.94 676	0.31 505	0.37 506	0.33 495	0.33 345	0.31 333

aanet-new-70k	0.76 98	0.59 255	1.16 105	0.70 105	0.39 90	2.40 207	0.79 339	2.39 207	0.71 27	0.59 72	0.84 113	0.48 51	0.81 206	1.61 294	0.53 115	0.19 40	0.16 52	0.25 163	0.17 55	0.24 106	0.20 57

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aanet-new-24k	0.78 118	0.59 255	1.59 215	0.72 130	0.84 397	2.43 210	0.98 493	1.99 138	0.69 22	0.62 93	1.25 248	0.60 112	0.75 168	0.82 51	0.55 126	0.21 66	0.15 25	0.25 163	0.19 149	0.26 168	0.21 102

Selective-IGEV-i1	1.43 332	0.59 255	2.42 314	1.15 473	1.07 488	3.82 467	1.09 534	3.79 463	2.11 473	1.62 338	1.91 491	2.65 533	1.22 365	1.80 333	1.12 363	0.32 389	0.27 452	0.46 576	0.54 639	0.31 288	0.39 446

MM-Stereo_test3	1.09 252	0.59 255	1.55 209	1.73 655	1.18 515	1.91 144	0.86 394	3.52 407	1.76 395	1.25 284	1.86 474	1.10 285	0.69 145	1.32 223	0.86 271	0.27 220	0.23 352	0.27 245	0.22 239	0.34 366	0.30 320

SCV_C0	0.89 171	0.59 255	1.96 254	0.83 220	0.44 133	1.24 56	0.64 217	3.33 381	1.66 358	0.82 186	1.20 225	0.73 186	0.66 134	1.62 296	0.66 178	0.32 389	0.21 289	0.24 122	0.20 176	0.28 215	0.23 162

fffy	0.80 126	0.59 255	1.56 211	1.00 371	0.47 166	1.27 61	0.76 309	1.90 125	1.02 134	0.75 147	1.35 285	0.83 216	0.72 154	1.70 319	0.62 158	0.23 111	0.19 195	0.27 245	0.21 199	0.28 215	0.32 348

RAFT-Test	1.44 335	0.59 255	6.10 430	1.01 378	0.69 319	2.90 269	0.80 350	3.68 438	1.70 376	1.85 388	1.68 385	3.15 584	1.03 289	1.20 184	0.99 330	0.27 220	0.22 321	0.25 163	0.23 265	0.27 191	0.25 197

BUS	1.49 343	0.59 255	1.94 248	0.87 263	0.85 401	4.50 645	0.76 309	4.48 675	1.88 418	2.93 647	1.83 455	3.63 630	0.97 267	1.60 288	1.17 377	0.34 428	0.25 420	0.31 376	0.28 403	0.35 387	0.33 369

BSDual-CNN	1.46 338	0.59 255	1.94 248	0.87 263	0.85 401	4.16 577	1.16 550	4.48 675	1.88 418	2.93 647	1.83 455	2.60 527	1.31 386	1.60 288	1.21 391	0.34 428	0.25 420	0.31 376	0.28 403	0.35 387	0.33 369

psmg	1.47 342	0.59 255	1.94 248	0.92 306	0.85 401	4.30 609	1.42 602	4.10 566	1.88 418	2.64 623	2.09 534	2.60 527	1.31 386	1.60 288	1.21 391	0.34 428	0.27 452	0.33 436	0.34 505	0.36 403	0.34 386

PSM-softLoss	1.66 370	0.59 255	5.15 420	2.25 690	0.48 175	4.68 678	0.69 257	2.57 254	1.52 277	2.14 490	1.45 311	1.42 352	0.99 276	6.04 520	1.20 387	0.41 529	0.23 352	0.37 506	0.39 565	0.32 323	0.31 333

KMStereo	1.66 370	0.59 255	5.15 420	2.25 690	0.48 175	4.68 678	0.69 257	2.57 254	1.52 277	2.14 490	1.45 311	1.42 352	0.99 276	6.04 520	1.20 387	0.41 529	0.23 352	0.37 506	0.39 565	0.32 323	0.31 333

RAFT_R40	1.70 377	0.59 255	2.99 357	1.46 607	0.46 156	4.74 694	0.98 493	2.23 180	1.56 309	2.02 452	2.35 596	2.71 539	2.56 607	6.71 544	0.90 292	0.40 514	0.19 195	0.30 343	0.27 374	0.33 345	0.26 233

Pruner-Stereo	1.32 320	0.59 255	2.11 278	1.79 665	0.47 166	4.73 691	0.79 339	2.53 240	1.72 383	2.47 588	1.58 351	1.48 358	1.03 289	1.66 306	1.47 455	0.44 554	0.21 289	0.34 455	0.30 457	0.30 265	0.39 446

MDST_ROB	5.53 696	0.59 255	23.11 739	2.55 702	2.69 706	21.20 749	1.98 651	4.77 698	2.65 590	9.36 736	4.25 682	4.14 656	4.45 675	22.57 749	3.68 641	0.48 586	0.33 522	0.47 580	0.44 598	0.44 505	0.44 494

aanet-new-34k	0.66 55	0.60 274	1.23 132	0.73 139	0.33 26	1.44 90	0.87 415	1.52 62	0.92 101	0.51 22	1.36 290	0.59 109	0.87 228	0.58 2	0.44 54	0.22 93	0.16 52	0.25 163	0.17 55	0.23 91	0.20 57

IGEV_i1	1.83 397	0.60 274	10.98 495	1.30 545	0.53 217	3.09 307	0.86 394	3.70 448	1.57 315	1.67 352	1.76 417	2.33 488	1.35 395	3.23 445	1.16 373	0.35 450	0.27 452	0.53 622	0.58 648	0.34 366	0.40 467

RT-IGEV	2.37 520	0.60 274	15.33 564	1.49 615	0.78 355	2.10 174	1.28 572	4.25 608	1.69 371	2.58 610	3.19 660	3.60 629	4.94 682	2.49 403	1.19 382	0.35 450	0.24 389	0.31 376	0.26 344	0.33 345	0.42 477

FlowAnything_test	0.75 90	0.60 274	1.18 110	0.82 207	0.58 256	2.29 196	0.66 231	1.38 45	0.80 55	1.03 251	0.76 92	0.63 131	0.49 59	0.84 61	0.91 301	0.31 366	0.27 452	0.40 535	0.48 613	0.31 288	0.30 320

DVStereo	0.81 139	0.60 274	1.51 202	1.01 378	0.59 259	1.34 77	0.51 137	1.56 67	1.08 147	1.26 286	1.24 240	0.77 199	0.87 228	1.79 332	0.72 214	0.23 111	0.24 389	0.22 60	0.21 199	0.25 133	0.23 162

LG-Stereo	0.85 152	0.60 274	2.71 341	0.59 15	0.45 142	2.85 261	0.55 157	2.41 210	1.34 188	0.59 72	1.19 223	0.43 31	0.40 23	0.76 30	0.75 227	0.20 54	0.17 91	0.31 376	0.24 297	0.29 237	0.19 19

model_zeroshot	1.21 281	0.60 274	3.55 382	1.05 402	0.57 246	3.46 386	0.63 213	2.73 286	1.55 301	2.05 461	1.38 296	1.50 361	0.82 210	1.69 315	0.87 278	0.29 296	0.23 352	0.30 343	0.23 265	0.27 191	0.32 348

AE-Stereo	1.18 270	0.60 274	2.05 263	1.10 439	0.60 262	4.39 620	0.72 272	3.74 454	1.62 346	1.10 264	1.90 489	1.01 271	0.92 252	1.45 257	0.82 254	0.28 265	0.22 321	0.28 281	0.28 403	0.26 168	0.22 139

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ff1	2.96 600	0.60 274	5.21 422	1.14 460	0.99 456	3.62 430	0.86 394	4.22 594	3.37 676	2.20 518	2.30 582	3.48 612	1.62 482	11.62 694	16.09 724	0.29 296	0.16 52	0.48 589	0.37 544	0.30 265	0.29 289

mmx	2.98 606	0.60 274	5.21 422	1.14 460	0.99 456	3.62 430	0.86 394	4.49 678	3.05 646	2.20 518	2.30 582	3.48 612	1.62 482	11.62 694	16.09 724	0.33 409	0.28 469	0.48 589	0.37 544	0.44 505	0.37 422

xxx	2.98 606	0.60 274	5.21 422	1.14 460	0.99 456	3.62 430	0.86 394	4.49 678	3.05 646	2.20 518	2.30 582	3.48 612	1.62 482	11.62 694	16.09 724	0.33 409	0.28 469	0.48 589	0.37 544	0.44 505	0.37 422

anonymousdsp2	1.26 303	0.60 274	3.74 394	1.02 390	0.41 107	3.60 425	0.72 272	3.68 438	1.47 237	1.37 303	1.56 347	1.83 421	1.01 284	2.00 361	0.66 178	0.29 296	0.20 250	0.28 281	0.20 176	0.32 323	0.29 289

knoymous	1.30 315	0.60 274	5.57 427	0.88 268	0.75 341	3.04 296	0.90 436	2.68 279	1.33 187	1.48 317	1.07 197	2.78 551	0.88 236	1.29 214	0.85 264	0.31 366	0.22 321	0.35 476	0.20 176	0.45 513	0.37 422

CrosDoStereo	5.24 691	0.60 274	20.23 673	0.82 207	0.51 193	3.39 367	18.11 750	3.82 471	2.27 507	1.98 428	8.74 716	1.96 444	6.96 710	7.35 555	26.35 755	0.30 339	0.22 321	0.30 343	0.28 403	0.33 345	0.38 439

AAGNet	2.86 586	0.60 274	1.77 231	2.05 684	0.46 156	4.76 696	1.09 534	2.27 189	1.56 309	2.17 508	1.84 460	2.41 501	4.00 665	6.23 525	24.22 751	0.46 572	0.19 195	0.30 343	0.29 434	0.32 323	0.24 181

ASMatch	2.62 561	0.60 274	20.65 696	1.37 586	0.64 285	4.39 620	0.78 331	1.97 136	1.58 319	1.70 360	3.89 680	1.94 437	3.79 660	5.46 501	1.64 501	0.31 366	0.24 389	0.34 455	0.28 403	0.33 345	0.50 535

DeepStereo_LL	5.24 691	0.60 274	20.23 673	0.82 207	0.51 193	3.39 367	18.11 750	3.82 471	2.27 507	1.98 428	8.74 716	1.96 444	6.96 710	7.35 555	26.35 755	0.30 339	0.22 321	0.30 343	0.28 403	0.33 345	0.38 439

PFNet	2.47 537	0.60 274	16.95 583	2.15 689	0.81 368	4.63 671	0.91 444	2.55 250	1.52 277	2.40 580	2.79 634	1.83 421	1.42 422	7.54 559	1.34 429	0.33 409	0.21 289	0.36 492	0.27 374	0.32 323	0.39 446

IRAFT_RVC	1.87 404	0.60 274	4.33 408	2.40 699	0.66 300	4.59 665	1.59 622	2.96 321	1.51 266	2.23 533	1.75 408	2.09 467	2.63 610	6.70 541	1.50 465	0.33 409	0.21 289	0.33 436	0.29 434	0.32 323	0.32 348

MEA-ACV	1.97 427	0.61 294	7.48 445	1.13 458	0.61 267	2.76 251	0.89 430	3.70 448	1.96 431	2.11 478	1.85 470	2.42 504	2.38 594	7.09 551	2.16 574	0.33 409	0.36 549	0.30 343	0.34 505	0.38 423	0.53 551

PAM	2.43 528	0.61 294	20.86 702	1.07 413	0.73 334	2.93 281	0.53 147	3.24 358	1.53 284	1.89 403	2.43 599	5.29 700	2.76 616	1.84 341	1.02 335	0.27 220	0.24 389	0.26 209	0.25 320	0.40 440	0.50 535

test_sample3	2.34 509	0.61 294	11.94 505	1.33 557	0.85 401	3.10 311	0.73 280	4.24 606	2.19 488	2.21 527	1.75 408	1.80 412	1.41 417	11.11 676	1.46 450	0.35 450	0.29 481	0.34 455	0.35 522	0.39 435	0.37 422

NF-Stereo	1.58 352	0.61 294	2.66 338	2.26 692	0.47 166	4.68 678	0.67 235	3.31 369	1.48 247	2.11 478	1.59 355	1.36 338	1.09 325	6.08 522	1.20 387	0.40 514	0.20 250	0.36 492	0.34 505	0.31 288	0.36 407

OCTAStereo	1.58 352	0.61 294	2.72 342	2.27 695	0.46 156	4.68 678	0.67 235	3.30 368	1.48 247	2.11 478	1.59 355	1.36 338	1.09 325	6.02 519	1.21 391	0.41 529	0.20 250	0.36 492	0.34 505	0.31 288	0.37 422

NRIStereo	1.28 312	0.61 294	1.67 220	1.15 473	0.38 83	4.73 691	0.90 436	2.42 214	1.50 259	1.93 415	1.33 275	1.75 396	1.22 365	2.96 439	1.33 426	0.46 572	0.22 321	0.29 311	0.26 344	0.30 265	0.28 276

RE-Stereo	1.58 352	0.61 294	2.72 342	2.26 692	0.46 156	4.68 678	0.68 246	3.31 369	1.48 247	2.11 478	1.59 355	1.36 338	1.09 325	6.01 517	1.22 394	0.41 529	0.20 250	0.36 492	0.34 505	0.31 288	0.37 422

TVStereo	1.58 352	0.61 294	2.72 342	2.26 692	0.46 156	4.68 678	0.68 246	3.31 369	1.48 247	2.11 478	1.59 355	1.36 338	1.09 325	6.01 517	1.22 394	0.41 529	0.20 250	0.36 492	0.34 505	0.31 288	0.37 422

CRE-IMP	1.23 286	0.61 294	2.14 280	0.82 207	0.39 90	4.54 652	0.83 373	2.63 272	1.55 301	1.95 421	1.46 313	1.87 429	0.96 262	1.48 263	1.33 426	0.45 564	0.21 289	0.31 376	0.26 344	0.41 464	0.31 333

XX-Stereo	2.54 550	0.61 294	20.21 672	1.78 660	1.19 522	4.30 609	0.46 117	4.39 660	1.58 319	2.32 560	1.89 484	4.64 682	0.60 108	4.16 476	0.82 254	0.31 366	0.21 289	0.28 281	0.27 374	0.51 542	0.26 233

xyz-stereo-finetune	1.05 240	0.62 304	1.46 193	0.59 15	0.36 43	3.48 393	0.81 363	2.69 281	1.74 391	0.94 229	1.21 230	0.91 245	0.78 191	2.53 415	1.28 415	0.24 139	0.24 389	0.26 209	0.23 265	0.30 265	0.23 162

test_sample6	2.35 514	0.62 304	10.78 492	1.33 557	0.83 388	3.15 318	0.79 339	4.36 654	2.43 552	2.26 542	2.04 520	1.69 388	1.39 405	11.48 689	1.61 490	0.38 490	0.32 515	0.37 506	0.39 565	0.41 464	0.42 477

test_sample5	2.33 505	0.62 304	11.29 498	1.29 538	0.83 388	3.09 307	0.74 293	4.28 622	2.31 519	2.20 518	1.97 504	1.68 384	1.39 405	11.19 678	1.47 455	0.37 473	0.31 505	0.37 506	0.37 544	0.41 464	0.39 446

DualNet	2.33 505	0.62 304	11.29 498	1.29 538	0.83 388	3.09 307	0.74 293	4.28 622	2.31 519	2.26 542	2.04 520	1.68 384	1.39 405	11.19 678	1.47 455	0.37 473	0.31 505	0.37 506	0.37 544	0.41 464	0.39 446

iRaft-Stereo_20w	1.88 408	0.62 304	10.58 489	0.90 287	0.83 388	2.96 289	0.78 331	4.90 700	1.58 319	2.29 546	1.60 360	1.25 321	4.51 677	2.28 393	0.90 292	0.29 296	0.21 289	0.26 209	0.24 297	0.41 464	0.31 333

ac_64	2.35 514	0.62 304	9.77 475	1.32 552	1.71 650	3.27 346	0.93 461	3.48 397	2.50 566	1.74 370	1.73 401	3.91 641	1.77 524	10.21 636	1.86 532	0.40 514	0.31 505	0.33 436	0.30 457	0.34 366	0.39 446

GANet-RSSM	1.98 430	0.62 304	3.49 379	1.69 648	1.23 537	4.22 595	0.91 444	3.31 369	1.86 414	1.81 382	1.74 404	2.34 489	1.82 538	10.92 664	1.73 515	0.34 428	0.29 481	0.31 376	0.28 403	0.39 435	0.40 467

SGM-Forest	2.96 600	0.62 304	3.49 379	1.09 429	0.80 362	4.06 543	3.30 699	4.37 657	3.09 651	4.18 697	3.27 664	4.67 684	3.86 662	11.69 703	7.91 685	0.51 608	0.46 622	0.49 603	0.39 565	0.48 532	0.49 528
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SE	1.07 246	0.63 312	1.22 129	0.85 247	0.45 142	3.47 389	0.80 350	2.16 166	1.09 148	1.37 303	1.90 489	0.95 261	1.74 520	1.17 173	1.00 332	1.00 682	0.24 389	0.36 492	0.28 403	0.35 387	0.33 369

xyz-stereo-finetune2	1.16 269	0.63 312	1.50 200	0.57 9	0.36 43	3.47 389	0.65 228	2.70 282	1.23 166	0.88 215	1.75 408	0.91 245	1.76 522	3.54 456	1.74 516	0.24 139	0.22 321	0.30 343	0.27 374	0.31 288	0.26 233

SCV	0.95 204	0.63 312	1.38 179	1.70 651	0.41 107	1.23 52	0.89 430	3.53 411	1.57 315	0.61 84	1.54 339	0.93 255	0.77 181	1.66 306	0.66 178	0.36 465	0.20 250	0.25 163	0.19 149	0.29 237	0.25 197

PAM_32	2.45 531	0.63 312	20.74 698	1.05 402	0.65 293	2.83 258	0.46 117	2.91 315	1.54 293	1.95 421	2.66 624	4.99 690	3.78 659	1.96 358	0.92 306	0.27 220	0.22 321	0.27 245	0.25 320	0.36 403	0.48 521

rvit_stereo_0081	0.80 126	0.63 312	1.19 113	0.91 298	0.64 285	1.27 61	0.61 193	2.05 148	1.71 377	0.82 186	0.73 84	0.85 223	0.75 168	1.30 220	0.80 247	0.31 366	0.26 440	0.27 245	0.25 320	0.38 423	0.27 253

rvit_stereo_0082	0.80 126	0.63 312	1.19 113	0.91 298	0.64 285	1.27 61	0.61 193	2.05 148	1.71 377	0.82 186	0.73 84	0.85 223	0.75 168	1.30 220	0.80 247	0.31 366	0.26 440	0.27 245	0.25 320	0.38 423	0.27 253

test_sample4	2.34 509	0.63 312	11.59 501	1.30 545	0.83 388	3.07 304	0.72 272	4.27 617	2.30 515	2.30 550	1.88 478	1.73 394	1.42 422	11.14 677	1.46 450	0.35 450	0.29 481	0.35 476	0.36 532	0.40 440	0.38 439

DeepStereo_RVC	1.55 344	0.63 312	3.32 374	0.77 177	0.42 116	4.49 642	0.72 272	2.50 235	1.58 319	2.02 452	1.81 446	1.54 366	6.38 706	1.73 323	1.19 382	0.46 572	0.22 321	0.29 311	0.28 403	0.35 387	0.38 439

test_xeample3	2.12 459	0.63 312	21.55 724	0.91 298	0.47 166	1.85 137	0.94 466	7.96 720	1.23 166	0.75 147	0.76 92	0.64 134	0.70 148	1.77 328	0.83 258	0.30 339	0.21 289	0.27 245	0.21 199	0.27 191	0.24 181

EAI-Stereo	2.35 514	0.63 312	2.97 355	0.95 335	0.65 293	3.84 473	14.27 746	5.04 703	2.19 488	2.06 466	7.25 704	1.10 285	0.94 258	1.65 305	1.37 432	0.31 366	0.22 321	0.27 245	0.60 653	0.27 191	0.32 348

SFCPSM	2.18 469	0.63 312	17.03 584	0.88 268	0.98 453	3.74 452	1.28 572	4.09 559	2.16 483	1.85 388	1.83 455	1.65 379	1.39 405	2.50 404	1.50 465	0.33 409	0.27 452	0.39 528	0.36 532	0.34 366	0.37 422

UPFNet	1.81 396	0.63 312	6.71 434	1.25 516	1.44 595	3.50 400	1.35 583	4.02 537	1.85 413	2.40 580	1.52 330	2.41 501	1.40 409	3.62 459	1.88 534	0.34 428	0.33 522	0.37 506	0.31 473	0.41 464	0.39 446

CCAANet	2.64 564	0.63 312	19.43 641	1.12 450	1.03 471	2.65 240	0.88 422	3.95 514	1.71 377	1.37 303	1.66 380	2.40 497	1.36 398	10.70 654	1.93 541	0.33 409	0.25 420	0.36 492	0.31 473	0.31 288	0.33 369

aanet-new-60k	0.77 108	0.64 325	1.98 255	0.73 139	0.49 185	2.10 174	0.87 415	2.24 182	0.85 78	0.56 44	0.77 95	0.61 117	0.66 134	1.20 184	0.48 81	0.18 29	0.15 25	0.25 163	0.17 55	0.23 91	0.22 139

aanet-new-32k	0.81 139	0.64 325	3.94 401	0.70 105	0.97 444	1.43 87	0.96 479	1.36 42	0.72 29	0.61 84	1.02 172	0.62 124	0.87 228	0.72 17	0.44 54	0.20 54	0.16 52	0.25 163	0.17 55	0.25 133	0.22 139

aanet-new-30k	0.81 139	0.64 325	3.91 400	0.70 105	0.97 444	1.43 87	0.96 479	1.36 42	0.72 29	0.61 84	1.02 172	0.62 124	0.87 228	0.72 17	0.44 54	0.20 54	0.16 52	0.25 163	0.17 55	0.25 133	0.22 139

HUF	1.15 264	0.64 325	8.62 462	0.90 287	0.35 38	1.35 78	0.78 331	1.97 136	1.50 259	0.63 101	1.52 330	0.83 216	0.66 134	1.28 209	0.63 162	0.29 296	0.23 352	0.26 209	0.17 55	0.23 91	0.25 197

ours_stereo	0.76 98	0.64 325	1.40 186	0.86 256	0.61 267	1.12 36	0.57 167	1.63 83	1.20 162	0.72 135	1.43 309	0.70 164	0.62 112	1.56 276	0.58 142	0.25 167	0.18 145	0.26 209	0.21 199	0.29 237	0.31 333

CAS++	0.89 171	0.64 325	1.46 193	0.81 194	0.51 193	1.24 56	0.86 394	3.44 393	1.46 232	1.14 271	1.29 260	0.62 124	0.58 97	1.13 150	0.59 145	0.34 428	0.30 496	0.34 455	0.26 344	0.41 464	0.29 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSKI-zero shot	2.22 474	0.64 325	20.09 668	0.96 341	0.56 234	4.04 540	0.70 267	3.91 501	1.50 259	1.92 411	2.28 574	1.92 434	0.71 151	2.93 436	0.67 183	0.26 192	0.23 352	0.26 209	0.21 199	0.28 215	0.26 233

EKT-Stereo	6.79 710	0.64 325	4.24 407	1.77 659	106.39 779	4.51 649	0.61 193	3.16 345	1.53 284	1.88 397	1.22 233	1.98 448	1.36 398	3.81 464	0.84 261	0.35 450	0.24 389	0.29 311	0.26 344	0.34 366	0.48 521

hknet	1.98 430	0.64 325	8.70 463	0.87 263	1.07 488	4.16 577	1.16 550	4.48 675	1.73 385	2.93 647	1.83 455	3.48 612	1.30 384	3.91 470	1.51 471	0.31 366	0.25 420	0.31 376	0.28 403	0.35 387	0.33 369

GES	1.38 326	0.64 325	2.61 329	1.09 429	0.57 246	4.30 609	1.02 509	3.86 481	1.51 266	1.72 365	1.74 404	1.28 324	1.77 524	1.62 296	1.61 490	0.39 506	0.27 452	0.33 436	0.30 457	0.41 464	0.47 516

ACVNet	1.46 338	0.64 325	3.56 384	0.93 323	0.85 401	4.22 595	0.80 350	2.85 308	2.08 460	1.78 376	1.88 478	3.10 579	1.46 437	1.33 224	1.89 535	0.29 296	0.26 440	0.30 343	0.26 344	0.39 435	0.27 253

acv_ft	1.55 344	0.64 325	3.29 372	1.14 460	2.01 687	2.93 281	0.97 484	3.81 468	2.08 460	2.22 529	1.88 478	3.10 579	1.66 502	1.33 224	2.22 579	0.29 296	0.26 440	0.30 343	0.26 344	0.39 435	0.27 253

MSMDNet	2.23 477	0.64 325	17.32 585	0.84 232	0.75 341	3.53 407	0.64 217	3.61 424	1.98 436	1.71 364	1.64 371	3.22 589	2.99 626	2.08 369	1.11 359	0.31 366	0.37 563	0.45 570	0.26 344	0.62 588	0.45 500

monster_256*512	1.03 237	0.65 338	1.23 132	0.66 75	0.77 351	2.08 169	0.64 217	2.90 314	1.58 319	1.02 250	1.39 298	1.91 433	1.82 538	1.36 231	1.02 335	0.30 339	0.17 91	0.31 376	0.26 344	0.35 387	0.29 289

aanet-new-22k	0.76 98	0.65 338	2.50 318	0.74 147	0.34 33	1.47 94	1.32 578	1.61 75	0.81 63	0.57 53	1.05 190	0.54 75	0.84 217	0.92 87	0.50 97	0.21 66	0.16 52	0.24 122	0.19 149	0.27 191	0.20 57

FACV-RUCA	1.26 303	0.65 338	2.21 287	1.06 410	1.50 605	2.69 244	1.15 547	3.05 332	1.87 416	1.36 299	1.99 509	1.03 275	1.15 354	1.36 231	1.10 354	0.41 529	0.41 593	0.73 676	0.41 583	0.61 584	0.41 473

IGEVStereo-DCA	0.86 156	0.65 338	2.05 263	0.90 287	0.46 156	1.57 107	0.86 394	1.62 78	1.24 168	0.65 109	0.77 95	0.74 192	0.72 154	2.59 420	0.86 271	0.28 265	0.21 289	0.28 281	0.21 199	0.29 237	0.27 253

rrr	2.27 486	0.65 338	23.82 743	0.90 287	0.46 156	1.57 107	0.96 479	7.98 721	1.19 160	0.65 109	0.77 95	0.74 192	0.72 154	2.59 420	0.86 271	0.28 265	0.21 289	0.28 281	0.21 199	0.29 237	0.25 197

PCWNet_CMD	2.23 477	0.65 338	17.36 589	0.83 220	0.76 345	3.51 402	0.64 217	3.60 420	1.97 434	1.70 360	1.63 369	3.22 589	3.05 633	2.09 372	1.11 359	0.31 366	0.36 549	0.47 580	0.26 344	0.64 599	0.47 516

IER	1.69 374	0.65 338	7.19 440	0.94 330	1.15 508	3.28 350	0.89 430	3.48 397	1.97 434	2.10 474	1.98 506	2.28 478	2.12 569	2.25 391	1.75 519	0.29 296	0.23 352	0.36 492	0.30 457	0.32 323	0.34 386

IPLG	2.48 539	0.65 338	19.63 649	0.91 298	0.79 359	4.60 667	0.56 162	4.31 637	1.84 411	1.91 409	2.00 511	1.31 330	1.38 402	6.61 537	1.53 476	0.27 220	0.20 250	0.27 245	0.23 265	0.31 288	0.36 407

Patchmatch Stereo++	1.25 296	0.65 338	2.06 272	0.75 152	0.37 64	4.68 678	0.76 309	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.14 346	2.44 398	0.90 292	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289
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
PSM-adaLoss	1.24 291	0.65 338	2.03 260	0.75 152	0.37 64	4.68 678	0.73 280	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.13 339	2.18 383	0.87 278	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

iRAFT	1.25 296	0.65 338	2.06 272	0.75 152	0.37 64	4.68 678	0.76 309	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.14 346	2.44 398	0.90 292	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

test-1	1.23 286	0.65 338	1.88 241	0.96 341	0.52 206	3.84 473	0.62 208	4.01 533	1.47 237	1.93 415	1.78 426	1.83 421	0.92 252	1.19 183	1.28 415	0.26 192	0.29 481	0.31 376	0.24 297	0.29 237	0.36 407

pcwnet_v2	2.70 576	0.65 338	22.48 735	1.08 421	1.03 471	3.56 417	0.81 363	4.29 626	3.14 655	2.29 546	2.29 577	3.01 571	1.71 513	3.32 452	1.43 443	0.43 547	0.50 639	0.41 547	0.34 505	0.61 584	0.56 569

TestStereo-Hl	1.43 332	0.66 351	2.69 340	1.02 390	0.48 175	3.12 314	0.75 304	3.60 420	2.23 495	1.66 349	1.31 270	1.33 332	1.15 354	6.24 526	0.88 283	0.25 167	0.20 250	0.26 209	0.21 199	0.28 215	0.25 197

AIO-test1	2.18 469	0.66 351	18.95 626	0.89 277	1.48 601	3.40 371	0.97 484	4.19 584	1.68 363	0.86 211	1.35 285	0.99 266	0.75 168	4.47 480	1.27 411	0.23 111	0.23 352	0.28 281	0.33 495	0.31 288	0.35 400

DCVSM-stereo	2.31 499	0.66 351	20.69 697	1.11 446	0.93 433	2.58 231	0.73 280	2.61 269	1.60 336	2.57 606	1.53 336	3.30 597	1.72 515	2.19 384	1.23 398	0.34 428	0.53 643	0.41 547	0.32 487	0.45 513	0.62 590

MaDis-Stereo	0.82 144	0.66 351	1.53 205	0.65 65	1.87 676	1.24 56	0.36 56	2.13 160	1.27 177	0.67 115	0.75 90	0.88 235	0.70 148	1.15 162	1.07 347	0.29 296	0.23 352	0.26 209	0.20 176	0.31 288	0.22 139

CASS	1.29 314	0.66 351	2.62 332	0.95 335	0.66 300	2.84 259	0.69 257	3.00 326	1.79 400	2.57 606	1.95 498	1.39 345	1.55 467	1.59 286	1.06 344	0.50 602	0.28 469	0.34 455	0.28 403	0.46 525	0.63 595
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo_v2	1.23 286	0.66 351	2.02 259	0.75 152	0.37 64	4.67 677	0.76 309	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.46 313	1.78 402	1.14 346	2.08 369	0.88 283	0.48 586	0.22 321	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

ROB_FTStereo	1.25 296	0.66 351	2.14 280	0.75 152	0.37 64	4.65 674	0.77 324	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.13 339	2.26 392	0.86 271	0.47 581	0.22 321	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

HUI-Stereo	1.25 296	0.66 351	2.33 303	0.75 152	0.37 64	4.68 678	0.78 331	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.46 313	1.79 409	1.13 339	2.17 381	0.85 264	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

iGMRVC	1.26 303	0.66 351	2.14 280	0.75 152	0.37 64	4.66 675	0.74 293	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.46 313	1.78 402	1.14 346	2.46 400	0.92 306	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

RAFT-IKP	1.25 296	0.66 351	2.23 292	0.75 152	0.37 64	4.64 672	0.74 293	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.13 339	2.22 389	0.92 306	0.48 586	0.22 321	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

ICVP	2.26 484	0.66 351	21.18 715	0.99 362	0.88 416	4.28 606	0.95 471	3.32 374	1.60 336	1.66 349	1.76 417	1.34 334	1.14 346	1.62 296	1.32 422	0.53 617	0.35 542	0.33 436	0.29 434	0.40 440	0.51 543
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
tg	1.15 264	0.67 362	1.31 157	0.94 330	0.54 220	4.02 536	0.41 86	2.96 321	1.59 335	1.69 355	1.85 470	1.84 424	0.97 267	1.78 329	0.83 258	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.26 344	0.29 237	0.27 253

rvit_stereo_0083	0.86 156	0.67 362	1.42 188	0.87 263	0.65 293	1.23 52	0.64 217	1.67 89	2.28 511	0.79 175	0.93 148	0.93 255	1.07 316	1.46 261	0.75 227	0.32 389	0.36 549	0.30 343	0.26 344	0.33 345	0.28 276

anonymousa	2.16 465	0.67 362	19.19 630	1.04 401	1.67 643	2.06 167	0.79 339	2.86 311	1.96 431	1.85 388	2.14 548	3.23 591	1.81 535	1.12 146	1.15 368	0.26 192	0.26 440	0.34 455	0.32 487	0.30 265	0.28 276

DAS	2.31 499	0.67 362	4.79 416	1.14 460	1.64 635	2.93 281	2.13 659	4.09 559	2.74 600	4.17 694	2.52 609	2.46 513	1.79 527	11.55 691	1.63 498	0.37 473	0.22 321	0.39 528	0.25 320	0.41 464	0.34 386

SepStereo	2.15 464	0.67 362	4.79 416	1.14 460	1.64 635	2.93 281	2.13 659	4.09 559	2.74 600	4.17 694	2.52 609	2.46 513	1.79 527	8.36 576	1.63 498	0.37 473	0.22 321	0.39 528	0.25 320	0.41 464	0.34 386

GwcNet-ADL	2.47 537	0.67 362	21.48 723	0.96 341	0.72 329	4.61 668	0.95 471	4.42 665	2.36 530	1.98 428	1.80 433	2.55 522	1.24 372	1.90 352	1.41 440	0.40 514	0.46 622	0.24 122	0.27 374	0.41 464	0.49 528

CFNet_pseudo	2.12 459	0.67 362	15.14 560	0.85 247	0.74 339	3.95 510	0.64 217	3.95 514	1.78 398	1.90 404	1.79 430	3.27 594	1.62 482	2.51 408	1.16 373	0.31 366	0.36 549	0.53 622	0.27 374	0.63 590	0.44 494

ccs_rob	2.13 461	0.67 362	15.11 559	0.84 232	0.75 341	3.96 520	0.65 228	3.95 514	1.78 398	1.88 397	1.79 430	3.26 593	1.64 498	2.51 408	1.16 373	0.31 366	0.36 549	0.54 631	0.27 374	0.65 602	0.45 500

mms	0.77 108	0.68 370	1.17 109	0.83 220	0.71 326	1.41 84	0.67 235	1.61 75	1.12 150	0.77 167	1.37 292	0.63 131	0.54 81	1.75 326	0.63 162	0.24 139	0.19 195	0.26 209	0.21 199	0.31 288	0.34 386

CFNet_ucs	2.36 519	0.68 370	18.42 616	0.89 277	0.81 368	3.85 481	0.68 246	4.29 626	2.37 536	2.09 471	2.04 520	3.31 598	1.24 372	2.63 423	1.14 367	0.36 465	0.45 613	0.56 634	0.29 434	0.66 608	0.49 528

GCAP-Stereo	0.93 192	0.68 370	1.35 173	0.85 247	0.41 107	3.61 429	0.52 146	2.20 171	1.50 259	1.11 268	1.04 183	1.17 300	0.84 217	1.11 140	0.71 209	0.25 167	0.20 250	0.27 245	0.18 104	0.28 215	0.23 162

IGEV-FE	2.16 465	0.69 373	20.56 691	1.22 506	0.54 220	2.18 182	0.53 147	3.38 386	1.61 340	1.93 415	1.55 343	3.74 633	1.06 311	1.56 276	0.91 301	0.29 296	0.20 250	0.27 245	0.29 434	0.40 440	0.32 348

ff7	0.98 217	0.69 373	2.05 263	0.84 232	0.52 206	4.55 657	0.86 394	1.62 78	1.24 168	0.75 147	1.03 178	0.70 164	0.77 181	1.84 341	0.68 187	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.27 253

ffff	0.98 217	0.69 373	2.05 263	0.84 232	0.52 206	4.55 657	0.86 394	1.62 78	1.24 168	0.75 147	1.03 178	0.70 164	0.77 181	1.84 341	0.68 187	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.27 253

11t	0.98 217	0.69 373	2.05 263	0.84 232	0.52 206	4.55 657	0.86 394	1.62 78	1.24 168	0.75 147	1.03 178	0.70 164	0.77 181	1.84 341	0.68 187	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.27 253

plain	1.55 344	0.69 373	13.59 524	0.65 65	0.73 334	1.66 121	0.57 167	3.17 347	1.94 430	0.77 167	1.24 240	0.80 207	0.86 223	1.60 288	0.96 323	0.33 409	0.21 289	0.32 400	0.25 320	0.42 483	0.28 276

IGEV_Zeroshot_test	2.16 465	0.69 373	20.60 695	1.22 506	0.54 220	2.18 182	0.53 147	3.38 386	1.61 340	1.93 415	1.55 343	3.76 635	1.05 302	1.55 275	0.91 301	0.29 296	0.20 250	0.27 245	0.29 434	0.40 440	0.32 348

anonymousdsp	0.95 204	0.69 373	1.27 150	0.83 220	0.52 206	4.54 652	0.84 380	1.76 103	1.24 168	0.76 162	1.06 194	0.78 200	0.77 181	1.67 311	0.69 198	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.26 233

ccc-4	0.98 217	0.69 373	2.05 263	0.84 232	0.52 206	4.55 657	0.86 394	1.62 78	1.24 168	0.75 147	1.03 178	0.70 164	0.77 181	1.84 341	0.68 187	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.27 253

IGEV-Stereo	0.95 204	0.69 373	1.27 150	0.84 232	0.52 206	4.54 652	0.84 380	1.76 103	1.24 168	0.75 147	1.06 194	0.79 205	0.77 181	1.68 313	0.69 198	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.26 233
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DSFCA	1.89 409	0.69 373	3.14 364	1.10 439	1.18 515	3.99 529	1.79 638	3.50 403	2.16 483	3.10 660	1.64 371	2.91 562	2.50 603	5.38 499	2.26 581	0.43 547	0.38 570	0.37 506	0.36 532	0.50 540	0.42 477

DIP-Stereo	1.24 291	0.69 373	1.77 231	0.65 65	0.61 267	4.29 607	0.58 177	4.44 669	2.53 572	1.98 428	1.33 275	0.91 245	0.86 223	1.25 201	1.25 404	0.36 465	0.23 352	0.32 400	0.23 265	0.32 323	0.29 289
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Selective-IGEV-i16pc	2.84 583	0.70 384	20.78 699	1.27 531	0.56 234	4.35 615	2.77 681	4.32 642	2.02 444	1.57 328	1.84 460	2.40 497	1.33 389	8.80 588	1.39 433	0.60 630	0.46 622	0.33 436	0.38 557	0.43 493	0.45 500

Hybrid-DGEV-03	1.34 321	0.70 384	2.74 346	1.00 371	0.52 206	3.99 529	0.99 495	3.22 353	1.64 351	2.15 498	3.31 666	1.37 343	1.07 316	1.29 214	1.22 394	0.26 192	0.18 145	0.32 400	0.24 297	0.28 215	0.24 181

castereo	0.82 144	0.70 384	1.04 29	0.85 247	0.50 190	1.29 70	0.91 444	3.22 353	1.20 162	0.83 199	1.24 240	0.72 179	0.91 248	1.00 115	0.67 183	0.26 192	0.16 52	0.25 163	0.20 176	0.24 106	0.21 102

test_sample7	1.65 367	0.70 384	2.60 326	1.48 612	0.76 345	2.38 203	1.07 525	4.35 649	2.11 473	2.14 490	1.75 408	1.75 396	1.67 504	6.26 527	1.26 407	0.44 554	0.48 633	0.43 558	0.40 576	0.46 525	0.43 488

fff	1.74 382	0.70 384	9.08 466	0.81 194	0.36 43	4.15 567	0.57 167	4.23 598	2.09 463	2.30 550	1.80 433	1.19 309	3.02 629	1.44 252	1.46 450	0.29 296	0.23 352	0.23 76	0.18 104	0.24 106	0.42 477

GMOStereo	1.13 258	0.70 384	2.26 294	0.75 152	0.44 133	3.05 299	0.91 444	2.78 296	1.45 223	2.37 573	1.52 330	1.53 362	1.05 302	1.17 173	0.92 306	0.25 167	0.19 195	0.35 476	0.28 403	0.34 366	0.26 233

error version	1.13 258	0.70 384	2.26 294	0.75 152	0.44 133	3.05 299	0.91 444	2.78 296	1.45 223	2.37 573	1.52 330	1.53 362	1.05 302	1.17 173	0.92 306	0.25 167	0.19 195	0.35 476	0.28 403	0.34 366	0.26 233

test-v	1.13 258	0.70 384	2.26 294	0.75 152	0.44 133	3.05 299	0.91 444	2.78 296	1.45 223	2.37 573	1.52 330	1.53 362	1.05 302	1.17 173	0.92 306	0.25 167	0.19 195	0.35 476	0.28 403	0.34 366	0.26 233

test-2	1.13 258	0.70 384	2.26 294	0.75 152	0.44 133	3.05 299	0.91 444	2.78 296	1.45 223	2.37 573	1.52 330	1.53 362	1.05 302	1.17 173	0.92 306	0.25 167	0.19 195	0.35 476	0.28 403	0.34 366	0.26 233

iRaftStereo_RVC	1.09 252	0.70 384	1.39 181	0.95 335	0.45 142	3.83 468	0.42 95	2.37 206	1.58 319	1.69 355	1.76 417	1.80 412	0.83 215	1.50 266	0.98 327	0.28 265	0.18 145	0.29 311	0.26 344	0.30 265	0.31 333

csc	1.74 382	0.70 384	9.08 466	0.81 194	0.36 43	4.15 567	0.57 167	4.23 598	2.09 463	2.30 550	1.80 433	1.19 309	3.02 629	1.44 252	1.46 450	0.29 296	0.23 352	0.23 76	0.18 104	0.24 106	0.42 477

cscssc	1.74 382	0.70 384	9.08 466	0.81 194	0.36 43	4.15 567	0.57 167	4.23 598	2.09 463	2.30 550	1.80 433	1.19 309	3.02 629	1.44 252	1.46 450	0.29 296	0.23 352	0.23 76	0.18 104	0.24 106	0.42 477

RASNet	2.56 555	0.70 384	10.06 480	1.60 636	2.25 700	3.67 439	1.00 500	3.38 386	3.14 655	1.81 382	2.11 539	4.60 678	2.30 587	10.25 639	2.61 614	0.37 473	0.24 389	0.25 163	0.24 297	0.28 215	0.26 233

CBMV_ROB	3.62 649	0.70 384	21.42 722	1.21 503	0.89 421	4.43 632	1.76 637	4.39 660	2.79 609	5.88 713	3.38 668	4.18 658	5.12 686	10.75 655	2.32 586	0.56 623	0.55 650	0.53 622	0.51 629	0.55 559	0.46 511

MWSP-net	1.69 374	0.71 398	3.76 397	0.94 330	0.77 351	2.63 239	3.20 698	3.86 481	1.86 414	2.34 567	1.84 460	3.06 577	2.65 611	1.71 320	2.19 576	0.35 450	0.33 522	0.30 343	0.31 473	0.35 387	0.65 602

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 76	0.71 398	1.42 188	0.66 75	0.45 142	2.46 215	0.41 86	1.28 33	0.96 120	0.75 147	0.39 12	0.52 65	0.48 52	1.35 228	0.70 204	0.31 366	0.22 321	0.34 455	0.24 297	0.43 493	0.33 369

PSi22	0.93 192	0.71 398	1.23 132	1.00 371	0.36 43	1.73 127	0.36 56	3.46 395	1.44 220	0.98 240	1.39 298	1.16 297	0.64 119	1.95 357	0.75 227	0.19 40	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.34 366	0.35 400

depthmonostereo	0.94 196	0.71 398	2.39 309	0.85 247	0.54 220	2.21 187	0.53 147	1.83 113	1.17 154	0.95 233	1.09 200	0.99 266	0.97 267	2.37 395	0.68 187	0.23 111	0.27 452	0.22 60	0.20 176	0.25 133	0.26 233

ProNet	0.82 144	0.71 398	1.50 200	0.86 256	0.45 142	1.78 132	0.83 373	1.75 101	1.28 179	0.66 112	1.13 210	0.78 200	0.76 176	1.66 306	0.71 209	0.24 139	0.20 250	0.25 163	0.23 265	0.29 237	0.25 197

MIPNet	2.33 505	0.71 398	19.82 654	0.89 277	0.56 234	4.76 696	0.61 193	4.32 642	2.37 536	1.83 387	1.48 325	1.48 358	1.98 559	2.63 423	1.44 445	0.29 296	0.20 250	0.26 209	0.23 265	0.30 265	0.39 446

HHNet	2.48 539	0.71 398	20.52 690	0.64 52	0.64 285	4.07 548	0.93 461	3.76 457	1.56 309	2.15 498	4.92 690	0.98 264	3.37 647	1.66 306	1.79 523	0.32 389	0.20 250	0.31 376	0.27 374	0.36 403	0.42 477

ITSA-stereo	1.86 401	0.72 405	3.74 394	1.20 497	0.66 300	4.09 550	0.91 444	4.24 606	2.53 572	1.93 415	1.77 423	1.59 372	2.15 573	6.12 523	2.44 598	0.40 514	0.38 570	0.40 535	0.40 576	0.50 540	0.98 658

rvit_stereo_0080	0.94 196	0.72 405	2.56 323	0.64 52	0.59 259	1.90 142	0.75 304	2.71 283	1.40 205	0.91 221	1.04 183	0.85 223	0.82 210	1.14 155	0.78 240	0.35 450	0.29 481	0.25 163	0.27 374	0.45 513	0.29 289

MyStereo06	2.46 534	0.72 405	19.97 661	1.02 390	0.99 456	4.26 600	0.86 394	3.51 406	1.68 363	1.92 411	1.73 401	4.01 647	4.22 670	1.62 296	0.88 283	0.24 139	0.23 352	0.34 455	0.26 344	0.42 483	0.36 407

MyStereo05	2.37 520	0.72 405	19.94 659	1.02 390	0.99 456	4.26 600	0.86 394	4.01 533	2.62 586	2.14 490	1.26 250	2.28 478	1.63 495	2.07 367	1.68 506	0.24 139	0.23 352	0.34 455	0.26 344	0.42 483	0.36 407

whm_eth	0.94 196	0.72 405	2.56 323	0.64 52	0.59 259	1.90 142	0.75 304	2.71 283	1.40 205	0.91 221	1.04 183	0.85 223	0.82 210	1.14 155	0.78 240	0.35 450	0.29 481	0.25 163	0.27 374	0.45 513	0.29 289

ToySt	1.35 322	0.72 405	3.65 390	1.01 378	0.50 190	3.31 356	1.01 503	3.46 395	1.73 385	1.30 288	1.55 343	2.07 465	1.47 439	1.88 350	1.40 436	0.27 220	0.27 452	0.30 343	0.32 487	0.42 483	0.39 446

RAFT+CT+SA	1.62 362	0.72 405	7.42 442	0.97 348	1.42 594	4.04 540	0.94 466	3.90 496	1.61 340	1.61 336	1.63 369	1.33 332	1.18 358	2.73 432	1.10 354	0.27 220	0.19 195	0.31 376	0.34 505	0.33 345	0.33 369

PSMNet-ADL	1.91 415	0.72 405	1.78 233	1.09 429	0.86 407	4.18 585	0.78 331	3.77 459	2.10 471	1.72 365	1.85 470	2.91 562	1.82 538	10.38 644	1.91 538	0.48 586	0.46 622	0.28 281	0.29 434	0.38 423	0.51 543

raftrobust	1.19 272	0.72 405	2.30 300	1.26 523	1.31 555	3.55 415	0.68 246	2.75 289	1.47 237	2.21 527	1.38 296	1.17 300	1.22 365	1.20 184	1.11 359	0.28 265	0.24 389	0.21 42	0.19 149	0.25 133	0.28 276

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 296	0.72 405	1.74 229	1.05 402	0.36 43	4.13 563	0.42 95	2.95 319	2.84 625	2.02 452	2.40 598	1.61 375	1.11 336	1.26 202	0.97 324	0.21 66	0.15 25	0.26 209	0.23 265	0.29 237	0.23 162

SGM_RVC	4.57 680	0.72 405	17.46 595	1.84 669	0.58 256	4.23 598	3.45 704	4.66 692	3.66 687	7.99 731	8.82 719	7.56 714	8.74 725	12.30 716	6.84 675	0.43 547	0.38 570	0.39 528	0.35 522	0.51 542	0.48 521
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Selective-IGEV-i16pb	3.23 633	0.73 416	21.29 717	1.22 506	0.68 312	3.99 529	3.38 702	4.52 683	2.52 570	1.72 365	3.60 674	2.92 564	2.21 582	10.07 631	2.59 613	0.68 652	0.50 639	0.37 506	0.48 613	0.54 556	0.54 559

BStereo	0.88 165	0.73 416	4.10 404	0.80 190	0.51 193	1.13 37	0.72 272	2.57 254	1.00 131	0.85 206	0.57 55	0.72 179	0.48 52	1.01 117	0.90 292	0.26 192	0.22 321	0.24 122	0.29 434	0.25 133	0.25 197

Anonymus123	1.07 246	0.73 416	4.10 404	0.80 190	0.51 193	4.91 701	0.72 272	2.50 235	1.00 131	0.85 206	0.57 55	0.72 179	0.48 52	1.01 117	0.90 292	0.26 192	0.22 321	0.24 122	0.29 434	0.25 133	0.25 197

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 190	0.73 416	1.42 188	0.92 306	1.08 491	2.97 291	0.53 147	1.77 107	1.39 201	1.16 273	1.54 339	0.58 104	0.65 127	1.03 122	0.84 261	0.25 167	0.23 352	0.30 343	0.24 297	0.43 493	0.29 289

tt1	1.79 393	0.73 416	10.41 487	1.75 657	0.36 43	4.55 657	0.79 339	4.22 594	3.37 676	1.08 260	1.80 433	0.74 192	1.48 441	2.21 387	0.65 174	0.29 296	0.16 52	0.31 376	0.22 239	0.30 265	0.29 289

ADStereo(finetuned)	2.04 441	0.73 416	13.28 518	0.82 207	0.40 100	4.16 577	0.59 183	4.25 608	2.97 636	2.35 569	1.84 460	1.18 304	3.40 648	1.52 271	1.54 477	0.29 296	0.24 389	0.23 76	0.18 104	0.30 265	0.51 543

GANet-ADL	2.20 472	0.73 416	20.11 669	1.25 516	0.69 319	3.83 468	0.76 309	3.49 400	1.71 377	1.65 347	1.99 509	2.10 468	1.10 332	1.42 248	1.26 407	0.38 490	0.33 522	0.25 163	0.22 239	0.42 483	0.36 407

DCANet	1.74 382	0.73 416	9.08 466	0.82 207	0.40 100	4.18 585	0.59 183	4.25 608	2.97 636	2.35 569	1.84 460	1.18 304	1.63 495	1.51 269	1.55 478	0.29 296	0.24 389	0.23 76	0.18 104	0.30 265	0.53 551

hitnet-ft	2.37 520	0.73 416	8.34 456	0.96 341	0.89 421	3.77 456	0.80 350	3.55 414	2.58 581	2.24 536	2.04 520	3.65 632	1.49 448	11.71 704	1.89 535	0.44 554	0.53 643	0.44 563	0.35 522	0.52 546	0.48 521

DISCO	2.25 481	0.73 416	10.06 480	1.76 658	1.12 501	3.47 389	1.25 569	3.24 358	2.26 505	2.65 627	1.96 499	4.53 675	1.92 554	4.17 477	3.61 639	0.32 389	0.25 420	0.31 376	0.29 434	0.66 608	0.41 473

NOSS_ROB	2.27 486	0.73 416	3.00 358	1.71 652	1.00 465	3.90 489	0.97 484	4.29 626	2.81 619	2.94 651	2.19 557	3.88 640	1.19 362	11.77 706	1.62 495	0.59 628	0.54 645	0.56 634	0.52 633	0.56 565	0.54 559

FE-Mocha	1.06 242	0.74 427	2.45 315	0.97 348	0.69 319	1.57 107	0.40 79	2.92 316	1.47 237	1.82 384	1.81 446	1.62 376	0.88 236	1.36 231	0.78 240	0.29 296	0.20 250	0.35 476	0.31 473	0.26 168	0.33 369

rvit_stereo_0075_2	1.18 270	0.74 427	2.66 338	0.90 287	1.27 547	2.51 220	0.69 257	2.25 184	2.06 457	1.40 310	1.86 474	1.46 357	0.84 217	1.42 248	0.94 317	0.46 572	0.40 584	0.48 589	0.38 557	0.46 525	0.51 543

ACVNet-DCA	1.85 400	0.74 427	13.77 527	1.78 660	0.36 43	4.48 636	0.74 293	3.98 525	1.53 284	1.01 243	1.81 446	0.72 179	1.62 482	2.13 374	0.64 165	0.29 296	0.17 91	0.32 400	0.21 199	0.33 345	0.32 348

xx1	2.03 439	0.74 427	13.77 527	1.78 660	0.36 43	4.48 636	0.74 293	4.23 598	3.95 694	1.01 243	1.81 446	1.79 409	1.34 392	2.13 374	0.64 165	0.29 296	0.17 91	0.33 436	0.33 495	0.33 345	0.32 348

1test111	1.99 433	0.74 427	13.77 527	1.78 660	0.36 43	4.48 636	0.74 293	3.98 525	1.53 284	1.01 243	1.81 446	0.72 179	1.62 482	4.66 485	0.98 327	0.29 296	0.17 91	0.32 400	0.21 199	0.33 345	0.32 348

cc1	1.98 430	0.74 427	13.77 527	1.78 660	0.36 43	4.48 636	0.74 293	4.23 598	3.95 694	1.01 243	1.81 446	0.72 179	1.62 482	2.13 374	0.64 165	0.29 296	0.17 91	0.32 400	0.21 199	0.31 288	0.29 289

DCRE	1.44 335	0.74 427	3.50 381	1.13 458	0.72 329	1.78 132	0.67 235	2.14 162	1.56 309	1.99 433	8.09 711	1.73 394	1.07 316	1.24 195	0.83 258	0.23 111	0.25 420	0.26 209	0.26 344	0.28 215	0.30 320

NINENet	1.87 404	0.74 427	2.60 326	1.12 450	1.06 481	4.50 645	0.76 309	4.41 664	2.24 498	2.16 504	1.86 474	3.63 630	0.97 267	8.00 570	1.17 377	0.41 529	0.30 496	0.41 547	0.30 457	0.41 464	0.36 407

UNet	2.51 544	0.74 427	20.17 671	1.14 460	1.44 595	3.48 393	0.76 309	3.77 459	1.87 416	2.05 461	1.57 349	2.75 543	2.39 595	3.51 455	2.51 605	0.32 389	0.26 440	0.41 547	0.26 344	0.38 423	0.39 446

HGLStereo	2.03 439	0.74 427	7.50 446	1.23 512	1.56 620	3.62 430	0.95 471	3.78 462	1.89 422	2.03 456	2.20 560	3.12 582	2.14 572	5.68 508	2.04 557	0.37 473	0.31 505	0.32 400	0.29 434	0.40 440	0.45 500

DMCA	1.72 379	0.74 427	6.63 433	1.14 460	0.96 440	3.98 528	0.90 436	3.75 455	2.76 605	2.83 642	1.58 351	2.35 491	1.18 358	1.58 281	1.98 551	0.40 514	0.27 452	0.42 554	0.26 344	0.36 403	0.38 439

Zero-FE251	0.80 126	0.75 438	1.71 224	0.88 268	0.70 323	2.59 232	0.45 112	1.38 45	0.83 71	1.79 380	0.61 62	0.73 186	0.81 206	0.82 51	0.61 153	0.29 296	0.23 352	0.27 245	0.19 149	0.20 33	0.20 57

rvit_stereo_0081_aga	0.81 139	0.75 438	1.84 238	0.72 130	0.73 334	1.21 51	0.63 213	1.92 129	1.39 201	0.87 214	0.80 101	0.79 205	0.69 145	1.27 207	0.69 198	0.35 450	0.29 481	0.26 209	0.25 320	0.40 440	0.27 253

DispNO	3.00 610	0.75 438	18.92 624	1.17 484	1.10 498	3.72 446	0.94 466	4.29 626	2.54 576	2.24 536	2.28 574	4.51 673	2.12 569	11.40 683	2.09 565	0.31 366	0.28 469	0.31 376	0.28 403	0.36 403	0.39 446

StereoVision	1.65 367	0.75 438	7.47 444	1.01 378	1.80 668	2.61 235	0.61 193	3.06 335	1.96 431	1.25 284	3.46 672	1.85 427	0.88 236	2.07 367	1.93 541	0.43 547	0.36 549	0.37 506	0.36 532	0.48 532	0.33 369

test_5	1.87 404	0.75 438	10.23 484	1.14 460	1.40 582	3.85 481	1.27 570	3.91 501	1.93 428	1.69 355	1.78 426	1.67 382	1.79 527	2.99 441	1.17 377	0.30 339	0.18 145	0.35 476	0.33 495	0.34 366	0.33 369

SA	1.62 362	0.75 438	3.78 398	1.07 413	0.43 122	4.26 600	1.36 585	4.45 672	3.12 652	1.63 340	1.97 504	1.68 384	2.26 585	2.55 416	1.27 411	0.27 220	0.22 321	0.37 506	0.37 544	0.35 387	0.30 320

TestStereo_HL2	1.42 330	0.76 444	3.87 399	1.08 421	0.63 281	2.59 232	0.62 208	3.27 364	2.22 491	1.34 293	1.33 275	1.14 295	0.91 248	5.97 516	1.24 400	0.25 167	0.20 250	0.23 76	0.19 149	0.27 191	0.24 181

ISRNet	1.69 374	0.76 444	5.69 428	1.27 531	1.36 572	2.85 261	0.61 193	3.60 420	1.91 426	2.13 487	2.12 543	2.90 559	1.41 417	2.51 408	1.71 509	0.49 598	0.50 639	0.56 634	0.47 608	0.49 538	0.57 573

Anonymous3	1.72 379	0.76 444	11.61 502	0.83 220	0.84 397	4.46 634	0.84 380	3.57 416	1.16 152	1.34 293	1.37 292	1.11 287	1.03 289	1.58 281	1.13 365	0.70 657	0.58 658	0.33 436	0.35 522	0.47 529	0.42 477

delet	1.92 418	0.76 444	5.14 419	1.01 378	1.65 639	3.44 379	2.03 654	3.76 457	2.48 561	2.01 447	2.05 526	2.63 531	1.90 552	5.34 498	2.12 567	0.28 265	0.29 481	0.40 535	0.31 473	0.41 464	0.45 500

GGDA	1.42 330	0.77 448	2.96 354	1.09 429	0.54 220	3.04 296	0.58 177	3.26 362	2.25 501	1.34 293	1.35 285	1.13 291	0.98 274	6.44 531	1.15 368	0.24 139	0.19 195	0.24 122	0.20 176	0.29 237	0.25 197

FC-DCNN v2	6.91 713	0.77 448	19.25 634	1.69 648	1.64 635	9.13 726	2.40 668	7.20 719	9.47 727	11.07 746	11.62 732	20.05 745	15.79 742	12.55 723	11.99 712	0.66 645	0.57 653	0.58 639	0.56 644	0.63 590	0.61 587

STrans-v2	3.03 614	0.77 448	20.91 705	0.81 194	0.63 281	3.89 487	1.01 503	4.27 617	2.64 589	2.28 544	3.70 676	4.13 654	5.20 687	7.33 554	1.27 411	0.31 366	0.18 145	0.29 311	0.25 320	0.29 237	0.41 473

TransformOpticalFlow	3.03 614	0.77 448	20.99 708	1.00 371	0.55 229	4.18 585	0.64 217	4.33 645	3.02 644	2.18 510	3.09 653	4.35 666	5.07 685	7.36 557	1.27 411	0.32 389	0.18 145	0.32 400	0.26 344	0.28 215	0.46 511

AFF-stereo	1.31 318	0.77 448	1.46 193	1.10 439	0.45 142	3.93 498	0.48 128	2.92 316	2.92 631	1.90 404	2.21 562	2.11 470	1.52 456	1.93 354	1.12 363	0.21 66	0.16 52	0.25 163	0.25 320	0.29 237	0.20 57

PSMNet-RSSM	1.96 425	0.77 448	3.26 370	1.29 538	1.31 555	4.19 589	0.96 479	3.68 438	1.89 422	2.05 461	1.80 433	2.60 527	1.70 511	9.84 619	1.81 524	0.35 450	0.29 481	0.35 476	0.37 544	0.42 483	0.35 400

FC-DCNN	6.64 708	0.77 448	19.26 636	1.68 647	1.64 635	8.27 724	2.35 667	6.35 717	9.23 726	10.85 744	11.27 730	19.89 743	13.33 730	12.51 722	11.79 711	0.66 645	0.57 653	0.58 639	0.56 644	0.63 590	0.61 587

G2L-ROB	2.13 461	0.78 455	10.06 480	1.19 493	1.06 481	3.84 473	0.93 461	3.32 374	2.27 507	2.20 518	1.47 318	2.65 533	1.20 364	8.38 578	1.81 524	0.28 265	0.19 195	0.23 76	0.22 239	0.28 215	0.32 348

CoDeX	2.40 523	0.78 455	13.21 517	1.00 371	1.18 515	3.24 337	1.32 578	4.14 575	2.41 548	1.74 370	1.84 460	2.05 460	1.47 439	10.03 629	1.60 487	0.34 428	0.28 469	0.32 400	0.27 374	0.32 323	0.39 446

MIM_Stereo	1.20 278	0.78 455	3.30 373	1.05 402	0.43 122	3.04 296	0.60 188	2.46 227	1.51 266	1.60 331	1.58 351	1.82 418	1.29 380	2.00 361	1.07 347	0.24 139	0.24 389	0.28 281	0.25 320	0.27 191	0.27 253

CRFU-Net	2.49 541	0.78 455	10.36 485	2.30 696	1.08 491	3.91 490	1.41 600	3.85 478	1.65 356	2.15 498	1.76 417	3.34 600	7.95 720	5.56 505	1.48 458	0.47 581	0.35 542	0.30 343	0.28 403	0.37 418	0.43 488

quiztm	1.09 252	0.79 459	1.33 167	0.77 177	1.50 605	2.48 216	0.76 309	3.65 429	1.55 301	1.65 347	1.80 433	1.18 304	0.64 119	1.17 173	1.07 347	0.30 339	0.17 91	0.23 76	0.20 176	0.36 403	0.28 276

DDVS	1.68 373	0.79 459	2.52 320	1.26 523	1.16 513	3.17 321	0.78 331	3.12 341	1.82 403	1.86 392	1.91 491	2.92 564	1.43 425	6.20 524	1.63 498	0.45 564	0.65 671	0.34 455	0.38 557	0.48 532	0.79 636

Sa-1000	1.63 365	0.79 459	3.56 384	1.11 446	0.48 175	4.06 543	1.41 600	4.49 678	2.75 603	2.00 445	2.80 636	1.84 424	1.43 425	2.64 425	1.50 465	0.27 220	0.19 195	0.36 492	0.33 495	0.36 403	0.30 320

IIG-Stereo	1.95 423	0.79 459	2.14 280	2.78 706	0.66 300	4.62 669	0.76 309	4.27 617	1.53 284	2.63 622	3.14 657	3.35 601	1.61 478	7.65 565	1.41 440	0.39 506	0.20 250	0.31 376	0.25 320	0.33 345	0.22 139

cf-r	2.57 558	0.79 459	16.09 570	1.48 612	1.35 569	4.19 589	0.93 461	3.68 438	2.36 530	1.97 426	1.81 446	3.42 608	1.45 433	8.24 574	1.83 529	0.32 389	0.26 440	0.33 436	0.30 457	0.34 366	0.37 422

HLF11	2.10 450	0.80 464	18.68 620	0.88 268	0.83 388	2.11 176	0.58 177	3.39 390	2.56 579	1.33 291	1.30 262	0.98 264	1.00 278	4.75 489	1.51 471	0.25 167	0.21 289	0.24 122	0.18 104	0.23 91	0.27 253

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 165	0.80 464	1.43 191	0.68 91	1.19 522	3.73 450	0.92 458	2.05 148	0.96 120	0.71 130	0.85 118	0.80 207	0.81 206	0.72 17	0.56 130	0.23 111	0.19 195	0.26 209	0.18 104	0.23 91	0.36 407

MyStereo07	1.01 231	0.80 464	1.26 143	1.00 371	1.04 475	3.95 510	0.95 471	2.07 154	1.42 213	0.75 147	1.22 233	0.68 153	0.91 248	1.63 301	0.67 183	0.24 139	0.24 389	0.34 455	0.26 344	0.41 464	0.37 422

MyStereo04	2.29 494	0.80 464	18.77 621	1.00 371	1.04 475	3.95 510	0.95 471	3.91 501	2.54 576	1.99 433	1.27 257	2.31 485	1.65 500	2.02 365	1.77 520	0.24 139	0.24 389	0.34 455	0.26 344	0.41 464	0.37 422

rafts_anoy	1.24 291	0.80 464	3.61 388	1.17 484	1.20 530	3.00 292	0.61 193	3.17 347	1.58 319	1.37 303	1.26 250	1.19 309	1.12 337	1.78 329	1.25 404	0.32 389	0.23 352	0.32 400	0.32 487	0.31 288	0.30 320

GEStereo_RVC	1.91 415	0.80 464	6.57 432	1.20 497	1.06 481	4.02 536	1.43 604	4.13 569	1.89 422	2.03 456	1.80 433	2.34 489	1.86 546	4.94 490	1.77 520	0.48 586	0.38 570	0.32 400	0.28 403	0.42 483	0.50 535

TestStereo1	1.56 349	0.81 470	2.32 301	1.61 639	0.64 285	4.13 563	1.36 585	3.79 463	3.20 663	1.60 331	2.57 616	1.39 345	2.15 573	2.51 408	1.30 419	0.29 296	0.20 250	0.34 455	0.25 320	0.40 440	0.36 407

SA-5K	1.56 349	0.81 470	2.32 301	1.61 639	0.64 285	4.13 563	1.36 585	3.79 463	3.20 663	1.60 331	2.57 616	1.39 345	2.15 573	2.51 408	1.30 419	0.29 296	0.20 250	0.34 455	0.25 320	0.40 440	0.36 407

MMNet	2.02 438	0.81 470	10.76 491	1.12 450	1.23 537	3.53 407	0.89 430	3.79 463	2.08 460	2.15 498	1.76 417	2.15 471	2.12 569	3.69 462	2.32 586	0.31 366	0.29 481	0.34 455	0.27 374	0.38 423	0.42 477

psm_up	2.28 491	0.81 470	5.45 426	1.26 523	1.50 605	3.84 473	1.23 566	4.23 598	2.03 448	2.55 602	1.80 433	2.44 512	1.65 500	12.90 725	1.58 483	0.37 473	0.38 570	0.41 547	0.34 505	0.43 493	0.39 446

FAT-Stereo	3.34 641	0.81 470	20.05 663	1.25 516	1.20 530	3.44 379	1.99 652	4.23 598	2.67 593	3.14 663	3.82 679	3.51 621	3.32 646	11.68 702	1.94 544	0.64 640	0.67 675	0.48 589	0.52 633	0.61 584	0.81 638

HSM	2.35 514	0.81 470	2.21 287	1.14 460	1.55 617	3.44 379	1.03 512	3.99 529	2.25 501	2.29 546	2.11 539	8.04 716	3.05 633	11.60 692	1.71 509	0.33 409	0.22 321	0.28 281	0.23 265	0.32 323	0.35 400

StereoDRNet-Refined	1.77 390	0.81 470	2.22 290	1.21 503	0.76 345	3.26 343	0.71 269	3.82 471	2.05 455	2.29 546	2.05 526	2.98 568	1.44 429	7.15 552	2.27 583	0.30 339	0.23 352	0.42 554	0.33 495	0.45 513	0.64 599
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSCF	0.97 211	0.82 477	1.26 143	0.88 268	0.40 100	3.17 321	0.88 422	2.79 301	1.39 201	1.32 290	1.19 223	0.58 104	1.33 389	1.28 209	0.64 165	0.25 167	0.19 195	0.25 163	0.25 320	0.28 215	0.32 348

THIR-Stereo	4.14 672	0.82 477	10.85 493	0.86 256	0.43 122	2.16 181	16.77 748	3.22 353	1.54 293	2.04 459	12.05 734	2.68 535	7.53 716	7.30 553	12.62 713	0.30 339	0.21 289	0.29 311	0.28 403	0.33 345	0.41 473

sCroCo_RVC	1.06 242	0.82 477	5.05 418	1.02 390	1.05 477	0.98 27	0.61 193	2.06 152	1.29 180	0.69 121	1.26 250	0.82 214	1.10 332	1.20 184	0.90 292	0.42 541	0.40 584	0.33 436	0.30 457	0.46 525	0.38 439

HITNet	2.07 446	0.82 477	14.77 549	1.34 565	0.56 234	3.47 389	0.80 350	4.07 553	2.35 527	2.16 504	1.61 364	1.64 378	1.44 429	2.09 372	2.56 612	0.26 192	0.18 145	0.41 547	0.26 344	0.45 513	0.25 197
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
Weightmod	1.27 308	0.83 481	1.39 181	0.93 323	0.85 401	3.94 504	0.59 183	1.67 89	1.22 165	1.12 269	3.44 670	1.65 379	1.40 409	2.94 438	1.48 458	0.44 554	0.37 563	0.29 311	0.25 320	0.31 288	0.22 139

VIP-Stereo	0.85 152	0.83 481	1.59 215	0.76 171	0.87 412	3.18 324	0.80 350	1.94 133	0.83 71	0.78 171	1.04 183	0.64 134	0.59 102	1.24 195	0.61 153	0.28 265	0.18 145	0.23 76	0.17 55	0.22 80	0.19 19

iRaft-Stereo_5w	2.10 450	0.83 481	8.57 459	0.81 194	0.76 345	3.21 329	0.84 380	3.71 451	1.65 356	1.56 326	2.50 606	2.20 474	2.23 583	9.13 599	2.01 554	0.38 490	0.19 195	0.35 476	0.27 374	0.45 513	0.39 446

raft+_RVC	1.21 281	0.83 481	2.61 329	1.35 570	0.97 444	3.60 425	0.76 309	3.23 356	1.51 266	1.33 291	1.67 382	1.03 275	1.10 332	1.87 349	0.92 306	0.24 139	0.22 321	0.25 163	0.24 297	0.26 168	0.25 197

ADLNet	2.29 494	0.83 481	3.62 389	1.35 570	1.60 626	3.67 439	1.24 568	3.95 514	2.98 639	2.58 610	2.29 577	4.01 647	1.79 527	11.23 680	2.09 565	0.37 473	0.38 570	0.36 492	0.34 505	0.45 513	0.71 614

AdaStereo	1.45 337	0.83 481	2.34 306	1.28 534	0.81 368	3.21 329	1.14 546	4.20 585	2.46 560	2.05 461	1.77 423	2.48 515	1.18 358	1.71 320	1.44 445	0.43 547	0.25 420	0.43 558	0.28 403	0.44 505	0.34 386
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.
LiteMatch	0.67 56	0.84 487	0.89 8	0.80 190	0.39 90	1.60 112	0.68 246	0.96 15	0.91 93	0.62 93	0.43 21	0.56 91	1.40 409	0.71 10	1.10 354	0.28 265	0.16 52	0.29 311	0.22 239	0.29 237	0.37 422

Lsterematch	1.15 264	0.84 487	4.02 403	0.80 190	0.39 90	1.68 122	0.68 246	2.01 141	2.02 444	1.58 329	2.02 514	1.35 336	1.40 409	1.41 245	1.10 354	0.28 265	0.16 52	0.29 311	0.22 239	0.29 237	0.37 422

4D-IteraStereo	1.97 427	0.84 487	20.43 687	0.78 182	1.56 620	2.09 173	1.05 520	2.43 219	1.56 309	1.41 312	1.00 169	1.94 437	0.61 111	1.22 188	1.06 344	0.27 220	0.18 145	0.31 376	0.26 344	0.27 191	0.23 162

RAFT	1.23 286	0.84 487	2.05 263	0.96 341	0.47 166	1.80 134	0.94 466	3.18 349	1.46 232	1.60 331	1.71 396	3.04 573	1.59 471	1.64 303	1.32 422	0.38 490	0.24 389	0.40 535	0.32 487	0.40 440	0.35 400

FCDSN-DC	6.04 704	0.84 487	19.25 634	1.24 514	1.09 496	4.38 618	2.62 678	4.38 658	4.71 707	9.59 739	11.22 729	19.19 742	17.40 745	12.30 716	8.55 689	0.69 656	0.57 653	0.60 648	0.60 653	0.70 616	0.78 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	1.57 351	0.84 487	3.25 369	1.36 576	1.40 582	4.07 548	1.01 503	2.68 279	1.50 259	2.11 478	1.88 478	2.37 494	1.50 449	3.41 453	1.42 442	0.36 465	0.28 469	0.52 617	0.40 576	0.53 552	0.43 488

coex_refinement	2.10 450	0.85 493	3.67 391	1.31 549	1.13 505	3.21 329	0.85 389	3.86 481	2.31 519	2.51 595	1.92 494	3.49 618	1.69 509	11.08 674	2.13 570	0.37 473	0.25 420	0.27 245	0.31 473	0.41 464	0.37 422

HART	1.03 237	0.85 493	3.13 363	0.84 232	0.38 83	1.17 47	0.42 95	3.54 412	1.47 237	1.08 260	2.17 553	1.48 358	0.57 92	1.37 238	0.74 224	0.23 111	0.18 145	0.28 281	0.21 199	0.32 323	0.24 181

LL-Strereo2	1.23 286	0.85 493	2.38 308	0.93 323	0.68 312	3.72 446	1.37 590	2.54 249	1.99 437	1.75 372	1.40 303	1.82 418	0.73 159	1.40 240	0.99 330	0.31 366	0.23 352	0.55 632	0.35 522	0.29 237	0.24 181

MWDA-net	1.86 401	0.86 496	2.26 294	1.15 473	1.05 477	3.16 320	1.15 547	4.03 538	1.71 377	2.12 486	1.78 426	2.31 485	4.99 683	6.40 530	2.02 555	0.33 409	0.31 505	0.28 281	0.28 403	0.36 403	0.57 573

G2L-Stereo_test	2.11 454	0.86 496	7.12 439	1.65 644	1.19 522	3.54 411	1.02 509	3.57 416	2.01 443	2.50 591	1.68 385	3.15 584	1.50 449	9.21 602	1.62 495	0.28 265	0.19 195	0.23 76	0.22 239	0.27 191	0.31 333

HH	2.23 477	0.86 496	21.59 725	0.98 356	0.51 193	1.49 98	0.82 367	2.74 287	1.54 293	1.10 264	1.69 390	4.62 680	1.86 546	2.55 416	0.69 198	0.26 192	0.22 321	0.29 311	0.23 265	0.34 366	0.27 253

HanStereo	2.23 477	0.86 496	21.59 725	0.98 356	0.51 193	1.49 98	0.82 367	2.74 287	1.54 293	1.10 264	1.69 390	4.62 680	1.86 546	2.55 416	0.69 198	0.26 192	0.22 321	0.29 311	0.23 265	0.34 366	0.27 253

Select-FE	2.25 481	0.87 500	17.36 589	1.06 410	0.99 456	2.04 163	0.46 117	3.79 463	1.61 340	2.52 597	1.81 446	4.41 669	3.15 636	1.83 338	0.92 306	0.32 389	0.35 542	0.30 343	0.41 583	0.32 323	0.55 565

rvit_stereo_ft	1.00 228	0.87 500	3.55 382	0.97 348	0.66 300	1.06 32	0.80 350	2.78 296	1.67 360	0.78 171	0.96 161	0.95 261	1.14 346	1.06 129	0.90 292	0.32 389	0.24 389	0.27 245	0.28 403	0.39 435	0.27 253

CroCo-Stereo	0.98 217	0.87 500	3.44 378	0.87 263	0.53 217	0.49 4	0.50 133	3.99 529	1.49 253	0.81 183	1.25 248	1.00 269	0.75 168	1.10 138	1.09 353	0.24 139	0.21 289	0.24 122	0.19 149	0.35 387	0.27 253
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
ssnet_v2	2.04 441	0.88 503	7.87 449	1.20 497	0.87 412	3.86 483	1.64 628	4.01 533	2.60 585	2.61 617	1.96 499	3.79 636	1.71 513	2.20 385	2.96 626	0.41 529	0.35 542	0.42 554	0.37 544	0.55 559	0.52 548

Anonymous_2	3.01 612	0.89 504	4.53 414	1.06 410	1.18 515	2.93 281	0.87 415	3.24 358	1.46 232	1.86 392	1.35 285	4.11 653	2.35 592	1.64 303	1.28 415	0.82 668	0.90 691	8.71 756	15.84 762	4.44 727	0.74 623

CroCo-Stereo Lap2	0.99 225	0.89 504	2.55 322	0.99 362	1.80 668	0.54 5	0.46 117	3.10 339	1.24 168	1.07 259	1.21 230	1.05 280	0.78 191	1.26 202	1.08 350	0.27 220	0.23 352	0.27 245	0.21 199	0.43 493	0.34 386

aanet-32k-new	0.89 171	0.90 506	2.17 284	0.75 152	0.62 277	3.41 376	0.99 495	2.09 156	0.72 29	0.53 31	1.13 210	0.66 146	0.96 262	1.04 127	0.52 111	0.21 66	0.15 25	0.24 122	0.18 104	0.25 133	0.20 57

FLISNet	1.27 308	0.90 506	2.33 303	1.10 439	0.68 312	2.92 276	0.45 112	2.49 231	1.76 395	2.13 487	1.65 378	2.42 504	1.84 541	1.58 281	1.61 490	0.26 192	0.16 52	0.28 281	0.29 434	0.26 168	0.25 197

CoSv	1.27 308	0.90 506	2.33 303	1.10 439	0.68 312	2.92 276	0.45 112	2.49 231	1.76 395	2.13 487	1.65 378	2.42 504	1.84 541	1.58 281	1.61 490	0.26 192	0.16 52	0.28 281	0.29 434	0.26 168	0.25 197

rvit_105_1	1.43 332	0.90 506	3.27 371	1.08 421	0.68 312	2.79 252	1.27 570	3.52 407	2.35 527	1.38 307	1.54 339	1.28 324	1.14 346	2.91 434	1.40 436	0.54 619	0.47 627	0.45 570	0.59 651	0.44 505	0.58 579

NVstereo2D	2.54 550	0.90 506	11.10 496	1.32 552	1.47 600	3.58 422	1.38 593	4.13 569	2.45 557	1.90 404	1.71 396	2.86 557	1.76 522	10.86 660	1.66 504	0.60 630	0.43 603	0.53 622	0.41 583	0.78 637	0.94 654

WCMA_ROB	5.12 689	0.90 506	21.33 718	1.50 617	1.33 566	4.09 550	3.49 705	4.03 538	4.59 705	6.57 724	10.95 728	12.92 727	8.41 724	9.86 620	8.78 690	0.75 660	0.58 658	0.51 611	0.50 625	0.68 613	0.57 573

S-Stereo	3.48 646	0.91 512	22.06 734	1.36 576	1.50 605	3.55 415	2.53 674	4.21 590	2.81 619	2.37 573	3.81 678	3.75 634	1.84 541	11.90 712	2.51 605	0.63 637	0.71 681	0.48 589	0.76 671	0.67 610	1.19 670

MLCV	1.87 404	0.91 512	8.59 460	1.10 439	0.57 246	3.59 423	0.53 147	3.70 448	2.20 490	2.80 639	2.25 568	2.00 451	1.42 422	4.13 475	1.86 532	0.30 339	0.20 250	0.32 400	0.21 199	0.33 345	0.36 407

ACV-stereo	2.92 595	0.92 514	20.27 678	1.33 557	1.05 477	4.68 678	1.10 537	2.66 277	1.64 351	1.46 315	1.32 273	5.41 702	4.24 671	7.83 567	1.90 537	0.44 554	0.52 642	0.32 400	0.29 434	0.45 513	0.63 595

AASNet	2.44 530	0.92 514	19.79 653	1.35 570	1.49 602	3.81 465	1.07 525	3.85 478	2.93 633	1.95 421	2.29 577	1.96 444	1.29 380	1.73 323	1.93 541	0.39 506	0.33 522	0.45 570	0.30 457	0.55 559	0.45 500

ADLNet2	3.15 627	0.92 514	20.06 664	1.20 497	1.79 665	3.83 468	1.48 607	3.94 512	3.59 683	2.19 514	2.47 603	4.65 683	1.93 555	10.69 653	1.96 549	0.39 506	0.37 563	0.28 281	0.30 457	0.48 532	0.43 488

111	1.83 397	0.92 514	9.08 466	0.81 194	0.36 43	4.25 599	0.91 444	4.44 669	2.70 596	2.39 578	1.96 499	2.30 484	1.64 498	1.28 209	1.82 526	0.28 265	0.22 321	0.24 122	0.20 176	0.31 288	0.54 559

ManiGeoR	2.11 454	0.93 518	18.17 604	0.84 232	0.84 397	2.72 248	0.56 162	3.67 434	2.82 621	1.08 260	1.23 237	1.12 289	1.07 316	4.60 483	1.17 377	0.25 167	0.20 250	0.30 343	0.20 176	0.23 91	0.26 233

HLf10	2.11 454	0.93 518	18.17 604	0.84 232	0.84 397	2.72 248	0.56 162	3.67 434	2.82 621	1.08 260	1.23 237	1.12 289	1.07 316	4.60 483	1.17 377	0.25 167	0.20 250	0.30 343	0.20 176	0.23 91	0.26 233

rvit_0105_6	1.00 228	0.93 518	2.21 287	0.92 306	0.55 229	1.52 104	0.79 339	2.41 210	2.96 635	0.76 162	0.72 83	1.02 273	0.75 168	1.42 248	0.81 252	0.40 514	0.43 603	0.34 455	0.31 473	0.43 493	0.34 386

rvit_0105_5	1.13 258	0.93 518	2.60 326	0.91 298	0.56 234	1.92 146	0.91 444	3.02 329	2.63 587	0.95 233	1.20 225	1.18 304	0.93 255	1.51 269	0.93 315	0.40 514	0.43 603	0.37 506	0.35 522	0.42 483	0.44 494

rvit_0105_3	1.24 291	0.93 518	2.84 349	0.97 348	0.58 256	2.38 203	1.08 530	3.26 362	2.53 572	1.18 275	1.40 303	1.24 317	1.04 297	1.73 323	0.97 324	0.44 554	0.44 608	0.40 535	0.42 590	0.42 483	0.50 535

OMP-Stereo	1.97 427	0.93 518	1.88 241	2.76 705	0.67 307	4.58 664	1.48 607	4.31 637	1.54 293	3.15 665	2.76 632	3.25 592	1.38 402	7.66 566	1.35 430	0.40 514	0.20 250	0.33 436	0.26 344	0.33 345	0.24 181

stereogan	3.09 620	0.93 518	16.43 574	1.37 586	1.66 642	3.70 442	1.67 633	3.87 485	3.15 657	3.04 656	2.70 628	5.04 693	2.79 618	9.96 625	1.78 522	0.63 637	0.49 638	0.69 665	0.47 608	0.83 645	0.68 608

RYNet	2.97 604	0.93 518	15.09 558	1.12 450	1.38 578	3.66 438	1.42 602	4.03 538	2.29 514	2.10 474	1.70 392	3.79 636	2.16 576	13.64 735	3.02 629	0.37 473	0.41 593	0.48 589	0.34 505	0.81 642	0.75 626

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 263	0.94 526	7.79 447	1.05 402	1.92 681	2.90 269	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.36 14	0.93 92	0.43 44	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

G2L-Stereo	2.49 541	0.94 526	14.54 547	1.15 473	1.35 569	3.57 421	0.95 471	3.62 426	2.00 441	2.11 478	1.61 364	3.20 587	1.34 392	9.54 609	1.91 538	0.34 428	0.27 452	0.35 476	0.28 403	0.30 265	0.35 400

iResNet	2.52 547	0.94 526	21.17 714	1.84 669	0.72 329	3.75 453	0.81 363	4.14 575	2.55 578	2.33 566	2.03 517	1.35 336	1.44 429	3.27 449	2.16 574	0.35 450	0.23 352	0.28 281	0.22 239	0.44 505	0.45 500

CBFPSM	2.05 443	0.95 529	10.12 483	1.07 413	1.05 477	2.84 259	1.20 561	3.28 365	1.73 385	1.82 384	1.30 262	4.56 677	4.06 666	2.34 394	2.34 588	0.25 167	0.38 570	0.32 400	0.27 374	0.37 418	0.79 636

XX-TBD	1.03 237	0.95 529	1.94 248	1.30 545	0.43 122	3.97 526	0.33 39	1.74 100	1.73 385	1.59 330	2.02 514	0.69 160	0.60 108	1.16 166	0.66 178	0.30 339	0.25 420	0.23 76	0.15 11	0.31 288	0.22 139

CFNet-ft	1.90 411	0.95 529	3.56 384	1.07 413	1.54 613	4.09 550	0.90 436	2.85 308	1.82 403	1.78 376	1.70 392	2.75 543	1.48 441	9.33 604	1.72 511	0.33 409	0.30 496	0.61 651	0.36 532	0.52 546	0.39 446

STTStereo	2.34 509	0.95 529	14.93 555	1.43 598	1.54 613	3.86 483	0.86 394	3.65 429	2.44 556	2.15 498	1.55 343	2.49 517	1.59 471	5.14 494	1.44 445	0.38 490	0.39 579	0.47 580	0.51 629	0.52 546	0.51 543

CFNet_RVC	1.90 411	0.95 529	3.56 384	1.07 413	1.54 613	4.09 550	0.90 436	2.85 308	1.82 403	1.78 376	1.70 392	2.75 543	1.48 441	9.33 604	1.72 511	0.33 409	0.30 496	0.61 651	0.36 532	0.52 546	0.39 446

DLCB_ROB	2.05 443	0.95 529	2.37 307	1.24 514	1.02 470	2.92 276	1.30 575	3.68 438	2.30 515	2.91 645	2.17 553	3.32 599	1.52 456	10.37 642	2.50 604	0.40 514	0.33 522	0.40 535	0.36 532	0.41 464	0.47 516

HLf8	2.17 468	0.96 535	17.42 592	0.83 220	0.81 368	3.37 362	0.55 157	3.88 488	2.99 642	1.19 277	1.20 225	1.22 314	1.00 278	5.68 508	0.82 254	0.26 192	0.20 250	0.29 311	0.20 176	0.25 133	0.27 253

CBMV	3.32 640	0.96 535	21.16 713	1.32 552	0.83 388	3.81 465	3.91 717	4.47 674	2.53 572	3.34 673	2.24 566	4.45 670	2.58 608	10.07 631	1.96 549	0.45 564	0.43 603	0.48 589	0.38 557	0.52 546	0.53 551
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ccnet	2.66 567	0.97 537	8.01 454	1.54 624	1.24 539	3.75 453	2.18 662	4.07 553	2.41 548	2.66 628	3.25 662	2.87 558	2.31 590	9.89 621	3.50 637	0.78 662	0.75 685	0.71 669	0.67 662	0.76 634	0.81 638

GASTEREO	1.00 228	0.98 538	1.23 132	0.90 287	0.40 100	3.40 371	0.88 422	2.77 292	1.44 220	1.39 308	1.30 262	0.55 85	1.35 395	1.33 224	0.64 165	0.25 167	0.19 195	0.25 163	0.25 320	0.25 133	0.31 333

rvit_0105_4	1.07 246	0.99 539	2.39 309	0.93 323	0.54 220	1.62 117	0.84 380	2.77 292	2.91 629	0.80 179	0.91 142	1.09 282	0.86 223	1.63 301	0.85 264	0.40 514	0.45 613	0.35 476	0.31 473	0.43 493	0.40 467

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 514	0.99 539	19.62 648	1.09 429	0.96 440	1.51 100	0.44 106	4.05 547	1.64 351	1.31 289	1.67 382	4.93 687	2.45 600	2.52 413	1.40 436	0.30 339	0.20 250	0.31 376	0.50 625	0.57 570	0.60 584

DRN-Test	3.03 614	0.99 539	18.18 606	1.35 570	1.60 626	3.59 423	1.48 607	4.13 569	2.45 557	3.47 678	1.92 494	2.58 526	2.53 605	10.88 661	2.80 623	0.39 506	0.36 549	0.44 563	0.41 583	0.55 559	0.57 573

GMStereo	1.01 231	1.00 542	2.86 351	0.83 220	0.45 142	1.47 94	0.57 167	1.89 122	2.11 473	1.52 321	1.24 240	0.87 231	0.74 165	1.58 281	0.94 317	0.40 514	0.21 289	0.30 343	0.30 457	0.47 529	0.36 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
edge stereo	3.37 644	1.01 543	21.99 731	1.28 534	1.37 575	2.67 242	1.39 595	3.98 525	2.87 626	2.93 647	3.27 664	4.35 666	2.43 598	11.62 694	2.39 589	0.60 630	0.63 669	0.79 679	0.55 642	0.68 613	0.67 605

AACVNet	1.83 397	1.02 544	2.41 312	1.45 605	0.87 412	3.21 329	0.73 280	3.16 345	1.61 340	2.01 447	1.82 454	2.28 478	1.33 389	10.98 666	1.49 464	0.39 506	0.32 515	0.38 523	0.32 487	0.43 493	0.44 494

TestStereo	2.00 434	1.02 544	12.25 507	0.70 105	0.61 267	1.88 141	0.55 157	2.31 198	1.52 277	1.41 312	1.33 275	1.27 323	0.90 245	11.62 694	0.81 252	0.34 428	0.19 195	0.33 436	0.24 297	0.44 505	0.24 181

RALCasStereoNet	1.19 272	1.02 544	2.06 272	1.12 450	1.14 506	3.08 306	0.70 267	2.99 324	1.73 385	1.34 293	1.68 385	1.18 304	0.91 248	2.16 379	1.00 332	0.30 339	0.26 440	0.24 122	0.21 199	0.29 237	0.30 320

FBW_ROB	3.24 634	1.02 544	9.21 472	1.49 615	1.07 488	3.78 458	1.48 607	4.31 637	3.08 650	2.46 586	2.32 593	4.20 661	2.08 567	15.19 741	7.16 680	0.84 671	0.62 666	1.33 701	0.92 683	0.99 658	1.31 675

iResNet_ROB	1.89 409	1.02 544	8.60 461	1.39 590	0.98 453	3.72 446	0.66 231	3.84 475	2.65 590	1.88 397	2.05 526	1.98 448	1.27 375	4.52 481	1.67 505	0.30 339	0.20 250	0.28 281	0.18 104	0.31 288	0.40 467

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 550	1.04 549	16.73 579	1.53 622	2.00 686	3.96 520	0.87 415	3.87 485	2.31 519	2.54 601	1.67 382	2.85 556	1.63 495	5.55 504	1.62 495	0.46 572	0.33 522	0.38 523	0.38 557	0.53 552	0.62 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SCION-MonSter	1.70 377	1.05 550	3.98 402	1.08 421	1.93 682	2.89 268	0.74 293	3.33 381	1.84 411	1.34 293	2.13 545	2.02 455	1.43 425	3.01 442	3.40 636	0.38 490	0.36 549	0.70 667	0.65 661	1.20 683	0.62 590

DualNet (step1)	2.34 509	1.05 550	7.87 449	1.07 413	0.86 407	3.93 498	1.19 557	4.35 649	2.11 473	2.14 490	1.75 408	1.75 396	1.67 504	6.26 527	1.26 407	1.23 692	0.48 633	4.27 739	2.09 723	0.70 616	0.69 610

test_sample9	3.79 657	1.05 550	7.87 449	1.07 413	0.86 407	3.93 498	1.19 557	4.35 649	2.11 473	2.14 490	1.75 408	1.75 396	1.67 504	11.06 671	11.61 709	1.23 692	14.45 762	4.27 739	2.09 723	0.70 616	0.69 610

test_sample8	4.76 684	1.05 550	7.87 449	1.07 413	0.86 407	3.93 498	1.19 557	4.38 658	2.05 455	5.49 709	1.89 484	12.98 728	6.37 704	11.06 671	11.61 709	1.23 692	14.45 762	4.27 739	2.09 723	0.70 616	0.69 610

GwcNet-RSSM	2.66 567	1.05 550	15.91 568	1.22 506	1.19 522	4.12 560	1.12 541	3.84 475	2.02 444	1.93 415	1.79 430	3.12 582	1.46 437	10.37 642	2.05 559	0.33 409	0.27 452	0.35 476	0.30 457	0.40 440	0.36 407

GANet	2.93 596	1.05 550	11.29 498	1.64 642	0.96 440	3.91 490	2.52 672	3.72 452	2.41 548	2.95 652	3.00 645	3.21 588	2.03 560	12.42 719	4.72 653	0.51 608	0.41 593	0.46 576	0.39 565	0.60 579	0.50 535

DStereoRT	3.28 637	1.06 556	14.58 548	1.33 557	1.12 501	4.51 649	1.29 574	4.21 590	3.48 681	2.50 591	2.13 545	1.89 430	7.69 718	7.57 561	2.43 596	0.66 645	0.33 522	4.46 743	2.84 737	0.38 423	1.12 666

RAFT_CTSACE	1.80 395	1.06 556	10.00 479	1.71 652	1.39 580	3.49 396	1.06 522	3.05 332	1.62 346	1.70 360	2.04 520	2.51 518	1.80 532	1.98 359	0.94 317	0.25 167	0.22 321	0.28 281	0.30 457	0.30 265	0.26 233

FINET	2.96 600	1.07 558	23.18 741	1.29 538	1.86 673	2.03 158	1.52 612	4.30 634	4.71 707	2.23 533	2.34 595	1.65 379	1.48 441	5.89 514	2.81 624	0.51 608	0.47 627	0.49 603	0.40 576	0.59 575	0.49 528

DANet	2.63 562	1.07 558	8.10 455	1.83 668	1.70 648	3.25 341	1.16 550	4.31 637	2.38 541	3.40 676	2.18 555	4.08 651	1.80 532	9.77 615	3.89 644	0.52 614	0.55 650	0.59 642	0.44 598	0.63 590	0.86 644
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RALAANet	1.28 312	1.08 560	3.21 367	1.25 516	0.94 436	1.44 90	0.69 257	3.15 344	2.57 580	2.01 447	1.80 433	1.29 327	1.05 302	2.00 361	1.48 458	0.27 220	0.20 250	0.27 245	0.24 297	0.40 440	0.27 253

TDLM	2.29 494	1.08 560	4.61 415	1.29 538	1.01 468	4.26 600	2.17 661	3.75 455	2.79 609	2.31 556	1.98 506	2.06 462	1.59 471	12.45 720	1.72 511	0.51 608	0.28 469	0.52 617	0.35 522	0.56 565	0.50 535

MSMD_ROB	5.61 697	1.08 560	16.68 578	1.21 503	0.83 388	10.14 728	2.07 657	3.93 508	6.22 721	10.37 742	8.03 710	22.22 747	9.45 726	11.66 700	4.52 649	0.66 645	0.58 658	0.66 662	0.68 665	0.65 602	0.63 595

DeepPruner_ROB	2.05 443	1.09 563	10.50 488	1.01 378	1.20 530	4.39 620	0.91 444	3.14 342	1.72 383	2.60 615	1.54 339	2.78 551	1.27 375	4.52 481	1.72 511	0.51 608	0.40 584	0.37 506	0.34 505	0.48 532	0.52 548

PStereo	1.08 250	1.10 564	1.37 178	0.73 139	0.52 206	1.69 123	0.97 484	1.91 127	1.14 151	1.23 283	0.55 51	0.63 131	1.81 535	1.44 252	1.19 382	0.88 673	0.90 691	0.53 622	0.49 618	1.06 664	1.54 686

HBP-ISP	3.25 636	1.10 564	20.86 702	1.54 624	1.15 508	4.50 645	2.89 687	4.43 668	2.38 541	4.14 693	1.96 499	1.90 431	2.04 562	11.08 674	1.32 422	0.66 645	0.57 653	0.66 662	0.61 656	0.64 599	0.61 587

CFNet	2.34 509	1.10 564	8.96 465	1.34 565	1.24 539	4.09 550	0.73 280	4.04 543	2.77 606	1.62 338	1.87 477	2.27 477	1.45 433	11.41 684	1.82 526	0.31 366	0.24 389	0.43 558	0.36 532	0.43 493	0.33 369

CVANet_RVC	2.55 554	1.10 564	9.13 471	1.46 607	1.15 508	3.96 520	1.53 614	3.91 501	2.50 566	3.04 656	2.04 520	2.60 527	1.72 515	12.46 721	1.50 465	0.49 598	0.30 496	0.51 611	0.41 583	0.63 590	0.50 535

ACRE	2.27 486	1.11 568	19.45 642	0.91 298	1.30 552	3.94 504	0.87 415	4.21 590	1.80 401	2.28 544	2.62 620	1.17 300	1.04 297	1.52 271	1.30 419	0.37 473	0.23 352	0.27 245	0.22 239	0.31 288	0.46 511

XPNet_ROB	2.27 486	1.11 568	4.10 404	1.36 576	0.97 444	3.94 504	1.63 626	4.07 553	2.14 479	2.82 641	2.00 511	2.32 487	1.73 518	10.81 659	3.39 635	0.51 608	0.47 627	0.48 589	0.40 576	0.51 542	0.56 569

TestStereo_HLe17	2.22 474	1.13 570	17.87 599	0.85 247	0.79 359	3.54 411	0.62 208	3.97 522	3.06 649	1.15 272	1.14 212	1.16 297	1.05 302	5.89 514	0.73 217	0.25 167	0.19 195	0.29 311	0.22 239	0.25 133	0.25 197

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 139	1.13 570	1.23 132	0.97 348	0.57 246	0.81 20	0.43 101	3.49 400	0.84 75	0.73 138	0.95 158	0.44 36	1.17 356	1.45 257	0.60 149	0.26 192	0.18 145	0.24 122	0.17 55	0.30 265	0.19 19

MyStereo8	2.33 505	1.13 570	19.26 636	1.22 506	1.62 630	4.16 577	0.57 167	3.50 403	2.36 530	2.15 498	1.75 408	2.28 478	1.14 346	1.46 261	2.20 578	0.24 139	0.21 289	0.32 400	0.27 374	0.36 403	0.43 488

ARAFT	2.56 555	1.13 570	19.50 645	0.89 277	0.48 175	4.15 567	1.40 597	4.36 654	2.82 621	2.36 572	1.88 478	1.70 390	1.04 297	6.45 532	1.22 394	0.29 296	0.18 145	0.37 506	0.35 522	0.35 387	0.25 197

NaN_ROB	4.06 670	1.13 570	16.64 577	1.12 450	1.25 542	3.50 400	3.05 693	4.29 626	3.26 668	3.64 679	2.56 614	2.97 567	4.79 679	13.33 729	16.91 730	0.37 473	0.41 593	0.38 523	0.39 565	0.48 532	0.81 638

SACVNet	2.46 534	1.14 575	9.47 473	1.44 601	1.18 515	4.06 543	1.49 611	3.84 475	2.24 498	2.62 619	1.89 484	2.57 524	1.28 377	11.35 682	1.64 501	0.50 602	0.39 579	0.48 589	0.41 583	0.55 559	0.75 626

raft_robust	1.92 418	1.15 576	3.34 376	1.02 390	0.43 122	3.84 473	0.46 117	4.42 665	2.52 570	1.67 352	1.36 290	2.17 472	6.37 704	6.78 546	1.04 341	0.28 265	0.24 389	0.30 343	0.35 522	0.31 288	0.32 348

dd	1.26 303	1.15 576	2.47 316	0.92 306	0.49 185	4.35 615	0.75 304	1.92 129	2.11 473	1.44 314	1.24 240	1.19 309	1.05 302	1.78 329	1.70 508	0.57 625	0.34 536	0.35 476	0.33 495	0.60 579	0.46 511

psmorigin	6.59 707	1.15 576	88.11 780	1.52 620	0.97 444	2.88 266	1.20 561	3.21 350	2.04 452	3.73 682	2.46 601	5.15 698	2.55 606	10.60 649	2.47 602	0.55 621	0.68 678	0.48 589	0.51 629	0.70 616	0.88 648

z-ln-s-r	2.67 569	1.16 579	12.43 509	1.34 565	1.26 544	3.70 442	1.21 564	4.20 585	2.38 541	2.04 459	1.92 494	2.43 508	1.60 477	10.58 647	5.19 663	0.29 296	0.20 250	0.32 400	0.24 297	0.51 542	0.38 439

Nwc_Net	2.88 592	1.16 579	18.30 612	1.35 570	1.68 646	3.52 405	1.18 554	3.90 496	2.06 457	2.52 597	2.82 639	3.82 638	2.34 591	6.78 546	2.55 611	0.86 672	0.40 584	0.59 642	0.67 662	0.57 570	0.55 565

SGM-ForestM	11.55 731	1.16 579	21.62 727	2.14 688	0.81 368	22.25 751	19.08 752	16.50 747	11.34 730	15.94 754	14.44 744	27.12 757	22.61 756	24.76 755	28.39 762	0.50 602	0.48 633	0.47 580	0.44 598	0.55 559	0.53 551

iinet-f	2.26 484	1.18 582	13.71 525	1.14 460	1.11 500	3.77 456	1.10 537	4.14 575	2.17 485	2.06 466	1.76 417	2.99 569	2.99 626	2.50 404	2.49 603	0.35 450	0.39 579	0.27 245	0.28 403	0.45 513	0.39 446

CIPLG	2.27 486	1.18 582	19.24 633	0.92 306	1.34 568	3.95 510	0.89 430	4.23 598	1.82 403	2.31 556	2.67 625	1.17 300	1.06 311	1.53 274	1.32 422	0.37 473	0.23 352	0.27 245	0.22 239	0.31 288	0.45 500

fast-acv-ft	2.54 550	1.19 584	20.08 667	1.41 594	1.40 582	3.18 324	1.17 553	3.37 385	2.28 511	1.90 404	2.15 550	2.69 536	2.17 578	2.91 434	2.31 585	0.37 473	0.39 579	0.45 570	0.39 565	0.57 570	0.45 500

dad	1.65 367	1.19 584	3.04 360	0.98 356	0.56 234	4.22 595	0.84 380	1.99 138	2.48 561	2.14 490	1.68 385	1.62 376	1.13 339	3.85 466	2.04 557	1.03 683	0.40 584	2.04 709	0.48 613	0.75 633	0.53 551

RP	2.79 579	1.20 586	10.36 485	1.54 624	1.93 682	3.44 379	1.97 650	4.05 547	2.34 525	2.66 628	2.79 634	3.98 645	2.58 608	10.21 636	2.61 614	0.95 678	0.47 627	0.71 669	0.57 647	0.71 625	0.68 608

GMStereo_Zeroshot	1.41 329	1.21 587	3.33 375	1.29 538	0.72 329	3.35 360	0.53 147	2.58 265	1.68 363	2.35 569	1.56 347	2.42 504	0.96 262	2.50 404	1.16 373	0.45 564	0.23 352	0.40 535	0.24 297	0.79 639	0.33 369

gwcnet-sp	2.31 499	1.21 587	17.34 586	1.08 421	0.92 427	3.56 417	1.04 516	3.69 443	2.09 463	2.55 602	1.60 360	1.80 412	1.62 482	3.87 467	1.95 546	0.29 296	0.29 481	0.30 343	0.28 403	0.38 423	0.39 446

scenet	2.31 499	1.21 587	17.34 586	1.08 421	0.92 427	3.56 417	1.04 516	3.69 443	2.09 463	2.55 602	1.60 360	1.80 412	1.62 482	3.87 467	1.95 546	0.29 296	0.29 481	0.30 343	0.28 403	0.38 423	0.39 446

ssnet	2.31 499	1.21 587	17.34 586	1.08 421	0.92 427	3.56 417	1.04 516	3.69 443	2.09 463	2.55 602	1.60 360	1.80 412	1.62 482	3.87 467	1.95 546	0.29 296	0.29 481	0.30 343	0.28 403	0.38 423	0.39 446

G-Net	4.11 671	1.21 587	19.47 644	2.31 697	2.94 711	4.74 694	2.95 688	3.33 381	2.14 479	4.44 700	9.43 721	6.93 711	3.84 661	9.01 596	4.92 659	0.79 663	0.80 688	0.70 667	0.50 625	0.95 653	0.87 647

LE_ROB	18.58 748	1.21 587	48.38 760	8.60 745	23.00 757	7.32 721	19.74 753	9.94 727	38.69 769	43.53 765	21.91 750	28.40 758	40.92 763	23.18 751	54.71 769	0.34 428	0.33 522	0.32 400	0.36 532	0.42 483	0.40 467

sAnonymous2	1.37 324	1.22 593	9.79 476	0.92 306	0.88 416	1.23 52	0.61 193	2.56 252	1.69 371	0.85 206	1.02 172	0.73 186	1.23 370	0.98 106	0.78 240	0.29 296	0.25 420	0.31 376	0.30 457	1.06 664	0.71 614

CroCo_RVC	1.37 324	1.22 593	9.79 476	0.92 306	0.88 416	1.23 52	0.61 193	2.56 252	1.69 371	0.85 206	1.02 172	0.73 186	1.23 370	0.98 106	0.78 240	0.29 296	0.25 420	0.31 376	0.30 457	1.06 664	0.71 614

DMCA-RVC	2.45 531	1.22 593	18.29 610	1.23 512	1.14 506	2.49 218	0.85 389	3.29 367	1.68 363	3.02 654	1.41 306	2.00 451	1.53 463	6.39 529	2.00 552	0.38 490	0.30 496	0.44 563	0.35 522	0.45 513	0.44 494

pmcnn	5.45 695	1.22 593	17.40 591	1.60 636	2.41 704	3.48 393	2.12 658	4.52 683	3.26 668	3.67 681	13.15 737	22.10 746	3.46 654	11.92 713	17.16 732	0.34 428	0.21 289	0.23 76	0.19 149	0.36 403	0.28 276

ADCRef	3.30 638	1.23 597	14.90 553	1.17 484	1.41 590	3.95 510	1.64 628	3.88 488	2.36 530	3.05 658	2.21 562	2.40 497	2.81 620	5.04 491	16.63 729	0.46 572	0.34 536	0.63 656	0.62 657	0.54 556	0.67 605

PA-Net	3.09 620	1.24 598	18.84 622	1.38 588	1.19 522	3.42 377	1.75 636	3.89 491	3.27 672	1.88 397	2.10 535	3.03 572	1.88 550	11.60 692	2.88 625	0.40 514	0.54 645	0.44 563	0.62 657	0.52 546	1.02 659
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
APVNet	3.13 624	1.25 599	21.14 711	1.31 549	1.52 610	3.94 504	1.13 544	3.32 374	2.14 479	2.20 518	2.03 517	3.05 576	1.96 557	11.79 707	2.53 607	0.42 541	0.45 613	0.64 659	0.46 605	0.67 610	0.57 573

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 573	1.26 600	22.01 732	1.08 421	0.99 456	1.61 115	0.86 394	3.69 443	1.64 351	1.52 321	5.62 696	3.35 601	3.44 653	2.20 385	1.33 426	0.26 192	0.21 289	0.30 343	0.62 657	0.93 652	0.67 605

anonymity	1.76 388	1.26 600	2.73 345	1.66 645	1.32 562	1.84 136	1.07 525	3.49 400	2.30 515	2.11 478	2.11 539	1.71 392	3.90 663	1.82 337	1.48 458	1.10 685	1.09 697	1.08 693	1.08 694	1.05 662	1.09 664

NCC-stereo	3.16 630	1.28 602	18.31 613	1.25 516	1.75 659	4.06 543	1.40 597	3.89 491	2.22 491	2.72 632	2.55 612	3.49 618	2.65 611	9.91 622	2.99 627	1.29 698	0.65 671	0.64 659	0.86 680	0.65 602	0.71 614

Abc-Net	3.16 630	1.28 602	18.31 613	1.25 516	1.75 659	4.06 543	1.40 597	3.89 491	2.22 491	2.72 632	2.55 612	3.49 618	2.65 611	9.91 622	2.99 627	1.29 698	0.65 671	0.64 659	0.86 680	0.65 602	0.71 614
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	2.98 606	1.30 604	18.26 609	1.47 610	2.09 692	3.84 473	1.08 530	3.96 520	2.39 545	2.53 600	2.29 577	2.43 508	1.75 521	10.09 633	2.39 589	0.52 614	0.45 613	0.61 651	0.50 625	0.80 641	0.78 632

AIO-test2	1.61 360	1.30 604	3.40 377	1.16 481	1.31 555	3.18 324	0.74 293	4.06 551	1.52 277	1.72 365	2.21 562	0.78 200	0.74 165	3.64 461	0.95 322	3.64 722	0.26 440	0.35 476	0.42 590	0.37 418	0.33 369

LoS_RVC	0.94 196	1.30 604	1.31 157	0.84 232	1.63 632	2.02 155	0.59 183	1.51 59	1.36 194	0.81 183	1.33 275	0.84 218	0.88 236	1.36 231	0.73 217	0.21 66	0.17 91	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 683

AF-Net	2.87 590	1.30 604	16.24 571	1.33 557	1.75 659	3.26 343	1.59 622	4.09 559	2.43 552	2.69 630	2.94 642	4.51 673	3.20 641	5.84 513	2.75 620	0.76 661	0.36 549	0.72 673	0.49 618	0.70 616	0.56 569

IPLGR_C	2.28 491	1.31 608	19.46 643	0.92 306	1.32 562	3.93 498	0.89 430	4.20 585	1.82 403	2.30 550	2.63 622	1.16 297	1.07 316	1.41 245	1.29 418	0.37 473	0.23 352	0.27 245	0.22 239	0.31 288	0.45 500

LMCR-Stereo	2.40 523	1.31 608	18.61 619	1.59 634	0.86 407	3.87 485	1.15 547	4.32 642	1.60 336	2.25 539	2.27 570	1.13 291	2.43 598	2.48 402	1.60 487	0.88 673	0.24 389	0.29 311	0.24 297	0.56 565	0.30 320

CSP-Net	1.78 391	1.32 610	1.92 246	1.16 481	1.03 471	3.38 366	1.31 577	3.52 407	1.75 393	1.96 424	1.93 497	2.40 497	1.48 441	8.58 583	1.58 483	0.46 572	0.34 536	0.27 245	0.26 344	0.41 464	0.50 535

AnonymousM	1.22 285	1.32 610	0.97 20	0.88 268	0.56 234	4.03 538	0.69 257	2.41 210	1.68 363	1.48 317	1.31 270	1.15 296	1.00 278	1.18 181	0.73 217	0.32 389	0.40 584	2.07 710	1.70 712	0.24 106	0.22 139

MeshStereo	5.35 693	1.32 610	21.34 719	1.34 565	1.15 508	4.40 624	3.90 716	5.18 705	4.55 703	10.14 741	11.82 733	11.47 722	5.84 696	13.84 737	7.03 679	0.61 634	0.58 658	0.60 648	0.58 648	0.72 628	0.59 583
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
PS-NSSS	2.22 474	1.33 613	2.90 353	0.97 348	1.53 612	4.11 558	1.08 530	4.55 686	2.65 590	2.10 474	2.32 593	1.77 401	1.40 409	11.79 707	1.61 490	0.68 652	0.45 613	0.96 687	0.43 594	0.95 653	0.92 651

SME	1.78 391	1.35 614	1.95 253	1.62 641	1.19 522	2.00 153	1.06 522	3.44 393	1.63 349	2.19 514	2.01 513	1.37 343	1.55 467	10.23 638	1.92 540	0.32 389	0.25 420	0.34 455	0.33 495	0.45 513	0.32 348

NCCL2	2.53 548	1.35 614	10.90 494	1.15 473	0.97 444	3.53 407	2.56 675	3.65 429	2.23 495	2.76 635	1.80 433	2.41 501	1.66 502	10.35 641	2.07 563	0.44 554	0.40 584	0.57 637	0.53 637	0.59 575	0.65 602

Replicate-Monster	0.79 124	1.36 616	2.08 275	0.70 105	0.52 206	2.05 164	0.34 48	1.92 129	0.82 67	1.03 251	0.60 60	0.48 51	0.52 72	1.28 209	0.39 16	0.19 40	0.14 11	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.78 632

BEATNet_4x	1.92 418	1.36 616	8.75 464	1.20 497	0.56 234	3.46 386	1.03 512	4.00 531	2.43 552	2.25 539	1.70 392	2.10 468	1.59 471	2.57 419	3.05 630	0.37 473	0.22 321	0.47 580	0.29 434	0.60 579	0.40 467

DPSNet	3.43 645	1.37 618	12.19 506	1.39 590	1.24 539	4.15 567	2.06 655	4.51 682	3.34 674	2.69 630	1.96 499	3.52 622	5.56 693	10.68 652	9.68 693	0.93 675	0.73 683	0.40 535	0.37 544	1.06 664	0.86 644

MANE	11.39 730	1.38 619	23.16 740	4.82 738	2.79 709	22.02 750	14.51 747	25.81 754	26.28 759	10.93 745	13.17 738	19.90 744	18.03 748	15.69 742	20.41 745	0.96 679	0.74 684	1.42 703	3.24 741	0.74 630	1.71 690

PSMNet_ROB	2.95 597	1.38 619	18.46 617	1.19 493	1.20 530	3.80 463	1.65 631	3.54 412	2.35 527	1.98 428	1.71 396	2.75 543	1.79 527	11.43 686	2.78 621	0.42 541	0.36 549	0.50 606	0.60 653	0.59 575	0.49 528

CSAN	4.71 683	1.39 621	20.23 673	1.19 493	0.87 412	3.65 436	3.50 706	4.57 688	3.87 690	3.89 685	7.82 708	3.54 626	6.16 702	23.47 754	6.82 674	0.52 614	0.45 613	0.49 603	0.52 633	0.63 590	0.66 604

NVStereoNet_ROB	4.91 688	1.40 622	16.46 575	1.47 610	1.72 656	3.46 386	1.96 649	3.89 491	3.61 684	2.90 644	24.61 754	4.81 685	4.49 676	13.57 733	4.87 657	1.33 701	1.29 705	1.70 707	1.68 710	1.41 691	1.66 688
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ETE_ROB	2.07 446	1.40 622	3.01 359	1.09 429	0.92 427	3.94 504	1.53 614	4.25 608	2.23 495	3.31 670	2.06 530	2.35 491	1.52 456	8.74 587	2.07 563	0.44 554	0.36 549	0.51 611	0.48 613	0.54 556	0.62 590

YMNet	2.40 523	1.41 624	13.46 521	1.36 576	1.67 643	3.96 520	0.97 484	3.81 468	2.37 536	2.64 623	2.57 616	3.35 601	1.53 463	3.28 450	2.42 594	0.48 586	0.54 645	0.52 617	0.49 618	0.70 616	0.54 559

YMNet_1	2.40 523	1.41 624	13.46 521	1.36 576	1.67 643	3.96 520	0.97 484	3.81 468	2.37 536	2.64 623	2.57 616	3.35 601	1.53 463	3.28 450	2.42 594	0.48 586	0.54 645	0.52 617	0.49 618	0.70 616	0.54 559

Hybrid-DGEV-2	1.55 344	1.43 626	3.19 366	1.16 481	0.51 193	4.15 567	0.54 156	4.28 622	2.22 491	2.06 466	1.37 292	2.37 494	1.61 478	3.24 448	1.15 368	0.25 167	0.24 389	0.30 343	0.26 344	0.29 237	0.28 276

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 624	1.43 626	9.93 478	2.50 701	1.62 630	4.29 607	1.68 635	3.95 514	2.43 552	1.66 349	1.91 491	3.04 573	1.41 417	13.26 727	1.58 483	3.82 726	1.59 710	1.12 695	0.46 605	2.21 701	2.74 715

SPS-STEREO	3.97 667	1.44 628	20.85 701	1.72 654	1.71 650	3.24 337	2.30 666	3.55 414	2.68 595	4.79 705	3.66 675	5.44 703	2.97 625	9.11 598	9.35 692	1.15 688	1.10 698	1.06 692	1.02 692	1.16 679	1.18 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	3.10 622	1.45 629	14.90 553	1.46 607	1.79 665	3.33 358	1.39 595	4.04 543	2.26 505	2.77 636	3.26 663	4.00 646	2.71 615	11.63 699	2.62 616	0.82 668	0.46 622	0.79 679	0.79 677	0.71 625	0.78 632

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 527	1.47 630	14.14 538	1.30 545	1.35 569	3.51 402	1.64 628	4.04 543	2.10 471	2.46 586	1.88 478	2.28 478	2.51 604	4.73 488	3.17 632	0.38 490	0.19 195	0.35 476	0.20 176	0.40 440	0.36 407

LALA_ROB	1.95 423	1.48 631	3.11 362	1.05 402	0.98 453	3.99 529	1.82 642	4.44 669	2.28 511	3.31 670	1.85 470	2.76 549	1.67 504	4.04 474	3.23 634	0.46 572	0.41 593	0.55 632	0.52 633	0.60 579	0.57 573

StereoDRNet	2.84 583	1.49 632	14.48 545	1.33 557	1.57 624	3.44 379	2.06 655	3.69 443	2.36 530	3.26 669	1.84 460	2.79 553	1.80 532	10.88 661	3.16 631	0.41 529	0.33 522	0.39 528	0.36 532	0.59 575	0.58 579

PSMNet-RUCA	1.64 366	1.50 633	2.57 325	1.50 617	1.38 578	3.05 299	1.36 585	3.31 369	2.24 498	1.36 299	2.07 531	1.40 350	1.09 325	1.83 338	1.55 478	1.15 688	0.69 679	1.26 699	0.96 686	1.64 694	0.94 654

UDGNet	1.40 327	1.52 634	2.22 290	1.38 588	0.62 277	4.39 620	0.68 246	1.80 110	2.18 487	1.34 293	1.18 221	0.99 266	1.00 278	2.16 379	1.19 382	1.09 684	0.34 536	1.30 700	0.98 688	1.10 671	0.58 579

PDISCO_ROB	2.86 586	1.53 635	14.27 542	1.98 681	2.19 697	4.52 651	1.35 583	4.65 691	3.19 660	2.09 471	2.16 551	3.53 623	2.45 600	5.32 496	2.12 567	1.30 700	0.78 687	0.72 673	0.59 651	1.24 685	1.28 673

DN-CSS_ROB	1.91 415	1.55 636	11.13 497	1.82 667	0.88 416	3.99 529	0.61 193	4.01 533	1.67 360	1.64 343	1.89 484	1.39 345	1.06 311	3.23 445	1.50 465	0.31 366	0.19 195	0.44 563	0.29 434	0.37 418	0.31 333

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 187	1.57 637	2.54 321	0.69 99	1.41 590	2.08 169	0.83 373	2.11 158	1.38 199	0.65 109	0.75 90	0.66 146	0.64 119	0.72 17	0.40 19	0.23 111	0.19 195	0.24 122	0.18 104	0.33 345	0.54 559

DGSMNet	7.55 716	1.62 638	17.42 592	1.92 675	12.73 741	7.45 722	42.99 768	4.13 569	2.07 459	2.10 474	3.16 658	3.42 608	1.70 511	9.24 603	2.30 584	3.70 725	10.89 760	11.80 762	5.54 749	4.24 722	2.66 710

ELAS	5.99 703	1.62 638	20.29 680	1.96 680	2.01 687	15.09 737	8.38 732	5.23 706	5.54 716	9.02 735	8.61 715	6.74 709	9.75 727	7.48 558	11.40 708	0.96 679	1.18 700	0.72 673	0.93 684	1.30 687	1.67 689
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GwcNet	3.00 610	1.63 640	19.83 655	1.32 552	2.04 691	3.27 346	1.55 618	3.65 429	2.33 524	2.00 445	2.12 543	3.56 627	1.68 508	9.47 607	2.45 599	0.44 554	0.45 613	0.46 576	0.38 557	0.60 579	0.76 628

ADCL	4.35 676	1.63 640	14.21 541	1.29 538	1.26 544	5.56 710	11.16 734	3.97 522	3.37 676	6.07 714	4.67 687	4.30 665	5.72 695	5.08 493	14.51 718	0.50 602	0.48 633	0.89 685	0.77 673	0.78 637	0.76 628

ADCPNet	3.89 661	1.63 640	20.25 677	1.28 534	1.27 547	6.43 715	2.65 679	3.93 508	2.70 596	2.78 637	2.20 560	4.28 664	6.16 702	5.56 505	10.27 696	0.65 643	1.18 700	0.71 669	1.70 712	0.84 646	1.37 679

ELAS_RVC	5.72 700	1.64 643	20.40 684	2.09 687	2.01 687	4.95 702	11.47 737	4.66 692	6.31 723	8.09 732	8.01 709	8.06 718	11.65 728	8.36 576	10.22 695	0.99 681	1.17 699	0.81 682	0.76 671	1.14 675	1.58 687
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Consistency-Raft	2.86 586	1.66 644	19.61 647	1.40 593	1.75 659	3.84 473	1.32 578	4.07 553	2.25 501	1.78 376	2.67 625	1.82 418	4.41 674	1.94 356	2.06 560	0.83 670	0.94 694	1.03 689	1.12 695	1.70 696	1.09 664

aanetorigin	3.30 638	1.66 644	17.52 597	1.18 490	1.58 625	2.57 229	3.80 714	2.65 274	2.03 448	6.12 716	4.30 684	2.82 554	5.70 694	5.47 502	4.67 650	0.50 602	0.44 608	0.43 558	0.47 608	1.17 680	0.92 651

Wz-Net-LNSev	2.30 497	1.67 646	14.88 552	1.18 490	1.65 639	3.49 396	1.54 617	3.63 427	2.03 448	1.88 397	1.64 371	3.29 595	2.06 564	2.71 430	2.02 555	0.40 514	0.33 522	0.32 400	0.31 473	0.53 552	0.49 528

DeepPrunerF	3.70 653	1.72 647	14.87 551	1.33 557	1.74 657	3.70 442	1.55 618	4.20 585	14.00 736	2.02 452	1.77 423	2.74 541	2.30 587	10.88 661	6.88 676	0.68 652	0.60 663	0.78 678	0.78 676	0.81 642	0.71 614

AANet_RVC	3.03 614	1.72 647	12.78 514	1.17 484	1.12 501	3.79 462	1.10 537	3.86 481	3.13 653	2.62 619	4.26 683	3.96 644	1.41 417	11.43 686	5.23 664	0.94 676	0.47 627	0.34 455	0.23 265	0.40 440	0.55 565

SANet	5.65 699	1.72 647	20.94 706	1.26 523	0.88 416	7.20 719	3.81 715	4.60 689	11.23 729	4.56 701	8.78 718	7.49 713	6.95 709	11.85 710	18.11 736	0.49 598	0.44 608	0.50 606	0.42 590	0.90 650	0.82 642

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 211	1.76 650	2.51 319	0.69 99	1.40 582	2.95 288	0.99 495	2.18 167	1.04 139	0.68 117	0.80 101	0.69 160	0.64 119	0.87 65	0.40 19	0.23 111	0.19 195	0.25 163	0.21 199	0.30 265	0.64 599

FADNet	2.49 541	1.76 650	13.17 516	1.17 484	0.95 439	3.27 346	0.88 422	3.94 512	2.27 507	1.40 310	1.29 260	2.51 518	2.06 564	9.93 624	1.94 544	0.43 547	0.45 613	0.40 535	0.43 594	1.06 664	0.53 551

CC-Net-ROB	3.35 642	1.76 650	13.89 533	2.33 698	1.65 639	4.49 642	1.62 625	4.73 695	2.90 628	1.92 411	2.05 526	1.99 450	1.61 478	12.57 724	1.60 487	2.46 709	2.18 718	2.68 721	1.04 693	2.11 699	1.38 681

GCST	2.56 555	1.79 653	18.02 603	1.92 675	1.33 566	1.72 125	0.51 137	3.67 434	2.03 448	1.70 360	1.61 364	1.55 367	1.29 380	5.06 492	1.24 400	2.06 706	0.77 686	1.45 705	0.97 687	1.14 675	1.34 678

LL-Strereo	3.01 612	1.81 654	17.59 598	1.12 450	2.10 693	2.90 269	1.09 534	4.33 645	2.00 441	3.12 662	2.24 566	3.29 595	3.15 636	11.31 681	1.84 530	0.30 339	0.28 469	0.46 576	0.34 505	0.49 538	0.45 500

TRStereo	2.31 499	1.87 655	19.74 652	1.53 622	1.16 513	4.26 600	1.08 530	4.73 695	1.45 223	1.55 324	1.28 258	1.75 396	0.85 221	1.81 335	1.20 387	0.36 465	0.26 440	0.32 400	0.36 532	0.34 366	0.33 369

MFMNet_re	2.91 593	1.91 656	18.25 608	3.06 710	1.89 678	3.13 316	1.67 633	3.52 407	2.97 636	3.14 663	2.87 641	2.26 476	2.41 596	2.42 396	2.00 552	1.10 685	1.05 696	0.94 686	0.90 682	1.28 686	1.46 685

SDNR	3.97 667	1.93 657	20.28 679	1.31 549	0.94 436	5.16 705	0.67 235	4.33 645	2.58 581	4.82 706	5.94 697	5.01 692	1.45 433	17.52 743	2.53 607	0.79 663	0.72 682	0.59 642	0.45 602	1.15 678	1.17 668

GANetREF_RVC	3.20 632	1.93 657	18.84 622	1.51 619	0.80 362	4.12 560	1.82 642	4.16 580	2.91 629	1.87 394	1.74 404	2.48 515	1.84 541	13.18 726	1.74 516	0.80 665	0.57 653	0.79 679	0.74 669	1.20 683	0.86 644
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
ADCP+	3.74 656	1.96 659	16.90 582	1.09 429	1.55 617	4.35 615	3.65 712	3.93 508	2.98 639	2.22 529	1.66 380	3.95 642	4.83 680	3.41 453	18.87 742	0.38 490	0.41 593	0.63 656	0.53 637	0.64 599	0.81 638

PVD	3.12 623	1.97 660	12.80 515	1.79 665	1.63 632	3.83 468	1.34 582	3.48 397	3.88 691	5.77 711	3.56 673	3.45 611	3.29 644	5.58 507	5.30 665	0.71 659	0.69 679	0.74 677	0.77 673	0.79 639	1.13 667

DNS	1.67 372	1.99 661	1.12 84	0.86 256	0.57 246	2.61 235	0.75 304	2.29 197	1.21 164	0.58 59	0.96 161	0.85 223	0.70 148	3.09 444	1.82 526	0.33 409	2.92 730	0.38 523	0.17 55	5.06 730	5.06 736

PWC_ROB	2.69 575	2.01 662	8.36 457	1.33 557	1.90 680	3.23 334	1.18 554	4.33 645	3.25 667	3.11 661	3.41 669	2.71 539	2.18 580	9.15 600	4.48 648	0.56 623	0.31 505	0.61 651	0.36 532	0.69 615	0.74 623

FADNet-RVC-Resample	2.83 582	2.02 663	21.07 709	1.12 450	0.91 426	3.53 407	1.37 590	4.08 557	2.09 463	1.68 354	1.33 275	2.03 456	1.51 454	9.54 609	1.69 507	0.38 490	0.37 563	0.42 554	0.44 598	0.56 565	0.56 569

DNSM	1.74 382	2.04 664	1.19 113	0.92 306	0.53 217	2.93 281	0.80 350	2.22 178	1.31 184	0.70 124	0.66 74	0.70 164	0.87 228	3.23 445	2.53 607	0.34 428	2.87 728	0.23 76	0.17 55	5.37 732	5.08 737

SHD	2.82 581	2.04 664	13.80 531	1.69 648	1.79 665	2.73 250	1.07 525	3.85 478	3.18 659	4.63 702	2.74 629	3.38 606	2.77 617	5.48 503	3.66 640	0.62 636	0.47 627	0.51 611	0.55 642	0.65 602	0.74 623

PASM	2.67 569	2.05 666	9.71 474	1.73 655	1.37 575	2.53 225	1.52 612	3.10 339	2.17 485	2.79 638	1.84 460	2.90 559	1.85 545	11.89 711	2.19 576	0.81 667	0.85 689	0.87 684	1.01 690	1.14 675	1.05 661

DStereoO	3.90 662	2.13 667	7.90 453	4.43 731	2.84 710	4.40 624	5.30 721	4.31 637	3.21 665	2.41 582	3.08 650	2.93 566	7.14 714	4.20 478	11.12 705	4.11 729	1.30 706	1.33 701	1.63 709	3.09 706	1.26 671

w-ln-seven-2	2.73 578	2.13 667	12.47 511	1.18 490	1.01 468	3.54 411	1.58 621	3.93 508	3.26 668	2.43 585	2.02 514	2.63 531	2.28 586	7.93 569	5.45 666	0.40 514	0.40 584	0.44 563	0.34 505	0.62 588	0.47 516

EDNetEfficient	5.61 697	2.14 669	16.75 580	1.67 646	3.64 723	4.12 560	7.51 728	3.05 332	5.63 718	11.57 747	4.83 689	3.95 642	12.72 729	8.44 581	20.78 746	0.41 529	0.43 603	0.47 580	1.01 690	1.66 695	1.39 682

SAMSARA	3.55 647	2.16 670	14.18 540	1.86 672	1.49 602	4.62 669	2.65 679	3.58 419	2.80 613	7.05 726	3.05 648	5.16 699	4.07 667	9.18 601	4.80 655	0.64 640	0.67 675	0.59 642	0.68 665	0.89 648	0.91 649

MonStereo1	8.07 718	2.24 671	5.83 429	4.68 735	3.60 722	18.80 747	2.52 672	5.89 716	5.86 720	4.76 704	13.98 742	7.41 712	50.63 773	13.28 728	5.16 660	4.40 733	0.90 691	2.69 722	1.55 708	3.92 720	3.30 723

WAO-6	5.87 702	2.27 672	15.05 557	2.96 708	2.77 708	12.01 731	3.58 710	5.37 712	11.91 733	3.34 673	9.69 722	6.78 710	5.84 696	11.82 709	8.89 691	2.87 711	2.35 725	2.50 715	1.84 718	2.85 705	2.67 711

FADNet-RVC	2.51 544	2.27 672	14.03 536	1.09 429	0.81 368	3.54 411	1.10 537	4.13 569	2.48 561	1.39 308	1.22 233	1.85 427	1.77 524	9.78 617	2.06 560	0.38 490	0.37 563	0.40 535	0.40 576	0.67 610	0.48 521

FADNet_RVC	2.65 565	2.28 674	16.51 576	0.98 356	0.92 427	4.09 550	0.83 373	4.26 616	1.73 385	1.46 315	1.78 426	1.60 373	1.50 449	8.88 590	2.39 589	0.47 581	0.38 570	0.44 563	0.58 648	0.89 648	0.97 656

XQC	2.96 600	2.42 675	14.85 550	1.36 576	1.32 562	3.29 354	1.53 614	4.28 622	2.78 607	3.21 667	2.46 601	3.53 623	2.92 624	6.58 536	4.67 650	0.70 657	0.41 593	0.59 642	0.56 644	0.96 657	0.83 643

EDNetEfficientorigin	12.35 737	2.51 676	179.47 786	1.19 493	0.96 440	2.91 273	1.81 641	3.00 326	5.35 714	8.91 734	4.79 688	4.18 658	4.64 678	9.98 626	11.30 706	0.37 473	0.38 570	0.60 648	0.85 679	1.32 688	2.43 708

RTSC	2.95 597	2.51 676	15.49 566	1.54 624	1.30 552	3.51 402	0.86 394	3.89 491	2.48 561	3.64 679	3.12 655	3.04 573	2.30 587	5.70 510	6.67 670	0.55 621	0.35 542	0.37 506	0.39 565	0.70 616	0.60 584

IMH-64-1	4.84 686	2.53 678	6.83 435	4.30 728	3.74 724	4.81 698	6.05 723	5.30 708	3.92 692	3.95 687	8.33 712	5.08 695	6.06 699	8.96 594	6.30 668	4.57 737	2.96 733	3.04 726	2.12 726	4.28 723	3.62 727

IMH-64	4.84 686	2.53 678	6.83 435	4.30 728	3.74 724	4.81 698	6.05 723	5.30 708	3.92 692	3.95 687	8.33 712	5.08 695	6.06 699	8.96 594	6.30 668	4.57 737	2.96 733	3.04 726	2.12 726	4.28 723	3.62 727

Wz-Net-MNSev	2.71 577	2.54 680	13.91 534	1.52 620	1.37 575	3.28 350	2.47 669	4.03 538	2.32 523	2.57 606	2.07 531	2.29 483	3.01 628	7.55 560	2.74 619	0.38 490	0.36 549	0.36 492	0.37 544	0.57 570	0.47 516

Syn2CoEx	3.08 619	2.55 681	19.88 657	1.34 565	1.18 515	2.43 210	1.65 631	3.91 501	2.40 546	2.39 578	2.27 570	2.90 559	3.17 640	9.57 612	2.54 610	0.50 602	0.45 613	0.53 622	0.39 565	0.74 630	0.72 621

StereoAnything_RVC	0.94 196	2.66 682	2.20 285	0.76 171	0.34 33	1.18 49	0.39 68	2.31 198	0.69 22	0.51 22	0.34 9	0.32 2	0.89 242	1.57 280	0.35 3	0.32 389	0.16 52	0.23 76	0.15 11	3.31 709	0.18 7

RAFT + AFF	2.51 544	2.66 682	4.48 413	1.15 473	1.95 684	4.15 567	2.01 653	4.46 673	3.30 673	2.19 514	2.51 608	2.22 475	4.87 681	8.91 592	2.06 560	0.30 339	0.60 663	0.48 589	0.38 557	0.77 635	0.69 610

DDUNet	2.91 593	2.78 684	6.94 438	3.53 717	2.26 701	3.28 350	1.36 585	3.77 459	2.04 452	2.62 619	2.49 605	4.18 658	1.69 509	5.38 499	1.85 531	2.21 708	1.77 714	2.61 719	2.43 729	2.60 703	2.34 705

UDG	3.55 647	2.81 685	17.45 594	2.69 703	1.98 685	3.97 526	1.19 557	4.35 649	2.02 444	2.42 583	2.53 611	4.50 672	2.46 602	6.53 533	2.41 593	2.12 707	1.77 714	2.63 720	2.57 731	2.64 704	1.95 696

AANet	3.15 627	2.93 686	15.16 561	1.41 594	1.08 491	2.23 188	1.37 590	2.95 319	3.65 685	4.12 692	4.40 685	4.13 654	5.32 690	6.55 534	3.76 642	0.60 630	0.42 602	0.50 606	0.42 590	0.99 658	0.93 653

DFGA-Net	2.11 454	3.00 687	7.43 443	1.11 446	0.76 345	3.72 446	0.60 188	2.63 272	1.91 426	2.01 447	2.07 531	1.22 314	1.04 297	10.26 640	2.26 581	0.27 220	0.22 321	0.34 455	0.34 505	0.61 584	0.48 521

w-ln-seven	2.86 586	3.06 688	14.02 535	1.27 531	1.32 562	4.10 556	1.59 622	3.90 496	2.59 584	3.03 655	2.27 570	3.42 608	2.25 584	6.70 541	4.81 656	0.39 506	0.34 536	0.48 589	0.40 576	0.74 630	0.55 565

WAO-7	5.16 690	3.21 689	18.98 627	1.88 674	1.44 595	5.34 707	3.09 696	4.91 701	5.81 719	4.35 699	8.92 720	6.55 708	6.06 699	13.40 731	10.81 701	1.34 702	1.20 703	1.48 706	1.35 706	1.60 693	1.45 683

PWCDC_ROB	2.95 597	3.26 690	14.06 537	1.59 634	1.56 620	4.19 589	0.86 394	4.30 634	4.08 696	2.06 466	7.37 705	2.75 543	2.42 597	3.59 458	2.67 617	1.34 702	0.36 549	0.39 528	0.34 505	1.13 674	0.62 590

ADCMid	3.96 666	3.27 691	15.48 565	1.26 523	1.40 582	4.66 675	2.28 664	4.06 551	3.54 682	3.94 686	3.02 646	3.85 639	3.67 658	4.03 473	18.65 740	0.68 652	0.61 665	1.09 694	1.18 699	1.38 689	1.08 663

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 252	3.30 692	2.61 329	0.82 207	0.38 83	1.27 61	0.62 208	1.51 59	1.29 180	0.91 221	0.92 145	0.65 140	0.57 92	1.08 134	0.59 145	1.55 704	0.15 25	0.32 400	0.28 403	1.10 671	1.98 698

DispFullNet	4.64 682	3.48 693	23.95 744	3.99 723	3.03 713	3.35 360	1.06 522	4.18 581	2.80 613	6.33 718	2.94 642	4.04 649	7.81 719	3.92 471	5.16 660	2.75 710	1.61 711	3.10 729	2.68 734	3.32 710	3.31 724

LSM	12.71 741	3.52 694	20.79 700	55.63 772	84.76 774	3.63 435	6.30 725	3.73 453	4.93 711	5.55 710	13.92 741	3.53 623	3.25 643	9.72 614	4.12 645	0.64 640	0.85 689	0.71 669	0.81 678	1.03 660	26.84 761

SGM+DAISY	8.36 719	3.82 695	24.83 745	2.02 683	1.75 659	14.80 736	17.22 749	4.27 617	11.79 732	13.88 748	14.38 743	11.74 726	13.83 732	10.56 646	15.12 719	1.21 690	1.19 702	1.14 696	1.13 697	1.17 680	1.37 679

UNDER WATER	10.47 724	3.95 696	22.62 738	5.07 739	4.51 734	7.78 723	3.77 713	12.56 737	21.72 757	7.84 730	10.78 726	23.96 752	31.66 758	10.78 658	16.19 727	4.44 734	2.93 731	4.24 738	2.86 738	6.33 737	5.47 741

Wz-Net-SNSev	2.98 606	4.36 697	15.98 569	1.57 632	1.19 522	3.28 350	1.80 640	3.96 520	2.40 546	2.32 560	2.28 574	3.48 612	2.05 563	7.84 568	3.82 643	0.47 581	0.39 579	0.53 622	0.49 618	0.71 625	0.60 584

SuperB	4.79 685	4.41 698	21.08 710	1.45 605	1.08 491	3.91 490	3.08 695	4.18 581	3.01 643	2.50 591	2.10 535	2.75 543	3.49 655	8.80 588	19.60 744	0.44 554	0.33 522	0.53 622	0.39 565	12.01 749	0.64 599

DStereoSA	10.13 723	4.62 699	12.76 513	4.78 737	13.35 742	9.97 727	22.80 755	4.74 697	16.44 744	5.11 707	15.31 745	4.61 679	13.82 731	8.00 570	27.60 759	6.51 745	8.86 752	1.43 704	8.28 754	3.16 707	10.38 745

WZ-Net	3.62 649	4.87 700	16.77 581	1.43 598	1.40 582	3.75 453	2.29 665	4.12 567	2.50 566	2.74 634	2.19 557	4.06 650	5.29 689	10.19 635	7.36 681	0.54 619	0.37 563	0.47 580	0.49 618	0.77 635	0.73 622

iResNetv2_ROB	2.65 565	5.00 701	19.28 639	2.06 685	1.09 496	3.83 468	1.13 544	4.14 575	2.09 463	1.85 388	2.03 517	2.01 454	1.51 454	3.58 457	1.58 483	0.34 428	0.21 289	0.32 400	0.21 199	0.44 505	0.29 289

ADCS	4.22 675	5.33 702	16.32 572	1.64 642	1.31 555	3.91 490	3.64 711	4.21 590	2.89 627	5.11 707	2.81 638	4.46 671	3.06 635	5.21 495	19.50 743	0.63 637	0.64 670	0.69 665	0.69 667	1.12 673	1.26 671

UNDER WATER-64	9.33 721	5.37 703	22.60 737	5.22 740	4.86 736	10.75 729	4.61 720	11.45 729	17.30 749	7.59 727	9.80 724	15.99 733	17.90 747	10.63 650	15.72 723	4.36 731	2.87 728	4.39 742	2.86 738	7.01 741	5.36 740

KSHMR	16.96 747	5.37 703	21.64 729	4.46 732	4.50 733	8.30 725	3.32 700	15.58 746	76.24 781	6.62 725	61.47 776	56.53 772	5.43 692	35.17 761	11.37 707	4.39 732	2.97 735	3.63 737	2.74 736	5.10 731	4.34 735

GASNet	3.24 634	5.55 705	20.58 694	1.56 631	1.25 542	2.32 198	1.12 541	4.04 543	2.67 593	1.88 397	2.10 535	3.00 570	2.16 576	10.59 648	2.43 596	0.65 643	0.37 563	0.61 651	0.45 602	0.87 647	0.58 579

AnyNet_C32	4.17 673	5.75 706	12.62 512	1.60 636	1.54 613	5.51 709	4.09 718	3.90 496	3.23 666	4.22 698	3.03 647	3.10 579	3.41 649	8.01 572	18.85 741	0.53 617	0.58 658	0.53 622	0.74 669	1.19 682	0.97 656

MADNet++	7.57 717	5.80 707	13.28 518	6.38 742	5.26 737	7.18 718	7.77 730	5.32 710	5.62 717	6.11 715	7.78 707	6.02 707	8.01 721	11.74 705	16.36 728	9.36 752	4.95 743	8.57 755	5.66 750	4.83 729	5.34 739

coex-ft	18.59 749	6.62 708	113.53 784	1.17 484	1.31 555	2.33 200	1.93 648	2.81 305	14.00 736	124.82 787	8.45 714	5.90 706	51.74 774	9.99 627	22.69 747	0.57 625	0.62 666	0.50 606	0.49 618	1.08 670	1.28 673

RTS	3.90 662	7.04 709	17.94 601	1.92 675	2.19 697	5.00 703	2.96 689	4.29 626	3.19 660	4.05 689	3.08 650	4.94 688	3.16 638	7.64 563	6.72 671	0.66 645	0.44 608	0.51 611	0.47 608	0.95 653	0.76 628

RTSA	3.90 662	7.04 709	17.94 601	1.92 675	2.19 697	5.00 703	2.96 689	4.29 626	3.19 660	4.05 689	3.08 650	4.94 688	3.16 638	7.64 563	6.72 671	0.66 645	0.44 608	0.51 611	0.47 608	0.95 653	0.76 628

AnyNet_C01	4.37 677	7.80 711	16.40 573	1.98 681	1.40 582	6.37 714	6.47 726	4.09 559	5.03 712	4.06 691	3.78 677	4.16 657	3.31 645	6.62 538	10.00 694	0.61 634	0.67 675	0.63 656	0.67 662	2.01 697	1.31 675

RainbowNet	4.56 679	8.28 712	20.07 666	3.64 721	3.23 720	4.15 567	2.99 691	4.18 581	3.03 645	2.20 518	2.65 623	4.26 663	2.90 623	9.77 615	2.12 567	3.88 727	2.27 721	2.71 724	1.72 714	3.78 717	3.31 724

notaker	10.50 726	8.60 713	20.23 673	4.54 734	3.95 728	6.27 713	3.44 703	8.07 722	4.75 710	8.73 733	46.45 766	13.86 732	27.86 757	13.49 732	13.61 717	4.56 736	3.18 737	3.52 734	2.68 734	8.13 745	4.05 732

TorneroNet-64	10.12 722	8.74 714	20.95 707	4.27 726	3.76 727	13.86 735	2.85 685	15.05 743	23.15 758	10.07 740	23.84 753	13.47 729	8.24 723	13.96 738	17.21 733	3.96 728	2.72 726	3.23 730	2.48 730	6.29 735	4.27 734

Wz-Net-TNSev	3.67 651	8.83 715	13.47 523	1.48 612	1.18 515	3.60 425	2.49 671	4.27 617	3.13 653	2.18 510	1.89 484	4.21 662	2.80 619	12.10 714	7.58 684	0.57 625	0.55 650	0.47 580	0.54 639	0.91 651	1.05 661

DGTPSM_ROB	15.31 744	8.85 716	28.14 751	9.90 746	18.89 744	12.44 733	33.21 758	13.48 740	17.86 753	9.50 737	22.89 751	13.78 730	19.67 749	21.26 745	23.68 749	5.08 742	8.84 750	5.62 750	11.50 757	6.72 738	14.87 754

DPSMNet_ROB	15.52 745	8.89 717	31.44 752	10.07 748	18.91 745	12.44 733	33.22 759	13.51 741	17.94 754	9.58 738	22.91 752	13.79 731	19.67 749	21.43 746	23.73 750	5.17 743	8.84 750	5.63 751	11.52 760	6.79 739	14.90 755

otaku	4.58 681	8.93 718	19.95 660	3.11 711	2.67 705	3.91 490	2.57 676	3.82 471	2.25 501	2.22 529	9.72 723	4.08 651	2.35 592	8.57 582	2.13 570	3.51 720	1.65 712	2.15 712	1.17 698	3.69 715	3.15 718

Ntro	4.21 674	8.94 719	19.89 658	3.22 712	2.96 712	4.15 567	1.89 646	3.92 506	2.36 530	1.77 374	2.14 548	3.35 601	2.17 578	9.48 608	2.24 580	3.52 721	1.76 713	2.13 711	1.31 703	3.83 718	3.09 716

Dean	7.52 715	9.08 720	21.41 721	3.74 722	3.53 721	4.81 698	3.53 707	5.33 711	5.25 713	4.17 694	26.53 755	25.62 756	4.09 668	10.97 665	4.32 646	3.69 724	2.30 722	2.91 725	1.87 719	4.03 721	3.24 722

JetBlue	6.27 706	9.15 721	13.76 526	1.94 679	4.60 735	11.91 730	12.00 738	5.12 704	3.45 680	3.79 683	4.52 686	9.54 720	6.56 708	9.40 606	13.48 716	1.26 696	1.37 707	1.17 697	1.34 705	7.06 742	3.95 731

LVE	6.88 712	9.31 722	21.14 711	3.61 720	3.18 719	4.49 642	2.79 682	10.21 728	11.69 731	3.16 666	11.53 731	18.33 734	4.31 672	11.66 700	3.52 638	4.45 735	2.93 731	2.56 717	1.91 720	3.62 712	3.16 719

SQANet	3.70 653	9.34 723	18.41 615	2.75 704	2.74 707	3.40 371	1.47 606	3.50 403	1.68 363	2.60 615	1.75 408	2.69 536	1.91 553	6.72 545	1.74 516	2.96 712	1.41 708	1.85 708	1.12 695	3.17 708	2.70 714

z-mn7	3.36 643	9.42 724	14.16 539	1.28 534	1.22 536	3.78 458	1.43 604	3.92 506	3.35 675	2.85 643	3.36 667	3.06 577	1.97 558	9.66 613	5.16 660	0.42 541	0.35 542	0.43 558	0.33 495	0.63 590	0.48 521

MADNet+	3.97 667	9.54 725	13.83 532	1.87 673	1.69 647	4.19 589	2.87 686	4.80 699	4.10 697	2.51 595	2.67 625	4.55 676	3.41 649	8.72 586	6.92 678	1.25 695	1.27 704	1.04 690	0.93 684	1.39 690	1.85 694

zh-mn7	3.15 627	9.61 726	12.45 510	1.26 523	0.99 456	2.91 273	1.32 578	4.12 567	2.74 600	3.33 672	3.07 649	2.84 555	1.89 551	8.91 592	4.69 652	0.49 598	0.40 584	0.38 523	0.38 557	0.56 565	0.63 595

PWCK	5.85 701	9.95 727	15.22 563	2.90 707	1.56 620	5.66 711	7.69 729	5.27 707	4.74 709	3.88 684	7.51 706	8.04 716	5.28 688	15.18 740	8.40 688	3.08 714	1.51 709	2.24 713	1.37 707	5.55 733	1.96 697

ktn	21.74 754	10.34 728	19.68 650	4.53 733	4.00 729	6.53 716	4.51 719	6.79 718	78.82 783	84.69 782	100.86 785	58.49 773	7.57 717	12.11 715	13.35 715	4.58 739	3.24 738	3.49 732	2.62 732	4.65 728	3.84 730

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 678	10.62 729	15.18 562	1.55 629	1.45 599	6.16 712	3.54 709	5.41 713	3.68 688	2.59 614	2.74 629	4.81 685	2.20 581	13.79 736	4.40 647	2.04 705	3.36 739	1.05 691	1.20 700	2.09 698	1.72 691

light-stereo	41.45 761	10.64 730	54.16 772	59.84 773	45.61 769	131.14 785	1.57 620	37.33 765	17.30 749	76.21 781	120.65 786	118.18 786	3.98 664	89.11 784	15.46 720	5.48 744	9.68 759	1.25 698	1.28 702	17.93 760	12.24 753

MFN_U_SF_RVC	3.81 658	10.78 731	15.01 556	1.84 669	1.39 580	3.73 450	1.63 626	4.05 547	3.26 668	2.91 645	2.38 597	4.36 668	3.65 657	8.43 580	4.91 658	1.11 687	1.04 695	0.99 688	1.31 703	1.58 692	1.75 693

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 665	10.88 732	12.30 508	1.26 523	1.55 617	5.19 706	3.33 701	4.42 665	2.82 621	2.58 610	2.62 620	5.00 691	2.11 568	14.03 739	2.73 618	1.28 697	2.34 724	0.67 664	1.83 717	0.81 642	1.03 660

TorneroNet	25.88 756	11.28 733	21.62 727	4.20 725	4.07 730	55.25 766	3.15 697	15.16 744	76.94 782	58.09 776	82.72 782	86.88 781	41.15 764	13.35 730	18.13 737	4.32 730	2.85 727	3.45 731	2.62 732	8.33 746	4.14 733

zh-sn7	3.81 658	11.43 734	15.78 567	1.25 516	1.15 508	3.68 441	2.58 677	4.15 579	2.42 551	2.61 617	3.10 654	3.38 606	3.03 632	11.43 686	6.88 676	0.45 564	0.48 633	0.45 570	0.43 594	0.72 628	0.71 614

ACVNet_2	5.41 694	12.60 735	20.42 686	3.27 714	3.15 718	4.50 645	3.02 692	4.66 692	3.73 689	3.35 675	5.36 693	7.86 715	2.88 621	12.33 718	4.76 654	3.12 715	2.22 719	2.70 723	1.69 711	3.49 711	3.10 717

noway3	12.11 734	12.88 736	18.29 610	22.08 750	20.58 748	16.00 742	12.31 740	22.29 748	4.37 698	6.52 723	6.38 699	18.56 740	15.10 739	8.64 584	10.68 698	9.17 749	5.00 744	5.23 744	3.94 744	12.14 750	12.14 749

noway2	12.12 735	12.89 737	18.23 607	22.27 751	20.57 747	16.13 743	12.37 743	22.35 749	4.45 699	6.34 719	6.58 703	18.59 741	15.01 736	8.11 573	10.67 697	9.07 748	5.26 745	5.25 745	3.92 742	12.23 751	12.12 748

noway7	2.85 585	13.00 738	18.98 627	1.01 378	0.83 388	2.94 287	0.76 309	3.38 386	2.95 634	1.19 277	1.57 349	1.93 436	2.07 566	1.69 315	2.46 601	0.29 296	0.18 145	0.29 311	0.23 265	0.63 590	0.52 548

WAO-8	11.95 732	13.02 739	20.56 691	3.50 715	3.08 715	15.11 738	2.80 683	12.91 738	19.11 755	7.69 728	13.12 735	11.62 723	7.01 712	84.40 781	7.91 685	3.42 717	1.92 716	3.54 735	1.93 721	3.68 713	2.69 712

Venus	11.95 732	13.02 739	20.56 691	3.50 715	3.08 715	15.11 738	2.80 683	12.91 738	19.11 755	7.69 728	13.12 735	11.62 723	7.01 712	84.40 781	7.91 685	3.42 717	1.92 716	3.54 735	1.93 721	3.68 713	2.69 712

MSAF-DinoV2	13.69 743	13.09 741	22.03 733	2.41 700	1.44 595	4.03 538	1.38 593	9.07 726	9.20 725	2.23 533	1.98 506	5.08 695	5.06 684	177.66 787	5.46 667	0.45 564	0.34 536	0.40 535	0.62 657	6.09 734	5.80 742

zzzzzzz1	3.04 618	13.29 742	18.93 625	0.95 335	1.27 547	2.59 232	0.94 466	3.25 361	2.75 603	1.17 274	1.31 270	2.07 465	1.95 556	5.33 497	2.79 622	0.41 529	0.24 389	0.28 281	0.29 434	0.65 602	0.42 477

IMH	6.81 711	13.66 743	20.41 685	4.33 730	3.74 724	5.50 708	3.06 694	5.49 714	6.22 721	4.64 703	10.35 725	9.30 719	8.03 722	13.61 734	6.81 673	4.80 740	2.99 736	3.09 728	2.12 726	4.36 725	3.61 726

ACVNet-4b	6.73 709	13.67 744	21.87 730	3.54 718	3.07 714	4.19 589	2.25 663	4.03 538	3.65 685	1.64 343	3.98 681	5.88 705	2.89 622	10.01 628	16.98 731	23.29 768	2.24 720	2.53 716	1.78 715	3.87 719	3.21 721

DStereoFS	11.11 729	13.81 745	11.82 504	5.73 741	11.05 740	20.81 748	11.36 736	8.68 725	16.52 747	14.90 751	15.81 749	11.63 725	13.85 734	9.05 597	15.60 722	7.57 746	8.88 753	2.41 714	5.29 748	2.16 700	15.30 756

ACVNet_1	6.04 704	13.97 746	21.36 720	3.58 719	3.14 717	4.73 691	2.48 670	4.20 585	3.17 658	2.98 653	2.83 640	23.31 750	4.34 673	11.06 671	2.45 599	3.68 723	2.33 723	2.60 718	1.79 716	3.69 715	3.19 720

TCMNet-wrong-test	12.32 736	14.13 747	19.38 640	22.38 754	19.85 746	15.99 741	12.34 742	22.95 750	4.56 704	6.24 717	6.27 698	18.40 736	15.71 741	10.10 634	10.72 699	9.06 747	4.78 741	5.35 749	3.95 747	12.28 754	11.97 747

noway1	12.38 738	14.65 748	19.19 630	22.47 755	20.76 750	16.13 743	12.30 739	23.66 752	4.48 701	6.34 719	6.52 701	18.55 738	15.01 736	8.39 579	10.84 702	9.34 750	5.29 746	5.25 745	3.94 744	12.24 752	12.15 750

zzzz4	12.38 738	14.70 749	19.20 632	22.47 755	20.75 749	16.16 745	12.33 741	23.67 753	4.48 701	6.35 721	6.53 702	18.55 738	14.99 735	8.35 575	10.84 702	9.34 750	5.29 746	5.25 745	3.94 744	12.24 752	12.15 750

noway4	12.47 740	15.37 750	19.26 636	22.73 757	20.78 751	16.28 746	12.44 744	23.08 751	4.68 706	6.43 722	6.45 700	18.54 737	15.51 740	8.64 584	10.74 700	9.53 753	5.34 748	5.27 748	3.92 742	12.28 754	12.23 752

USTest	15.98 746	15.58 751	22.56 736	18.49 749	16.99 743	26.43 752	36.08 762	27.68 757	12.77 735	10.69 743	10.80 727	18.35 735	15.09 738	18.62 744	23.37 748	4.85 741	5.34 748	7.38 753	7.43 752	9.90 747	11.23 746

HanzoNet	31.60 760	17.23 752	21.22 716	7.32 743	5.84 738	7.25 720	3.53 707	13.82 742	14.20 738	50.38 772	47.01 767	44.45 761	56.61 775	36.61 762	32.00 763	63.89 780	56.57 781	7.97 754	89.20 784	28.69 761	28.25 764

iinet-test	19.59 750	18.93 753	25.29 746	22.27 751	21.21 752	29.32 753	37.73 763	31.61 760	16.48 745	14.41 749	13.76 739	22.91 748	19.69 751	21.98 747	26.21 753	10.17 755	8.89 754	11.03 758	10.88 755	13.66 756	15.45 757

IINet	19.59 750	18.93 753	25.29 746	22.27 751	21.21 752	29.32 753	37.73 763	31.61 760	16.48 745	14.41 749	13.76 739	22.91 748	19.69 751	21.98 747	26.21 753	10.17 755	8.89 754	11.03 758	10.88 755	13.66 756	15.45 757

Anonymous_1	57.11 774	19.68 755	26.15 748	23.10 758	142.31 784	30.84 755	39.75 765	33.86 764	16.98 748	70.53 780	15.42 746	23.46 751	19.75 753	23.04 750	27.23 758	164.73 787	9.02 756	130.38 783	137.40 785	161.27 788	27.24 763

DPSM_ROB	20.78 752	20.03 756	26.57 749	23.62 759	22.46 754	31.10 756	39.97 766	33.52 762	17.41 751	15.25 752	15.80 747	24.06 753	20.71 754	23.30 752	27.62 760	10.78 757	9.41 757	11.69 760	11.50 757	14.49 758	16.36 759

DPSM	20.78 752	20.03 756	26.57 749	23.62 759	22.46 754	31.10 756	39.97 766	33.52 762	17.41 751	15.25 752	15.80 747	24.06 753	20.71 754	23.30 752	27.62 760	10.78 757	9.41 757	11.69 760	11.50 757	14.49 758	16.36 759

JetRed	10.48 725	27.10 758	35.70 754	4.27 726	4.09 731	15.55 740	12.83 745	12.16 734	5.50 715	5.83 712	5.56 695	10.14 721	7.43 715	8.88 590	26.39 757	3.32 716	3.81 740	3.51 733	2.96 740	7.85 743	6.69 744

LRCNet_RVC	25.52 755	33.45 759	23.21 742	31.79 761	32.78 758	6.74 717	1.18 554	25.88 755	4.46 700	28.94 755	30.89 756	24.91 755	17.57 746	27.66 756	24.34 752	35.26 774	25.60 773	35.91 774	33.81 771	31.90 771	34.10 772

Selective-IGEV-i1pa	29.93 759	36.60 760	34.97 753	9.92 747	7.41 739	38.91 762	35.81 761	43.96 766	35.07 767	30.01 756	53.53 775	41.78 759	35.42 759	40.57 763	33.93 764	30.94 770	15.47 764	23.33 763	13.36 761	10.61 748	27.01 762

fast-reg	41.74 762	39.55 761	52.36 764	48.35 771	53.83 770	63.99 775	80.62 775	67.13 770	34.76 763	30.46 758	31.71 759	46.30 763	38.94 760	45.39 766	53.82 768	20.51 760	18.78 765	23.33 763	22.88 763	29.12 763	32.91 765

FlowAnything	41.75 764	39.90 762	53.36 769	47.83 770	45.06 764	62.45 767	80.51 774	67.34 776	34.89 765	30.56 762	31.52 757	48.18 766	42.05 770	46.66 772	55.24 771	21.71 767	18.88 768	23.49 769	23.13 764	29.12 763	33.04 766

LSM0	49.58 772	40.04 763	53.62 771	97.15 778	128.68 783	62.75 773	79.89 773	67.63 777	35.11 768	33.02 764	32.61 765	48.43 771	41.60 766	46.60 768	55.43 772	21.63 765	18.99 772	23.62 771	23.13 764	29.47 770	52.26 778

Hybrid-DGEV	41.74 762	40.15 764	53.21 767	47.72 765	45.04 763	62.46 768	80.71 777	67.23 772	34.70 760	30.38 757	31.64 758	48.32 770	41.44 765	46.71 773	55.65 776	21.63 765	18.85 766	23.50 770	23.21 767	29.18 766	33.09 771

Selective-RAFT-Error	41.77 765	40.16 765	53.34 768	47.73 766	45.25 768	62.51 769	80.64 776	67.22 771	34.93 766	30.64 763	31.81 760	48.11 765	42.11 771	46.57 767	54.95 770	21.61 762	18.87 767	23.48 765	23.15 766	29.16 765	33.08 770

CasAABBNet	41.80 768	40.20 766	53.41 770	47.73 766	45.18 765	62.51 769	80.71 777	67.26 773	34.80 764	30.49 759	31.88 761	48.24 767	41.81 767	46.63 769	55.64 775	21.60 761	18.88 768	23.48 765	23.22 768	29.19 767	33.05 767

RAFT-FEzeroshot	41.78 766	40.21 767	53.07 765	47.74 768	45.19 766	62.51 769	80.73 779	67.30 774	34.75 761	30.51 760	31.88 761	48.27 768	41.88 768	46.64 770	55.54 773	21.62 763	18.89 770	23.48 765	23.22 768	29.20 768	33.05 767

RAFT-FE	41.78 766	40.21 767	53.07 765	47.74 768	45.19 766	62.51 769	80.73 779	67.30 774	34.75 761	30.51 760	31.88 761	48.27 768	41.88 768	46.64 770	55.54 773	21.62 763	18.89 770	23.48 765	23.22 768	29.20 768	33.05 767

HaxPig	43.25 769	43.65 769	45.00 758	33.85 762	35.61 760	32.69 758	30.52 756	45.09 767	42.97 770	48.77 768	48.17 770	43.00 760	40.26 762	44.58 764	43.61 765	47.18 777	49.30 778	51.54 778	50.25 777	43.73 772	45.29 773

AVERAGE_ROB	44.46 770	45.91 770	46.59 759	40.59 764	38.66 761	32.99 759	30.52 756	46.19 768	43.26 771	49.59 771	48.97 771	44.62 762	39.89 761	45.04 765	43.94 766	48.74 778	50.69 779	50.80 777	49.79 776	45.54 775	46.97 774

MEDIAN_ROB	47.37 771	49.08 771	49.92 762	40.32 763	39.97 762	34.95 760	33.43 760	49.17 769	46.39 773	53.06 773	52.65 774	47.65 764	42.23 772	48.35 774	47.29 767	52.10 779	54.04 780	54.28 779	53.48 778	48.76 776	50.33 777

PML	64.32 777	53.22 772	17.88 600	8.10 744	32.94 759	148.46 786	247.79 789	12.18 735	45.42 772	111.41 785	288.92 789	101.47 783	101.31 784	31.67 757	15.55 721	14.03 759	4.83 742	10.98 757	6.18 751	28.82 762	5.17 738

DLNR_Zeroshot_test	28.62 757	55.50 773	49.94 763	183.62 782	115.05 782	3.43 378	0.28 24	29.49 758	1.49 253	1.01 243	1.26 250	0.93 255	0.63 116	3.92 471	1.51 471	29.81 769	0.41 593	0.26 209	0.23 265	93.28 779	0.32 348

DLNR-FE	28.68 758	56.10 774	49.61 761	183.75 783	105.98 778	3.44 379	0.28 24	29.58 759	1.49 253	1.01 243	1.26 250	0.93 255	0.63 116	3.81 464	1.51 471	33.14 773	0.41 593	0.26 209	0.23 265	99.94 781	0.32 348

zzzz2	62.05 775	59.17 775	79.56 778	72.07 774	67.48 772	93.36 780	121.04 783	99.79 782	52.42 774	44.70 766	47.17 768	69.71 774	59.48 776	69.15 777	80.64 781	32.46 771	28.45 774	35.17 772	35.02 772	43.94 773	50.13 775

noway5	62.05 775	59.17 775	79.56 778	72.07 774	67.48 772	93.36 780	121.04 783	99.79 782	52.42 774	44.70 766	47.17 768	69.71 774	59.48 776	69.15 777	80.64 781	32.46 771	28.45 774	35.17 772	35.02 772	43.94 773	50.13 775

BEATNet-Init1	49.72 773	64.32 777	97.77 783	4.68 735	4.28 732	84.75 777	60.42 769	73.38 778	68.59 780	88.29 783	88.51 784	91.94 782	97.99 783	85.26 783	70.96 780	0.80 665	0.65 671	0.85 683	0.70 668	7.96 744	2.33 704

zzzzzz3	69.47 779	68.75 778	95.95 782	92.04 776	86.19 775	92.69 779	109.30 781	107.64 784	55.63 776	49.24 770	52.63 772	85.19 780	79.67 781	70.47 779	82.28 784	37.59 775	29.10 776	39.83 776	38.78 774	54.76 778	61.64 779

zzz1	69.44 778	68.76 779	95.90 781	92.07 777	86.22 776	92.47 778	109.30 781	107.66 785	55.65 777	49.21 769	52.63 772	85.10 779	79.74 782	70.47 779	82.00 783	37.59 775	29.10 776	39.82 775	38.78 774	54.75 777	61.65 780

xxxxx1	112.33 783	88.53 780	37.76 755	227.84 785	157.23 785	39.05 763	61.41 770	93.76 779	79.29 784	62.45 777	74.79 779	78.32 776	70.96 778	33.47 758	70.69 777	114.00 782	130.36 786	259.31 787	274.34 787	145.54 785	147.50 784

tt_ll	112.33 783	88.53 780	37.76 755	227.84 785	157.23 785	39.05 763	61.41 770	93.76 779	79.29 784	62.45 777	74.79 779	78.32 776	70.96 778	33.47 758	70.69 777	114.00 782	130.36 786	259.31 787	274.34 787	145.54 785	147.50 784

ff	112.33 783	88.53 780	37.76 755	227.84 785	157.23 785	39.05 763	61.41 770	93.76 779	79.29 784	62.45 777	74.79 779	78.32 776	70.96 778	33.47 758	70.69 777	114.00 782	130.36 786	259.31 787	274.34 787	145.54 785	147.50 784

RSGM-EC	108.14 781	104.44 783	68.66 775	115.42 780	109.31 780	116.48 782	139.19 786	127.02 786	55.95 778	55.27 774	71.01 777	116.54 784	111.76 785	176.57 785	175.06 786	117.34 785	71.64 783	140.65 784	83.55 782	123.96 783	82.91 782

acva	108.14 781	104.44 783	68.66 775	115.42 780	109.31 780	116.48 782	139.19 786	127.02 786	55.95 778	55.27 774	71.01 777	116.54 784	111.76 785	176.57 785	175.06 786	117.34 785	71.64 783	140.65 784	83.55 782	123.96 783	82.91 782

ASD4		113.98 785

DPSimNet_ROB	102.30 780	119.72 786	143.59 785	109.42 779	94.10 777	127.22 784	127.15 785	26.62 756	102.36 787	149.58 788	83.99 783	139.34 787	137.54 787	64.62 776	82.36 785	105.18 781	66.15 782	120.15 782	69.61 781	99.58 780	77.72 781

Selective-IGEV-i16pa	129.35 786	164.95 787	19.57 646	3.26 713	2.26 701	202.88 788	5.86 722	236.38 789	207.45 789	116.27 786	209.82 787	153.71 788	219.30 789	258.04 789	190.96 788	192.94 788	94.03 785	90.21 781	64.92 780	4.40 726	149.67 787

test_example2	212.63 787	219.92 788	221.87 787	213.67 784	221.17 788	199.47 787	200.74 788	185.30 788	141.66 788	209.52 789	213.45 788	210.82 789	205.48 788	221.27 788	216.64 789	236.83 789	242.07 789	213.93 786	217.01 786	235.69 789	226.10 788

ccccc		629.75 789		567.84 788	570.84 789	582.44 789		613.82 790		614.58 790		555.57 790		666.94 790		781.57 790	507.24 790	391.36 790	342.44 790	689.82 790

GS-Stereo							0.83 373	3.32 374	1.37 195	0.75 147	0.89 133	0.76 196	0.80 203	0.92 87	0.53 115	0.26 192	0.18 145	0.26 209	0.20 176	0.28 215	0.21 102

FSD					0.60 262	0.77 17	0.67 235	1.57 69	0.68 19	0.72 135	0.62 63	1.02 273	0.72 154	0.81 47	0.73 217	0.59 628	0.54 645	0.57 637	0.54 639	0.57 570

Low-res two-view benchmark