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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-40k	0.73 80	0.59 255	1.25 141	0.75 152	1.49 602	1.42 86	0.96 479	1.95 134	0.84 75	0.52 25	1.06 194	0.51 59	0.76 176	0.85 63	0.47 77	0.18 29	0.15 25	0.24 122	0.18 104	0.26 168	0.22 139

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

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

aanet-new-28k	0.77 108	0.58 245	2.64 336	0.78 182	0.39 90	1.97 150	1.05 520	1.72 97	0.79 51	0.58 59	1.10 203	0.54 75	0.78 191	0.70 6	0.44 54	0.20 54	0.15 25	0.25 163	0.19 149	0.29 237	0.21 102

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

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

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

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

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

NLSM3	0.90 180	0.46 84	1.19 113	0.62 32	1.30 552	3.19 327	0.45 112	2.81 305	1.27 177	0.78 171	0.95 158	0.55 85	1.03 289	1.14 155	0.87 278	0.20 54	0.15 25	0.26 209	0.22 239	0.24 106	0.23 162

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

HiDET	0.61 36	0.41 33	0.88 4	0.64 52	0.39 90	2.67 242	0.25 10	1.59 73	0.91 93	0.59 72	0.44 27	0.52 65	0.50 63	0.76 30	0.54 121	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 102

BridgeDepth	0.54 21	0.42 46	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 71	0.36 56	1.53 64	0.86 80	0.56 44	0.37 10	0.57 100	0.65 127	0.87 65	0.40 19	0.20 54	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.62 39	0.43 57	1.07 45	0.66 75	0.82 378	1.13 37	0.39 68	2.57 254	0.92 101	0.58 59	0.64 66	0.36 5	0.36 14	0.90 78	0.43 44	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 55	0.21 56	0.19 19

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	1.02 236	0.49 130	1.54 208	0.83 220	0.55 229	4.01 534	0.31 30	1.63 83	1.99 437	1.63 340	2.13 545	0.84 218	0.65 127	0.88 71	0.70 204	0.27 220	0.15 25	0.23 76	1.22 701	0.24 106	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Stereo + iAFF	1.25 296	0.72 405	1.74 229	1.05 402	0.36 43	4.13 563	0.42 95	2.95 319	2.84 625	2.02 452	2.40 598	1.61 375	1.11 336	1.26 202	0.97 324	0.21 66	0.15 25	0.26 209	0.23 265	0.29 237	0.23 162

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

GELT-Stereo	0.91 187	0.54 187	1.21 128	0.59 15	1.81 670	3.45 385	0.49 130	2.77 292	1.17 154	0.93 226	0.59 59	0.81 212	0.66 134	1.13 150	0.75 227	0.17 14	0.16 52	0.23 76	0.21 199	0.27 191	0.22 139

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-14k	0.77 108	0.50 134	1.32 162	0.81 194	0.37 64	1.73 127	1.01 503	2.24 182	0.80 55	0.79 175	1.30 262	0.46 42	1.29 380	1.03 122	0.57 136	0.21 66	0.16 52	0.24 122	0.18 104	0.28 215	0.22 139

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

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

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

LiteMatch	0.67 56	0.84 487	0.89 8	0.80 190	0.39 90	1.60 112	0.68 246	0.96 15	0.91 93	0.62 93	0.43 21	0.56 91	1.40 409	0.71 10	1.10 354	0.28 265	0.16 52	0.29 311	0.22 239	0.29 237	0.37 422

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 64	0.99 29	0.23 5	1.38 45	0.67 18	0.56 44	0.52 43	0.50 55	0.82 210	0.83 54	0.47 77	0.29 296	0.16 52	0.23 76	0.18 104	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.63 46	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 90	3.11 312	0.27 22	1.58 70	0.84 75	0.56 44	0.58 57	0.52 65	0.53 74	0.77 35	0.51 108	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 102

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

Monster-pub-mixall	0.64 48	0.42 46	1.00 24	0.83 220	0.48 175	1.39 82	0.32 36	1.45 53	0.82 67	0.88 215	0.85 118	0.39 18	0.36 14	1.99 360	0.47 77	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 102

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ffm	1.72 379	0.60 274	5.21 422	1.14 460	0.99 456	3.62 430	0.86 394	4.22 594	3.37 676	2.20 518	2.30 582	3.48 612	1.62 482	2.21 387	0.65 174	0.29 296	0.16 52	0.48 589	0.37 544	0.30 265	0.29 289

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.68 62	0.46 84	1.93 247	0.67 87	0.28 10	0.98 27	0.33 39	2.01 141	1.69 371	0.48 8	1.02 172	0.47 45	0.59 102	0.91 83	0.58 142	0.21 66	0.17 91	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.60 32	0.39 18	0.95 18	0.60 20	0.32 22	2.66 241	0.31 30	1.44 52	0.77 42	0.72 135	0.51 41	0.55 85	0.51 69	0.75 26	0.46 72	0.17 14	0.17 91	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.74 85	0.54 187	1.86 239	1.10 439	0.44 133	2.44 212	0.34 48	1.37 44	1.51 266	0.48 8	0.86 122	0.51 59	0.60 108	1.07 133	0.45 61	0.22 93	0.17 91	0.21 42	0.17 55	0.23 91	0.25 197
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 81	0.79 187	0.42 116	0.70 15	0.36 56	0.76 7	0.80 55	0.62 93	0.38 11	0.73 186	0.77 181	0.69 5	0.36 6	0.26 192	0.17 91	0.23 76	0.16 33	0.18 1	0.20 57

AIO_rvc	0.78 118	0.55 199	1.25 141	0.75 152	0.65 293	1.46 93	0.99 495	2.13 160	1.52 277	0.57 53	1.15 214	1.09 282	0.55 82	1.15 162	0.53 115	0.24 139	0.17 91	0.24 122	0.17 55	0.25 133	0.21 102

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

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

tg	1.15 264	0.67 362	1.31 157	0.94 330	0.54 220	4.02 536	0.41 86	2.96 321	1.59 335	1.69 355	1.85 470	1.84 424	0.97 267	1.78 329	0.83 258	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.26 344	0.29 237	0.27 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.78 118	0.51 142	1.29 155	0.81 194	0.29 12	1.28 68	0.74 293	1.51 59	1.89 422	1.64 343	1.09 200	0.65 140	0.64 119	0.91 83	0.76 234	0.29 296	0.17 91	0.41 547	0.31 473	0.32 323	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.94 196	1.30 604	1.31 157	0.84 232	1.63 632	2.02 155	0.59 183	1.51 59	1.36 194	0.81 183	1.33 275	0.84 218	0.88 236	1.36 231	0.73 217	0.21 66	0.17 91	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 683

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.95 204	0.69 373	1.27 150	0.84 232	0.52 206	4.54 652	0.84 380	1.76 103	1.24 168	0.75 147	1.06 194	0.79 205	0.77 181	1.68 313	0.69 198	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.21 199	0.31 288	0.26 233
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	1.19 272	0.51 142	2.08 275	0.99 362	0.41 107	2.05 164	0.87 415	4.40 663	1.42 213	1.99 433	1.18 221	2.03 456	0.79 196	2.70 428	0.75 227	0.27 220	0.17 91	0.29 311	0.29 434	0.30 265	0.27 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.76 98	0.47 109	1.28 152	0.82 207	0.54 220	1.51 100	0.80 350	2.09 156	1.18 156	0.63 101	0.84 113	0.59 109	0.55 82	1.80 333	0.85 264	0.19 40	0.18 145	0.27 245	0.20 176	0.26 168	0.24 181
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 69	0.46 84	1.13 93	0.72 130	0.48 175	3.40 371	0.44 106	0.90 12	0.77 42	0.86 211	0.58 57	0.45 40	0.43 32	1.76 327	0.43 44	0.24 139	0.18 145	0.22 60	0.16 33	0.21 56	0.20 57

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

AIO-Stereo	0.76 98	0.54 187	1.07 45	0.73 139	0.40 100	1.28 68	0.82 367	2.26 187	1.49 253	0.70 124	1.58 351	0.89 238	0.45 39	1.03 122	0.55 126	0.24 139	0.18 145	0.25 163	0.20 176	0.26 168	0.21 102

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	2.07 446	0.82 477	14.77 549	1.34 565	0.56 234	3.47 389	0.80 350	4.07 553	2.35 527	2.16 504	1.61 364	1.64 378	1.44 429	2.09 372	2.56 612	0.26 192	0.18 145	0.41 547	0.26 344	0.45 513	0.25 197
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GEAR-Net	0.90 180	0.53 168	1.32 162	0.94 330	0.45 142	1.27 61	1.01 503	3.32 374	1.55 301	0.82 186	1.34 281	0.86 228	1.09 325	1.16 166	0.89 287	0.33 409	0.19 195	0.23 76	0.19 149	0.29 237	0.22 139

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSCF	0.97 211	0.82 477	1.26 143	0.88 268	0.40 100	3.17 321	0.88 422	2.79 301	1.39 201	1.32 290	1.19 223	0.58 104	1.33 389	1.28 209	0.64 165	0.25 167	0.19 195	0.25 163	0.25 320	0.28 215	0.32 348

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

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

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

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

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

LGtest1	0.55 23	0.41 33	1.14 100	0.70 105	0.40 100	0.99 29	0.26 19	1.32 36	0.93 111	0.53 31	0.60 60	0.44 36	0.49 59	1.02 120	0.45 61	0.27 220	0.19 195	0.23 76	0.16 33	0.21 56	0.23 162

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	0.94 196	0.47 109	1.19 113	0.86 256	2.02 690	1.40 83	0.39 68	1.17 28	0.88 84	0.61 84	0.44 27	0.47 45	0.79 196	2.14 377	0.42 35	0.27 220	0.19 195	0.22 60	0.17 55	2.26 702	2.41 706

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

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

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

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	1.06 242	0.51 142	1.56 211	1.02 390	0.39 90	4.27 605	0.42 95	4.08 557	1.48 247	0.90 220	0.68 77	1.09 282	0.66 134	1.81 335	0.62 158	0.27 220	0.19 195	0.29 311	0.23 265	0.37 418	0.25 197

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.92 190	0.53 168	1.45 192	0.61 23	0.34 33	4.42 629	0.40 79	2.21 174	1.54 293	0.94 229	1.12 207	0.87 231	0.87 228	1.12 146	0.72 214	0.28 265	0.19 195	0.22 60	0.15 11	0.22 80	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DN-CSS_ROB	1.91 415	1.55 636	11.13 497	1.82 667	0.88 416	3.99 529	0.61 193	4.01 533	1.67 360	1.64 343	1.89 484	1.39 345	1.06 311	3.23 445	1.50 465	0.31 366	0.19 195	0.44 563	0.29 434	0.37 418	0.31 333

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RALAANet	1.28 312	1.08 560	3.21 367	1.25 516	0.94 436	1.44 90	0.69 257	3.15 344	2.57 580	2.01 447	1.80 433	1.29 327	1.05 302	2.00 361	1.48 458	0.27 220	0.20 250	0.27 245	0.24 297	0.40 440	0.27 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.98 217	0.87 500	3.44 378	0.87 263	0.53 217	0.49 4	0.50 133	3.99 529	1.49 253	0.81 183	1.25 248	1.00 269	0.75 168	1.10 138	1.09 353	0.24 139	0.21 289	0.24 122	0.19 149	0.35 387	0.27 253
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	2.01 437	0.57 228	19.01 629	1.03 398	0.56 234	2.11 176	0.72 272	3.63 427	1.57 315	1.77 374	1.51 329	3.17 586	1.13 339	1.16 166	0.85 264	0.23 111	0.21 289	0.26 209	0.23 265	0.28 215	0.25 197

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

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

GMStereo	1.01 231	1.00 542	2.86 351	0.83 220	0.45 142	1.47 94	0.57 167	1.89 122	2.11 473	1.52 321	1.24 240	0.87 231	0.74 165	1.58 281	0.94 317	0.40 514	0.21 289	0.30 343	0.30 457	0.47 529	0.36 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	1.58 352	0.57 228	11.69 503	1.01 378	0.60 262	2.53 225	0.64 217	2.36 204	1.56 309	1.80 381	1.47 318	2.74 541	1.18 358	1.12 146	0.90 292	0.27 220	0.21 289	0.25 163	0.22 239	0.27 191	0.23 162

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ROB_FTStereo_v2	1.23 286	0.66 351	2.02 259	0.75 152	0.37 64	4.67 677	0.76 309	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.46 313	1.78 402	1.14 346	2.08 369	0.88 283	0.48 586	0.22 321	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSKI-zero shot	2.22 474	0.64 325	20.09 668	0.96 341	0.56 234	4.04 540	0.70 267	3.91 501	1.50 259	1.92 411	2.28 574	1.92 434	0.71 151	2.93 436	0.67 183	0.26 192	0.23 352	0.26 209	0.21 199	0.28 215	0.26 233

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	1.25 296	0.65 338	2.06 272	0.75 152	0.37 64	4.68 678	0.76 309	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.14 346	2.44 398	0.90 292	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	1.66 370	0.59 255	5.15 420	2.25 690	0.48 175	4.68 678	0.69 257	2.57 254	1.52 277	2.14 490	1.45 311	1.42 352	0.99 276	6.04 520	1.20 387	0.41 529	0.23 352	0.37 506	0.39 565	0.32 323	0.31 333

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

PSM-adaLoss	1.24 291	0.65 338	2.03 260	0.75 152	0.37 64	4.68 678	0.73 280	2.53 240	1.58 319	1.99 433	1.47 318	1.78 402	1.13 339	2.18 383	0.87 278	0.48 586	0.23 352	0.32 400	0.27 374	0.40 440	0.29 289

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	1.24 291	0.69 373	1.77 231	0.65 65	0.61 267	4.29 607	0.58 177	4.44 669	2.53 572	1.98 428	1.33 275	0.91 245	0.86 223	1.25 201	1.25 404	0.36 465	0.23 352	0.32 400	0.23 265	0.32 323	0.29 289
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	1.77 390	0.81 470	2.22 290	1.21 503	0.76 345	3.26 343	0.71 269	3.82 471	2.05 455	2.29 546	2.05 526	2.98 568	1.44 429	7.15 552	2.27 583	0.30 339	0.23 352	0.42 554	0.33 495	0.45 513	0.64 599
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	2.52 547	0.94 526	21.17 714	1.84 669	0.72 329	3.75 453	0.81 363	4.14 575	2.55 578	2.33 566	2.03 517	1.35 336	1.44 429	3.27 449	2.16 574	0.35 450	0.23 352	0.28 281	0.22 239	0.44 505	0.45 500

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

SE	1.07 246	0.63 312	1.22 129	0.85 247	0.45 142	3.47 389	0.80 350	2.16 166	1.09 148	1.37 303	1.90 489	0.95 261	1.74 520	1.17 173	1.00 332	1.00 682	0.24 389	0.36 492	0.28 403	0.35 387	0.33 369

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 67	0.65 65	0.34 33	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 31	0.92 145	0.65 140	0.53 74	0.54 1	0.50 97	0.28 265	0.24 389	0.25 163	0.21 199	0.23 91	0.22 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DVStereo	0.81 139	0.60 274	1.51 202	1.01 378	0.59 259	1.34 77	0.51 137	1.56 67	1.08 147	1.26 286	1.24 240	0.77 199	0.87 228	1.79 332	0.72 214	0.23 111	0.24 389	0.22 60	0.21 199	0.25 133	0.23 162

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	1.20 278	0.58 245	1.81 235	0.99 362	0.67 307	3.78 458	0.90 436	4.09 559	1.51 266	2.16 504	1.71 396	1.13 291	0.94 258	1.40 240	0.91 301	0.30 339	0.24 389	0.26 209	0.21 199	0.26 168	0.25 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	2.56 555	0.70 384	10.06 480	1.60 636	2.25 700	3.67 439	1.00 500	3.38 386	3.14 655	1.81 382	2.11 539	4.60 678	2.30 587	10.25 639	2.61 614	0.37 473	0.24 389	0.25 163	0.24 297	0.28 215	0.26 233

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	2.87 590	0.57 228	17.46 595	0.92 306	0.90 424	3.70 442	1.20 561	5.64 715	2.51 569	3.22 668	2.43 599	2.54 520	1.59 471	11.41 684	1.65 503	0.34 428	0.25 420	0.26 209	0.23 265	0.30 265	0.29 289
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	1.45 337	0.83 481	2.34 306	1.28 534	0.81 368	3.21 329	1.14 546	4.20 585	2.46 560	2.05 461	1.77 423	2.48 515	1.18 358	1.71 320	1.44 445	0.43 547	0.25 420	0.43 558	0.28 403	0.44 505	0.34 386
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DISCO	2.25 481	0.73 416	10.06 480	1.76 658	1.12 501	3.47 389	1.25 569	3.24 358	2.26 505	2.65 627	1.96 499	4.53 675	1.92 554	4.17 477	3.61 639	0.32 389	0.25 420	0.31 376	0.29 434	0.66 608	0.41 473

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	1.29 314	0.66 351	2.62 332	0.95 335	0.66 300	2.84 259	0.69 257	3.00 326	1.79 400	2.57 606	1.95 498	1.39 345	1.55 467	1.59 286	1.06 344	0.50 602	0.28 469	0.34 455	0.28 403	0.46 525	0.63 595
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HCRNet	1.60 358	0.56 215	2.47 316	0.78 182	1.36 572	4.11 558	0.71 269	3.57 416	2.79 609	1.75 372	1.61 364	1.58 370	1.41 417	5.79 512	1.56 480	0.34 428	0.28 469	0.36 492	0.29 434	0.33 345	0.37 422

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

UCFNet_RVC	1.57 351	0.84 487	3.25 369	1.36 576	1.40 582	4.07 548	1.01 503	2.68 279	1.50 259	2.11 478	1.88 478	2.37 494	1.50 449	3.41 453	1.42 442	0.36 465	0.28 469	0.52 617	0.40 576	0.53 552	0.43 488

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.89 171	0.64 325	1.46 193	0.81 194	0.51 193	1.24 56	0.86 394	3.44 393	1.46 232	1.14 271	1.29 260	0.62 124	0.58 97	1.13 150	0.59 145	0.34 428	0.30 496	0.34 455	0.26 344	0.41 464	0.29 289
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
x	1.15 264	0.57 228	1.53 205	1.44 601	0.67 307	1.94 147	0.97 484	3.87 485	1.57 315	1.61 336	1.28 258	1.58 370	1.22 365	1.93 354	1.04 341	0.28 265	0.30 496	0.34 455	0.29 434	0.32 323	0.31 333

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.64 48	0.55 199	1.07 45	0.89 277	0.54 220	1.08 34	0.20 1	1.16 27	1.37 195	0.59 72	0.81 106	0.86 228	0.47 47	0.70 6	0.65 174	0.31 366	0.33 522	0.27 245	0.27 374	0.36 403	0.31 333
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Wz-Net-LNSev	2.30 497	1.67 646	14.88 552	1.18 490	1.65 639	3.49 396	1.54 617	3.63 427	2.03 448	1.88 397	1.64 371	3.29 595	2.06 564	2.71 430	2.02 555	0.40 514	0.33 522	0.32 400	0.31 473	0.53 552	0.49 528

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 550	1.04 549	16.73 579	1.53 622	2.00 686	3.96 520	0.87 415	3.87 485	2.31 519	2.54 601	1.67 382	2.85 556	1.63 495	5.55 504	1.62 495	0.46 572	0.33 522	0.38 523	0.38 557	0.53 552	0.62 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	2.84 583	1.49 632	14.48 545	1.33 557	1.57 624	3.44 379	2.06 655	3.69 443	2.36 530	3.26 669	1.84 460	2.79 553	1.80 532	10.88 661	3.16 631	0.41 529	0.33 522	0.39 528	0.36 532	0.59 575	0.58 579

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ssnet_v2	2.04 441	0.88 503	7.87 449	1.20 497	0.87 412	3.86 483	1.64 628	4.01 533	2.60 585	2.61 617	1.96 499	3.79 636	1.71 513	2.20 385	2.96 626	0.41 529	0.35 542	0.42 554	0.37 544	0.55 559	0.52 548

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

ICVP	2.26 484	0.66 351	21.18 715	0.99 362	0.88 416	4.28 606	0.95 471	3.32 374	1.60 336	1.66 349	1.76 417	1.34 334	1.14 346	1.62 296	1.32 422	0.53 617	0.35 542	0.33 436	0.29 434	0.40 440	0.51 543
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RTSC	2.95 597	2.51 676	15.49 566	1.54 624	1.30 552	3.51 402	0.86 394	3.89 491	2.48 561	3.64 679	3.12 655	3.04 573	2.30 587	5.70 510	6.67 670	0.55 621	0.35 542	0.37 506	0.39 565	0.70 616	0.60 584

SCION-MonSter	1.70 377	1.05 550	3.98 402	1.08 421	1.93 682	2.89 268	0.74 293	3.33 381	1.84 411	1.34 293	2.13 545	2.02 455	1.43 425	3.01 442	3.40 636	0.38 490	0.36 549	0.70 667	0.65 661	1.20 683	0.62 590

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ETE_ROB	2.07 446	1.40 622	3.01 359	1.09 429	0.92 427	3.94 504	1.53 614	4.25 608	2.23 495	3.31 670	2.06 530	2.35 491	1.52 456	8.74 587	2.07 563	0.44 554	0.36 549	0.51 611	0.48 613	0.54 556	0.62 590

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

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

Weightmod	1.27 308	0.83 481	1.39 181	0.93 323	0.85 401	3.94 504	0.59 183	1.67 89	1.22 165	1.12 269	3.44 670	1.65 379	1.40 409	2.94 438	1.48 458	0.44 554	0.37 563	0.29 311	0.25 320	0.31 288	0.22 139

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DSFCA	1.89 409	0.69 373	3.14 364	1.10 439	1.18 515	3.99 529	1.79 638	3.50 403	2.16 483	3.10 660	1.64 371	2.91 562	2.50 603	5.38 499	2.26 581	0.43 547	0.38 570	0.37 506	0.36 532	0.50 540	0.42 477

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

SGM_RVC	4.57 680	0.72 405	17.46 595	1.84 669	0.58 256	4.23 598	3.45 704	4.66 692	3.66 687	7.99 731	8.82 719	7.56 714	8.74 725	12.30 716	6.84 675	0.43 547	0.38 570	0.39 528	0.35 522	0.51 542	0.48 521
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fast-acv-ft	2.54 550	1.19 584	20.08 667	1.41 594	1.40 582	3.18 324	1.17 553	3.37 385	2.28 511	1.90 404	2.15 550	2.69 536	2.17 578	2.91 434	2.31 585	0.37 473	0.39 579	0.45 570	0.39 565	0.57 570	0.45 500

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCP+	3.74 656	1.96 659	16.90 582	1.09 429	1.55 617	4.35 615	3.65 712	3.93 508	2.98 639	2.22 529	1.66 380	3.95 642	4.83 680	3.41 453	18.87 742	0.38 490	0.41 593	0.63 656	0.53 637	0.64 599	0.81 638

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CBMV	3.32 640	0.96 535	21.16 713	1.32 552	0.83 388	3.81 465	3.91 717	4.47 674	2.53 572	3.34 673	2.24 566	4.45 670	2.58 608	10.07 631	1.96 549	0.45 564	0.43 603	0.48 589	0.38 557	0.52 546	0.53 551
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	1.24 291	0.93 518	2.84 349	0.97 348	0.58 256	2.38 203	1.08 530	3.26 362	2.53 572	1.18 275	1.40 303	1.24 317	1.04 297	1.73 323	0.97 324	0.44 554	0.44 608	0.40 535	0.42 590	0.42 483	0.50 535

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

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

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

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

TCMNet	2.98 606	1.30 604	18.26 609	1.47 610	2.09 692	3.84 473	1.08 530	3.96 520	2.39 545	2.53 600	2.29 577	2.43 508	1.75 521	10.09 633	2.39 589	0.52 614	0.45 613	0.61 651	0.50 625	0.80 641	0.78 632

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

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

APVNet	3.13 624	1.25 599	21.14 711	1.31 549	1.52 610	3.94 504	1.13 544	3.32 374	2.14 479	2.20 518	2.03 517	3.05 576	1.96 557	11.79 707	2.53 607	0.42 541	0.45 613	0.64 659	0.46 605	0.67 610	0.57 573

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

GwcNet	3.00 610	1.63 640	19.83 655	1.32 552	2.04 691	3.27 346	1.55 618	3.65 429	2.33 524	2.00 445	2.12 543	3.56 627	1.68 508	9.47 607	2.45 599	0.44 554	0.45 613	0.46 576	0.38 557	0.60 579	0.76 628

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

PS-NSSS	2.22 474	1.33 613	2.90 353	0.97 348	1.53 612	4.11 558	1.08 530	4.55 686	2.65 590	2.10 474	2.32 593	1.77 401	1.40 409	11.79 707	1.61 490	0.68 652	0.45 613	0.96 687	0.43 594	0.95 653	0.92 651

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

Selective-IGEV-i16pc	2.84 583	0.70 384	20.78 699	1.27 531	0.56 234	4.35 615	2.77 681	4.32 642	2.02 444	1.57 328	1.84 460	2.40 497	1.33 389	8.80 588	1.39 433	0.60 630	0.46 622	0.33 436	0.38 557	0.43 493	0.45 500

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

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

RGC	3.10 622	1.45 629	14.90 553	1.46 607	1.79 665	3.33 358	1.39 595	4.04 543	2.26 505	2.77 636	3.26 663	4.00 646	2.71 615	11.63 699	2.62 616	0.82 668	0.46 622	0.79 679	0.79 677	0.71 625	0.78 632

SGM-Forest	2.96 600	0.62 304	3.49 379	1.09 429	0.80 362	4.06 543	3.30 699	4.37 657	3.09 651	4.18 697	3.27 664	4.67 684	3.86 662	11.69 703	7.91 685	0.51 608	0.46 622	0.49 603	0.39 565	0.48 532	0.49 528
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	1.43 332	0.90 506	3.27 371	1.08 421	0.68 312	2.79 252	1.27 570	3.52 407	2.35 527	1.38 307	1.54 339	1.28 324	1.14 346	2.91 434	1.40 436	0.54 619	0.47 627	0.45 570	0.59 651	0.44 505	0.58 579

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Selective-IGEV-i16pb	3.23 633	0.73 416	21.29 717	1.22 506	0.68 312	3.99 529	3.38 702	4.52 683	2.52 570	1.72 365	3.60 674	2.92 564	2.21 582	10.07 631	2.59 613	0.68 652	0.50 639	0.37 506	0.48 613	0.54 556	0.54 559

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	3.09 620	1.24 598	18.84 622	1.38 588	1.19 522	3.42 377	1.75 636	3.89 491	3.27 672	1.88 397	2.10 535	3.03 572	1.88 550	11.60 692	2.88 625	0.40 514	0.54 645	0.44 563	0.62 657	0.52 546	1.02 659
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NOSS_ROB	2.27 486	0.73 416	3.00 358	1.71 652	1.00 465	3.90 489	0.97 484	4.29 626	2.81 619	2.94 651	2.19 557	3.88 640	1.19 362	11.77 706	1.62 495	0.59 628	0.54 645	0.56 634	0.52 633	0.56 565	0.54 559

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

DANet	2.63 562	1.07 558	8.10 455	1.83 668	1.70 648	3.25 341	1.16 550	4.31 637	2.38 541	3.40 676	2.18 555	4.08 651	1.80 532	9.77 615	3.89 644	0.52 614	0.55 650	0.59 642	0.44 598	0.63 590	0.86 644
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	3.62 649	0.70 384	21.42 722	1.21 503	0.89 421	4.43 632	1.76 637	4.39 660	2.79 609	5.88 713	3.38 668	4.18 658	5.12 686	10.75 655	2.32 586	0.56 623	0.55 650	0.53 622	0.51 629	0.55 559	0.46 511

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

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

FCDSN-DC	6.04 704	0.84 487	19.25 634	1.24 514	1.09 496	4.38 618	2.62 678	4.38 658	4.71 707	9.59 739	11.22 729	19.19 742	17.40 745	12.30 716	8.55 689	0.69 656	0.57 653	0.60 648	0.60 653	0.70 616	0.78 632
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GANetREF_RVC	3.20 632	1.93 657	18.84 622	1.51 619	0.80 362	4.12 560	1.82 642	4.16 580	2.91 629	1.87 394	1.74 404	2.48 515	1.84 541	13.18 726	1.74 516	0.80 665	0.57 653	0.79 679	0.74 669	1.20 683	0.86 644
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	6.64 708	0.77 448	19.26 636	1.68 647	1.64 635	8.27 724	2.35 667	6.35 717	9.23 726	10.85 744	11.27 730	19.89 743	13.33 730	12.51 722	11.79 711	0.66 645	0.57 653	0.58 639	0.56 644	0.63 590	0.61 587

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

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

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

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

MeshStereo	5.35 693	1.32 610	21.34 719	1.34 565	1.15 508	4.40 624	3.90 716	5.18 705	4.55 703	10.14 741	11.82 733	11.47 722	5.84 696	13.84 737	7.03 679	0.61 634	0.58 658	0.60 648	0.58 648	0.72 628	0.59 583
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RAFT + AFF	2.51 544	2.66 682	4.48 413	1.15 473	1.95 684	4.15 567	2.01 653	4.46 673	3.30 673	2.19 514	2.51 608	2.22 475	4.87 681	8.91 592	2.06 560	0.30 339	0.60 663	0.48 589	0.38 557	0.77 635	0.69 610

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

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

FAST (zero-shot)	0.87 162	0.59 255	1.18 110	0.91 298	2.13 694	2.08 169	0.73 280	1.75 101	1.41 209	0.61 84	0.84 113	0.52 65	0.84 217	1.22 188	0.59 145	0.38 490	0.62 666	0.26 209	0.26 344	0.30 265	0.25 197

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

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

edge stereo	3.37 644	1.01 543	21.99 731	1.28 534	1.37 575	2.67 242	1.39 595	3.98 525	2.87 626	2.93 647	3.27 664	4.35 666	2.43 598	11.62 694	2.39 589	0.60 630	0.63 669	0.79 679	0.55 642	0.68 613	0.67 605

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

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

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

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

Abc-Net	3.16 630	1.28 602	18.31 613	1.25 516	1.75 659	4.06 543	1.40 597	3.89 491	2.22 491	2.72 632	2.55 612	3.49 618	2.65 611	9.91 622	2.99 627	1.29 698	0.65 671	0.64 659	0.86 680	0.65 602	0.71 614
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	3.34 641	0.81 470	20.05 663	1.25 516	1.20 530	3.44 379	1.99 652	4.23 598	2.67 593	3.14 663	3.82 679	3.51 621	3.32 646	11.68 702	1.94 544	0.64 640	0.67 675	0.48 589	0.52 633	0.61 584	0.81 638

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ccnet	2.66 567	0.97 537	8.01 454	1.54 624	1.24 539	3.75 453	2.18 662	4.07 553	2.41 548	2.66 628	3.25 662	2.87 558	2.31 590	9.89 621	3.50 637	0.78 662	0.75 685	0.71 669	0.67 662	0.76 634	0.81 638

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

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

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

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

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

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

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

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

Consistency-Raft	2.86 586	1.66 644	19.61 647	1.40 593	1.75 659	3.84 473	1.32 578	4.07 553	2.25 501	1.78 376	2.67 625	1.82 418	4.41 674	1.94 356	2.06 560	0.83 670	0.94 694	1.03 689	1.12 695	1.70 696	1.09 664

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

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

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

SPS-STEREO	3.97 667	1.44 628	20.85 701	1.72 654	1.71 650	3.24 337	2.30 666	3.55 414	2.68 595	4.79 705	3.66 675	5.44 703	2.97 625	9.11 598	9.35 692	1.15 688	1.10 698	1.06 692	1.02 692	1.16 679	1.18 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS_RVC	5.72 700	1.64 643	20.40 684	2.09 687	2.01 687	4.95 702	11.47 737	4.66 692	6.31 723	8.09 732	8.01 709	8.06 718	11.65 728	8.36 576	10.22 695	0.99 681	1.17 699	0.81 682	0.76 671	1.14 675	1.58 687
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCPNet	3.89 661	1.63 640	20.25 677	1.28 534	1.27 547	6.43 715	2.65 679	3.93 508	2.70 596	2.78 637	2.20 560	4.28 664	6.16 702	5.56 505	10.27 696	0.65 643	1.18 700	0.71 669	1.70 712	0.84 646	1.37 679

ELAS	5.99 703	1.62 638	20.29 680	1.96 680	2.01 687	15.09 737	8.38 732	5.23 706	5.54 716	9.02 735	8.61 715	6.74 709	9.75 727	7.48 558	11.40 708	0.96 679	1.18 700	0.72 673	0.93 684	1.30 687	1.67 689
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	8.36 719	3.82 695	24.83 745	2.02 683	1.75 659	14.80 736	17.22 749	4.27 617	11.79 732	13.88 748	14.38 743	11.74 726	13.83 732	10.56 646	15.12 719	1.21 690	1.19 702	1.14 696	1.13 697	1.17 680	1.37 679

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

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

NVStereoNet_ROB	4.91 688	1.40 622	16.46 575	1.47 610	1.72 656	3.46 386	1.96 649	3.89 491	3.61 684	2.90 644	24.61 754	4.81 685	4.49 676	13.57 733	4.87 657	1.33 701	1.29 705	1.70 707	1.68 710	1.41 691	1.66 688
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoO	3.90 662	2.13 667	7.90 453	4.43 731	2.84 710	4.40 624	5.30 721	4.31 637	3.21 665	2.41 582	3.08 650	2.93 566	7.14 714	4.20 478	11.12 705	4.11 729	1.30 706	1.33 701	1.63 709	3.09 706	1.26 671

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		113.98 785

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