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

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 266	0.94 529	7.79 450	1.05 405	1.92 684	2.90 272	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.93 95	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

monster-pro	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.14 45	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.91 86	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonStereo	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.90 81	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Wavelet-MonSter	0.57 30	0.47 109	1.13 96	0.66 78	0.78 355	1.60 115	0.30 29	1.17 29	0.68 19	0.58 62	0.69 81	0.39 19	0.48 52	0.99 115	0.46 75	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.88 74	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 42	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.35 11	0.95 99	0.43 46	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

test410_97500	0.67 59	0.46 84	1.19 116	0.63 42	0.63 281	3.39 370	0.25 10	1.64 89	0.70 25	0.48 8	0.52 46	0.50 58	0.55 83	0.74 26	0.57 139	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 200

test410	0.69 68	0.47 109	1.19 116	0.63 42	0.71 326	3.65 439	0.26 19	1.73 101	0.70 25	0.50 19	0.50 38	0.49 56	0.51 69	0.74 26	0.58 145	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 200

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 90	0.52 28	0.43 23	0.56 94	0.32 5	0.71 11	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 39	0.90 90	0.52 28	0.43 23	0.56 94	0.32 5	0.71 11	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	1.62 120	0.25 10	0.96 15	0.90 90	0.61 87	0.43 23	0.57 103	0.53 75	0.71 11	0.45 64	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

2.25w	0.75 93	0.47 109	1.09 70	0.69 102	0.65 293	2.28 197	0.40 82	2.42 217	0.80 55	0.73 141	1.03 181	0.40 21	0.81 209	1.24 198	0.80 250	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 105

1w_stereo	0.86 159	0.42 46	1.07 46	0.72 133	0.81 368	3.00 295	0.67 238	3.28 368	0.75 39	0.74 146	1.32 276	0.37 12	1.37 404	0.92 90	0.68 190	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 142

GELT-Stereo	0.91 190	0.54 190	1.21 131	0.59 15	1.81 673	3.45 388	0.49 133	2.77 295	1.17 157	0.93 229	0.59 62	0.81 215	0.66 137	1.13 153	0.75 230	0.17 14	0.16 52	0.23 79	0.21 202	0.27 194	0.22 142

MonSter++	0.52 16	0.42 46	0.89 8	0.61 23	0.36 43	1.64 123	0.25 10	0.96 15	0.91 96	0.62 96	0.42 20	0.56 94	0.53 75	0.71 11	0.45 64	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

HiDET	0.61 39	0.41 33	0.88 4	0.64 55	0.39 90	2.67 245	0.25 10	1.59 76	0.91 96	0.59 75	0.44 29	0.52 68	0.50 63	0.76 32	0.54 124	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 105

LCMNet	0.63 49	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 90	3.11 315	0.27 22	1.58 73	0.84 78	0.56 47	0.58 60	0.52 68	0.53 75	0.77 37	0.51 111	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 105

CSFM-Stereo	0.60 35	0.39 18	0.95 18	0.60 20	0.32 22	2.66 244	0.31 30	1.44 55	0.77 42	0.72 138	0.51 44	0.55 88	0.51 69	0.75 28	0.46 75	0.17 14	0.17 93	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

asda	0.77 111	0.46 84	1.10 76	0.64 55	0.82 378	3.33 361	0.49 133	2.40 212	0.81 64	0.63 104	0.80 104	0.44 39	0.85 224	0.88 74	0.60 152	0.17 14	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.20 33	0.20 57

qwe	0.75 93	0.45 72	1.10 76	0.67 90	1.06 481	2.49 221	0.45 115	2.57 257	0.90 90	0.71 133	0.83 114	0.43 34	0.48 52	1.10 141	0.64 168	0.17 14	0.14 11	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57

4.25_new	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 83	0.46 84	1.08 61	0.71 118	0.97 444	2.52 224	0.58 180	2.28 195	0.93 114	0.57 56	0.94 156	0.40 21	0.65 130	0.87 68	0.50 100	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

2.75w_new	0.75 93	0.45 72	1.10 76	0.65 68	0.62 277	2.45 217	0.56 165	2.75 292	0.74 38	0.78 174	0.73 87	0.38 16	0.92 255	1.04 130	0.66 181	0.17 14	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 19

3.25w_new	0.69 68	0.46 84	1.10 76	0.61 23	0.61 267	2.23 191	0.51 140	2.45 227	0.90 90	0.63 104	0.78 101	0.47 48	0.71 154	0.78 39	0.50 100	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 68	0.46 84	1.10 76	0.61 23	0.61 267	2.23 191	0.51 140	2.45 227	0.90 90	0.63 104	0.78 101	0.47 48	0.71 154	0.79 41	0.50 100	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.5w_stereo	0.77 111	0.53 170	1.09 70	0.65 68	0.72 329	2.52 224	0.51 140	2.43 222	0.80 55	0.76 165	1.20 228	0.43 34	0.66 137	1.23 195	0.73 220	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

2w_stereo	0.75 93	0.46 84	1.08 61	0.68 94	0.56 234	2.00 156	0.61 196	2.87 316	0.83 74	0.93 229	0.93 151	0.36 5	1.13 342	0.90 81	0.61 156	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 108	0.35 38	1.17 47	0.24 8	1.17 29	0.92 104	0.53 34	0.41 16	0.51 62	0.29 2	0.77 37	0.37 10	0.18 29	0.18 148	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

PointNet	0.56 28	0.41 33	0.92 15	0.63 42	0.33 26	1.85 140	0.31 30	1.34 44	0.88 87	0.71 133	0.46 32	0.57 103	0.32 5	0.80 44	0.45 64	0.18 29	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.20 57

aanet-new-60k	0.77 111	0.64 328	1.98 258	0.73 142	0.49 185	2.10 177	0.87 418	2.24 185	0.85 81	0.56 47	0.77 98	0.61 120	0.66 137	1.20 187	0.48 84	0.18 29	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.22 142

aanet-new-40k	0.73 83	0.59 258	1.25 144	0.75 155	1.49 605	1.42 89	0.96 482	1.95 137	0.84 78	0.52 28	1.06 197	0.51 62	0.76 179	0.85 66	0.47 80	0.18 29	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.22 142

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 210	0.27 8	0.58 7	0.27 22	1.58 73	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 156	0.50 63	0.82 54	0.35 3	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 210	0.28 10	0.58 7	0.32 39	1.61 78	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 163	0.48 52	0.84 64	0.36 6	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

AdaDepth	0.76 101	0.45 72	1.41 190	0.70 108	1.27 550	3.12 317	0.43 104	1.02 20	0.94 119	0.63 104	0.91 145	0.43 34	0.58 98	1.41 248	0.48 84	0.18 29	0.21 292	0.23 79	0.19 152	0.25 136	0.26 236

4w-stereo	0.67 59	0.49 131	1.07 46	0.63 42	0.75 341	1.63 122	0.44 109	2.23 183	0.77 42	0.56 47	0.92 148	0.40 21	0.82 213	1.08 137	0.53 118	0.18 29	0.13 1	0.25 166	0.18 107	0.19 10	0.20 57

2.5w	0.75 93	0.44 66	1.06 42	0.66 78	0.69 319	2.39 208	0.56 165	2.77 295	0.82 70	0.63 104	0.88 129	0.37 12	0.75 171	1.36 234	0.50 100	0.18 29	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 105

3w_stereo	0.71 78	0.47 109	1.14 103	0.65 68	0.39 90	1.73 130	0.68 249	2.79 304	0.79 51	0.67 118	0.84 116	0.37 12	1.02 291	1.03 125	0.56 133	0.18 29	0.14 11	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.22 142

IGEV	0.70 72	0.36 8	1.07 46	0.71 118	1.31 558	2.82 260	0.41 89	1.76 106	0.98 129	0.73 141	0.71 83	0.35 4	0.42 29	0.90 81	0.42 36	0.18 29	0.18 148	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 57

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 102	0.33 26	0.99 29	0.25 10	1.33 42	0.89 89	0.51 25	0.41 16	0.55 88	0.29 2	0.78 39	0.38 15	0.19 40	0.17 93	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

aanet-new-90k	0.85 155	0.57 231	1.82 240	0.75 155	0.92 427	3.26 346	0.72 275	2.51 241	0.86 83	0.47 6	0.67 79	0.49 56	0.76 179	1.56 279	0.45 64	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-70k	0.76 101	0.59 258	1.16 108	0.70 108	0.39 90	2.40 210	0.79 342	2.39 210	0.71 27	0.59 75	0.84 116	0.48 54	0.81 209	1.61 297	0.53 118	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-78k	1.46 341	0.57 231	14.51 549	0.74 150	0.34 33	3.31 359	0.68 249	2.34 205	0.72 29	0.58 62	0.88 129	0.50 58	1.06 314	1.42 251	0.45 64	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

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PSi22	0.93 195	0.71 401	1.23 135	1.00 374	0.36 43	1.73 130	0.36 59	3.46 398	1.44 223	0.98 243	1.39 301	1.16 300	0.64 122	1.95 360	0.75 230	0.19 40	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.34 369	0.35 403

Test_v1	0.62 42	0.40 22	1.13 96	0.74 150	0.55 229	1.60 115	0.39 71	1.68 95	0.92 104	0.60 84	0.88 129	0.53 73	0.50 63	0.93 95	0.39 16	0.19 40	0.16 52	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 105

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Reg-Stereo(zero)	1.60 361	0.42 46	10.69 493	0.89 280	0.68 312	3.27 349	0.47 126	2.27 192	1.54 296	1.48 320	1.24 243	2.55 525	2.68 617	1.48 266	1.10 357	0.19 40	0.19 198	0.22 61	0.18 107	0.24 109	0.26 236

fffft	0.76 101	0.47 109	1.28 155	0.82 210	0.54 220	1.51 103	0.80 353	2.09 159	1.18 159	0.63 104	0.84 116	0.59 112	0.55 83	1.80 336	0.85 267	0.19 40	0.18 148	0.27 248	0.20 179	0.26 171	0.24 184
1: 1. 1
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aanet-new-30k	0.81 142	0.64 328	3.91 403	0.70 108	0.97 444	1.43 90	0.96 482	1.36 45	0.72 29	0.61 87	1.02 175	0.62 127	0.87 231	0.72 18	0.44 57	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

aanet-new-28k	0.77 111	0.58 248	2.64 339	0.78 185	0.39 90	1.97 153	1.05 523	1.72 100	0.79 51	0.58 62	1.10 206	0.54 78	0.78 194	0.70 6	0.44 57	0.20 54	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.21 105

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PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 185	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 42	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 149	0.50 63	0.83 57	0.33 1	0.20 54	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

NLSM3	0.90 183	0.46 84	1.19 116	0.62 32	1.30 555	3.19 330	0.45 115	2.81 308	1.27 180	0.78 174	0.95 161	0.55 88	1.03 292	1.14 158	0.87 281	0.20 54	0.15 25	0.26 212	0.22 242	0.24 109	0.23 165

BridgeDepth	0.54 21	0.42 46	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 74	0.36 59	1.53 67	0.86 83	0.56 47	0.37 10	0.57 103	0.65 130	0.87 68	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 51	0.42 46	1.00 24	0.83 223	0.48 175	1.39 85	0.32 39	1.45 56	0.82 70	0.88 218	0.85 121	0.39 19	0.36 14	1.99 363	0.47 80	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 105

monsters	0.82 147	0.58 248	1.16 108	0.76 174	1.52 613	2.92 279	0.40 82	2.66 280	0.72 29	0.66 115	0.84 116	0.38 16	0.41 26	1.84 344	0.48 84	0.20 54	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 19

MLG-Stereo	0.77 111	0.39 18	1.04 29	0.64 55	0.41 107	3.01 298	0.31 30	1.89 125	2.92 634	0.47 6	0.29 6	0.66 149	0.47 47	1.35 231	0.39 16	0.20 54	0.18 148	0.24 125	0.16 33	0.19 10	0.20 57

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anonymous	0.57 30	0.55 202	1.24 142	0.88 271	0.38 83	0.40 2	0.59 186	0.98 18	0.92 104	0.71 133	0.93 151	0.68 156	0.40 23	0.98 109	0.43 46	0.21 66	0.16 52	0.26 212	0.21 202	0.21 56	0.21 105

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Anonymus	0.62 42	0.53 170	0.97 20	0.74 150	0.41 107	1.55 109	0.31 30	1.19 34	0.93 114	0.74 146	0.62 66	0.65 143	0.56 90	0.97 106	0.86 274	0.21 66	0.18 148	0.28 284	0.23 268	0.24 109	0.26 236

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CAR	0.60 35	0.41 33	1.04 29	0.72 133	0.61 267	2.02 158	0.33 42	1.13 26	0.94 119	0.61 87	0.49 36	0.54 78	0.35 11	1.14 158	0.45 64	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

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TS12	0.80 129	0.43 57	1.08 61	0.55 7	0.30 13	3.40 374	0.41 89	2.20 174	1.37 198	0.69 124	1.15 217	0.54 78	0.69 148	1.27 210	0.57 139	0.21 66	0.18 148	0.22 61	0.17 57	0.22 80	0.26 236

LiteMatch*	0.67 59	0.46 84	3.75 399	0.65 68	0.36 43	1.48 99	0.26 19	1.11 23	0.96 123	0.58 62	0.45 31	0.55 88	0.46 44	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.20 57

aanet-32k-new	0.89 174	0.90 509	2.17 287	0.75 155	0.62 277	3.41 379	0.99 498	2.09 159	0.72 29	0.53 34	1.13 213	0.66 149	0.96 265	1.04 130	0.52 114	0.21 66	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

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GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 121	0.45 72	1.12 87	0.71 118	1.00 465	2.05 167	0.87 418	2.25 187	1.18 159	0.56 47	0.74 92	0.44 39	1.03 292	0.81 50	0.41 29	0.21 66	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.27 194	0.91 652

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 88	0.45 72	1.13 96	0.69 102	0.77 351	1.77 134	0.88 425	2.04 150	1.47 240	0.61 87	1.04 186	0.61 120	0.79 199	0.89 80	0.43 46	0.21 66	0.18 148	0.23 79	0.18 107	0.25 136	0.28 279

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MatchStereo	0.68 65	0.46 84	1.93 250	0.67 90	0.28 10	0.98 27	0.33 42	2.01 144	1.69 374	0.48 8	1.02 175	0.47 48	0.59 103	0.91 86	0.58 145	0.21 66	0.17 93	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
252Zero-FE	0.72 79	0.46 84	1.08 61	1.01 381	0.41 107	1.27 64	0.22 4	1.79 112	1.03 139	2.52 600	1.24 243	0.32 2	0.41 26	1.03 125	0.45 64	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

4.5_new	0.67 59	0.46 84	1.11 84	0.63 42	0.78 355	1.97 153	0.51 140	2.18 170	0.78 47	0.73 141	0.90 140	0.42 32	0.49 59	0.81 50	0.49 93	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 59	0.46 84	1.11 84	0.63 42	0.78 355	1.97 153	0.51 140	2.18 170	0.77 42	0.73 141	0.90 140	0.42 32	0.49 59	0.81 50	0.49 93	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

MLG-Stereo_test3	0.60 35	0.37 10	1.12 87	0.59 15	0.57 246	2.19 188	0.31 30	1.68 95	0.56 9	0.49 15	0.51 44	0.56 94	0.33 8	0.96 103	0.54 124	0.21 66	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.20 33	0.21 105

MLG-Stereo_test1	0.80 129	0.39 18	1.02 26	0.65 68	1.20 533	3.14 320	0.29 28	1.59 76	3.05 649	0.50 19	0.24 1	0.67 154	0.43 32	1.33 227	0.40 19	0.21 66	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.19 10	0.20 57

MoCha-V2	0.87 165	0.48 120	1.87 243	0.88 271	0.32 22	1.37 83	0.55 160	2.71 286	1.42 216	0.92 227	1.75 411	0.65 143	1.17 359	1.45 260	0.57 139	0.21 66	0.21 292	0.20 21	0.19 152	0.24 109	0.23 165

LoS_RVC	0.94 199	1.30 607	1.31 160	0.84 235	1.63 635	2.02 158	0.59 186	1.51 62	1.36 197	0.81 186	1.33 278	0.84 221	0.88 239	1.36 234	0.73 220	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 686

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 299	0.72 408	1.74 232	1.05 405	0.36 43	4.13 566	0.42 98	2.95 322	2.84 628	2.02 455	2.40 601	1.61 378	1.11 339	1.26 205	0.97 327	0.21 66	0.15 25	0.26 212	0.23 268	0.29 240	0.23 165

AFF-stereo	1.31 321	0.77 451	1.46 196	1.10 442	0.45 142	3.93 501	0.48 131	2.92 319	2.92 634	1.90 407	2.21 565	2.11 473	1.52 459	1.93 357	1.12 366	0.21 66	0.16 52	0.25 166	0.25 323	0.29 240	0.20 57

rgla	0.56 28	0.53 170	1.07 46	0.63 42	1.08 491	1.18 49	0.31 30	1.29 36	0.80 55	0.49 15	0.47 34	0.38 16	0.52 72	0.80 44	0.41 29	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.20 57

aanet-new-34k	0.66 58	0.60 277	1.23 135	0.73 142	0.33 26	1.44 93	0.87 418	1.52 65	0.92 104	0.51 25	1.36 293	0.59 112	0.87 231	0.58 2	0.44 57	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.20 57

aanet-new-10k	0.82 147	0.58 248	1.16 108	0.78 185	0.37 64	3.52 408	1.04 519	2.34 205	0.76 40	0.89 221	0.70 82	0.64 137	0.88 239	0.94 98	0.59 148	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.18 107	0.26 171	0.20 57

aanet-new-8k	0.85 155	0.52 152	1.68 225	0.77 180	0.37 64	3.21 332	1.02 512	2.57 257	0.85 81	0.59 75	0.94 156	0.54 78	1.05 305	0.90 81	0.67 186	0.22 93	0.17 93	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.21 105

aanet-new	0.94 199	0.56 218	2.97 358	0.71 118	1.41 593	2.86 266	1.03 515	1.99 141	0.82 70	0.59 75	0.93 151	0.58 107	1.30 387	1.18 184	0.50 100	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.22 142

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 142	0.24 1	0.66 12	0.28 24	1.31 38	0.44 4	0.53 34	0.27 3	0.81 215	0.46 44	0.73 24	0.41 29	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

Selective-IGEV-i32	0.80 129	0.52 152	1.05 34	0.75 155	0.61 267	1.30 74	0.82 370	2.61 272	1.41 212	0.82 189	1.64 374	0.71 179	0.62 115	1.23 195	0.64 168	0.22 93	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

water-stereo	0.78 121	0.45 72	1.94 251	0.79 190	0.48 175	2.36 205	0.47 126	1.53 67	1.09 151	0.88 218	1.04 186	0.82 217	0.75 171	0.72 18	0.78 243	0.22 93	0.23 355	0.25 166	0.23 268	0.24 109	0.29 292

GREAT-IGEV	0.74 88	0.54 190	1.86 242	1.10 442	0.44 133	2.44 215	0.34 51	1.37 47	1.51 269	0.48 8	0.86 125	0.51 62	0.60 110	1.07 136	0.45 64	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.25 200
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.80 129	0.53 170	1.12 87	0.92 309	0.44 133	2.41 212	0.79 342	1.49 61	1.16 155	0.70 127	1.12 210	0.64 137	0.64 122	1.69 318	0.87 281	0.22 93	0.16 52	0.31 379	0.22 242	0.26 171	0.25 200

tt45	0.96 212	0.48 120	1.19 116	0.89 280	0.66 300	3.91 493	0.76 312	1.90 128	1.26 179	0.70 127	1.30 265	0.71 179	0.63 119	2.59 423	0.74 227	0.22 93	0.17 93	0.28 284	0.23 268	0.27 194	0.27 256

WCG-NET	0.88 168	0.49 131	1.26 146	0.90 290	0.37 64	1.48 99	1.07 528	1.73 101	2.30 518	1.63 343	1.49 329	0.92 254	0.97 270	0.95 99	0.76 237	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.21 105

IGEV-Stereo++	0.93 195	0.44 66	1.08 61	0.70 108	1.20 533	3.87 488	0.33 42	3.36 387	1.43 220	0.75 150	1.17 223	0.68 156	1.04 300	0.95 99	0.42 36	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.17 57	0.24 109	0.20 57

RAStereo	0.75 93	0.52 152	2.86 354	0.58 11	0.62 277	1.19 52	0.32 39	1.81 114	0.99 132	0.75 150	1.05 193	0.64 137	0.47 47	0.80 44	0.94 320	0.22 93	0.20 253	0.27 248	0.21 202	0.34 369	0.22 142

WCG-NET（raft）	0.95 207	0.55 202	1.20 126	0.84 235	0.31 18	1.44 93	1.01 506	1.55 69	2.37 539	1.64 346	1.42 311	2.38 499	1.01 287	1.29 217	0.76 237	0.22 93	0.19 198	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.21 105

RSM	0.80 129	0.50 136	1.08 61	0.83 223	0.51 193	1.31 76	0.77 327	2.28 195	1.43 220	0.82 189	1.44 313	1.22 317	0.62 115	1.17 176	0.63 165	0.22 93	0.18 148	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

AEACV	0.79 127	0.54 190	1.35 176	0.97 351	0.63 281	1.13 37	0.92 461	2.02 148	0.91 96	0.76 165	0.79 103	0.80 210	1.61 481	1.28 212	0.61 156	0.22 93	0.18 148	0.26 212	0.23 268	0.27 194	0.23 165

CES	1.01 234	0.55 202	1.74 232	0.92 309	2.15 698	2.15 182	0.50 136	2.01 144	1.45 226	0.76 165	1.02 175	0.61 120	0.47 47	1.29 217	0.79 249	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.14 2	0.63 593	2.29 704

Selective-IGEV	0.80 129	0.52 152	1.05 34	0.75 155	0.61 267	1.31 76	0.82 370	2.60 271	1.41 212	0.82 189	1.64 374	0.71 179	0.62 115	1.22 191	0.64 168	0.22 93	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

416test1013	0.55 23	0.49 131	1.07 46	0.62 32	1.12 502	1.18 49	0.31 30	1.12 24	0.81 64	0.49 15	0.40 14	0.41 29	0.60 110	0.73 24	0.42 36	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

416test	0.55 23	0.48 120	1.06 42	0.62 32	1.13 507	1.20 53	0.31 30	1.17 29	0.81 64	0.49 15	0.41 16	0.40 21	0.59 103	0.70 6	0.43 46	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 101	0.51 144	2.13 282	0.72 133	0.38 83	2.35 204	0.99 498	1.82 115	0.80 55	0.68 120	0.88 129	0.56 94	0.64 122	0.87 68	0.55 129	0.23 112	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.20 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 129	0.50 136	1.52 206	0.71 118	1.26 547	2.61 238	0.93 464	1.85 119	0.80 55	0.62 96	1.15 217	0.66 149	0.76 179	0.88 74	0.54 124	0.23 112	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 214	1.76 653	2.51 322	0.69 102	1.40 585	2.95 291	0.99 498	2.18 170	1.04 142	0.68 120	0.80 104	0.69 163	0.64 122	0.87 68	0.40 19	0.23 112	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.30 268	0.64 602

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 79	0.46 84	1.10 76	0.68 94	1.36 575	1.59 113	0.77 327	1.42 54	1.19 163	0.74 146	0.93 151	0.70 167	0.93 258	0.67 4	0.42 36	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.23 165

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 214	0.41 33	3.72 396	0.63 42	0.80 362	1.51 103	0.84 383	1.84 117	1.51 269	0.82 189	1.00 172	0.70 167	1.00 281	0.75 28	0.41 29	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.43 496	2.30 705

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 190	1.57 640	2.54 324	0.69 102	1.41 593	2.08 172	0.83 376	2.11 161	1.38 202	0.65 112	0.75 93	0.66 149	0.64 122	0.72 18	0.40 19	0.23 112	0.19 198	0.24 125	0.18 107	0.33 348	0.54 562

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 168	0.80 467	1.43 194	0.68 94	1.19 525	3.73 453	0.92 461	2.05 151	0.96 123	0.71 133	0.85 121	0.80 210	0.81 209	0.72 18	0.56 133	0.23 112	0.19 198	0.26 212	0.18 107	0.23 91	0.36 410

LACA3	0.55 23	0.48 120	0.89 8	0.52 2	0.43 122	2.28 197	0.53 150	1.02 20	0.53 8	0.53 34	0.41 16	0.47 48	0.45 39	0.90 81	0.36 6	0.23 112	0.18 148	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

Foundation-i1c-attn	0.74 88	0.38 12	1.05 34	0.71 118	0.35 38	0.95 26	0.67 238	2.42 217	1.68 366	0.77 170	0.88 129	0.76 199	1.25 377	1.38 242	0.48 84	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Foundation-i1b	0.74 88	0.38 12	1.05 34	0.69 102	0.43 122	0.94 25	0.66 234	2.52 242	1.67 363	0.83 202	0.81 109	1.03 278	1.08 325	1.13 153	0.48 84	0.23 112	0.16 52	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 19

Foundation-i1	0.86 159	0.38 12	1.13 96	0.77 180	1.12 502	1.06 32	0.69 260	2.94 321	1.61 343	0.89 221	1.39 301	1.24 320	1.01 287	1.08 137	0.55 129	0.23 112	0.19 198	0.22 61	0.20 179	0.21 56	0.20 57

LACA2	0.62 42	0.53 170	1.20 126	0.54 5	0.26 7	3.15 321	0.47 126	1.56 70	0.57 13	0.52 28	0.47 34	0.47 48	0.45 39	0.71 11	0.37 10	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

LACA1	0.60 35	0.43 57	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 331	0.33 42	1.48 59	0.48 5	0.57 56	0.39 12	0.41 29	0.59 103	0.83 57	0.37 10	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

depthmonostereo	0.94 199	0.71 401	2.39 312	0.85 250	0.54 220	2.21 190	0.53 150	1.83 116	1.17 157	0.95 236	1.09 203	0.99 269	0.97 270	2.37 398	0.68 190	0.23 112	0.27 455	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.26 236

DVStereo	0.81 142	0.60 277	1.51 205	1.01 381	0.59 259	1.34 80	0.51 140	1.56 70	1.08 150	1.26 289	1.24 243	0.77 202	0.87 231	1.79 335	0.72 217	0.23 112	0.24 392	0.22 61	0.21 202	0.25 136	0.23 165

LG-Stereo_L2	0.63 49	0.46 84	1.15 106	0.70 108	0.43 122	2.32 201	0.28 24	1.86 121	0.68 19	0.56 47	0.42 20	0.37 12	0.45 39	1.36 234	0.40 19	0.23 112	0.18 148	0.22 61	0.18 107	0.21 56	0.20 57

LG-Stereo_L1	0.61 39	0.47 109	1.10 76	0.73 142	0.49 185	1.72 128	0.33 42	1.95 137	0.65 16	0.56 47	0.40 14	0.40 21	0.43 32	1.40 243	0.42 36	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

MLG-Stereo_test2	0.76 101	0.40 22	1.07 46	0.64 55	0.82 378	3.49 399	0.23 5	1.69 98	2.14 482	0.62 96	0.32 7	0.67 154	0.33 8	1.14 158	0.37 10	0.23 112	0.19 198	0.23 79	0.16 33	0.19 10	0.20 57

HART	1.03 240	0.85 496	3.13 366	0.84 235	0.38 83	1.17 47	0.42 98	3.54 415	1.47 240	1.08 263	2.17 556	1.48 361	0.57 93	1.37 241	0.74 227	0.23 112	0.18 148	0.28 284	0.21 202	0.32 326	0.24 184

AIO-test1	2.18 472	0.66 354	18.95 629	0.89 280	1.48 604	3.40 374	0.97 487	4.19 587	1.68 366	0.86 214	1.35 288	0.99 269	0.75 171	4.47 483	1.27 414	0.23 112	0.23 355	0.28 284	0.33 498	0.31 291	0.35 403

999	0.97 214	0.48 120	1.24 142	1.03 401	0.64 285	3.25 344	0.92 461	1.40 51	1.39 204	0.71 133	1.68 388	0.70 167	0.66 137	3.03 446	0.89 290	0.23 112	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.25 136	0.29 292

fffy	0.80 129	0.59 258	1.56 214	1.00 374	0.47 166	1.27 64	0.76 312	1.90 128	1.02 137	0.75 150	1.35 288	0.83 219	0.72 157	1.70 322	0.62 161	0.23 112	0.19 198	0.27 248	0.21 202	0.28 218	0.32 351

dual_stereo	0.68 65	0.40 22	1.05 34	0.64 55	0.37 64	0.84 21	0.34 51	3.40 394	1.03 139	0.50 19	0.46 32	0.58 107	0.40 23	1.85 350	0.49 93	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Pointernet	0.88 168	0.44 66	2.26 297	0.84 235	0.37 64	2.29 199	0.38 69	3.06 338	1.46 235	0.66 115	1.39 301	0.91 248	0.73 162	1.01 120	0.72 217	0.23 112	0.19 198	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 214	0.41 33	3.70 395	0.63 42	0.80 362	1.51 103	0.84 383	1.84 117	1.51 269	0.82 189	1.00 172	0.70 167	1.00 281	0.75 28	0.41 29	0.23 112	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.43 496	2.30 705

DCRE	1.44 338	0.74 430	3.50 384	1.13 461	0.72 329	1.78 135	0.67 238	2.14 165	1.56 312	1.99 436	8.09 714	1.73 397	1.07 319	1.24 198	0.83 261	0.23 112	0.25 423	0.26 212	0.26 347	0.28 218	0.30 323

GLC_STEREO	0.76 101	0.52 152	1.12 87	0.83 223	0.33 26	1.86 143	0.82 370	1.46 58	1.38 202	0.95 236	1.04 186	0.68 156	0.72 157	0.97 106	0.80 250	0.23 112	0.25 423	0.32 403	0.25 323	0.32 326	0.30 323

cross-raft	2.01 440	0.57 231	19.01 632	1.03 401	0.56 234	2.11 179	0.72 275	3.63 430	1.57 318	1.77 377	1.51 332	3.17 589	1.13 342	1.16 169	0.85 267	0.23 112	0.21 292	0.26 212	0.23 268	0.28 218	0.25 200

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 56	0.54 190	1.32 165	0.58 11	0.41 107	2.06 170	0.42 98	1.52 65	0.81 64	0.70 127	0.50 38	0.57 103	0.39 21	1.11 143	0.61 156	0.24 142	0.17 93	0.29 314	0.22 242	0.33 348	0.21 105

PhaseNet	0.64 51	0.53 170	1.06 42	0.93 326	0.48 175	0.76 16	0.36 59	1.32 39	0.91 96	0.83 202	0.65 76	0.78 203	0.52 72	1.15 165	1.04 344	0.24 142	0.19 198	0.30 346	0.28 406	0.25 136	0.31 336

GGDA	1.42 333	0.77 451	2.96 357	1.09 432	0.54 220	3.04 299	0.58 180	3.26 365	2.25 504	1.34 296	1.35 288	1.13 294	0.98 277	6.44 534	1.15 371	0.24 142	0.19 198	0.24 125	0.20 179	0.29 240	0.25 200

Foundation-i1a	0.78 121	0.38 12	1.07 46	0.71 118	0.33 26	0.91 23	0.63 216	2.42 217	1.93 431	0.93 229	0.73 87	0.95 264	1.22 368	1.66 309	0.57 139	0.24 142	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 142

VMStereo-Base	0.73 83	0.44 66	1.48 202	0.61 23	0.35 38	1.71 127	0.43 104	1.30 37	1.40 208	0.84 206	1.07 200	0.92 254	0.73 162	1.26 205	0.73 220	0.24 142	0.23 355	0.24 125	0.18 107	0.24 109	0.24 184

DispViT+	0.72 79	0.38 12	1.20 126	0.54 5	2.17 699	0.92 24	0.33 42	2.05 151	1.43 220	0.62 96	0.50 38	0.45 43	0.51 69	1.52 274	0.56 133	0.24 142	0.18 148	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 105

Pro-Stereo	0.68 65	0.33 4	0.97 20	0.68 94	0.43 122	3.11 315	0.35 57	0.70 3	0.96 123	0.54 43	0.54 51	0.62 127	0.27 1	2.06 369	0.68 190	0.24 142	0.16 52	0.30 346	0.25 323	0.20 33	0.19 19

xyz-stereo-finetune2	1.16 272	0.63 315	1.50 203	0.57 9	0.36 43	3.47 392	0.65 231	2.70 285	1.23 169	0.88 218	1.75 411	0.91 248	1.76 525	3.54 459	1.74 519	0.24 142	0.22 324	0.30 346	0.27 377	0.31 291	0.26 236

xyz-stereo-finetune	1.05 243	0.62 307	1.46 196	0.59 15	0.36 43	3.48 396	0.81 366	2.69 284	1.74 394	0.94 232	1.21 233	0.91 248	0.78 194	2.53 418	1.28 418	0.24 142	0.24 392	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.23 165

111111	0.87 165	0.50 136	1.13 96	0.66 78	1.08 491	3.37 365	0.33 42	2.33 204	1.47 240	0.74 146	1.50 330	0.61 120	0.59 103	1.40 243	0.48 84	0.24 142	0.19 198	0.22 61	0.16 33	0.24 109	0.19 19

LG-G_1	0.70 72	0.40 22	1.12 87	0.71 118	0.30 13	2.80 256	0.40 82	2.21 177	0.78 47	0.59 75	0.55 54	0.51 62	0.58 98	1.24 198	0.49 93	0.24 142	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-G	0.70 72	0.40 22	1.12 87	0.71 118	0.30 13	2.80 256	0.40 82	2.21 177	0.78 47	0.59 75	0.55 54	0.51 62	0.58 98	1.24 198	0.49 93	0.24 142	0.18 148	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

MM-Stereo_test2	1.79 396	0.53 170	20.16 673	1.43 601	0.47 166	2.57 232	0.73 283	1.67 92	1.47 240	0.94 232	0.96 164	0.84 221	0.79 199	1.16 169	0.68 190	0.24 142	0.17 93	0.25 166	0.22 242	0.30 268	0.22 142

MM-Stereo_test1	1.90 414	0.53 170	19.85 659	1.39 593	0.48 175	1.81 138	0.79 342	3.00 329	1.82 406	1.69 358	1.09 203	0.87 234	0.97 270	1.45 260	0.74 227	0.24 142	0.21 292	0.27 248	0.24 300	0.35 390	0.24 184

AIO_rvc	0.78 121	0.55 202	1.25 144	0.75 155	0.65 293	1.46 96	0.99 498	2.13 163	1.52 280	0.57 56	1.15 217	1.09 285	0.55 83	1.15 165	0.53 118	0.24 142	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.21 105

DEFOM-Stereo	0.70 72	0.46 84	1.13 96	0.72 133	0.48 175	3.40 374	0.44 109	0.90 12	0.77 42	0.86 214	0.58 60	0.45 43	0.43 32	1.76 330	0.43 46	0.24 142	0.18 148	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.20 57

mms	0.77 111	0.68 373	1.17 112	0.83 223	0.71 326	1.41 87	0.67 238	1.61 78	1.12 153	0.77 170	1.37 295	0.63 134	0.54 82	1.75 329	0.63 165	0.24 142	0.19 198	0.26 212	0.21 202	0.31 291	0.34 389

AIO-Stereo	0.76 101	0.54 190	1.07 46	0.73 142	0.40 100	1.28 71	0.82 370	2.26 190	1.49 256	0.70 127	1.58 354	0.89 241	0.45 39	1.03 125	0.55 129	0.24 142	0.18 148	0.25 166	0.20 179	0.26 171	0.21 105

RSM++	0.77 111	0.51 144	1.08 61	0.95 338	0.42 116	1.52 107	0.71 272	2.11 161	1.40 208	0.80 182	1.23 240	0.90 246	0.59 103	1.14 158	0.69 201	0.24 142	0.19 198	0.25 166	0.21 202	0.28 218	0.20 57

MyStereo8	2.33 508	1.13 573	19.26 639	1.22 509	1.62 633	4.16 580	0.57 170	3.50 406	2.36 533	2.15 501	1.75 411	2.28 481	1.14 349	1.46 264	2.20 581	0.24 142	0.21 292	0.32 403	0.27 377	0.36 406	0.43 491

MyStereo07	1.01 234	0.80 467	1.26 146	1.00 374	1.04 475	3.95 513	0.95 474	2.07 157	1.42 216	0.75 150	1.22 236	0.68 156	0.91 251	1.63 304	0.67 186	0.24 142	0.24 392	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.37 425

MyStereo06	2.46 537	0.72 408	19.97 664	1.02 393	0.99 456	4.26 603	0.86 397	3.51 409	1.68 366	1.92 414	1.73 404	4.01 650	4.22 673	1.62 299	0.88 286	0.24 142	0.23 355	0.34 458	0.26 347	0.42 486	0.36 410

MyStereo05	2.37 523	0.72 408	19.94 662	1.02 393	0.99 456	4.26 603	0.86 397	4.01 536	2.62 589	2.14 493	1.26 253	2.28 481	1.63 498	2.07 370	1.68 509	0.24 142	0.23 355	0.34 458	0.26 347	0.42 486	0.36 410

MyStereo04	2.29 497	0.80 467	18.77 624	1.00 374	1.04 475	3.95 513	0.95 474	3.91 504	2.54 579	1.99 436	1.27 260	2.31 488	1.65 503	2.02 368	1.77 523	0.24 142	0.24 392	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.37 425

MIM_Stereo	1.20 281	0.78 458	3.30 376	1.05 405	0.43 122	3.04 299	0.60 191	2.46 230	1.51 269	1.60 334	1.58 354	1.82 421	1.29 383	2.00 364	1.07 350	0.24 142	0.24 392	0.28 284	0.25 323	0.27 194	0.27 256

ProNet	0.82 147	0.71 401	1.50 203	0.86 259	0.45 142	1.78 135	0.83 376	1.75 104	1.28 182	0.66 115	1.13 213	0.78 203	0.76 179	1.66 309	0.71 212	0.24 142	0.20 253	0.25 166	0.23 268	0.29 240	0.25 200

CroCo-Stereo	0.98 220	0.87 503	3.44 381	0.87 266	0.53 217	0.49 4	0.50 136	3.99 532	1.49 256	0.81 186	1.25 251	1.00 272	0.75 171	1.10 141	1.09 356	0.24 142	0.21 292	0.24 125	0.19 152	0.35 390	0.27 256
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
raft+_RVC	1.21 284	0.83 484	2.61 332	1.35 573	0.97 444	3.60 428	0.76 312	3.23 359	1.51 269	1.33 294	1.67 385	1.03 278	1.10 335	1.87 352	0.92 309	0.24 142	0.22 324	0.25 166	0.24 300	0.26 171	0.25 200

over v1	0.59 32	0.57 231	1.14 103	0.68 94	0.24 1	0.90 22	0.34 51	2.03 149	0.83 74	0.52 28	0.53 49	0.52 68	0.77 184	1.00 118	0.45 64	0.25 170	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.25 136	0.18 7

ManiGeoR	2.11 457	0.93 521	18.17 607	0.84 235	0.84 397	2.72 251	0.56 165	3.67 437	2.82 624	1.08 263	1.23 240	1.12 292	1.07 319	4.60 486	1.17 380	0.25 170	0.20 253	0.30 346	0.20 179	0.23 91	0.26 236

HLF11	2.10 453	0.80 467	18.68 623	0.88 271	0.83 388	2.11 179	0.58 180	3.39 393	2.56 582	1.33 294	1.30 265	0.98 267	1.00 281	4.75 492	1.51 474	0.25 170	0.21 292	0.24 125	0.18 107	0.23 91	0.27 256

HLf10	2.11 457	0.93 521	18.17 607	0.84 235	0.84 397	2.72 251	0.56 165	3.67 437	2.82 624	1.08 263	1.23 240	1.12 292	1.07 319	4.60 486	1.17 380	0.25 170	0.20 253	0.30 346	0.20 179	0.23 91	0.26 236

TestStereo_HLe17	2.22 477	1.13 573	17.87 602	0.85 250	0.79 359	3.54 414	0.62 211	3.97 525	3.06 652	1.15 275	1.14 215	1.16 300	1.05 305	5.89 517	0.73 220	0.25 170	0.19 198	0.29 314	0.22 242	0.25 136	0.25 200

TestStereo_HL3	2.30 500	0.54 190	20.47 692	1.03 401	0.70 323	2.70 248	0.78 334	3.61 427	1.71 380	1.82 387	1.53 339	1.29 330	0.95 264	6.56 538	0.70 207	0.25 170	0.24 392	0.25 166	0.22 242	0.26 171	0.30 323

TestStereo_HL2	1.42 333	0.76 447	3.87 402	1.08 424	0.63 281	2.59 235	0.62 211	3.27 367	2.22 494	1.34 296	1.33 278	1.14 298	0.91 251	5.97 519	1.24 403	0.25 170	0.20 253	0.23 79	0.19 152	0.27 194	0.24 184

TestStereo-Hl	1.43 335	0.66 354	2.69 343	1.02 393	0.48 175	3.12 317	0.75 307	3.60 423	2.23 498	1.66 352	1.31 273	1.33 335	1.15 357	6.24 529	0.88 286	0.25 170	0.20 253	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.25 200

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 159	0.45 72	1.07 46	0.68 94	1.74 660	3.37 365	0.91 447	2.46 230	0.76 40	0.85 209	0.94 156	0.72 182	0.87 231	0.71 11	0.49 93	0.25 170	0.15 25	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.19 19

Hybrid-DGEV-2	1.55 347	1.43 629	3.19 369	1.16 484	0.51 193	4.15 570	0.54 159	4.28 625	2.22 494	2.06 469	1.37 295	2.37 497	1.61 481	3.24 451	1.15 371	0.25 170	0.24 392	0.30 346	0.26 347	0.29 240	0.28 279

GASTEREO	1.00 231	0.98 541	1.23 135	0.90 290	0.40 100	3.40 374	0.88 425	2.77 295	1.44 223	1.39 311	1.30 265	0.55 88	1.35 398	1.33 227	0.64 168	0.25 170	0.19 198	0.25 166	0.25 323	0.25 136	0.31 336

MSCF	0.97 214	0.82 480	1.26 146	0.88 271	0.40 100	3.17 324	0.88 425	2.79 304	1.39 204	1.32 293	1.19 226	0.58 107	1.33 392	1.28 212	0.64 168	0.25 170	0.19 198	0.25 166	0.25 323	0.28 218	0.32 351

xyz-stereo	10.85 731	0.45 72	79.01 780	0.62 32	0.45 142	83.70 779	0.77 327	2.59 269	1.34 191	2.19 517	32.02 767	2.76 552	1.62 485	5.75 514	2.39 592	0.25 170	0.17 93	0.33 439	0.21 202	0.25 136	0.19 19

castereo++	0.93 195	0.56 218	1.26 146	0.92 309	0.73 334	2.48 219	1.00 503	2.99 327	1.03 139	0.68 120	1.41 309	1.92 437	0.59 103	1.26 205	0.44 57	0.25 170	0.19 198	0.28 284	0.19 152	0.23 91	0.23 165

ours_stereo	0.76 101	0.64 328	1.40 189	0.86 259	0.61 267	1.12 36	0.57 170	1.63 86	1.20 165	0.72 138	1.43 312	0.70 167	0.62 115	1.56 279	0.58 145	0.25 170	0.18 148	0.26 212	0.21 202	0.29 240	0.31 336

RAFT-Stereo-weight	1.11 259	0.48 120	1.22 132	0.99 365	0.42 116	4.17 585	0.80 353	3.60 423	1.50 262	1.97 429	1.50 330	1.30 332	0.65 130	1.24 198	0.85 267	0.25 170	0.19 198	0.26 212	0.22 242	0.27 194	0.23 165

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 193	0.73 419	1.42 191	0.92 309	1.08 491	2.97 294	0.53 150	1.77 110	1.39 204	1.16 276	1.54 342	0.58 107	0.65 130	1.03 125	0.84 264	0.25 170	0.23 355	0.30 346	0.24 300	0.43 496	0.29 292

GCAP-Stereo	0.93 195	0.68 373	1.35 176	0.85 250	0.41 107	3.61 432	0.52 149	2.20 174	1.50 262	1.11 271	1.04 186	1.17 303	0.84 220	1.11 143	0.71 212	0.25 170	0.20 253	0.27 248	0.18 107	0.28 218	0.23 165

CBFPSM	2.05 446	0.95 532	10.12 486	1.07 416	1.05 477	2.84 262	1.20 564	3.28 368	1.73 388	1.82 387	1.30 265	4.56 680	4.06 669	2.34 397	2.34 591	0.25 170	0.38 573	0.32 403	0.27 377	0.37 421	0.79 639

MC-Stereo	1.06 245	0.48 120	1.55 212	1.15 476	0.41 107	4.56 665	0.61 196	2.06 155	1.46 235	1.90 407	1.61 367	0.89 241	1.12 340	1.35 231	0.73 220	0.25 170	0.18 148	0.26 212	0.22 242	0.25 136	0.24 184

RAFT_CTSACE	1.80 398	1.06 559	10.00 482	1.71 655	1.39 583	3.49 399	1.06 525	3.05 335	1.62 349	1.70 363	2.04 523	2.51 521	1.80 535	1.98 362	0.94 320	0.25 170	0.22 324	0.28 284	0.30 460	0.30 268	0.26 236

GMOStereo	1.13 261	0.70 387	2.26 297	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 576	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

error version	1.13 261	0.70 387	2.26 297	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 576	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

test-v	1.13 261	0.70 387	2.26 297	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 576	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

test-2	1.13 261	0.70 387	2.26 297	0.75 155	0.44 133	3.05 302	0.91 447	2.78 299	1.45 226	2.37 576	1.52 333	1.53 365	1.05 305	1.17 176	0.92 309	0.25 170	0.19 198	0.35 479	0.28 406	0.34 369	0.26 236

small-0shot	0.51 14	0.44 66	1.18 113	0.53 3	0.44 133	0.60 9	0.76 312	0.81 8	0.60 14	0.53 34	0.96 164	0.65 143	0.42 29	0.72 18	0.40 19	0.26 195	0.14 11	0.25 166	0.21 202	0.20 33	0.21 105

HLf8	2.17 471	0.96 538	17.42 595	0.83 223	0.81 368	3.37 365	0.55 160	3.88 491	2.99 645	1.19 280	1.20 228	1.22 317	1.00 281	5.68 511	0.82 257	0.26 195	0.20 253	0.29 314	0.20 179	0.25 136	0.27 256

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 168	0.45 72	1.31 160	0.63 42	1.63 635	3.91 493	0.66 234	2.28 195	1.02 137	1.10 267	0.98 171	0.60 115	0.46 44	0.83 57	0.47 80	0.26 195	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.24 109	0.18 7

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 83	0.77 17	0.44 109	0.82 9	0.61 15	0.46 5	0.66 77	0.75 198	0.48 52	0.83 57	0.36 6	0.26 195	0.19 198	0.27 248	0.25 323	0.25 136	0.21 105

gcap_with_dpt	0.89 174	0.45 72	1.28 155	0.64 55	1.61 631	3.93 501	0.67 238	2.41 213	1.01 136	1.18 278	0.96 164	0.60 115	0.45 39	0.76 32	0.44 57	0.26 195	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.25 136	0.18 7

Hybrid-DGEV-03	1.34 324	0.70 387	2.74 349	1.00 374	0.52 206	3.99 532	0.99 498	3.22 356	1.64 354	2.15 501	3.31 669	1.37 346	1.07 319	1.29 217	1.22 397	0.26 195	0.18 148	0.32 403	0.24 300	0.28 218	0.24 184

BStereo	0.88 168	0.73 419	4.10 407	0.80 193	0.51 193	1.13 37	0.72 275	2.57 257	1.00 134	0.85 209	0.57 58	0.72 182	0.48 52	1.01 120	0.90 295	0.26 195	0.22 324	0.24 125	0.29 437	0.25 136	0.25 200

Anonymus123	1.07 249	0.73 419	4.10 407	0.80 193	0.51 193	4.91 704	0.72 275	2.50 238	1.00 134	0.85 209	0.57 58	0.72 182	0.48 52	1.01 120	0.90 295	0.26 195	0.22 324	0.24 125	0.29 437	0.25 136	0.25 200

WQFJA1	2.11 457	0.52 152	1.23 135	0.63 42	1.87 679	2.81 258	0.61 196	11.67 734	15.01 744	0.80 182	0.86 125	0.92 254	1.03 292	1.13 153	1.48 461	0.26 195	0.25 423	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.24 184

NLMM	2.10 453	0.53 170	1.23 135	0.63 42	1.86 676	2.81 258	0.61 196	11.68 735	14.99 743	0.80 182	0.86 125	0.92 254	1.03 292	1.12 149	1.48 461	0.26 195	0.25 423	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.24 184

NLSM1	1.86 404	0.53 170	1.39 184	0.73 142	1.89 681	3.09 310	0.64 220	8.41 727	12.10 737	0.79 178	1.21 233	0.73 189	0.86 226	1.67 314	1.45 452	0.26 195	0.24 392	0.29 314	0.24 300	0.31 291	0.27 256

GSStereo	0.96 212	0.48 120	1.09 70	0.97 351	0.45 142	4.54 655	0.83 376	3.32 377	1.37 198	0.75 150	0.89 136	0.76 199	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

GS-Stereo							0.83 376	3.32 377	1.37 198	0.75 150	0.89 136	0.76 199	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 174	0.47 109	2.08 278	0.76 174	0.73 334	3.91 493	0.41 89	2.07 157	1.07 148	0.77 170	0.89 136	0.64 137	0.86 226	0.95 99	0.77 242	0.26 195	0.18 148	0.26 212	0.19 152	0.32 326	0.32 351

FLISNet	1.27 311	0.90 509	2.33 306	1.10 442	0.68 312	2.92 279	0.45 115	2.49 234	1.76 398	2.13 490	1.65 381	2.42 507	1.84 544	1.58 284	1.61 493	0.26 195	0.16 52	0.28 284	0.29 437	0.26 171	0.25 200

CoSv	1.27 311	0.90 509	2.33 306	1.10 442	0.68 312	2.92 279	0.45 115	2.49 234	1.76 398	2.13 490	1.65 381	2.42 507	1.84 544	1.58 284	1.61 493	0.26 195	0.16 52	0.28 284	0.29 437	0.26 171	0.25 200

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 142	1.13 573	1.23 135	0.97 351	0.57 246	0.81 20	0.43 104	3.49 403	0.84 78	0.73 141	0.95 161	0.44 39	1.17 359	1.45 260	0.60 152	0.26 195	0.18 148	0.24 125	0.17 57	0.30 268	0.19 19

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 84	0.79 190	0.42 116	0.70 15	0.36 59	0.76 7	0.80 55	0.62 96	0.38 11	0.73 189	0.77 184	0.69 5	0.36 6	0.26 195	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.18 1	0.20 57

castereo	0.82 147	0.70 387	1.04 29	0.85 250	0.50 190	1.29 73	0.91 447	3.22 356	1.20 165	0.83 202	1.24 243	0.72 182	0.91 251	1.00 118	0.67 186	0.26 195	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.21 105

Occ-G	0.86 159	0.52 152	1.39 184	0.82 210	0.66 300	1.37 83	0.79 342	1.58 73	1.31 187	1.56 329	0.87 128	2.18 476	0.89 245	0.97 106	0.88 286	0.26 195	0.19 198	0.26 212	0.19 152	0.25 136	0.24 184

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 576	1.26 603	22.01 735	1.08 424	0.99 456	1.61 118	0.86 397	3.69 446	1.64 354	1.52 324	5.62 699	3.35 604	3.44 656	2.20 388	1.33 429	0.26 195	0.21 292	0.30 346	0.62 660	0.93 655	0.67 608

MSKI-zero shot	2.22 477	0.64 328	20.09 671	0.96 344	0.56 234	4.04 543	0.70 270	3.91 504	1.50 262	1.92 414	2.28 577	1.92 437	0.71 154	2.93 439	0.67 186	0.26 195	0.23 355	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.26 236

HH	2.23 480	0.86 499	21.59 728	0.98 359	0.51 193	1.49 101	0.82 370	2.74 290	1.54 296	1.10 267	1.69 393	4.62 683	1.86 549	2.55 419	0.69 201	0.26 195	0.22 324	0.29 314	0.23 268	0.34 369	0.27 256

HanStereo	2.23 480	0.86 499	21.59 728	0.98 359	0.51 193	1.49 101	0.82 370	2.74 290	1.54 296	1.10 267	1.69 393	4.62 683	1.86 549	2.55 419	0.69 201	0.26 195	0.22 324	0.29 314	0.23 268	0.34 369	0.27 256

LoS	0.94 199	0.52 152	1.88 244	0.86 259	0.36 43	4.15 570	0.51 140	2.18 170	1.45 226	0.97 242	0.88 129	0.62 127	0.79 199	1.59 289	0.86 274	0.26 195	0.19 198	0.24 125	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.
anonymousa	2.16 468	0.67 365	19.19 633	1.04 404	1.67 646	2.06 170	0.79 342	2.86 314	1.96 434	1.85 391	2.14 551	3.23 594	1.81 538	1.12 149	1.15 371	0.26 195	0.26 443	0.34 458	0.32 490	0.30 268	0.28 279

test-1	1.23 289	0.65 341	1.88 244	0.96 344	0.52 206	3.84 476	0.62 211	4.01 536	1.47 240	1.93 418	1.78 429	1.83 424	0.92 255	1.19 186	1.28 418	0.26 195	0.29 484	0.31 379	0.24 300	0.29 240	0.36 410

HITNet	2.07 449	0.82 480	14.77 552	1.34 568	0.56 234	3.47 392	0.80 353	4.07 556	2.35 530	2.16 507	1.61 367	1.64 381	1.44 432	2.09 375	2.56 615	0.26 195	0.18 148	0.41 550	0.26 347	0.45 516	0.25 200
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
LACA_dic	0.54 21	0.41 33	1.05 34	0.59 15	0.30 13	2.25 194	0.25 10	0.75 6	0.52 7	0.58 62	0.33 8	0.54 78	0.56 90	0.98 109	0.35 3	0.27 223	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 194	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 174	0.46 84	1.34 171	0.62 32	1.70 651	3.95 513	0.67 238	2.36 207	1.05 145	1.05 256	0.90 140	0.60 115	0.42 29	0.80 44	0.46 75	0.27 223	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.24 109	0.18 7

WQFJA1++	10.56 730	0.40 22	3.21 370	0.89 280	0.82 378	1.43 90	0.41 89	2.15 167	0.87 85	96.02 787	0.71 83	0.46 45	0.55 83	1.29 217	0.50 100	0.27 223	0.17 93	0.21 42	0.18 107	100.47 785	0.22 142

WQFJX1	2.20 475	0.52 152	1.38 182	0.62 32	1.78 667	3.07 307	0.67 238	12.26 739	15.24 746	0.84 206	1.05 193	0.91 248	0.97 270	1.88 353	1.26 410	0.27 223	0.25 423	0.28 284	0.21 202	0.36 406	0.25 200

NLMM1	2.18 472	0.55 202	1.34 171	0.62 32	1.86 676	3.30 358	0.62 211	11.92 736	15.07 745	0.86 214	0.96 164	0.84 221	0.90 248	1.83 341	1.35 433	0.27 223	0.27 455	0.27 248	0.24 300	0.31 291	0.28 279

DFGA-Net	2.11 457	3.00 690	7.43 446	1.11 449	0.76 345	3.72 449	0.60 191	2.63 275	1.91 429	2.01 450	2.07 534	1.22 317	1.04 300	10.26 643	2.26 584	0.27 223	0.22 324	0.34 458	0.34 508	0.61 587	0.48 524

LGtest1	0.55 23	0.41 33	1.14 103	0.70 108	0.40 100	0.99 29	0.26 19	1.32 39	0.93 114	0.53 34	0.60 63	0.44 39	0.49 59	1.02 123	0.45 64	0.27 223	0.19 198	0.23 79	0.16 33	0.21 56	0.23 165

MM-Stereo_test3	1.09 255	0.59 258	1.55 212	1.73 658	1.18 518	1.91 147	0.86 397	3.52 410	1.76 398	1.25 287	1.86 477	1.10 288	0.69 148	1.32 226	0.86 274	0.27 223	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.34 369	0.30 323

AIO_test	0.76 101	0.47 109	1.31 160	0.81 197	0.70 323	1.36 82	0.88 425	1.40 51	1.45 226	0.55 44	0.95 161	1.81 420	0.58 98	1.16 169	0.46 75	0.27 223	0.17 93	0.24 125	0.19 152	0.24 109	0.21 105

GIP-stereo	0.88 168	0.50 136	1.34 171	1.32 555	0.94 436	2.90 272	0.42 98	3.41 395	1.06 147	0.63 104	0.76 95	0.90 246	0.76 179	0.91 86	0.52 114	0.27 223	0.18 148	0.25 166	0.16 33	0.25 136	0.19 19

tg	1.15 267	0.67 365	1.31 160	0.94 333	0.54 220	4.02 539	0.41 89	2.96 324	1.59 338	1.69 358	1.85 473	1.84 427	0.97 270	1.78 332	0.83 261	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.26 347	0.29 240	0.27 256

PAM_32	2.45 534	0.63 315	20.74 701	1.05 405	0.65 293	2.83 261	0.46 120	2.91 318	1.54 296	1.95 424	2.66 627	4.99 693	3.78 662	1.96 361	0.92 309	0.27 223	0.22 324	0.27 248	0.25 323	0.36 406	0.48 524

PAM	2.43 531	0.61 297	20.86 705	1.07 416	0.73 334	2.93 284	0.53 150	3.24 361	1.53 287	1.89 406	2.43 602	5.29 703	2.76 619	1.84 344	1.02 338	0.27 223	0.24 392	0.26 212	0.25 323	0.40 443	0.50 538

GCAP-BAT	3.82 663	0.52 152	59.75 777	0.90 290	1.06 481	2.70 248	0.77 327	3.08 340	1.18 159	1.20 283	0.81 109	0.68 156	0.55 83	0.96 103	0.68 190	0.27 223	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.27 194	0.25 200

IGEV-Stereo+	0.94 199	0.47 109	1.19 116	0.86 259	2.02 693	1.40 86	0.39 71	1.17 29	0.88 87	0.61 87	0.44 29	0.47 48	0.79 199	2.14 380	0.42 36	0.27 223	0.19 198	0.22 61	0.17 57	2.26 705	2.41 709

gcap-zeroshot	0.90 183	0.46 84	1.36 178	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.68 249	2.49 234	0.98 129	1.05 256	0.85 121	0.62 127	0.43 32	0.79 41	0.51 111	0.27 223	0.19 198	0.30 346	0.24 300	0.24 109	0.19 19

trnet	0.91 190	0.48 120	1.46 196	0.62 32	0.31 18	4.40 627	0.41 89	2.20 174	1.53 287	0.94 232	1.14 215	0.88 238	0.89 245	1.09 140	0.71 212	0.27 223	0.19 198	0.22 61	0.15 11	0.21 56	0.19 19

MGS-Stereo	0.80 129	0.56 218	1.53 208	0.93 326	0.39 90	1.26 62	0.73 283	1.45 56	1.30 185	1.01 246	2.26 572	0.80 210	0.56 90	1.16 169	0.65 177	0.27 223	0.23 355	0.26 212	0.22 242	0.27 194	0.25 200

ff7	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

ffff	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

11t	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

testlalala	0.90 183	0.46 84	1.36 178	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.68 249	2.49 234	0.98 129	1.05 256	0.85 121	0.62 127	0.43 32	0.79 41	0.51 111	0.27 223	0.19 198	0.30 346	0.24 300	0.24 109	0.19 19

GCAPDPT-zeroshot	3.67 654	0.52 152	56.80 776	0.90 290	1.06 481	2.70 248	0.77 327	3.08 340	1.18 159	1.20 283	0.81 109	0.68 156	0.55 83	0.96 103	0.68 190	0.27 223	0.21 292	0.28 284	0.20 179	0.27 194	0.25 200

Any-RAFT	1.40 330	0.53 170	2.78 350	1.09 432	0.64 285	4.41 630	0.81 366	3.97 525	2.78 610	1.99 436	1.34 284	2.36 496	1.56 473	1.56 279	0.75 230	0.27 223	0.20 253	0.25 166	0.18 107	0.25 136	0.28 279

RAFT-Test	1.44 338	0.59 258	6.10 433	1.01 381	0.69 319	2.90 272	0.80 353	3.68 441	1.70 379	1.85 391	1.68 388	3.15 587	1.03 292	1.20 187	0.99 333	0.27 223	0.22 324	0.25 166	0.23 268	0.27 194	0.25 200

4D-IteraStereo	1.97 430	0.84 490	20.43 690	0.78 185	1.56 623	2.09 176	1.05 523	2.43 222	1.56 312	1.41 315	1.00 172	1.94 440	0.61 114	1.22 191	1.06 347	0.27 223	0.18 148	0.31 379	0.26 347	0.27 194	0.23 165

anonymousdsp	0.95 207	0.69 376	1.27 153	0.83 223	0.52 206	4.54 655	0.84 383	1.76 106	1.24 171	0.76 165	1.06 197	0.78 203	0.77 184	1.67 314	0.69 201	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.26 236

EGLCR-Stereo	1.06 245	0.51 144	1.56 214	1.02 393	0.39 90	4.27 608	0.42 98	4.08 560	1.48 250	0.90 223	0.68 80	1.09 285	0.66 137	1.81 338	0.62 161	0.27 223	0.19 198	0.29 314	0.23 268	0.37 421	0.25 200

ToySt	1.35 325	0.72 408	3.65 393	1.01 381	0.50 190	3.31 359	1.01 506	3.46 398	1.73 388	1.30 291	1.55 346	2.07 468	1.47 442	1.88 353	1.40 439	0.27 223	0.27 455	0.30 346	0.32 490	0.42 486	0.39 449

RCA-Stereo	1.21 284	0.52 152	1.58 217	0.90 290	0.46 156	4.68 681	0.79 342	4.13 572	1.74 394	1.92 414	1.80 436	0.94 263	1.48 444	1.14 158	0.70 207	0.27 223	0.18 148	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.23 165

CroCo-Stereo Lap2	0.99 228	0.89 507	2.55 325	0.99 365	1.80 671	0.54 5	0.46 120	3.10 342	1.24 171	1.07 262	1.21 233	1.05 283	0.78 194	1.26 205	1.08 353	0.27 223	0.23 355	0.27 248	0.21 202	0.43 496	0.34 389

ccc-4	0.98 220	0.69 376	2.05 266	0.84 235	0.52 206	4.55 660	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.75 150	1.03 181	0.70 167	0.77 184	1.84 344	0.68 190	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.27 256

RAFT+CT+SA	1.62 365	0.72 408	7.42 445	0.97 351	1.42 597	4.04 543	0.94 469	3.90 499	1.61 343	1.61 339	1.63 372	1.33 335	1.18 361	2.73 435	1.10 357	0.27 223	0.19 198	0.31 379	0.34 508	0.33 348	0.33 372

Sa-1000	1.63 368	0.79 462	3.56 387	1.11 449	0.48 175	4.06 546	1.41 603	4.49 681	2.75 606	2.00 448	2.80 639	1.84 427	1.43 428	2.64 428	1.50 468	0.27 223	0.19 198	0.36 495	0.33 498	0.36 406	0.30 323

SA	1.62 365	0.75 441	3.78 401	1.07 416	0.43 122	4.26 603	1.36 588	4.45 675	3.12 655	1.63 343	1.97 507	1.68 387	2.26 588	2.55 419	1.27 414	0.27 223	0.22 324	0.37 509	0.37 547	0.35 390	0.30 323

test_4	1.30 318	0.50 136	6.16 434	0.84 235	0.45 142	1.61 118	1.12 544	2.14 165	1.42 216	1.52 324	2.31 591	1.84 427	0.79 199	2.52 416	1.19 385	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.29 437	0.29 240	0.25 200

IGEV-Stereo	0.95 207	0.69 376	1.27 153	0.84 235	0.52 206	4.54 655	0.84 383	1.76 106	1.24 171	0.75 150	1.06 197	0.79 208	0.77 184	1.68 316	0.69 201	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.21 202	0.31 291	0.26 236
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	2.48 542	0.65 341	19.63 652	0.91 301	0.79 359	4.60 670	0.56 165	4.31 640	1.84 414	1.91 412	2.00 514	1.31 333	1.38 405	6.61 540	1.53 479	0.27 223	0.20 253	0.27 248	0.23 268	0.31 291	0.36 410

test-3	1.19 275	0.52 152	2.00 260	1.01 381	0.42 116	1.95 151	0.91 447	4.35 652	1.47 240	2.24 539	1.16 221	2.06 465	0.79 199	2.68 429	0.76 237	0.27 223	0.18 148	0.28 284	0.26 347	0.26 171	0.25 200

test_1	1.19 275	0.52 152	2.00 260	1.01 381	0.42 116	1.95 151	0.90 439	4.36 657	1.47 240	2.17 511	1.16 221	2.06 465	0.78 194	2.68 429	0.76 237	0.27 223	0.18 148	0.28 284	0.26 347	0.26 171	0.25 200

test_3	1.19 275	0.51 144	2.08 278	0.99 365	0.41 107	2.05 167	0.87 418	4.40 666	1.42 216	1.99 436	1.18 224	2.03 459	0.79 199	2.70 431	0.75 230	0.27 223	0.17 93	0.29 314	0.29 437	0.30 268	0.27 256

CREStereo++_RVC	1.02 239	0.49 131	1.54 211	0.83 223	0.55 229	4.01 537	0.31 30	1.63 86	1.99 440	1.63 343	2.13 548	0.84 221	0.65 130	0.88 74	0.70 207	0.27 223	0.15 25	0.23 79	1.22 704	0.24 109	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
RALAANet	1.28 315	1.08 563	3.21 370	1.25 519	0.94 436	1.44 93	0.69 260	3.15 347	2.57 583	2.01 450	1.80 436	1.29 330	1.05 305	2.00 364	1.48 461	0.27 223	0.20 253	0.27 248	0.24 300	0.40 443	0.27 256

CFNet-RSSM	2.08 452	0.52 152	20.06 667	1.01 381	0.56 234	3.39 370	0.64 220	3.67 437	1.55 304	1.72 368	1.37 295	2.57 527	1.19 365	1.11 143	0.86 274	0.27 223	0.20 253	0.25 166	0.23 268	0.27 194	0.23 165

Gwc-CoAtRS	1.58 355	0.57 231	11.69 506	1.01 381	0.60 262	2.53 228	0.64 220	2.36 207	1.56 312	1.80 384	1.47 321	2.74 544	1.18 361	1.12 149	0.90 295	0.27 223	0.21 292	0.25 166	0.22 242	0.27 194	0.23 165

VeloStereo	0.49 9	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 76	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 23	0.56 94	0.50 63	0.70 6	0.42 36	0.28 268	0.29 484	0.28 284	0.24 300	0.30 268	0.30 323

flow	0.52 16	0.42 46	0.83 2	0.60 20	0.37 64	1.31 76	0.21 2	0.72 4	0.56 9	0.48 8	0.43 23	0.56 94	0.50 63	1.22 191	0.42 36	0.28 268	0.29 484	0.28 284	0.24 300	0.30 268	0.30 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 174	0.46 84	1.19 116	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.69 260	2.43 222	1.04 142	1.05 256	0.90 140	0.61 120	0.44 37	0.80 44	0.52 114	0.28 268	0.19 198	0.31 379	0.24 300	0.24 109	0.19 19

LiteMatch	0.67 59	0.84 490	0.89 8	0.80 193	0.39 90	1.60 115	0.68 249	0.96 15	0.91 96	0.62 96	0.43 23	0.56 94	1.40 412	0.71 11	1.10 357	0.28 268	0.16 52	0.29 314	0.22 242	0.29 240	0.37 425

Lsterematch	1.15 267	0.84 490	4.02 406	0.80 193	0.39 90	1.68 125	0.68 249	2.01 144	2.02 447	1.58 332	2.02 517	1.35 339	1.40 412	1.41 248	1.10 357	0.28 268	0.16 52	0.29 314	0.22 242	0.29 240	0.37 425

WQFJX	2.14 466	0.54 190	1.28 155	0.61 23	1.85 675	2.87 268	0.77 327	11.60 733	14.62 742	0.82 189	1.15 217	0.89 241	1.10 335	1.69 318	1.39 436	0.28 268	0.25 423	0.25 166	0.21 202	0.32 326	0.25 200

NLCSM	2.07 449	0.57 231	1.26 146	0.68 94	1.83 674	3.24 340	0.69 260	8.40 726	9.75 731	0.92 227	1.30 265	0.87 234	1.06 314	7.60 565	1.57 485	0.28 268	0.25 423	0.29 314	0.25 323	0.36 406	0.27 256

VIP-Stereo	0.85 155	0.83 484	1.59 218	0.76 174	0.87 412	3.18 327	0.80 353	1.94 136	0.83 74	0.78 174	1.04 186	0.64 137	0.59 103	1.24 198	0.61 156	0.28 268	0.18 148	0.23 79	0.17 57	0.22 80	0.19 19

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 70	0.65 68	0.34 33	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 34	0.92 148	0.65 143	0.53 75	0.54 1	0.50 100	0.28 268	0.24 392	0.25 166	0.21 202	0.23 91	0.22 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	2.13 464	0.78 458	10.06 483	1.19 496	1.06 481	3.84 476	0.93 464	3.32 377	2.27 510	2.20 521	1.47 321	2.65 536	1.20 367	8.38 581	1.81 527	0.28 268	0.19 198	0.23 79	0.22 242	0.28 218	0.32 351

G2L-Stereo_test	2.11 457	0.86 499	7.12 442	1.65 647	1.19 525	3.54 414	1.02 512	3.57 419	2.01 446	2.50 594	1.68 388	3.15 587	1.50 452	9.21 605	1.62 498	0.28 268	0.19 198	0.23 79	0.22 242	0.27 194	0.31 336

UGAM-zero	2.79 582	0.57 231	20.87 707	0.98 359	0.77 351	2.08 172	0.35 57	3.88 491	1.51 269	2.05 464	1.64 374	5.07 697	3.42 655	9.83 621	1.24 403	0.28 268	0.21 292	0.27 248	0.29 437	0.29 240	0.28 279

UGAM	2.58 562	0.56 218	18.55 621	0.89 280	0.71 326	3.23 337	1.03 515	2.75 292	1.75 396	1.36 302	2.77 636	2.69 539	1.28 380	10.75 658	1.40 439	0.28 268	0.24 392	0.40 538	0.31 476	0.35 390	0.30 323

test_for_model	0.89 174	0.46 84	1.19 116	0.64 55	1.71 653	3.95 513	0.69 260	2.43 222	1.04 142	1.05 256	0.90 140	0.61 120	0.44 37	0.80 44	0.52 114	0.28 268	0.19 198	0.31 379	0.24 300	0.24 109	0.19 19

AE-Stereo	1.18 273	0.60 277	2.05 266	1.10 442	0.60 262	4.39 623	0.72 275	3.74 457	1.62 349	1.10 267	1.90 492	1.01 274	0.92 255	1.45 260	0.82 257	0.28 268	0.22 324	0.28 284	0.28 406	0.26 171	0.22 142

11t1	1.11 259	0.53 170	1.80 237	1.55 632	0.65 293	2.20 189	0.60 191	3.66 436	1.49 256	1.60 334	1.26 253	1.03 278	1.35 398	1.72 325	0.97 327	0.28 268	0.31 508	0.29 314	0.23 268	0.30 268	0.34 389

IGEVStereo-DCA	0.86 159	0.65 341	2.05 266	0.90 290	0.46 156	1.57 110	0.86 397	1.62 81	1.24 171	0.65 112	0.77 98	0.74 195	0.72 157	2.59 423	0.86 274	0.28 268	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.29 240	0.27 256

rrr	2.27 489	0.65 341	23.82 746	0.90 290	0.46 156	1.57 110	0.96 482	7.98 724	1.19 163	0.65 112	0.77 98	0.74 195	0.72 157	2.59 423	0.86 274	0.28 268	0.21 292	0.28 284	0.21 202	0.29 240	0.25 200

riskmin	1.25 299	0.56 218	2.05 266	1.05 405	0.93 433	2.86 266	0.55 160	3.23 359	1.34 191	1.55 327	1.07 200	3.56 630	2.03 563	1.29 217	1.00 335	0.28 268	0.27 455	0.34 458	0.21 202	0.41 467	0.43 491

qqq	1.30 318	0.57 231	1.67 223	1.15 476	0.51 193	2.18 185	0.91 447	3.98 528	1.53 287	1.50 323	1.24 243	1.79 412	1.34 395	4.66 488	0.98 330	0.28 268	0.31 508	0.33 439	0.33 498	0.33 348	0.32 351

x	1.15 267	0.57 231	1.53 208	1.44 604	0.67 307	1.94 150	0.97 487	3.87 488	1.57 318	1.61 339	1.28 261	1.58 373	1.22 368	1.93 357	1.04 344	0.28 268	0.30 499	0.34 458	0.29 437	0.32 326	0.31 336

raft_robust	1.92 421	1.15 579	3.34 379	1.02 393	0.43 122	3.84 476	0.46 120	4.42 668	2.52 573	1.67 355	1.36 293	2.17 475	6.37 707	6.78 549	1.04 344	0.28 268	0.24 392	0.30 346	0.35 525	0.31 291	0.32 351

IPLGR	2.53 551	0.58 248	20.46 691	0.82 210	0.52 206	4.56 665	0.50 136	4.30 637	2.38 544	1.87 397	1.53 339	1.68 387	1.72 518	6.95 552	1.15 371	0.28 268	0.21 292	0.27 248	0.23 268	0.33 348	0.32 351

PSM-AAD	2.43 531	0.54 190	1.32 165	0.92 309	0.54 220	4.48 639	7.47 730	2.96 324	1.55 304	2.31 559	2.56 617	1.26 325	16.23 746	2.46 403	0.89 290	0.28 268	0.21 292	0.58 642	0.41 586	0.34 369	1.32 680

GMM-Stereo	2.45 534	0.52 152	20.38 686	0.89 280	0.82 378	4.18 588	1.91 650	2.45 227	1.48 250	2.48 592	2.30 585	1.69 391	1.86 549	2.93 439	1.08 353	0.28 268	0.18 148	0.33 439	0.48 616	0.35 390	2.41 709

iRaftStereo_RVC	1.09 255	0.70 387	1.39 184	0.95 338	0.45 142	3.83 471	0.42 98	2.37 209	1.58 322	1.69 358	1.76 420	1.80 415	0.83 218	1.50 269	0.98 330	0.28 268	0.18 148	0.29 314	0.26 347	0.30 268	0.31 336

TANstereo	1.01 234	0.55 202	1.73 229	0.76 174	0.36 43	4.04 543	0.38 69	1.48 59	1.62 349	2.03 459	2.10 538	0.84 221	0.93 258	0.98 109	0.62 161	0.28 268	0.36 552	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.46 514

raftrobust	1.19 275	0.72 408	2.30 303	1.26 526	1.31 558	3.55 418	0.68 249	2.75 292	1.47 240	2.21 530	1.38 299	1.17 303	1.22 368	1.20 187	1.11 362	0.28 268	0.24 392	0.21 42	0.19 152	0.25 136	0.28 279

111	1.83 400	0.92 517	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.25 602	0.91 447	4.44 672	2.70 599	2.39 581	1.96 502	2.30 487	1.64 501	1.28 212	1.82 529	0.28 268	0.22 324	0.24 125	0.20 179	0.31 291	0.54 562

delet	1.92 421	0.76 447	5.14 422	1.01 381	1.65 642	3.44 382	2.03 657	3.76 460	2.48 564	2.01 450	2.05 529	2.63 534	1.90 555	5.34 501	2.12 570	0.28 268	0.29 484	0.40 538	0.31 476	0.41 467	0.45 503

CREStereo	0.92 193	0.53 170	1.45 195	0.61 23	0.34 33	4.42 632	0.40 82	2.21 177	1.54 296	0.94 232	1.12 210	0.87 234	0.87 231	1.12 149	0.72 217	0.28 268	0.19 198	0.22 61	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
noway7	2.85 588	13.00 741	18.98 630	1.01 381	0.83 388	2.94 290	0.76 312	3.38 389	2.95 637	1.19 280	1.57 352	1.93 439	2.07 569	1.69 318	2.46 604	0.29 299	0.18 148	0.29 314	0.23 268	0.63 593	0.52 551

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 48	0.67 18	0.56 47	0.52 46	0.50 58	0.82 213	0.83 57	0.47 80	0.29 299	0.16 52	0.23 79	0.18 107	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
FE-Mocha	1.06 245	0.74 430	2.45 318	0.97 351	0.69 319	1.57 110	0.40 82	2.92 319	1.47 240	1.82 387	1.81 449	1.62 379	0.88 239	1.36 234	0.78 243	0.29 299	0.20 253	0.35 479	0.31 476	0.26 171	0.33 372

IGEV-FE	2.16 468	0.69 376	20.56 694	1.22 509	0.54 220	2.18 185	0.53 150	3.38 389	1.61 343	1.93 418	1.55 346	3.74 636	1.06 314	1.56 279	0.91 304	0.29 299	0.20 253	0.27 248	0.29 437	0.40 443	0.32 351

Zero-FE251	0.80 129	0.75 441	1.71 227	0.88 271	0.70 323	2.59 235	0.45 115	1.38 48	0.83 74	1.79 383	0.61 65	0.73 189	0.81 209	0.82 54	0.61 156	0.29 299	0.23 355	0.27 248	0.19 152	0.20 33	0.20 57

z-ln-s-r	2.67 572	1.16 582	12.43 512	1.34 568	1.26 547	3.70 445	1.21 567	4.20 588	2.38 544	2.04 462	1.92 497	2.43 511	1.60 480	10.58 650	5.19 666	0.29 299	0.20 253	0.32 403	0.24 300	0.51 545	0.38 442

HUF	1.15 267	0.64 328	8.62 465	0.90 290	0.35 38	1.35 81	0.78 334	1.97 139	1.50 262	0.63 104	1.52 333	0.83 219	0.66 137	1.28 212	0.63 165	0.29 299	0.23 355	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.25 200

IGEV-RUCA	0.90 183	0.53 170	1.05 34	0.81 197	0.74 339	3.89 490	0.80 353	1.92 132	1.41 212	0.96 241	0.71 83	0.70 167	0.73 162	1.30 223	0.68 190	0.29 299	0.20 253	0.25 166	0.19 152	0.43 496	0.34 389

model_zeroshot	1.21 284	0.60 277	3.55 385	1.05 405	0.57 246	3.46 389	0.63 216	2.73 289	1.55 304	2.05 464	1.38 299	1.50 364	0.82 213	1.69 318	0.87 281	0.29 299	0.23 355	0.30 346	0.23 268	0.27 194	0.32 351

U	12.82 745	0.38 12	1.99 259	0.66 78	58.94 774	63.38 777	0.34 51	1.91 130	0.94 119	0.59 75	0.80 104	0.46 45	0.57 93	0.83 57	0.44 57	0.29 299	0.17 93	63.35 783	59.81 782	0.29 240	0.20 57

ACVNet-DCA	1.85 403	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	3.98 528	1.53 287	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.32 351

xx1	2.03 442	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	4.23 601	3.95 697	1.01 246	1.81 449	1.79 412	1.34 395	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.33 439	0.33 498	0.33 348	0.32 351

1test111	1.99 436	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	3.98 528	1.53 287	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	4.66 488	0.98 330	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.32 351

cc1	1.98 433	0.74 430	13.77 530	1.78 663	0.36 43	4.48 639	0.74 296	4.23 601	3.95 697	1.01 246	1.81 449	0.72 182	1.62 485	2.13 377	0.64 168	0.29 299	0.17 93	0.32 403	0.21 202	0.31 291	0.29 292

ffm	1.72 382	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.22 597	3.37 679	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	2.21 390	0.65 177	0.29 299	0.16 52	0.48 592	0.37 547	0.30 268	0.29 292

ff1	2.96 603	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.22 597	3.37 679	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	11.62 697	16.09 727	0.29 299	0.16 52	0.48 592	0.37 547	0.30 268	0.29 292

tt1	1.79 396	0.73 419	10.41 490	1.75 660	0.36 43	4.55 660	0.79 342	4.22 597	3.37 679	1.08 263	1.80 436	0.74 195	1.48 444	2.21 390	0.65 177	0.29 299	0.16 52	0.31 379	0.22 242	0.30 268	0.29 292

MaDis-Stereo	0.82 147	0.66 354	1.53 208	0.65 68	1.87 679	1.24 59	0.36 59	2.13 163	1.27 180	0.67 118	0.75 93	0.88 238	0.70 151	1.15 165	1.07 350	0.29 299	0.23 355	0.26 212	0.20 179	0.31 291	0.22 142

IGEV_Zeroshot_test	2.16 468	0.69 376	20.60 698	1.22 509	0.54 220	2.18 185	0.53 150	3.38 389	1.61 343	1.93 418	1.55 346	3.76 638	1.05 305	1.55 278	0.91 304	0.29 299	0.20 253	0.27 248	0.29 437	0.40 443	0.32 351

CASnet	0.78 121	0.51 144	1.29 158	0.81 197	0.29 12	1.28 71	0.74 296	1.51 62	1.89 425	1.64 346	1.09 203	0.65 143	0.64 122	0.91 86	0.76 237	0.29 299	0.17 93	0.41 550	0.31 476	0.32 326	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	1.26 306	0.60 277	3.74 397	1.02 393	0.41 107	3.60 428	0.72 275	3.68 441	1.47 240	1.37 306	1.56 350	1.83 424	1.01 287	2.00 364	0.66 181	0.29 299	0.20 253	0.28 284	0.20 179	0.32 326	0.29 292

gwcnet-sp	2.31 502	1.21 590	17.34 589	1.08 424	0.92 427	3.56 420	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 605	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

scenet	2.31 502	1.21 590	17.34 589	1.08 424	0.92 427	3.56 420	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 605	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

ssnet	2.31 502	1.21 590	17.34 589	1.08 424	0.92 427	3.56 420	1.04 519	3.69 446	2.09 466	2.55 605	1.60 363	1.80 415	1.62 485	3.87 470	1.95 549	0.29 299	0.29 484	0.30 346	0.28 406	0.38 426	0.39 449

TestStereo1	1.56 352	0.81 473	2.32 304	1.61 642	0.64 285	4.13 566	1.36 588	3.79 466	3.20 666	1.60 334	2.57 619	1.39 348	2.15 576	2.51 411	1.30 422	0.29 299	0.20 253	0.34 458	0.25 323	0.40 443	0.36 410

DCANet-4	1.96 428	0.51 144	14.31 547	0.82 210	0.40 100	4.16 580	0.57 170	4.29 629	2.98 642	2.30 553	1.80 436	1.03 278	1.54 469	1.44 255	1.44 448	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

fff	1.74 385	0.70 387	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.15 570	0.57 170	4.23 601	2.09 466	2.30 553	1.80 436	1.19 312	3.02 632	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

ADStereo(finetuned)	2.04 444	0.73 419	13.28 521	0.82 210	0.40 100	4.16 580	0.59 186	4.25 611	2.97 639	2.35 572	1.84 463	1.18 307	3.40 651	1.52 274	1.54 480	0.29 299	0.24 392	0.23 79	0.18 107	0.30 268	0.51 546

IER	1.69 377	0.65 341	7.19 443	0.94 333	1.15 511	3.28 353	0.89 433	3.48 400	1.97 437	2.10 477	1.98 509	2.28 481	2.12 572	2.25 394	1.75 522	0.29 299	0.23 355	0.36 495	0.30 460	0.32 326	0.34 389

SA-5K	1.56 352	0.81 473	2.32 304	1.61 642	0.64 285	4.13 566	1.36 588	3.79 466	3.20 666	1.60 334	2.57 619	1.39 348	2.15 576	2.51 411	1.30 422	0.29 299	0.20 253	0.34 458	0.25 323	0.40 443	0.36 410

iRaft-Stereo_20w	1.88 411	0.62 307	10.58 492	0.90 290	0.83 388	2.96 292	0.78 334	4.90 703	1.58 322	2.29 549	1.60 363	1.25 324	4.51 680	2.28 396	0.90 295	0.29 299	0.21 292	0.26 212	0.24 300	0.41 467	0.31 336

MIPNet	2.33 508	0.71 401	19.82 657	0.89 280	0.56 234	4.76 699	0.61 196	4.32 645	2.37 539	1.83 390	1.48 328	1.48 361	1.98 562	2.63 426	1.44 448	0.29 299	0.20 253	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.39 449

LCNet	1.55 347	0.54 190	1.88 244	0.99 365	0.55 229	3.60 428	1.21 567	2.86 314	1.53 287	2.18 513	1.74 407	1.43 357	4.17 672	3.62 462	0.87 281	0.29 299	0.20 253	0.28 284	0.77 676	0.47 532	1.85 697

Prome-Stereo	1.61 363	0.55 202	1.71 227	0.98 359	0.60 262	4.41 630	1.82 645	3.03 333	1.53 287	2.18 513	3.45 674	1.72 396	3.49 658	2.23 393	1.08 353	0.29 299	0.20 253	0.26 212	0.25 323	0.34 369	2.16 703

s12784h	1.31 321	0.45 72	2.41 315	0.71 118	0.35 38	4.42 632	0.50 136	4.22 597	2.73 602	2.01 450	2.48 607	0.91 248	0.96 265	2.01 367	0.70 207	0.29 299	0.18 148	0.24 125	0.16 33	0.27 194	0.18 7

sAnonymous2	1.37 327	1.22 596	9.79 479	0.92 309	0.88 416	1.23 55	0.61 196	2.56 255	1.69 374	0.85 209	1.02 175	0.73 189	1.23 373	0.98 109	0.78 243	0.29 299	0.25 423	0.31 379	0.30 460	1.06 667	0.71 617

CroCo_RVC	1.37 327	1.22 596	9.79 479	0.92 309	0.88 416	1.23 55	0.61 196	2.56 255	1.69 374	0.85 209	1.02 175	0.73 189	1.23 373	0.98 109	0.78 243	0.29 299	0.25 423	0.31 379	0.30 460	1.06 667	0.71 617

DCANet	1.74 385	0.73 419	9.08 469	0.82 210	0.40 100	4.18 588	0.59 186	4.25 611	2.97 639	2.35 572	1.84 463	1.18 307	1.63 498	1.51 272	1.55 481	0.29 299	0.24 392	0.23 79	0.18 107	0.30 268	0.53 554

csc	1.74 385	0.70 387	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.15 570	0.57 170	4.23 601	2.09 466	2.30 553	1.80 436	1.19 312	3.02 632	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

cscssc	1.74 385	0.70 387	9.08 469	0.81 197	0.36 43	4.15 570	0.57 170	4.23 601	2.09 466	2.30 553	1.80 436	1.19 312	3.02 632	1.44 255	1.46 453	0.29 299	0.23 355	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 480

ARAFT	2.56 558	1.13 573	19.50 648	0.89 280	0.48 175	4.15 570	1.40 600	4.36 657	2.82 624	2.36 575	1.88 481	1.70 393	1.04 300	6.45 535	1.22 397	0.29 299	0.18 148	0.37 509	0.35 525	0.35 390	0.25 200

ACVNet	1.46 341	0.64 328	3.56 387	0.93 326	0.85 401	4.22 598	0.80 353	2.85 311	2.08 463	1.78 379	1.88 481	3.10 582	1.46 440	1.33 227	1.89 538	0.29 299	0.26 443	0.30 346	0.26 347	0.39 438	0.27 256

acv_ft	1.55 347	0.64 328	3.29 375	1.14 463	2.01 690	2.93 284	0.97 487	3.81 471	2.08 463	2.22 532	1.88 481	3.10 582	1.66 505	1.33 227	2.22 582	0.29 299	0.26 443	0.30 346	0.26 347	0.39 438	0.27 256

monster_256*512	1.03 240	0.65 341	1.23 135	0.66 78	0.77 351	2.08 172	0.64 220	2.90 317	1.58 322	1.02 253	1.39 301	1.91 436	1.82 541	1.36 234	1.02 338	0.30 342	0.17 93	0.31 379	0.26 347	0.35 390	0.29 292

DF_test	0.52 16	0.43 57	1.13 96	0.84 235	0.50 190	0.60 9	0.36 59	0.82 9	0.72 29	0.48 8	0.50 38	0.60 115	0.47 47	0.88 74	0.33 1	0.30 342	0.18 148	0.21 42	0.21 202	0.53 555	0.35 403

quiztm	1.09 255	0.79 462	1.33 170	0.77 180	1.50 608	2.48 219	0.76 312	3.65 432	1.55 304	1.65 350	1.80 436	1.18 307	0.64 122	1.17 176	1.07 350	0.30 342	0.17 93	0.23 79	0.20 179	0.36 406	0.28 279

DN	1.08 253	0.54 190	3.15 368	0.90 290	1.00 465	3.37 365	0.48 131	2.59 269	1.45 226	0.95 236	0.82 113	1.32 334	0.73 162	1.86 351	0.64 168	0.30 342	0.26 443	0.28 284	0.24 300	0.34 369	0.32 351

GEAStereo	0.84 154	0.48 120	1.09 70	0.85 250	0.45 142	4.54 655	0.83 376	1.88 122	0.91 96	0.75 150	0.89 136	0.53 73	0.80 206	0.92 90	0.53 118	0.30 342	0.19 198	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

gasm-f	0.89 174	0.49 131	1.30 159	0.85 250	0.44 133	4.42 632	0.95 474	1.88 122	0.91 96	0.75 150	1.46 316	0.53 73	0.88 239	0.88 74	0.57 139	0.30 342	0.19 198	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

DA	0.98 220	0.46 84	1.34 171	0.92 309	0.43 122	4.34 615	0.85 392	2.79 304	1.35 194	0.82 189	1.30 265	0.89 241	1.08 325	1.11 143	0.56 133	0.30 342	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 165

GGEV	0.98 220	0.46 84	1.34 171	0.92 309	0.43 122	4.34 615	0.85 392	2.79 304	1.35 194	0.82 189	1.30 265	0.89 241	1.08 325	1.11 143	0.56 133	0.30 342	0.18 148	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 165

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 517	0.99 542	19.62 651	1.09 432	0.96 440	1.51 103	0.44 109	4.05 550	1.64 354	1.31 292	1.67 385	4.93 690	2.45 603	2.52 416	1.40 439	0.30 342	0.20 253	0.31 379	0.50 628	0.57 573	0.60 587

test_sample1	1.62 365	0.55 202	1.88 244	1.44 604	0.79 359	2.27 196	0.64 220	4.00 534	1.82 406	1.87 397	1.35 288	1.57 371	1.62 485	9.55 614	1.24 403	0.30 342	0.27 455	0.31 379	0.28 406	0.32 326	0.32 351

UniTT-Stereo	0.82 147	0.47 109	2.63 337	0.96 344	1.19 525	0.78 19	0.39 71	1.12 24	1.54 296	1.19 280	1.26 253	0.51 62	0.64 122	1.13 153	1.03 341	0.30 342	0.20 253	0.24 125	0.21 202	0.40 443	0.25 200

LL-Strereo	3.01 615	1.81 657	17.59 601	1.12 453	2.10 696	2.90 272	1.09 537	4.33 648	2.00 444	3.12 665	2.24 569	3.29 598	3.15 639	11.31 684	1.84 533	0.30 342	0.28 472	0.46 579	0.34 508	0.49 541	0.45 503

test_5	1.87 407	0.75 441	10.23 487	1.14 463	1.40 585	3.85 484	1.27 573	3.91 504	1.93 431	1.69 358	1.78 429	1.67 385	1.79 530	2.99 444	1.17 380	0.30 342	0.18 148	0.35 479	0.33 498	0.34 369	0.33 372

CrosDoStereo	5.24 694	0.60 277	20.23 676	0.82 210	0.51 193	3.39 370	18.11 753	3.82 474	2.27 510	1.98 431	8.74 719	1.96 447	6.96 713	7.35 558	26.35 758	0.30 342	0.22 324	0.30 346	0.28 406	0.33 348	0.38 442

KYRaft	1.59 360	0.52 152	1.73 229	0.95 338	0.49 185	4.38 621	1.79 641	2.43 222	1.51 269	2.49 593	2.98 647	2.00 454	3.41 652	2.14 380	0.82 257	0.30 342	0.21 292	0.33 439	0.46 608	0.35 390	2.45 712

DeepStereo_LL	5.24 694	0.60 277	20.23 676	0.82 210	0.51 193	3.39 370	18.11 753	3.82 474	2.27 510	1.98 431	8.74 719	1.96 447	6.96 713	7.35 558	26.35 758	0.30 342	0.22 324	0.30 346	0.28 406	0.33 348	0.38 442

THIR-Stereo	4.14 675	0.82 480	10.85 496	0.86 259	0.43 122	2.16 184	16.77 751	3.22 356	1.54 296	2.04 462	12.05 737	2.68 538	7.53 719	7.30 556	12.62 716	0.30 342	0.21 292	0.29 314	0.28 406	0.33 348	0.41 476

XX-TBD	1.03 240	0.95 532	1.94 251	1.30 548	0.43 122	3.97 529	0.33 42	1.74 103	1.73 388	1.59 333	2.02 517	0.69 163	0.60 110	1.16 169	0.66 181	0.30 342	0.25 423	0.23 79	0.15 11	0.31 291	0.22 142

RALCasStereoNet	1.19 275	1.02 547	2.06 275	1.12 453	1.14 509	3.08 309	0.70 270	2.99 327	1.73 388	1.34 296	1.68 388	1.18 307	0.91 251	2.16 382	1.00 335	0.30 342	0.26 443	0.24 125	0.21 202	0.29 240	0.30 323

test_xeample3	2.12 462	0.63 315	21.55 727	0.91 301	0.47 166	1.85 140	0.94 469	7.96 723	1.23 169	0.75 150	0.76 95	0.64 137	0.70 151	1.77 331	0.83 261	0.30 342	0.21 292	0.27 248	0.21 202	0.27 194	0.24 184

test_xeample	2.67 572	0.56 218	2.05 266	1.09 432	0.81 368	3.24 340	0.80 353	4.55 689	2.70 599	2.42 586	2.27 573	1.39 348	1.40 412	10.75 658	17.51 737	0.30 342	0.30 499	0.32 403	0.28 406	0.34 369	0.33 372

RAFT + AFF	2.51 547	2.66 685	4.48 416	1.15 476	1.95 687	4.15 570	2.01 656	4.46 676	3.30 676	2.19 517	2.51 611	2.22 478	4.87 684	8.91 595	2.06 563	0.30 342	0.60 666	0.48 592	0.38 560	0.77 638	0.69 613

R-Stereo Train	1.20 281	0.58 248	1.81 238	0.99 365	0.67 307	3.78 461	0.90 439	4.09 562	1.51 269	2.16 507	1.71 399	1.13 294	0.94 261	1.40 243	0.91 304	0.30 342	0.24 392	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 200

RAFT-Stereo	1.20 281	0.58 248	1.81 238	0.99 365	0.67 307	3.78 461	0.90 439	4.09 562	1.51 269	2.16 507	1.71 399	1.13 294	0.94 261	1.40 243	0.91 304	0.30 342	0.24 392	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 200
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	1.87 407	0.91 515	8.59 463	1.10 442	0.57 246	3.59 426	0.53 150	3.70 451	2.20 493	2.80 642	2.25 571	2.00 454	1.42 425	4.13 478	1.86 535	0.30 342	0.20 253	0.32 403	0.21 202	0.33 348	0.36 410

StereoDRNet-Refined	1.77 393	0.81 473	2.22 293	1.21 506	0.76 345	3.26 346	0.71 272	3.82 474	2.05 458	2.29 549	2.05 529	2.98 571	1.44 432	7.15 555	2.27 586	0.30 342	0.23 355	0.42 557	0.33 498	0.45 516	0.64 602
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	1.89 412	1.02 547	8.60 464	1.39 593	0.98 453	3.72 449	0.66 234	3.84 478	2.65 593	1.88 400	2.05 529	1.98 451	1.27 378	4.52 484	1.67 508	0.30 342	0.20 253	0.28 284	0.18 107	0.31 291	0.40 470

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 79	0.71 401	1.42 191	0.66 78	0.45 142	2.46 218	0.41 89	1.28 35	0.96 123	0.75 150	0.39 12	0.52 68	0.48 52	1.35 231	0.70 207	0.31 369	0.22 324	0.34 458	0.24 300	0.43 496	0.33 372

depth_test_26	0.55 23	0.41 33	1.12 87	0.71 118	0.37 64	0.63 11	0.34 51	0.94 13	0.80 55	0.42 1	1.40 306	0.69 163	0.53 75	0.75 28	0.40 19	0.31 369	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.26 171	0.24 184

FlowAnything_test	0.75 93	0.60 277	1.18 113	0.82 210	0.58 256	2.29 199	0.66 234	1.38 48	0.80 55	1.03 254	0.76 95	0.63 134	0.49 59	0.84 64	0.91 304	0.31 369	0.27 455	0.40 538	0.48 616	0.31 291	0.30 323

S2M2_L	0.64 51	0.55 202	1.07 46	0.89 280	0.54 220	1.08 34	0.20 1	1.16 28	1.37 198	0.59 75	0.81 109	0.86 231	0.47 47	0.70 6	0.65 177	0.31 369	0.33 525	0.27 248	0.27 377	0.36 406	0.31 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 56	0.41 33	1.06 42	0.85 250	0.31 18	2.44 215	0.46 120	1.09 22	0.69 22	0.84 206	0.52 46	0.55 88	0.53 75	1.49 268	0.46 75	0.31 369	0.14 11	0.25 166	0.18 107	0.23 91	0.20 57

rvit_stereo_0081	0.80 129	0.63 315	1.19 116	0.91 301	0.64 285	1.27 64	0.61 196	2.05 151	1.71 380	0.82 189	0.73 87	0.85 226	0.75 171	1.30 223	0.80 250	0.31 369	0.26 443	0.27 248	0.25 323	0.38 426	0.27 256

rvit_stereo_0082	0.80 129	0.63 315	1.19 116	0.91 301	0.64 285	1.27 64	0.61 196	2.05 151	1.71 380	0.82 189	0.73 87	0.85 226	0.75 171	1.30 223	0.80 250	0.31 369	0.26 443	0.27 248	0.25 323	0.38 426	0.27 256

DispNO	3.00 613	0.75 441	18.92 627	1.17 487	1.10 499	3.72 449	0.94 469	4.29 629	2.54 579	2.24 539	2.28 577	4.51 676	2.12 572	11.40 686	2.09 568	0.31 369	0.28 472	0.31 379	0.28 406	0.36 406	0.39 449

mmm	1.27 311	0.58 248	2.20 288	1.41 597	0.68 312	2.39 208	0.85 392	3.90 499	1.63 352	2.20 521	1.84 463	1.28 327	1.50 452	1.91 356	0.89 290	0.31 369	0.27 455	0.45 573	0.37 547	0.38 426	0.34 389

PCWNet_CMD	2.23 480	0.65 341	17.36 592	0.83 223	0.76 345	3.51 405	0.64 220	3.60 423	1.97 437	1.70 363	1.63 372	3.22 592	3.05 636	2.09 375	1.11 362	0.31 369	0.36 552	0.47 583	0.26 347	0.64 602	0.47 519

LL-Strereo2	1.23 289	0.85 496	2.38 311	0.93 326	0.68 312	3.72 449	1.37 593	2.54 252	1.99 440	1.75 375	1.40 306	1.82 421	0.73 162	1.40 243	0.99 333	0.31 369	0.23 355	0.55 635	0.35 525	0.29 240	0.24 184

knoymous	1.30 318	0.60 277	5.57 430	0.88 271	0.75 341	3.04 299	0.90 439	2.68 282	1.33 190	1.48 320	1.07 200	2.78 554	0.88 239	1.29 217	0.85 267	0.31 369	0.22 324	0.35 479	0.20 179	0.45 516	0.37 425

hknet	1.98 433	0.64 328	8.70 466	0.87 266	1.07 488	4.16 580	1.16 553	4.48 678	1.73 388	2.93 650	1.83 458	3.48 615	1.30 387	3.91 473	1.51 474	0.31 369	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

STrans-v2	3.03 617	0.77 451	20.91 708	0.81 197	0.63 281	3.89 490	1.01 506	4.27 620	2.64 592	2.28 547	3.70 679	4.13 657	5.20 690	7.33 557	1.27 414	0.31 369	0.18 148	0.29 314	0.25 323	0.29 240	0.41 476

ASMatch	2.62 564	0.60 277	20.65 699	1.37 589	0.64 285	4.39 623	0.78 334	1.97 139	1.58 322	1.70 363	3.89 683	1.94 440	3.79 663	5.46 504	1.64 504	0.31 369	0.24 392	0.34 458	0.28 406	0.33 348	0.50 538

CFNet_pseudo	2.12 462	0.67 365	15.14 563	0.85 250	0.74 339	3.95 513	0.64 220	3.95 517	1.78 401	1.90 407	1.79 433	3.27 597	1.62 485	2.51 411	1.16 376	0.31 369	0.36 552	0.53 625	0.27 377	0.63 593	0.44 497

XX-Stereo	2.54 553	0.61 297	20.21 675	1.78 663	1.19 525	4.30 612	0.46 120	4.39 663	1.58 322	2.32 563	1.89 487	4.64 685	0.60 110	4.16 479	0.82 257	0.31 369	0.21 292	0.28 284	0.27 377	0.51 545	0.26 236

EAI-Stereo	2.35 517	0.63 315	2.97 358	0.95 338	0.65 293	3.84 476	14.27 749	5.04 706	2.19 491	2.06 469	7.25 707	1.10 288	0.94 261	1.65 308	1.37 435	0.31 369	0.22 324	0.27 248	0.60 656	0.27 194	0.32 351

MMNet	2.02 441	0.81 473	10.76 494	1.12 453	1.23 540	3.53 410	0.89 433	3.79 466	2.08 463	2.15 501	1.76 420	2.15 474	2.12 572	3.69 465	2.32 589	0.31 369	0.29 484	0.34 458	0.27 377	0.38 426	0.42 480

MSMDNet	2.23 480	0.64 328	17.32 588	0.84 235	0.75 341	3.53 410	0.64 220	3.61 427	1.98 439	1.71 367	1.64 374	3.22 592	2.99 629	2.08 372	1.11 362	0.31 369	0.37 566	0.45 573	0.26 347	0.62 591	0.45 503

CFNet	2.34 512	1.10 567	8.96 468	1.34 568	1.24 542	4.09 553	0.73 283	4.04 546	2.77 609	1.62 341	1.87 480	2.27 480	1.45 436	11.41 687	1.82 529	0.31 369	0.24 392	0.43 561	0.36 535	0.43 496	0.33 372

ccs_rob	2.13 464	0.67 365	15.11 562	0.84 235	0.75 341	3.96 523	0.65 231	3.95 517	1.78 401	1.88 400	1.79 433	3.26 596	1.64 501	2.51 411	1.16 376	0.31 369	0.36 552	0.54 634	0.27 377	0.65 605	0.45 503

DN-CSS_ROB	1.91 418	1.55 639	11.13 500	1.82 670	0.88 416	3.99 532	0.61 196	4.01 536	1.67 363	1.64 346	1.89 487	1.39 348	1.06 314	3.23 448	1.50 468	0.31 369	0.19 198	0.44 566	0.29 437	0.37 421	0.31 336

SME	1.78 394	1.35 617	1.95 256	1.62 644	1.19 525	2.00 156	1.06 525	3.44 396	1.63 352	2.19 517	2.01 516	1.37 346	1.55 470	10.23 641	1.92 543	0.32 392	0.25 423	0.34 458	0.33 498	0.45 516	0.32 351

DF	0.97 214	0.56 218	1.59 218	0.93 326	0.51 193	1.13 37	0.97 487	4.39 663	1.44 223	0.95 236	1.59 358	1.01 274	0.57 93	1.62 299	0.75 230	0.32 392	0.22 324	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.25 200

Selective-IGEV-i1	1.43 335	0.59 258	2.42 317	1.15 476	1.07 488	3.82 470	1.09 537	3.79 466	2.11 476	1.62 341	1.91 494	2.65 536	1.22 368	1.80 336	1.12 366	0.32 392	0.27 455	0.46 579	0.54 642	0.31 291	0.39 449

Select-FE	2.25 484	0.87 503	17.36 592	1.06 413	0.99 456	2.04 166	0.46 120	3.79 466	1.61 343	2.52 600	1.81 449	4.41 672	3.15 639	1.83 341	0.92 309	0.32 392	0.35 545	0.30 346	0.41 586	0.32 326	0.55 568

SCV_C0	0.89 174	0.59 258	1.96 257	0.83 223	0.44 133	1.24 59	0.64 220	3.33 384	1.66 361	0.82 189	1.20 228	0.73 189	0.66 137	1.62 299	0.66 181	0.32 392	0.21 292	0.24 125	0.20 179	0.28 218	0.23 165

StereoAnything_RVC	0.94 199	2.66 685	2.20 288	0.76 174	0.34 33	1.18 49	0.39 71	2.31 201	0.69 22	0.51 25	0.34 9	0.32 2	0.89 245	1.57 283	0.35 3	0.32 392	0.16 52	0.23 79	0.15 11	3.31 712	0.18 7

rvit_stereo_0083	0.86 159	0.67 365	1.42 191	0.87 266	0.65 293	1.23 55	0.64 220	1.67 92	2.28 514	0.79 178	0.93 151	0.93 258	1.07 319	1.46 264	0.75 230	0.32 392	0.36 552	0.30 346	0.26 347	0.33 348	0.28 279

rvit_stereo_ft	1.00 231	0.87 503	3.55 385	0.97 351	0.66 300	1.06 32	0.80 353	2.78 299	1.67 363	0.78 174	0.96 164	0.95 264	1.14 349	1.06 132	0.90 295	0.32 392	0.24 392	0.27 248	0.28 406	0.39 438	0.27 256

test_sample2	1.75 390	0.56 218	2.25 296	1.41 597	0.80 362	2.91 276	0.86 397	4.05 550	2.04 455	1.91 412	1.39 301	1.57 371	1.55 470	10.65 654	1.06 347	0.32 392	0.28 472	0.32 403	0.30 460	0.36 406	0.33 372

1111x	3.13 627	0.57 231	8.38 461	1.20 500	0.76 345	3.80 466	0.88 425	4.61 693	2.63 590	2.31 559	2.16 554	1.95 442	1.81 538	11.54 693	18.13 740	0.32 392	0.31 508	0.32 403	0.30 460	0.35 390	0.34 389

HHNet	2.48 542	0.71 401	20.52 693	0.64 55	0.64 285	4.07 551	0.93 464	3.76 460	1.56 312	2.15 501	4.92 693	0.98 267	3.37 650	1.66 309	1.79 526	0.32 392	0.20 253	0.31 379	0.27 377	0.36 406	0.42 480

TransformOpticalFlow	3.03 617	0.77 451	20.99 711	1.00 374	0.55 229	4.18 588	0.64 220	4.33 648	3.02 647	2.18 513	3.09 656	4.35 669	5.07 688	7.36 560	1.27 414	0.32 392	0.18 148	0.32 403	0.26 347	0.28 218	0.46 514

AnonymousM	1.22 288	1.32 613	0.97 20	0.88 271	0.56 234	4.03 541	0.69 260	2.41 213	1.68 366	1.48 320	1.31 273	1.15 299	1.00 281	1.18 184	0.73 220	0.32 392	0.40 587	2.07 713	1.70 715	0.24 109	0.22 142

rafts_anoy	1.24 294	0.80 467	3.61 391	1.17 487	1.20 533	3.00 295	0.61 196	3.17 350	1.58 322	1.37 306	1.26 253	1.19 312	1.12 340	1.78 332	1.25 407	0.32 392	0.23 355	0.32 403	0.32 490	0.31 291	0.30 323

222	2.68 576	0.57 231	2.03 263	1.11 449	0.81 368	3.23 337	0.65 231	4.52 686	2.45 560	2.34 570	2.29 580	1.41 354	1.44 432	10.50 648	18.47 742	0.32 392	0.30 499	0.32 403	0.27 377	0.32 326	0.34 389

xxxx	2.67 572	0.54 190	2.03 263	1.22 509	0.81 368	3.49 399	0.63 216	4.49 681	2.49 568	2.22 532	2.23 568	2.05 463	1.38 405	10.05 633	17.91 738	0.32 392	0.32 518	0.30 346	0.27 377	0.33 348	0.34 389

UNet	2.51 547	0.74 430	20.17 674	1.14 463	1.44 598	3.48 396	0.76 312	3.77 462	1.87 419	2.05 464	1.57 352	2.75 546	2.39 598	3.51 458	2.51 608	0.32 392	0.26 443	0.41 550	0.26 347	0.38 426	0.39 449

FENet	2.25 484	0.50 136	20.29 683	1.35 573	0.67 307	4.01 537	0.60 191	3.95 517	1.99 440	1.96 427	1.11 208	2.43 511	1.43 428	1.60 291	1.39 436	0.32 392	0.22 324	0.33 439	0.26 347	0.29 240	0.39 449

cf-r	2.57 561	0.79 462	16.09 573	1.48 615	1.35 572	4.19 592	0.93 464	3.68 441	2.36 533	1.97 429	1.81 449	3.42 611	1.45 436	8.24 577	1.83 532	0.32 392	0.26 443	0.33 439	0.30 460	0.34 369	0.37 425

DISCO	2.25 484	0.73 419	10.06 483	1.76 661	1.12 502	3.47 392	1.25 572	3.24 361	2.26 508	2.65 630	1.96 502	4.53 678	1.92 557	4.17 480	3.61 642	0.32 392	0.25 423	0.31 379	0.29 437	0.66 611	0.41 476

MWDA-net	1.86 404	0.86 499	2.26 297	1.15 476	1.05 477	3.16 323	1.15 550	4.03 541	1.71 380	2.12 489	1.78 429	2.31 488	4.99 686	6.40 533	2.02 558	0.33 412	0.31 508	0.28 284	0.28 406	0.36 406	0.57 576

GEAR-Net	0.90 183	0.53 170	1.32 165	0.94 333	0.45 142	1.27 64	1.01 506	3.32 377	1.55 304	0.82 189	1.34 284	0.86 231	1.09 328	1.16 169	0.89 290	0.33 412	0.19 198	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

MEA-ACV	1.97 430	0.61 297	7.48 448	1.13 461	0.61 267	2.76 254	0.89 433	3.70 451	1.96 434	2.11 481	1.85 473	2.42 507	2.38 597	7.09 554	2.16 577	0.33 412	0.36 552	0.30 346	0.34 508	0.38 426	0.53 554

over-8	0.61 39	0.56 218	1.20 126	0.66 78	0.24 1	1.85 140	0.36 59	1.68 95	0.72 29	0.52 28	0.53 49	0.53 73	0.67 145	1.02 123	0.40 19	0.33 412	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.26 171	0.18 7

over-9	0.64 51	0.59 258	1.20 126	0.65 68	0.24 1	2.26 195	0.36 59	1.76 106	0.73 36	0.53 34	0.50 38	0.53 73	0.68 146	1.06 132	0.40 19	0.33 412	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.25 136	0.18 7

DNS	1.67 375	1.99 664	1.12 87	0.86 259	0.57 246	2.61 238	0.75 307	2.29 200	1.21 167	0.58 62	0.96 164	0.85 226	0.70 151	3.09 447	1.82 529	0.33 412	2.92 733	0.38 526	0.17 57	5.06 733	5.06 739

IGEV++	0.90 183	0.58 248	1.32 165	0.94 333	0.45 142	1.27 64	1.00 503	3.32 377	1.55 304	0.82 189	1.34 284	0.86 231	1.09 328	1.16 169	0.89 290	0.33 412	0.18 148	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

mmx	2.98 609	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.49 681	3.05 649	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	11.62 697	16.09 727	0.33 412	0.28 472	0.48 592	0.37 547	0.44 508	0.37 425

xxx	2.98 609	0.60 277	5.21 425	1.14 463	0.99 456	3.62 433	0.86 397	4.49 681	3.05 649	2.20 521	2.30 585	3.48 615	1.62 485	11.62 697	16.09 727	0.33 412	0.28 472	0.48 592	0.37 547	0.44 508	0.37 425

plain	1.55 347	0.69 376	13.59 527	0.65 68	0.73 334	1.66 124	0.57 170	3.17 350	1.94 433	0.77 170	1.24 243	0.80 210	0.86 226	1.60 291	0.96 326	0.33 412	0.21 292	0.32 403	0.25 323	0.42 486	0.28 279

PFNet	2.47 540	0.60 277	16.95 586	2.15 692	0.81 368	4.63 674	0.91 447	2.55 253	1.52 280	2.40 583	2.79 637	1.83 424	1.42 425	7.54 562	1.34 432	0.33 412	0.21 292	0.36 495	0.27 377	0.32 326	0.39 449

GrayStereo	2.58 562	0.53 170	1.63 221	1.58 636	0.89 421	4.17 585	8.17 734	3.03 333	1.52 280	2.80 642	2.50 609	1.70 393	17.10 747	2.83 436	1.15 371	0.33 412	0.21 292	0.27 248	0.32 490	0.28 218	0.53 554

IRAFT_RVC	1.87 407	0.60 277	4.33 411	2.40 702	0.66 300	4.59 668	1.59 625	2.96 324	1.51 269	2.23 536	1.75 411	2.09 470	2.63 613	6.70 544	1.50 468	0.33 412	0.21 292	0.33 439	0.29 437	0.32 326	0.32 351

SFCPSM	2.18 472	0.63 315	17.03 587	0.88 271	0.98 453	3.74 455	1.28 575	4.09 562	2.16 486	1.85 391	1.83 458	1.65 382	1.39 408	2.50 407	1.50 468	0.33 412	0.27 455	0.39 531	0.36 535	0.34 369	0.37 425

GwcNet-RSSM	2.66 570	1.05 553	15.91 571	1.22 509	1.19 525	4.12 563	1.12 544	3.84 478	2.02 447	1.93 418	1.79 433	3.12 585	1.46 440	10.37 645	2.05 562	0.33 412	0.27 455	0.35 479	0.30 460	0.40 443	0.36 410

CFNet-ft	1.90 414	0.95 532	3.56 387	1.07 416	1.54 616	4.09 553	0.90 439	2.85 311	1.82 406	1.78 379	1.70 395	2.75 546	1.48 444	9.33 607	1.72 514	0.33 412	0.30 499	0.61 654	0.36 535	0.52 549	0.39 449

CCAANet	2.64 567	0.63 315	19.43 644	1.12 453	1.03 471	2.65 243	0.88 425	3.95 517	1.71 380	1.37 306	1.66 383	2.40 500	1.36 401	10.70 657	1.93 544	0.33 412	0.25 423	0.36 495	0.31 476	0.31 291	0.33 372

CFNet_RVC	1.90 414	0.95 532	3.56 387	1.07 416	1.54 616	4.09 553	0.90 439	2.85 311	1.82 406	1.78 379	1.70 395	2.75 546	1.48 444	9.33 607	1.72 514	0.33 412	0.30 499	0.61 654	0.36 535	0.52 549	0.39 449

HSM	2.35 517	0.81 473	2.21 290	1.14 463	1.55 620	3.44 382	1.03 515	3.99 532	2.25 504	2.29 549	2.11 542	8.04 719	3.05 636	11.60 695	1.71 512	0.33 412	0.22 324	0.28 284	0.23 268	0.32 326	0.35 403

DNSM	1.74 385	2.04 667	1.19 116	0.92 309	0.53 217	2.93 284	0.80 353	2.22 181	1.31 187	0.70 127	0.66 77	0.70 167	0.87 231	3.23 448	2.53 610	0.34 431	2.87 731	0.23 79	0.17 57	5.37 735	5.08 740

over-6	0.70 72	0.55 202	1.26 146	0.67 90	0.25 5	2.15 182	0.44 109	2.25 187	0.81 64	0.50 19	0.54 51	0.50 58	0.68 146	1.68 316	0.40 19	0.34 431	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.28 218	0.18 7

G2L-Stereo	2.49 544	0.94 529	14.54 550	1.15 476	1.35 572	3.57 424	0.95 474	3.62 429	2.00 444	2.11 481	1.61 367	3.20 590	1.34 395	9.54 612	1.91 541	0.34 431	0.27 455	0.35 479	0.28 406	0.30 268	0.35 403

DCVSM-stereo	2.31 502	0.66 354	20.69 700	1.11 449	0.93 433	2.58 234	0.73 283	2.61 272	1.60 339	2.57 609	1.53 339	3.30 600	1.72 518	2.19 387	1.23 401	0.34 431	0.53 646	0.41 550	0.32 490	0.45 516	0.62 593

CAS++	0.89 174	0.64 328	1.46 196	0.81 197	0.51 193	1.24 59	0.86 397	3.44 396	1.46 235	1.14 274	1.29 263	0.62 127	0.58 98	1.13 153	0.59 148	0.34 431	0.30 499	0.34 458	0.26 347	0.41 467	0.29 292
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	2.00 437	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	2.13 573	0.34 431	0.32 518	0.36 495	0.31 476	0.38 426	0.36 410

tta	2.00 437	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	2.13 573	0.34 431	0.32 518	0.36 495	0.31 476	0.29 240	0.29 292

qqq1	1.92 421	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	0.71 212	0.34 431	0.32 518	0.30 346	0.23 268	0.29 240	0.29 292

fff1	1.92 421	0.57 231	4.46 412	1.36 579	0.57 246	2.03 161	0.73 283	4.25 611	2.80 616	2.32 563	2.31 591	1.95 442	1.52 459	10.99 670	0.71 212	0.34 431	0.32 518	0.30 346	0.23 268	0.29 240	0.29 292

CoDeX	2.40 526	0.78 458	13.21 520	1.00 374	1.18 518	3.24 340	1.32 581	4.14 578	2.41 551	1.74 373	1.84 463	2.05 463	1.47 442	10.03 632	1.60 490	0.34 431	0.28 472	0.32 403	0.27 377	0.32 326	0.39 449

BUS	1.49 346	0.59 258	1.94 251	0.87 266	0.85 401	4.50 648	0.76 312	4.48 678	1.88 421	2.93 650	1.83 458	3.63 633	0.97 270	1.60 291	1.17 380	0.34 431	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

BSDual-CNN	1.46 341	0.59 258	1.94 251	0.87 266	0.85 401	4.16 580	1.16 553	4.48 678	1.88 421	2.93 650	1.83 458	2.60 530	1.31 389	1.60 291	1.21 394	0.34 431	0.25 423	0.31 379	0.28 406	0.35 390	0.33 372

psmg	1.47 345	0.59 258	1.94 251	0.92 309	0.85 401	4.30 612	1.42 605	4.10 569	1.88 421	2.64 626	2.09 537	2.60 530	1.31 389	1.60 291	1.21 394	0.34 431	0.27 455	0.33 439	0.34 508	0.36 406	0.34 389

DRaft	2.28 494	0.56 218	2.64 339	0.74 150	0.46 156	3.94 507	1.23 569	2.32 203	1.55 304	2.64 626	2.80 639	1.60 376	5.34 694	6.96 553	10.99 707	0.34 431	0.22 324	0.27 248	0.27 377	0.29 240	0.37 425

TestStereo	2.00 437	1.02 547	12.25 510	0.70 108	0.61 267	1.88 144	0.55 160	2.31 201	1.52 280	1.41 315	1.33 278	1.27 326	0.90 248	11.62 697	0.81 255	0.34 431	0.19 198	0.33 439	0.24 300	0.44 508	0.24 184

HCRNet	1.60 361	0.56 218	2.47 319	0.78 185	1.36 575	4.11 561	0.71 272	3.57 419	2.79 612	1.75 375	1.61 367	1.58 373	1.41 420	5.79 515	1.56 483	0.34 431	0.28 472	0.36 495	0.29 437	0.33 348	0.37 425

UPFNet	1.81 399	0.63 315	6.71 437	1.25 519	1.44 598	3.50 403	1.35 586	4.02 540	1.85 416	2.40 583	1.52 333	2.41 504	1.40 412	3.62 462	1.88 537	0.34 431	0.33 525	0.37 509	0.31 476	0.41 467	0.39 449

GANet-RSSM	1.98 433	0.62 307	3.49 382	1.69 651	1.23 540	4.22 598	0.91 447	3.31 372	1.86 417	1.81 385	1.74 407	2.34 492	1.82 541	10.92 667	1.73 518	0.34 431	0.29 484	0.31 379	0.28 406	0.39 438	0.40 470

HSM-Net_RVC	2.87 593	0.57 231	17.46 598	0.92 309	0.90 424	3.70 445	1.20 564	5.64 718	2.51 572	3.22 671	2.43 602	2.54 523	1.59 474	11.41 687	1.65 506	0.34 431	0.25 423	0.26 212	0.23 268	0.30 268	0.29 292
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	2.65 568	5.00 704	19.28 642	2.06 688	1.09 497	3.83 471	1.13 547	4.14 578	2.09 466	1.85 391	2.03 520	2.01 457	1.51 457	3.58 460	1.58 486	0.34 431	0.21 292	0.32 403	0.21 202	0.44 508	0.29 292

LE_ROB	18.58 751	1.21 590	48.38 763	8.60 748	23.00 760	7.32 724	19.74 756	9.94 730	38.69 772	43.53 768	21.91 753	28.40 761	40.92 766	23.18 754	54.71 772	0.34 431	0.33 525	0.32 403	0.36 535	0.42 486	0.40 470

pmcnn	5.45 698	1.22 596	17.40 594	1.60 639	2.41 707	3.48 396	2.12 661	4.52 686	3.26 671	3.67 684	13.15 740	22.10 749	3.46 657	11.92 716	17.16 735	0.34 431	0.21 292	0.23 79	0.19 152	0.36 406	0.28 279

MWSP-net	1.69 377	0.71 401	3.76 400	0.94 333	0.77 351	2.63 242	3.20 701	3.86 484	1.86 417	2.34 570	1.84 463	3.06 580	2.65 614	1.71 323	2.19 579	0.35 453	0.33 525	0.30 346	0.31 476	0.35 390	0.65 605

LGCAT	0.64 51	0.42 46	0.89 8	0.71 118	0.36 43	1.91 147	0.25 10	1.18 33	0.66 17	0.53 34	0.42 20	1.24 320	0.55 83	1.60 291	0.45 64	0.35 453	0.35 545	0.18 2	0.23 268	0.19 10	0.31 336

IGEV_i1	1.83 400	0.60 277	10.98 498	1.30 548	0.53 217	3.09 310	0.86 397	3.70 451	1.57 318	1.67 355	1.76 420	2.33 491	1.35 398	3.23 448	1.16 376	0.35 453	0.27 455	0.53 625	0.58 651	0.34 369	0.40 470

RT-IGEV	2.37 523	0.60 277	15.33 567	1.49 618	0.78 355	2.10 177	1.28 575	4.25 611	1.69 374	2.58 613	3.19 663	3.60 632	4.94 685	2.49 406	1.19 385	0.35 453	0.24 392	0.31 379	0.26 347	0.33 348	0.42 480

zero-FE	0.95 207	0.52 152	2.63 337	0.86 259	1.27 550	1.41 87	0.86 397	2.27 192	0.73 36	0.50 19	0.64 69	0.54 78	0.78 194	2.70 431	1.02 338	0.35 453	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.03 663	0.29 292

rvit_stereo_0081_aga	0.81 142	0.75 441	1.84 241	0.72 133	0.73 334	1.21 54	0.63 216	1.92 132	1.39 204	0.87 217	0.80 104	0.79 208	0.69 148	1.27 210	0.69 201	0.35 453	0.29 484	0.26 212	0.25 323	0.40 443	0.27 256

rvit_stereo_0080	0.94 199	0.72 408	2.56 326	0.64 55	0.59 259	1.90 145	0.75 307	2.71 286	1.40 208	0.91 224	1.04 186	0.85 226	0.82 213	1.14 158	0.78 243	0.35 453	0.29 484	0.25 166	0.27 377	0.45 516	0.29 292

test_sample4	2.34 512	0.63 315	11.59 504	1.30 548	0.83 388	3.07 307	0.72 275	4.27 620	2.30 518	2.30 553	1.88 481	1.73 397	1.42 425	11.14 680	1.46 453	0.35 453	0.29 484	0.35 479	0.36 535	0.40 443	0.38 442

test_sample3	2.34 512	0.61 297	11.94 508	1.33 560	0.85 401	3.10 314	0.73 283	4.24 609	2.19 491	2.21 530	1.75 411	1.80 415	1.41 420	11.11 679	1.46 453	0.35 453	0.29 484	0.34 458	0.35 525	0.39 438	0.37 425

whm_eth	0.94 199	0.72 408	2.56 326	0.64 55	0.59 259	1.90 145	0.75 307	2.71 286	1.40 208	0.91 224	1.04 186	0.85 226	0.82 213	1.14 158	0.78 243	0.35 453	0.29 484	0.25 166	0.27 377	0.45 516	0.29 292

EKT-Stereo	6.79 713	0.64 328	4.24 410	1.77 662	106.39 782	4.51 652	0.61 196	3.16 348	1.53 287	1.88 400	1.22 236	1.98 451	1.36 401	3.81 467	0.84 264	0.35 453	0.24 392	0.29 314	0.26 347	0.34 369	0.48 524

iinet-f	2.26 487	1.18 585	13.71 528	1.14 463	1.11 501	3.77 459	1.10 540	4.14 578	2.17 488	2.06 469	1.76 420	2.99 572	2.99 629	2.50 407	2.49 606	0.35 453	0.39 582	0.27 248	0.28 406	0.45 516	0.39 449

DEmStereo	2.97 607	0.58 248	13.42 523	0.79 190	0.51 193	3.84 476	1.84 648	2.42 217	1.60 339	2.25 542	2.74 632	2.03 459	6.04 701	6.79 551	12.80 717	0.35 453	0.26 443	0.26 212	0.27 377	0.27 194	0.37 425

PSMNet-RSSM	1.96 428	0.77 451	3.26 373	1.29 541	1.31 558	4.19 592	0.96 482	3.68 441	1.89 425	2.05 464	1.80 436	2.60 530	1.70 514	9.84 622	1.81 527	0.35 453	0.29 484	0.35 479	0.37 547	0.42 486	0.35 403

iResNet	2.52 550	0.94 529	21.17 717	1.84 672	0.72 329	3.75 456	0.81 366	4.14 578	2.55 581	2.33 569	2.03 520	1.35 339	1.44 432	3.27 452	2.16 577	0.35 453	0.23 355	0.28 284	0.22 242	0.44 508	0.45 503

SCV	0.95 207	0.63 315	1.38 182	1.70 654	0.41 107	1.23 55	0.89 433	3.53 414	1.57 318	0.61 87	1.54 342	0.93 258	0.77 184	1.66 309	0.66 181	0.36 468	0.20 253	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.25 200

H2IRNET	1.90 414	0.53 170	14.29 546	1.14 463	0.60 262	4.48 639	0.44 109	2.65 277	1.81 405	1.05 256	2.30 585	1.67 385	1.40 412	2.17 384	1.50 468	0.36 468	0.21 292	0.33 439	0.37 547	0.34 369	0.29 292

MIF-Stereo (partial)	0.98 220	0.55 202	2.83 351	0.71 118	1.03 471	1.08 34	0.49 133	2.55 253	1.66 361	0.79 178	1.20 228	0.80 210	0.90 248	1.61 297	1.56 483	0.36 468	0.24 392	0.33 439	0.25 323	0.40 443	0.28 279

CFNet_ucs	2.36 522	0.68 373	18.42 619	0.89 280	0.81 368	3.85 484	0.68 249	4.29 629	2.37 539	2.09 474	2.04 523	3.31 601	1.24 375	2.63 426	1.14 370	0.36 468	0.45 616	0.56 637	0.29 437	0.66 611	0.49 531

TRStereo	2.31 502	1.87 658	19.74 655	1.53 625	1.16 516	4.26 603	1.08 533	4.73 698	1.45 226	1.55 327	1.28 261	1.75 399	0.85 224	1.81 338	1.20 390	0.36 468	0.26 443	0.32 403	0.36 535	0.34 369	0.33 372

RAFT-345	2.46 537	0.55 202	19.69 654	1.02 393	0.49 185	4.43 635	0.78 334	1.64 89	2.34 528	2.09 474	3.12 658	1.96 447	1.31 389	6.65 542	1.43 446	0.36 468	0.23 355	0.32 403	0.25 323	0.28 218	0.25 200

DIP-Stereo	1.24 294	0.69 376	1.77 234	0.65 68	0.61 267	4.29 610	0.58 180	4.44 672	2.53 575	1.98 431	1.33 278	0.91 248	0.86 226	1.25 204	1.25 407	0.36 468	0.23 355	0.32 403	0.23 268	0.32 326	0.29 292
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	1.57 354	0.84 490	3.25 372	1.36 579	1.40 585	4.07 551	1.01 506	2.68 282	1.50 262	2.11 481	1.88 481	2.37 497	1.50 452	3.41 456	1.42 445	0.36 468	0.28 472	0.52 620	0.40 579	0.53 555	0.43 491

coex_refinement	2.10 453	0.85 496	3.67 394	1.31 552	1.13 507	3.21 332	0.85 392	3.86 484	2.31 522	2.51 598	1.92 497	3.49 621	1.69 512	11.08 677	2.13 573	0.37 476	0.25 423	0.27 248	0.31 476	0.41 467	0.37 425

test_sample5	2.33 508	0.62 307	11.29 501	1.29 541	0.83 388	3.09 310	0.74 296	4.28 625	2.31 522	2.20 521	1.97 507	1.68 387	1.39 408	11.19 681	1.47 458	0.37 476	0.31 508	0.37 509	0.37 547	0.41 467	0.39 449

DualNet	2.33 508	0.62 307	11.29 501	1.29 541	0.83 388	3.09 310	0.74 296	4.28 625	2.31 522	2.26 545	2.04 523	1.68 387	1.39 408	11.19 681	1.47 458	0.37 476	0.31 508	0.37 509	0.37 547	0.41 467	0.39 449

fast-acv-ft	2.54 553	1.19 587	20.08 670	1.41 597	1.40 585	3.18 327	1.17 556	3.37 388	2.28 514	1.90 407	2.15 553	2.69 539	2.17 581	2.91 437	2.31 588	0.37 476	0.39 582	0.45 573	0.39 568	0.57 573	0.45 503

CIPLG	2.27 489	1.18 585	19.24 636	0.92 309	1.34 571	3.95 513	0.89 433	4.23 601	1.82 406	2.31 559	2.67 628	1.17 303	1.06 314	1.53 277	1.32 425	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.45 503

DAS	2.31 502	0.67 365	4.79 419	1.14 463	1.64 638	2.93 284	2.13 662	4.09 562	2.74 603	4.17 697	2.52 612	2.46 516	1.79 530	11.55 694	1.63 501	0.37 476	0.22 324	0.39 531	0.25 323	0.41 467	0.34 389

SepStereo	2.15 467	0.67 365	4.79 419	1.14 463	1.64 638	2.93 284	2.13 662	4.09 562	2.74 603	4.17 697	2.52 612	2.46 516	1.79 530	8.36 579	1.63 501	0.37 476	0.22 324	0.39 531	0.25 323	0.41 467	0.34 389

IPLGR_C	2.28 494	1.31 611	19.46 646	0.92 309	1.32 565	3.93 501	0.89 433	4.20 588	1.82 406	2.30 553	2.63 625	1.16 300	1.07 319	1.41 248	1.29 421	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.45 503

ACRE	2.27 489	1.11 571	19.45 645	0.91 301	1.30 555	3.94 507	0.87 418	4.21 593	1.80 404	2.28 547	2.62 623	1.17 303	1.04 300	1.52 274	1.30 422	0.37 476	0.23 355	0.27 248	0.22 242	0.31 291	0.46 514

ADLNet	2.29 497	0.83 484	3.62 392	1.35 573	1.60 629	3.67 442	1.24 571	3.95 517	2.98 642	2.58 613	2.29 580	4.01 650	1.79 530	11.23 683	2.09 568	0.37 476	0.38 573	0.36 495	0.34 508	0.45 516	0.71 617

psm_up	2.28 494	0.81 473	5.45 429	1.26 526	1.50 608	3.84 476	1.23 569	4.23 601	2.03 451	2.55 605	1.80 436	2.44 515	1.65 503	12.90 728	1.58 486	0.37 476	0.38 573	0.41 550	0.34 508	0.43 496	0.39 449

EDNetEfficientorigin	12.35 740	2.51 679	179.47 789	1.19 496	0.96 440	2.91 276	1.81 644	3.00 329	5.35 717	8.91 737	4.79 691	4.18 661	4.64 681	9.98 629	11.30 709	0.37 476	0.38 573	0.60 651	0.85 682	1.32 691	2.43 711

HGLStereo	2.03 442	0.74 430	7.50 449	1.23 515	1.56 623	3.62 433	0.95 474	3.78 465	1.89 425	2.03 459	2.20 563	3.12 585	2.14 575	5.68 511	2.04 560	0.37 476	0.31 508	0.32 403	0.29 437	0.40 443	0.45 503

BEATNet_4x	1.92 421	1.36 619	8.75 467	1.20 500	0.56 234	3.46 389	1.03 515	4.00 534	2.43 555	2.25 542	1.70 395	2.10 471	1.59 474	2.57 422	3.05 633	0.37 476	0.22 324	0.47 583	0.29 437	0.60 582	0.40 470

RASNet	2.56 558	0.70 387	10.06 483	1.60 639	2.25 703	3.67 442	1.00 503	3.38 389	3.14 658	1.81 385	2.11 542	4.60 681	2.30 590	10.25 642	2.61 617	0.37 476	0.24 392	0.25 166	0.24 300	0.28 218	0.26 236

RYNet	2.97 607	0.93 521	15.09 561	1.12 453	1.38 581	3.66 441	1.42 605	4.03 541	2.29 517	2.10 477	1.70 395	3.79 639	2.16 579	13.64 738	3.02 632	0.37 476	0.41 596	0.48 592	0.34 508	0.81 645	0.75 629

NaN_ROB	4.06 673	1.13 573	16.64 580	1.12 453	1.25 545	3.50 403	3.05 696	4.29 629	3.26 671	3.64 682	2.56 617	2.97 570	4.79 682	13.33 732	16.91 733	0.37 476	0.41 596	0.38 526	0.39 568	0.48 535	0.81 641

SCION-M(vits-remse)	0.99 228	0.43 57	7.79 450	1.05 405	0.82 378	1.13 37	0.39 71	2.57 257	0.92 104	0.58 62	0.64 69	0.36 5	0.36 14	0.93 95	0.43 46	0.38 493	0.27 455	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

SCION-MonSter(vits)	1.24 294	0.43 57	1.07 46	0.66 78	0.82 378	1.13 37	0.39 71	3.21 353	1.68 366	0.58 62	1.84 463	2.54 523	1.48 444	2.43 400	3.21 636	0.38 493	0.27 455	0.50 609	0.51 632	1.05 665	0.53 554

SCION-MonSter	1.70 380	1.05 553	3.98 405	1.08 424	1.93 685	2.89 271	0.74 296	3.33 384	1.84 414	1.34 296	2.13 548	2.02 458	1.43 428	3.01 445	3.40 639	0.38 493	0.36 552	0.70 670	0.65 664	1.20 686	0.62 593

FAST (zero-shot)	0.87 165	0.59 258	1.18 113	0.91 301	2.13 697	2.08 172	0.73 283	1.75 104	1.41 212	0.61 87	0.84 116	0.52 68	0.84 220	1.22 191	0.59 148	0.38 493	0.62 669	0.26 212	0.26 347	0.30 268	0.25 200

test_sample6	2.35 517	0.62 307	10.78 495	1.33 560	0.83 388	3.15 321	0.79 342	4.36 657	2.43 555	2.26 545	2.04 523	1.69 391	1.39 408	11.48 692	1.61 493	0.38 493	0.32 518	0.37 509	0.39 568	0.41 467	0.42 480

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 530	1.47 633	14.14 541	1.30 548	1.35 572	3.51 405	1.64 631	4.04 546	2.10 474	2.46 589	1.88 481	2.28 481	2.51 607	4.73 491	3.17 635	0.38 493	0.19 198	0.35 479	0.20 179	0.40 443	0.36 410

Wz-Net-MNSev	2.71 580	2.54 683	13.91 537	1.52 623	1.37 578	3.28 353	2.47 672	4.03 541	2.32 526	2.57 609	2.07 534	2.29 486	3.01 631	7.55 563	2.74 622	0.38 493	0.36 552	0.36 495	0.37 547	0.57 573	0.47 519

iRaft-Stereo_5w	2.10 453	0.83 484	8.57 462	0.81 197	0.76 345	3.21 332	0.84 383	3.71 454	1.65 359	1.56 329	2.50 609	2.20 477	2.23 586	9.13 602	2.01 557	0.38 493	0.19 198	0.35 479	0.27 377	0.45 516	0.39 449

GANet-ADL	2.20 475	0.73 419	20.11 672	1.25 519	0.69 319	3.83 471	0.76 312	3.49 403	1.71 380	1.65 350	1.99 512	2.10 471	1.10 335	1.42 251	1.26 410	0.38 493	0.33 525	0.25 166	0.22 242	0.42 486	0.36 410

FTStereo	3.71 658	0.53 170	20.37 685	0.96 344	0.65 293	4.34 615	11.29 738	2.62 274	1.50 262	2.58 613	5.04 694	1.90 434	13.84 736	3.71 466	1.25 407	0.38 493	0.24 392	0.31 379	0.32 490	0.30 268	2.10 702

RAFT	1.23 289	0.84 490	2.05 266	0.96 344	0.47 166	1.80 137	0.94 469	3.18 352	1.46 235	1.60 334	1.71 399	3.04 576	1.59 474	1.64 306	1.32 425	0.38 493	0.24 392	0.40 538	0.32 490	0.40 443	0.35 403

DMCA-RVC	2.45 534	1.22 596	18.29 613	1.23 515	1.14 509	2.49 221	0.85 392	3.29 370	1.68 366	3.02 657	1.41 309	2.00 454	1.53 466	6.39 532	2.00 555	0.38 493	0.30 499	0.44 566	0.35 525	0.45 516	0.44 497

FADNet-RVC-Resample	2.83 585	2.02 666	21.07 712	1.12 453	0.91 426	3.53 410	1.37 593	4.08 560	2.09 466	1.68 357	1.33 278	2.03 459	1.51 457	9.54 612	1.69 510	0.38 493	0.37 566	0.42 557	0.44 601	0.56 568	0.56 572

FADNet-RVC	2.51 547	2.27 675	14.03 539	1.09 432	0.81 368	3.54 414	1.10 540	4.13 572	2.48 564	1.39 311	1.22 236	1.85 430	1.77 527	9.78 620	2.06 563	0.38 493	0.37 566	0.40 538	0.40 579	0.67 613	0.48 524

STTStereo	2.34 512	0.95 532	14.93 558	1.43 601	1.54 616	3.86 486	0.86 397	3.65 432	2.44 559	2.15 501	1.55 346	2.49 520	1.59 474	5.14 497	1.44 448	0.38 493	0.39 582	0.47 583	0.51 632	0.52 549	0.51 546

ADCP+	3.74 659	1.96 662	16.90 585	1.09 432	1.55 620	4.35 618	3.65 715	3.93 511	2.98 642	2.22 532	1.66 383	3.95 645	4.83 683	3.41 456	18.87 745	0.38 493	0.41 596	0.63 659	0.53 640	0.64 602	0.81 641

DDF-Stereo	0.90 183	0.53 170	1.16 108	0.88 271	1.31 558	1.59 113	0.86 397	2.26 190	0.79 51	0.48 8	0.63 68	0.54 78	0.73 162	2.97 443	1.03 341	0.39 509	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.06 667	0.29 292

w-ln-seven	2.86 589	3.06 691	14.02 538	1.27 534	1.32 565	4.10 559	1.59 625	3.90 499	2.59 587	3.03 658	2.27 573	3.42 611	2.25 587	6.70 544	4.81 659	0.39 509	0.34 539	0.48 592	0.40 579	0.74 633	0.55 568

AASNet	2.44 533	0.92 517	19.79 656	1.35 573	1.49 605	3.81 468	1.07 528	3.85 481	2.93 636	1.95 424	2.29 580	1.96 447	1.29 383	1.73 326	1.93 544	0.39 509	0.33 525	0.45 573	0.30 460	0.55 562	0.45 503

AACVNet	1.83 400	1.02 547	2.41 315	1.45 608	0.87 412	3.21 332	0.73 283	3.16 348	1.61 343	2.01 450	1.82 457	2.28 481	1.33 392	10.98 669	1.49 467	0.39 509	0.32 518	0.38 526	0.32 490	0.43 496	0.44 497

ADLNet2	3.15 630	0.92 517	20.06 667	1.20 500	1.79 668	3.83 471	1.48 610	3.94 515	3.59 686	2.19 517	2.47 606	4.65 686	1.93 558	10.69 656	1.96 552	0.39 509	0.37 566	0.28 284	0.30 460	0.48 535	0.43 491

IIG-Stereo	1.95 426	0.79 462	2.14 283	2.78 709	0.66 300	4.62 672	0.76 312	4.27 620	1.53 287	2.63 625	3.14 660	3.35 604	1.61 481	7.65 568	1.41 443	0.39 509	0.20 253	0.31 379	0.25 323	0.33 348	0.22 142

GES	1.38 329	0.64 328	2.61 332	1.09 432	0.57 246	4.30 612	1.02 512	3.86 484	1.51 269	1.72 368	1.74 407	1.28 327	1.77 527	1.62 299	1.61 493	0.39 509	0.27 455	0.33 439	0.30 460	0.41 467	0.47 519

DRN-Test	3.03 617	0.99 542	18.18 609	1.35 573	1.60 629	3.59 426	1.48 610	4.13 572	2.45 560	3.47 681	1.92 497	2.58 529	2.53 608	10.88 664	2.80 626	0.39 509	0.36 552	0.44 566	0.41 586	0.55 562	0.57 576

w-ln-seven-2	2.73 581	2.13 670	12.47 514	1.18 493	1.01 468	3.54 414	1.58 624	3.93 511	3.26 671	2.43 588	2.02 517	2.63 534	2.28 589	7.93 572	5.45 669	0.40 517	0.40 587	0.44 566	0.34 508	0.62 591	0.47 519

rvit_0105_6	1.00 231	0.93 521	2.21 290	0.92 309	0.55 229	1.52 107	0.79 342	2.41 213	2.96 638	0.76 165	0.72 86	1.02 276	0.75 171	1.42 251	0.81 255	0.40 517	0.43 606	0.34 458	0.31 476	0.43 496	0.34 389

rvit_0105_5	1.13 261	0.93 521	2.60 329	0.91 301	0.56 234	1.92 149	0.91 447	3.02 332	2.63 590	0.95 236	1.20 228	1.18 307	0.93 258	1.51 272	0.93 318	0.40 517	0.43 606	0.37 509	0.35 525	0.42 486	0.44 497

rvit_0105_4	1.07 249	0.99 542	2.39 312	0.93 326	0.54 220	1.62 120	0.84 383	2.77 295	2.91 632	0.80 182	0.91 145	1.09 285	0.86 226	1.63 304	0.85 267	0.40 517	0.45 616	0.35 479	0.31 476	0.43 496	0.40 470

ITSA-stereo	1.86 404	0.72 408	3.74 397	1.20 500	0.66 300	4.09 553	0.91 447	4.24 609	2.53 575	1.93 418	1.77 426	1.59 375	2.15 576	6.12 526	2.44 601	0.40 517	0.38 573	0.40 538	0.40 579	0.50 543	0.98 661

Wz-Net-LNSev	2.30 500	1.67 649	14.88 555	1.18 493	1.65 642	3.49 399	1.54 620	3.63 430	2.03 451	1.88 400	1.64 374	3.29 598	2.06 567	2.71 433	2.02 558	0.40 517	0.33 525	0.32 403	0.31 476	0.53 555	0.49 531

GwcNet-ADL	2.47 540	0.67 365	21.48 726	0.96 344	0.72 329	4.61 671	0.95 474	4.42 668	2.36 533	1.98 431	1.80 436	2.55 525	1.24 375	1.90 355	1.41 443	0.40 517	0.46 625	0.24 125	0.27 377	0.41 467	0.49 531

OMP-Stereo	1.97 430	0.93 521	1.88 244	2.76 708	0.67 307	4.58 667	1.48 610	4.31 640	1.54 296	3.15 668	2.76 635	3.25 595	1.38 405	7.66 569	1.35 433	0.40 517	0.20 253	0.33 439	0.26 347	0.33 348	0.24 184

NF-Stereo	1.58 355	0.61 297	2.66 341	2.26 695	0.47 166	4.68 681	0.67 238	3.31 372	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.08 525	1.20 390	0.40 517	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.36 410

RAFT_R40	1.70 380	0.59 258	2.99 360	1.46 610	0.46 156	4.74 697	0.98 496	2.23 183	1.56 312	2.02 455	2.35 599	2.71 542	2.56 610	6.71 547	0.90 295	0.40 517	0.19 198	0.30 346	0.27 377	0.33 348	0.26 236

GMStereo	1.01 234	1.00 545	2.86 354	0.83 223	0.45 142	1.47 97	0.57 170	1.89 125	2.11 476	1.52 324	1.24 243	0.87 234	0.74 168	1.58 284	0.94 320	0.40 517	0.21 292	0.30 346	0.30 460	0.47 532	0.36 410
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	2.35 517	0.62 307	9.77 478	1.32 555	1.71 653	3.27 349	0.93 464	3.48 400	2.50 569	1.74 373	1.73 404	3.91 644	1.77 527	10.21 639	1.86 535	0.40 517	0.31 508	0.33 439	0.30 460	0.34 369	0.39 449

DMCA	1.72 382	0.74 430	6.63 436	1.14 463	0.96 440	3.98 531	0.90 439	3.75 458	2.76 608	2.83 645	1.58 354	2.35 494	1.18 361	1.58 284	1.98 554	0.40 517	0.27 455	0.42 557	0.26 347	0.36 406	0.38 442

PA-Net	3.09 623	1.24 601	18.84 625	1.38 591	1.19 525	3.42 380	1.75 639	3.89 494	3.27 675	1.88 400	2.10 538	3.03 575	1.88 553	11.60 695	2.88 628	0.40 517	0.54 648	0.44 566	0.62 660	0.52 549	1.02 662
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	2.05 446	0.95 532	2.37 310	1.24 517	1.02 470	2.92 279	1.30 578	3.68 441	2.30 518	2.91 648	2.17 556	3.32 602	1.52 459	10.37 645	2.50 607	0.40 517	0.33 525	0.40 538	0.36 535	0.41 467	0.47 519

zzzzzzz1	3.04 621	13.29 745	18.93 628	0.95 338	1.27 550	2.59 235	0.94 469	3.25 364	2.75 606	1.17 277	1.31 273	2.07 468	1.95 559	5.33 500	2.79 625	0.41 532	0.24 392	0.28 284	0.29 437	0.65 605	0.42 480

FACV-RUCA	1.26 306	0.65 341	2.21 290	1.06 413	1.50 608	2.69 247	1.15 550	3.05 335	1.87 419	1.36 302	1.99 512	1.03 278	1.15 357	1.36 234	1.10 357	0.41 532	0.41 596	0.73 679	0.41 586	0.61 587	0.41 476

Selective-RAFT	1.15 267	0.46 84	1.64 222	0.99 365	0.45 142	4.17 585	0.51 140	3.21 353	1.69 374	1.12 272	1.34 284	1.45 358	1.40 412	2.08 372	0.94 320	0.41 532	0.20 253	0.24 125	0.23 268	0.27 194	0.25 200

ssnet_v2	2.04 444	0.88 506	7.87 452	1.20 500	0.87 412	3.86 486	1.64 631	4.01 536	2.60 588	2.61 620	1.96 502	3.79 639	1.71 516	2.20 388	2.96 629	0.41 532	0.35 545	0.42 557	0.37 547	0.55 562	0.52 551

NINENet	1.87 407	0.74 430	2.60 329	1.12 453	1.06 481	4.50 648	0.76 312	4.41 667	2.24 501	2.16 507	1.86 477	3.63 633	0.97 270	8.00 573	1.17 380	0.41 532	0.30 499	0.41 550	0.30 460	0.41 467	0.36 410

OCTAStereo	1.58 355	0.61 297	2.72 345	2.27 698	0.46 156	4.68 681	0.67 238	3.30 371	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.02 522	1.21 394	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

PSM-softLoss	1.66 373	0.59 258	5.15 423	2.25 693	0.48 175	4.68 681	0.69 260	2.57 257	1.52 280	2.14 493	1.45 314	1.42 355	0.99 279	6.04 523	1.20 390	0.41 532	0.23 355	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.31 336

KMStereo	1.66 373	0.59 258	5.15 423	2.25 693	0.48 175	4.68 681	0.69 260	2.57 257	1.52 280	2.14 493	1.45 314	1.42 355	0.99 279	6.04 523	1.20 390	0.41 532	0.23 355	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.31 336

RE-Stereo	1.58 355	0.61 297	2.72 345	2.26 695	0.46 156	4.68 681	0.68 249	3.31 372	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.01 520	1.22 397	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

TVStereo	1.58 355	0.61 297	2.72 345	2.26 695	0.46 156	4.68 681	0.68 249	3.31 372	1.48 250	2.11 481	1.59 358	1.36 341	1.09 328	6.01 520	1.22 397	0.41 532	0.20 253	0.36 495	0.34 508	0.31 291	0.37 425

EDNetEfficient	5.61 700	2.14 672	16.75 583	1.67 649	3.64 726	4.12 563	7.51 731	3.05 335	5.63 721	11.57 750	4.83 692	3.95 645	12.72 732	8.44 584	20.78 749	0.41 532	0.43 606	0.47 583	1.01 693	1.66 698	1.39 685

StereoDRNet	2.84 586	1.49 635	14.48 548	1.33 560	1.57 627	3.44 382	2.06 658	3.69 446	2.36 533	3.26 672	1.84 463	2.79 556	1.80 535	10.88 664	3.16 634	0.41 532	0.33 525	0.39 531	0.36 535	0.59 578	0.58 582

z-mn7	3.36 646	9.42 727	14.16 542	1.28 537	1.22 539	3.78 461	1.43 607	3.92 509	3.35 678	2.85 646	3.36 670	3.06 580	1.97 561	9.66 616	5.16 663	0.42 544	0.35 545	0.43 561	0.33 498	0.63 593	0.48 524

SST-Stereo	1.76 391	0.58 248	3.10 364	1.44 604	0.46 156	4.71 693	0.76 312	2.22 181	2.79 612	2.07 473	2.18 558	2.43 511	3.22 645	6.66 543	0.84 264	0.42 544	0.19 198	0.30 346	0.27 377	0.35 390	0.26 236

RAFT-RH_RVC	2.63 565	0.55 202	19.97 664	1.26 526	0.47 166	4.46 637	0.57 170	1.71 99	1.64 354	3.06 662	5.51 697	2.03 459	1.28 380	6.70 544	1.52 478	0.42 544	0.22 324	0.37 509	0.34 508	0.28 218	0.29 292

sCroCo_RVC	1.06 245	0.82 480	5.05 421	1.02 393	1.05 477	0.98 27	0.61 196	2.06 155	1.29 183	0.69 124	1.26 253	0.82 217	1.10 335	1.20 187	0.90 295	0.42 544	0.40 587	0.33 439	0.30 460	0.46 528	0.38 442

APVNet	3.13 627	1.25 602	21.14 714	1.31 552	1.52 613	3.94 507	1.13 547	3.32 377	2.14 482	2.20 521	2.03 520	3.05 579	1.96 560	11.79 710	2.53 610	0.42 544	0.45 616	0.64 662	0.46 608	0.67 613	0.57 576

PSMNet_ROB	2.95 600	1.38 622	18.46 620	1.19 496	1.20 533	3.80 466	1.65 634	3.54 415	2.35 530	1.98 431	1.71 399	2.75 546	1.79 530	11.43 689	2.78 624	0.42 544	0.36 552	0.50 609	0.60 656	0.59 578	0.49 531

SMOE	1.01 234	0.55 202	1.47 201	0.81 197	0.47 166	2.40 210	1.30 578	1.89 125	1.31 187	1.36 302	1.73 404	1.05 283	1.36 401	1.23 195	1.13 368	0.43 550	0.24 392	0.59 645	0.29 437	0.32 326	0.32 351

StereoVision	1.65 370	0.75 441	7.47 447	1.01 381	1.80 671	2.61 238	0.61 196	3.06 338	1.96 434	1.25 287	3.46 675	1.85 430	0.88 239	2.07 370	1.93 544	0.43 550	0.36 552	0.37 509	0.36 535	0.48 535	0.33 372

pcwnet_v2	2.70 579	0.65 341	22.48 738	1.08 424	1.03 471	3.56 420	0.81 366	4.29 629	3.14 658	2.29 549	2.29 580	3.01 574	1.71 516	3.32 455	1.43 446	0.43 550	0.50 642	0.41 550	0.34 508	0.61 587	0.56 572

DSFCA	1.89 412	0.69 376	3.14 367	1.10 442	1.18 518	3.99 532	1.79 641	3.50 406	2.16 486	3.10 663	1.64 374	2.91 565	2.50 606	5.38 502	2.26 584	0.43 550	0.38 573	0.37 509	0.36 535	0.50 543	0.42 480

FADNet	2.49 544	1.76 653	13.17 519	1.17 487	0.95 439	3.27 349	0.88 425	3.94 515	2.27 510	1.40 313	1.29 263	2.51 521	2.06 567	9.93 627	1.94 547	0.43 550	0.45 616	0.40 538	0.43 597	1.06 667	0.53 554

AdaStereo	1.45 340	0.83 484	2.34 309	1.28 537	0.81 368	3.21 332	1.14 549	4.20 588	2.46 563	2.05 464	1.77 426	2.48 518	1.18 361	1.71 323	1.44 448	0.43 550	0.25 423	0.43 561	0.28 406	0.44 508	0.34 389
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.
SGM_RVC	4.57 683	0.72 408	17.46 598	1.84 672	0.58 256	4.23 601	3.45 707	4.66 695	3.66 690	7.99 734	8.82 722	7.56 717	8.74 728	12.30 719	6.84 678	0.43 550	0.38 573	0.39 531	0.35 525	0.51 545	0.48 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Weightmod	1.27 311	0.83 484	1.39 184	0.93 326	0.85 401	3.94 507	0.59 186	1.67 92	1.22 168	1.12 272	3.44 673	1.65 382	1.40 412	2.94 441	1.48 461	0.44 557	0.37 566	0.29 314	0.25 323	0.31 291	0.22 142

rvit_0105_3	1.24 294	0.93 521	2.84 352	0.97 351	0.58 256	2.38 206	1.08 533	3.26 365	2.53 575	1.18 278	1.40 306	1.24 320	1.04 300	1.73 326	0.97 327	0.44 557	0.44 611	0.40 538	0.42 593	0.42 486	0.50 538

ACV-stereo	2.92 598	0.92 517	20.27 681	1.33 560	1.05 477	4.68 681	1.10 540	2.66 280	1.64 354	1.46 318	1.32 276	5.41 705	4.24 674	7.83 570	1.90 540	0.44 557	0.52 645	0.32 403	0.29 437	0.45 516	0.63 598

test_sample7	1.65 370	0.70 387	2.60 329	1.48 615	0.76 345	2.38 206	1.07 528	4.35 652	2.11 476	2.14 493	1.75 411	1.75 399	1.67 507	6.26 530	1.26 410	0.44 557	0.48 636	0.43 561	0.40 579	0.46 528	0.43 491

Pruner-Stereo	1.32 323	0.59 258	2.11 281	1.79 668	0.47 166	4.73 694	0.79 342	2.53 243	1.72 386	2.47 591	1.58 354	1.48 361	1.03 292	1.66 309	1.47 458	0.44 557	0.21 292	0.34 458	0.30 460	0.30 268	0.39 449

GwcNet	3.00 613	1.63 643	19.83 658	1.32 555	2.04 694	3.27 349	1.55 621	3.65 432	2.33 527	2.00 448	2.12 546	3.56 630	1.68 511	9.47 610	2.45 602	0.44 557	0.45 616	0.46 579	0.38 560	0.60 582	0.76 631

hitnet-ft	2.37 523	0.73 419	8.34 459	0.96 344	0.89 421	3.77 459	0.80 353	3.55 417	2.58 584	2.24 539	2.04 523	3.65 635	1.49 451	11.71 707	1.89 538	0.44 557	0.53 646	0.44 566	0.35 525	0.52 549	0.48 524

SuperB	4.79 688	4.41 701	21.08 713	1.45 608	1.08 491	3.91 493	3.08 698	4.18 584	3.01 646	2.50 594	2.10 538	2.75 546	3.49 658	8.80 591	19.60 747	0.44 557	0.33 525	0.53 625	0.39 568	12.01 752	0.64 602

NCCL2	2.53 551	1.35 617	10.90 497	1.15 476	0.97 444	3.53 410	2.56 678	3.65 432	2.23 498	2.76 638	1.80 436	2.41 504	1.66 505	10.35 644	2.07 566	0.44 557	0.40 587	0.57 640	0.53 640	0.59 578	0.65 605

ETE_ROB	2.07 449	1.40 625	3.01 362	1.09 432	0.92 427	3.94 507	1.53 617	4.25 611	2.23 498	3.31 673	2.06 533	2.35 494	1.52 459	8.74 590	2.07 566	0.44 557	0.36 552	0.51 614	0.48 616	0.54 559	0.62 593

S	1.19 275	0.55 202	1.36 178	0.68 94	1.06 481	4.10 559	0.80 353	2.39 210	1.30 185	1.69 358	2.19 560	1.36 341	1.73 521	1.17 176	1.03 341	0.45 567	0.28 472	0.47 583	0.45 605	0.36 406	0.33 372

MSAF-DinoV2	13.69 746	13.09 744	22.03 736	2.41 703	1.44 598	4.03 541	1.38 596	9.07 729	9.20 728	2.23 536	1.98 509	5.08 698	5.06 687	177.66 790	5.46 670	0.45 567	0.34 539	0.40 538	0.62 660	6.09 737	5.80 745

zh-sn7	3.81 661	11.43 737	15.78 570	1.25 519	1.15 511	3.68 444	2.58 680	4.15 582	2.42 554	2.61 620	3.10 657	3.38 609	3.03 635	11.43 689	6.88 679	0.45 567	0.48 636	0.45 573	0.43 597	0.72 631	0.71 617

DDVS	1.68 376	0.79 462	2.52 323	1.26 526	1.16 516	3.17 324	0.78 334	3.12 344	1.82 406	1.86 395	1.91 494	2.92 567	1.43 428	6.20 527	1.63 501	0.45 567	0.65 674	0.34 458	0.38 560	0.48 535	0.79 639

GMStereo_Zeroshot	1.41 332	1.21 590	3.33 378	1.29 541	0.72 329	3.35 363	0.53 150	2.58 268	1.68 366	2.35 572	1.56 350	2.42 507	0.96 265	2.50 407	1.16 376	0.45 567	0.23 355	0.40 538	0.24 300	0.79 642	0.33 372

PFNet+	1.46 341	0.57 231	2.84 352	0.92 309	0.47 166	4.64 675	0.84 383	2.46 230	1.99 440	2.14 493	1.64 374	1.34 337	1.03 292	4.68 490	1.23 401	0.45 567	0.33 525	0.37 509	0.39 568	0.32 326	0.49 531

CRE-IMP	1.23 289	0.61 297	2.14 283	0.82 210	0.39 90	4.54 655	0.83 376	2.63 275	1.55 304	1.95 424	1.46 316	1.87 432	0.96 265	1.48 266	1.33 429	0.45 567	0.21 292	0.31 379	0.26 347	0.41 467	0.31 336

CBMV	3.32 643	0.96 538	21.16 716	1.32 555	0.83 388	3.81 468	3.91 720	4.47 677	2.53 575	3.34 676	2.24 569	4.45 673	2.58 611	10.07 634	1.96 552	0.45 567	0.43 606	0.48 592	0.38 560	0.52 549	0.53 554
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	1.18 273	0.74 430	2.66 341	0.90 290	1.27 550	2.51 223	0.69 260	2.25 187	2.06 460	1.40 313	1.86 477	1.46 360	0.84 220	1.42 251	0.94 320	0.46 575	0.40 587	0.48 592	0.38 560	0.46 528	0.51 546

DisPM	1.36 326	0.55 202	2.39 312	1.54 627	0.51 193	4.59 668	0.79 342	2.50 238	1.88 421	2.50 594	1.83 458	1.45 358	1.01 287	2.71 433	0.93 318	0.46 575	0.20 253	0.32 403	0.31 476	0.31 291	0.44 497

CSP-Net	1.78 394	1.32 613	1.92 249	1.16 484	1.03 471	3.38 369	1.31 580	3.52 410	1.75 396	1.96 427	1.93 500	2.40 500	1.48 444	8.58 586	1.58 486	0.46 575	0.34 539	0.27 248	0.26 347	0.41 467	0.50 538

AAGNet	2.86 589	0.60 277	1.77 234	2.05 687	0.46 156	4.76 699	1.09 537	2.27 192	1.56 312	2.17 511	1.84 463	2.41 504	4.00 668	6.23 528	24.22 754	0.46 575	0.19 198	0.30 346	0.29 437	0.32 326	0.24 184

NRIStereo	1.28 315	0.61 297	1.67 223	1.15 476	0.38 83	4.73 694	0.90 439	2.42 217	1.50 262	1.93 418	1.33 278	1.75 399	1.22 368	2.96 442	1.33 429	0.46 575	0.22 324	0.29 314	0.26 347	0.30 268	0.28 279

DeepStereo_RVC	1.55 347	0.63 315	3.32 377	0.77 180	0.42 116	4.49 645	0.72 275	2.50 238	1.58 322	2.02 455	1.81 449	1.54 369	6.38 709	1.73 326	1.19 385	0.46 575	0.22 324	0.29 314	0.28 406	0.35 390	0.38 442

ADCRef	3.30 641	1.23 600	14.90 556	1.17 487	1.41 593	3.95 513	1.64 631	3.88 491	2.36 533	3.05 661	2.21 565	2.40 500	2.81 623	5.04 494	16.63 732	0.46 575	0.34 539	0.63 659	0.62 660	0.54 559	0.67 608

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 553	1.04 552	16.73 582	1.53 625	2.00 689	3.96 523	0.87 418	3.87 488	2.31 522	2.54 604	1.67 385	2.85 559	1.63 498	5.55 507	1.62 498	0.46 575	0.33 525	0.38 526	0.38 560	0.53 555	0.62 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	1.95 426	1.48 634	3.11 365	1.05 405	0.98 453	3.99 532	1.82 645	4.44 672	2.28 514	3.31 673	1.85 473	2.76 552	1.67 507	4.04 477	3.23 637	0.46 575	0.41 596	0.55 635	0.52 636	0.60 582	0.57 576

MultiAttention	8.74 723	0.56 218	7.25 444	2.07 689	22.74 759	35.86 764	8.44 736	4.97 705	2.58 584	2.57 609	5.11 695	5.55 707	1.59 474	52.70 778	7.50 686	0.47 584	0.24 392	0.52 620	1.00 692	6.84 743	6.30 746

Wz-Net-SNSev	2.98 609	4.36 700	15.98 572	1.57 635	1.19 525	3.28 353	1.80 643	3.96 523	2.40 549	2.32 563	2.28 577	3.48 615	2.05 566	7.84 571	3.82 646	0.47 584	0.39 582	0.53 625	0.49 621	0.71 628	0.60 587

CRFU-Net	2.49 544	0.78 458	10.36 488	2.30 699	1.08 491	3.91 493	1.41 603	3.85 481	1.65 359	2.15 501	1.76 420	3.34 603	7.95 723	5.56 508	1.48 461	0.47 584	0.35 545	0.30 346	0.28 406	0.37 421	0.43 491

ROB_FTStereo	1.25 299	0.66 354	2.14 283	0.75 155	0.37 64	4.65 677	0.77 327	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.26 395	0.86 274	0.47 584	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

FADNet_RVC	2.65 568	2.28 677	16.51 579	0.98 359	0.92 427	4.09 553	0.83 376	4.26 619	1.73 388	1.46 318	1.78 429	1.60 376	1.50 452	8.88 593	2.39 592	0.47 584	0.38 573	0.44 566	0.58 651	0.89 651	0.97 659

YMNet	2.40 526	1.41 627	13.46 524	1.36 579	1.67 646	3.96 523	0.97 487	3.81 471	2.37 539	2.64 626	2.57 619	3.35 604	1.53 466	3.28 453	2.42 597	0.48 589	0.54 648	0.52 620	0.49 621	0.70 619	0.54 562

YMNet_1	2.40 526	1.41 627	13.46 524	1.36 579	1.67 646	3.96 523	0.97 487	3.81 471	2.37 539	2.64 626	2.57 619	3.35 604	1.53 466	3.28 453	2.42 597	0.48 589	0.54 648	0.52 620	0.49 621	0.70 619	0.54 562

PSMNet-ADL	1.91 418	0.72 408	1.78 236	1.09 432	0.86 407	4.18 588	0.78 334	3.77 462	2.10 474	1.72 368	1.85 473	2.91 565	1.82 541	10.38 647	1.91 541	0.48 589	0.46 625	0.28 284	0.29 437	0.38 426	0.51 546

Patchmatch Stereo++	1.25 299	0.65 341	2.06 275	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.14 349	2.44 401	0.90 295	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292
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	1.24 294	0.65 341	2.03 263	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.73 283	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.18 386	0.87 281	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

ROB_FTStereo_v2	1.23 289	0.66 354	2.02 262	0.75 155	0.37 64	4.67 680	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.46 316	1.78 405	1.14 349	2.08 372	0.88 286	0.48 589	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

HUI-Stereo	1.25 299	0.66 354	2.33 306	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.78 334	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.46 316	1.79 412	1.13 342	2.17 384	0.85 267	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

iGMRVC	1.26 306	0.66 354	2.14 283	0.75 155	0.37 64	4.66 678	0.74 296	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.46 316	1.78 405	1.14 349	2.46 403	0.92 309	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

iRAFT	1.25 299	0.65 341	2.06 275	0.75 155	0.37 64	4.68 681	0.76 312	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.14 349	2.44 401	0.90 295	0.48 589	0.23 355	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

RAFT-IKP	1.25 299	0.66 354	2.23 295	0.75 155	0.37 64	4.64 675	0.74 296	2.53 243	1.58 322	1.99 436	1.47 321	1.78 405	1.13 342	2.22 392	0.92 309	0.48 589	0.22 324	0.32 403	0.27 377	0.40 443	0.29 292

GEStereo_RVC	1.91 418	0.80 467	6.57 435	1.20 500	1.06 481	4.02 539	1.43 607	4.13 572	1.89 425	2.03 459	1.80 436	2.34 492	1.86 549	4.94 493	1.77 523	0.48 589	0.38 573	0.32 403	0.28 406	0.42 486	0.50 538

MDST_ROB	5.53 699	0.59 258	23.11 742	2.55 705	2.69 709	21.20 752	1.98 654	4.77 701	2.65 593	9.36 739	4.25 685	4.14 659	4.45 678	22.57 752	3.68 644	0.48 589	0.33 525	0.47 583	0.44 601	0.44 508	0.44 497

zh-mn7	3.15 630	9.61 729	12.45 513	1.26 526	0.99 456	2.91 276	1.32 581	4.12 570	2.74 603	3.33 675	3.07 652	2.84 558	1.89 554	8.91 595	4.69 655	0.49 601	0.40 587	0.38 526	0.38 560	0.56 568	0.63 598

ISRNet	1.69 377	0.76 447	5.69 431	1.27 534	1.36 575	2.85 264	0.61 196	3.60 423	1.91 429	2.13 490	2.12 546	2.90 562	1.41 420	2.51 411	1.71 512	0.49 601	0.50 642	0.56 637	0.47 611	0.49 541	0.57 576

CVANet_RVC	2.55 557	1.10 567	9.13 474	1.46 610	1.15 511	3.96 523	1.53 617	3.91 504	2.50 569	3.04 659	2.04 523	2.60 530	1.72 518	12.46 724	1.50 468	0.49 601	0.30 499	0.51 614	0.41 586	0.63 593	0.50 538

SANet	5.65 702	1.72 650	20.94 709	1.26 526	0.88 416	7.20 722	3.81 718	4.60 692	11.23 732	4.56 704	8.78 721	7.49 716	6.95 712	11.85 713	18.11 739	0.49 601	0.44 611	0.50 609	0.42 593	0.90 653	0.82 645

CASS	1.29 317	0.66 354	2.62 335	0.95 338	0.66 300	2.84 262	0.69 260	3.00 329	1.79 403	2.57 609	1.95 501	1.39 348	1.55 470	1.59 289	1.06 347	0.50 605	0.28 472	0.34 458	0.28 406	0.46 528	0.63 598
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SACVNet	2.46 537	1.14 578	9.47 476	1.44 604	1.18 518	4.06 546	1.49 614	3.84 478	2.24 501	2.62 622	1.89 487	2.57 527	1.28 380	11.35 685	1.64 504	0.50 605	0.39 582	0.48 592	0.41 586	0.55 562	0.75 629

Syn2CoEx	3.08 622	2.55 684	19.88 660	1.34 568	1.18 518	2.43 213	1.65 634	3.91 504	2.40 549	2.39 581	2.27 573	2.90 562	3.17 643	9.57 615	2.54 613	0.50 605	0.45 616	0.53 625	0.39 568	0.74 633	0.72 624

aanetorigin	3.30 641	1.66 647	17.52 600	1.18 493	1.58 628	2.57 232	3.80 717	2.65 277	2.03 451	6.12 719	4.30 687	2.82 557	5.70 697	5.47 505	4.67 653	0.50 605	0.44 611	0.43 561	0.47 611	1.17 683	0.92 654

ADCL	4.35 679	1.63 643	14.21 544	1.29 541	1.26 547	5.56 713	11.16 737	3.97 525	3.37 679	6.07 717	4.67 690	4.30 668	5.72 698	5.08 496	14.51 721	0.50 605	0.48 636	0.89 688	0.77 676	0.78 640	0.76 631

SGM-ForestM	11.55 734	1.16 582	21.62 730	2.14 691	0.81 368	22.25 754	19.08 755	16.50 750	11.34 733	15.94 757	14.44 747	27.12 760	22.61 759	24.76 758	28.39 765	0.50 605	0.48 636	0.47 583	0.44 601	0.55 562	0.53 554

FINET	2.96 603	1.07 561	23.18 744	1.29 541	1.86 676	2.03 161	1.52 615	4.30 637	4.71 710	2.23 536	2.34 598	1.65 382	1.48 444	5.89 517	2.81 627	0.51 611	0.47 630	0.49 606	0.40 579	0.59 578	0.49 531

GANet	2.93 599	1.05 553	11.29 501	1.64 645	0.96 440	3.91 493	2.52 675	3.72 455	2.41 551	2.95 655	3.00 648	3.21 591	2.03 563	12.42 722	4.72 656	0.51 611	0.41 596	0.46 579	0.39 568	0.60 582	0.50 538

TDLM	2.29 497	1.08 563	4.61 418	1.29 541	1.01 468	4.26 603	2.17 664	3.75 458	2.79 612	2.31 559	1.98 509	2.06 465	1.59 474	12.45 723	1.72 514	0.51 611	0.28 472	0.52 620	0.35 525	0.56 568	0.50 538

DeepPruner_ROB	2.05 446	1.09 566	10.50 491	1.01 381	1.20 533	4.39 623	0.91 447	3.14 345	1.72 386	2.60 618	1.54 342	2.78 554	1.27 378	4.52 484	1.72 514	0.51 611	0.40 587	0.37 509	0.34 508	0.48 535	0.52 551

XPNet_ROB	2.27 489	1.11 571	4.10 407	1.36 579	0.97 444	3.94 507	1.63 629	4.07 556	2.14 482	2.82 644	2.00 514	2.32 490	1.73 521	10.81 662	3.39 638	0.51 611	0.47 630	0.48 592	0.40 579	0.51 545	0.56 572

SGM-Forest	2.96 603	0.62 307	3.49 382	1.09 432	0.80 362	4.06 546	3.30 702	4.37 660	3.09 654	4.18 700	3.27 667	4.67 687	3.86 665	11.69 706	7.91 688	0.51 611	0.46 625	0.49 606	0.39 568	0.48 535	0.49 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet	2.98 609	1.30 607	18.26 612	1.47 613	2.09 695	3.84 476	1.08 533	3.96 523	2.39 548	2.53 603	2.29 580	2.43 511	1.75 524	10.09 636	2.39 592	0.52 617	0.45 616	0.61 654	0.50 628	0.80 644	0.78 635

DANet	2.63 565	1.07 561	8.10 458	1.83 671	1.70 651	3.25 344	1.16 553	4.31 640	2.38 544	3.40 679	2.18 558	4.08 654	1.80 535	9.77 618	3.89 647	0.52 617	0.55 653	0.59 645	0.44 601	0.63 593	0.86 647
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	4.71 686	1.39 624	20.23 676	1.19 496	0.87 412	3.65 439	3.50 709	4.57 691	3.87 693	3.89 688	7.82 711	3.54 629	6.16 705	23.47 757	6.82 677	0.52 617	0.45 616	0.49 606	0.52 636	0.63 593	0.66 607

ICVP	2.26 487	0.66 354	21.18 718	0.99 365	0.88 416	4.28 609	0.95 474	3.32 377	1.60 339	1.66 352	1.76 420	1.34 337	1.14 349	1.62 299	1.32 425	0.53 620	0.35 545	0.33 439	0.29 437	0.40 443	0.51 546
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AnyNet_C32	4.17 676	5.75 709	12.62 515	1.60 639	1.54 616	5.51 712	4.09 721	3.90 499	3.23 669	4.22 701	3.03 650	3.10 582	3.41 652	8.01 575	18.85 744	0.53 620	0.58 661	0.53 625	0.74 672	1.19 685	0.97 659

rvit_105_1	1.43 335	0.90 509	3.27 374	1.08 424	0.68 312	2.79 255	1.27 573	3.52 410	2.35 530	1.38 310	1.54 342	1.28 327	1.14 349	2.91 437	1.40 439	0.54 622	0.47 630	0.45 573	0.59 654	0.44 508	0.58 582

WZ-Net	3.62 652	4.87 703	16.77 584	1.43 601	1.40 585	3.75 456	2.29 668	4.12 570	2.50 569	2.74 637	2.19 560	4.06 653	5.29 692	10.19 638	7.36 684	0.54 622	0.37 566	0.47 583	0.49 621	0.77 638	0.73 625

psmorigin	6.59 710	1.15 579	88.11 783	1.52 623	0.97 444	2.88 269	1.20 564	3.21 353	2.04 455	3.73 685	2.46 604	5.15 701	2.55 609	10.60 652	2.47 605	0.55 624	0.68 681	0.48 592	0.51 632	0.70 619	0.88 651

RTSC	2.95 600	2.51 679	15.49 569	1.54 627	1.30 555	3.51 405	0.86 397	3.89 494	2.48 564	3.64 682	3.12 658	3.04 576	2.30 590	5.70 513	6.67 673	0.55 624	0.35 545	0.37 509	0.39 568	0.70 619	0.60 587

CBMV_ROB	3.62 652	0.70 387	21.42 725	1.21 506	0.89 421	4.43 635	1.76 640	4.39 663	2.79 612	5.88 716	3.38 671	4.18 661	5.12 689	10.75 658	2.32 589	0.56 626	0.55 653	0.53 625	0.51 632	0.55 562	0.46 514

PWC_ROB	2.69 578	2.01 665	8.36 460	1.33 560	1.90 683	3.23 337	1.18 557	4.33 648	3.25 670	3.11 664	3.41 672	2.71 542	2.18 583	9.15 603	4.48 651	0.56 626	0.31 508	0.61 654	0.36 535	0.69 618	0.74 626

coex-ft	18.59 752	6.62 711	113.53 787	1.17 487	1.31 558	2.33 203	1.93 651	2.81 308	14.00 739	124.82 790	8.45 717	5.90 709	51.74 777	9.99 630	22.69 750	0.57 628	0.62 669	0.50 609	0.49 621	1.08 673	1.28 676

Wz-Net-TNSev	3.67 654	8.83 718	13.47 526	1.48 615	1.18 518	3.60 428	2.49 674	4.27 620	3.13 656	2.18 513	1.89 487	4.21 665	2.80 622	12.10 717	7.58 687	0.57 628	0.55 653	0.47 583	0.54 642	0.91 654	1.05 664

dd	1.26 306	1.15 579	2.47 319	0.92 309	0.49 185	4.35 618	0.75 307	1.92 132	2.11 476	1.44 317	1.24 243	1.19 312	1.05 305	1.78 332	1.70 511	0.57 628	0.34 539	0.35 479	0.33 498	0.60 582	0.46 514

FSD					0.60 262	0.77 17	0.67 238	1.57 72	0.68 19	0.72 138	0.62 66	1.02 276	0.72 157	0.81 50	0.73 220	0.59 631	0.54 648	0.57 640	0.54 642	0.57 573

NOSS_ROB	2.27 489	0.73 419	3.00 361	1.71 655	1.00 465	3.90 492	0.97 487	4.29 629	2.81 622	2.94 654	2.19 560	3.88 643	1.19 365	11.77 709	1.62 498	0.59 631	0.54 648	0.56 637	0.52 636	0.56 568	0.54 562

AANet	3.15 630	2.93 689	15.16 564	1.41 597	1.08 491	2.23 191	1.37 593	2.95 322	3.65 688	4.12 695	4.40 688	4.13 657	5.32 693	6.55 537	3.76 645	0.60 633	0.42 605	0.50 609	0.42 593	0.99 661	0.93 656

Selective-IGEV-i16pc	2.84 586	0.70 387	20.78 702	1.27 534	0.56 234	4.35 618	2.77 684	4.32 645	2.02 447	1.57 331	1.84 463	2.40 500	1.33 392	8.80 591	1.39 436	0.60 633	0.46 625	0.33 439	0.38 560	0.43 496	0.45 503

edge stereo	3.37 647	1.01 546	21.99 734	1.28 537	1.37 578	2.67 245	1.39 598	3.98 528	2.87 629	2.93 650	3.27 667	4.35 669	2.43 601	11.62 697	2.39 592	0.60 633	0.63 672	0.79 682	0.55 645	0.68 616	0.67 608

NVstereo2D	2.54 553	0.90 509	11.10 499	1.32 555	1.47 603	3.58 425	1.38 596	4.13 572	2.45 560	1.90 407	1.71 399	2.86 560	1.76 525	10.86 663	1.66 507	0.60 633	0.43 606	0.53 625	0.41 586	0.78 640	0.94 657

AnyNet_C01	4.37 680	7.80 714	16.40 576	1.98 684	1.40 585	6.37 717	6.47 729	4.09 562	5.03 715	4.06 694	3.78 680	4.16 660	3.31 648	6.62 541	10.00 697	0.61 637	0.67 678	0.63 659	0.67 665	2.01 700	1.31 678

MeshStereo	5.35 696	1.32 613	21.34 722	1.34 568	1.15 511	4.40 627	3.90 719	5.18 708	4.55 706	10.14 744	11.82 736	11.47 725	5.84 699	13.84 740	7.03 682	0.61 637	0.58 661	0.60 651	0.58 651	0.72 631	0.59 586
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
SHD	2.82 584	2.04 667	13.80 534	1.69 651	1.79 668	2.73 253	1.07 528	3.85 481	3.18 662	4.63 705	2.74 632	3.38 609	2.77 620	5.48 506	3.66 643	0.62 639	0.47 630	0.51 614	0.55 645	0.65 605	0.74 626

S-Stereo	3.48 649	0.91 515	22.06 737	1.36 579	1.50 608	3.55 418	2.53 677	4.21 593	2.81 622	2.37 576	3.81 681	3.75 637	1.84 544	11.90 715	2.51 608	0.63 640	0.71 684	0.48 592	0.76 674	0.67 613	1.19 673

stereogan	3.09 623	0.93 521	16.43 577	1.37 589	1.66 645	3.70 445	1.67 636	3.87 488	3.15 660	3.04 659	2.70 631	5.04 696	2.79 621	9.96 628	1.78 525	0.63 640	0.49 641	0.69 668	0.47 611	0.83 648	0.68 611

ADCS	4.22 678	5.33 705	16.32 575	1.64 645	1.31 558	3.91 493	3.64 714	4.21 593	2.89 630	5.11 710	2.81 641	4.46 674	3.06 638	5.21 498	19.50 746	0.63 640	0.64 673	0.69 668	0.69 670	1.12 676	1.26 674

FAT-Stereo	3.34 644	0.81 473	20.05 666	1.25 519	1.20 533	3.44 382	1.99 655	4.23 601	2.67 596	3.14 666	3.82 682	3.51 624	3.32 649	11.68 705	1.94 547	0.64 643	0.67 678	0.48 592	0.52 636	0.61 587	0.81 641

SAMSARA	3.55 650	2.16 673	14.18 543	1.86 675	1.49 605	4.62 672	2.65 682	3.58 422	2.80 616	7.05 729	3.05 651	5.16 702	4.07 670	9.18 604	4.80 658	0.64 643	0.67 678	0.59 645	0.68 668	0.89 651	0.91 652

LSM	12.71 744	3.52 697	20.79 703	55.63 775	84.76 777	3.63 438	6.30 728	3.73 456	4.93 714	5.55 713	13.92 744	3.53 626	3.25 646	9.72 617	4.12 648	0.64 643	0.85 692	0.71 672	0.81 681	1.03 663	26.84 764

GASNet	3.24 637	5.55 708	20.58 697	1.56 634	1.25 545	2.32 201	1.12 544	4.04 546	2.67 596	1.88 400	2.10 538	3.00 573	2.16 579	10.59 651	2.43 599	0.65 646	0.37 566	0.61 654	0.45 605	0.87 650	0.58 582

ADCPNet	3.89 664	1.63 643	20.25 680	1.28 537	1.27 550	6.43 718	2.65 682	3.93 511	2.70 599	2.78 640	2.20 563	4.28 667	6.16 705	5.56 508	10.27 699	0.65 646	1.18 703	0.71 672	1.70 715	0.84 649	1.37 682

DStereoRT	3.28 640	1.06 559	14.58 551	1.33 560	1.12 502	4.51 652	1.29 577	4.21 593	3.48 684	2.50 594	2.13 548	1.89 433	7.69 721	7.57 564	2.43 599	0.66 648	0.33 525	4.46 746	2.84 740	0.38 426	1.12 669

FC-DCNN v2	6.91 716	0.77 451	19.25 637	1.69 651	1.64 638	9.13 729	2.40 671	7.20 722	9.47 730	11.07 749	11.62 735	20.05 748	15.79 745	12.55 726	11.99 715	0.66 648	0.57 656	0.58 642	0.56 647	0.63 593	0.61 590

HBP-ISP	3.25 639	1.10 567	20.86 705	1.54 627	1.15 511	4.50 648	2.89 690	4.43 671	2.38 544	4.14 696	1.96 502	1.90 434	2.04 565	11.08 677	1.32 425	0.66 648	0.57 656	0.66 665	0.61 659	0.64 602	0.61 590

RTS	3.90 665	7.04 712	17.94 604	1.92 678	2.19 700	5.00 706	2.96 692	4.29 629	3.19 663	4.05 692	3.08 653	4.94 691	3.16 641	7.64 566	6.72 674	0.66 648	0.44 611	0.51 614	0.47 611	0.95 656	0.76 631

RTSA	3.90 665	7.04 712	17.94 604	1.92 678	2.19 700	5.00 706	2.96 692	4.29 629	3.19 663	4.05 692	3.08 653	4.94 691	3.16 641	7.64 566	6.72 674	0.66 648	0.44 611	0.51 614	0.47 611	0.95 656	0.76 631

FC-DCNN	6.64 711	0.77 451	19.26 639	1.68 650	1.64 638	8.27 727	2.35 670	6.35 720	9.23 729	10.85 747	11.27 733	19.89 746	13.33 733	12.51 725	11.79 714	0.66 648	0.57 656	0.58 642	0.56 647	0.63 593	0.61 590

MSMD_ROB	5.61 700	1.08 563	16.68 581	1.21 506	0.83 388	10.14 731	2.07 660	3.93 511	6.22 724	10.37 745	8.03 713	22.22 750	9.45 729	11.66 703	4.52 652	0.66 648	0.58 661	0.66 665	0.68 668	0.65 605	0.63 598

Selective-IGEV-i16pb	3.23 636	0.73 419	21.29 720	1.22 509	0.68 312	3.99 532	3.38 705	4.52 686	2.52 573	1.72 368	3.60 677	2.92 567	2.21 585	10.07 634	2.59 616	0.68 655	0.50 642	0.37 509	0.48 616	0.54 559	0.54 562

ADCMid	3.96 669	3.27 694	15.48 568	1.26 526	1.40 585	4.66 678	2.28 667	4.06 554	3.54 685	3.94 689	3.02 649	3.85 642	3.67 661	4.03 476	18.65 743	0.68 655	0.61 668	1.09 697	1.18 702	1.38 692	1.08 666

DeepPrunerF	3.70 656	1.72 650	14.87 554	1.33 560	1.74 660	3.70 445	1.55 621	4.20 588	14.00 739	2.02 455	1.77 426	2.74 544	2.30 590	10.88 664	6.88 679	0.68 655	0.60 666	0.78 681	0.78 679	0.81 645	0.71 617

PS-NSSS	2.22 477	1.33 616	2.90 356	0.97 351	1.53 615	4.11 561	1.08 533	4.55 689	2.65 593	2.10 477	2.32 596	1.77 404	1.40 412	11.79 710	1.61 493	0.68 655	0.45 616	0.96 690	0.43 597	0.95 656	0.92 654

FCDSN-DC	6.04 707	0.84 490	19.25 637	1.24 517	1.09 497	4.38 621	2.62 681	4.38 661	4.71 710	9.59 742	11.22 732	19.19 745	17.40 748	12.30 719	8.55 692	0.69 659	0.57 656	0.60 651	0.60 656	0.70 619	0.78 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	1.72 382	0.76 447	11.61 505	0.83 223	0.84 397	4.46 637	0.84 383	3.57 419	1.16 155	1.34 296	1.37 295	1.11 290	1.03 292	1.58 284	1.13 368	0.70 660	0.58 661	0.33 439	0.35 525	0.47 532	0.42 480

XQC	2.96 603	2.42 678	14.85 553	1.36 579	1.32 565	3.29 357	1.53 617	4.28 625	2.78 610	3.21 670	2.46 604	3.53 626	2.92 627	6.58 539	4.67 653	0.70 660	0.41 596	0.59 645	0.56 647	0.96 660	0.83 646

PVD	3.12 626	1.97 663	12.80 518	1.79 668	1.63 635	3.83 471	1.34 585	3.48 400	3.88 694	5.77 714	3.56 676	3.45 614	3.29 647	5.58 510	5.30 668	0.71 662	0.69 682	0.74 680	0.77 676	0.79 642	1.13 670

WCMA_ROB	5.12 692	0.90 509	21.33 721	1.50 620	1.33 569	4.09 553	3.49 708	4.03 541	4.59 708	6.57 727	10.95 731	12.92 730	8.41 727	9.86 623	8.78 693	0.75 663	0.58 661	0.51 614	0.50 628	0.68 616	0.57 576

AF-Net	2.87 593	1.30 607	16.24 574	1.33 560	1.75 662	3.26 346	1.59 625	4.09 562	2.43 555	2.69 633	2.94 645	4.51 676	3.20 644	5.84 516	2.75 623	0.76 664	0.36 552	0.72 676	0.49 621	0.70 619	0.56 572

ccnet	2.66 570	0.97 540	8.01 457	1.54 627	1.24 542	3.75 456	2.18 665	4.07 556	2.41 551	2.66 631	3.25 665	2.87 561	2.31 593	9.89 624	3.50 640	0.78 665	0.75 688	0.71 672	0.67 665	0.76 637	0.81 641

SDNR	3.97 670	1.93 660	20.28 682	1.31 552	0.94 436	5.16 708	0.67 238	4.33 648	2.58 584	4.82 709	5.94 700	5.01 695	1.45 436	17.52 746	2.53 610	0.79 666	0.72 685	0.59 645	0.45 605	1.15 681	1.17 671

G-Net	4.11 674	1.21 590	19.47 647	2.31 700	2.94 714	4.74 697	2.95 691	3.33 384	2.14 482	4.44 703	9.43 724	6.93 714	3.84 664	9.01 599	4.92 662	0.79 666	0.80 691	0.70 670	0.50 628	0.95 656	0.87 650

BEATNet-Init1	49.72 776	64.32 780	97.77 786	4.68 738	4.28 735	84.75 780	60.42 772	73.38 781	68.59 783	88.29 786	88.51 787	91.94 785	97.99 786	85.26 786	70.96 783	0.80 668	0.65 674	0.85 686	0.70 671	7.96 747	2.33 707

GANetREF_RVC	3.20 635	1.93 660	18.84 625	1.51 622	0.80 362	4.12 563	1.82 645	4.16 583	2.91 632	1.87 397	1.74 407	2.48 518	1.84 544	13.18 729	1.74 519	0.80 668	0.57 656	0.79 682	0.74 672	1.20 686	0.86 647
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	2.67 572	2.05 669	9.71 477	1.73 658	1.37 578	2.53 228	1.52 615	3.10 342	2.17 488	2.79 641	1.84 463	2.90 562	1.85 548	11.89 714	2.19 579	0.81 670	0.85 692	0.87 687	1.01 693	1.14 678	1.05 664

Anonymous_2	3.01 615	0.89 507	4.53 417	1.06 413	1.18 518	2.93 284	0.87 418	3.24 361	1.46 235	1.86 395	1.35 288	4.11 656	2.35 595	1.64 306	1.28 418	0.82 671	0.90 694	8.71 759	15.84 765	4.44 730	0.74 626

RGC	3.10 625	1.45 632	14.90 556	1.46 610	1.79 668	3.33 361	1.39 598	4.04 546	2.26 508	2.77 639	3.26 666	4.00 649	2.71 618	11.63 702	2.62 619	0.82 671	0.46 625	0.79 682	0.79 680	0.71 628	0.78 635

Consistency-Raft	2.86 589	1.66 647	19.61 650	1.40 596	1.75 662	3.84 476	1.32 581	4.07 556	2.25 504	1.78 379	2.67 628	1.82 421	4.41 677	1.94 359	2.06 563	0.83 673	0.94 697	1.03 692	1.12 698	1.70 699	1.09 667

FBW_ROB	3.24 637	1.02 547	9.21 475	1.49 618	1.07 488	3.78 461	1.48 610	4.31 640	3.08 653	2.46 589	2.32 596	4.20 664	2.08 570	15.19 744	7.16 683	0.84 674	0.62 669	1.33 704	0.92 686	0.99 661	1.31 678

Nwc_Net	2.88 595	1.16 582	18.30 615	1.35 573	1.68 649	3.52 408	1.18 557	3.90 499	2.06 460	2.52 600	2.82 642	3.82 641	2.34 594	6.78 549	2.55 614	0.86 675	0.40 587	0.59 645	0.67 665	0.57 573	0.55 568

PStereo	1.08 253	1.10 567	1.37 181	0.73 142	0.52 206	1.69 126	0.97 487	1.91 130	1.14 154	1.23 286	0.55 54	0.63 134	1.81 538	1.44 255	1.19 385	0.88 676	0.90 694	0.53 625	0.49 621	1.06 667	1.54 689

LMCR-Stereo	2.40 526	1.31 611	18.61 622	1.59 637	0.86 407	3.87 488	1.15 550	4.32 645	1.60 339	2.25 542	2.27 573	1.13 294	2.43 601	2.48 405	1.60 490	0.88 676	0.24 392	0.29 314	0.24 300	0.56 568	0.30 323

DPSNet	3.43 648	1.37 621	12.19 509	1.39 593	1.24 542	4.15 570	2.06 658	4.51 685	3.34 677	2.69 633	1.96 502	3.52 625	5.56 696	10.68 655	9.68 696	0.93 678	0.73 686	0.40 538	0.37 547	1.06 667	0.86 647

S0	1.07 249	0.59 258	1.52 206	0.91 301	0.93 433	2.53 228	0.95 474	2.15 167	1.05 145	1.26 289	2.11 542	1.11 290	1.45 436	1.15 165	1.11 362	0.94 679	0.31 508	0.37 509	0.33 498	0.33 348	0.31 336

AANet_RVC	3.03 617	1.72 650	12.78 517	1.17 487	1.12 502	3.79 465	1.10 540	3.86 484	3.13 656	2.62 622	4.26 686	3.96 647	1.41 420	11.43 689	5.23 667	0.94 679	0.47 630	0.34 458	0.23 268	0.40 443	0.55 568

RP	2.79 582	1.20 589	10.36 488	1.54 627	1.93 685	3.44 382	1.97 653	4.05 550	2.34 528	2.66 631	2.79 637	3.98 648	2.58 611	10.21 639	2.61 617	0.95 681	0.47 630	0.71 672	0.57 650	0.71 628	0.68 611

MANE	11.39 733	1.38 622	23.16 743	4.82 741	2.79 712	22.02 753	14.51 750	25.81 757	26.28 762	10.93 748	13.17 741	19.90 747	18.03 751	15.69 745	20.41 748	0.96 682	0.74 687	1.42 706	3.24 744	0.74 633	1.71 693

ELAS	5.99 706	1.62 641	20.29 683	1.96 683	2.01 690	15.09 740	8.38 735	5.23 709	5.54 719	9.02 738	8.61 718	6.74 712	9.75 730	7.48 561	11.40 711	0.96 682	1.18 703	0.72 676	0.93 687	1.30 690	1.67 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	5.72 703	1.64 646	20.40 687	2.09 690	2.01 690	4.95 705	11.47 740	4.66 695	6.31 726	8.09 735	8.01 712	8.06 721	11.65 731	8.36 579	10.22 698	0.99 684	1.17 702	0.81 685	0.76 674	1.14 678	1.58 690
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SE	1.07 249	0.63 315	1.22 132	0.85 250	0.45 142	3.47 392	0.80 353	2.16 169	1.09 151	1.37 306	1.90 492	0.95 264	1.74 523	1.17 176	1.00 335	1.00 685	0.24 392	0.36 495	0.28 406	0.35 390	0.33 372

dad	1.65 370	1.19 587	3.04 363	0.98 359	0.56 234	4.22 598	0.84 383	1.99 141	2.48 564	2.14 493	1.68 388	1.62 379	1.13 342	3.85 469	2.04 560	1.03 686	0.40 587	2.04 712	0.48 616	0.75 636	0.53 554

UDGNet	1.40 330	1.52 637	2.22 293	1.38 591	0.62 277	4.39 623	0.68 249	1.80 113	2.18 490	1.34 296	1.18 224	0.99 269	1.00 281	2.16 382	1.19 385	1.09 687	0.34 539	1.30 703	0.98 691	1.10 674	0.58 582

anonymity	1.76 391	1.26 603	2.73 348	1.66 648	1.32 565	1.84 139	1.07 528	3.49 403	2.30 518	2.11 481	2.11 542	1.71 395	3.90 666	1.82 340	1.48 461	1.10 688	1.09 700	1.08 696	1.08 697	1.05 665	1.09 667

MFMNet_re	2.91 596	1.91 659	18.25 611	3.06 713	1.89 681	3.13 319	1.67 636	3.52 410	2.97 639	3.14 666	2.87 644	2.26 479	2.41 599	2.42 399	2.00 555	1.10 688	1.05 699	0.94 689	0.90 685	1.28 689	1.46 688

MFN_U_SF_RVC	3.81 661	10.78 734	15.01 559	1.84 672	1.39 583	3.73 453	1.63 629	4.05 550	3.26 671	2.91 648	2.38 600	4.36 671	3.65 660	8.43 583	4.91 661	1.11 690	1.04 698	0.99 691	1.31 706	1.58 695	1.75 696

PSMNet-RUCA	1.64 369	1.50 636	2.57 328	1.50 620	1.38 581	3.05 302	1.36 588	3.31 372	2.24 501	1.36 302	2.07 534	1.40 353	1.09 328	1.83 341	1.55 481	1.15 691	0.69 682	1.26 702	0.96 689	1.64 697	0.94 657

SPS-STEREO	3.97 670	1.44 631	20.85 704	1.72 657	1.71 653	3.24 340	2.30 669	3.55 417	2.68 598	4.79 708	3.66 678	5.44 706	2.97 628	9.11 601	9.35 695	1.15 691	1.10 701	1.06 695	1.02 695	1.16 682	1.18 672
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PMTNet	0.99 228	0.48 120	1.73 229	0.62 32	0.56 234	4.20 597	0.43 104	1.88 122	1.58 322	1.00 245	1.05 193	0.78 203	0.98 277	1.50 269	0.85 267	1.21 693	0.20 253	0.23 79	0.15 11	0.22 80	0.19 19

SGM+DAISY	8.36 722	3.82 698	24.83 748	2.02 686	1.75 662	14.80 739	17.22 752	4.27 620	11.79 735	13.88 751	14.38 746	11.74 729	13.83 735	10.56 649	15.12 722	1.21 693	1.19 705	1.14 699	1.13 700	1.17 683	1.37 682

DualNet (step1)	2.34 512	1.05 553	7.87 452	1.07 416	0.86 407	3.93 501	1.19 560	4.35 652	2.11 476	2.14 493	1.75 411	1.75 399	1.67 507	6.26 530	1.26 410	1.23 695	0.48 636	4.27 742	2.09 726	0.70 619	0.69 613

test_sample9	3.79 660	1.05 553	7.87 452	1.07 416	0.86 407	3.93 501	1.19 560	4.35 652	2.11 476	2.14 493	1.75 411	1.75 399	1.67 507	11.06 674	11.61 712	1.23 695	14.45 765	4.27 742	2.09 726	0.70 619	0.69 613

test_sample8	4.76 687	1.05 553	7.87 452	1.07 416	0.86 407	3.93 501	1.19 560	4.38 661	2.05 458	5.49 712	1.89 487	12.98 731	6.37 707	11.06 674	11.61 712	1.23 695	14.45 765	4.27 742	2.09 726	0.70 619	0.69 613

MADNet+	3.97 670	9.54 728	13.83 535	1.87 676	1.69 650	4.19 592	2.87 689	4.80 702	4.10 700	2.51 598	2.67 628	4.55 679	3.41 652	8.72 589	6.92 681	1.25 698	1.27 707	1.04 693	0.93 687	1.39 693	1.85 697

JetBlue	6.27 709	9.15 724	13.76 529	1.94 682	4.60 738	11.91 733	12.00 741	5.12 707	3.45 683	3.79 686	4.52 689	9.54 723	6.56 711	9.40 609	13.48 719	1.26 699	1.37 710	1.17 700	1.34 708	7.06 745	3.95 734

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 668	10.88 735	12.30 511	1.26 526	1.55 620	5.19 709	3.33 704	4.42 668	2.82 624	2.58 613	2.62 623	5.00 694	2.11 571	14.03 742	2.73 621	1.28 700	2.34 727	0.67 667	1.83 720	0.81 645	1.03 663

NCC-stereo	3.16 633	1.28 605	18.31 616	1.25 519	1.75 662	4.06 546	1.40 600	3.89 494	2.22 494	2.72 635	2.55 615	3.49 621	2.65 614	9.91 625	2.99 630	1.29 701	0.65 674	0.64 662	0.86 683	0.65 605	0.71 617

Abc-Net	3.16 633	1.28 605	18.31 616	1.25 519	1.75 662	4.06 546	1.40 600	3.89 494	2.22 494	2.72 635	2.55 615	3.49 621	2.65 614	9.91 625	2.99 630	1.29 701	0.65 674	0.64 662	0.86 683	0.65 605	0.71 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PDISCO_ROB	2.86 589	1.53 638	14.27 545	1.98 684	2.19 700	4.52 654	1.35 586	4.65 694	3.19 663	2.09 474	2.16 554	3.53 626	2.45 603	5.32 499	2.12 570	1.30 703	0.78 690	0.72 676	0.59 654	1.24 688	1.28 676

NVStereoNet_ROB	4.91 691	1.40 625	16.46 578	1.47 613	1.72 659	3.46 389	1.96 652	3.89 494	3.61 687	2.90 647	24.61 757	4.81 688	4.49 679	13.57 736	4.87 660	1.33 704	1.29 708	1.70 710	1.68 713	1.41 694	1.66 691
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	5.16 693	3.21 692	18.98 630	1.88 677	1.44 598	5.34 710	3.09 699	4.91 704	5.81 722	4.35 702	8.92 723	6.55 711	6.06 702	13.40 734	10.81 704	1.34 705	1.20 706	1.48 709	1.35 709	1.60 696	1.45 686

PWCDC_ROB	2.95 600	3.26 693	14.06 540	1.59 637	1.56 623	4.19 592	0.86 397	4.30 637	4.08 699	2.06 469	7.37 708	2.75 546	2.42 600	3.59 461	2.67 620	1.34 705	0.36 552	0.39 531	0.34 508	1.13 677	0.62 593

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 255	3.30 695	2.61 332	0.82 210	0.38 83	1.27 64	0.62 211	1.51 62	1.29 183	0.91 224	0.92 148	0.65 143	0.57 93	1.08 137	0.59 148	1.55 707	0.15 25	0.32 403	0.28 406	1.10 674	1.98 701

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 681	10.62 732	15.18 565	1.55 632	1.45 602	6.16 715	3.54 712	5.41 716	3.68 691	2.59 617	2.74 632	4.81 688	2.20 584	13.79 739	4.40 650	2.04 708	3.36 742	1.05 694	1.20 703	2.09 701	1.72 694

GCST	2.56 558	1.79 656	18.02 606	1.92 678	1.33 569	1.72 128	0.51 140	3.67 437	2.03 451	1.70 363	1.61 367	1.55 370	1.29 383	5.06 495	1.24 403	2.06 709	0.77 689	1.45 708	0.97 690	1.14 678	1.34 681

UDG	3.55 650	2.81 688	17.45 597	2.69 706	1.98 688	3.97 529	1.19 560	4.35 652	2.02 447	2.42 586	2.53 614	4.50 675	2.46 605	6.53 536	2.41 596	2.12 710	1.77 717	2.63 723	2.57 734	2.64 707	1.95 699

DDUNet	2.91 596	2.78 687	6.94 441	3.53 720	2.26 704	3.28 353	1.36 588	3.77 462	2.04 455	2.62 622	2.49 608	4.18 661	1.69 512	5.38 502	1.85 534	2.21 711	1.77 717	2.61 722	2.43 732	2.60 706	2.34 708

CC-Net-ROB	3.35 645	1.76 653	13.89 536	2.33 701	1.65 642	4.49 645	1.62 628	4.73 698	2.90 631	1.92 414	2.05 529	1.99 453	1.61 481	12.57 727	1.60 490	2.46 712	2.18 721	2.68 724	1.04 696	2.11 702	1.38 684

DispFullNet	4.64 685	3.48 696	23.95 747	3.99 726	3.03 716	3.35 363	1.06 525	4.18 584	2.80 616	6.33 721	2.94 645	4.04 652	7.81 722	3.92 474	5.16 663	2.75 713	1.61 714	3.10 732	2.68 737	3.32 713	3.31 727

WAO-6	5.87 705	2.27 675	15.05 560	2.96 711	2.77 711	12.01 734	3.58 713	5.37 715	11.91 736	3.34 676	9.69 725	6.78 713	5.84 699	11.82 712	8.89 694	2.87 714	2.35 728	2.50 718	1.84 721	2.85 708	2.67 714

SQANet	3.70 656	9.34 726	18.41 618	2.75 707	2.74 710	3.40 374	1.47 609	3.50 406	1.68 366	2.60 618	1.75 411	2.69 539	1.91 556	6.72 548	1.74 519	2.96 715	1.41 711	1.85 711	1.12 698	3.17 711	2.70 717

CAS	1.26 306	0.40 22	1.46 196	2.97 712	1.61 631	4.13 566	0.73 283	1.78 111	1.49 256	0.83 202	1.10 206	0.59 112	0.53 75	1.26 205	0.80 250	2.99 716	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 291	1.72 694

PWCK	5.85 704	9.95 730	15.22 566	2.90 710	1.56 623	5.66 714	7.69 732	5.27 710	4.74 712	3.88 687	7.51 709	8.04 719	5.28 691	15.18 743	8.40 691	3.08 717	1.51 712	2.24 716	1.37 710	5.55 736	1.96 700

ACVNet_2	5.41 697	12.60 738	20.42 689	3.27 717	3.15 721	4.50 648	3.02 695	4.66 695	3.73 692	3.35 678	5.36 696	7.86 718	2.88 624	12.33 721	4.76 657	3.12 718	2.22 722	2.70 726	1.69 714	3.49 714	3.10 720

JetRed	10.48 728	27.10 761	35.70 757	4.27 729	4.09 734	15.55 743	12.83 748	12.16 737	5.50 718	5.83 715	5.56 698	10.14 724	7.43 718	8.88 593	26.39 760	3.32 719	3.81 743	3.51 736	2.96 743	7.85 746	6.69 747

WAO-8	11.95 735	13.02 742	20.56 694	3.50 718	3.08 718	15.11 741	2.80 686	12.91 741	19.11 758	7.69 731	13.12 738	11.62 726	7.01 715	84.40 784	7.91 688	3.42 720	1.92 719	3.54 738	1.93 724	3.68 716	2.69 715

Venus	11.95 735	13.02 742	20.56 694	3.50 718	3.08 718	15.11 741	2.80 686	12.91 741	19.11 758	7.69 731	13.12 738	11.62 726	7.01 715	84.40 784	7.91 688	3.42 720	1.92 719	3.54 738	1.93 724	3.68 716	2.69 715

Weightmod_eth	1.21 284	0.56 218	1.31 160	0.99 365	1.50 608	1.26 62	0.57 170	1.85 119	1.35 194	0.99 244	3.16 661	1.24 320	1.50 452	2.50 407	0.60 152	3.48 722	0.25 423	0.30 346	0.22 242	0.31 291	0.23 165

otaku	4.58 684	8.93 721	19.95 663	3.11 714	2.67 708	3.91 493	2.57 679	3.82 474	2.25 504	2.22 532	9.72 726	4.08 654	2.35 595	8.57 585	2.13 573	3.51 723	1.65 715	2.15 715	1.17 701	3.69 718	3.15 721

Ntro	4.21 677	8.94 722	19.89 661	3.22 715	2.96 715	4.15 570	1.89 649	3.92 509	2.36 533	1.77 377	2.14 551	3.35 604	2.17 581	9.48 611	2.24 583	3.52 724	1.76 716	2.13 714	1.31 706	3.83 721	3.09 719

AIO-test2	1.61 363	1.30 607	3.40 380	1.16 484	1.31 558	3.18 327	0.74 296	4.06 554	1.52 280	1.72 368	2.21 565	0.78 203	0.74 168	3.64 464	0.95 325	3.64 725	0.26 443	0.35 479	0.42 593	0.37 421	0.33 372

ACVNet_1	6.04 707	13.97 749	21.36 723	3.58 722	3.14 720	4.73 694	2.48 673	4.20 588	3.17 661	2.98 656	2.83 643	23.31 753	4.34 676	11.06 674	2.45 602	3.68 726	2.33 726	2.60 721	1.79 719	3.69 718	3.19 723

Dean	7.52 718	9.08 723	21.41 724	3.74 725	3.53 724	4.81 701	3.53 710	5.33 714	5.25 716	4.17 697	26.53 758	25.62 759	4.09 671	10.97 668	4.32 649	3.69 727	2.30 725	2.91 728	1.87 722	4.03 724	3.24 725

DGSMNet	7.55 719	1.62 641	17.42 595	1.92 678	12.73 744	7.45 725	42.99 771	4.13 572	2.07 462	2.10 477	3.16 661	3.42 611	1.70 514	9.24 606	2.30 587	3.70 728	10.89 763	11.80 765	5.54 752	4.24 725	2.66 713

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 627	1.43 629	9.93 481	2.50 704	1.62 633	4.29 610	1.68 638	3.95 517	2.43 555	1.66 352	1.91 494	3.04 576	1.41 420	13.26 730	1.58 486	3.82 729	1.59 713	1.12 698	0.46 608	2.21 704	2.74 718

RainbowNet	4.56 682	8.28 715	20.07 669	3.64 724	3.23 723	4.15 570	2.99 694	4.18 584	3.03 648	2.20 521	2.65 626	4.26 666	2.90 626	9.77 618	2.12 570	3.88 730	2.27 724	2.71 727	1.72 717	3.78 720	3.31 727

TorneroNet-64	10.12 725	8.74 717	20.95 710	4.27 729	3.76 730	13.86 738	2.85 688	15.05 746	23.15 761	10.07 743	23.84 756	13.47 732	8.24 726	13.96 741	17.21 736	3.96 731	2.72 729	3.23 733	2.48 733	6.29 738	4.27 737

DStereoO	3.90 665	2.13 670	7.90 456	4.43 734	2.84 713	4.40 627	5.30 724	4.31 640	3.21 668	2.41 585	3.08 653	2.93 569	7.14 717	4.20 481	11.12 708	4.11 732	1.30 709	1.33 704	1.63 712	3.09 709	1.26 674

TorneroNet	25.88 759	11.28 736	21.62 730	4.20 728	4.07 733	55.25 769	3.15 700	15.16 747	76.94 785	58.09 779	82.72 785	86.88 784	41.15 767	13.35 733	18.13 740	4.32 733	2.85 730	3.45 734	2.62 735	8.33 749	4.14 736

UNDER WATER-64	9.33 724	5.37 706	22.60 740	5.22 743	4.86 739	10.75 732	4.61 723	11.45 732	17.30 752	7.59 730	9.80 727	15.99 736	17.90 750	10.63 653	15.72 726	4.36 734	2.87 731	4.39 745	2.86 741	7.01 744	5.36 743

KSHMR	16.96 750	5.37 706	21.64 732	4.46 735	4.50 736	8.30 728	3.32 703	15.58 749	76.24 784	6.62 728	61.47 779	56.53 775	5.43 695	35.17 764	11.37 710	4.39 735	2.97 738	3.63 740	2.74 739	5.10 734	4.34 738

MonStereo1	8.07 721	2.24 674	5.83 432	4.68 738	3.60 725	18.80 750	2.52 675	5.89 719	5.86 723	4.76 707	13.98 745	7.41 715	50.63 776	13.28 731	5.16 663	4.40 736	0.90 694	2.69 725	1.55 711	3.92 723	3.30 726

UNDER WATER	10.47 727	3.95 699	22.62 741	5.07 742	4.51 737	7.78 726	3.77 716	12.56 740	21.72 760	7.84 733	10.78 729	23.96 755	31.66 761	10.78 661	16.19 730	4.44 737	2.93 734	4.24 741	2.86 741	6.33 740	5.47 744

LVE	6.88 715	9.31 725	21.14 714	3.61 723	3.18 722	4.49 645	2.79 685	10.21 731	11.69 734	3.16 669	11.53 734	18.33 737	4.31 675	11.66 703	3.52 641	4.45 738	2.93 734	2.56 720	1.91 723	3.62 715	3.16 722

notaker	10.50 729	8.60 716	20.23 676	4.54 737	3.95 731	6.27 716	3.44 706	8.07 725	4.75 713	8.73 736	46.45 769	13.86 735	27.86 760	13.49 735	13.61 720	4.56 739	3.18 740	3.52 737	2.68 737	8.13 748	4.05 735

IMH-64-1	4.84 689	2.53 681	6.83 438	4.30 731	3.74 727	4.81 701	6.05 726	5.30 711	3.92 695	3.95 690	8.33 715	5.08 698	6.06 702	8.96 597	6.30 671	4.57 740	2.96 736	3.04 729	2.12 729	4.28 726	3.62 730

IMH-64	4.84 689	2.53 681	6.83 438	4.30 731	3.74 727	4.81 701	6.05 726	5.30 711	3.92 695	3.95 690	8.33 715	5.08 698	6.06 702	8.96 597	6.30 671	4.57 740	2.96 736	3.04 729	2.12 729	4.28 726	3.62 730

ktn	21.74 757	10.34 731	19.68 653	4.53 736	4.00 732	6.53 719	4.51 722	6.79 721	78.82 786	84.69 785	100.86 788	58.49 776	7.57 720	12.11 718	13.35 718	4.58 742	3.24 741	3.49 735	2.62 735	4.65 731	3.84 733

IMH	6.81 714	13.66 746	20.41 688	4.33 733	3.74 727	5.50 711	3.06 697	5.49 717	6.22 724	4.64 706	10.35 728	9.30 722	8.03 725	13.61 737	6.81 676	4.80 743	2.99 739	3.09 731	2.12 729	4.36 728	3.61 729

USTest	15.98 749	15.58 754	22.56 739	18.49 752	16.99 746	26.43 755	36.08 765	27.68 760	12.77 738	10.69 746	10.80 730	18.35 738	15.09 741	18.62 747	23.37 751	4.85 744	5.34 751	7.38 756	7.43 755	9.90 750	11.23 749

DGTPSM_ROB	15.31 747	8.85 719	28.14 754	9.90 749	18.89 747	12.44 736	33.21 761	13.48 743	17.86 756	9.50 740	22.89 754	13.78 733	19.67 752	21.26 748	23.68 752	5.08 745	8.84 753	5.62 753	11.50 760	6.72 741	14.87 757

DPSMNet_ROB	15.52 748	8.89 720	31.44 755	10.07 751	18.91 748	12.44 736	33.22 762	13.51 744	17.94 757	9.58 741	22.91 755	13.79 734	19.67 752	21.43 749	23.73 753	5.17 746	8.84 753	5.63 754	11.52 763	6.79 742	14.90 758

light-stereo	41.45 764	10.64 733	54.16 775	59.84 776	45.61 772	131.14 788	1.57 623	37.33 768	17.30 752	76.21 784	120.65 789	118.18 789	3.98 667	89.11 787	15.46 723	5.48 747	9.68 762	1.25 701	1.28 705	17.93 763	12.24 756

DStereoSA	10.13 726	4.62 702	12.76 516	4.78 740	13.35 745	9.97 730	22.80 758	4.74 700	16.44 747	5.11 710	15.31 748	4.61 682	13.82 734	8.00 573	27.60 762	6.51 748	8.86 755	1.43 707	8.28 757	3.16 710	10.38 748

DStereoFS	11.11 732	13.81 748	11.82 507	5.73 744	11.05 743	20.81 751	11.36 739	8.68 728	16.52 750	14.90 754	15.81 752	11.63 728	13.85 737	9.05 600	15.60 725	7.57 749	8.88 756	2.41 717	5.29 751	2.16 703	15.30 759

TCMNet-wrong-test	12.32 739	14.13 750	19.38 643	22.38 757	19.85 749	15.99 744	12.34 745	22.95 753	4.56 707	6.24 720	6.27 701	18.40 739	15.71 744	10.10 637	10.72 702	9.06 750	4.78 744	5.35 752	3.95 750	12.28 757	11.97 750

noway2	12.12 738	12.89 740	18.23 610	22.27 754	20.57 750	16.13 746	12.37 746	22.35 752	4.45 702	6.34 722	6.58 706	18.59 744	15.01 739	8.11 576	10.67 700	9.07 751	5.26 748	5.25 748	3.92 745	12.23 754	12.12 751

noway3	12.11 737	12.88 739	18.29 613	22.08 753	20.58 751	16.00 745	12.31 743	22.29 751	4.37 701	6.52 726	6.38 702	18.56 743	15.10 742	8.64 587	10.68 701	9.17 752	5.00 747	5.23 747	3.94 747	12.14 753	12.14 752

zzzz4	12.38 741	14.70 752	19.20 635	22.47 758	20.75 752	16.16 748	12.33 744	23.67 756	4.48 704	6.35 724	6.53 705	18.55 741	14.99 738	8.35 578	10.84 705	9.34 753	5.29 749	5.25 748	3.94 747	12.24 755	12.15 753

noway1	12.38 741	14.65 751	19.19 633	22.47 758	20.76 753	16.13 746	12.30 742	23.66 755	4.48 704	6.34 722	6.52 704	18.55 741	15.01 739	8.39 582	10.84 705	9.34 753	5.29 749	5.25 748	3.94 747	12.24 755	12.15 753

MADNet++	7.57 720	5.80 710	13.28 521	6.38 745	5.26 740	7.18 721	7.77 733	5.32 713	5.62 720	6.11 718	7.78 710	6.02 710	8.01 724	11.74 708	16.36 731	9.36 755	4.95 746	8.57 758	5.66 753	4.83 732	5.34 742

noway4	12.47 743	15.37 753	19.26 639	22.73 760	20.78 754	16.28 749	12.44 747	23.08 754	4.68 709	6.43 725	6.45 703	18.54 740	15.51 743	8.64 587	10.74 703	9.53 756	5.34 751	5.27 751	3.92 745	12.28 757	12.23 755

tt	7.19 717	0.51 144	6.83 438	4.03 727	2.30 706	12.05 735	20.19 757	15.46 748	6.58 727	3.42 680	3.22 664	5.37 704	6.39 710	4.20 481	7.46 685	9.81 757	11.53 764	7.05 755	7.46 756	6.31 739	3.71 732

iinet-test	19.59 753	18.93 756	25.29 749	22.27 754	21.21 755	29.32 756	37.73 766	31.61 763	16.48 748	14.41 752	13.76 742	22.91 751	19.69 754	21.98 750	26.21 756	10.17 758	8.89 757	11.03 761	10.88 758	13.66 759	15.45 760

IINet	19.59 753	18.93 756	25.29 749	22.27 754	21.21 755	29.32 756	37.73 766	31.61 763	16.48 748	14.41 752	13.76 742	22.91 751	19.69 754	21.98 750	26.21 756	10.17 758	8.89 757	11.03 761	10.88 758	13.66 759	15.45 760

DPSM_ROB	20.78 755	20.03 759	26.57 752	23.62 762	22.46 757	31.10 759	39.97 769	33.52 765	17.41 754	15.25 755	15.80 750	24.06 756	20.71 757	23.30 755	27.62 763	10.78 760	9.41 760	11.69 763	11.50 760	14.49 761	16.36 762

DPSM	20.78 755	20.03 759	26.57 752	23.62 762	22.46 757	31.10 759	39.97 769	33.52 765	17.41 754	15.25 755	15.80 750	24.06 756	20.71 757	23.30 755	27.62 763	10.78 760	9.41 760	11.69 763	11.50 760	14.49 761	16.36 762

PML	64.32 780	53.22 775	17.88 603	8.10 747	32.94 762	148.46 789	247.79 792	12.18 738	45.42 775	111.41 788	288.92 792	101.47 786	101.31 787	31.67 760	15.55 724	14.03 762	4.83 745	10.98 760	6.18 754	28.82 765	5.17 741

fast-reg	41.74 765	39.55 764	52.36 767	48.35 774	53.83 773	63.99 778	80.62 778	67.13 773	34.76 766	30.46 761	31.71 762	46.30 766	38.94 763	45.39 769	53.82 771	20.51 763	18.78 768	23.33 766	22.88 766	29.12 766	32.91 768

CasAABBNet	41.80 771	40.20 769	53.41 773	47.73 769	45.18 768	62.51 772	80.71 780	67.26 776	34.80 767	30.49 762	31.88 764	48.24 770	41.81 770	46.63 772	55.64 778	21.60 764	18.88 771	23.48 768	23.22 771	29.19 770	33.05 770

Selective-RAFT-Error	41.77 768	40.16 768	53.34 771	47.73 769	45.25 771	62.51 772	80.64 779	67.22 774	34.93 769	30.64 766	31.81 763	48.11 768	42.11 774	46.57 770	54.95 773	21.61 765	18.87 770	23.48 768	23.15 769	29.16 768	33.08 773

RAFT-FEzeroshot	41.78 769	40.21 770	53.07 768	47.74 771	45.19 769	62.51 772	80.73 782	67.30 777	34.75 764	30.51 763	31.88 764	48.27 771	41.88 771	46.64 773	55.54 776	21.62 766	18.89 773	23.48 768	23.22 771	29.20 771	33.05 770

RAFT-FE	41.78 769	40.21 770	53.07 768	47.74 771	45.19 769	62.51 772	80.73 782	67.30 777	34.75 764	30.51 763	31.88 764	48.27 771	41.88 771	46.64 773	55.54 776	21.62 766	18.89 773	23.48 768	23.22 771	29.20 771	33.05 770

Hybrid-DGEV	41.74 765	40.15 767	53.21 770	47.72 768	45.04 766	62.46 771	80.71 780	67.23 775	34.70 763	30.38 760	31.64 761	48.32 773	41.44 768	46.71 776	55.65 779	21.63 768	18.85 769	23.50 773	23.21 770	29.18 769	33.09 774

LSM0	49.58 775	40.04 766	53.62 774	97.15 781	128.68 786	62.75 776	79.89 776	67.63 780	35.11 771	33.02 767	32.61 768	48.43 774	41.60 769	46.60 771	55.43 775	21.63 768	18.99 775	23.62 774	23.13 767	29.47 773	52.26 781

FlowAnything	41.75 767	39.90 765	53.36 772	47.83 773	45.06 767	62.45 770	80.51 777	67.34 779	34.89 768	30.56 765	31.52 760	48.18 769	42.05 773	46.66 775	55.24 774	21.71 770	18.88 771	23.49 772	23.13 767	29.12 766	33.04 769

ACVNet-4b	6.73 712	13.67 747	21.87 733	3.54 721	3.07 717	4.19 592	2.25 666	4.03 541	3.65 688	1.64 346	3.98 684	5.88 708	2.89 625	10.01 631	16.98 734	23.29 771	2.24 723	2.53 719	1.78 718	3.87 722	3.21 724

DLNR_Zeroshot_test	28.62 760	55.50 776	49.94 766	183.62 785	115.05 785	3.43 381	0.28 24	29.49 761	1.49 256	1.01 246	1.26 253	0.93 258	0.63 119	3.92 474	1.51 474	29.81 772	0.41 596	0.26 212	0.23 268	93.28 782	0.32 351

Selective-IGEV-i1pa	29.93 762	36.60 763	34.97 756	9.92 750	7.41 742	38.91 765	35.81 764	43.96 769	35.07 770	30.01 759	53.53 778	41.78 762	35.42 762	40.57 766	33.93 767	30.94 773	15.47 767	23.33 766	13.36 764	10.61 751	27.01 765

zzzz2	62.05 778	59.17 778	79.56 781	72.07 777	67.48 775	93.36 783	121.04 786	99.79 785	52.42 777	44.70 769	47.17 771	69.71 777	59.48 779	69.15 780	80.64 784	32.46 774	28.45 777	35.17 775	35.02 775	43.94 776	50.13 778

noway5	62.05 778	59.17 778	79.56 781	72.07 777	67.48 775	93.36 783	121.04 786	99.79 785	52.42 777	44.70 769	47.17 771	69.71 777	59.48 779	69.15 780	80.64 784	32.46 774	28.45 777	35.17 775	35.02 775	43.94 776	50.13 778

DLNR-FE	28.68 761	56.10 777	49.61 764	183.75 786	105.98 781	3.44 382	0.28 24	29.58 762	1.49 256	1.01 246	1.26 253	0.93 258	0.63 119	3.81 467	1.51 474	33.14 776	0.41 596	0.26 212	0.23 268	99.94 784	0.32 351

LRCNet_RVC	25.52 758	33.45 762	23.21 745	31.79 764	32.78 761	6.74 720	1.18 557	25.88 758	4.46 703	28.94 758	30.89 759	24.91 758	17.57 749	27.66 759	24.34 755	35.26 777	25.60 776	35.91 777	33.81 774	31.90 774	34.10 775

zzzzzz3	69.47 782	68.75 781	95.95 785	92.04 779	86.19 778	92.69 782	109.30 784	107.64 787	55.63 779	49.24 773	52.63 775	85.19 783	79.67 784	70.47 782	82.28 787	37.59 778	29.10 779	39.83 779	38.78 777	54.76 781	61.64 782

zzz1	69.44 781	68.76 782	95.90 784	92.07 780	86.22 779	92.47 781	109.30 784	107.66 788	55.65 780	49.21 772	52.63 775	85.10 782	79.74 785	70.47 782	82.00 786	37.59 778	29.10 779	39.82 778	38.78 777	54.75 780	61.65 783

HaxPig	43.25 772	43.65 772	45.00 761	33.85 765	35.61 763	32.69 761	30.52 759	45.09 770	42.97 773	48.77 771	48.17 773	43.00 763	40.26 765	44.58 767	43.61 768	47.18 780	49.30 781	51.54 781	50.25 780	43.73 775	45.29 776

AVERAGE_ROB	44.46 773	45.91 773	46.59 762	40.59 767	38.66 764	32.99 762	30.52 759	46.19 771	43.26 774	49.59 774	48.97 774	44.62 765	39.89 764	45.04 768	43.94 769	48.74 781	50.69 782	50.80 780	49.79 779	45.54 778	46.97 777

MEDIAN_ROB	47.37 774	49.08 774	49.92 765	40.32 766	39.97 765	34.95 763	33.43 763	49.17 772	46.39 776	53.06 776	52.65 777	47.65 767	42.23 775	48.35 777	47.29 770	52.10 782	54.04 783	54.28 782	53.48 781	48.76 779	50.33 780

HanzoNet	31.60 763	17.23 755	21.22 719	7.32 746	5.84 741	7.25 723	3.53 710	13.82 745	14.20 741	50.38 775	47.01 770	44.45 764	56.61 778	36.61 765	32.00 766	63.89 783	56.57 784	7.97 757	89.20 787	28.69 764	28.25 767

DPSimNet_ROB	102.30 783	119.72 789	143.59 788	109.42 782	94.10 780	127.22 787	127.15 788	26.62 759	102.36 790	149.58 791	83.99 786	139.34 790	137.54 790	64.62 779	82.36 788	105.18 784	66.15 785	120.15 785	69.61 784	99.58 783	77.72 784

xxxxx1	112.33 786	88.53 783	37.76 758	227.84 788	157.23 788	39.05 766	61.41 773	93.76 782	79.29 787	62.45 780	74.79 782	78.32 779	70.96 781	33.47 761	70.69 780	114.00 785	130.36 789	259.31 790	274.34 790	145.54 788	147.50 787

tt_ll	112.33 786	88.53 783	37.76 758	227.84 788	157.23 788	39.05 766	61.41 773	93.76 782	79.29 787	62.45 780	74.79 782	78.32 779	70.96 781	33.47 761	70.69 780	114.00 785	130.36 789	259.31 790	274.34 790	145.54 788	147.50 787

ff	112.33 786	88.53 783	37.76 758	227.84 788	157.23 788	39.05 766	61.41 773	93.76 782	79.29 787	62.45 780	74.79 782	78.32 779	70.96 781	33.47 761	70.69 780	114.00 785	130.36 789	259.31 790	274.34 790	145.54 788	147.50 787

RSGM-EC	108.14 784	104.44 786	68.66 778	115.42 783	109.31 783	116.48 785	139.19 789	127.02 789	55.95 781	55.27 777	71.01 780	116.54 787	111.76 788	176.57 788	175.06 789	117.34 788	71.64 786	140.65 787	83.55 785	123.96 786	82.91 785

acva	108.14 784	104.44 786	68.66 778	115.42 783	109.31 783	116.48 785	139.19 789	127.02 789	55.95 781	55.27 777	71.01 780	116.54 787	111.76 788	176.57 788	175.06 789	117.34 788	71.64 786	140.65 787	83.55 785	123.96 786	82.91 785

Anonymous_1	57.11 777	19.68 758	26.15 751	23.10 761	142.31 787	30.84 758	39.75 768	33.86 767	16.98 751	70.53 783	15.42 749	23.46 754	19.75 756	23.04 753	27.23 761	164.73 790	9.02 759	130.38 786	137.40 788	161.27 791	27.24 766

Selective-IGEV-i16pa	129.35 789	164.95 790	19.57 649	3.26 716	2.26 704	202.88 791	5.86 725	236.38 792	207.45 792	116.27 789	209.82 790	153.71 791	219.30 792	258.04 792	190.96 791	192.94 791	94.03 788	90.21 784	64.92 783	4.40 729	149.67 790

test_example2	212.63 790	219.92 791	221.87 790	213.67 787	221.17 791	199.47 790	200.74 791	185.30 791	141.66 791	209.52 792	213.45 791	210.82 792	205.48 791	221.27 791	216.64 792	236.83 792	242.07 792	213.93 789	217.01 789	235.69 792	226.10 791

ccccc		629.75 792		567.84 791	570.84 792	582.44 792		613.82 793		614.58 793		555.57 793		666.94 793		781.57 793	507.24 793	391.36 793	342.44 793	689.82 793

ASD4		113.98 788

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