Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.64 30	0.42 36	1.00 16	0.83 188	0.48 151	1.39 65	0.32 25	1.45 33	0.82 53	0.88 180	0.85 88	0.39 15	0.36 7	1.99 318	0.47 55	0.20 46	0.16 47	0.17 1	0.15 7	0.18 1	0.21 91

GeoVLM	0.52 9	0.42 36	0.88 2	0.62 23	0.36 33	1.62 99	0.25 7	0.96 7	0.90 71	0.61 60	0.43 16	0.57 79	0.53 54	0.71 9	0.45 42	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.19 15

MonSter++	0.52 9	0.42 36	0.89 4	0.61 16	0.36 33	1.64 102	0.25 7	0.96 7	0.91 75	0.62 66	0.42 14	0.56 74	0.53 54	0.71 9	0.45 42	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.20 48

HiDET	0.61 20	0.41 27	0.88 2	0.64 41	0.39 73	2.67 202	0.25 7	1.59 52	0.91 75	0.59 50	0.44 18	0.52 58	0.50 47	0.76 23	0.54 98	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.15 7	0.19 8	0.21 91

CSFM-Stereo	0.60 17	0.39 15	0.95 11	0.60 15	0.32 16	2.66 201	0.31 20	1.44 32	0.77 31	0.72 105	0.51 25	0.55 69	0.51 51	0.75 20	0.46 50	0.17 9	0.17 82	0.18 2	0.15 7	0.20 28	0.18 7

PipStereo	0.46 2	0.31 1	0.89 4	0.82 175	0.27 4	0.58 6	0.27 12	1.58 49	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 127	0.50 47	0.82 41	0.35 2	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 175	0.28 6	0.58 6	0.32 25	1.61 54	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 133	0.48 37	0.84 50	0.36 4	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.18 7

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 151	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 21	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 120	0.50 47	0.83 44	0.33 1	0.20 46	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.19 15

Foundation-i32	0.47 5	0.34 6	1.00 16	0.73 113	0.24 1	0.66 8	0.28 14	1.31 19	0.44 4	0.53 19	0.27 3	0.81 182	0.46 30	0.73 19	0.41 20	0.22 77	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.19 8	0.17 1

DispViT+	0.72 50	0.38 9	1.20 98	0.54 3	2.17 635	0.92 16	0.33 28	2.05 116	1.43 176	0.62 66	0.50 24	0.45 37	0.51 51	1.52 233	0.56 107	0.24 123	0.18 123	0.19 6	0.14 2	0.19 8	0.21 91

LCMNet	0.63 28	0.40 19	0.95 11	0.58 9	0.39 73	3.11 263	0.27 12	1.58 49	0.84 60	0.56 27	0.58 35	0.52 58	0.53 54	0.77 27	0.51 85	0.17 9	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.20 28	0.21 91

BridgeDepth	0.54 12	0.42 36	1.05 23	0.58 9	0.25 2	1.30 56	0.36 41	1.53 43	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 79	0.65 100	0.87 54	0.40 15	0.20 46	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.22 68	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.79 96	1.36 559	2.08 231	0.70 85	0.52 179	2.05 139	0.34 35	1.92 98	0.82 53	1.03 213	0.60 37	0.48 48	0.52 53	1.28 174	0.39 12	0.19 33	0.14 11	0.19 6	0.16 25	0.22 68	0.78 574

monster-pro	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.14 34	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.36 7	0.91 71	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LACA3	0.55 13	0.48 99	0.89 4	0.52 1	0.43 103	2.28 163	0.53 117	1.02 10	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 25	0.90 66	0.36 4	0.23 95	0.18 123	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

Foundation-i1a	0.78 90	0.38 9	1.07 32	0.71 94	0.33 20	0.91 15	0.63 173	2.42 176	1.93 378	0.93 191	0.73 56	0.95 227	1.22 321	1.66 267	0.57 112	0.24 123	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 120

Test_v1	0.62 22	0.40 19	1.13 76	0.74 120	0.55 199	1.60 94	0.39 48	1.68 68	0.92 82	0.60 59	0.88 96	0.53 60	0.50 47	0.93 80	0.39 12	0.19 33	0.16 47	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.21 91

252Zero-FE	0.72 50	0.46 65	1.08 44	1.01 329	0.41 90	1.27 47	0.22 2	1.79 81	1.03 107	2.52 536	1.24 202	0.32 1	0.41 14	1.03 102	0.45 42	0.21 57	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

MonStereo	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.13 28	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.36 7	0.90 66	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

Wavelet-MonSter	0.57 16	0.47 89	1.13 76	0.66 63	0.78 315	1.60 94	0.30 19	1.17 16	0.68 13	0.58 42	0.69 50	0.39 15	0.48 37	0.99 95	0.46 50	0.15 1	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.20 28	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.13 28	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.36 7	0.88 60	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

3.25w_new	0.69 42	0.46 65	1.10 59	0.61 16	0.61 236	2.23 159	0.51 107	2.45 186	0.90 71	0.63 74	0.78 69	0.47 42	0.71 119	0.78 28	0.50 74	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.25w	0.69 42	0.46 65	1.10 59	0.61 16	0.61 236	2.23 159	0.51 107	2.45 186	0.90 71	0.63 74	0.78 69	0.47 42	0.71 119	0.79 29	0.50 74	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

1w_stereo	0.86 128	0.42 36	1.07 32	0.72 107	0.81 326	3.00 244	0.67 194	3.28 319	0.75 28	0.74 113	1.32 232	0.37 9	1.37 355	0.92 75	0.68 158	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 120

monsters	0.82 116	0.58 212	1.16 85	0.76 142	1.52 553	2.92 230	0.40 56	2.66 237	0.72 21	0.66 85	0.84 84	0.38 13	0.41 14	1.84 299	0.48 59	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

MonSter	0.62 22	0.43 42	1.07 32	0.66 63	0.82 335	1.13 28	0.39 48	2.57 216	0.92 82	0.58 42	0.64 42	0.36 4	0.35 6	0.95 82	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

Pointernet	0.88 136	0.44 48	2.26 250	0.84 199	0.37 51	2.29 165	0.38 46	3.06 293	1.46 191	0.66 85	1.39 254	0.91 211	0.73 127	1.01 98	0.72 183	0.23 95	0.19 169	0.20 14	0.18 84	0.19 8	0.20 48

MoCha-V2	0.87 134	0.48 99	1.87 197	0.88 229	0.32 16	1.37 63	0.55 127	2.71 243	1.42 172	0.92 189	1.75 359	0.65 116	1.17 312	1.45 219	0.57 112	0.21 57	0.21 254	0.20 14	0.19 128	0.24 87	0.23 140

LoS_RVC	0.94 165	1.30 548	1.31 124	0.84 199	1.63 575	2.02 132	0.59 147	1.51 39	1.36 154	0.81 151	1.33 234	0.84 187	0.88 201	1.36 195	0.73 186	0.21 57	0.17 82	0.20 14	0.14 2	0.20 28	1.45 625

LiteMatch*	0.67 34	0.46 65	3.75 349	0.65 54	0.36 33	1.48 79	0.26 10	1.11 13	0.96 94	0.58 42	0.45 20	0.55 69	0.46 30	0.70 6	0.37 8	0.21 57	0.16 47	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.20 48

PSi22	0.93 161	0.71 357	1.23 102	1.00 322	0.36 33	1.73 108	0.36 41	3.46 345	1.44 179	0.98 204	1.39 254	1.16 254	0.64 93	1.95 315	0.75 195	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 322	0.35 350

Foundation-i1c-attn	0.74 58	0.38 9	1.05 23	0.71 94	0.35 29	0.95 18	0.67 194	2.42 176	1.68 318	0.77 135	0.88 96	0.76 167	1.25 330	1.38 202	0.48 59	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.20 28	0.21 91

Foundation-i1b	0.74 58	0.38 9	1.05 23	0.69 80	0.43 103	0.94 17	0.66 190	2.52 201	1.67 315	0.83 165	0.81 77	1.03 238	1.08 279	1.13 126	0.48 59	0.23 95	0.16 47	0.21 30	0.18 84	0.20 28	0.19 15

LACA2	0.62 22	0.53 148	1.20 98	0.54 3	0.26 3	3.15 268	0.47 95	1.56 46	0.57 9	0.52 17	0.47 23	0.47 42	0.45 25	0.71 9	0.37 8	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.23 77	0.17 1

WQFJA1++	10.56 666	0.40 19	3.21 320	0.89 236	0.82 335	1.43 70	0.41 63	2.15 132	0.87 67	96.02 713	0.71 52	0.46 39	0.55 61	1.29 179	0.50 74	0.27 191	0.17 82	0.21 30	0.18 84	100.47 711	0.22 120

MatchStereo	0.68 39	0.46 65	1.93 204	0.67 71	0.28 6	0.98 19	0.33 28	2.01 110	1.69 325	0.48 7	1.02 138	0.47 42	0.59 76	0.91 71	0.58 117	0.21 57	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.19 8	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
2.25w	0.75 63	0.47 89	1.09 53	0.69 80	0.65 257	2.28 163	0.40 56	2.42 176	0.80 44	0.73 108	1.03 144	0.40 17	0.81 173	1.24 160	0.80 214	0.16 6	0.15 24	0.21 30	0.17 44	0.19 8	0.21 91

GREAT-IGEV	0.74 58	0.54 164	1.86 196	1.10 382	0.44 114	2.44 180	0.34 35	1.37 25	1.51 225	0.48 7	0.86 92	0.51 53	0.60 82	1.07 110	0.45 42	0.22 77	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 77	0.25 172
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
dual_stereo	0.68 39	0.40 19	1.05 23	0.64 41	0.37 51	0.84 14	0.34 35	3.40 342	1.03 107	0.50 11	0.46 21	0.58 82	0.40 12	1.85 305	0.49 67	0.23 95	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

CAS	1.26 261	0.40 19	1.46 152	2.97 648	1.61 571	4.13 502	0.73 239	1.78 80	1.49 212	0.83 165	1.10 169	0.59 87	0.53 54	1.26 167	0.80 214	2.99 653	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 251	1.72 632

raftrobust	1.19 233	0.72 362	2.30 255	1.26 463	1.31 500	3.55 358	0.68 205	2.75 249	1.47 196	2.21 467	1.38 252	1.17 256	1.22 321	1.20 152	1.11 317	0.28 235	0.24 352	0.21 30	0.19 128	0.25 113	0.28 240

TS12	0.80 98	0.43 42	1.08 44	0.55 5	0.30 9	3.40 317	0.41 63	2.20 137	1.37 155	0.69 94	1.15 179	0.54 63	0.69 114	1.27 172	0.57 112	0.21 57	0.18 123	0.22 42	0.17 44	0.22 68	0.26 202

Foundation-i1	0.86 128	0.38 9	1.13 76	0.77 147	1.12 448	1.06 23	0.69 216	2.94 276	1.61 296	0.89 183	1.39 254	1.24 271	1.01 244	1.08 111	0.55 103	0.23 95	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.21 49	0.20 48

depthmonostereo	0.94 165	0.71 357	2.39 264	0.85 211	0.54 191	2.21 158	0.53 117	1.83 85	1.17 121	0.95 197	1.09 166	0.99 230	0.97 230	2.37 353	0.68 158	0.23 95	0.27 408	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.26 202

DilatedVolume-Stereo	0.81 111	0.60 238	1.51 160	1.01 329	0.59 228	1.34 60	0.51 107	1.56 46	1.08 116	1.26 241	1.24 202	0.77 170	0.87 194	1.79 290	0.72 183	0.23 95	0.24 352	0.22 42	0.21 171	0.25 113	0.23 140

2.5w	0.75 63	0.44 48	1.06 30	0.66 63	0.69 283	2.39 174	0.56 131	2.77 252	0.82 53	0.63 74	0.88 96	0.37 9	0.75 136	1.36 195	0.50 74	0.18 23	0.14 11	0.22 42	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.75w_new	0.75 63	0.45 53	1.10 59	0.65 54	0.62 243	2.45 182	0.56 131	2.75 249	0.74 27	0.78 139	0.73 56	0.38 13	0.92 216	1.04 107	0.66 149	0.17 9	0.14 11	0.22 42	0.17 44	0.18 1	0.19 15

monsterstereo	0.82 116	0.50 113	1.26 111	0.77 147	1.41 535	2.54 193	0.40 56	3.14 300	0.71 19	0.70 97	1.11 171	0.41 24	0.39 11	1.50 228	0.50 74	0.19 33	0.16 47	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.17 1

IGEV	0.70 44	0.36 7	1.07 32	0.71 94	1.31 500	2.82 213	0.41 63	1.76 76	0.98 98	0.73 108	0.71 52	0.35 3	0.42 16	0.90 66	0.42 24	0.18 23	0.18 123	0.22 42	0.18 84	0.18 1	0.20 48

111111	0.87 134	0.50 113	1.13 76	0.66 63	1.08 438	3.37 310	0.33 28	2.33 164	1.47 196	0.74 113	1.50 281	0.61 94	0.59 76	1.40 203	0.48 59	0.24 123	0.19 169	0.22 42	0.16 25	0.24 87	0.19 15

LG-Stereo_L2	0.63 28	0.46 65	1.15 84	0.70 85	0.43 103	2.32 167	0.28 14	1.86 89	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 9	0.45 25	1.36 195	0.40 15	0.23 95	0.18 123	0.22 42	0.18 84	0.21 49	0.20 48

Reg-Stereo(zero)	1.60 313	0.42 36	10.69 438	0.89 236	0.68 276	3.27 294	0.47 95	2.27 153	1.54 252	1.48 264	1.24 202	2.55 461	2.68 554	1.48 225	1.10 312	0.19 33	0.19 169	0.22 42	0.18 84	0.24 87	0.26 202

DEFOM-Stereo	0.70 44	0.46 65	1.13 76	0.72 107	0.48 151	3.40 317	0.44 79	0.90 6	0.77 31	0.86 176	0.58 35	0.45 37	0.43 18	1.76 285	0.43 29	0.24 123	0.18 123	0.22 42	0.16 25	0.21 49	0.20 48

IGEV-Stereo+	0.94 165	0.47 89	1.19 91	0.86 218	2.02 630	1.40 66	0.39 48	1.17 16	0.88 69	0.61 60	0.44 18	0.47 42	0.79 163	2.14 335	0.42 24	0.27 191	0.19 169	0.22 42	0.17 44	2.26 643	2.41 647

WCG-NET（raft）	0.95 173	0.55 173	1.20 98	0.84 199	0.31 12	1.44 73	1.01 447	1.55 45	2.37 482	1.64 290	1.42 262	2.38 438	1.01 244	1.29 179	0.76 201	0.22 77	0.19 169	0.22 42	0.20 153	0.25 113	0.21 91

trnet	0.91 157	0.48 99	1.46 152	0.62 23	0.31 12	4.40 563	0.41 63	2.20 137	1.53 243	0.94 193	1.14 178	0.88 202	0.89 207	1.09 114	0.71 178	0.27 191	0.19 169	0.22 42	0.15 7	0.21 49	0.19 15

CREStereo	0.92 159	0.53 148	1.45 151	0.61 16	0.34 24	4.42 568	0.40 56	2.21 140	1.54 252	0.94 193	1.12 173	0.87 198	0.87 194	1.12 122	0.72 183	0.28 235	0.19 169	0.22 42	0.15 7	0.22 68	0.19 15
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
PointNet	0.56 15	0.41 27	0.92 9	0.63 31	0.33 20	1.85 117	0.31 20	1.34 22	0.88 69	0.71 101	0.46 21	0.57 79	0.32 2	0.80 32	0.45 42	0.18 23	0.16 47	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 58	0.51 121	1.56 168	0.73 113	0.37 51	2.14 149	0.88 371	2.01 110	0.91 75	0.56 27	0.91 112	0.70 136	0.96 225	0.76 23	0.54 98	0.20 46	0.15 24	0.23 58	0.18 84	0.26 143	0.21 91

aanet-new-8k	0.85 124	0.52 130	1.68 179	0.77 147	0.37 51	3.21 277	1.02 452	2.57 216	0.85 63	0.59 50	0.94 122	0.54 63	1.05 262	0.90 66	0.67 154	0.22 77	0.17 82	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 90	0.45 53	1.12 70	0.71 94	1.00 415	2.05 139	0.87 364	2.25 149	1.18 122	0.56 27	0.74 60	0.44 33	1.03 249	0.81 37	0.41 20	0.21 57	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.27 163	0.91 591

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 58	0.45 53	1.13 76	0.69 80	0.77 313	1.77 111	0.88 371	2.04 115	1.47 196	0.61 60	1.04 149	0.61 94	0.79 163	0.89 65	0.43 29	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.18 84	0.25 113	0.28 240

RT-Monster	1.05 206	0.53 148	2.62 287	0.83 188	1.40 527	2.96 241	0.47 95	2.81 264	1.83 362	1.21 237	1.22 197	0.93 221	0.83 182	1.36 195	0.60 122	0.21 57	0.20 220	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.29 252

LACA1	0.60 17	0.43 42	0.92 9	0.53 2	0.32 16	3.20 276	0.33 28	1.48 36	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 24	0.59 76	0.83 44	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.19 15

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 27	1.03 20	0.55 5	0.37 51	0.99 21	0.23 3	1.38 26	0.67 12	0.56 27	0.52 27	0.50 51	0.82 177	0.83 44	0.47 55	0.29 264	0.16 47	0.23 58	0.18 84	0.19 8	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.85 124	0.83 434	1.59 172	0.76 142	0.87 362	3.18 272	0.80 301	1.94 102	0.83 57	0.78 139	1.04 149	0.64 110	0.59 76	1.24 160	0.61 125	0.28 235	0.18 123	0.23 58	0.17 44	0.22 68	0.19 15

AdaDepth	0.76 71	0.45 53	1.41 147	0.70 85	1.27 493	3.12 265	0.43 74	1.02 10	0.94 92	0.63 74	0.91 112	0.43 28	0.58 71	1.41 208	0.48 59	0.18 23	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.25 113	0.26 202

3.75w	0.75 63	0.47 89	1.09 53	0.63 31	1.10 445	2.61 198	0.53 117	2.46 189	0.97 97	0.62 66	0.80 72	0.40 17	0.66 107	1.11 117	0.48 59	0.19 33	0.13 1	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.21 91

3.5w_stereo	0.77 81	0.53 148	1.09 53	0.65 54	0.72 291	2.52 187	0.51 107	2.43 181	0.80 44	0.76 130	1.20 190	0.43 28	0.66 107	1.23 158	0.73 186	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

3w_stereo	0.71 49	0.47 89	1.14 82	0.65 54	0.39 73	1.73 108	0.68 205	2.79 260	0.79 40	0.67 88	0.84 84	0.37 9	1.02 248	1.03 102	0.56 107	0.18 23	0.14 11	0.23 58	0.18 84	0.20 28	0.22 120

2w_stereo	0.75 63	0.46 65	1.08 44	0.68 74	0.56 204	2.00 131	0.61 155	2.87 272	0.83 57	0.93 191	0.93 118	0.36 4	1.13 296	0.90 66	0.61 125	0.17 9	0.13 1	0.23 58	0.17 44	0.20 28	0.21 91

G2L-ROB	2.13 406	0.78 410	10.06 428	1.19 433	1.06 429	3.84 415	0.93 408	3.32 328	2.27 453	2.20 458	1.47 272	2.65 472	1.20 320	8.38 517	1.81 474	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.28 185	0.32 304

LG-Stereo_L1	0.61 20	0.47 89	1.10 59	0.73 113	0.49 159	1.72 106	0.33 28	1.95 103	0.65 11	0.56 27	0.40 12	0.40 17	0.43 18	1.40 203	0.42 24	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.18 84	0.21 49	0.19 15

MLG-Stereo_test3	0.60 17	0.37 8	1.12 70	0.59 12	0.57 216	2.19 155	0.31 20	1.68 68	0.56 8	0.49 10	0.51 25	0.56 74	0.33 3	0.96 86	0.54 98	0.21 57	0.17 82	0.23 58	0.16 25	0.20 28	0.21 91

MLG-Stereo_test2	0.76 71	0.40 19	1.07 32	0.64 41	0.82 335	3.49 340	0.23 3	1.69 70	2.14 428	0.62 66	0.32 7	0.67 125	0.33 3	1.14 130	0.37 8	0.23 95	0.19 169	0.23 58	0.16 25	0.19 8	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 98	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 476	3.14 267	0.29 18	1.59 52	3.05 586	0.50 11	0.24 1	0.67 125	0.43 18	1.33 189	0.40 15	0.21 57	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.19 8	0.20 48

LG-G_1	0.70 44	0.40 19	1.12 70	0.71 94	0.30 9	2.80 209	0.40 56	2.21 140	0.78 36	0.59 50	0.55 30	0.51 53	0.58 71	1.24 160	0.49 67	0.24 123	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.21 49	0.21 91

LG-G	0.70 44	0.40 19	1.12 70	0.71 94	0.30 9	2.80 209	0.40 56	2.21 140	0.78 36	0.59 50	0.55 30	0.51 53	0.58 71	1.24 160	0.49 67	0.24 123	0.18 123	0.23 58	0.15 7	0.21 49	0.21 91

G2L-Stereo_test	2.11 401	0.86 448	7.12 390	1.65 583	1.19 469	3.54 355	1.02 452	3.57 366	2.01 392	2.50 530	1.68 337	3.15 523	1.50 399	9.21 538	1.62 445	0.28 235	0.19 169	0.23 58	0.22 206	0.27 163	0.31 293

LGtest1	0.55 13	0.41 27	1.14 82	0.70 85	0.40 83	0.99 21	0.26 10	1.32 20	0.93 88	0.53 19	0.60 37	0.44 33	0.49 43	1.02 101	0.45 42	0.27 191	0.19 169	0.23 58	0.16 25	0.21 49	0.23 140

FoundationStereo	0.50 7	0.39 15	1.11 67	0.79 156	0.42 97	0.70 9	0.36 41	0.76 4	0.80 44	0.62 66	0.38 10	0.73 157	0.77 149	0.69 5	0.36 4	0.26 165	0.17 82	0.23 58	0.16 25	0.18 1	0.20 48

StereoAnything_RVC	0.94 165	2.66 623	2.20 241	0.76 142	0.34 24	1.18 36	0.39 48	2.31 161	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 207	1.57 242	0.35 2	0.32 351	0.16 47	0.23 58	0.15 7	3.31 650	0.18 7

WCG-NET	0.88 136	0.49 109	1.26 111	0.90 246	0.37 51	1.48 79	1.07 467	1.73 73	2.30 461	1.63 287	1.49 280	0.92 217	0.97 230	0.95 82	0.76 201	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.21 91

IGEV-Stereo++	0.93 161	0.44 48	1.08 44	0.70 85	1.20 476	3.87 427	0.33 28	3.36 337	1.43 176	0.75 116	1.17 185	0.68 127	1.04 257	0.95 82	0.42 24	0.22 77	0.16 47	0.23 58	0.17 44	0.24 87	0.20 48

IGEV++	0.90 151	0.58 212	1.32 128	0.94 284	0.45 122	1.27 47	1.00 444	3.32 328	1.55 260	0.82 153	1.34 239	0.86 196	1.09 282	1.16 138	0.89 251	0.33 370	0.18 123	0.23 58	0.19 128	0.29 205	0.22 120

DCANet-4	1.96 374	0.51 121	14.31 492	0.82 175	0.40 83	4.16 516	0.57 134	4.29 565	2.98 580	2.30 490	1.80 383	1.03 238	1.54 415	1.44 215	1.44 397	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

fff	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 412	2.30 490	1.80 383	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

ADStereo(finetuned)	2.04 389	0.73 373	13.28 466	0.82 175	0.40 83	4.16 516	0.59 147	4.25 547	2.97 577	2.35 508	1.84 409	1.18 260	3.40 588	1.52 233	1.54 427	0.29 264	0.24 352	0.23 58	0.18 84	0.30 231	0.51 491

CREStereo++_RVC	1.02 203	0.49 109	1.54 165	0.83 188	0.55 199	4.01 474	0.31 20	1.63 62	1.99 386	1.63 287	2.13 488	0.84 187	0.65 100	0.88 60	0.70 175	0.27 191	0.15 24	0.23 58	1.22 640	0.24 87	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
TANstereo	1.01 199	0.55 173	1.73 183	0.76 142	0.36 33	4.04 480	0.38 46	1.48 36	1.62 302	2.03 399	2.10 479	0.84 187	0.93 219	0.98 91	0.62 129	0.28 235	0.36 495	0.23 58	0.20 153	0.25 113	0.46 459

XX-TBD	1.03 204	0.95 477	1.94 205	1.30 485	0.43 103	3.97 466	0.33 28	1.74 74	1.73 337	1.59 277	2.02 458	0.69 133	0.60 82	1.16 138	0.66 149	0.30 306	0.25 379	0.23 58	0.15 7	0.31 251	0.22 120

DCANet	1.74 334	0.73 373	9.08 414	0.82 175	0.40 83	4.18 524	0.59 147	4.25 547	2.97 577	2.35 508	1.84 409	1.18 260	1.63 443	1.51 231	1.55 428	0.29 264	0.24 352	0.23 58	0.18 84	0.30 231	0.53 498

csc	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 412	2.30 490	1.80 383	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

cscssc	1.74 334	0.70 343	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.15 506	0.57 134	4.23 537	2.09 412	2.30 490	1.80 383	1.19 264	3.02 569	1.44 215	1.46 402	0.29 264	0.23 316	0.23 58	0.18 84	0.24 87	0.42 426

PMTNet	0.99 194	0.48 99	1.73 183	0.62 23	0.56 204	4.20 533	0.43 74	1.88 90	1.58 276	1.00 205	1.05 156	0.78 171	0.98 237	1.50 228	0.85 230	1.21 630	0.20 220	0.23 58	0.15 7	0.22 68	0.19 15

pmcnn	5.45 634	1.22 537	17.40 539	1.60 576	2.41 643	3.48 337	2.12 598	4.52 622	3.26 607	3.67 620	13.15 671	22.10 680	3.46 594	11.92 647	17.16 666	0.34 382	0.21 254	0.23 58	0.19 128	0.36 356	0.28 240

aanet-new-40k	0.73 53	0.59 222	1.25 109	0.75 124	1.49 547	1.42 69	0.96 424	1.95 103	0.84 60	0.52 17	1.06 160	0.51 53	0.76 144	0.85 52	0.47 55	0.18 23	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.22 120

aanet-32k-new	0.89 142	0.90 457	2.17 240	0.75 124	0.62 243	3.41 322	0.99 439	2.09 124	0.72 21	0.53 19	1.13 176	0.66 120	0.96 225	1.04 107	0.52 88	0.21 57	0.15 24	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 71	0.65 299	2.50 273	0.74 120	0.34 24	1.47 77	1.32 518	1.61 54	0.81 51	0.57 36	1.05 156	0.54 63	0.84 184	0.92 75	0.50 74	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

aanet-new-12k	0.80 98	0.44 48	1.68 179	0.81 163	0.31 12	3.00 244	0.97 429	2.65 234	0.78 36	0.69 94	0.55 30	0.58 82	0.77 149	0.99 95	0.54 98	0.21 57	0.14 11	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.22 120

aanet-new-14k	0.77 81	0.50 113	1.32 128	0.81 163	0.37 51	1.73 108	1.01 447	2.24 147	0.80 44	0.79 143	1.30 224	0.46 39	1.29 336	1.03 102	0.57 112	0.21 57	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.28 185	0.22 120

aanet-new	0.94 165	0.56 185	2.97 308	0.71 94	1.41 535	2.86 219	1.03 455	1.99 107	0.82 53	0.59 50	0.93 118	0.58 82	1.30 340	1.18 149	0.50 74	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.22 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 98	0.50 113	1.52 161	0.71 94	1.26 490	2.61 198	0.93 408	1.85 88	0.80 44	0.62 66	1.15 179	0.66 120	0.76 144	0.88 60	0.54 98	0.23 95	0.16 47	0.24 97	0.18 84	0.26 143	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 50	0.46 65	1.10 59	0.68 74	1.36 517	1.59 92	0.77 276	1.42 31	1.19 126	0.74 113	0.93 118	0.70 136	0.93 219	0.67 4	0.42 24	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.19 128	0.26 143	0.23 140

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 180	0.41 27	3.72 346	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 329	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 442	2.30 643

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 157	1.57 580	2.54 276	0.69 80	1.41 535	2.08 143	0.83 321	2.11 126	1.38 159	0.65 82	0.75 61	0.66 120	0.64 93	0.72 14	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.33 303	0.54 504

Selective-IGEV-i32	0.80 98	0.52 130	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.30 56	0.82 315	2.61 229	1.41 169	0.82 153	1.64 324	0.71 147	0.62 86	1.23 158	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

VMStereo-Base	0.73 53	0.44 48	1.48 157	0.61 16	0.35 29	1.71 105	0.43 74	1.30 18	1.40 165	0.84 168	1.07 163	0.92 217	0.73 127	1.26 167	0.73 186	0.24 123	0.23 316	0.24 97	0.18 84	0.24 87	0.24 158

BLMT-Stereo	0.46 2	0.31 1	0.97 13	0.61 16	0.38 67	0.42 2	0.36 41	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 82	0.61 94	0.33 3	0.61 3	0.62 129	0.19 33	0.14 11	0.24 97	0.22 206	0.20 28	0.19 15

BStereo	0.88 136	0.73 373	4.10 354	0.80 159	0.51 166	1.13 28	0.72 231	2.57 216	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 286	0.24 97	0.29 385	0.25 113	0.25 172

Wave_Phase_stereo	1.07 212	0.73 373	4.10 354	0.80 159	0.51 166	4.91 640	0.72 231	2.50 197	1.00 102	0.85 171	0.57 33	0.72 150	0.48 37	1.01 98	0.90 255	0.26 165	0.22 286	0.24 97	0.29 385	0.25 113	0.25 172

DDF-Stereo	0.90 151	0.53 148	1.16 85	0.88 229	1.31 500	1.59 92	0.86 343	2.26 151	0.79 40	0.48 7	0.63 41	0.54 63	0.73 127	2.97 395	1.03 299	0.39 452	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.06 607	0.29 252

DA	0.98 186	0.46 65	1.34 131	0.92 263	0.43 103	4.34 551	0.85 338	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

zero-FE	0.95 173	0.52 130	2.63 289	0.86 218	1.27 493	1.41 67	0.86 343	2.27 153	0.73 26	0.50 11	0.64 42	0.54 63	0.78 158	2.70 384	1.02 297	0.35 402	0.17 82	0.24 97	0.18 84	1.03 604	0.29 252

GGEV	0.98 186	0.46 65	1.34 131	0.92 263	0.43 103	4.34 551	0.85 338	2.79 260	1.35 152	0.82 153	1.30 224	0.89 204	1.08 279	1.11 117	0.56 107	0.30 306	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.23 140

asda	0.77 81	0.46 65	1.10 59	0.64 41	0.82 335	3.33 306	0.49 101	2.40 171	0.81 51	0.63 74	0.80 72	0.44 33	0.85 187	0.88 60	0.60 122	0.17 9	0.13 1	0.24 97	0.17 44	0.20 28	0.20 48

asd	0.70 44	0.45 53	1.10 59	0.67 71	0.90 374	2.88 222	0.43 74	1.64 64	0.79 40	0.68 90	0.88 96	0.43 28	0.74 133	0.85 52	0.49 67	0.19 33	0.13 1	0.24 97	0.17 44	0.22 68	0.20 48

qwe	0.75 63	0.45 53	1.10 59	0.67 71	1.06 429	2.49 184	0.45 84	2.57 216	0.90 71	0.71 101	0.83 82	0.43 28	0.48 37	1.10 115	0.64 136	0.17 9	0.14 11	0.24 97	0.16 25	0.21 49	0.20 48

MLG-Stereo	0.77 81	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 247	0.31 20	1.89 93	2.92 573	0.47 5	0.29 6	0.66 120	0.47 33	1.35 193	0.39 12	0.20 46	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.19 8	0.20 48

SCV_C0	0.89 142	0.59 222	1.96 210	0.83 188	0.44 114	1.24 43	0.64 177	3.33 334	1.66 313	0.82 153	1.20 190	0.73 157	0.66 107	1.62 257	0.66 149	0.32 351	0.21 254	0.24 97	0.20 153	0.28 185	0.23 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 111	1.13 515	1.23 102	0.97 300	0.57 216	0.81 13	0.43 74	3.49 350	0.84 60	0.73 108	0.95 127	0.44 33	1.17 312	1.45 219	0.60 122	0.26 165	0.18 123	0.24 97	0.17 44	0.30 231	0.19 15

AIO_rvc	0.78 90	0.55 173	1.25 109	0.75 124	0.65 257	1.46 76	0.99 439	2.13 128	1.52 236	0.57 36	1.15 179	1.09 244	0.55 61	1.15 136	0.53 92	0.24 123	0.17 82	0.24 97	0.17 44	0.25 113	0.21 91

AIO_test	0.76 71	0.47 89	1.31 124	0.81 163	0.70 287	1.36 62	0.88 371	1.40 29	1.45 182	0.55 25	0.95 127	1.81 364	0.58 71	1.16 138	0.46 50	0.27 191	0.17 82	0.24 97	0.19 128	0.24 87	0.21 91

RSM	0.80 98	0.50 113	1.08 44	0.83 188	0.51 166	1.31 58	0.77 276	2.28 156	1.43 176	0.82 153	1.44 264	1.22 269	0.62 86	1.17 144	0.63 133	0.22 77	0.18 123	0.24 97	0.19 128	0.27 163	0.20 48

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 180	0.41 27	3.70 345	0.63 31	0.80 321	1.51 83	0.84 329	1.84 86	1.51 225	0.82 153	1.00 135	0.70 136	1.00 240	0.75 20	0.41 20	0.23 95	0.18 123	0.24 97	0.18 84	0.43 442	2.30 643

UniTT-Stereo	0.82 116	0.47 89	2.63 289	0.96 293	1.19 469	0.78 12	0.39 48	1.12 14	1.54 252	1.19 234	1.26 212	0.51 53	0.64 93	1.13 126	1.03 299	0.30 306	0.20 220	0.24 97	0.21 171	0.40 389	0.25 172

LoS	0.94 165	0.52 130	1.88 198	0.86 218	0.36 33	4.15 506	0.51 107	2.18 133	1.45 182	0.97 203	0.88 96	0.62 101	0.79 163	1.59 248	0.86 237	0.26 165	0.19 169	0.24 97	0.16 25	0.21 49	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.01 199	0.55 173	1.74 186	0.92 263	2.15 634	2.15 150	0.50 103	2.01 110	1.45 182	0.76 130	1.02 138	0.61 94	0.47 33	1.29 179	0.79 213	0.22 77	0.17 82	0.24 97	0.14 2	0.63 536	2.29 642

Selective-IGEV	0.80 98	0.52 130	1.05 23	0.75 124	0.61 236	1.31 58	0.82 315	2.60 228	1.41 169	0.82 153	1.64 324	0.71 147	0.62 86	1.22 156	0.64 136	0.22 77	0.19 169	0.24 97	0.18 84	0.25 113	0.20 48

Selective-RAFT	1.15 225	0.46 65	1.64 176	0.99 314	0.45 122	4.17 521	0.51 107	3.21 308	1.69 325	1.12 229	1.34 239	1.45 303	1.40 363	2.08 327	0.94 280	0.41 475	0.20 220	0.24 97	0.23 227	0.27 163	0.25 172

GwcNet-ADL	2.47 479	0.67 321	21.48 657	0.96 293	0.72 291	4.61 607	0.95 417	4.42 604	2.36 476	1.98 371	1.80 383	2.55 461	1.24 328	1.90 310	1.41 392	0.40 460	0.46 565	0.24 97	0.27 328	0.41 413	0.49 476

CroCo-Stereo	0.98 186	0.87 451	3.44 331	0.87 224	0.53 189	0.49 3	0.50 103	3.99 469	1.49 212	0.81 151	1.25 210	1.00 233	0.75 136	1.10 115	1.09 311	0.24 123	0.21 254	0.24 97	0.19 128	0.35 343	0.27 219
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
s12784h	1.31 275	0.45 53	2.41 267	0.71 94	0.35 29	4.42 568	0.50 103	4.22 533	2.73 544	2.01 390	2.48 545	0.91 211	0.96 225	2.01 322	0.70 175	0.29 264	0.18 123	0.24 97	0.16 25	0.27 163	0.18 7

RALCasStereoNet	1.19 233	1.02 491	2.06 228	1.12 393	1.14 453	3.08 257	0.70 226	2.99 282	1.73 337	1.34 246	1.68 337	1.18 260	0.91 213	2.16 337	1.00 295	0.30 306	0.26 396	0.24 97	0.21 171	0.29 205	0.30 283

111	1.83 347	0.92 465	9.08 414	0.81 163	0.36 33	4.25 538	0.91 391	4.44 608	2.70 541	2.39 517	1.96 444	2.30 427	1.64 446	1.28 174	1.82 476	0.28 235	0.22 286	0.24 97	0.20 153	0.31 251	0.54 504

DF	0.97 180	0.56 185	1.59 172	0.93 279	0.51 166	1.13 28	0.97 429	4.39 599	1.44 179	0.95 197	1.59 308	1.01 234	0.57 67	1.62 257	0.75 195	0.32 351	0.22 286	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.25 172

aanet-new-90k	0.85 124	0.57 196	1.82 194	0.75 124	0.92 378	3.26 291	0.72 231	2.51 200	0.86 65	0.47 5	0.67 48	0.49 50	0.76 144	1.56 238	0.45 42	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

aanet-new-60k	0.77 81	0.64 286	1.98 211	0.73 113	0.49 159	2.10 146	0.87 364	2.24 147	0.85 63	0.56 27	0.77 66	0.61 94	0.66 107	1.20 152	0.48 59	0.18 23	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.22 120

aanet-new-70k	0.76 71	0.59 222	1.16 85	0.70 85	0.39 73	2.40 176	0.79 290	2.39 170	0.71 19	0.59 50	0.84 84	0.48 48	0.81 173	1.61 255	0.53 92	0.19 33	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

aanet-new-78k	1.46 292	0.57 196	14.51 494	0.74 120	0.34 24	3.31 304	0.68 205	2.34 165	0.72 21	0.58 42	0.88 96	0.50 51	1.06 270	1.42 211	0.45 42	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.24 87	0.20 48

aanet-new-36k	0.77 81	0.54 164	1.39 142	0.72 107	0.32 16	2.92 230	0.60 150	2.21 140	0.87 67	0.55 25	1.12 173	0.56 74	0.87 194	0.98 91	0.48 59	0.19 33	0.15 24	0.25 136	0.17 44	0.26 143	0.21 91

aanet-new-34k	0.66 33	0.60 238	1.23 102	0.73 113	0.33 20	1.44 73	0.87 364	1.52 42	0.92 82	0.51 15	1.36 246	0.59 87	0.87 194	0.58 2	0.44 35	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.23 77	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 111	0.64 286	3.94 352	0.70 85	0.97 394	1.43 70	0.96 424	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

aanet-new-30k	0.81 111	0.64 286	3.91 351	0.70 85	0.97 394	1.43 70	0.96 424	1.36 23	0.72 21	0.61 60	1.02 138	0.62 101	0.87 194	0.72 14	0.44 35	0.20 46	0.16 47	0.25 136	0.17 44	0.25 113	0.22 120

aanet-new-28k	0.77 81	0.58 212	2.64 291	0.78 151	0.39 73	1.97 128	1.05 463	1.72 72	0.79 40	0.58 42	1.10 169	0.54 63	0.78 158	0.70 6	0.44 35	0.20 46	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.29 205	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 71	0.51 121	2.13 235	0.72 107	0.38 67	2.35 170	0.99 439	1.82 84	0.80 44	0.68 90	0.88 96	0.56 74	0.64 93	0.87 54	0.55 103	0.23 95	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 90	0.59 222	1.59 172	0.72 107	0.84 350	2.43 178	0.98 437	1.99 107	0.69 16	0.62 66	1.25 210	0.60 90	0.75 136	0.82 41	0.55 103	0.21 57	0.15 24	0.25 136	0.19 128	0.26 143	0.21 91

aanet-new-10k	0.82 116	0.58 212	1.16 85	0.78 151	0.37 51	3.52 349	1.04 459	2.34 165	0.76 29	0.89 183	0.70 51	0.64 110	0.88 201	0.94 81	0.59 119	0.22 77	0.16 47	0.25 136	0.18 84	0.26 143	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 180	1.76 593	2.51 274	0.69 80	1.40 527	2.95 240	0.99 439	2.18 133	1.04 110	0.68 90	0.80 72	0.69 133	0.64 93	0.87 54	0.40 15	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.30 231	0.64 542

WQFJX	2.14 408	0.54 164	1.28 119	0.61 16	1.85 614	2.87 221	0.77 276	11.60 669	14.62 673	0.82 153	1.15 179	0.89 204	1.10 288	1.69 275	1.39 385	0.28 235	0.25 379	0.25 136	0.21 171	0.32 283	0.25 172

GASTEREO	1.00 196	0.98 485	1.23 102	0.90 246	0.40 83	3.40 317	0.88 371	2.77 252	1.44 179	1.39 255	1.30 224	0.55 69	1.35 351	1.33 189	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 277	0.25 113	0.31 293

MSCF	0.97 180	0.82 430	1.26 111	0.88 229	0.40 83	3.17 270	0.88 371	2.79 260	1.39 161	1.32 244	1.19 188	0.58 82	1.33 345	1.28 174	0.64 136	0.25 148	0.19 169	0.25 136	0.25 277	0.28 185	0.32 304

S2M2_XL	0.46 2	0.41 27	1.09 53	0.65 54	0.34 24	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 115	0.65 116	0.53 54	0.54 1	0.50 74	0.28 235	0.24 352	0.25 136	0.21 171	0.23 77	0.22 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.78 90	0.45 53	1.94 205	0.79 156	0.48 151	2.36 171	0.47 95	1.53 43	1.09 117	0.88 180	1.04 149	0.82 183	0.75 136	0.72 14	0.78 207	0.22 77	0.23 316	0.25 136	0.23 227	0.24 87	0.29 252

4.25_new	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 394	2.52 187	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.5w_new	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 394	2.52 187	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 53	0.46 65	1.08 44	0.71 94	0.97 394	2.52 187	0.58 143	2.28 156	0.93 88	0.57 36	0.94 122	0.40 17	0.65 100	0.87 54	0.50 74	0.17 9	0.13 1	0.25 136	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4w-stereo	0.67 34	0.49 109	1.07 32	0.63 31	0.75 303	1.63 101	0.44 79	2.23 145	0.77 31	0.56 27	0.92 115	0.40 17	0.82 177	1.08 111	0.53 92	0.18 23	0.13 1	0.25 136	0.18 84	0.19 8	0.20 48

SGD-Stereo	0.65 32	0.41 27	1.06 30	0.85 211	0.31 12	2.44 180	0.46 89	1.09 12	0.69 16	0.84 168	0.52 27	0.55 69	0.53 54	1.49 227	0.46 50	0.31 330	0.14 11	0.25 136	0.18 84	0.23 77	0.20 48

MM-Stereo_test2	1.79 343	0.53 148	20.16 605	1.43 538	0.47 143	2.57 194	0.73 239	1.67 66	1.47 196	0.94 193	0.96 130	0.84 187	0.79 163	1.16 138	0.68 158	0.24 123	0.17 82	0.25 136	0.22 206	0.30 231	0.22 120

SCV	0.95 173	0.63 275	1.38 140	1.70 590	0.41 90	1.23 39	0.89 378	3.53 361	1.57 272	0.61 60	1.54 292	0.93 221	0.77 149	1.66 267	0.66 149	0.36 415	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.29 205	0.25 172

IGEV-RUCA	0.90 151	0.53 148	1.05 23	0.81 163	0.74 301	3.89 429	0.80 301	1.92 98	1.41 169	0.96 202	0.71 52	0.70 136	0.73 127	1.30 185	0.68 158	0.29 264	0.20 220	0.25 136	0.19 128	0.43 442	0.34 336

castereo	0.82 116	0.70 343	1.04 21	0.85 211	0.50 164	1.29 55	0.91 391	3.22 310	1.20 128	0.83 165	1.24 202	0.72 150	0.91 213	1.00 97	0.67 154	0.26 165	0.16 47	0.25 136	0.20 153	0.24 87	0.21 91

GIP-stereo	0.88 136	0.50 113	1.34 131	1.32 492	0.94 386	2.90 224	0.42 69	3.41 343	1.06 114	0.63 74	0.76 63	0.90 209	0.76 144	0.91 71	0.52 88	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.16 25	0.25 113	0.19 15

999	0.97 180	0.48 99	1.24 108	1.03 347	0.64 249	3.25 289	0.92 405	1.40 29	1.39 161	0.71 101	1.68 337	0.70 136	0.66 107	3.03 397	0.89 251	0.23 95	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.25 113	0.29 252

rvit_stereo_0080	0.94 165	0.72 362	2.56 278	0.64 41	0.59 228	1.90 121	0.75 261	2.71 243	1.40 165	0.91 186	1.04 149	0.85 192	0.82 177	1.14 130	0.78 207	0.35 402	0.29 433	0.25 136	0.27 328	0.45 461	0.29 252

AIO-Stereo	0.76 71	0.54 164	1.07 32	0.73 113	0.40 83	1.28 53	0.82 315	2.26 151	1.49 212	0.70 97	1.58 303	0.89 204	0.45 25	1.03 102	0.55 103	0.24 123	0.18 123	0.25 136	0.20 153	0.26 143	0.21 91

RSM++	0.77 81	0.51 121	1.08 44	0.95 287	0.42 97	1.52 87	0.71 228	2.11 126	1.40 165	0.80 147	1.23 201	0.90 209	0.59 76	1.14 130	0.69 169	0.24 123	0.19 169	0.25 136	0.21 171	0.28 185	0.20 48

whm_eth	0.94 165	0.72 362	2.56 278	0.64 41	0.59 228	1.90 121	0.75 261	2.71 243	1.40 165	0.91 186	1.04 149	0.85 192	0.82 177	1.14 130	0.78 207	0.35 402	0.29 433	0.25 136	0.27 328	0.45 461	0.29 252

Any-RAFT	1.40 284	0.53 148	2.78 301	1.09 373	0.64 249	4.41 566	0.81 311	3.97 463	2.78 551	1.99 376	1.34 239	2.36 435	1.56 418	1.56 238	0.75 195	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.18 84	0.25 113	0.28 240

RAFT-Test	1.44 289	0.59 222	6.10 380	1.01 329	0.69 283	2.90 224	0.80 301	3.68 383	1.70 330	1.85 331	1.68 337	3.15 523	1.03 249	1.20 152	0.99 293	0.27 191	0.22 286	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.25 172

ProNet	0.82 116	0.71 357	1.50 158	0.86 218	0.45 122	1.78 112	0.83 321	1.75 75	1.28 143	0.66 85	1.13 176	0.78 171	0.76 144	1.66 267	0.71 178	0.24 123	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.29 205	0.25 172

RCA-Stereo	1.21 241	0.52 130	1.58 171	0.90 246	0.46 133	4.68 617	0.79 290	4.13 508	1.74 343	1.92 354	1.80 383	0.94 226	1.48 392	1.14 130	0.70 175	0.27 191	0.18 123	0.25 136	0.19 128	0.25 113	0.23 140

GANet-ADL	2.20 416	0.73 373	20.11 604	1.25 456	0.69 283	3.83 410	0.76 264	3.49 350	1.71 332	1.65 294	1.99 454	2.10 411	1.10 288	1.42 211	1.26 358	0.38 440	0.33 470	0.25 136	0.22 206	0.42 432	0.36 356

raft+_RVC	1.21 241	0.83 434	2.61 284	1.35 510	0.97 394	3.60 368	0.76 264	3.23 313	1.51 225	1.33 245	1.67 334	1.03 238	1.10 288	1.87 307	0.92 269	0.24 123	0.22 286	0.25 136	0.24 256	0.26 143	0.25 172

AFF-stereo	1.31 275	0.77 404	1.46 152	1.10 382	0.45 122	3.93 440	0.48 99	2.92 274	2.92 573	1.90 347	2.21 503	2.11 413	1.52 405	1.93 312	1.12 320	0.21 57	0.16 47	0.25 136	0.25 277	0.29 205	0.20 48

CFNet-RSSM	2.08 397	0.52 130	20.06 599	1.01 329	0.56 204	3.39 314	0.64 177	3.67 381	1.55 260	1.72 309	1.37 248	2.57 463	1.19 318	1.11 117	0.86 237	0.27 191	0.20 220	0.25 136	0.23 227	0.27 163	0.23 140

Gwc-CoAtRS	1.58 306	0.57 196	11.69 451	1.01 329	0.60 231	2.53 191	0.64 177	2.36 167	1.56 266	1.80 325	1.47 272	2.74 481	1.18 314	1.12 122	0.90 255	0.27 191	0.21 254	0.25 136	0.22 206	0.27 163	0.23 140

RASNet	2.56 497	0.70 343	10.06 428	1.60 576	2.25 639	3.67 381	1.00 444	3.38 339	3.14 594	1.81 326	2.11 483	4.60 617	2.30 529	10.25 574	2.61 556	0.37 423	0.24 352	0.25 136	0.24 256	0.28 185	0.26 202

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 128	0.45 53	1.07 32	0.68 74	1.74 600	3.37 310	0.91 391	2.46 189	0.76 29	0.85 171	0.94 122	0.72 150	0.87 194	0.71 9	0.49 67	0.25 148	0.15 24	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 136	0.80 418	1.43 150	0.68 74	1.19 469	3.73 392	0.92 405	2.05 116	0.96 94	0.71 101	0.85 88	0.80 177	0.81 173	0.72 14	0.56 107	0.23 95	0.19 169	0.26 180	0.18 84	0.23 77	0.36 356

NLSM3	0.90 151	0.46 65	1.19 91	0.62 23	1.30 497	3.19 275	0.45 84	2.81 264	1.27 141	0.78 139	0.95 127	0.55 69	1.03 249	1.14 130	0.87 243	0.20 46	0.15 24	0.26 180	0.22 206	0.24 87	0.23 140

GSStereo	0.96 178	0.48 99	1.09 53	0.97 300	0.45 122	4.54 591	0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 185	0.21 91

GS-Stereo							0.83 321	3.32 328	1.37 155	0.75 116	0.89 103	0.76 167	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.20 153	0.28 185	0.21 91

DLNR-FE	28.68 692	56.10 707	49.61 695	183.75 712	105.98 707	3.44 325	0.28 14	29.58 693	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.81 416	1.51 422	33.14 704	0.41 536	0.26 180	0.23 227	99.94 710	0.32 304

4.5_new	0.67 34	0.46 65	1.11 67	0.63 31	0.78 315	1.97 128	0.51 107	2.18 133	0.78 36	0.73 108	0.90 107	0.42 26	0.49 43	0.81 37	0.49 67	0.21 57	0.14 11	0.26 180	0.19 128	0.22 68	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 34	0.46 65	1.11 67	0.63 31	0.78 315	1.97 128	0.51 107	2.18 133	0.77 31	0.73 108	0.90 107	0.42 26	0.49 43	0.81 37	0.49 67	0.21 57	0.14 11	0.26 180	0.19 128	0.22 68	0.20 48

xyz-stereo-finetune	1.05 206	0.62 267	1.46 152	0.59 12	0.36 33	3.48 337	0.81 311	2.69 241	1.74 343	0.94 193	1.21 194	0.91 211	0.78 158	2.53 371	1.28 366	0.24 123	0.24 352	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.23 140

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 142	0.47 89	2.08 231	0.76 142	0.73 296	3.91 432	0.41 63	2.07 122	1.07 115	0.77 135	0.89 103	0.64 110	0.86 189	0.95 82	0.77 206	0.26 165	0.18 123	0.26 180	0.19 128	0.32 283	0.32 304

HUF	1.15 225	0.64 286	8.62 410	0.90 246	0.35 29	1.35 61	0.78 283	1.97 105	1.50 218	0.63 74	1.52 284	0.83 185	0.66 107	1.28 174	0.63 133	0.29 264	0.23 316	0.26 180	0.17 44	0.23 77	0.25 172

mms	0.77 81	0.68 329	1.17 89	0.83 188	0.71 289	1.41 67	0.67 194	1.61 54	1.12 118	0.77 135	1.37 248	0.63 108	0.54 60	1.75 284	0.63 133	0.24 123	0.19 169	0.26 180	0.21 171	0.31 251	0.34 336

ours_stereo	0.76 71	0.64 286	1.40 146	0.86 218	0.61 236	1.12 27	0.57 134	1.63 62	1.20 128	0.72 105	1.43 263	0.70 136	0.62 86	1.56 238	0.58 117	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.21 171	0.29 205	0.31 293

PAM	2.43 470	0.61 258	20.86 636	1.07 359	0.73 296	2.93 235	0.53 117	3.24 315	1.53 243	1.89 346	2.43 540	5.29 639	2.76 556	1.84 299	1.02 297	0.27 191	0.24 352	0.26 180	0.25 277	0.40 389	0.50 483

rvit_stereo_0081_aga	0.81 111	0.75 395	1.84 195	0.72 107	0.73 296	1.21 38	0.63 173	1.92 98	1.39 161	0.87 179	0.80 72	0.79 175	0.69 114	1.27 172	0.69 169	0.35 402	0.29 433	0.26 180	0.25 277	0.40 389	0.27 219

Occ-G	0.86 128	0.52 130	1.39 142	0.82 175	0.66 264	1.37 63	0.79 290	1.58 49	1.31 147	1.56 273	0.87 95	2.18 416	0.89 207	0.97 89	0.88 248	0.26 165	0.19 169	0.26 180	0.19 128	0.25 113	0.24 158

RAFT-Stereo-weight	1.11 218	0.48 99	1.22 101	0.99 314	0.42 97	4.17 521	0.80 301	3.60 370	1.50 218	1.97 369	1.50 281	1.30 280	0.65 100	1.24 160	0.85 230	0.25 148	0.19 169	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.23 140

MGS-Stereo	0.80 98	0.56 185	1.53 162	0.93 279	0.39 73	1.26 46	0.73 239	1.45 33	1.30 146	1.01 206	2.26 510	0.80 177	0.56 66	1.16 138	0.65 145	0.27 191	0.23 316	0.26 180	0.22 206	0.27 163	0.25 172

MaDis-Stereo	0.82 116	0.66 311	1.53 162	0.65 54	1.87 618	1.24 43	0.36 41	2.13 128	1.27 141	0.67 88	0.75 61	0.88 202	0.70 117	1.15 136	1.07 306	0.29 264	0.23 316	0.26 180	0.20 153	0.31 251	0.22 120

MSKI-zero shot	2.22 418	0.64 286	20.09 603	0.96 293	0.56 204	4.04 480	0.70 226	3.91 443	1.50 218	1.92 354	2.28 515	1.92 380	0.71 119	2.93 392	0.67 154	0.26 165	0.23 316	0.26 180	0.21 171	0.28 185	0.26 202

DLNR_Zeroshot_test	28.62 691	55.50 706	49.94 697	183.62 711	115.05 711	3.43 324	0.28 14	29.49 692	1.49 212	1.01 206	1.26 212	0.93 221	0.63 90	3.92 423	1.51 422	29.81 702	0.41 536	0.26 180	0.23 227	93.28 708	0.32 304

AEACV	0.79 96	0.54 164	1.35 136	0.97 300	0.63 247	1.13 28	0.92 405	2.02 114	0.91 75	0.76 130	0.79 71	0.80 177	1.61 426	1.28 174	0.61 125	0.22 77	0.18 123	0.26 180	0.23 227	0.27 163	0.23 140

DCRE	1.44 289	0.74 384	3.50 334	1.13 400	0.72 291	1.78 112	0.67 194	2.14 130	1.56 266	1.99 376	8.09 645	1.73 341	1.07 275	1.24 160	0.83 224	0.23 95	0.25 379	0.26 180	0.26 300	0.28 185	0.30 283

MC-Stereo	1.06 208	0.48 99	1.55 166	1.15 414	0.41 90	4.56 601	0.61 155	2.06 120	1.46 191	1.90 347	1.61 317	0.89 204	1.12 294	1.35 193	0.73 186	0.25 148	0.18 123	0.26 180	0.22 206	0.25 113	0.24 158

iRaft-Stereo_20w	1.88 357	0.62 267	10.58 437	0.90 246	0.83 343	2.96 241	0.78 283	4.90 639	1.58 276	2.29 486	1.60 313	1.25 273	4.51 617	2.28 351	0.90 255	0.29 264	0.21 254	0.26 180	0.24 256	0.41 413	0.31 293

MIPNet	2.33 447	0.71 357	19.82 589	0.89 236	0.56 204	4.76 635	0.61 155	4.32 581	2.37 482	1.83 330	1.48 279	1.48 306	1.98 502	2.63 379	1.44 397	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.39 395

DEmStereo	2.97 544	0.58 212	13.42 468	0.79 156	0.51 166	3.84 415	1.84 585	2.42 176	1.60 292	2.25 479	2.74 570	2.03 400	6.04 637	6.79 490	12.80 648	0.35 402	0.26 396	0.26 180	0.27 328	0.27 163	0.37 371

cross-raft	2.01 385	0.57 196	19.01 568	1.03 347	0.56 204	2.11 148	0.72 231	3.63 375	1.57 272	1.77 318	1.51 283	3.17 525	1.13 296	1.16 138	0.85 230	0.23 95	0.21 254	0.26 180	0.23 227	0.28 185	0.25 172

Prome-Stereo	1.61 315	0.55 173	1.71 181	0.98 308	0.60 231	4.41 566	1.82 582	3.03 288	1.53 243	2.18 451	3.45 610	1.72 340	3.49 595	2.23 348	1.08 308	0.29 264	0.20 220	0.26 180	0.25 277	0.34 322	2.16 641

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 254	0.72 362	1.74 186	1.05 350	0.36 33	4.13 502	0.42 69	2.95 277	2.84 567	2.02 395	2.40 539	1.61 323	1.11 292	1.26 167	0.97 287	0.21 57	0.15 24	0.26 180	0.23 227	0.29 205	0.23 140

R-Stereo Train	1.20 238	0.58 212	1.81 192	0.99 314	0.67 271	3.78 400	0.90 383	4.09 498	1.51 225	2.16 445	1.71 348	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 352	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172

RAFT-Stereo	1.20 238	0.58 212	1.81 192	0.99 314	0.67 271	3.78 400	0.90 383	4.09 498	1.51 225	2.16 445	1.71 348	1.13 250	0.94 222	1.40 203	0.91 264	0.30 306	0.24 352	0.26 180	0.21 171	0.26 143	0.25 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	2.87 530	0.57 196	17.46 542	0.92 263	0.90 374	3.70 384	1.20 502	5.64 654	2.51 515	3.22 607	2.43 540	2.54 460	1.59 419	11.41 618	1.65 453	0.34 382	0.25 379	0.26 180	0.23 227	0.30 231	0.29 252
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DepthFocus	0.50 7	0.41 27	1.02 18	0.57 7	0.38 67	0.77 10	0.44 79	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 47	0.75 166	0.48 37	0.83 44	0.36 4	0.26 165	0.19 169	0.27 213	0.25 277	0.25 113	0.21 91

WQFJA1	2.11 401	0.52 130	1.23 102	0.63 31	1.87 618	2.81 211	0.61 155	11.67 670	15.01 675	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.13 126	1.48 410	0.26 165	0.25 379	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.24 158

NLMM1	2.18 413	0.55 173	1.34 131	0.62 23	1.86 615	3.30 303	0.62 170	11.92 672	15.07 676	0.86 176	0.96 130	0.84 187	0.90 210	1.83 296	1.35 381	0.27 191	0.27 408	0.27 213	0.24 256	0.31 251	0.28 240

NLMM	2.10 398	0.53 148	1.23 102	0.63 31	1.86 615	2.81 211	0.61 155	11.68 671	14.99 674	0.80 147	0.86 92	0.92 217	1.03 249	1.12 122	1.48 410	0.26 165	0.25 379	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.24 158

GEAStereo	0.84 123	0.48 99	1.09 53	0.85 211	0.45 122	4.54 591	0.83 321	1.88 90	0.91 75	0.75 116	0.89 103	0.53 60	0.80 170	0.92 75	0.53 92	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 185	0.19 15

gasm-f	0.89 142	0.49 109	1.30 123	0.85 211	0.44 114	4.42 568	0.95 417	1.88 90	0.91 75	0.75 116	1.46 267	0.53 60	0.88 201	0.88 60	0.57 112	0.30 306	0.19 169	0.27 213	0.19 128	0.28 185	0.19 15

IGEV-FE	2.16 410	0.69 332	20.56 625	1.22 446	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 339	1.61 296	1.93 358	1.55 296	3.74 572	1.06 270	1.56 238	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 385	0.40 389	0.32 304

Zero-FE251	0.80 98	0.75 395	1.71 181	0.88 229	0.70 287	2.59 197	0.45 84	1.38 26	0.83 57	1.79 324	0.61 39	0.73 157	0.81 173	0.82 41	0.61 125	0.29 264	0.23 316	0.27 213	0.19 128	0.20 28	0.20 48

coex_refinement	2.10 398	0.85 445	3.67 344	1.31 489	1.13 452	3.21 277	0.85 338	3.86 425	2.31 465	2.51 534	1.92 439	3.49 557	1.69 457	11.08 608	2.13 516	0.37 423	0.25 379	0.27 213	0.31 422	0.41 413	0.37 371

S2M2_L	0.64 30	0.55 173	1.07 32	0.89 236	0.54 191	1.08 25	0.20 1	1.16 15	1.37 155	0.59 50	0.81 77	0.86 196	0.47 33	0.70 6	0.65 145	0.31 330	0.33 470	0.27 213	0.27 328	0.36 356	0.31 293
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	1.09 215	0.59 222	1.55 166	1.73 594	1.18 462	1.91 123	0.86 343	3.52 357	1.76 347	1.25 239	1.86 420	1.10 247	0.69 114	1.32 188	0.86 237	0.27 191	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.34 322	0.30 283

MM-Stereo_test1	1.90 360	0.53 148	19.85 591	1.39 530	0.48 151	1.81 115	0.79 290	3.00 284	1.82 355	1.69 300	1.09 166	0.87 198	0.97 230	1.45 219	0.74 192	0.24 123	0.21 254	0.27 213	0.24 256	0.35 343	0.24 158

fffft	0.76 71	0.47 89	1.28 119	0.82 175	0.54 191	1.51 83	0.80 301	2.09 124	1.18 122	0.63 74	0.84 84	0.59 87	0.55 61	1.80 291	0.85 230	0.19 33	0.18 123	0.27 213	0.20 153	0.26 143	0.24 158
1: 1. 1
fffy	0.80 98	0.59 222	1.56 168	1.00 322	0.47 143	1.27 47	0.76 264	1.90 95	1.02 105	0.75 116	1.35 242	0.83 185	0.72 122	1.70 278	0.62 129	0.23 95	0.19 169	0.27 213	0.21 171	0.28 185	0.32 304

PAM_32	2.45 473	0.63 275	20.74 632	1.05 350	0.65 257	2.83 214	0.46 89	2.91 273	1.54 252	1.95 364	2.66 565	4.99 629	3.78 599	1.96 316	0.92 269	0.27 191	0.22 286	0.27 213	0.25 277	0.36 356	0.48 469

UGAM-zero	2.79 520	0.57 196	20.87 638	0.98 308	0.77 313	2.08 143	0.35 39	3.88 431	1.51 225	2.05 404	1.64 324	5.07 633	3.42 592	9.83 554	1.24 352	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.29 385	0.29 205	0.28 240

rvit_stereo_0081	0.80 98	0.63 275	1.19 91	0.91 257	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 332	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 396	0.27 213	0.25 277	0.38 373	0.27 219

rvit_stereo_0082	0.80 98	0.63 275	1.19 91	0.91 257	0.64 249	1.27 47	0.61 155	2.05 116	1.71 332	0.82 153	0.73 56	0.85 192	0.75 136	1.30 185	0.80 214	0.31 330	0.26 396	0.27 213	0.25 277	0.38 373	0.27 219

RAStereo	0.75 63	0.52 130	2.86 305	0.58 9	0.62 243	1.19 37	0.32 25	1.81 83	0.99 101	0.75 116	1.05 156	0.64 110	0.47 33	0.80 32	0.94 280	0.22 77	0.20 220	0.27 213	0.21 171	0.34 322	0.22 120

rvit_stereo_ft	1.00 196	0.87 451	3.55 335	0.97 300	0.66 264	1.06 23	0.80 301	2.78 255	1.67 315	0.78 139	0.96 130	0.95 227	1.14 303	1.06 109	0.90 255	0.32 351	0.24 352	0.27 213	0.28 357	0.39 384	0.27 219

IGEV_Zeroshot_test	2.16 410	0.69 332	20.60 629	1.22 446	0.54 191	2.18 152	0.53 117	3.38 339	1.61 296	1.93 358	1.55 296	3.76 574	1.05 262	1.55 237	0.91 264	0.29 264	0.20 220	0.27 213	0.29 385	0.40 389	0.32 304

GCAP-Stereo	0.93 161	0.68 329	1.35 136	0.85 211	0.41 90	3.61 372	0.52 116	2.20 137	1.50 218	1.11 228	1.04 149	1.17 256	0.84 184	1.11 117	0.71 178	0.25 148	0.20 220	0.27 213	0.18 84	0.28 185	0.23 140

iinet-f	2.26 427	1.18 526	13.71 473	1.14 401	1.11 447	3.77 398	1.10 479	4.14 514	2.17 434	2.06 409	1.76 368	2.99 509	2.99 566	2.50 361	2.49 546	0.35 402	0.39 522	0.27 213	0.28 357	0.45 461	0.39 395

CroCo-Stereo Lap2	0.99 194	0.89 455	2.55 277	0.99 314	1.80 611	0.54 4	0.46 89	3.10 297	1.24 132	1.07 221	1.21 194	1.05 243	0.78 158	1.26 167	1.08 308	0.27 191	0.23 316	0.27 213	0.21 171	0.43 442	0.34 336

CSP-Net	1.78 342	1.32 554	1.92 203	1.16 421	1.03 421	3.38 313	1.31 517	3.52 357	1.75 345	1.96 367	1.93 442	2.40 439	1.48 392	8.58 521	1.58 433	0.46 515	0.34 483	0.27 213	0.26 300	0.41 413	0.50 483

CIPLG	2.27 429	1.18 526	19.24 570	0.92 263	1.34 513	3.95 451	0.89 378	4.23 537	1.82 355	2.31 496	2.67 566	1.17 256	1.06 270	1.53 236	1.32 373	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.45 448

IPLG	2.48 481	0.65 299	19.63 584	0.91 257	0.79 319	4.60 606	0.56 131	4.31 576	1.84 363	1.91 352	2.00 456	1.31 281	1.38 356	6.61 479	1.53 426	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.23 227	0.31 251	0.36 356

IPLGR_C	2.28 434	1.31 552	19.46 578	0.92 263	1.32 507	3.93 440	0.89 378	4.20 524	1.82 355	2.30 490	2.63 563	1.16 254	1.07 275	1.41 208	1.29 369	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.45 448

IPLGR	2.53 490	0.58 212	20.46 623	0.82 175	0.52 179	4.56 601	0.50 103	4.30 573	2.38 487	1.87 337	1.53 290	1.68 331	1.72 463	6.95 491	1.15 324	0.28 235	0.21 254	0.27 213	0.23 227	0.33 303	0.32 304

ACRE	2.27 429	1.11 513	19.45 577	0.91 257	1.30 497	3.94 446	0.87 364	4.21 529	1.80 353	2.28 484	2.62 561	1.17 256	1.04 257	1.52 233	1.30 370	0.37 423	0.23 316	0.27 213	0.22 206	0.31 251	0.46 459

DRaft	2.28 434	0.56 185	2.64 291	0.74 120	0.46 133	3.94 446	1.23 507	2.32 163	1.55 260	2.64 562	2.80 577	1.60 321	5.34 630	6.96 492	10.99 638	0.34 382	0.22 286	0.27 213	0.27 328	0.29 205	0.37 371

GrayStereo	2.58 501	0.53 148	1.63 175	1.58 573	0.89 371	4.17 521	8.17 670	3.03 288	1.52 236	2.80 578	2.50 547	1.70 337	17.10 678	2.83 389	1.15 324	0.33 370	0.21 254	0.27 213	0.32 434	0.28 185	0.53 498

RALAANet	1.28 269	1.08 506	3.21 320	1.25 456	0.94 386	1.44 73	0.69 216	3.15 302	2.57 525	2.01 390	1.80 383	1.29 279	1.05 262	2.00 319	1.48 410	0.27 191	0.20 220	0.27 213	0.24 256	0.40 389	0.27 219

test_xeample3	2.12 404	0.63 275	21.55 658	0.91 257	0.47 143	1.85 117	0.94 413	7.96 659	1.23 130	0.75 116	0.76 63	0.64 110	0.70 117	1.77 286	0.83 224	0.30 306	0.21 254	0.27 213	0.21 171	0.27 163	0.24 158

EAI-Stereo	2.35 456	0.63 275	2.97 308	0.95 287	0.65 257	3.84 415	14.27 680	5.04 642	2.19 437	2.06 409	7.25 638	1.10 247	0.94 222	1.65 266	1.37 383	0.31 330	0.22 286	0.27 213	0.60 593	0.27 163	0.32 304

DN	1.08 214	0.54 164	3.15 318	0.90 246	1.00 415	3.37 310	0.48 99	2.59 226	1.45 182	0.95 197	0.82 81	1.32 282	0.73 127	1.86 306	0.64 136	0.30 306	0.26 396	0.28 248	0.24 256	0.34 322	0.32 304

WQFJX1	2.20 416	0.52 130	1.38 140	0.62 23	1.78 607	3.07 255	0.67 194	12.26 675	15.24 677	0.84 168	1.05 156	0.91 211	0.97 230	1.88 308	1.26 358	0.27 191	0.25 379	0.28 248	0.21 171	0.36 356	0.25 172

HART	1.03 204	0.85 445	3.13 316	0.84 199	0.38 67	1.17 35	0.42 69	3.54 362	1.47 196	1.08 222	2.17 495	1.48 306	0.57 67	1.37 201	0.74 192	0.23 95	0.18 123	0.28 248	0.21 171	0.32 283	0.24 158

HI	1.27 266	0.90 457	2.33 258	1.10 382	0.68 276	2.92 230	0.45 84	2.49 193	1.76 347	2.13 428	1.65 331	2.42 445	1.84 485	1.58 243	1.61 440	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 385	0.26 143	0.25 172

CoSv	1.27 266	0.90 457	2.33 258	1.10 382	0.68 276	2.92 230	0.45 84	2.49 193	1.76 347	2.13 428	1.65 331	2.42 445	1.84 485	1.58 243	1.61 440	0.26 165	0.16 47	0.28 248	0.29 385	0.26 143	0.25 172

AIO-test1	2.18 413	0.66 311	18.95 566	0.89 236	1.48 546	3.40 317	0.97 429	4.19 523	1.68 318	0.86 176	1.35 242	0.99 230	0.75 136	4.47 432	1.27 362	0.23 95	0.23 316	0.28 248	0.33 442	0.31 251	0.35 350

castereo++	0.93 161	0.56 185	1.26 111	0.92 263	0.73 296	2.48 183	1.00 444	2.99 282	1.03 107	0.68 90	1.41 260	1.92 380	0.59 76	1.26 167	0.44 35	0.25 148	0.19 169	0.28 248	0.19 128	0.23 77	0.23 140

tt45	0.96 178	0.48 99	1.19 91	0.89 236	0.66 264	3.91 432	0.76 264	1.90 95	1.26 140	0.70 97	1.30 224	0.71 147	0.63 90	2.59 376	0.74 192	0.22 77	0.17 82	0.28 248	0.23 227	0.27 163	0.27 219

GCAP-BAT	3.82 599	0.52 130	59.75 707	0.90 246	1.06 429	2.70 205	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.27 163	0.25 172

AE-Stereo	1.18 231	0.60 238	2.05 219	1.10 382	0.60 231	4.39 559	0.72 231	3.74 398	1.62 302	1.10 224	1.90 435	1.01 234	0.92 216	1.45 219	0.82 221	0.28 235	0.22 286	0.28 248	0.28 357	0.26 143	0.22 120

IGEVStereo-DCA	0.86 128	0.65 299	2.05 219	0.90 246	0.46 133	1.57 89	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 205	0.27 219

rrr	2.27 429	0.65 299	23.82 677	0.90 246	0.46 133	1.57 89	0.96 424	7.98 660	1.19 126	0.65 82	0.77 66	0.74 163	0.72 122	2.59 376	0.86 237	0.28 235	0.21 254	0.28 248	0.21 171	0.29 205	0.25 172

MIM_Stereo	1.20 238	0.78 410	3.30 326	1.05 350	0.43 103	3.04 248	0.60 150	2.46 189	1.51 225	1.60 278	1.58 303	1.82 365	1.29 336	2.00 319	1.07 306	0.24 123	0.24 352	0.28 248	0.25 277	0.27 163	0.27 219

GCAPDPT-zeroshot	3.67 590	0.52 130	56.80 706	0.90 246	1.06 429	2.70 205	0.77 276	3.08 295	1.18 122	1.20 235	0.81 77	0.68 127	0.55 61	0.96 86	0.68 158	0.27 191	0.21 254	0.28 248	0.20 153	0.27 163	0.25 172

anonymousdsp2	1.26 261	0.60 238	3.74 347	1.02 340	0.41 90	3.60 368	0.72 231	3.68 383	1.47 196	1.37 252	1.56 300	1.83 368	1.01 244	2.00 319	0.66 149	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.20 153	0.32 283	0.29 252

RAFT_CTSACE	1.80 345	1.06 502	10.00 427	1.71 591	1.39 525	3.49 340	1.06 465	3.05 290	1.62 302	1.70 304	2.04 464	2.51 458	1.80 478	1.98 317	0.94 280	0.25 148	0.22 286	0.28 248	0.30 406	0.30 231	0.26 202

test-3	1.19 233	0.52 130	2.00 213	1.01 329	0.42 97	1.95 126	0.91 391	4.35 588	1.47 196	2.24 476	1.16 183	2.06 406	0.79 163	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 300	0.26 143	0.25 172

test_1	1.19 233	0.52 130	2.00 213	1.01 329	0.42 97	1.95 126	0.90 383	4.36 593	1.47 196	2.17 449	1.16 183	2.06 406	0.78 158	2.68 382	0.76 201	0.27 191	0.18 123	0.28 248	0.26 300	0.26 143	0.25 172

PSMNet-ADL	1.91 364	0.72 362	1.78 190	1.09 373	0.86 357	4.18 524	0.78 283	3.77 403	2.10 420	1.72 309	1.85 417	2.91 502	1.82 483	10.38 579	1.91 487	0.48 529	0.46 565	0.28 248	0.29 385	0.38 373	0.51 491

ADLNet2	3.15 566	0.92 465	20.06 599	1.20 437	1.79 608	3.83 410	1.48 547	3.94 454	3.59 622	2.19 455	2.47 544	4.65 622	1.93 499	10.69 588	1.96 496	0.39 452	0.37 507	0.28 248	0.30 406	0.48 479	0.43 436

LCNet	1.55 298	0.54 164	1.88 198	0.99 314	0.55 199	3.60 368	1.21 505	2.86 270	1.53 243	2.18 451	1.74 355	1.43 302	4.17 609	3.62 411	0.87 243	0.29 264	0.20 220	0.28 248	0.77 612	0.47 476	1.85 635

XX-Stereo	2.54 492	0.61 258	20.21 607	1.78 599	1.19 469	4.30 548	0.46 89	4.39 599	1.58 276	2.32 500	1.89 430	4.64 621	0.60 82	4.16 428	0.82 221	0.31 330	0.21 254	0.28 248	0.27 328	0.51 489	0.26 202

CCAANet	1.59 311	0.51 121	6.84 388	0.95 287	0.91 376	2.20 156	0.83 321	3.35 336	1.70 330	1.23 238	1.58 303	2.71 478	1.11 292	4.89 439	1.37 383	0.41 475	0.21 254	0.28 248	0.24 256	0.27 163	0.29 252

HSM	2.35 456	0.81 423	2.21 243	1.14 401	1.55 560	3.44 325	1.03 455	3.99 469	2.25 448	2.29 486	2.11 483	8.04 655	3.05 573	11.60 626	1.71 459	0.33 370	0.22 286	0.28 248	0.23 227	0.32 283	0.35 350

iResNet	2.52 489	0.94 475	21.17 648	1.84 608	0.72 291	3.75 395	0.81 311	4.14 514	2.55 524	2.33 506	2.03 461	1.35 286	1.44 381	3.27 401	2.16 520	0.35 402	0.23 316	0.28 248	0.22 206	0.44 453	0.45 448

iResNet_ROB	1.89 358	1.02 491	8.60 409	1.39 530	0.98 403	3.72 388	0.66 190	3.84 419	2.65 535	1.88 340	2.05 470	1.98 393	1.27 331	4.52 433	1.67 455	0.30 306	0.20 220	0.28 248	0.18 84	0.31 251	0.40 416

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 136	0.45 53	1.31 124	0.63 31	1.63 575	3.91 432	0.66 190	2.28 156	1.02 105	1.10 224	0.98 134	0.60 90	0.46 30	0.83 44	0.47 55	0.26 165	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.24 87	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 142	0.46 65	1.34 131	0.62 23	1.70 591	3.95 451	0.67 194	2.36 167	1.05 113	1.05 215	0.90 107	0.60 90	0.42 16	0.80 32	0.46 50	0.27 191	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.24 87	0.18 7

LiteMatch	0.67 34	0.84 439	0.89 4	0.80 159	0.39 73	1.60 94	0.68 205	0.96 7	0.91 75	0.62 66	0.43 16	0.56 74	1.40 363	0.71 9	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 274	0.22 206	0.29 205	0.37 371

Lsterematch	1.15 225	0.84 439	4.02 353	0.80 159	0.39 73	1.68 104	0.68 205	2.01 110	2.02 393	1.58 276	2.02 458	1.35 286	1.40 363	1.41 208	1.10 312	0.28 235	0.16 47	0.29 274	0.22 206	0.29 205	0.37 371

gcap_with_dpt	0.89 142	0.45 53	1.28 119	0.64 41	1.61 571	3.93 440	0.67 194	2.41 172	1.01 104	1.18 232	0.96 130	0.60 90	0.45 25	0.76 23	0.44 35	0.26 165	0.18 123	0.29 274	0.23 227	0.25 113	0.18 7

NLSM1	1.86 351	0.53 148	1.39 142	0.73 113	1.89 620	3.09 258	0.64 177	8.41 663	12.10 668	0.79 143	1.21 194	0.73 157	0.86 189	1.67 272	1.45 401	0.26 165	0.24 352	0.29 274	0.24 256	0.31 251	0.27 219

NLCSM	2.07 394	0.57 196	1.26 111	0.68 74	1.83 613	3.24 285	0.69 216	8.40 662	9.75 662	0.92 189	1.30 224	0.87 198	1.06 270	7.60 503	1.57 432	0.28 235	0.25 379	0.29 274	0.25 277	0.36 356	0.27 219

tg	1.15 225	0.67 321	1.31 124	0.94 284	0.54 191	4.02 476	0.41 63	2.96 279	1.59 291	1.69 300	1.85 417	1.84 371	0.97 230	1.78 287	0.83 224	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.26 300	0.29 205	0.27 219

11t1	1.11 218	0.53 148	1.80 191	1.55 569	0.65 257	2.20 156	0.60 150	3.66 380	1.49 212	1.60 278	1.26 212	1.03 238	1.35 351	1.72 280	0.97 287	0.28 235	0.31 455	0.29 274	0.23 227	0.30 231	0.34 336

ff7	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

ffff	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

11t	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

EKT-Stereo	6.79 649	0.64 286	4.24 357	1.77 598	106.39 708	4.51 588	0.61 155	3.16 303	1.53 243	1.88 340	1.22 197	1.98 393	1.36 354	3.81 416	0.84 227	0.35 402	0.24 352	0.29 274	0.26 300	0.34 322	0.48 469

HH	2.23 420	0.86 448	21.59 659	0.98 308	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 342	4.62 619	1.86 490	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 286	0.29 274	0.23 227	0.34 322	0.27 219

HanStereo	2.23 420	0.86 448	21.59 659	0.98 308	0.51 166	1.49 81	0.82 315	2.74 247	1.54 252	1.10 224	1.69 342	4.62 619	1.86 490	2.55 372	0.69 169	0.26 165	0.22 286	0.29 274	0.23 227	0.34 322	0.27 219

anonymousdsp	0.95 173	0.69 332	1.27 117	0.83 188	0.52 179	4.54 591	0.84 329	1.76 76	1.24 132	0.76 130	1.06 160	0.78 171	0.77 149	1.67 272	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.26 202

EGLCR-Stereo	1.06 208	0.51 121	1.56 168	1.02 340	0.39 73	4.27 544	0.42 69	4.08 496	1.48 206	0.90 185	0.68 49	1.09 244	0.66 107	1.81 293	0.62 129	0.27 191	0.19 169	0.29 274	0.23 227	0.37 368	0.25 172

ccc-4	0.98 186	0.69 332	2.05 219	0.84 199	0.52 179	4.55 596	0.86 343	1.62 57	1.24 132	0.75 116	1.03 144	0.70 136	0.77 149	1.84 299	0.68 158	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.27 219

test_4	1.30 272	0.50 113	6.16 381	0.84 199	0.45 122	1.61 97	1.12 483	2.14 130	1.42 172	1.52 268	2.31 529	1.84 371	0.79 163	2.52 369	1.19 335	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.29 385	0.29 205	0.25 172

IGEV-Stereo	0.95 173	0.69 332	1.27 117	0.84 199	0.52 179	4.54 591	0.84 329	1.76 76	1.24 132	0.75 116	1.06 160	0.79 175	0.77 149	1.68 274	0.69 169	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.21 171	0.31 251	0.26 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_3	1.19 233	0.51 121	2.08 231	0.99 314	0.41 90	2.05 139	0.87 364	4.40 602	1.42 172	1.99 376	1.18 186	2.03 400	0.79 163	2.70 384	0.75 195	0.27 191	0.17 82	0.29 274	0.29 385	0.30 231	0.27 219

STrans-v2	3.03 554	0.77 404	20.91 639	0.81 163	0.63 247	3.89 429	1.01 447	4.27 556	2.64 534	2.28 484	3.70 615	4.13 593	5.20 626	7.33 495	1.27 362	0.31 330	0.18 123	0.29 274	0.25 277	0.29 205	0.41 422

NRIStereo	1.28 269	0.61 258	1.67 177	1.15 414	0.38 67	4.73 630	0.90 383	2.42 176	1.50 218	1.93 358	1.33 234	1.75 343	1.22 321	2.96 394	1.33 377	0.46 515	0.22 286	0.29 274	0.26 300	0.30 231	0.28 240

THIR-Stereo	4.14 611	0.82 430	10.85 441	0.86 218	0.43 103	2.16 151	16.77 682	3.22 310	1.54 252	2.04 402	12.05 668	2.68 474	7.53 655	7.30 494	12.62 647	0.30 306	0.21 254	0.29 274	0.28 357	0.33 303	0.41 422

DeepStereo_RVC	1.55 298	0.63 275	3.32 327	0.77 147	0.42 97	4.49 581	0.72 231	2.50 197	1.58 276	2.02 395	1.81 395	1.54 314	6.38 645	1.73 281	1.19 335	0.46 515	0.22 286	0.29 274	0.28 357	0.35 343	0.38 388

LMCR-Stereo	2.40 465	1.31 552	18.61 561	1.59 574	0.86 357	3.87 427	1.15 489	4.32 581	1.60 292	2.25 479	2.27 511	1.13 250	2.43 539	2.48 359	1.60 437	0.88 616	0.24 352	0.29 274	0.24 256	0.56 511	0.30 283

iRaftStereo_RVC	1.09 215	0.70 343	1.39 142	0.95 287	0.45 122	3.83 410	0.42 69	2.37 169	1.58 276	1.69 300	1.76 368	1.80 359	0.83 182	1.50 228	0.98 290	0.28 235	0.18 123	0.29 274	0.26 300	0.30 231	0.31 293

Hybrid-DGEV-2	1.55 298	1.43 569	3.19 319	1.16 421	0.51 166	4.15 506	0.54 126	4.28 561	2.22 440	2.06 409	1.37 248	2.37 436	1.61 426	3.24 400	1.15 324	0.25 148	0.24 352	0.30 301	0.26 300	0.29 205	0.28 240

Pro-Stereo	0.68 39	0.33 4	0.97 13	0.68 74	0.43 103	3.11 263	0.35 39	0.70 3	0.96 94	0.54 24	0.54 29	0.62 101	0.27 1	2.06 324	0.68 158	0.24 123	0.16 47	0.30 301	0.25 277	0.20 28	0.19 15

Select-FE	2.25 424	0.87 451	17.36 537	1.06 356	0.99 406	2.04 138	0.46 89	3.79 407	1.61 296	2.52 536	1.81 395	4.41 608	3.15 576	1.83 296	0.92 269	0.32 351	0.35 489	0.30 301	0.41 527	0.32 283	0.55 510

xyz-stereo-finetune2	1.16 230	0.63 275	1.50 158	0.57 7	0.36 33	3.47 334	0.65 187	2.70 242	1.23 130	0.88 180	1.75 359	0.91 211	1.76 468	3.54 408	1.74 466	0.24 123	0.22 286	0.30 301	0.27 328	0.31 251	0.26 202

rvit_stereo_0083	0.86 128	0.67 321	1.42 148	0.87 224	0.65 257	1.23 39	0.64 177	1.67 66	2.28 457	0.79 143	0.93 118	0.93 221	1.07 275	1.46 223	0.75 195	0.32 351	0.36 495	0.30 301	0.26 300	0.33 303	0.28 240

model_zeroshot	1.21 241	0.60 238	3.55 335	1.05 350	0.57 216	3.46 331	0.63 173	2.73 246	1.55 260	2.05 404	1.38 252	1.50 309	0.82 177	1.69 275	0.87 243	0.29 264	0.23 316	0.30 301	0.23 227	0.27 163	0.32 304

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 514	1.26 544	22.01 666	1.08 367	0.99 406	1.61 97	0.86 343	3.69 388	1.64 306	1.52 268	5.62 635	3.35 540	3.44 593	2.20 343	1.33 377	0.26 165	0.21 254	0.30 301	0.62 597	0.93 596	0.67 547

gcap-zeroshot	0.90 151	0.46 65	1.36 138	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 301	0.24 256	0.24 87	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 159	0.73 373	1.42 148	0.92 263	1.08 438	2.97 243	0.53 117	1.77 79	1.39 161	1.16 231	1.54 292	0.58 82	0.65 100	1.03 102	0.84 227	0.25 148	0.23 316	0.30 301	0.24 256	0.43 442	0.29 252

qqq1	1.92 367	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	0.71 178	0.34 382	0.32 463	0.30 301	0.23 227	0.29 205	0.29 252

fff1	1.92 367	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	0.71 178	0.34 382	0.32 463	0.30 301	0.23 227	0.29 205	0.29 252

testlalala	0.90 151	0.46 65	1.36 138	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.68 205	2.49 193	0.98 98	1.05 215	0.85 88	0.62 101	0.43 18	0.79 29	0.51 85	0.27 191	0.19 169	0.30 301	0.24 256	0.24 87	0.19 15

gwcnet-sp	2.31 441	1.21 531	17.34 534	1.08 367	0.92 378	3.56 360	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 541	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

scenet	2.31 441	1.21 531	17.34 534	1.08 367	0.92 378	3.56 360	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 541	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

ToySt	1.35 279	0.72 362	3.65 343	1.01 329	0.50 164	3.31 304	1.01 447	3.46 345	1.73 337	1.30 242	1.55 296	2.07 409	1.47 390	1.88 308	1.40 388	0.27 191	0.27 408	0.30 301	0.32 434	0.42 432	0.39 395

ssnet	2.31 441	1.21 531	17.34 534	1.08 367	0.92 378	3.56 360	1.04 459	3.69 388	2.09 412	2.55 541	1.60 313	1.80 359	1.62 430	3.87 419	1.95 493	0.29 264	0.29 433	0.30 301	0.28 357	0.38 373	0.39 395

raft_robust	1.92 367	1.15 520	3.34 329	1.02 340	0.43 103	3.84 415	0.46 89	4.42 604	2.52 516	1.67 297	1.36 246	2.17 415	6.37 643	6.78 488	1.04 301	0.28 235	0.24 352	0.30 301	0.35 466	0.31 251	0.32 304

CRFU-Net	2.49 483	0.78 410	10.36 433	2.30 635	1.08 438	3.91 432	1.41 540	3.85 422	1.65 311	2.15 439	1.76 368	3.34 539	7.95 659	5.56 454	1.48 410	0.47 524	0.35 489	0.30 301	0.28 357	0.37 368	0.43 436

CrosDoStereo	5.24 630	0.60 238	20.23 608	0.82 175	0.51 166	3.39 314	18.11 684	3.82 415	2.27 453	1.98 371	8.74 650	1.96 389	6.96 649	7.35 496	26.35 689	0.30 306	0.22 286	0.30 301	0.28 357	0.33 303	0.38 388

AAGNet	2.86 526	0.60 238	1.77 188	2.05 623	0.46 133	4.76 635	1.09 476	2.27 153	1.56 266	2.17 449	1.84 409	2.41 442	4.00 605	6.23 471	24.22 685	0.46 515	0.19 169	0.30 301	0.29 385	0.32 283	0.24 158

DeepStereo_LL	5.24 630	0.60 238	20.23 608	0.82 175	0.51 166	3.39 314	18.11 684	3.82 415	2.27 453	1.98 371	8.74 650	1.96 389	6.96 649	7.35 496	26.35 689	0.30 306	0.22 286	0.30 301	0.28 357	0.33 303	0.38 388

SST-Stereo	1.76 339	0.58 212	3.10 314	1.44 541	0.46 133	4.71 629	0.76 264	2.22 144	2.79 553	2.07 413	2.18 497	2.43 448	3.22 582	6.66 482	0.84 227	0.42 487	0.19 169	0.30 301	0.27 328	0.35 343	0.26 202

RAFT_R40	1.70 330	0.59 222	2.99 310	1.46 547	0.46 133	4.74 633	0.98 437	2.23 145	1.56 266	2.02 395	2.35 537	2.71 478	2.56 548	6.71 486	0.90 255	0.40 460	0.19 169	0.30 301	0.27 328	0.33 303	0.26 202

xxxx	2.67 510	0.54 164	2.03 216	1.22 446	0.81 326	3.49 340	0.63 173	4.49 617	2.49 511	2.22 469	2.23 506	2.05 404	1.38 356	10.05 566	17.91 669	0.32 351	0.32 463	0.30 301	0.27 328	0.33 303	0.34 336

GMStereo	1.01 199	1.00 489	2.86 305	0.83 188	0.45 122	1.47 77	0.57 134	1.89 93	2.11 422	1.52 268	1.24 202	0.87 198	0.74 133	1.58 243	0.94 280	0.40 460	0.21 254	0.30 301	0.30 406	0.47 476	0.36 356
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	1.46 292	0.64 286	3.56 337	0.93 279	0.85 352	4.22 534	0.80 301	2.85 267	2.08 409	1.78 320	1.88 424	3.10 518	1.46 388	1.33 189	1.89 484	0.29 264	0.26 396	0.30 301	0.26 300	0.39 384	0.27 219

acv_ft	1.55 298	0.64 286	3.29 325	1.14 401	2.01 627	2.93 235	0.97 429	3.81 412	2.08 409	2.22 469	1.88 424	3.10 518	1.66 450	1.33 189	2.22 523	0.29 264	0.26 396	0.30 301	0.26 300	0.39 384	0.27 219

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 142	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 328	0.24 256	0.24 87	0.19 15

RT-IGEV	2.37 462	0.60 238	15.33 512	1.49 555	0.78 315	2.10 146	1.28 513	4.25 547	1.69 325	2.58 549	3.19 600	3.60 568	4.94 622	2.49 360	1.19 335	0.35 402	0.24 352	0.31 328	0.26 300	0.33 303	0.42 426

LG-Stereo	0.85 124	0.60 238	2.71 295	0.59 12	0.45 122	2.85 217	0.55 127	2.41 172	1.34 149	0.59 50	1.19 188	0.43 28	0.40 12	0.76 23	0.75 195	0.20 46	0.17 82	0.31 328	0.24 256	0.29 205	0.19 15

SMoEStereo_RVC	0.80 98	0.53 148	1.12 70	0.92 263	0.44 114	2.41 177	0.79 290	1.49 38	1.16 119	0.70 97	1.12 173	0.64 110	0.64 93	1.69 275	0.87 243	0.22 77	0.16 47	0.31 328	0.22 206	0.26 143	0.25 172

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 456	0.99 486	19.62 583	1.09 373	0.96 390	1.51 83	0.44 79	4.05 486	1.64 306	1.31 243	1.67 334	4.93 626	2.45 541	2.52 369	1.40 388	0.30 306	0.20 220	0.31 328	0.50 566	0.57 516	0.60 528

test_sample1	1.62 317	0.55 173	1.88 198	1.44 541	0.79 319	2.27 162	0.64 177	4.00 471	1.82 355	1.87 337	1.35 242	1.57 316	1.62 430	9.55 547	1.24 352	0.30 306	0.27 408	0.31 328	0.28 357	0.32 283	0.32 304

test_for_model	0.89 142	0.46 65	1.19 91	0.64 41	1.71 593	3.95 451	0.69 216	2.43 181	1.04 110	1.05 215	0.90 107	0.61 94	0.44 23	0.80 32	0.52 88	0.28 235	0.19 169	0.31 328	0.24 256	0.24 87	0.19 15

DispNO	3.00 550	0.75 395	18.92 565	1.17 424	1.10 445	3.72 388	0.94 413	4.29 565	2.54 522	2.24 476	2.28 515	4.51 612	2.12 511	11.40 617	2.09 511	0.31 330	0.28 423	0.31 328	0.28 357	0.36 356	0.39 395

tt1	1.79 343	0.73 373	10.41 435	1.75 596	0.36 33	4.55 596	0.79 290	4.22 533	3.37 615	1.08 222	1.80 383	0.74 163	1.48 392	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.31 328	0.22 206	0.30 231	0.29 252

4D-IteraStereo	1.97 376	0.84 439	20.43 622	0.78 151	1.56 563	2.09 145	1.05 463	2.43 181	1.56 266	1.41 259	1.00 135	1.94 382	0.61 85	1.22 156	1.06 303	0.27 191	0.18 123	0.31 328	0.26 300	0.27 163	0.23 140

BUS	1.49 297	0.59 222	1.94 205	0.87 224	0.85 352	4.50 584	0.76 264	4.48 614	1.88 368	2.93 586	1.83 404	3.63 569	0.97 230	1.60 250	1.17 332	0.34 382	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

RAFT+CT+SA	1.62 317	0.72 362	7.42 393	0.97 300	1.42 539	4.04 480	0.94 413	3.90 438	1.61 296	1.61 283	1.63 322	1.33 283	1.18 314	2.73 388	1.10 312	0.27 191	0.19 169	0.31 328	0.34 450	0.33 303	0.33 323

BSDual-CNN	1.46 292	0.59 222	1.94 205	0.87 224	0.85 352	4.16 516	1.16 491	4.48 614	1.88 368	2.93 586	1.83 404	2.60 466	1.31 342	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

hknet	1.98 378	0.64 286	8.70 411	0.87 224	1.07 435	4.16 516	1.16 491	4.48 614	1.73 337	2.93 586	1.83 404	3.48 551	1.30 340	3.91 422	1.51 422	0.31 330	0.25 379	0.31 328	0.28 357	0.35 343	0.33 323

HHNet	2.48 481	0.71 357	20.52 624	0.64 41	0.64 249	4.07 488	0.93 408	3.76 401	1.56 266	2.15 439	4.92 629	0.98 229	3.37 587	1.66 267	1.79 473	0.32 351	0.20 220	0.31 328	0.27 328	0.36 356	0.42 426

IIG-Stereo	1.95 372	0.79 414	2.14 236	2.78 645	0.66 264	4.62 608	0.76 264	4.27 556	1.53 243	2.63 561	3.14 598	3.35 540	1.61 426	7.65 506	1.41 392	0.39 452	0.20 220	0.31 328	0.25 277	0.33 303	0.22 120

FTStereo	3.71 594	0.53 148	20.37 617	0.96 293	0.65 257	4.34 551	11.29 674	2.62 231	1.50 218	2.58 549	5.04 630	1.90 378	13.84 672	3.71 415	1.25 355	0.38 440	0.24 352	0.31 328	0.32 434	0.30 231	2.10 640

CRE-IMP	1.23 245	0.61 258	2.14 236	0.82 175	0.39 73	4.54 591	0.83 321	2.63 232	1.55 260	1.95 364	1.46 267	1.87 376	0.96 225	1.48 225	1.33 377	0.45 508	0.21 254	0.31 328	0.26 300	0.41 413	0.31 293

test-1	1.23 245	0.65 299	1.88 198	0.96 293	0.52 179	3.84 415	0.62 170	4.01 473	1.47 196	1.93 358	1.78 377	1.83 368	0.92 216	1.19 151	1.28 366	0.26 165	0.29 433	0.31 328	0.24 256	0.29 205	0.36 356

sAnonymous2	1.37 281	1.22 537	9.79 424	0.92 263	0.88 366	1.23 39	0.61 155	2.56 214	1.69 325	0.85 171	1.02 138	0.73 157	1.23 326	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 379	0.31 328	0.30 406	1.06 607	0.71 556

CroCo_RVC	1.37 281	1.22 537	9.79 424	0.92 263	0.88 366	1.23 39	0.61 155	2.56 214	1.69 325	0.85 171	1.02 138	0.73 157	1.23 326	0.98 91	0.78 207	0.29 264	0.25 379	0.31 328	0.30 406	1.06 607	0.71 556

GANet-RSSM	1.98 378	0.62 267	3.49 332	1.69 587	1.23 483	4.22 534	0.91 391	3.31 323	1.86 365	1.81 326	1.74 355	2.34 431	1.82 483	10.92 598	1.73 465	0.34 382	0.29 433	0.31 328	0.28 357	0.39 384	0.40 416

DISCO	2.25 424	0.73 373	10.06 428	1.76 597	1.12 448	3.47 334	1.25 510	3.24 315	2.26 451	2.65 566	1.96 444	4.53 614	1.92 498	4.17 429	3.61 578	0.32 351	0.25 379	0.31 328	0.29 385	0.66 552	0.41 422

Hybrid-DGEV-03	1.34 278	0.70 343	2.74 300	1.00 322	0.52 179	3.99 469	0.99 439	3.22 310	1.64 306	2.15 439	3.31 606	1.37 292	1.07 275	1.29 179	1.22 346	0.26 165	0.18 123	0.32 351	0.24 256	0.28 185	0.24 158

z-ln-s-r	2.67 510	1.16 523	12.43 457	1.34 505	1.26 490	3.70 384	1.21 505	4.20 524	2.38 487	2.04 402	1.92 439	2.43 448	1.60 425	10.58 582	5.19 602	0.29 264	0.20 220	0.32 351	0.24 256	0.51 489	0.38 388

ACV-stereo	2.92 535	0.92 465	20.27 613	1.33 497	1.05 426	4.68 617	1.10 479	2.66 237	1.64 306	1.46 262	1.32 232	5.41 641	4.24 611	7.83 508	1.90 486	0.44 499	0.52 585	0.32 351	0.29 385	0.45 461	0.63 538

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 215	3.30 633	2.61 284	0.82 175	0.38 67	1.27 47	0.62 170	1.51 39	1.29 144	0.91 186	0.92 115	0.65 116	0.57 67	1.08 111	0.59 119	1.55 644	0.15 24	0.32 351	0.28 357	1.10 613	1.98 639

test_sample2	1.75 338	0.56 185	2.25 249	1.41 534	0.80 321	2.91 227	0.86 343	4.05 486	2.04 401	1.91 352	1.39 254	1.57 316	1.55 416	10.65 586	1.06 303	0.32 351	0.28 423	0.32 351	0.30 406	0.36 356	0.33 323

MyStereo8	2.33 447	1.13 515	19.26 573	1.22 446	1.62 573	4.16 516	0.57 134	3.50 353	2.36 476	2.15 439	1.75 359	2.28 421	1.14 303	1.46 223	2.20 522	0.24 123	0.21 254	0.32 351	0.27 328	0.36 356	0.43 436

CoDeX	2.40 465	0.78 410	13.21 465	1.00 322	1.18 462	3.24 285	1.32 518	4.14 514	2.41 494	1.74 314	1.84 409	2.05 404	1.47 390	10.03 565	1.60 437	0.34 382	0.28 423	0.32 351	0.27 328	0.32 283	0.39 395

ACVNet-DCA	1.85 350	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	3.98 465	1.53 243	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.32 304

1test111	1.99 381	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	3.98 465	1.53 243	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	4.66 435	0.98 290	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.32 304

cc1	1.98 378	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	4.23 537	3.95 633	1.01 206	1.81 395	0.72 150	1.62 430	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.32 351	0.21 171	0.31 251	0.29 252

1111x	3.13 563	0.57 196	8.38 406	1.20 437	0.76 307	3.80 405	0.88 371	4.61 629	2.63 532	2.31 496	2.16 493	1.95 384	1.81 481	11.54 624	18.13 671	0.32 351	0.31 455	0.32 351	0.30 406	0.35 343	0.34 336

plain	1.55 298	0.69 332	13.59 472	0.65 54	0.73 296	1.66 103	0.57 134	3.17 305	1.94 380	0.77 135	1.24 202	0.80 177	0.86 189	1.60 250	0.96 286	0.33 370	0.21 254	0.32 351	0.25 277	0.42 432	0.28 240

CBFPSM	2.05 391	0.95 477	10.12 431	1.07 359	1.05 426	2.84 215	1.20 502	3.28 319	1.73 337	1.82 328	1.30 224	4.56 616	4.06 606	2.34 352	2.34 532	0.25 148	0.38 513	0.32 351	0.27 328	0.37 368	0.79 578

DisPM	1.36 280	0.55 173	2.39 264	1.54 564	0.51 166	4.59 604	0.79 290	2.50 197	1.88 368	2.50 530	1.83 404	1.45 303	1.01 244	2.71 386	0.93 278	0.46 515	0.20 220	0.32 351	0.31 422	0.31 251	0.44 442

Wz-Net-LNSev	2.30 440	1.67 589	14.88 500	1.18 430	1.65 582	3.49 340	1.54 557	3.63 375	2.03 397	1.88 340	1.64 324	3.29 534	2.06 507	2.71 386	2.02 502	0.40 460	0.33 470	0.32 351	0.31 422	0.53 499	0.49 476

GLC_STEREO	0.76 71	0.52 130	1.12 70	0.83 188	0.33 20	1.86 119	0.82 315	1.46 35	1.38 159	0.95 197	1.04 149	0.68 127	0.72 122	0.97 89	0.80 214	0.23 95	0.25 379	0.32 351	0.25 277	0.32 283	0.30 283

TRStereo	2.31 441	1.87 598	19.74 587	1.53 562	1.16 460	4.26 539	1.08 472	4.73 634	1.45 182	1.55 271	1.28 220	1.75 343	0.85 187	1.81 293	1.20 339	0.36 415	0.26 396	0.32 351	0.36 476	0.34 322	0.33 323

Patchmatch Stereo++	1.25 254	0.65 299	2.06 228	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.14 303	2.44 355	0.90 255	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
TransformOpticalFlow	3.03 554	0.77 404	20.99 642	1.00 322	0.55 199	4.18 524	0.64 177	4.33 584	3.02 584	2.18 451	3.09 594	4.35 605	5.07 624	7.36 498	1.27 362	0.32 351	0.18 123	0.32 351	0.26 300	0.28 185	0.46 459

PSM-adaLoss	1.24 250	0.65 299	2.03 216	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.73 239	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.18 341	0.87 243	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

ROB_FTStereo_v2	1.23 245	0.66 311	2.02 215	0.75 124	0.37 51	4.67 616	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.78 349	1.14 303	2.08 327	0.88 248	0.48 529	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

ROB_FTStereo	1.25 254	0.66 311	2.14 236	0.75 124	0.37 51	4.65 613	0.77 276	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.26 350	0.86 237	0.47 524	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

HUI-Stereo	1.25 254	0.66 311	2.33 258	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.78 283	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.79 356	1.13 296	2.17 339	0.85 230	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

iGMRVC	1.26 261	0.66 311	2.14 236	0.75 124	0.37 51	4.66 614	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.46 267	1.78 349	1.14 303	2.46 357	0.92 269	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

RAFT-345	2.46 476	0.55 173	19.69 586	1.02 340	0.49 159	4.43 571	0.78 283	1.64 64	2.34 471	2.09 414	3.12 596	1.96 389	1.31 342	6.65 481	1.43 395	0.36 415	0.23 316	0.32 351	0.25 277	0.28 185	0.25 172

iRAFT	1.25 254	0.65 299	2.06 228	0.75 124	0.37 51	4.68 617	0.76 264	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.14 303	2.44 355	0.90 255	0.48 529	0.23 316	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

RAFT-IKP	1.25 254	0.66 311	2.23 248	0.75 124	0.37 51	4.64 611	0.74 251	2.53 202	1.58 276	1.99 376	1.47 272	1.78 349	1.13 296	2.22 347	0.92 269	0.48 529	0.22 286	0.32 351	0.27 328	0.40 389	0.29 252

rafts_anoy	1.24 250	0.80 418	3.61 341	1.17 424	1.20 476	3.00 244	0.61 155	3.17 305	1.58 276	1.37 252	1.26 212	1.19 264	1.12 294	1.78 287	1.25 355	0.32 351	0.23 316	0.32 351	0.32 434	0.31 251	0.30 283

GEStereo_RVC	1.91 364	0.80 418	6.57 382	1.20 437	1.06 429	4.02 476	1.43 544	4.13 508	1.89 372	2.03 399	1.80 383	2.34 431	1.86 490	4.94 440	1.77 470	0.48 529	0.38 513	0.32 351	0.28 357	0.42 432	0.50 483

222	2.68 514	0.57 196	2.03 216	1.11 389	0.81 326	3.23 282	0.65 187	4.52 622	2.45 503	2.34 507	2.29 518	1.41 299	1.44 381	10.50 580	18.47 673	0.32 351	0.30 446	0.32 351	0.27 328	0.32 283	0.34 336

test_xeample	2.67 510	0.56 185	2.05 219	1.09 373	0.81 326	3.24 285	0.80 301	4.55 625	2.70 541	2.42 522	2.27 511	1.39 293	1.40 363	10.75 589	17.51 668	0.30 306	0.30 446	0.32 351	0.28 357	0.34 322	0.33 323

HGLStereo	2.03 387	0.74 384	7.50 396	1.23 452	1.56 563	3.62 373	0.95 417	3.78 406	1.89 372	2.03 399	2.20 501	3.12 521	2.14 514	5.68 457	2.04 503	0.37 423	0.31 455	0.32 351	0.29 385	0.40 389	0.45 448

DIP-Stereo	1.24 250	0.69 332	1.77 188	0.65 54	0.61 236	4.29 546	0.58 143	4.44 608	2.53 518	1.98 371	1.33 234	0.91 211	0.86 189	1.25 166	1.25 355	0.36 415	0.23 316	0.32 351	0.23 227	0.32 283	0.29 252
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	2.65 506	5.00 642	19.28 575	2.06 624	1.09 443	3.83 410	1.13 486	4.14 514	2.09 412	1.85 331	2.03 461	2.01 399	1.51 403	3.58 409	1.58 433	0.34 382	0.21 254	0.32 351	0.21 171	0.44 453	0.29 252

MLCV	1.87 353	0.91 463	8.59 408	1.10 382	0.57 216	3.59 366	0.53 117	3.70 393	2.20 439	2.80 578	2.25 509	2.00 396	1.42 375	4.13 427	1.86 481	0.30 306	0.20 220	0.32 351	0.21 171	0.33 303	0.36 356

LE_ROB	18.58 682	1.21 531	48.38 694	8.60 684	23.00 691	7.32 660	19.74 687	9.94 666	38.69 702	43.53 698	21.91 684	28.40 692	40.92 696	23.18 685	54.71 702	0.34 382	0.33 470	0.32 351	0.36 476	0.42 432	0.40 416

Selective-IGEV-i16pc	2.84 524	0.70 343	20.78 633	1.27 471	0.56 204	4.35 554	2.77 621	4.32 581	2.02 393	1.57 275	1.84 409	2.40 439	1.33 345	8.80 524	1.39 385	0.60 573	0.46 565	0.33 387	0.38 501	0.43 442	0.45 448

xyz-stereo	10.85 667	0.45 53	79.01 710	0.62 23	0.45 122	83.70 709	0.77 276	2.59 226	1.34 149	2.19 455	32.02 697	2.76 489	1.62 430	5.75 459	2.39 533	0.25 148	0.17 82	0.33 387	0.21 171	0.25 113	0.19 15

H2IRNET	1.90 360	0.53 148	14.29 491	1.14 401	0.60 231	4.48 575	0.44 79	2.65 234	1.81 354	1.05 215	2.30 523	1.67 329	1.40 363	2.17 339	1.50 416	0.36 415	0.21 254	0.33 387	0.37 488	0.34 322	0.29 252

xx1	2.03 387	0.74 384	13.77 475	1.78 599	0.36 33	4.48 575	0.74 251	4.23 537	3.95 633	1.01 206	1.81 395	1.79 356	1.34 348	2.13 332	0.64 136	0.29 264	0.17 82	0.33 387	0.33 442	0.33 303	0.32 304

MIF-Stereo (partial)	0.98 186	0.55 173	2.83 302	0.71 94	1.03 421	1.08 25	0.49 101	2.55 212	1.66 313	0.79 143	1.20 190	0.80 177	0.90 210	1.61 255	1.56 430	0.36 415	0.24 352	0.33 387	0.25 277	0.40 389	0.28 240

qqq	1.30 272	0.57 196	1.67 177	1.15 414	0.51 166	2.18 152	0.91 391	3.98 465	1.53 243	1.50 267	1.24 202	1.79 356	1.34 348	4.66 435	0.98 290	0.28 235	0.31 455	0.33 387	0.33 442	0.33 303	0.32 304

psmg	1.47 296	0.59 222	1.94 205	0.92 263	0.85 352	4.30 548	1.42 542	4.10 505	1.88 368	2.64 562	2.09 478	2.60 466	1.31 342	1.60 250	1.21 343	0.34 382	0.27 408	0.33 387	0.34 450	0.36 356	0.34 336

OMP-Stereo	1.97 376	0.93 469	1.88 198	2.76 644	0.67 271	4.58 603	1.48 547	4.31 576	1.54 252	3.15 604	2.76 573	3.25 531	1.38 356	7.66 507	1.35 381	0.40 460	0.20 220	0.33 387	0.26 300	0.33 303	0.24 158

KYRaft	1.59 311	0.52 130	1.73 183	0.95 287	0.49 159	4.38 557	1.79 578	2.43 181	1.51 225	2.49 529	2.98 585	2.00 396	3.41 589	2.14 335	0.82 221	0.30 306	0.21 254	0.33 387	0.46 547	0.35 343	2.45 650

IRAFT_RVC	1.87 353	0.60 238	4.33 358	2.40 638	0.66 264	4.59 604	1.59 562	2.96 279	1.51 225	2.23 473	1.75 359	2.09 410	2.63 551	6.70 483	1.50 416	0.33 370	0.21 254	0.33 387	0.29 385	0.32 283	0.32 304

GMM-Stereo	2.45 473	0.52 130	20.38 618	0.89 236	0.82 335	4.18 524	1.91 587	2.45 186	1.48 206	2.48 528	2.30 523	1.69 335	1.86 490	2.93 392	1.08 308	0.28 235	0.18 123	0.33 387	0.48 555	0.35 343	2.41 647

ICVP	2.26 427	0.66 311	21.18 649	0.99 314	0.88 366	4.28 545	0.95 417	3.32 328	1.60 292	1.66 295	1.76 368	1.34 284	1.14 303	1.62 257	1.32 373	0.53 560	0.35 489	0.33 387	0.29 385	0.40 389	0.51 491
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	1.72 331	0.76 401	11.61 450	0.83 188	0.84 350	4.46 573	0.84 329	3.57 366	1.16 119	1.34 246	1.37 248	1.11 249	1.03 249	1.58 243	1.13 322	0.70 600	0.58 601	0.33 387	0.35 466	0.47 476	0.42 426

TestStereo	2.00 382	1.02 491	12.25 455	0.70 85	0.61 236	1.88 120	0.55 127	2.31 161	1.52 236	1.41 259	1.33 234	1.27 275	0.90 210	11.62 628	0.81 219	0.34 382	0.19 169	0.33 387	0.24 256	0.44 453	0.24 158

sCroCo_RVC	1.06 208	0.82 430	5.05 368	1.02 340	1.05 426	0.98 19	0.61 155	2.06 120	1.29 144	0.69 94	1.26 212	0.82 183	1.10 288	1.20 152	0.90 255	0.42 487	0.40 527	0.33 387	0.30 406	0.46 472	0.38 388

GES	1.38 283	0.64 286	2.61 284	1.09 373	0.57 216	4.30 548	1.02 452	3.86 425	1.51 225	1.72 309	1.74 355	1.28 276	1.77 470	1.62 257	1.61 440	0.39 452	0.27 408	0.33 387	0.30 406	0.41 413	0.47 464

FENet	2.25 424	0.50 113	20.29 615	1.35 510	0.67 271	4.01 474	0.60 150	3.95 456	1.99 386	1.96 367	1.11 171	2.43 448	1.43 378	1.60 250	1.39 385	0.32 351	0.22 286	0.33 387	0.26 300	0.29 205	0.39 395

ac_64	2.35 456	0.62 267	9.77 423	1.32 492	1.71 593	3.27 294	0.93 408	3.48 347	2.50 512	1.74 314	1.73 353	3.91 580	1.77 470	10.21 572	1.86 481	0.40 460	0.31 455	0.33 387	0.30 406	0.34 322	0.39 395

cf-r	2.57 500	0.79 414	16.09 518	1.48 552	1.35 514	4.19 528	0.93 408	3.68 383	2.36 476	1.97 369	1.81 395	3.42 547	1.45 385	8.24 514	1.83 478	0.32 351	0.26 396	0.33 387	0.30 406	0.34 322	0.37 371

DFGA-Net	2.11 401	3.00 628	7.43 394	1.11 389	0.76 307	3.72 388	0.60 150	2.63 232	1.91 376	2.01 390	2.07 475	1.22 269	1.04 257	10.26 575	2.26 525	0.27 191	0.22 286	0.34 406	0.34 450	0.61 530	0.48 469

DDVS	1.68 327	0.79 414	2.52 275	1.26 463	1.16 460	3.17 270	0.78 283	3.12 299	1.82 355	1.86 335	1.91 436	2.92 504	1.43 378	6.20 470	1.63 448	0.45 508	0.65 613	0.34 406	0.38 501	0.48 479	0.79 578

rvit_0105_6	1.00 196	0.93 469	2.21 243	0.92 263	0.55 199	1.52 87	0.79 290	2.41 172	2.96 576	0.76 130	0.72 55	1.02 236	0.75 136	1.42 211	0.81 219	0.40 460	0.43 546	0.34 406	0.31 422	0.43 442	0.34 336

test_sample3	2.34 451	0.61 258	11.94 453	1.33 497	0.85 352	3.10 262	0.73 239	4.24 545	2.19 437	2.21 467	1.75 359	1.80 359	1.41 370	11.11 610	1.46 402	0.35 402	0.29 433	0.34 406	0.35 466	0.39 384	0.37 371

CAS++	0.89 142	0.64 286	1.46 152	0.81 163	0.51 166	1.24 43	0.86 343	3.44 344	1.46 191	1.14 230	1.29 222	0.62 101	0.58 71	1.13 126	0.59 119	0.34 382	0.30 446	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.29 252
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	1.01 199	0.80 418	1.26 111	1.00 322	1.04 424	3.95 451	0.95 417	2.07 122	1.42 172	0.75 116	1.22 197	0.68 127	0.91 213	1.63 262	0.67 154	0.24 123	0.24 352	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.37 371

MyStereo06	2.46 476	0.72 362	19.97 596	1.02 340	0.99 406	4.26 539	0.86 343	3.51 356	1.68 318	1.92 354	1.73 353	4.01 586	4.22 610	1.62 257	0.88 248	0.24 123	0.23 316	0.34 406	0.26 300	0.42 432	0.36 356

MyStereo05	2.37 462	0.72 362	19.94 594	1.02 340	0.99 406	4.26 539	0.86 343	4.01 473	2.62 531	2.14 431	1.26 212	2.28 421	1.63 443	2.07 325	1.68 456	0.24 123	0.23 316	0.34 406	0.26 300	0.42 432	0.36 356

MyStereo04	2.29 437	0.80 418	18.77 562	1.00 322	1.04 424	3.95 451	0.95 417	3.91 443	2.54 522	1.99 376	1.27 219	2.31 428	1.65 448	2.02 323	1.77 470	0.24 123	0.24 352	0.34 406	0.26 300	0.41 413	0.37 371

CASS	1.29 271	0.66 311	2.62 287	0.95 287	0.66 264	2.84 215	0.69 216	3.00 284	1.79 352	2.57 545	1.95 443	1.39 293	1.55 416	1.59 248	1.06 303	0.50 545	0.28 423	0.34 406	0.28 357	0.46 472	0.63 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	2.16 410	0.67 321	19.19 569	1.04 349	1.67 586	2.06 142	0.79 290	2.86 270	1.96 381	1.85 331	2.14 490	3.23 530	1.81 481	1.12 122	1.15 324	0.26 165	0.26 396	0.34 406	0.32 434	0.30 231	0.28 240

riskmin	1.25 254	0.56 185	2.05 219	1.05 350	0.93 384	2.86 219	0.55 127	3.23 313	1.34 149	1.55 271	1.07 163	3.56 566	2.03 503	1.29 179	1.00 295	0.28 235	0.27 408	0.34 406	0.21 171	0.41 413	0.43 436

TestStereo1	1.56 303	0.81 423	2.32 256	1.61 579	0.64 249	4.13 502	1.36 525	3.79 407	3.20 602	1.60 278	2.57 557	1.39 293	2.15 515	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 406	0.25 277	0.40 389	0.36 356

x	1.15 225	0.57 196	1.53 162	1.44 541	0.67 271	1.94 125	0.97 429	3.87 428	1.57 272	1.61 283	1.28 220	1.58 318	1.22 321	1.93 312	1.04 301	0.28 235	0.30 446	0.34 406	0.29 385	0.32 283	0.31 293

SA-5K	1.56 303	0.81 423	2.32 256	1.61 579	0.64 249	4.13 502	1.36 525	3.79 407	3.20 602	1.60 278	2.57 557	1.39 293	2.15 515	2.51 364	1.30 370	0.29 264	0.20 220	0.34 406	0.25 277	0.40 389	0.36 356

ASMatch	2.62 503	0.60 238	20.65 630	1.37 526	0.64 249	4.39 559	0.78 283	1.97 105	1.58 276	1.70 304	3.89 619	1.94 382	3.79 600	5.46 450	1.64 451	0.31 330	0.24 352	0.34 406	0.28 357	0.33 303	0.50 483

Pruner-Stereo	1.32 277	0.59 222	2.11 234	1.79 604	0.47 143	4.73 630	0.79 290	2.53 202	1.72 335	2.47 527	1.58 303	1.48 306	1.03 249	1.66 267	1.47 407	0.44 499	0.21 254	0.34 406	0.30 406	0.30 231	0.39 395

MMNet	2.02 386	0.81 423	10.76 439	1.12 393	1.23 483	3.53 351	0.89 378	3.79 407	2.08 409	2.15 439	1.76 368	2.15 414	2.12 511	3.69 414	2.32 530	0.31 330	0.29 433	0.34 406	0.27 328	0.38 373	0.42 426

AANet_RVC	3.03 554	1.72 590	12.78 462	1.17 424	1.12 448	3.79 404	1.10 479	3.86 425	3.13 592	2.62 558	4.26 622	3.96 583	1.41 370	11.43 620	5.23 603	0.94 618	0.47 570	0.34 406	0.23 227	0.40 389	0.55 510

FE-Mocha	1.06 208	0.74 384	2.45 270	0.97 300	0.69 283	1.57 89	0.40 56	2.92 274	1.47 196	1.82 328	1.81 395	1.62 324	0.88 201	1.36 195	0.78 207	0.29 264	0.20 220	0.35 425	0.31 422	0.26 143	0.33 323

G2L-Stereo	2.49 483	0.94 475	14.54 495	1.15 414	1.35 514	3.57 364	0.95 417	3.62 374	2.00 390	2.11 421	1.61 317	3.20 526	1.34 348	9.54 545	1.91 487	0.34 382	0.27 408	0.35 425	0.28 357	0.30 231	0.35 350

AIO-test2	1.61 315	1.30 548	3.40 330	1.16 421	1.31 500	3.18 272	0.74 251	4.06 490	1.52 236	1.72 309	2.21 503	0.78 171	0.74 133	3.64 413	0.95 285	3.64 661	0.26 396	0.35 425	0.42 534	0.37 368	0.33 323

rvit_0105_4	1.07 212	0.99 486	2.39 264	0.93 279	0.54 191	1.62 99	0.84 329	2.77 252	2.91 571	0.80 147	0.91 112	1.09 244	0.86 189	1.63 262	0.85 230	0.40 460	0.45 556	0.35 425	0.31 422	0.43 442	0.40 416

test_sample4	2.34 451	0.63 275	11.59 449	1.30 485	0.83 343	3.07 255	0.72 231	4.27 556	2.30 461	2.30 490	1.88 424	1.73 341	1.42 375	11.14 611	1.46 402	0.35 402	0.29 433	0.35 425	0.36 476	0.40 389	0.38 388

knoymous	1.30 272	0.60 238	5.57 377	0.88 229	0.75 303	3.04 248	0.90 383	2.68 239	1.33 148	1.48 264	1.07 163	2.78 491	0.88 201	1.29 179	0.85 230	0.31 330	0.22 286	0.35 425	0.20 153	0.45 461	0.37 371

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 469	1.47 573	14.14 486	1.30 485	1.35 514	3.51 346	1.64 568	4.04 482	2.10 420	2.46 525	1.88 424	2.28 421	2.51 545	4.73 438	3.17 573	0.38 440	0.19 169	0.35 425	0.20 153	0.40 389	0.36 356

test_5	1.87 353	0.75 395	10.23 432	1.14 401	1.40 527	3.85 423	1.27 511	3.91 443	1.93 378	1.69 300	1.78 377	1.67 329	1.79 473	2.99 396	1.17 332	0.30 306	0.18 123	0.35 425	0.33 442	0.34 322	0.33 323

iRaft-Stereo_5w	2.10 398	0.83 434	8.57 407	0.81 163	0.76 307	3.21 277	0.84 329	3.71 395	1.65 311	1.56 273	2.50 547	2.20 417	2.23 525	9.13 535	2.01 501	0.38 440	0.19 169	0.35 425	0.27 328	0.45 461	0.39 395

dd	1.26 261	1.15 520	2.47 271	0.92 263	0.49 159	4.35 554	0.75 261	1.92 98	2.11 422	1.44 261	1.24 202	1.19 264	1.05 262	1.78 287	1.70 458	0.57 568	0.34 483	0.35 425	0.33 442	0.60 525	0.46 459

GMOStereo	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

error version	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

test-v	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

test-2	1.13 220	0.70 343	2.26 250	0.75 124	0.44 114	3.05 250	0.91 391	2.78 255	1.45 182	2.37 512	1.52 284	1.53 310	1.05 262	1.17 144	0.92 269	0.25 148	0.19 169	0.35 425	0.28 357	0.34 322	0.26 202

PSMNet-RSSM	1.96 374	0.77 404	3.26 323	1.29 478	1.31 500	4.19 528	0.96 424	3.68 383	1.89 372	2.05 404	1.80 383	2.60 466	1.70 459	9.84 555	1.81 474	0.35 402	0.29 433	0.35 425	0.37 488	0.42 432	0.35 350

GwcNet-RSSM	2.66 508	1.05 497	15.91 516	1.22 446	1.19 469	4.12 499	1.12 483	3.84 419	2.02 393	1.93 358	1.79 380	3.12 521	1.46 388	10.37 577	2.05 505	0.33 370	0.27 408	0.35 425	0.30 406	0.40 389	0.36 356

SMFormer	2.00 382	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	2.13 516	0.34 382	0.32 463	0.36 441	0.31 422	0.38 373	0.36 356

tta	2.00 382	0.57 196	4.46 359	1.36 516	0.57 216	2.03 133	0.73 239	4.25 547	2.80 557	2.32 500	2.31 529	1.95 384	1.52 405	10.99 601	2.13 516	0.34 382	0.32 463	0.36 441	0.31 422	0.29 205	0.29 252

Wz-Net-MNSev	2.71 518	2.54 621	13.91 482	1.52 560	1.37 520	3.28 298	2.47 609	4.03 478	2.32 469	2.57 545	2.07 475	2.29 426	3.01 568	7.55 501	2.74 561	0.38 440	0.36 495	0.36 441	0.37 488	0.57 516	0.47 464

IER	1.69 328	0.65 299	7.19 391	0.94 284	1.15 455	3.28 298	0.89 378	3.48 347	1.97 383	2.10 417	1.98 451	2.28 421	2.12 511	2.25 349	1.75 469	0.29 264	0.23 316	0.36 441	0.30 406	0.32 283	0.34 336

Sa-1000	1.63 320	0.79 414	3.56 337	1.11 389	0.48 151	4.06 483	1.41 540	4.49 617	2.75 548	2.00 388	2.80 577	1.84 371	1.43 378	2.64 381	1.50 416	0.27 191	0.19 169	0.36 441	0.33 442	0.36 356	0.30 283

NF-Stereo	1.58 306	0.61 258	2.66 293	2.26 631	0.47 143	4.68 617	0.67 194	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.08 468	1.20 339	0.40 460	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.36 356

OCTAStereo	1.58 306	0.61 258	2.72 296	2.27 634	0.46 133	4.68 617	0.67 194	3.30 322	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.02 465	1.21 343	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

PFNet	2.47 479	0.60 238	16.95 531	2.15 628	0.81 326	4.63 610	0.91 391	2.55 212	1.52 236	2.40 519	2.79 575	1.83 368	1.42 375	7.54 500	1.34 380	0.33 370	0.21 254	0.36 441	0.27 328	0.32 283	0.39 395

RE-Stereo	1.58 306	0.61 258	2.72 296	2.26 631	0.46 133	4.68 617	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.01 463	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

TVStereo	1.58 306	0.61 258	2.72 296	2.26 631	0.46 133	4.68 617	0.68 205	3.31 323	1.48 206	2.11 421	1.59 308	1.36 288	1.09 282	6.01 463	1.22 346	0.41 475	0.20 220	0.36 441	0.34 450	0.31 251	0.37 371

ADLNet	2.29 437	0.83 434	3.62 342	1.35 510	1.60 569	3.67 381	1.24 509	3.95 456	2.98 580	2.58 549	2.29 518	4.01 586	1.79 473	11.23 614	2.09 511	0.37 423	0.38 513	0.36 441	0.34 450	0.45 461	0.71 556

HCRNet	1.60 313	0.56 185	2.47 271	0.78 151	1.36 517	4.11 497	0.71 228	3.57 366	2.79 553	1.75 316	1.61 317	1.58 318	1.41 370	5.79 460	1.56 430	0.34 382	0.28 423	0.36 441	0.29 385	0.33 303	0.37 371

Selective-IGEV-i16pb	3.23 572	0.73 373	21.29 651	1.22 446	0.68 276	3.99 469	3.38 641	4.52 622	2.52 516	1.72 309	3.60 613	2.92 504	2.21 524	10.07 567	2.59 555	0.68 595	0.50 582	0.37 453	0.48 555	0.54 502	0.54 504

rvit_0105_5	1.13 220	0.93 469	2.60 281	0.91 257	0.56 204	1.92 124	0.91 391	3.02 287	2.63 532	0.95 197	1.20 190	1.18 260	0.93 219	1.51 231	0.93 278	0.40 460	0.43 546	0.37 453	0.35 466	0.42 432	0.44 442

test_sample6	2.35 456	0.62 267	10.78 440	1.33 497	0.83 343	3.15 268	0.79 290	4.36 593	2.43 498	2.26 482	2.04 464	1.69 335	1.39 359	11.48 623	1.61 440	0.38 440	0.32 463	0.37 453	0.39 509	0.41 413	0.42 426

test_sample5	2.33 447	0.62 267	11.29 446	1.29 478	0.83 343	3.09 258	0.74 251	4.28 561	2.31 465	2.20 458	1.97 449	1.68 331	1.39 359	11.19 612	1.47 407	0.37 423	0.31 455	0.37 453	0.37 488	0.41 413	0.39 395

DualNet	2.33 447	0.62 267	11.29 446	1.29 478	0.83 343	3.09 258	0.74 251	4.28 561	2.31 465	2.26 482	2.04 464	1.68 331	1.39 359	11.19 612	1.47 407	0.37 423	0.31 455	0.37 453	0.37 488	0.41 413	0.39 395

StereoVision	1.65 322	0.75 395	7.47 395	1.01 329	1.80 611	2.61 198	0.61 155	3.06 293	1.96 381	1.25 239	3.46 611	1.85 374	0.88 201	2.07 325	1.93 489	0.43 493	0.36 495	0.37 453	0.36 476	0.48 479	0.33 323

SA	1.62 317	0.75 395	3.78 350	1.07 359	0.43 103	4.26 539	1.36 525	4.45 611	3.12 591	1.63 287	1.97 449	1.68 331	2.26 527	2.55 372	1.27 362	0.27 191	0.22 286	0.37 453	0.37 488	0.35 343	0.30 283

PFNet+	1.46 292	0.57 196	2.84 303	0.92 263	0.47 143	4.64 611	0.84 329	2.46 189	1.99 386	2.14 431	1.64 324	1.34 284	1.03 249	4.68 437	1.23 350	0.45 508	0.33 470	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.49 476

PSM-softLoss	1.66 325	0.59 222	5.15 370	2.25 629	0.48 151	4.68 617	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 431	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 466	1.20 339	0.41 475	0.23 316	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.31 293

KMStereo	1.66 325	0.59 222	5.15 370	2.25 629	0.48 151	4.68 617	0.69 216	2.57 216	1.52 236	2.14 431	1.45 265	1.42 300	0.99 238	6.04 466	1.20 339	0.41 475	0.23 316	0.37 453	0.39 509	0.32 283	0.31 293

RAFT-RH_RVC	2.63 504	0.55 173	19.97 596	1.26 463	0.47 143	4.46 573	0.57 134	1.71 71	1.64 306	3.06 598	5.51 633	2.03 400	1.28 333	6.70 483	1.52 425	0.42 487	0.22 286	0.37 453	0.34 450	0.28 185	0.29 252

ARAFT	2.56 497	1.13 515	19.50 580	0.89 236	0.48 151	4.15 506	1.40 537	4.36 593	2.82 565	2.36 511	1.88 424	1.70 337	1.04 257	6.45 475	1.22 346	0.29 264	0.18 123	0.37 453	0.35 466	0.35 343	0.25 172

UPFNet	1.81 346	0.63 275	6.71 384	1.25 456	1.44 540	3.50 344	1.35 523	4.02 477	1.85 364	2.40 519	1.52 284	2.41 442	1.40 363	3.62 411	1.88 483	0.34 382	0.33 470	0.37 453	0.31 422	0.41 413	0.39 395

DSFCA	1.89 358	0.69 332	3.14 317	1.10 382	1.18 462	3.99 469	1.79 578	3.50 353	2.16 432	3.10 599	1.64 324	2.91 502	2.50 544	5.38 448	2.26 525	0.43 493	0.38 513	0.37 453	0.36 476	0.50 487	0.42 426

RTSC	2.95 537	2.51 617	15.49 514	1.54 564	1.30 497	3.51 346	0.86 343	3.89 433	2.48 507	3.64 618	3.12 596	3.04 513	2.30 529	5.70 458	6.67 609	0.55 564	0.35 489	0.37 453	0.39 509	0.70 560	0.60 528

DeepPruner_ROB	2.05 391	1.09 509	10.50 436	1.01 329	1.20 476	4.39 559	0.91 391	3.14 300	1.72 335	2.60 554	1.54 292	2.78 491	1.27 331	4.52 433	1.72 461	0.51 551	0.40 527	0.37 453	0.34 450	0.48 479	0.52 496

zh-mn7	3.15 566	9.61 667	12.45 458	1.26 463	0.99 406	2.91 227	1.32 518	4.12 506	2.74 545	3.33 611	3.07 590	2.84 495	1.89 495	8.91 528	4.69 591	0.49 541	0.40 527	0.38 469	0.38 501	0.56 511	0.63 538

AACVNet	1.83 347	1.02 491	2.41 267	1.45 545	0.87 362	3.21 277	0.73 239	3.16 303	1.61 296	2.01 390	1.82 403	2.28 421	1.33 345	10.98 600	1.49 415	0.39 452	0.32 463	0.38 469	0.32 434	0.43 442	0.44 442

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 492	1.04 496	16.73 527	1.53 562	2.00 626	3.96 461	0.87 364	3.87 428	2.31 465	2.54 540	1.67 334	2.85 496	1.63 443	5.55 453	1.62 445	0.46 515	0.33 470	0.38 469	0.38 501	0.53 499	0.62 534
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	4.06 609	1.13 515	16.64 525	1.12 393	1.25 488	3.50 344	3.05 633	4.29 565	3.26 607	3.64 618	2.56 555	2.97 507	4.79 619	13.33 663	16.91 664	0.37 423	0.41 536	0.38 469	0.39 509	0.48 479	0.81 580

DAS	2.31 441	0.67 321	4.79 366	1.14 401	1.64 578	2.93 235	2.13 599	4.09 498	2.74 545	4.17 633	2.52 550	2.46 453	1.79 473	11.55 625	1.63 448	0.37 423	0.22 286	0.39 473	0.25 277	0.41 413	0.34 336

SepStereo	2.15 409	0.67 321	4.79 366	1.14 401	1.64 578	2.93 235	2.13 599	4.09 498	2.74 545	4.17 633	2.52 550	2.46 453	1.79 473	8.36 515	1.63 448	0.37 423	0.22 286	0.39 473	0.25 277	0.41 413	0.34 336

SFCPSM	2.18 413	0.63 275	17.03 532	0.88 229	0.98 403	3.74 394	1.28 513	4.09 498	2.16 432	1.85 331	1.83 404	1.65 327	1.39 359	2.50 361	1.50 416	0.33 370	0.27 408	0.39 473	0.36 476	0.34 322	0.37 371

StereoDRNet	2.84 524	1.49 575	14.48 493	1.33 497	1.57 567	3.44 325	2.06 595	3.69 388	2.36 476	3.26 608	1.84 409	2.79 493	1.80 478	10.88 595	3.16 572	0.41 475	0.33 470	0.39 473	0.36 476	0.59 521	0.58 523

PWCDC_ROB	2.95 537	3.26 631	14.06 485	1.59 574	1.56 563	4.19 528	0.86 343	4.30 573	4.08 635	2.06 409	7.37 639	2.75 483	2.42 538	3.59 410	2.67 559	1.34 642	0.36 495	0.39 473	0.34 450	1.13 616	0.62 534

SGM_RVC	4.57 619	0.72 362	17.46 542	1.84 608	0.58 225	4.23 537	3.45 643	4.66 631	3.66 626	7.99 665	8.82 653	7.56 653	8.74 664	12.30 650	6.84 614	0.43 493	0.38 513	0.39 473	0.35 466	0.51 489	0.48 469
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.75 63	0.60 238	1.18 90	0.82 175	0.58 225	2.29 165	0.66 190	1.38 26	0.80 44	1.03 213	0.76 63	0.63 108	0.49 43	0.84 50	0.91 264	0.31 330	0.27 408	0.40 479	0.48 555	0.31 251	0.30 283

MSAF-DinoV2	13.69 677	13.09 679	22.03 667	2.41 639	1.44 540	4.03 478	1.38 533	9.07 665	9.20 659	2.23 473	1.98 451	5.08 634	5.06 623	177.66 716	5.46 606	0.45 508	0.34 483	0.40 479	0.62 597	6.09 673	5.80 681

rvit_0105_3	1.24 250	0.93 469	2.84 303	0.97 300	0.58 225	2.38 172	1.08 472	3.26 318	2.53 518	1.18 232	1.40 258	1.24 271	1.04 257	1.73 281	0.97 287	0.44 499	0.44 551	0.40 479	0.42 534	0.42 432	0.50 483

UGAM	2.58 501	0.56 185	18.55 560	0.89 236	0.71 289	3.23 282	1.03 455	2.75 249	1.75 345	1.36 249	2.77 574	2.69 475	1.28 333	10.75 589	1.40 388	0.28 235	0.24 352	0.40 479	0.31 422	0.35 343	0.30 283

ITSA-stereo	1.86 351	0.72 362	3.74 347	1.20 437	0.66 264	4.09 490	0.91 391	4.24 545	2.53 518	1.93 358	1.77 374	1.59 320	2.15 515	6.12 469	2.44 542	0.40 460	0.38 513	0.40 479	0.40 520	0.50 487	0.98 600

GMStereo_Zeroshot	1.41 286	1.21 531	3.33 328	1.29 478	0.72 291	3.35 308	0.53 117	2.58 225	1.68 318	2.35 508	1.56 300	2.42 445	0.96 225	2.50 361	1.16 328	0.45 508	0.23 316	0.40 479	0.24 256	0.79 583	0.33 323

RAFT	1.23 245	0.84 439	2.05 219	0.96 293	0.47 143	1.80 114	0.94 413	3.18 307	1.46 191	1.60 278	1.71 348	3.04 513	1.59 419	1.64 264	1.32 373	0.38 440	0.24 352	0.40 479	0.32 434	0.40 389	0.35 350

delet	1.92 367	0.76 401	5.14 369	1.01 329	1.65 582	3.44 325	2.03 594	3.76 401	2.48 507	2.01 390	2.05 470	2.63 470	1.90 496	5.34 447	2.12 513	0.28 235	0.29 433	0.40 479	0.31 422	0.41 413	0.45 448

FADNet-RVC	2.51 486	2.27 613	14.03 484	1.09 373	0.81 326	3.54 355	1.10 479	4.13 508	2.48 507	1.39 255	1.22 197	1.85 374	1.77 470	9.78 553	2.06 506	0.38 440	0.37 507	0.40 479	0.40 520	0.67 554	0.48 469

FADNet	2.49 483	1.76 593	13.17 464	1.17 424	0.95 389	3.27 294	0.88 371	3.94 454	2.27 453	1.40 257	1.29 222	2.51 458	2.06 507	9.93 560	1.94 491	0.43 493	0.45 556	0.40 479	0.43 538	1.06 607	0.53 498

DPSNet	3.43 584	1.37 561	12.19 454	1.39 530	1.24 485	4.15 506	2.06 595	4.51 621	3.34 613	2.69 569	1.96 444	3.52 561	5.56 632	10.68 587	9.68 632	0.93 617	0.73 625	0.40 479	0.37 488	1.06 607	0.86 586

DLCB_ROB	2.05 391	0.95 477	2.37 262	1.24 454	1.02 420	2.92 230	1.30 516	3.68 383	2.30 461	2.91 584	2.17 495	3.32 538	1.52 405	10.37 577	2.50 547	0.40 460	0.33 470	0.40 479	0.36 476	0.41 413	0.47 464

DCVSM-stereo	2.31 441	0.66 311	20.69 631	1.11 389	0.93 384	2.58 196	0.73 239	2.61 229	1.60 292	2.57 545	1.53 290	3.30 536	1.72 463	2.19 342	1.23 350	0.34 382	0.53 586	0.41 491	0.32 434	0.45 461	0.62 534

CASnet	0.78 90	0.51 121	1.29 122	0.81 163	0.29 8	1.28 53	0.74 251	1.51 39	1.89 372	1.64 290	1.09 166	0.65 116	0.64 93	0.91 71	0.76 201	0.29 264	0.17 82	0.41 491	0.31 422	0.32 283	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	1.87 353	0.74 384	2.60 281	1.12 393	1.06 429	4.50 584	0.76 264	4.41 603	2.24 445	2.16 445	1.86 420	3.63 569	0.97 230	8.00 511	1.17 332	0.41 475	0.30 446	0.41 491	0.30 406	0.41 413	0.36 356

pcwnet_v2	2.70 517	0.65 299	22.48 669	1.08 367	1.03 421	3.56 360	0.81 311	4.29 565	3.14 594	2.29 486	2.29 518	3.01 511	1.71 461	3.32 404	1.43 395	0.43 493	0.50 582	0.41 491	0.34 450	0.61 530	0.56 514

psm_up	2.28 434	0.81 423	5.45 376	1.26 463	1.50 550	3.84 415	1.23 507	4.23 537	2.03 397	2.55 541	1.80 383	2.44 452	1.65 448	12.90 659	1.58 433	0.37 423	0.38 513	0.41 491	0.34 450	0.43 442	0.39 395

UNet	2.51 486	0.74 384	20.17 606	1.14 401	1.44 540	3.48 337	0.76 264	3.77 403	1.87 366	2.05 404	1.57 302	2.75 483	2.39 536	3.51 407	2.51 548	0.32 351	0.26 396	0.41 491	0.26 300	0.38 373	0.39 395

HITNet	2.07 394	0.82 430	14.77 497	1.34 505	0.56 204	3.47 334	0.80 301	4.07 492	2.35 473	2.16 445	1.61 317	1.64 326	1.44 381	2.09 330	2.56 554	0.26 165	0.18 123	0.41 491	0.26 300	0.45 461	0.25 172
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
ssnet_v2	2.04 389	0.88 454	7.87 397	1.20 437	0.87 362	3.86 425	1.64 568	4.01 473	2.60 530	2.61 556	1.96 444	3.79 575	1.71 461	2.20 343	2.96 567	0.41 475	0.35 489	0.42 498	0.37 488	0.55 505	0.52 496

DMCA	1.72 331	0.74 384	6.63 383	1.14 401	0.96 390	3.98 468	0.90 383	3.75 399	2.76 549	2.83 581	1.58 303	2.35 433	1.18 314	1.58 243	1.98 498	0.40 460	0.27 408	0.42 498	0.26 300	0.36 356	0.38 388

FADNet-RVC-Resample	2.83 523	2.02 605	21.07 643	1.12 393	0.91 376	3.53 351	1.37 530	4.08 496	2.09 412	1.68 299	1.33 234	2.03 400	1.51 403	9.54 545	1.69 457	0.38 440	0.37 507	0.42 498	0.44 541	0.56 511	0.56 514

StereoDRNet-Refined	1.77 341	0.81 423	2.22 246	1.21 443	0.76 307	3.26 291	0.71 228	3.82 415	2.05 404	2.29 486	2.05 470	2.98 508	1.44 381	7.15 493	2.27 527	0.30 306	0.23 316	0.42 498	0.33 442	0.45 461	0.64 542
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
z-mn7	3.36 582	9.42 665	14.16 487	1.28 474	1.22 482	3.78 400	1.43 544	3.92 448	3.35 614	2.85 582	3.36 607	3.06 517	1.97 501	9.66 549	5.16 599	0.42 487	0.35 489	0.43 502	0.33 442	0.63 536	0.48 469

test_sample7	1.65 322	0.70 343	2.60 281	1.48 552	0.76 307	2.38 172	1.07 467	4.35 588	2.11 422	2.14 431	1.75 359	1.75 343	1.67 452	6.26 472	1.26 358	0.44 499	0.48 576	0.43 502	0.40 520	0.46 472	0.43 436

aanetorigin	3.30 577	1.66 587	17.52 544	1.18 430	1.58 568	2.57 194	3.80 653	2.65 234	2.03 397	6.12 655	4.30 623	2.82 494	5.70 633	5.47 451	4.67 589	0.50 545	0.44 551	0.43 502	0.47 550	1.17 622	0.92 593

CFNet	2.34 451	1.10 510	8.96 413	1.34 505	1.24 485	4.09 490	0.73 239	4.04 482	2.77 550	1.62 285	1.87 423	2.27 420	1.45 385	11.41 618	1.82 476	0.31 330	0.24 352	0.43 502	0.36 476	0.43 442	0.33 323

AdaStereo	1.45 291	0.83 434	2.34 261	1.28 474	0.81 326	3.21 277	1.14 488	4.20 524	2.46 506	2.05 404	1.77 374	2.48 455	1.18 314	1.71 279	1.44 397	0.43 493	0.25 379	0.43 502	0.28 357	0.44 453	0.34 336
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
w-ln-seven-2	2.73 519	2.13 608	12.47 459	1.18 430	1.01 418	3.54 355	1.58 561	3.93 450	3.26 607	2.43 524	2.02 458	2.63 470	2.28 528	7.93 510	5.45 605	0.40 460	0.40 527	0.44 507	0.34 450	0.62 534	0.47 464

hitnet-ft	2.37 462	0.73 373	8.34 404	0.96 293	0.89 371	3.77 398	0.80 301	3.55 364	2.58 526	2.24 476	2.04 464	3.65 571	1.49 398	11.71 638	1.89 484	0.44 499	0.53 586	0.44 507	0.35 466	0.52 493	0.48 469

DMCA-RVC	2.45 473	1.22 537	18.29 553	1.23 452	1.14 453	2.49 184	0.85 338	3.29 321	1.68 318	3.02 593	1.41 260	2.00 396	1.53 412	6.39 474	2.00 499	0.38 440	0.30 446	0.44 507	0.35 466	0.45 461	0.44 442

FADNet_RVC	2.65 506	2.28 615	16.51 524	0.98 308	0.92 378	4.09 490	0.83 321	4.26 555	1.73 337	1.46 262	1.78 377	1.60 321	1.50 399	8.88 526	2.39 533	0.47 524	0.38 513	0.44 507	0.58 588	0.89 592	0.97 598

PA-Net	3.09 559	1.24 542	18.84 563	1.38 528	1.19 469	3.42 323	1.75 576	3.89 433	3.27 611	1.88 340	2.10 479	3.03 512	1.88 494	11.60 626	2.88 566	0.40 460	0.54 588	0.44 507	0.62 597	0.52 493	1.02 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	3.03 554	0.99 486	18.18 550	1.35 510	1.60 569	3.59 366	1.48 547	4.13 508	2.45 503	3.47 617	1.92 439	2.58 465	2.53 546	10.88 595	2.80 564	0.39 452	0.36 495	0.44 507	0.41 527	0.55 505	0.57 518

DN-CSS_ROB	1.91 364	1.55 579	11.13 445	1.82 606	0.88 366	3.99 469	0.61 155	4.01 473	1.67 315	1.64 290	1.89 430	1.39 293	1.06 270	3.23 398	1.50 416	0.31 330	0.19 169	0.44 507	0.29 385	0.37 368	0.31 293

zh-sn7	3.81 597	11.43 675	15.78 515	1.25 456	1.15 455	3.68 383	2.58 617	4.15 518	2.42 497	2.61 556	3.10 595	3.38 545	3.03 572	11.43 620	6.88 615	0.45 508	0.48 576	0.45 514	0.43 538	0.72 572	0.71 556

rvit_105_1	1.43 287	0.90 457	3.27 324	1.08 367	0.68 276	2.79 208	1.27 511	3.52 357	2.35 473	1.38 254	1.54 292	1.28 276	1.14 303	2.91 390	1.40 388	0.54 562	0.47 570	0.45 514	0.59 591	0.44 453	0.58 523

mmm	1.27 266	0.58 212	2.20 241	1.41 534	0.68 276	2.39 174	0.85 338	3.90 438	1.63 305	2.20 458	1.84 409	1.28 276	1.50 399	1.91 311	0.89 251	0.31 330	0.27 408	0.45 514	0.37 488	0.38 373	0.34 336

fast-acv-ft	2.54 492	1.19 528	20.08 602	1.41 534	1.40 527	3.18 272	1.17 494	3.37 338	2.28 457	1.90 347	2.15 492	2.69 475	2.17 520	2.91 390	2.31 529	0.37 423	0.39 522	0.45 514	0.39 509	0.57 516	0.45 448

AASNet	2.44 472	0.92 465	19.79 588	1.35 510	1.49 547	3.81 407	1.07 467	3.85 422	2.93 575	1.95 364	2.29 518	1.96 389	1.29 336	1.73 281	1.93 489	0.39 452	0.33 470	0.45 514	0.30 406	0.55 505	0.45 448

MSMDNet	2.23 420	0.64 286	17.32 533	0.84 199	0.75 303	3.53 351	0.64 177	3.61 373	1.98 385	1.71 308	1.64 324	3.22 528	2.99 566	2.08 327	1.11 317	0.31 330	0.37 507	0.45 514	0.26 300	0.62 534	0.45 448

Selective-IGEV-i1	1.43 287	0.59 222	2.42 269	1.15 414	1.07 435	3.82 409	1.09 476	3.79 407	2.11 422	1.62 285	1.91 436	2.65 472	1.22 321	1.80 291	1.12 320	0.32 351	0.27 408	0.46 520	0.54 579	0.31 251	0.39 395

LL-Strereo	3.01 552	1.81 597	17.59 545	1.12 393	2.10 633	2.90 224	1.09 476	4.33 584	2.00 390	3.12 601	2.24 507	3.29 534	3.15 576	11.31 615	1.84 479	0.30 306	0.28 423	0.46 520	0.34 450	0.49 485	0.45 448

GwcNet	3.00 550	1.63 583	19.83 590	1.32 492	2.04 631	3.27 294	1.55 558	3.65 377	2.33 470	2.00 388	2.12 486	3.56 566	1.68 456	9.47 543	2.45 543	0.44 499	0.45 556	0.46 520	0.38 501	0.60 525	0.76 570

GANet	2.93 536	1.05 497	11.29 446	1.64 581	0.96 390	3.91 432	2.52 612	3.72 396	2.41 494	2.95 591	3.00 586	3.21 527	2.03 503	12.42 653	4.72 592	0.51 551	0.41 536	0.46 520	0.39 509	0.60 525	0.50 483

PCWNet_CMD	2.23 420	0.65 299	17.36 537	0.83 188	0.76 307	3.51 346	0.64 177	3.60 370	1.97 383	1.70 304	1.63 322	3.22 528	3.05 573	2.09 330	1.11 317	0.31 330	0.36 495	0.47 524	0.26 300	0.64 544	0.47 464

Wz-Net-TNSev	3.67 590	8.83 656	13.47 471	1.48 552	1.18 462	3.60 368	2.49 611	4.27 556	3.13 592	2.18 451	1.89 430	4.21 601	2.80 559	12.10 648	7.58 623	0.57 568	0.55 593	0.47 524	0.54 579	0.91 595	1.05 603

WZ-Net	3.62 588	4.87 641	16.77 529	1.43 538	1.40 527	3.75 395	2.29 605	4.12 506	2.50 512	2.74 573	2.19 499	4.06 589	5.29 628	10.19 571	7.36 620	0.54 562	0.37 507	0.47 524	0.49 560	0.77 579	0.73 564

EDNetEfficient	5.61 636	2.14 610	16.75 528	1.67 585	3.64 662	4.12 499	7.51 667	3.05 290	5.63 652	11.57 681	4.83 628	3.95 581	12.72 668	8.44 519	20.78 680	0.41 475	0.43 546	0.47 524	1.01 629	1.66 636	1.39 624

STTStereo	2.34 451	0.95 477	14.93 503	1.43 538	1.54 556	3.86 425	0.86 343	3.65 377	2.44 502	2.15 439	1.55 296	2.49 457	1.59 419	5.14 444	1.44 397	0.38 440	0.39 522	0.47 524	0.51 570	0.52 493	0.51 491

BEATNet_4x	1.92 367	1.36 559	8.75 412	1.20 437	0.56 204	3.46 331	1.03 455	4.00 471	2.43 498	2.25 479	1.70 344	2.10 411	1.59 419	2.57 375	3.05 571	0.37 423	0.22 286	0.47 524	0.29 385	0.60 525	0.40 416

SGM-ForestM	11.55 670	1.16 523	21.62 661	2.14 627	0.81 326	22.25 685	19.08 686	16.50 686	11.34 664	15.94 688	14.44 678	27.12 691	22.61 690	24.76 689	28.39 696	0.50 545	0.48 576	0.47 524	0.44 541	0.55 505	0.53 498

MDST_ROB	5.53 635	0.59 222	23.11 673	2.55 641	2.69 645	21.20 683	1.98 591	4.77 637	2.65 535	9.36 670	4.25 621	4.14 595	4.45 615	22.57 683	3.68 580	0.48 529	0.33 470	0.47 524	0.44 541	0.44 453	0.44 442

w-ln-seven	2.86 526	3.06 629	14.02 483	1.27 471	1.32 507	4.10 496	1.59 562	3.90 438	2.59 529	3.03 594	2.27 511	3.42 547	2.25 526	6.70 483	4.81 595	0.39 452	0.34 483	0.48 532	0.40 520	0.74 574	0.55 510

rvit_stereo_0075_2	1.18 231	0.74 384	2.66 293	0.90 246	1.27 493	2.51 186	0.69 216	2.25 149	2.06 406	1.40 257	1.86 420	1.46 305	0.84 184	1.42 211	0.94 280	0.46 515	0.40 527	0.48 532	0.38 501	0.46 472	0.51 491

ffm	1.72 331	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.22 533	3.37 615	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	2.21 345	0.65 145	0.29 264	0.16 47	0.48 532	0.37 488	0.30 231	0.29 252

ff1	2.96 540	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.22 533	3.37 615	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	11.62 628	16.09 658	0.29 264	0.16 47	0.48 532	0.37 488	0.30 231	0.29 252

mmx	2.98 546	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.49 617	3.05 586	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	11.62 628	16.09 658	0.33 370	0.28 423	0.48 532	0.37 488	0.44 453	0.37 371

xxx	2.98 546	0.60 238	5.21 372	1.14 401	0.99 406	3.62 373	0.86 343	4.49 617	3.05 586	2.20 458	2.30 523	3.48 551	1.62 430	11.62 628	16.09 658	0.33 370	0.28 423	0.48 532	0.37 488	0.44 453	0.37 371

SACVNet	2.46 476	1.14 519	9.47 421	1.44 541	1.18 462	4.06 483	1.49 551	3.84 419	2.24 445	2.62 558	1.89 430	2.57 463	1.28 333	11.35 616	1.64 451	0.50 545	0.39 522	0.48 532	0.41 527	0.55 505	0.75 568

RAFT + AFF	2.51 486	2.66 623	4.48 363	1.15 414	1.95 624	4.15 506	2.01 593	4.46 612	3.30 612	2.19 455	2.51 549	2.22 418	4.87 621	8.91 528	2.06 506	0.30 306	0.60 606	0.48 532	0.38 501	0.77 579	0.69 552

psmorigin	6.59 646	1.15 520	88.11 711	1.52 560	0.97 394	2.88 222	1.20 502	3.21 308	2.04 401	3.73 621	2.46 542	5.15 637	2.55 547	10.60 584	2.47 545	0.55 564	0.68 620	0.48 532	0.51 570	0.70 560	0.88 590

FAT-Stereo	3.34 580	0.81 423	20.05 598	1.25 456	1.20 476	3.44 325	1.99 592	4.23 537	2.67 538	3.14 602	3.82 618	3.51 560	3.32 586	11.68 636	1.94 491	0.64 583	0.67 617	0.48 532	0.52 573	0.61 530	0.81 580

S-Stereo	3.48 585	0.91 463	22.06 668	1.36 516	1.50 550	3.55 358	2.53 614	4.21 529	2.81 563	2.37 512	3.81 617	3.75 573	1.84 485	11.90 646	2.51 548	0.63 580	0.71 623	0.48 532	0.76 610	0.67 554	1.19 612

RYNet	2.97 544	0.93 469	15.09 506	1.12 393	1.38 523	3.66 380	1.42 542	4.03 478	2.29 460	2.10 417	1.70 344	3.79 575	2.16 518	13.64 669	3.02 570	0.37 423	0.41 536	0.48 532	0.34 450	0.81 586	0.75 568

XPNet_ROB	2.27 429	1.11 513	4.10 354	1.36 516	0.97 394	3.94 446	1.63 566	4.07 492	2.14 428	2.82 580	2.00 456	2.32 429	1.73 466	10.81 593	3.39 575	0.51 551	0.47 570	0.48 532	0.40 520	0.51 489	0.56 514

CBMV	3.32 579	0.96 483	21.16 647	1.32 492	0.83 343	3.81 407	3.91 656	4.47 613	2.53 518	3.34 612	2.24 507	4.45 609	2.58 549	10.07 567	1.96 496	0.45 508	0.43 546	0.48 532	0.38 501	0.52 493	0.53 498
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	2.96 540	1.07 504	23.18 675	1.29 478	1.86 615	2.03 133	1.52 552	4.30 573	4.71 641	2.23 473	2.34 536	1.65 327	1.48 392	5.89 462	2.81 565	0.51 551	0.47 570	0.49 546	0.40 520	0.59 521	0.49 476

CSAN	4.71 622	1.39 564	20.23 608	1.19 433	0.87 362	3.65 379	3.50 645	4.57 627	3.87 629	3.89 624	7.82 642	3.54 565	6.16 641	23.47 688	6.82 613	0.52 557	0.45 556	0.49 546	0.52 573	0.63 536	0.66 546

SGM-Forest	2.96 540	0.62 267	3.49 332	1.09 373	0.80 321	4.06 483	3.30 638	4.37 596	3.09 590	4.18 636	3.27 604	4.67 623	3.86 602	11.69 637	7.91 624	0.51 551	0.46 565	0.49 546	0.39 509	0.48 479	0.49 476
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	3.15 566	2.93 627	15.16 509	1.41 534	1.08 438	2.23 159	1.37 530	2.95 277	3.65 624	4.12 631	4.40 624	4.13 593	5.32 629	6.55 477	3.76 581	0.60 573	0.42 545	0.50 549	0.42 534	0.99 602	0.93 595

coex-ft	18.59 683	6.62 649	113.53 713	1.17 424	1.31 500	2.33 169	1.93 588	2.81 264	14.00 670	124.82 716	8.45 648	5.90 645	51.74 707	9.99 563	22.69 681	0.57 568	0.62 609	0.50 549	0.49 560	1.08 612	1.28 615

SANet	5.65 638	1.72 590	20.94 640	1.26 463	0.88 366	7.20 658	3.81 654	4.60 628	11.23 663	4.56 640	8.78 652	7.49 652	6.95 648	11.85 644	18.11 670	0.49 541	0.44 551	0.50 549	0.42 534	0.90 594	0.82 584

PSMNet_ROB	2.95 537	1.38 562	18.46 559	1.19 433	1.20 476	3.80 405	1.65 571	3.54 362	2.35 473	1.98 371	1.71 348	2.75 483	1.79 473	11.43 620	2.78 563	0.42 487	0.36 495	0.50 549	0.60 593	0.59 521	0.49 476

SHD	2.82 522	2.04 606	13.80 479	1.69 587	1.79 608	2.73 207	1.07 467	3.85 422	3.18 598	4.63 641	2.74 570	3.38 545	2.77 557	5.48 452	3.66 579	0.62 579	0.47 570	0.51 553	0.55 582	0.65 547	0.74 565

RTS	3.90 601	7.04 650	17.94 547	1.92 614	2.19 636	5.00 642	2.96 629	4.29 565	3.19 599	4.05 628	3.08 591	4.94 627	3.16 578	7.64 504	6.72 610	0.66 588	0.44 551	0.51 553	0.47 550	0.95 597	0.76 570

RTSA	3.90 601	7.04 650	17.94 547	1.92 614	2.19 636	5.00 642	2.96 629	4.29 565	3.19 599	4.05 628	3.08 591	4.94 627	3.16 578	7.64 504	6.72 610	0.66 588	0.44 551	0.51 553	0.47 550	0.95 597	0.76 570

CVANet_RVC	2.55 496	1.10 510	9.13 419	1.46 547	1.15 455	3.96 461	1.53 554	3.91 443	2.50 512	3.04 595	2.04 464	2.60 466	1.72 463	12.46 655	1.50 416	0.49 541	0.30 446	0.51 553	0.41 527	0.63 536	0.50 483

ETE_ROB	2.07 394	1.40 565	3.01 312	1.09 373	0.92 378	3.94 446	1.53 554	4.25 547	2.23 443	3.31 609	2.06 474	2.35 433	1.52 405	8.74 523	2.07 509	0.44 499	0.36 495	0.51 553	0.48 555	0.54 502	0.62 534

WCMA_ROB	5.12 628	0.90 457	21.33 652	1.50 557	1.33 511	4.09 490	3.49 644	4.03 478	4.59 640	6.57 658	10.95 662	12.92 666	8.41 663	9.86 556	8.78 629	0.75 603	0.58 601	0.51 553	0.50 566	0.68 557	0.57 518

MultiAttention	8.74 659	0.56 185	7.25 392	2.07 625	22.74 690	35.86 695	8.44 672	4.97 641	2.58 526	2.57 545	5.11 631	5.55 643	1.59 419	52.70 708	7.50 622	0.47 524	0.24 352	0.52 559	1.00 628	6.84 679	6.30 682

YMNet	2.40 465	1.41 567	13.46 469	1.36 516	1.67 586	3.96 461	0.97 429	3.81 412	2.37 482	2.64 562	2.57 557	3.35 540	1.53 412	3.28 402	2.42 538	0.48 529	0.54 588	0.52 559	0.49 560	0.70 560	0.54 504

YMNet_1	2.40 465	1.41 567	13.46 469	1.36 516	1.67 586	3.96 461	0.97 429	3.81 412	2.37 482	2.64 562	2.57 557	3.35 540	1.53 412	3.28 402	2.42 538	0.48 529	0.54 588	0.52 559	0.49 560	0.70 560	0.54 504

TDLM	2.29 437	1.08 506	4.61 365	1.29 478	1.01 418	4.26 539	2.17 601	3.75 399	2.79 553	2.31 496	1.98 451	2.06 406	1.59 419	12.45 654	1.72 461	0.51 551	0.28 423	0.52 559	0.35 466	0.56 511	0.50 483

UCFNet_RVC	1.57 305	0.84 439	3.25 322	1.36 516	1.40 527	4.07 488	1.01 447	2.68 239	1.50 218	2.11 421	1.88 424	2.37 436	1.50 399	3.41 405	1.42 394	0.36 415	0.28 423	0.52 559	0.40 520	0.53 499	0.43 436

IGEV_i1	1.83 347	0.60 238	10.98 443	1.30 485	0.53 189	3.09 258	0.86 343	3.70 393	1.57 272	1.67 297	1.76 368	2.33 430	1.35 351	3.23 398	1.16 328	0.35 402	0.27 408	0.53 564	0.58 588	0.34 322	0.40 416

Wz-Net-SNSev	2.98 546	4.36 638	15.98 517	1.57 572	1.19 469	3.28 298	1.80 580	3.96 461	2.40 492	2.32 500	2.28 515	3.48 551	2.05 506	7.84 509	3.82 582	0.47 524	0.39 522	0.53 564	0.49 560	0.71 569	0.60 528

CFNet_pseudo	2.12 404	0.67 321	15.14 508	0.85 211	0.74 301	3.95 451	0.64 177	3.95 456	1.78 350	1.90 347	1.79 380	3.27 533	1.62 430	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 495	0.53 564	0.27 328	0.63 536	0.44 442

Syn2CoEx	3.08 558	2.55 622	19.88 592	1.34 505	1.18 462	2.43 178	1.65 571	3.91 443	2.40 492	2.39 517	2.27 511	2.90 499	3.17 580	9.57 548	2.54 552	0.50 545	0.45 556	0.53 564	0.39 509	0.74 574	0.72 563

SuperB	4.79 624	4.41 639	21.08 644	1.45 545	1.08 438	3.91 432	3.08 635	4.18 520	3.01 583	2.50 530	2.10 479	2.75 483	3.49 595	8.80 524	19.60 678	0.44 499	0.33 470	0.53 564	0.39 509	12.01 688	0.64 542

AnyNet_C32	4.17 612	5.75 647	12.62 460	1.60 576	1.54 556	5.51 648	4.09 657	3.90 438	3.23 605	4.22 637	3.03 588	3.10 518	3.41 589	8.01 513	18.85 675	0.53 560	0.58 601	0.53 564	0.74 608	1.19 624	0.97 598

NVstereo2D	2.54 492	0.90 457	11.10 444	1.32 492	1.47 545	3.58 365	1.38 533	4.13 508	2.45 503	1.90 347	1.71 348	2.86 497	1.76 468	10.86 594	1.66 454	0.60 573	0.43 546	0.53 564	0.41 527	0.78 581	0.94 596

CBMV_ROB	3.62 588	0.70 343	21.42 656	1.21 443	0.89 371	4.43 571	1.76 577	4.39 599	2.79 553	5.88 652	3.38 608	4.18 597	5.12 625	10.75 589	2.32 530	0.56 566	0.55 593	0.53 564	0.51 570	0.55 505	0.46 459

ccs_rob	2.13 406	0.67 321	15.11 507	0.84 199	0.75 303	3.96 461	0.65 187	3.95 456	1.78 350	1.88 340	1.79 380	3.26 532	1.64 446	2.51 364	1.16 328	0.31 330	0.36 495	0.54 572	0.27 328	0.65 547	0.45 448

LL-Strereo2	1.23 245	0.85 445	2.38 263	0.93 279	0.68 276	3.72 388	1.37 530	2.54 211	1.99 386	1.75 316	1.40 258	1.82 365	0.73 127	1.40 203	0.99 293	0.31 330	0.23 316	0.55 573	0.35 466	0.29 205	0.24 158

LALA_ROB	1.95 372	1.48 574	3.11 315	1.05 350	0.98 403	3.99 469	1.82 582	4.44 608	2.28 457	3.31 609	1.85 417	2.76 489	1.67 452	4.04 426	3.23 574	0.46 515	0.41 536	0.55 573	0.52 573	0.60 525	0.57 518

ISRNet	1.69 328	0.76 401	5.69 378	1.27 471	1.36 517	2.85 217	0.61 155	3.60 370	1.91 376	2.13 428	2.12 486	2.90 499	1.41 370	2.51 364	1.71 459	0.49 541	0.50 582	0.56 575	0.47 550	0.49 485	0.57 518

CFNet_ucs	2.36 461	0.68 329	18.42 558	0.89 236	0.81 326	3.85 423	0.68 205	4.29 565	2.37 482	2.09 414	2.04 464	3.31 537	1.24 328	2.63 379	1.14 323	0.36 415	0.45 556	0.56 575	0.29 385	0.66 552	0.49 476

NOSS_ROB	2.27 429	0.73 373	3.00 311	1.71 591	1.00 415	3.90 431	0.97 429	4.29 565	2.81 563	2.94 590	2.19 499	3.88 579	1.19 318	11.77 640	1.62 445	0.59 571	0.54 588	0.56 575	0.52 573	0.56 511	0.54 504

FSD					0.60 231	0.77 10	0.67 194	1.57 48	0.68 13	0.72 105	0.62 40	1.02 236	0.72 122	0.81 37	0.73 186	0.59 571	0.54 588	0.57 578	0.54 579	0.57 516

NCCL2	2.53 490	1.35 558	10.90 442	1.15 414	0.97 394	3.53 351	2.56 615	3.65 377	2.23 443	2.76 574	1.80 383	2.41 442	1.66 450	10.35 576	2.07 509	0.44 499	0.40 527	0.57 578	0.53 577	0.59 521	0.65 545

FC-DCNN v2	6.91 652	0.77 404	19.25 571	1.69 587	1.64 578	9.13 665	2.40 608	7.20 658	9.47 661	11.07 680	11.62 666	20.05 679	15.79 676	12.55 657	11.99 646	0.66 588	0.57 596	0.58 580	0.56 584	0.63 536	0.61 531

PSM-AAD	2.43 470	0.54 164	1.32 128	0.92 263	0.54 191	4.48 575	7.47 666	2.96 279	1.55 260	2.31 496	2.56 555	1.26 274	16.23 677	2.46 357	0.89 251	0.28 235	0.21 254	0.58 580	0.41 527	0.34 322	1.32 619

FC-DCNN	6.64 647	0.77 404	19.26 573	1.68 586	1.64 578	8.27 663	2.35 607	6.35 656	9.23 660	10.85 678	11.27 664	19.89 677	13.33 669	12.51 656	11.79 645	0.66 588	0.57 596	0.58 580	0.56 584	0.63 536	0.61 531

SDNR	3.97 606	1.93 600	20.28 614	1.31 489	0.94 386	5.16 644	0.67 194	4.33 584	2.58 526	4.82 645	5.94 636	5.01 631	1.45 385	17.52 677	2.53 550	0.79 606	0.72 624	0.59 583	0.45 545	1.15 620	1.17 610

Nwc_Net	2.88 532	1.16 523	18.30 554	1.35 510	1.68 589	3.52 349	1.18 495	3.90 438	2.06 406	2.52 536	2.82 580	3.82 577	2.34 533	6.78 488	2.55 553	0.86 615	0.40 527	0.59 583	0.67 601	0.57 516	0.55 510

SAMSARA	3.55 586	2.16 611	14.18 488	1.86 611	1.49 547	4.62 608	2.65 619	3.58 369	2.80 557	7.05 660	3.05 589	5.16 638	4.07 607	9.18 537	4.80 594	0.64 583	0.67 617	0.59 583	0.68 604	0.89 592	0.91 591

XQC	2.96 540	2.42 616	14.85 498	1.36 516	1.32 507	3.29 302	1.53 554	4.28 561	2.78 551	3.21 606	2.46 542	3.53 562	2.92 564	6.58 478	4.67 589	0.70 600	0.41 536	0.59 583	0.56 584	0.96 601	0.83 585

DANet	2.63 504	1.07 504	8.10 403	1.83 607	1.70 591	3.25 289	1.16 491	4.31 576	2.38 487	3.40 615	2.18 497	4.08 590	1.80 478	9.77 551	3.89 583	0.52 557	0.55 593	0.59 583	0.44 541	0.63 536	0.86 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FCDSN-DC	6.04 643	0.84 439	19.25 571	1.24 454	1.09 443	4.38 557	2.62 618	4.38 597	4.71 641	9.59 673	11.22 663	19.19 676	17.40 679	12.30 650	8.55 628	0.69 599	0.57 596	0.60 588	0.60 593	0.70 560	0.78 574
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficientorigin	12.35 674	2.51 617	179.47 715	1.19 433	0.96 390	2.91 227	1.81 581	3.00 284	5.35 648	8.91 668	4.79 627	4.18 597	4.64 618	9.98 562	11.30 640	0.37 423	0.38 513	0.60 588	0.85 618	1.32 629	2.43 649

MeshStereo	5.35 632	1.32 554	21.34 653	1.34 505	1.15 455	4.40 563	3.90 655	5.18 644	4.55 638	10.14 675	11.82 667	11.47 661	5.84 635	13.84 671	7.03 618	0.61 577	0.58 601	0.60 588	0.58 588	0.72 572	0.59 527
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
TCMNet	2.98 546	1.30 548	18.26 552	1.47 550	2.09 632	3.84 415	1.08 472	3.96 461	2.39 491	2.53 539	2.29 518	2.43 448	1.75 467	10.09 569	2.39 533	0.52 557	0.45 556	0.61 591	0.50 566	0.80 585	0.78 574

GASNet	3.24 573	5.55 646	20.58 628	1.56 571	1.25 488	2.32 167	1.12 483	4.04 482	2.67 538	1.88 340	2.10 479	3.00 510	2.16 518	10.59 583	2.43 540	0.65 586	0.37 507	0.61 591	0.45 545	0.87 591	0.58 523

CFNet-ft	1.90 360	0.95 477	3.56 337	1.07 359	1.54 556	4.09 490	0.90 383	2.85 267	1.82 355	1.78 320	1.70 344	2.75 483	1.48 392	9.33 540	1.72 461	0.33 370	0.30 446	0.61 591	0.36 476	0.52 493	0.39 395

CFNet_RVC	1.90 360	0.95 477	3.56 337	1.07 359	1.54 556	4.09 490	0.90 383	2.85 267	1.82 355	1.78 320	1.70 344	2.75 483	1.48 392	9.33 540	1.72 461	0.33 370	0.30 446	0.61 591	0.36 476	0.52 493	0.39 395

PWC_ROB	2.69 516	2.01 604	8.36 405	1.33 497	1.90 622	3.23 282	1.18 495	4.33 584	3.25 606	3.11 600	3.41 609	2.71 478	2.18 522	9.15 536	4.48 587	0.56 566	0.31 455	0.61 591	0.36 476	0.69 559	0.74 565

ADCRef	3.30 577	1.23 541	14.90 501	1.17 424	1.41 535	3.95 451	1.64 568	3.88 431	2.36 476	3.05 597	2.21 503	2.40 439	2.81 560	5.04 441	16.63 663	0.46 515	0.34 483	0.63 596	0.62 597	0.54 502	0.67 547

AnyNet_C01	4.37 616	7.80 652	16.40 521	1.98 620	1.40 527	6.37 653	6.47 665	4.09 498	5.03 646	4.06 630	3.78 616	4.16 596	3.31 585	6.62 480	10.00 633	0.61 577	0.67 617	0.63 596	0.67 601	2.01 638	1.31 617

ADCP+	3.74 595	1.96 602	16.90 530	1.09 373	1.55 560	4.35 554	3.65 651	3.93 450	2.98 580	2.22 469	1.66 333	3.95 581	4.83 620	3.41 405	18.87 676	0.38 440	0.41 536	0.63 596	0.53 577	0.64 544	0.81 580

APVNet	3.13 563	1.25 543	21.14 645	1.31 489	1.52 553	3.94 446	1.13 486	3.32 328	2.14 428	2.20 458	2.03 461	3.05 516	1.96 500	11.79 641	2.53 550	0.42 487	0.45 556	0.64 599	0.46 547	0.67 554	0.57 518

NCC-stereo	3.16 569	1.28 546	18.31 555	1.25 456	1.75 602	4.06 483	1.40 537	3.89 433	2.22 440	2.72 571	2.55 553	3.49 557	2.65 552	9.91 558	2.99 568	1.29 638	0.65 613	0.64 599	0.86 619	0.65 547	0.71 556

Abc-Net	3.16 569	1.28 546	18.31 555	1.25 456	1.75 602	4.06 483	1.40 537	3.89 433	2.22 440	2.72 571	2.55 553	3.49 557	2.65 552	9.91 558	2.99 568	1.29 638	0.65 613	0.64 599	0.86 619	0.65 547	0.71 556
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HBP-ISP	3.25 575	1.10 510	20.86 636	1.54 564	1.15 455	4.50 584	2.89 627	4.43 607	2.38 487	4.14 632	1.96 444	1.90 378	2.04 505	11.08 608	1.32 373	0.66 588	0.57 596	0.66 602	0.61 596	0.64 544	0.61 531

MSMD_ROB	5.61 636	1.08 506	16.68 526	1.21 443	0.83 343	10.14 667	2.07 597	3.93 450	6.22 655	10.37 676	8.03 644	22.22 681	9.45 665	11.66 634	4.52 588	0.66 588	0.58 601	0.66 602	0.68 604	0.65 547	0.63 538

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 604	10.88 673	12.30 456	1.26 463	1.55 560	5.19 645	3.33 640	4.42 604	2.82 565	2.58 549	2.62 561	5.00 630	2.11 510	14.03 673	2.73 560	1.28 637	2.34 665	0.67 604	1.83 656	0.81 586	1.03 602

stereogan	3.09 559	0.93 469	16.43 522	1.37 526	1.66 585	3.70 384	1.67 573	3.87 428	3.15 596	3.04 595	2.70 569	5.04 632	2.79 558	9.96 561	1.78 472	0.63 580	0.49 581	0.69 605	0.47 550	0.83 589	0.68 550

ADCS	4.22 614	5.33 643	16.32 520	1.64 581	1.31 500	3.91 432	3.64 650	4.21 529	2.89 569	5.11 646	2.81 579	4.46 610	3.06 575	5.21 445	19.50 677	0.63 580	0.64 612	0.69 605	0.69 606	1.12 615	1.26 613

G-Net	4.11 610	1.21 531	19.47 579	2.31 636	2.94 650	4.74 633	2.95 628	3.33 334	2.14 428	4.44 639	9.43 655	6.93 650	3.84 601	9.01 532	4.92 598	0.79 606	0.80 630	0.70 607	0.50 566	0.95 597	0.87 589

ccnet	2.66 508	0.97 484	8.01 402	1.54 564	1.24 485	3.75 395	2.18 602	4.07 492	2.41 494	2.66 567	3.25 602	2.87 498	2.31 532	9.89 557	3.50 576	0.78 605	0.75 627	0.71 608	0.67 601	0.76 578	0.81 580

RP	2.79 520	1.20 530	10.36 433	1.54 564	1.93 623	3.44 325	1.97 590	4.05 486	2.34 471	2.66 567	2.79 575	3.98 584	2.58 549	10.21 572	2.61 556	0.95 619	0.47 570	0.71 608	0.57 587	0.71 569	0.68 550

ADCPNet	3.89 600	1.63 583	20.25 612	1.28 474	1.27 493	6.43 654	2.65 619	3.93 450	2.70 541	2.78 576	2.20 501	4.28 603	6.16 641	5.56 454	10.27 635	0.65 586	1.18 641	0.71 608	1.70 651	0.84 590	1.37 621

LSM	12.71 675	3.52 635	20.79 634	55.63 705	84.76 705	3.63 378	6.30 664	3.73 397	4.93 645	5.55 649	13.92 675	3.53 562	3.25 583	9.72 550	4.12 584	0.64 583	0.85 631	0.71 608	0.81 617	1.03 604	26.84 695

AF-Net	2.87 530	1.30 548	16.24 519	1.33 497	1.75 602	3.26 291	1.59 562	4.09 498	2.43 498	2.69 569	2.94 583	4.51 612	3.20 581	5.84 461	2.75 562	0.76 604	0.36 495	0.72 612	0.49 560	0.70 560	0.56 514

PDISCO_ROB	2.86 526	1.53 578	14.27 490	1.98 620	2.19 636	4.52 590	1.35 523	4.65 630	3.19 599	2.09 414	2.16 493	3.53 562	2.45 541	5.32 446	2.12 513	1.30 640	0.78 629	0.72 612	0.59 591	1.24 626	1.28 615

ELAS	5.99 642	1.62 581	20.29 615	1.96 619	2.01 627	15.09 676	8.38 671	5.23 645	5.54 650	9.02 669	8.61 649	6.74 648	9.75 666	7.48 499	11.40 642	0.96 620	1.18 641	0.72 612	0.93 623	1.30 628	1.67 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FACV-RUCA	1.26 261	0.65 299	2.21 243	1.06 356	1.50 550	2.69 204	1.15 489	3.05 290	1.87 366	1.36 249	1.99 454	1.03 238	1.15 311	1.36 195	1.10 312	0.41 475	0.41 536	0.73 615	0.41 527	0.61 530	0.41 422

PVD	3.12 562	1.97 603	12.80 463	1.79 604	1.63 575	3.83 410	1.34 522	3.48 347	3.88 630	5.77 650	3.56 612	3.45 550	3.29 584	5.58 456	5.30 604	0.71 602	0.69 621	0.74 616	0.77 612	0.79 583	1.13 609

DeepPrunerF	3.70 592	1.72 590	14.87 499	1.33 497	1.74 600	3.70 384	1.55 558	4.20 524	14.00 670	2.02 395	1.77 374	2.74 481	2.30 529	10.88 595	6.88 615	0.68 595	0.60 606	0.78 617	0.78 615	0.81 586	0.71 556

RGC	3.10 561	1.45 572	14.90 501	1.46 547	1.79 608	3.33 306	1.39 535	4.04 482	2.26 451	2.77 575	3.26 603	4.00 585	2.71 555	11.63 633	2.62 558	0.82 611	0.46 565	0.79 618	0.79 616	0.71 569	0.78 574

edge stereo	3.37 583	1.01 490	21.99 665	1.28 474	1.37 520	2.67 202	1.39 535	3.98 465	2.87 568	2.93 586	3.27 604	4.35 605	2.43 539	11.62 628	2.39 533	0.60 573	0.63 611	0.79 618	0.55 582	0.68 557	0.67 547

GANetREF_RVC	3.20 571	1.93 600	18.84 563	1.51 559	0.80 321	4.12 499	1.82 582	4.16 519	2.91 571	1.87 337	1.74 355	2.48 455	1.84 485	13.18 660	1.74 466	0.80 608	0.57 596	0.79 618	0.74 608	1.20 625	0.86 586
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
ELAS_RVC	5.72 639	1.64 586	20.40 619	2.09 626	2.01 627	4.95 641	11.47 676	4.66 631	6.31 657	8.09 666	8.01 643	8.06 657	11.65 667	8.36 515	10.22 634	0.99 622	1.17 640	0.81 621	0.76 610	1.14 617	1.58 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	49.72 706	64.32 708	97.77 712	4.68 674	4.28 671	84.75 710	60.42 703	73.38 711	68.59 709	88.29 712	88.51 713	91.94 711	97.99 712	85.26 712	70.96 713	0.80 608	0.65 613	0.85 622	0.70 607	7.96 683	2.33 645

PASM	2.67 510	2.05 607	9.71 422	1.73 594	1.37 520	2.53 191	1.52 552	3.10 297	2.17 434	2.79 577	1.84 409	2.90 499	1.85 489	11.89 645	2.19 521	0.81 610	0.85 631	0.87 623	1.01 629	1.14 617	1.05 603

ADCL	4.35 615	1.63 583	14.21 489	1.29 478	1.26 490	5.56 649	11.16 673	3.97 463	3.37 615	6.07 653	4.67 626	4.30 604	5.72 634	5.08 443	14.51 652	0.50 545	0.48 576	0.89 624	0.77 612	0.78 581	0.76 570

MFMNet_re	2.91 533	1.91 599	18.25 551	3.06 649	1.89 620	3.13 266	1.67 573	3.52 357	2.97 577	3.14 602	2.87 582	2.26 419	2.41 537	2.42 354	2.00 499	1.10 625	1.05 637	0.94 625	0.90 621	1.28 627	1.46 627

PS-NSSS	2.22 418	1.33 557	2.90 307	0.97 300	1.53 555	4.11 497	1.08 472	4.55 625	2.65 535	2.10 417	2.32 534	1.77 348	1.40 363	11.79 641	1.61 440	0.68 595	0.45 556	0.96 626	0.43 538	0.95 597	0.92 593

MFN_U_SF_RVC	3.81 597	10.78 672	15.01 504	1.84 608	1.39 525	3.73 392	1.63 566	4.05 486	3.26 607	2.91 584	2.38 538	4.36 607	3.65 597	8.43 518	4.91 597	1.11 627	1.04 636	0.99 627	1.31 642	1.58 633	1.75 634

Consistency-Raft	2.86 526	1.66 587	19.61 582	1.40 533	1.75 602	3.84 415	1.32 518	4.07 492	2.25 448	1.78 320	2.67 566	1.82 365	4.41 614	1.94 314	2.06 506	0.83 613	0.94 635	1.03 628	1.12 634	1.70 637	1.09 606

MADNet+	3.97 606	9.54 666	13.83 480	1.87 612	1.69 590	4.19 528	2.87 626	4.80 638	4.10 636	2.51 534	2.67 566	4.55 615	3.41 589	8.72 522	6.92 617	1.25 635	1.27 645	1.04 629	0.93 623	1.39 631	1.85 635

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 617	10.62 670	15.18 510	1.55 569	1.45 544	6.16 651	3.54 648	5.41 652	3.68 627	2.59 553	2.74 570	4.81 624	2.20 523	13.79 670	4.40 586	2.04 645	3.36 678	1.05 630	1.20 639	2.09 639	1.72 632

SPS-STEREO	3.97 606	1.44 571	20.85 635	1.72 593	1.71 593	3.24 285	2.30 606	3.55 364	2.68 540	4.79 644	3.66 614	5.44 642	2.97 565	9.11 534	9.35 631	1.15 628	1.10 639	1.06 631	1.02 631	1.16 621	1.18 611
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.76 339	1.26 544	2.73 299	1.66 584	1.32 507	1.84 116	1.07 467	3.49 350	2.30 461	2.11 421	2.11 483	1.71 339	3.90 603	1.82 295	1.48 410	1.10 625	1.09 638	1.08 632	1.08 633	1.05 606	1.09 606

ADCMid	3.96 605	3.27 632	15.48 513	1.26 463	1.40 527	4.66 614	2.28 604	4.06 490	3.54 621	3.94 625	3.02 587	3.85 578	3.67 598	4.03 425	18.65 674	0.68 595	0.61 608	1.09 633	1.18 638	1.38 630	1.08 605

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 563	1.43 569	9.93 426	2.50 640	1.62 573	4.29 546	1.68 575	3.95 456	2.43 498	1.66 295	1.91 436	3.04 513	1.41 370	13.26 661	1.58 433	3.82 665	1.59 651	1.12 634	0.46 547	2.21 642	2.74 656

SGM+DAISY	8.36 658	3.82 636	24.83 679	2.02 622	1.75 602	14.80 675	17.22 683	4.27 556	11.79 666	13.88 682	14.38 677	11.74 665	13.83 671	10.56 581	15.12 653	1.21 630	1.19 643	1.14 635	1.13 636	1.17 622	1.37 621

JetBlue	6.27 645	9.15 662	13.76 474	1.94 618	4.60 674	11.91 669	12.00 677	5.12 643	3.45 619	3.79 622	4.52 625	9.54 659	6.56 647	9.40 542	13.48 650	1.26 636	1.37 648	1.17 636	1.34 644	7.06 681	3.95 672

light-stereo	41.45 695	10.64 671	54.16 705	59.84 706	45.61 703	131.14 714	1.57 560	37.33 699	17.30 683	76.21 710	120.65 715	118.18 715	3.98 604	89.11 713	15.46 654	5.48 683	9.68 693	1.25 637	1.28 641	17.93 694	12.24 687

PSMNet-RUCA	1.64 321	1.50 576	2.57 280	1.50 557	1.38 523	3.05 250	1.36 525	3.31 323	2.24 445	1.36 249	2.07 475	1.40 298	1.09 282	1.83 296	1.55 428	1.15 628	0.69 621	1.26 638	0.96 625	1.64 635	0.94 596

UDGNet	1.40 284	1.52 577	2.22 246	1.38 528	0.62 243	4.39 559	0.68 205	1.80 82	2.18 436	1.34 246	1.18 186	0.99 230	1.00 240	2.16 337	1.19 335	1.09 624	0.34 483	1.30 639	0.98 627	1.10 613	0.58 523

DStereoO	3.90 601	2.13 608	7.90 401	4.43 670	2.84 649	4.40 563	5.30 660	4.31 576	3.21 604	2.41 521	3.08 591	2.93 506	7.14 653	4.20 430	11.12 639	4.11 668	1.30 647	1.33 640	1.63 648	3.09 647	1.26 613

FBW_ROB	3.24 573	1.02 491	9.21 420	1.49 555	1.07 435	3.78 400	1.48 547	4.31 576	3.08 589	2.46 525	2.32 534	4.20 600	2.08 509	15.19 675	7.16 619	0.84 614	0.62 609	1.33 640	0.92 622	0.99 602	1.31 617

MANE	11.39 669	1.38 562	23.16 674	4.82 677	2.79 648	22.02 684	14.51 681	25.81 688	26.28 693	10.93 679	13.17 672	19.90 678	18.03 682	15.69 676	20.41 679	0.96 620	0.74 626	1.42 642	3.24 680	0.74 574	1.71 631

DStereoSA	10.13 662	4.62 640	12.76 461	4.78 676	13.35 681	9.97 666	22.80 689	4.74 636	16.44 678	5.11 646	15.31 679	4.61 618	13.82 670	8.00 511	27.60 693	6.51 684	8.86 686	1.43 643	8.28 688	3.16 648	10.38 684

GCST	2.56 497	1.79 596	18.02 549	1.92 614	1.33 511	1.72 106	0.51 107	3.67 381	2.03 397	1.70 304	1.61 317	1.55 315	1.29 336	5.06 442	1.24 352	2.06 646	0.77 628	1.45 644	0.97 626	1.14 617	1.34 620

WAO-7	5.16 629	3.21 630	18.98 567	1.88 613	1.44 540	5.34 646	3.09 636	4.91 640	5.81 653	4.35 638	8.92 654	6.55 647	6.06 638	13.40 665	10.81 637	1.34 642	1.20 644	1.48 645	1.35 645	1.60 634	1.45 625

NVStereoNet_ROB	4.91 627	1.40 565	16.46 523	1.47 550	1.72 599	3.46 331	1.96 589	3.89 433	3.61 623	2.90 583	24.61 688	4.81 624	4.49 616	13.57 667	4.87 596	1.33 641	1.29 646	1.70 646	1.68 649	1.41 632	1.66 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SQANet	3.70 592	9.34 664	18.41 557	2.75 643	2.74 646	3.40 317	1.47 546	3.50 353	1.68 318	2.60 554	1.75 359	2.69 475	1.91 497	6.72 487	1.74 466	2.96 652	1.41 649	1.85 647	1.12 634	3.17 649	2.70 655

dad	1.65 322	1.19 528	3.04 313	0.98 308	0.56 204	4.22 534	0.84 329	1.99 107	2.48 507	2.14 431	1.68 337	1.62 324	1.13 296	3.85 418	2.04 503	1.03 623	0.40 527	2.04 648	0.48 555	0.75 577	0.53 498

AnonymousM	1.22 244	1.32 554	0.97 13	0.88 229	0.56 204	4.03 478	0.69 216	2.41 172	1.68 318	1.48 264	1.31 231	1.15 253	1.00 240	1.18 149	0.73 186	0.32 351	0.40 527	2.07 649	1.70 651	0.24 87	0.22 120

Ntro	4.21 613	8.94 660	19.89 593	3.22 651	2.96 651	4.15 506	1.89 586	3.92 448	2.36 476	1.77 318	2.14 490	3.35 540	2.17 520	9.48 544	2.24 524	3.52 660	1.76 654	2.13 650	1.31 642	3.83 659	3.09 657

otaku	4.58 620	8.93 659	19.95 595	3.11 650	2.67 644	3.91 432	2.57 616	3.82 415	2.25 448	2.22 469	9.72 657	4.08 590	2.35 534	8.57 520	2.13 516	3.51 659	1.65 653	2.15 651	1.17 637	3.69 656	3.15 659

PWCK	5.85 640	9.95 668	15.22 511	2.90 646	1.56 563	5.66 650	7.69 668	5.27 646	4.74 643	3.88 623	7.51 640	8.04 655	5.28 627	15.18 674	8.40 627	3.08 654	1.51 650	2.24 652	1.37 646	5.55 672	1.96 638

DStereoFS	11.11 668	13.81 682	11.82 452	5.73 680	11.05 679	20.81 682	11.36 675	8.68 664	16.52 681	14.90 685	15.81 683	11.63 664	13.85 673	9.05 533	15.60 656	7.57 685	8.88 687	2.41 653	5.29 682	2.16 641	15.30 690

WAO-6	5.87 641	2.27 613	15.05 505	2.96 647	2.77 647	12.01 670	3.58 649	5.37 651	11.91 667	3.34 612	9.69 656	6.78 649	5.84 635	11.82 643	8.89 630	2.87 651	2.35 666	2.50 654	1.84 657	2.85 646	2.67 652

ACVNet-4b	6.73 648	13.67 681	21.87 664	3.54 657	3.07 653	4.19 528	2.25 603	4.03 478	3.65 624	1.64 290	3.98 620	5.88 644	2.89 562	10.01 564	16.98 665	23.29 701	2.24 661	2.53 655	1.78 654	3.87 660	3.21 662

LVE	6.88 651	9.31 663	21.14 645	3.61 659	3.18 658	4.49 581	2.79 622	10.21 667	11.69 665	3.16 605	11.53 665	18.33 673	4.31 612	11.66 634	3.52 577	4.45 674	2.93 670	2.56 656	1.91 659	3.62 653	3.16 660

ACVNet_1	6.04 643	13.97 683	21.36 654	3.58 658	3.14 656	4.73 630	2.48 610	4.20 524	3.17 597	2.98 592	2.83 581	23.31 684	4.34 613	11.06 605	2.45 543	3.68 662	2.33 664	2.60 657	1.79 655	3.69 656	3.19 661

DDUNet	2.91 533	2.78 625	6.94 389	3.53 656	2.26 640	3.28 298	1.36 525	3.77 403	2.04 401	2.62 558	2.49 546	4.18 597	1.69 457	5.38 448	1.85 480	2.21 648	1.77 655	2.61 658	2.43 668	2.60 644	2.34 646

UDG	3.55 586	2.81 626	17.45 541	2.69 642	1.98 625	3.97 466	1.19 498	4.35 588	2.02 393	2.42 522	2.53 552	4.50 611	2.46 543	6.53 476	2.41 537	2.12 647	1.77 655	2.63 659	2.57 670	2.64 645	1.95 637

CC-Net-ROB	3.35 581	1.76 593	13.89 481	2.33 637	1.65 582	4.49 581	1.62 565	4.73 634	2.90 570	1.92 354	2.05 470	1.99 395	1.61 426	12.57 658	1.60 437	2.46 649	2.18 659	2.68 660	1.04 632	2.11 640	1.38 623

MonStereo1	8.07 657	2.24 612	5.83 379	4.68 674	3.60 661	18.80 681	2.52 612	5.89 655	5.86 654	4.76 643	13.98 676	7.41 651	50.63 706	13.28 662	5.16 599	4.40 672	0.90 633	2.69 661	1.55 647	3.92 661	3.30 664

ACVNet_2	5.41 633	12.60 676	20.42 621	3.27 653	3.15 657	4.50 584	3.02 632	4.66 631	3.73 628	3.35 614	5.36 632	7.86 654	2.88 561	12.33 652	4.76 593	3.12 655	2.22 660	2.70 662	1.69 650	3.49 652	3.10 658

RainbowNet	4.56 618	8.28 653	20.07 601	3.64 660	3.23 659	4.15 506	2.99 631	4.18 520	3.03 585	2.20 458	2.65 564	4.26 602	2.90 563	9.77 551	2.12 513	3.88 666	2.27 662	2.71 663	1.72 653	3.78 658	3.31 665

Dean	7.52 654	9.08 661	21.41 655	3.74 661	3.53 660	4.81 637	3.53 646	5.33 650	5.25 647	4.17 633	26.53 689	25.62 690	4.09 608	10.97 599	4.32 585	3.69 663	2.30 663	2.91 664	1.87 658	4.03 662	3.24 663

IMH-64-1	4.84 625	2.53 619	6.83 385	4.30 667	3.74 663	4.81 637	6.05 662	5.30 647	3.92 631	3.95 626	8.33 646	5.08 634	6.06 638	8.96 530	6.30 607	4.57 676	2.96 672	3.04 665	2.12 665	4.28 664	3.62 668

IMH-64	4.84 625	2.53 619	6.83 385	4.30 667	3.74 663	4.81 637	6.05 662	5.30 647	3.92 631	3.95 626	8.33 646	5.08 634	6.06 638	8.96 530	6.30 607	4.57 676	2.96 672	3.04 665	2.12 665	4.28 664	3.62 668

IMH	6.81 650	13.66 680	20.41 620	4.33 669	3.74 663	5.50 647	3.06 634	5.49 653	6.22 655	4.64 642	10.35 659	9.30 658	8.03 661	13.61 668	6.81 612	4.80 679	2.99 675	3.09 667	2.12 665	4.36 666	3.61 667

DispFullNet	4.64 621	3.48 634	23.95 678	3.99 662	3.03 652	3.35 308	1.06 465	4.18 520	2.80 557	6.33 657	2.94 583	4.04 588	7.81 658	3.92 423	5.16 599	2.75 650	1.61 652	3.10 668	2.68 673	3.32 651	3.31 665

TorneroNet-64	10.12 661	8.74 655	20.95 641	4.27 665	3.76 666	13.86 674	2.85 625	15.05 682	23.15 692	10.07 674	23.84 687	13.47 668	8.24 662	13.96 672	17.21 667	3.96 667	2.72 667	3.23 669	2.48 669	6.29 674	4.27 675

TorneroNet	25.88 690	11.28 674	21.62 661	4.20 664	4.07 669	55.25 700	3.15 637	15.16 683	76.94 711	58.09 705	82.72 711	86.88 710	41.15 697	13.35 664	18.13 671	4.32 669	2.85 668	3.45 670	2.62 671	8.33 685	4.14 674

ktn	21.74 688	10.34 669	19.68 585	4.53 672	4.00 668	6.53 655	4.51 658	6.79 657	78.82 712	84.69 711	100.86 714	58.49 706	7.57 656	12.11 649	13.35 649	4.58 678	3.24 677	3.49 671	2.62 671	4.65 669	3.84 671

JetRed	10.48 664	27.10 692	35.70 688	4.27 665	4.09 670	15.55 679	12.83 679	12.16 673	5.50 649	5.83 651	5.56 634	10.14 660	7.43 654	8.88 526	26.39 691	3.32 656	3.81 679	3.51 672	2.96 679	7.85 682	6.69 683

notaker	10.50 665	8.60 654	20.23 608	4.54 673	3.95 667	6.27 652	3.44 642	8.07 661	4.75 644	8.73 667	46.45 699	13.86 671	27.86 691	13.49 666	13.61 651	4.56 675	3.18 676	3.52 673	2.68 673	8.13 684	4.05 673

WAO-8	11.95 671	13.02 677	20.56 625	3.50 654	3.08 654	15.11 677	2.80 623	12.91 677	19.11 689	7.69 662	13.12 669	11.62 662	7.01 651	84.40 710	7.91 624	3.42 657	1.92 657	3.54 674	1.93 660	3.68 654	2.69 653

Venus	11.95 671	13.02 677	20.56 625	3.50 654	3.08 654	15.11 677	2.80 623	12.91 677	19.11 689	7.69 662	13.12 669	11.62 662	7.01 651	84.40 710	7.91 624	3.42 657	1.92 657	3.54 674	1.93 660	3.68 654	2.69 653

KSHMR	16.96 681	5.37 644	21.64 663	4.46 671	4.50 672	8.30 664	3.32 639	15.58 685	76.24 710	6.62 659	61.47 705	56.53 705	5.43 631	35.17 695	11.37 641	4.39 671	2.97 674	3.63 676	2.74 675	5.10 671	4.34 676

UNDER WATER	10.47 663	3.95 637	22.62 672	5.07 678	4.51 673	7.78 662	3.77 652	12.56 676	21.72 691	7.84 664	10.78 660	23.96 686	31.66 692	10.78 592	16.19 661	4.44 673	2.93 670	4.24 677	2.86 677	6.33 676	5.47 680

DualNet (step1)	2.34 451	1.05 497	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 498	4.35 588	2.11 422	2.14 431	1.75 359	1.75 343	1.67 452	6.26 472	1.26 358	1.23 632	0.48 576	4.27 678	2.09 662	0.70 560	0.69 552

test_sample9	3.79 596	1.05 497	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 498	4.35 588	2.11 422	2.14 431	1.75 359	1.75 343	1.67 452	11.06 605	11.61 643	1.23 632	14.45 696	4.27 678	2.09 662	0.70 560	0.69 552

test_sample8	4.76 623	1.05 497	7.87 397	1.07 359	0.86 357	3.93 440	1.19 498	4.38 597	2.05 404	5.49 648	1.89 430	12.98 667	6.37 643	11.06 605	11.61 643	1.23 632	14.45 696	4.27 678	2.09 662	0.70 560	0.69 552

UNDER WATER-64	9.33 660	5.37 644	22.60 671	5.22 679	4.86 675	10.75 668	4.61 659	11.45 668	17.30 683	7.59 661	9.80 658	15.99 672	17.90 681	10.63 585	15.72 657	4.36 670	2.87 669	4.39 681	2.86 677	7.01 680	5.36 679

DStereoRT	3.28 576	1.06 502	14.58 496	1.33 497	1.12 448	4.51 588	1.29 515	4.21 529	3.48 620	2.50 530	2.13 488	1.89 377	7.69 657	7.57 502	2.43 540	0.66 588	0.33 470	4.46 682	2.84 676	0.38 373	1.12 608

TCMNet-wrong-test	12.32 673	14.13 684	19.38 576	22.38 691	19.85 685	15.99 680	12.34 678	22.95 687	4.56 639	6.24 656	6.27 637	18.40 675	15.71 675	10.10 570	10.72 636	9.06 686	4.78 680	5.35 683	3.95 681	12.28 689	11.97 686

DGTPSM_ROB	15.31 678	8.85 657	28.14 685	9.90 685	18.89 683	12.44 672	33.21 692	13.48 679	17.86 687	9.50 671	22.89 685	13.78 669	19.67 683	21.26 679	23.68 683	5.08 681	8.84 684	5.62 684	11.50 691	6.72 677	14.87 688

DPSMNet_ROB	15.52 679	8.89 658	31.44 686	10.07 687	18.91 684	12.44 672	33.22 693	13.51 680	17.94 688	9.58 672	22.91 686	13.79 670	19.67 683	21.43 680	23.73 684	5.17 682	8.84 684	5.63 685	11.52 694	6.79 678	14.90 689

tt	7.19 653	0.51 121	6.83 385	4.03 663	2.30 642	12.05 671	20.19 688	15.46 684	6.58 658	3.42 616	3.22 601	5.37 640	6.39 646	4.20 430	7.46 621	9.81 688	11.53 695	7.05 686	7.46 687	6.31 675	3.71 670

USTest	15.98 680	15.58 685	22.56 670	18.49 688	16.99 682	26.43 686	36.08 696	27.68 691	12.77 669	10.69 677	10.80 661	18.35 674	15.09 674	18.62 678	23.37 682	4.85 680	5.34 683	7.38 687	7.43 686	9.90 686	11.23 685

HanzoNet	31.60 694	17.23 686	21.22 650	7.32 682	5.84 677	7.25 659	3.53 646	13.82 681	14.20 672	50.38 701	47.01 700	44.45 695	56.61 708	36.61 696	32.00 697	63.89 709	56.57 710	7.97 688	89.20 713	28.69 695	28.25 698

MADNet++	7.57 656	5.80 648	13.28 466	6.38 681	5.26 676	7.18 657	7.77 669	5.32 649	5.62 651	6.11 654	7.78 641	6.02 646	8.01 660	11.74 639	16.36 662	9.36 687	4.95 682	8.57 689	5.66 684	4.83 670	5.34 678

Anonymous_2	3.01 552	0.89 455	4.53 364	1.06 356	1.18 462	2.93 235	0.87 364	3.24 315	1.46 191	1.86 335	1.35 242	4.11 592	2.35 534	1.64 264	1.28 366	0.82 611	0.90 633	8.71 690	15.84 696	4.44 668	0.74 565

PML	64.32 708	53.22 705	17.88 546	8.10 683	32.94 693	148.46 715	247.79 718	12.18 674	45.42 705	111.41 714	288.92 718	101.47 712	101.31 713	31.67 691	15.55 655	14.03 693	4.83 681	10.98 691	6.18 685	28.82 696	5.17 677

iinet-test	19.59 684	18.93 687	25.29 680	22.27 689	21.21 686	29.32 687	37.73 697	31.61 694	16.48 679	14.41 683	13.76 673	22.91 682	19.69 685	21.98 681	26.21 687	10.17 689	8.89 688	11.03 692	10.88 689	13.66 690	15.45 691

IINet	19.59 684	18.93 687	25.29 680	22.27 689	21.21 686	29.32 687	37.73 697	31.61 694	16.48 679	14.41 683	13.76 673	22.91 682	19.69 685	21.98 681	26.21 687	10.17 689	8.89 688	11.03 692	10.88 689	13.66 690	15.45 691

DPSM_ROB	20.78 686	20.03 690	26.57 683	23.62 693	22.46 688	31.10 690	39.97 700	33.52 696	17.41 685	15.25 686	15.80 681	24.06 687	20.71 688	23.30 686	27.62 694	10.78 691	9.41 691	11.69 694	11.50 691	14.49 692	16.36 693

DPSM	20.78 686	20.03 690	26.57 683	23.62 693	22.46 688	31.10 690	39.97 700	33.52 696	17.41 685	15.25 686	15.80 681	24.06 687	20.71 688	23.30 686	27.62 694	10.78 691	9.41 691	11.69 694	11.50 691	14.49 692	16.36 693

DGSMNet	7.55 655	1.62 581	17.42 540	1.92 614	12.73 680	7.45 661	42.99 702	4.13 508	2.07 408	2.10 417	3.16 599	3.42 547	1.70 459	9.24 539	2.30 528	3.70 664	10.89 694	11.80 696	5.54 683	4.24 663	2.66 651

Selective-IGEV-i1pa	29.93 693	36.60 694	34.97 687	9.92 686	7.41 678	38.91 696	35.81 695	43.96 700	35.07 700	30.01 690	53.53 704	41.78 693	35.42 693	40.57 697	33.93 698	30.94 703	15.47 698	23.33 697	13.36 695	10.61 687	27.01 696

RAFT-FEzeroshot	41.78 699	40.21 700	53.07 698	47.74 702	45.19 700	62.51 703	80.73 712	67.30 707	34.75 695	30.51 693	31.88 694	48.27 701	41.88 701	46.64 703	55.54 706	21.62 696	18.89 703	23.48 698	23.22 701	29.20 701	33.05 700

RAFT-FE	41.78 699	40.21 700	53.07 698	47.74 702	45.19 700	62.51 703	80.73 712	67.30 707	34.75 695	30.51 693	31.88 694	48.27 701	41.88 701	46.64 703	55.54 706	21.62 696	18.89 703	23.48 698	23.22 701	29.20 701	33.05 700

Selective-RAFT-Error	41.77 698	40.16 698	53.34 701	47.73 700	45.25 702	62.51 703	80.64 709	67.22 704	34.93 699	30.64 696	31.81 693	48.11 698	42.11 704	46.57 700	54.95 703	21.61 695	18.87 700	23.48 698	23.15 699	29.16 698	33.08 703

CasAABBNet	41.80 701	40.20 699	53.41 703	47.73 700	45.18 699	62.51 703	80.71 710	67.26 706	34.80 697	30.49 692	31.88 694	48.24 700	41.81 700	46.63 702	55.64 708	21.60 694	18.88 701	23.48 698	23.22 701	29.19 700	33.05 700

FlowAnything	41.75 697	39.90 695	53.36 702	47.83 704	45.06 698	62.45 701	80.51 708	67.34 709	34.89 698	30.56 695	31.52 691	48.18 699	42.05 703	46.66 705	55.24 704	21.71 700	18.88 701	23.49 702	23.13 697	29.12 697	33.04 699

Hybrid-DGEV	41.74 696	40.15 697	53.21 700	47.72 699	45.04 697	62.46 702	80.71 710	67.23 705	34.70 694	30.38 691	31.64 692	48.32 703	41.44 698	46.71 706	55.65 709	21.63 698	18.85 699	23.50 703	23.21 700	29.18 699	33.09 704

LSM0	49.58 705	40.04 696	53.62 704	97.15 707	128.68 712	62.75 707	79.89 707	67.63 710	35.11 701	33.02 697	32.61 698	48.43 704	41.60 699	46.60 701	55.43 705	21.63 698	18.99 705	23.62 704	23.13 697	29.47 703	52.26 709

LRCNet_RVC	25.52 689	33.45 693	23.21 676	31.79 695	32.78 692	6.74 656	1.18 495	25.88 689	4.46 637	28.94 689	30.89 690	24.91 689	17.57 680	27.66 690	24.34 686	35.26 705	25.60 706	35.91 705	33.81 704	31.90 704	34.10 705

AVERAGE_ROB	44.46 703	45.91 703	46.59 693	40.59 698	38.66 695	32.99 693	30.52 690	46.19 702	43.26 704	49.59 700	48.97 702	44.62 696	39.89 694	45.04 699	43.94 700	48.74 707	50.69 708	50.80 706	49.79 705	45.54 706	46.97 707

HaxPig	43.25 702	43.65 702	45.00 692	33.85 696	35.61 694	32.69 692	30.52 690	45.09 701	42.97 703	48.77 699	48.17 701	43.00 694	40.26 695	44.58 698	43.61 699	47.18 706	49.30 707	51.54 707	50.25 706	43.73 705	45.29 706

MEDIAN_ROB	47.37 704	49.08 704	49.92 696	40.32 697	39.97 696	34.95 694	33.43 694	49.17 703	46.39 706	53.06 702	52.65 703	47.65 697	42.23 705	48.35 707	47.29 701	52.10 708	54.04 709	54.28 708	53.48 707	48.76 707	50.33 708

U	12.82 676	0.38 9	1.99 212	0.66 63	58.94 704	63.38 708	0.34 35	1.91 97	0.94 92	0.59 50	0.80 72	0.46 39	0.57 67	0.83 44	0.44 35	0.29 264	0.17 82	63.35 709	59.81 708	0.29 205	0.20 48

Selective-IGEV-i16pa	129.35 715	164.95 716	19.57 581	3.26 652	2.26 640	202.88 717	5.86 661	236.38 718	207.45 718	116.27 715	209.82 716	153.71 717	219.30 718	258.04 718	190.96 717	192.94 717	94.03 714	90.21 710	64.92 709	4.40 667	149.67 716

DPSimNet_ROB	102.30 709	119.72 715	143.59 714	109.42 708	94.10 706	127.22 713	127.15 714	26.62 690	102.36 716	149.58 717	83.99 712	139.34 716	137.54 716	64.62 709	82.36 714	105.18 710	66.15 711	120.15 711	69.61 710	99.58 709	77.72 710

Anonymous_1	57.11 707	19.68 689	26.15 682	23.10 692	142.31 713	30.84 689	39.75 699	33.86 698	16.98 682	70.53 709	15.42 680	23.46 685	19.75 687	23.04 684	27.23 692	164.73 716	9.02 690	130.38 712	137.40 714	161.27 717	27.24 697

RSGM-EC	108.14 710	104.44 712	68.66 708	115.42 709	109.31 709	116.48 711	139.19 715	127.02 715	55.95 707	55.27 703	71.01 706	116.54 713	111.76 714	176.57 714	175.06 715	117.34 714	71.64 712	140.65 713	83.55 711	123.96 712	82.91 711

acva	108.14 710	104.44 712	68.66 708	115.42 709	109.31 709	116.48 711	139.19 715	127.02 715	55.95 707	55.27 703	71.01 706	116.54 713	111.76 714	176.57 714	175.06 715	117.34 714	71.64 712	140.65 713	83.55 711	123.96 712	82.91 711

test_example2	212.63 716	219.92 717	221.87 716	213.67 713	221.17 717	199.47 716	200.74 717	185.30 717	141.66 717	209.52 718	213.45 717	210.82 718	205.48 717	221.27 717	216.64 718	236.83 718	242.07 718	213.93 715	217.01 715	235.69 718	226.10 717

xxxxx1	112.33 712	88.53 709	37.76 689	227.84 714	157.23 714	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 708	78.32 707	70.96 709	33.47 692	70.69 710	114.00 711	130.36 715	259.31 716	274.34 716	145.54 714	147.50 713

tt_ll	112.33 712	88.53 709	37.76 689	227.84 714	157.23 714	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 708	78.32 707	70.96 709	33.47 692	70.69 710	114.00 711	130.36 715	259.31 716	274.34 716	145.54 714	147.50 713

ff	112.33 712	88.53 709	37.76 689	227.84 714	157.23 714	39.05 697	61.41 704	93.76 712	79.29 713	62.45 706	74.79 708	78.32 707	70.96 709	33.47 692	70.69 710	114.00 711	130.36 715	259.31 716	274.34 716	145.54 714	147.50 713

ccccc		629.75 718		567.84 717	570.84 718	582.44 718		613.82 719		614.58 719		555.57 719		666.94 719		781.57 719	507.24 719	391.36 719	342.44 719	689.82 719

ASD4		113.98 714

Low-res two-view benchmark