Low-res two-view results

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 148	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 21	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 117	0.50 45	0.83 44	0.33 1	0.20 44	0.16 46	0.19 6	0.15 6	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 2	0.31 1	0.89 4	0.82 172	0.27 4	0.58 6	0.27 12	1.58 48	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 124	0.50 45	0.82 41	0.35 2	0.18 22	0.17 80	0.19 6	0.15 6	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 2	0.31 1	0.97 12	0.61 14	0.38 65	0.42 2	0.36 39	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 80	0.61 91	0.33 2	0.61 3	0.62 126	0.19 31	0.14 11	0.24 94	0.22 202	0.20 27	0.19 15

S2M2_XL	0.46 2	0.41 26	1.09 50	0.65 51	0.34 22	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 113	0.65 113	0.53 51	0.54 1	0.50 72	0.28 231	0.24 346	0.25 133	0.21 167	0.23 73	0.22 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 172	0.28 6	0.58 6	0.32 24	1.61 53	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 130	0.48 35	0.84 50	0.36 4	0.18 22	0.17 80	0.19 6	0.15 6	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 5	0.34 6	1.00 15	0.73 110	0.24 1	0.66 8	0.28 14	1.31 19	0.44 4	0.53 19	0.27 3	0.81 179	0.46 28	0.73 19	0.41 20	0.22 74	0.15 24	0.19 6	0.16 24	0.19 8	0.17 1

DepthFocus	0.50 7	0.41 26	1.02 17	0.57 5	0.38 65	0.77 10	0.44 76	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 45	0.75 163	0.48 35	0.83 44	0.36 4	0.26 161	0.19 165	0.27 209	0.25 272	0.25 109	0.21 89

FoundationStereo	0.50 7	0.39 14	1.11 64	0.79 153	0.42 95	0.70 9	0.36 39	0.76 4	0.80 44	0.62 65	0.38 10	0.73 154	0.77 145	0.69 5	0.36 4	0.26 161	0.17 80	0.23 56	0.16 24	0.18 1	0.20 47

GeoVLM	0.52 9	0.42 34	0.88 2	0.62 21	0.36 31	1.62 97	0.25 7	0.96 7	0.90 70	0.61 59	0.43 16	0.57 77	0.53 51	0.71 9	0.45 41	0.16 5	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.19 15

MonSter++	0.52 9	0.42 34	0.89 4	0.61 14	0.36 31	1.64 100	0.25 7	0.96 7	0.91 74	0.62 65	0.42 14	0.56 72	0.53 51	0.71 9	0.45 41	0.17 8	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.20 47

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 26	1.03 19	0.55 4	0.37 49	0.99 20	0.23 3	1.38 25	0.67 12	0.56 27	0.52 25	0.50 50	0.82 173	0.83 44	0.47 53	0.29 260	0.16 46	0.23 56	0.18 81	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
BridgeDepth	0.54 12	0.42 34	1.05 22	0.58 7	0.25 2	1.30 54	0.36 39	1.53 42	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 77	0.65 97	0.87 54	0.40 15	0.20 44	0.15 24	0.19 6	0.16 24	0.22 65	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 13	0.48 96	0.89 4	0.52 1	0.43 101	2.28 159	0.53 114	1.02 10	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 40	0.45 23	0.90 66	0.36 4	0.23 92	0.18 121	0.20 13	0.15 6	0.21 47	0.20 47

LGtest1	0.55 13	0.41 26	1.14 79	0.70 81	0.40 81	0.99 20	0.26 10	1.32 20	0.93 86	0.53 19	0.60 35	0.44 32	0.49 41	1.02 100	0.45 41	0.27 187	0.19 165	0.23 56	0.16 24	0.21 47	0.23 137

Wavelet-MonSter	0.57 15	0.47 86	1.13 73	0.66 60	0.78 312	1.60 92	0.30 19	1.17 16	0.68 13	0.58 42	0.69 48	0.39 14	0.48 35	0.99 94	0.46 48	0.15 1	0.16 46	0.20 13	0.16 24	0.20 27	0.19 15

LACA1	0.60 16	0.43 40	0.92 9	0.53 2	0.32 15	3.20 272	0.33 27	1.48 35	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 23	0.59 72	0.83 44	0.37 8	0.23 92	0.19 165	0.23 56	0.18 81	0.21 47	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 16	0.39 14	0.95 10	0.60 13	0.32 15	2.66 197	0.31 20	1.44 31	0.77 31	0.72 102	0.51 23	0.55 67	0.51 49	0.75 20	0.46 48	0.17 8	0.17 80	0.18 2	0.15 6	0.20 27	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 16	0.37 8	1.12 67	0.59 10	0.57 213	2.19 152	0.31 20	1.68 67	0.56 8	0.49 10	0.51 23	0.56 72	0.33 2	0.96 85	0.54 96	0.21 55	0.17 80	0.23 56	0.16 24	0.20 27	0.21 89

HiDET	0.61 19	0.41 26	0.88 2	0.64 38	0.39 71	2.67 198	0.25 7	1.59 51	0.91 74	0.59 49	0.44 18	0.52 57	0.50 45	0.76 23	0.54 96	0.17 8	0.15 24	0.18 2	0.15 6	0.19 8	0.21 89

LG-Stereo_L1	0.61 19	0.47 86	1.10 56	0.73 110	0.49 157	1.72 104	0.33 27	1.95 102	0.65 11	0.56 27	0.40 12	0.40 16	0.43 16	1.40 201	0.42 24	0.23 92	0.19 165	0.23 56	0.18 81	0.21 47	0.19 15

LACA2	0.62 21	0.53 144	1.20 95	0.54 3	0.26 3	3.15 264	0.47 92	1.56 45	0.57 9	0.52 17	0.47 22	0.47 40	0.45 23	0.71 9	0.37 8	0.23 92	0.17 80	0.21 28	0.15 6	0.23 73	0.17 1

Test_v1	0.62 21	0.40 18	1.13 73	0.74 117	0.55 196	1.60 92	0.39 46	1.68 67	0.92 81	0.60 58	0.88 94	0.53 59	0.50 45	0.93 79	0.39 12	0.19 31	0.16 46	0.20 13	0.17 43	0.20 27	0.21 89

MonStereo	0.62 21	0.43 40	1.07 31	0.66 60	0.82 332	1.13 27	0.39 46	2.57 213	0.92 81	0.58 42	0.64 40	0.36 4	0.36 6	0.90 66	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 13	0.17 43	0.21 47	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 21	0.43 40	1.07 31	0.66 60	0.82 332	1.13 27	0.39 46	2.57 213	0.92 81	0.58 42	0.64 40	0.36 4	0.36 6	0.88 60	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 13	0.17 43	0.21 47	0.19 15

MonSter	0.62 21	0.43 40	1.07 31	0.66 60	0.82 332	1.13 27	0.39 46	2.57 213	0.92 81	0.58 42	0.64 40	0.36 4	0.35 5	0.95 81	0.43 29	0.15 1	0.15 24	0.20 13	0.17 43	0.21 47	0.19 15

LCMNet	0.63 26	0.40 18	0.95 10	0.58 7	0.39 71	3.11 259	0.27 12	1.58 48	0.84 60	0.56 27	0.58 33	0.52 57	0.53 51	0.77 27	0.51 83	0.17 8	0.16 46	0.19 6	0.15 6	0.20 27	0.21 89

LG-Stereo_L2	0.63 26	0.46 61	1.15 81	0.70 81	0.43 101	2.32 163	0.28 14	1.86 88	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 8	0.45 23	1.36 193	0.40 15	0.23 92	0.18 121	0.22 40	0.18 81	0.21 47	0.20 47

Monster-pub-mixall	0.64 28	0.42 34	1.00 15	0.83 185	0.48 149	1.39 63	0.32 24	1.45 32	0.82 53	0.88 177	0.85 86	0.39 14	0.36 6	1.99 314	0.47 53	0.20 44	0.16 46	0.17 1	0.15 6	0.18 1	0.21 89

S2M2_L	0.64 28	0.55 169	1.07 31	0.89 233	0.54 188	1.08 24	0.20 1	1.16 15	1.37 153	0.59 49	0.81 75	0.86 193	0.47 31	0.70 6	0.65 142	0.31 326	0.33 464	0.27 209	0.27 323	0.36 351	0.31 288
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 30	0.41 26	1.06 29	0.85 208	0.31 11	2.44 176	0.46 86	1.09 12	0.69 16	0.84 165	0.52 25	0.55 67	0.53 51	1.49 225	0.46 48	0.31 326	0.14 11	0.25 133	0.18 81	0.23 73	0.20 47

aanet-new-34k	0.66 31	0.60 233	1.23 98	0.73 110	0.33 19	1.44 71	0.87 360	1.52 41	0.92 81	0.51 15	1.36 243	0.59 84	0.87 190	0.58 2	0.44 34	0.22 74	0.16 46	0.25 133	0.17 43	0.23 73	0.20 47

Lmatch	0.67 32	0.46 61	3.75 344	0.65 51	0.36 31	1.48 77	0.26 10	1.11 13	0.96 92	0.58 42	0.45 20	0.55 67	0.46 28	0.70 6	0.37 8	0.21 55	0.16 46	0.21 28	0.17 43	0.21 47	0.20 47

LiteMatch	0.67 32	0.84 434	0.89 4	0.80 156	0.39 71	1.60 92	0.68 202	0.96 7	0.91 74	0.62 65	0.43 16	0.56 72	1.40 358	0.71 9	1.10 308	0.28 231	0.16 46	0.29 269	0.22 202	0.29 199	0.37 366

4.5_new	0.67 32	0.46 61	1.11 64	0.63 29	0.78 312	1.97 125	0.51 104	2.18 131	0.78 36	0.73 105	0.90 105	0.42 25	0.49 41	0.81 36	0.49 65	0.21 55	0.14 11	0.26 176	0.19 124	0.22 65	0.20 47

4.5w-stereo	0.67 32	0.46 61	1.11 64	0.63 29	0.78 312	1.97 125	0.51 104	2.18 131	0.77 31	0.73 105	0.90 105	0.42 25	0.49 41	0.81 36	0.49 65	0.21 55	0.14 11	0.26 176	0.19 124	0.22 65	0.20 47

4w-stereo	0.67 32	0.49 106	1.07 31	0.63 29	0.75 300	1.63 99	0.44 76	2.23 142	0.77 31	0.56 27	0.92 113	0.40 16	0.82 173	1.08 110	0.53 90	0.18 22	0.13 1	0.25 133	0.18 81	0.19 8	0.20 47

Pro-Stereo	0.68 37	0.33 4	0.97 12	0.68 70	0.43 101	3.11 259	0.35 37	0.70 3	0.96 92	0.54 24	0.54 27	0.62 98	0.27 1	2.06 320	0.68 155	0.24 120	0.16 46	0.30 296	0.25 272	0.20 27	0.19 15

MatchStereo	0.68 37	0.46 61	1.93 199	0.67 67	0.28 6	0.98 18	0.33 27	2.01 109	1.69 321	0.48 7	1.02 136	0.47 40	0.59 72	0.91 71	0.58 113	0.21 55	0.17 80	0.21 28	0.15 6	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
dual_stereo	0.68 37	0.40 18	1.05 22	0.64 38	0.37 49	0.84 14	0.34 33	3.40 338	1.03 105	0.50 11	0.46 21	0.58 79	0.40 10	1.85 301	0.49 65	0.23 92	0.17 80	0.21 28	0.16 24	0.20 27	0.19 15

3.25w_new	0.69 40	0.46 61	1.10 56	0.61 14	0.61 233	2.23 155	0.51 104	2.45 183	0.90 70	0.63 72	0.78 67	0.47 40	0.71 115	0.78 28	0.50 72	0.17 8	0.14 11	0.20 13	0.17 43	0.20 27	0.20 47

3.25w	0.69 40	0.46 61	1.10 56	0.61 14	0.61 233	2.23 155	0.51 104	2.45 183	0.90 70	0.63 72	0.78 67	0.47 40	0.71 115	0.79 29	0.50 72	0.17 8	0.14 11	0.20 13	0.17 43	0.20 27	0.20 47

asd	0.70 42	0.45 49	1.10 56	0.67 67	0.90 370	2.88 218	0.43 71	1.64 63	0.79 40	0.68 89	0.88 94	0.43 27	0.74 129	0.85 52	0.49 65	0.19 31	0.13 1	0.24 94	0.17 43	0.22 65	0.20 47

IGEV	0.70 42	0.36 7	1.07 31	0.71 90	1.31 496	2.82 209	0.41 61	1.76 75	0.98 96	0.73 105	0.71 50	0.35 3	0.42 14	0.90 66	0.42 24	0.18 22	0.18 121	0.22 40	0.18 81	0.18 1	0.20 47

LG-G_1	0.70 42	0.40 18	1.12 67	0.71 90	0.30 9	2.80 205	0.40 54	2.21 137	0.78 36	0.59 49	0.55 28	0.51 52	0.58 67	1.24 159	0.49 65	0.24 120	0.18 121	0.23 56	0.15 6	0.21 47	0.21 89

LG-G	0.70 42	0.40 18	1.12 67	0.71 90	0.30 9	2.80 205	0.40 54	2.21 137	0.78 36	0.59 49	0.55 28	0.51 52	0.58 67	1.24 159	0.49 65	0.24 120	0.18 121	0.23 56	0.15 6	0.21 47	0.21 89

DEFOM-Stereo	0.70 42	0.46 61	1.13 73	0.72 104	0.48 149	3.40 313	0.44 76	0.90 6	0.77 31	0.86 173	0.58 33	0.45 36	0.43 16	1.76 281	0.43 29	0.24 120	0.18 121	0.22 40	0.16 24	0.21 47	0.20 47

3w_stereo	0.71 47	0.47 86	1.14 79	0.65 51	0.39 71	1.73 106	0.68 202	2.79 256	0.79 40	0.67 86	0.84 82	0.37 8	1.02 244	1.03 101	0.56 105	0.18 22	0.14 11	0.23 56	0.18 81	0.20 27	0.22 117

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 48	0.46 61	1.10 56	0.68 70	1.36 513	1.59 90	0.77 273	1.42 30	1.19 124	0.74 110	0.93 116	0.70 133	0.93 215	0.67 4	0.42 24	0.23 92	0.18 121	0.24 94	0.19 124	0.26 138	0.23 137

252Zero-FE	0.72 48	0.46 61	1.08 42	1.01 324	0.41 88	1.27 45	0.22 2	1.79 80	1.03 105	2.52 531	1.24 199	0.32 1	0.41 12	1.03 101	0.45 41	0.21 55	0.17 80	0.20 13	0.17 43	0.20 27	0.20 47

aanet-new-40k	0.73 50	0.59 217	1.25 105	0.75 121	1.49 543	1.42 67	0.96 420	1.95 102	0.84 60	0.52 17	1.06 158	0.51 52	0.76 140	0.85 52	0.47 53	0.18 22	0.15 24	0.24 94	0.18 81	0.26 138	0.22 117

VMStereo-Base	0.73 50	0.44 44	1.48 153	0.61 14	0.35 27	1.71 103	0.43 71	1.30 18	1.40 162	0.84 165	1.07 161	0.92 214	0.73 123	1.26 166	0.73 183	0.24 120	0.23 310	0.24 94	0.18 81	0.24 83	0.24 156

4.25_new	0.73 50	0.46 61	1.08 42	0.71 90	0.97 389	2.52 183	0.58 140	2.28 153	0.93 86	0.57 36	0.94 120	0.40 16	0.65 97	0.87 54	0.50 72	0.17 8	0.13 1	0.25 133	0.17 43	0.19 8	0.20 47

4.5w_new	0.73 50	0.46 61	1.08 42	0.71 90	0.97 389	2.52 183	0.58 140	2.28 153	0.93 86	0.57 36	0.94 120	0.40 16	0.65 97	0.87 54	0.50 72	0.17 8	0.13 1	0.25 133	0.17 43	0.19 8	0.20 47

4.25w-stereo	0.73 50	0.46 61	1.08 42	0.71 90	0.97 389	2.52 183	0.58 140	2.28 153	0.93 86	0.57 36	0.94 120	0.40 16	0.65 97	0.87 54	0.50 72	0.17 8	0.13 1	0.25 133	0.17 43	0.19 8	0.20 47

aanet-new-16k	0.74 55	0.51 118	1.56 164	0.73 110	0.37 49	2.14 146	0.88 367	2.01 109	0.91 74	0.56 27	0.91 110	0.70 133	0.96 221	0.76 23	0.54 96	0.20 44	0.15 24	0.23 56	0.18 81	0.26 138	0.21 89

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 55	0.45 49	1.13 73	0.69 76	0.77 310	1.77 109	0.88 367	2.04 114	1.47 191	0.61 59	1.04 147	0.61 91	0.79 159	0.89 65	0.43 29	0.21 55	0.18 121	0.23 56	0.18 81	0.25 109	0.28 236

Foundation-i1c-attn	0.74 55	0.38 9	1.05 22	0.71 90	0.35 27	0.95 17	0.67 191	2.42 173	1.68 314	0.77 132	0.88 94	0.76 164	1.25 325	1.38 200	0.48 57	0.23 92	0.17 80	0.21 28	0.17 43	0.20 27	0.21 89

Foundation-i1b	0.74 55	0.38 9	1.05 22	0.69 76	0.43 101	0.94 16	0.66 187	2.52 198	1.67 311	0.83 162	0.81 75	1.03 234	1.08 275	1.13 125	0.48 57	0.23 92	0.16 46	0.21 28	0.18 81	0.20 27	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 55	0.54 160	1.86 191	1.10 377	0.44 112	2.44 176	0.34 33	1.37 24	1.51 220	0.48 7	0.86 90	0.51 52	0.60 78	1.07 109	0.45 41	0.22 74	0.17 80	0.21 28	0.17 43	0.23 73	0.25 170
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FlowAnything_test	0.75 60	0.60 233	1.18 87	0.82 172	0.58 222	2.29 161	0.66 187	1.38 25	0.80 44	1.03 209	0.76 61	0.63 105	0.49 41	0.84 50	0.91 260	0.31 326	0.27 402	0.40 474	0.48 550	0.31 246	0.30 278

qwe	0.75 60	0.45 49	1.10 56	0.67 67	1.06 424	2.49 180	0.45 81	2.57 213	0.90 70	0.71 99	0.83 80	0.43 27	0.48 35	1.10 114	0.64 133	0.17 8	0.14 11	0.24 94	0.16 24	0.21 47	0.20 47

2.25w	0.75 60	0.47 86	1.09 50	0.69 76	0.65 254	2.28 159	0.40 54	2.42 173	0.80 44	0.73 105	1.03 142	0.40 16	0.81 169	1.24 159	0.80 210	0.16 5	0.15 24	0.21 28	0.17 43	0.19 8	0.21 89

2.5w	0.75 60	0.44 44	1.06 29	0.66 60	0.69 280	2.39 170	0.56 128	2.77 248	0.82 53	0.63 72	0.88 94	0.37 8	0.75 132	1.36 193	0.50 72	0.18 22	0.14 11	0.22 40	0.17 43	0.19 8	0.21 89

2.75w_new	0.75 60	0.45 49	1.10 56	0.65 51	0.62 240	2.45 178	0.56 128	2.75 245	0.74 27	0.78 136	0.73 54	0.38 12	0.92 212	1.04 106	0.66 146	0.17 8	0.14 11	0.22 40	0.17 43	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 60	0.47 86	1.09 50	0.63 29	1.10 440	2.61 194	0.53 114	2.46 186	0.97 95	0.62 65	0.80 70	0.40 16	0.66 104	1.11 116	0.48 57	0.19 31	0.13 1	0.23 56	0.18 81	0.20 27	0.21 89

2w_stereo	0.75 60	0.46 61	1.08 42	0.68 70	0.56 201	2.00 128	0.61 152	2.87 269	0.83 57	0.93 188	0.93 116	0.36 4	1.13 291	0.90 66	0.61 122	0.17 8	0.13 1	0.23 56	0.17 43	0.20 27	0.21 89

RAStereo	0.75 60	0.52 126	2.86 300	0.58 7	0.62 240	1.19 35	0.32 24	1.81 82	0.99 99	0.75 113	1.05 154	0.64 107	0.47 31	0.80 32	0.94 276	0.22 74	0.20 216	0.27 209	0.21 167	0.34 317	0.22 117

aanet-new-70k	0.76 68	0.59 217	1.16 82	0.70 81	0.39 71	2.40 172	0.79 287	2.39 167	0.71 19	0.59 49	0.84 82	0.48 46	0.81 169	1.61 252	0.53 90	0.19 31	0.16 46	0.25 133	0.17 43	0.24 83	0.20 47

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 68	0.51 118	2.13 230	0.72 104	0.38 65	2.35 166	0.99 434	1.82 83	0.80 44	0.68 89	0.88 94	0.56 72	0.64 89	0.87 54	0.55 101	0.23 92	0.16 46	0.25 133	0.20 149	0.24 83	0.20 47

aanet-new-22k	0.76 68	0.65 294	2.50 268	0.74 117	0.34 22	1.47 75	1.32 513	1.61 53	0.81 51	0.57 36	1.05 154	0.54 62	0.84 180	0.92 74	0.50 72	0.21 55	0.16 46	0.24 94	0.19 124	0.27 158	0.20 47

AdaDepth	0.76 68	0.45 49	1.41 143	0.70 81	1.27 489	3.12 261	0.43 71	1.02 10	0.94 90	0.63 72	0.91 110	0.43 27	0.58 67	1.41 206	0.48 57	0.18 22	0.21 250	0.23 56	0.19 124	0.25 109	0.26 199

MLG-Stereo_test2	0.76 68	0.40 18	1.07 31	0.64 38	0.82 332	3.49 335	0.23 3	1.69 69	2.14 423	0.62 65	0.32 7	0.67 122	0.33 2	1.14 129	0.37 8	0.23 92	0.19 165	0.23 56	0.16 24	0.19 8	0.20 47

AIO_test	0.76 68	0.47 86	1.31 120	0.81 160	0.70 284	1.36 60	0.88 367	1.40 28	1.45 177	0.55 25	0.95 125	1.81 360	0.58 67	1.16 137	0.46 48	0.27 187	0.17 80	0.24 94	0.19 124	0.24 83	0.21 89

fffft	0.76 68	0.47 86	1.28 115	0.82 172	0.54 188	1.51 81	0.80 298	2.09 122	1.18 120	0.63 72	0.84 82	0.59 84	0.55 58	1.80 287	0.85 226	0.19 31	0.18 121	0.27 209	0.20 149	0.26 138	0.24 156
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 68	0.64 281	1.40 142	0.86 215	0.61 233	1.12 26	0.57 131	1.63 61	1.20 126	0.72 102	1.43 260	0.70 133	0.62 82	1.56 235	0.58 113	0.25 144	0.18 121	0.26 176	0.21 167	0.29 199	0.31 288

AIO-Stereo	0.76 68	0.54 160	1.07 31	0.73 110	0.40 81	1.28 51	0.82 312	2.26 148	1.49 207	0.70 95	1.58 300	0.89 201	0.45 23	1.03 101	0.55 101	0.24 120	0.18 121	0.25 133	0.20 149	0.26 138	0.21 89

GLC_STEREO	0.76 68	0.52 126	1.12 67	0.83 185	0.33 19	1.86 116	0.82 312	1.46 34	1.38 156	0.95 194	1.04 147	0.68 124	0.72 118	0.97 88	0.80 210	0.23 92	0.25 373	0.32 346	0.25 272	0.32 278	0.30 278

aanet-new-60k	0.77 78	0.64 281	1.98 206	0.73 110	0.49 157	2.10 143	0.87 360	2.24 144	0.85 63	0.56 27	0.77 64	0.61 91	0.66 104	1.20 151	0.48 57	0.18 22	0.15 24	0.25 133	0.17 43	0.23 73	0.22 117

aanet-new-36k	0.77 78	0.54 160	1.39 138	0.72 104	0.32 15	2.92 226	0.60 147	2.21 137	0.87 67	0.55 25	1.12 171	0.56 72	0.87 190	0.98 90	0.48 57	0.19 31	0.15 24	0.25 133	0.17 43	0.26 138	0.21 89

aanet-new-28k	0.77 78	0.58 207	2.64 286	0.78 148	0.39 71	1.97 125	1.05 458	1.72 71	0.79 40	0.58 42	1.10 167	0.54 62	0.78 154	0.70 6	0.44 34	0.20 44	0.15 24	0.25 133	0.19 124	0.29 199	0.21 89

aanet-new-14k	0.77 78	0.50 110	1.32 124	0.81 160	0.37 49	1.73 106	1.01 442	2.24 144	0.80 44	0.79 140	1.30 221	0.46 37	1.29 331	1.03 101	0.57 109	0.21 55	0.16 46	0.24 94	0.18 81	0.28 179	0.22 117

asda	0.77 78	0.46 61	1.10 56	0.64 38	0.82 332	3.33 302	0.49 98	2.40 168	0.81 51	0.63 72	0.80 70	0.44 32	0.85 183	0.88 60	0.60 119	0.17 8	0.13 1	0.24 94	0.17 43	0.20 27	0.20 47

3.5w_stereo	0.77 78	0.53 144	1.09 50	0.65 51	0.72 288	2.52 183	0.51 104	2.43 178	0.80 44	0.76 127	1.20 187	0.43 27	0.66 104	1.23 157	0.73 183	0.17 8	0.13 1	0.23 56	0.17 43	0.20 27	0.21 89

MLG-Stereo	0.77 78	0.39 14	1.04 20	0.64 38	0.41 88	3.01 243	0.31 20	1.89 92	2.92 568	0.47 5	0.29 6	0.66 117	0.47 31	1.35 191	0.39 12	0.20 44	0.18 121	0.24 94	0.16 24	0.19 8	0.20 47

mms	0.77 78	0.68 324	1.17 86	0.83 185	0.71 286	1.41 65	0.67 191	1.61 53	1.12 116	0.77 132	1.37 245	0.63 105	0.54 57	1.75 280	0.63 130	0.24 120	0.19 165	0.26 176	0.21 167	0.31 246	0.34 331

RSM++	0.77 78	0.51 118	1.08 42	0.95 283	0.42 95	1.52 85	0.71 225	2.11 124	1.40 162	0.80 144	1.23 198	0.90 206	0.59 72	1.14 129	0.69 166	0.24 120	0.19 165	0.25 133	0.21 167	0.28 179	0.20 47

aanet-new-24k	0.78 87	0.59 217	1.59 168	0.72 104	0.84 346	2.43 174	0.98 432	1.99 106	0.69 16	0.62 65	1.25 207	0.60 87	0.75 132	0.82 41	0.55 101	0.21 55	0.15 24	0.25 133	0.19 124	0.26 138	0.21 89

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 87	0.45 49	1.12 67	0.71 90	1.00 410	2.05 136	0.87 360	2.25 146	1.18 120	0.56 27	0.74 58	0.44 32	1.03 245	0.81 36	0.41 20	0.21 55	0.19 165	0.23 56	0.18 81	0.27 158	0.91 586

Foundation-i1a	0.78 87	0.38 9	1.07 31	0.71 90	0.33 19	0.91 15	0.63 170	2.42 173	1.93 373	0.93 188	0.73 54	0.95 224	1.22 316	1.66 263	0.57 109	0.24 120	0.17 80	0.20 13	0.17 43	0.19 8	0.22 117

water-stereo	0.78 87	0.45 49	1.94 200	0.79 153	0.48 149	2.36 167	0.47 92	1.53 42	1.09 115	0.88 177	1.04 147	0.82 180	0.75 132	0.72 14	0.78 203	0.22 74	0.23 310	0.25 133	0.23 223	0.24 83	0.29 248

AIO_rvc	0.78 87	0.55 169	1.25 105	0.75 121	0.65 254	1.46 74	0.99 434	2.13 126	1.52 231	0.57 36	1.15 177	1.09 240	0.55 58	1.15 135	0.53 90	0.24 120	0.17 80	0.24 94	0.17 43	0.25 109	0.21 89

CASnet	0.78 87	0.51 118	1.29 118	0.81 160	0.29 8	1.28 51	0.74 248	1.51 38	1.89 367	1.64 285	1.09 164	0.65 113	0.64 89	0.91 71	0.76 197	0.29 260	0.17 80	0.41 486	0.31 417	0.32 278	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 93	1.36 554	2.08 226	0.70 81	0.52 176	2.05 136	0.34 33	1.92 97	0.82 53	1.03 209	0.60 35	0.48 46	0.52 50	1.28 172	0.39 12	0.19 31	0.14 11	0.19 6	0.16 24	0.22 65	0.78 569

AEACV	0.79 93	0.54 160	1.35 132	0.97 295	0.63 244	1.13 27	0.92 401	2.02 113	0.91 74	0.76 127	0.79 69	0.80 174	1.61 421	1.28 172	0.61 122	0.22 74	0.18 121	0.26 176	0.23 223	0.27 158	0.23 137

aanet-new-12k	0.80 95	0.44 44	1.68 174	0.81 160	0.31 11	3.00 240	0.97 425	2.65 230	0.78 36	0.69 93	0.55 28	0.58 79	0.77 145	0.99 94	0.54 96	0.21 55	0.14 11	0.24 94	0.19 124	0.26 138	0.22 117

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 95	0.50 110	1.52 157	0.71 90	1.26 486	2.61 194	0.93 404	1.85 87	0.80 44	0.62 65	1.15 177	0.66 117	0.76 140	0.88 60	0.54 96	0.23 92	0.16 46	0.24 94	0.18 81	0.26 138	0.21 89

Selective-IGEV-i32	0.80 95	0.52 126	1.05 22	0.75 121	0.61 233	1.30 54	0.82 312	2.61 225	1.41 166	0.82 150	1.64 319	0.71 144	0.62 82	1.23 157	0.64 133	0.22 74	0.19 165	0.24 94	0.18 81	0.25 109	0.20 47

Zero-FE251	0.80 95	0.75 390	1.71 176	0.88 226	0.70 284	2.59 193	0.45 81	1.38 25	0.83 57	1.79 319	0.61 37	0.73 154	0.81 169	0.82 41	0.61 122	0.29 260	0.23 310	0.27 209	0.19 124	0.20 27	0.20 47

MLG-Stereo_test1	0.80 95	0.39 14	1.02 17	0.65 51	1.20 472	3.14 263	0.29 18	1.59 51	3.05 581	0.50 11	0.24 1	0.67 122	0.43 16	1.33 187	0.40 15	0.21 55	0.18 121	0.23 56	0.15 6	0.19 8	0.20 47

SMoEStereo_RVC	0.80 95	0.53 144	1.12 67	0.92 260	0.44 112	2.41 173	0.79 287	1.49 37	1.16 117	0.70 95	1.12 171	0.64 107	0.64 89	1.69 271	0.87 239	0.22 74	0.16 46	0.31 323	0.22 202	0.26 138	0.25 170

fffy	0.80 95	0.59 217	1.56 164	1.00 317	0.47 141	1.27 45	0.76 261	1.90 94	1.02 103	0.75 113	1.35 239	0.83 182	0.72 118	1.70 274	0.62 126	0.23 92	0.19 165	0.27 209	0.21 167	0.28 179	0.32 299

rvit_stereo_0081	0.80 95	0.63 270	1.19 88	0.91 254	0.64 246	1.27 45	0.61 152	2.05 115	1.71 327	0.82 150	0.73 54	0.85 189	0.75 132	1.30 183	0.80 210	0.31 326	0.26 390	0.27 209	0.25 272	0.38 368	0.27 215

rvit_stereo_0082	0.80 95	0.63 270	1.19 88	0.91 254	0.64 246	1.27 45	0.61 152	2.05 115	1.71 327	0.82 150	0.73 54	0.85 189	0.75 132	1.30 183	0.80 210	0.31 326	0.26 390	0.27 209	0.25 272	0.38 368	0.27 215

RSM	0.80 95	0.50 110	1.08 42	0.83 185	0.51 164	1.31 56	0.77 273	2.28 153	1.43 173	0.82 150	1.44 261	1.22 265	0.62 82	1.17 143	0.63 130	0.22 74	0.18 121	0.24 94	0.19 124	0.27 158	0.20 47

MGS-Stereo	0.80 95	0.56 181	1.53 158	0.93 276	0.39 71	1.26 44	0.73 236	1.45 32	1.30 144	1.01 202	2.26 505	0.80 174	0.56 63	1.16 137	0.65 142	0.27 187	0.23 310	0.26 176	0.22 202	0.27 158	0.25 170

Selective-IGEV	0.80 95	0.52 126	1.05 22	0.75 121	0.61 233	1.31 56	0.82 312	2.60 224	1.41 166	0.82 150	1.64 319	0.71 144	0.62 82	1.22 155	0.64 133	0.22 74	0.19 165	0.24 94	0.18 81	0.25 109	0.20 47

aanet-new-32k	0.81 107	0.64 281	3.94 348	0.70 81	0.97 389	1.43 68	0.96 420	1.36 22	0.72 21	0.61 59	1.02 136	0.62 98	0.87 190	0.72 14	0.44 34	0.20 44	0.16 46	0.25 133	0.17 43	0.25 109	0.22 117

aanet-new-30k	0.81 107	0.64 281	3.91 347	0.70 81	0.97 389	1.43 68	0.96 420	1.36 22	0.72 21	0.61 59	1.02 136	0.62 98	0.87 190	0.72 14	0.44 34	0.20 44	0.16 46	0.25 133	0.17 43	0.25 109	0.22 117

DilatedVolume-Stereo	0.81 107	0.60 233	1.51 156	1.01 324	0.59 225	1.34 58	0.51 104	1.56 45	1.08 114	1.26 236	1.24 199	0.77 167	0.87 190	1.79 286	0.72 180	0.23 92	0.24 346	0.22 40	0.21 167	0.25 109	0.23 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 107	1.13 510	1.23 98	0.97 295	0.57 213	0.81 13	0.43 71	3.49 346	0.84 60	0.73 105	0.95 125	0.44 32	1.17 307	1.45 217	0.60 119	0.26 161	0.18 121	0.24 94	0.17 43	0.30 225	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 107	0.75 390	1.84 190	0.72 104	0.73 293	1.21 36	0.63 170	1.92 97	1.39 158	0.87 176	0.80 70	0.79 172	0.69 111	1.27 171	0.69 166	0.35 397	0.29 427	0.26 176	0.25 272	0.40 384	0.27 215

aanet-new-10k	0.82 112	0.58 207	1.16 82	0.78 148	0.37 49	3.52 344	1.04 454	2.34 162	0.76 29	0.89 180	0.70 49	0.64 107	0.88 197	0.94 80	0.59 115	0.22 74	0.16 46	0.25 133	0.18 81	0.26 138	0.20 47

monsterstereo	0.82 112	0.50 110	1.26 107	0.77 144	1.41 531	2.54 189	0.40 54	3.14 297	0.71 19	0.70 95	1.11 169	0.41 23	0.39 9	1.50 226	0.50 72	0.19 31	0.16 46	0.22 40	0.16 24	0.21 47	0.17 1

monsters	0.82 112	0.58 207	1.16 82	0.76 139	1.52 549	2.92 226	0.40 54	2.66 233	0.72 21	0.66 83	0.84 82	0.38 12	0.41 12	1.84 295	0.48 57	0.20 44	0.16 46	0.20 13	0.16 24	0.19 8	0.19 15

castereo	0.82 112	0.70 338	1.04 20	0.85 208	0.50 162	1.29 53	0.91 387	3.22 307	1.20 126	0.83 162	1.24 199	0.72 147	0.91 209	1.00 96	0.67 151	0.26 161	0.16 46	0.25 133	0.20 149	0.24 83	0.21 89

MaDis-Stereo	0.82 112	0.66 306	1.53 158	0.65 51	1.87 614	1.24 41	0.36 39	2.13 126	1.27 139	0.67 86	0.75 59	0.88 199	0.70 113	1.15 135	1.07 302	0.29 260	0.23 310	0.26 176	0.20 149	0.31 246	0.22 117

UniTT-Stereo	0.82 112	0.47 86	2.63 284	0.96 288	1.19 465	0.78 12	0.39 46	1.12 14	1.54 247	1.19 230	1.26 209	0.51 52	0.64 89	1.13 125	1.03 295	0.30 302	0.20 216	0.24 94	0.21 167	0.40 384	0.25 170

ProNet	0.82 112	0.71 352	1.50 154	0.86 215	0.45 120	1.78 110	0.83 318	1.75 74	1.28 141	0.66 83	1.13 174	0.78 168	0.76 140	1.66 263	0.71 175	0.24 120	0.20 216	0.25 133	0.23 223	0.29 199	0.25 170

GEAStereo	0.84 119	0.48 96	1.09 50	0.85 208	0.45 120	4.54 586	0.83 318	1.88 89	0.91 74	0.75 113	0.89 101	0.53 59	0.80 166	0.92 74	0.53 90	0.30 302	0.19 165	0.27 209	0.19 124	0.28 179	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 120	0.57 191	1.82 189	0.75 121	0.92 373	3.26 287	0.72 228	2.51 197	0.86 65	0.47 5	0.67 46	0.49 49	0.76 140	1.56 235	0.45 41	0.19 31	0.16 46	0.25 133	0.17 43	0.24 83	0.20 47

aanet-new-8k	0.85 120	0.52 126	1.68 174	0.77 144	0.37 49	3.21 273	1.02 447	2.57 213	0.85 63	0.59 49	0.94 120	0.54 62	1.05 258	0.90 66	0.67 151	0.22 74	0.17 80	0.23 56	0.18 81	0.24 83	0.21 89

VIP-Stereo	0.85 120	0.83 429	1.59 168	0.76 139	0.87 358	3.18 268	0.80 298	1.94 101	0.83 57	0.78 136	1.04 147	0.64 107	0.59 72	1.24 159	0.61 122	0.28 231	0.18 121	0.23 56	0.17 43	0.22 65	0.19 15

LG-Stereo	0.85 120	0.60 233	2.71 290	0.59 10	0.45 120	2.85 213	0.55 124	2.41 169	1.34 147	0.59 49	1.19 185	0.43 27	0.40 10	0.76 23	0.75 192	0.20 44	0.17 80	0.31 323	0.24 252	0.29 199	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 124	0.45 49	1.07 31	0.68 70	1.74 596	3.37 306	0.91 387	2.46 186	0.76 29	0.85 168	0.94 120	0.72 147	0.87 190	0.71 9	0.49 65	0.25 144	0.15 24	0.26 176	0.17 43	0.23 73	0.19 15

Foundation-i1	0.86 124	0.38 9	1.13 73	0.77 144	1.12 443	1.06 22	0.69 213	2.94 273	1.61 292	0.89 180	1.39 251	1.24 267	1.01 240	1.08 110	0.55 101	0.23 92	0.19 165	0.22 40	0.20 149	0.21 47	0.20 47

1w_stereo	0.86 124	0.42 34	1.07 31	0.72 104	0.81 323	3.00 240	0.67 191	3.28 316	0.75 28	0.74 110	1.32 229	0.37 8	1.37 350	0.92 74	0.68 155	0.16 5	0.14 11	0.20 13	0.16 24	0.19 8	0.22 117

rvit_stereo_0083	0.86 124	0.67 316	1.42 144	0.87 221	0.65 254	1.23 37	0.64 174	1.67 65	2.28 452	0.79 140	0.93 116	0.93 218	1.07 271	1.46 221	0.75 192	0.32 347	0.36 489	0.30 296	0.26 295	0.33 298	0.28 236

Occ-G	0.86 124	0.52 126	1.39 138	0.82 172	0.66 261	1.37 61	0.79 287	1.58 48	1.31 145	1.56 268	0.87 93	2.18 412	0.89 203	0.97 88	0.88 244	0.26 161	0.19 165	0.26 176	0.19 124	0.25 109	0.24 156

IGEVStereo-DCA	0.86 124	0.65 294	2.05 214	0.90 243	0.46 131	1.57 87	0.86 339	1.62 56	1.24 130	0.65 80	0.77 64	0.74 160	0.72 118	2.59 372	0.86 233	0.28 231	0.21 250	0.28 244	0.21 167	0.29 199	0.27 215

111111	0.87 130	0.50 110	1.13 73	0.66 60	1.08 433	3.37 306	0.33 27	2.33 161	1.47 191	0.74 110	1.50 278	0.61 91	0.59 72	1.40 201	0.48 57	0.24 120	0.19 165	0.22 40	0.16 24	0.24 83	0.19 15

MoCha-V2	0.87 130	0.48 96	1.87 192	0.88 226	0.32 15	1.37 61	0.55 124	2.71 239	1.42 169	0.92 186	1.75 354	0.65 113	1.17 307	1.45 217	0.57 109	0.21 55	0.21 250	0.20 13	0.19 124	0.24 83	0.23 137

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 132	0.45 49	1.31 120	0.63 29	1.63 571	3.91 427	0.66 187	2.28 153	1.02 103	1.10 220	0.98 132	0.60 87	0.46 28	0.83 44	0.47 53	0.26 161	0.18 121	0.29 269	0.23 223	0.24 83	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 132	0.80 413	1.43 146	0.68 70	1.19 465	3.73 387	0.92 401	2.05 115	0.96 92	0.71 99	0.85 86	0.80 174	0.81 169	0.72 14	0.56 105	0.23 92	0.19 165	0.26 176	0.18 81	0.23 73	0.36 351

BStereo	0.88 132	0.73 368	4.10 350	0.80 156	0.51 164	1.13 27	0.72 228	2.57 213	1.00 100	0.85 168	0.57 31	0.72 147	0.48 35	1.01 97	0.90 251	0.26 161	0.22 281	0.24 94	0.29 380	0.25 109	0.25 170

GIP-stereo	0.88 132	0.50 110	1.34 127	1.32 487	0.94 381	2.90 220	0.42 66	3.41 339	1.06 112	0.63 72	0.76 61	0.90 206	0.76 140	0.91 71	0.52 86	0.27 187	0.18 121	0.25 133	0.16 24	0.25 109	0.19 15

WCG-NET	0.88 132	0.49 106	1.26 107	0.90 243	0.37 49	1.48 77	1.07 462	1.73 72	2.30 456	1.63 282	1.49 277	0.92 214	0.97 226	0.95 81	0.76 197	0.22 74	0.16 46	0.23 56	0.20 149	0.25 109	0.21 89

Pointernet	0.88 132	0.44 44	2.26 245	0.84 196	0.37 49	2.29 161	0.38 44	3.06 290	1.46 186	0.66 83	1.39 251	0.91 208	0.73 123	1.01 97	0.72 180	0.23 92	0.19 165	0.20 13	0.18 81	0.19 8	0.20 47

aanet-32k-new	0.89 138	0.90 452	2.17 235	0.75 121	0.62 240	3.41 317	0.99 434	2.09 122	0.72 21	0.53 19	1.13 174	0.66 117	0.96 221	1.04 106	0.52 86	0.21 55	0.15 24	0.24 94	0.18 81	0.25 109	0.20 47

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 138	0.46 61	1.19 88	0.64 38	1.71 589	3.95 446	0.69 213	2.43 178	1.04 108	1.05 211	0.90 105	0.61 91	0.44 21	0.80 32	0.52 86	0.28 231	0.19 165	0.31 323	0.24 252	0.24 83	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 138	0.46 61	1.34 127	0.62 21	1.70 587	3.95 446	0.67 191	2.36 164	1.05 111	1.05 211	0.90 105	0.60 87	0.42 14	0.80 32	0.46 48	0.27 187	0.18 121	0.29 269	0.23 223	0.24 83	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 138	0.45 49	1.28 115	0.64 38	1.61 567	3.93 435	0.67 191	2.41 169	1.01 102	1.18 228	0.96 128	0.60 87	0.45 23	0.76 23	0.44 34	0.26 161	0.18 121	0.29 269	0.23 223	0.25 109	0.18 7

gasm-f	0.89 138	0.49 106	1.30 119	0.85 208	0.44 112	4.42 563	0.95 413	1.88 89	0.91 74	0.75 113	1.46 264	0.53 59	0.88 197	0.88 60	0.57 109	0.30 302	0.19 165	0.27 209	0.19 124	0.28 179	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 138	0.47 86	2.08 226	0.76 139	0.73 293	3.91 427	0.41 61	2.07 120	1.07 113	0.77 132	0.89 101	0.64 107	0.86 185	0.95 81	0.77 202	0.26 161	0.18 121	0.26 176	0.19 124	0.32 278	0.32 299

SCV_C0	0.89 138	0.59 217	1.96 205	0.83 185	0.44 112	1.24 41	0.64 174	3.33 331	1.66 309	0.82 150	1.20 187	0.73 154	0.66 104	1.62 254	0.66 146	0.32 347	0.21 250	0.24 94	0.20 149	0.28 179	0.23 137

CAS++	0.89 138	0.64 281	1.46 148	0.81 160	0.51 164	1.24 41	0.86 339	3.44 340	1.46 186	1.14 226	1.29 219	0.62 98	0.58 67	1.13 125	0.59 115	0.34 377	0.30 440	0.34 401	0.26 295	0.41 408	0.29 248
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 138	0.46 61	1.19 88	0.64 38	1.71 589	3.95 446	0.69 213	2.43 178	1.04 108	1.05 211	0.90 105	0.61 91	0.44 21	0.80 32	0.52 86	0.28 231	0.19 165	0.31 323	0.24 252	0.24 83	0.19 15

NLSM3	0.90 147	0.46 61	1.19 88	0.62 21	1.30 493	3.19 271	0.45 81	2.81 260	1.27 139	0.78 136	0.95 125	0.55 67	1.03 245	1.14 129	0.87 239	0.20 44	0.15 24	0.26 176	0.22 202	0.24 83	0.23 137

DDF-Stereo	0.90 147	0.53 144	1.16 82	0.88 226	1.31 496	1.59 90	0.86 339	2.26 148	0.79 40	0.48 7	0.63 39	0.54 62	0.73 123	2.97 391	1.03 295	0.39 447	0.17 80	0.24 94	0.18 81	1.06 602	0.29 248

IGEV-RUCA	0.90 147	0.53 144	1.05 22	0.81 160	0.74 298	3.89 424	0.80 298	1.92 97	1.41 166	0.96 198	0.71 50	0.70 133	0.73 123	1.30 183	0.68 155	0.29 260	0.20 216	0.25 133	0.19 124	0.43 437	0.34 331

gcap-zeroshot	0.90 147	0.46 61	1.36 134	0.64 38	1.71 589	3.95 446	0.68 202	2.49 190	0.98 96	1.05 211	0.85 86	0.62 98	0.43 16	0.79 29	0.51 83	0.27 187	0.19 165	0.30 296	0.24 252	0.24 83	0.19 15

IGEV++	0.90 147	0.58 207	1.32 124	0.94 280	0.45 120	1.27 45	1.00 439	3.32 325	1.55 255	0.82 150	1.34 236	0.86 193	1.09 278	1.16 137	0.89 247	0.33 365	0.18 121	0.23 56	0.19 124	0.29 199	0.22 117

testlalala	0.90 147	0.46 61	1.36 134	0.64 38	1.71 589	3.95 446	0.68 202	2.49 190	0.98 96	1.05 211	0.85 86	0.62 98	0.43 16	0.79 29	0.51 83	0.27 187	0.19 165	0.30 296	0.24 252	0.24 83	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 153	1.57 575	2.54 271	0.69 76	1.41 531	2.08 140	0.83 318	2.11 124	1.38 156	0.65 80	0.75 59	0.66 117	0.64 89	0.72 14	0.40 15	0.23 92	0.19 165	0.24 94	0.18 81	0.33 298	0.54 499

trnet	0.91 153	0.48 96	1.46 148	0.62 21	0.31 11	4.40 558	0.41 61	2.20 135	1.53 238	0.94 190	1.14 176	0.88 199	0.89 203	1.09 113	0.71 175	0.27 187	0.19 165	0.22 40	0.15 6	0.21 47	0.19 15

DispViT+	0.92 155	0.46 61	3.90 346	0.71 90	1.16 455	1.15 32	0.39 46	2.84 263	1.58 271	0.67 86	0.64 40	0.48 46	0.64 89	0.81 36	0.59 115	0.41 470	0.97 630	0.22 40	0.19 124	0.30 225	0.23 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 155	0.73 368	1.42 144	0.92 260	1.08 433	2.97 239	0.53 114	1.77 78	1.39 158	1.16 227	1.54 289	0.58 79	0.65 97	1.03 101	0.84 223	0.25 144	0.23 310	0.30 296	0.24 252	0.43 437	0.29 248

CREStereo	0.92 155	0.53 144	1.45 147	0.61 14	0.34 22	4.42 563	0.40 54	2.21 137	1.54 247	0.94 190	1.12 171	0.87 195	0.87 190	1.12 121	0.72 180	0.28 231	0.19 165	0.22 40	0.15 6	0.22 65	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
PSi22	0.93 158	0.71 352	1.23 98	1.00 317	0.36 31	1.73 106	0.36 39	3.46 341	1.44 175	0.98 200	1.39 251	1.16 250	0.64 89	1.95 311	0.75 192	0.19 31	0.17 80	0.21 28	0.17 43	0.34 317	0.35 345

castereo++	0.93 158	0.56 181	1.26 107	0.92 260	0.73 293	2.48 179	1.00 439	2.99 279	1.03 105	0.68 89	1.41 257	1.92 376	0.59 72	1.26 166	0.44 34	0.25 144	0.19 165	0.28 244	0.19 124	0.23 73	0.23 137

IGEV-Stereo++	0.93 158	0.44 44	1.08 42	0.70 81	1.20 472	3.87 422	0.33 27	3.36 333	1.43 173	0.75 113	1.17 182	0.68 124	1.04 253	0.95 81	0.42 24	0.22 74	0.16 46	0.23 56	0.17 43	0.24 83	0.20 47

GCAP-Stereo	0.93 158	0.68 324	1.35 132	0.85 208	0.41 88	3.61 367	0.52 113	2.20 135	1.50 213	1.11 224	1.04 147	1.17 252	0.84 180	1.11 116	0.71 175	0.25 144	0.20 216	0.27 209	0.18 81	0.28 179	0.23 137

aanet-new	0.94 162	0.56 181	2.97 303	0.71 90	1.41 531	2.86 215	1.03 450	1.99 106	0.82 53	0.59 49	0.93 116	0.58 79	1.30 335	1.18 148	0.50 72	0.22 74	0.17 80	0.24 94	0.17 43	0.25 109	0.22 117

depthmonostereo	0.94 162	0.71 352	2.39 259	0.85 208	0.54 188	2.21 154	0.53 114	1.83 84	1.17 119	0.95 194	1.09 164	0.99 227	0.97 226	2.37 349	0.68 155	0.23 92	0.27 402	0.22 40	0.20 149	0.25 109	0.26 199

StereoAnything_RVC	0.94 162	2.66 618	2.20 236	0.76 139	0.34 22	1.18 34	0.39 46	2.31 158	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 203	1.57 239	0.35 2	0.32 347	0.16 46	0.23 56	0.15 6	3.31 645	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 162	0.72 357	2.56 273	0.64 38	0.59 225	1.90 118	0.75 258	2.71 239	1.40 162	0.91 183	1.04 147	0.85 189	0.82 173	1.14 129	0.78 203	0.35 397	0.29 427	0.25 133	0.27 323	0.45 456	0.29 248

IGEV-Stereo+	0.94 162	0.47 86	1.19 88	0.86 215	2.02 626	1.40 64	0.39 46	1.17 16	0.88 69	0.61 59	0.44 18	0.47 40	0.79 159	2.14 331	0.42 24	0.27 187	0.19 165	0.22 40	0.17 43	2.26 638	2.41 642

whm_eth	0.94 162	0.72 357	2.56 273	0.64 38	0.59 225	1.90 118	0.75 258	2.71 239	1.40 162	0.91 183	1.04 147	0.85 189	0.82 173	1.14 129	0.78 203	0.35 397	0.29 427	0.25 133	0.27 323	0.45 456	0.29 248

LoS_RVC	0.94 162	1.30 543	1.31 120	0.84 196	1.63 571	2.02 129	0.59 144	1.51 38	1.36 152	0.81 148	1.33 231	0.84 184	0.88 197	1.36 193	0.73 183	0.21 55	0.17 80	0.20 13	0.14 2	0.20 27	1.45 620

LoS	0.94 162	0.52 126	1.88 193	0.86 215	0.36 31	4.15 501	0.51 104	2.18 131	1.45 177	0.97 199	0.88 94	0.62 98	0.79 159	1.59 245	0.86 233	0.26 161	0.19 165	0.24 94	0.16 24	0.21 47	0.20 47
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 170	0.52 126	2.63 284	0.86 215	1.27 489	1.41 65	0.86 339	2.27 150	0.73 26	0.50 11	0.64 40	0.54 62	0.78 154	2.70 380	1.02 293	0.35 397	0.17 80	0.24 94	0.18 81	1.03 599	0.29 248

SCV	0.95 170	0.63 270	1.38 136	1.70 585	0.41 88	1.23 37	0.89 374	3.53 357	1.57 267	0.61 59	1.54 289	0.93 218	0.77 145	1.66 263	0.66 146	0.36 410	0.20 216	0.25 133	0.19 124	0.29 199	0.25 170

WCG-NET（raft）	0.95 170	0.55 169	1.20 95	0.84 196	0.31 11	1.44 71	1.01 442	1.55 44	2.37 477	1.64 285	1.42 259	2.38 434	1.01 240	1.29 177	0.76 197	0.22 74	0.19 165	0.22 40	0.20 149	0.25 109	0.21 89

anonymousdsp	0.95 170	0.69 327	1.27 113	0.83 185	0.52 176	4.54 586	0.84 325	1.76 75	1.24 130	0.76 127	1.06 158	0.78 168	0.77 145	1.67 268	0.69 166	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.21 167	0.31 246	0.26 199

IGEV-Stereo	0.95 170	0.69 327	1.27 113	0.84 196	0.52 176	4.54 586	0.84 325	1.76 75	1.24 130	0.75 113	1.06 158	0.79 172	0.77 145	1.68 270	0.69 166	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.21 167	0.31 246	0.26 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 175	0.48 96	1.09 50	0.97 295	0.45 120	4.54 586	0.83 318	3.32 325	1.37 153	0.75 113	0.89 101	0.76 164	0.80 166	0.92 74	0.53 90	0.26 161	0.18 121	0.26 176	0.20 149	0.28 179	0.21 89

tt45	0.96 175	0.48 96	1.19 88	0.89 233	0.66 261	3.91 427	0.76 261	1.90 94	1.26 138	0.70 95	1.30 221	0.71 144	0.63 86	2.59 372	0.74 189	0.22 74	0.17 80	0.28 244	0.23 223	0.27 158	0.27 215

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 177	1.76 588	2.51 269	0.69 76	1.40 523	2.95 236	0.99 434	2.18 131	1.04 108	0.68 89	0.80 70	0.69 130	0.64 89	0.87 54	0.40 15	0.23 92	0.19 165	0.25 133	0.21 167	0.30 225	0.64 537

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 177	0.41 26	3.72 341	0.63 29	0.80 318	1.51 81	0.84 325	1.84 85	1.51 220	0.82 150	1.00 133	0.70 133	1.00 236	0.75 20	0.41 20	0.23 92	0.18 121	0.24 94	0.18 81	0.43 437	2.30 638

MSCF	0.97 177	0.82 425	1.26 107	0.88 226	0.40 81	3.17 266	0.88 367	2.79 256	1.39 158	1.32 239	1.19 185	0.58 79	1.33 340	1.28 172	0.64 133	0.25 144	0.19 165	0.25 133	0.25 272	0.28 179	0.32 299

999	0.97 177	0.48 96	1.24 104	1.03 342	0.64 246	3.25 285	0.92 401	1.40 28	1.39 158	0.71 99	1.68 332	0.70 133	0.66 104	3.03 393	0.89 247	0.23 92	0.19 165	0.25 133	0.21 167	0.25 109	0.29 248

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 177	0.41 26	3.70 340	0.63 29	0.80 318	1.51 81	0.84 325	1.84 85	1.51 220	0.82 150	1.00 133	0.70 133	1.00 236	0.75 20	0.41 20	0.23 92	0.18 121	0.24 94	0.18 81	0.43 437	2.30 638

DA	0.98 182	0.46 61	1.34 127	0.92 260	0.43 101	4.34 546	0.85 334	2.79 256	1.35 150	0.82 150	1.30 221	0.89 201	1.08 275	1.11 116	0.56 105	0.30 302	0.18 121	0.24 94	0.18 81	0.25 109	0.23 137

GGEV	0.98 182	0.46 61	1.34 127	0.92 260	0.43 101	4.34 546	0.85 334	2.79 256	1.35 150	0.82 150	1.30 221	0.89 201	1.08 275	1.11 116	0.56 105	0.30 302	0.18 121	0.24 94	0.18 81	0.25 109	0.23 137

ff7	0.98 182	0.69 327	2.05 214	0.84 196	0.52 176	4.55 591	0.86 339	1.62 56	1.24 130	0.75 113	1.03 142	0.70 133	0.77 145	1.84 295	0.68 155	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.21 167	0.31 246	0.27 215

ffff	0.98 182	0.69 327	2.05 214	0.84 196	0.52 176	4.55 591	0.86 339	1.62 56	1.24 130	0.75 113	1.03 142	0.70 133	0.77 145	1.84 295	0.68 155	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.21 167	0.31 246	0.27 215

11t	0.98 182	0.69 327	2.05 214	0.84 196	0.52 176	4.55 591	0.86 339	1.62 56	1.24 130	0.75 113	1.03 142	0.70 133	0.77 145	1.84 295	0.68 155	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.21 167	0.31 246	0.27 215

MIF-Stereo (partial)	0.98 182	0.55 169	2.83 297	0.71 90	1.03 416	1.08 24	0.49 98	2.55 209	1.66 309	0.79 140	1.20 187	0.80 174	0.90 206	1.61 252	1.56 425	0.36 410	0.24 346	0.33 382	0.25 272	0.40 384	0.28 236

ccc-4	0.98 182	0.69 327	2.05 214	0.84 196	0.52 176	4.55 591	0.86 339	1.62 56	1.24 130	0.75 113	1.03 142	0.70 133	0.77 145	1.84 295	0.68 155	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.21 167	0.31 246	0.27 215

CroCo-Stereo	0.98 182	0.87 446	3.44 326	0.87 221	0.53 186	0.49 3	0.50 100	3.99 465	1.49 207	0.81 148	1.25 207	1.00 230	0.75 132	1.10 114	1.09 307	0.24 120	0.21 250	0.24 94	0.19 124	0.35 338	0.27 215
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 190	0.89 450	2.55 272	0.99 309	1.80 607	0.54 4	0.46 86	3.10 294	1.24 130	1.07 217	1.21 191	1.05 239	0.78 154	1.26 166	1.08 304	0.27 187	0.23 310	0.27 209	0.21 167	0.43 437	0.34 331

PMTNet	0.99 190	0.48 96	1.73 178	0.62 21	0.56 201	4.20 528	0.43 71	1.88 89	1.58 271	1.00 201	1.05 154	0.78 168	0.98 233	1.50 226	0.85 226	1.21 625	0.20 216	0.23 56	0.15 6	0.22 65	0.19 15

GASTEREO	1.00 192	0.98 480	1.23 98	0.90 243	0.40 81	3.40 313	0.88 367	2.77 248	1.44 175	1.39 250	1.30 221	0.55 67	1.35 346	1.33 187	0.64 133	0.25 144	0.19 165	0.25 133	0.25 272	0.25 109	0.31 288

rvit_0105_6	1.00 192	0.93 464	2.21 238	0.92 260	0.55 196	1.52 85	0.79 287	2.41 169	2.96 571	0.76 127	0.72 53	1.02 232	0.75 132	1.42 209	0.81 215	0.40 455	0.43 540	0.34 401	0.31 417	0.43 437	0.34 331

rvit_stereo_ft	1.00 192	0.87 446	3.55 330	0.97 295	0.66 261	1.06 22	0.80 298	2.78 251	1.67 311	0.78 136	0.96 128	0.95 224	1.14 298	1.06 108	0.90 251	0.32 347	0.24 346	0.27 209	0.28 352	0.39 379	0.27 215

MyStereo07	1.01 195	0.80 413	1.26 107	1.00 317	1.04 419	3.95 446	0.95 413	2.07 120	1.42 169	0.75 113	1.22 194	0.68 124	0.91 209	1.63 258	0.67 151	0.24 120	0.24 346	0.34 401	0.26 295	0.41 408	0.37 366

CES	1.01 195	0.55 169	1.74 181	0.92 260	2.15 630	2.15 147	0.50 100	2.01 109	1.45 177	0.76 127	1.02 136	0.61 91	0.47 31	1.29 177	0.79 209	0.22 74	0.17 80	0.24 94	0.14 2	0.63 531	2.29 637

TANstereo	1.01 195	0.55 169	1.73 178	0.76 139	0.36 31	4.04 475	0.38 44	1.48 35	1.62 298	2.03 394	2.10 474	0.84 184	0.93 215	0.98 90	0.62 126	0.28 231	0.36 489	0.23 56	0.20 149	0.25 109	0.46 454

GMStereo	1.01 195	1.00 484	2.86 300	0.83 185	0.45 120	1.47 75	0.57 131	1.89 92	2.11 417	1.52 263	1.24 199	0.87 195	0.74 129	1.58 240	0.94 276	0.40 455	0.21 250	0.30 296	0.30 401	0.47 471	0.36 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 199	0.49 106	1.54 161	0.83 185	0.55 196	4.01 469	0.31 20	1.63 61	1.99 381	1.63 282	2.13 483	0.84 184	0.65 97	0.88 60	0.70 172	0.27 187	0.15 24	0.23 56	1.22 635	0.24 83	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 200	0.85 440	3.13 311	0.84 196	0.38 65	1.17 33	0.42 66	3.54 358	1.47 191	1.08 218	2.17 490	1.48 302	0.57 64	1.37 199	0.74 189	0.23 92	0.18 121	0.28 244	0.21 167	0.32 278	0.24 156

XX-TBD	1.03 200	0.95 472	1.94 200	1.30 480	0.43 101	3.97 461	0.33 27	1.74 73	1.73 332	1.59 272	2.02 453	0.69 130	0.60 78	1.16 137	0.66 146	0.30 302	0.25 373	0.23 56	0.15 6	0.31 246	0.22 117

RT-Monster	1.05 202	0.53 144	2.62 282	0.83 185	1.40 523	2.96 237	0.47 92	2.81 260	1.83 357	1.21 233	1.22 194	0.93 218	0.83 178	1.36 193	0.60 119	0.21 55	0.20 216	0.23 56	0.18 81	0.21 47	0.29 248

xyz-stereo-finetune	1.05 202	0.62 262	1.46 148	0.59 10	0.36 31	3.48 332	0.81 308	2.69 237	1.74 338	0.94 190	1.21 191	0.91 208	0.78 154	2.53 367	1.28 362	0.24 120	0.24 346	0.26 176	0.23 223	0.30 225	0.23 137

FE-Mocha	1.06 204	0.74 379	2.45 265	0.97 295	0.69 280	1.57 87	0.40 54	2.92 271	1.47 191	1.82 323	1.81 390	1.62 320	0.88 197	1.36 193	0.78 203	0.29 260	0.20 216	0.35 420	0.31 417	0.26 138	0.33 318

EGLCR-Stereo	1.06 204	0.51 118	1.56 164	1.02 335	0.39 71	4.27 539	0.42 66	4.08 492	1.48 201	0.90 182	0.68 47	1.09 240	0.66 104	1.81 289	0.62 126	0.27 187	0.19 165	0.29 269	0.23 223	0.37 363	0.25 170

MC-Stereo	1.06 204	0.48 96	1.55 162	1.15 409	0.41 88	4.56 596	0.61 152	2.06 118	1.46 186	1.90 342	1.61 312	0.89 201	1.12 289	1.35 191	0.73 183	0.25 144	0.18 121	0.26 176	0.22 202	0.25 109	0.24 156

sCroCo_RVC	1.06 204	0.82 425	5.05 364	1.02 335	1.05 421	0.98 18	0.61 152	2.06 118	1.29 142	0.69 93	1.26 209	0.82 180	1.10 284	1.20 151	0.90 251	0.42 482	0.40 521	0.33 382	0.30 401	0.46 467	0.38 383

Wave_Phase_stereo	1.07 208	0.73 368	4.10 350	0.80 156	0.51 164	4.91 635	0.72 228	2.50 194	1.00 100	0.85 168	0.57 31	0.72 147	0.48 35	1.01 97	0.90 251	0.26 161	0.22 281	0.24 94	0.29 380	0.25 109	0.25 170

rvit_0105_4	1.07 208	0.99 481	2.39 259	0.93 276	0.54 188	1.62 97	0.84 325	2.77 248	2.91 566	0.80 144	0.91 110	1.09 240	0.86 185	1.63 258	0.85 226	0.40 455	0.45 550	0.35 420	0.31 417	0.43 437	0.40 411

DN	1.08 210	0.54 160	3.15 313	0.90 243	1.00 410	3.37 306	0.48 96	2.59 222	1.45 177	0.95 194	0.82 79	1.32 278	0.73 123	1.86 302	0.64 133	0.30 302	0.26 390	0.28 244	0.24 252	0.34 317	0.32 299

MM-Stereo_test3	1.09 211	0.59 217	1.55 162	1.73 589	1.18 458	1.91 120	0.86 339	3.52 353	1.76 342	1.25 234	1.86 415	1.10 243	0.69 111	1.32 186	0.86 233	0.27 187	0.23 310	0.27 209	0.22 202	0.34 317	0.30 278

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 211	3.30 628	2.61 279	0.82 172	0.38 65	1.27 45	0.62 167	1.51 38	1.29 142	0.91 183	0.92 113	0.65 113	0.57 64	1.08 110	0.59 115	1.55 639	0.15 24	0.32 346	0.28 352	1.10 608	1.98 634

iRaftStereo_RVC	1.09 211	0.70 338	1.39 138	0.95 283	0.45 120	3.83 405	0.42 66	2.37 166	1.58 271	1.69 295	1.76 363	1.80 355	0.83 178	1.50 226	0.98 286	0.28 231	0.18 121	0.29 269	0.26 295	0.30 225	0.31 288

RAFT-Stereo-weight	1.11 214	0.48 96	1.22 97	0.99 309	0.42 95	4.17 516	0.80 298	3.60 366	1.50 213	1.97 364	1.50 278	1.30 276	0.65 97	1.24 159	0.85 226	0.25 144	0.19 165	0.26 176	0.22 202	0.27 158	0.23 137

11t1	1.11 214	0.53 144	1.80 186	1.55 564	0.65 254	2.20 153	0.60 147	3.66 376	1.49 207	1.60 273	1.26 209	1.03 234	1.35 346	1.72 276	0.97 283	0.28 231	0.31 449	0.29 269	0.23 223	0.30 225	0.34 331

rvit_0105_5	1.13 216	0.93 464	2.60 276	0.91 254	0.56 201	1.92 121	0.91 387	3.02 284	2.63 527	0.95 194	1.20 187	1.18 256	0.93 215	1.51 229	0.93 274	0.40 455	0.43 540	0.37 448	0.35 461	0.42 427	0.44 437

GMOStereo	1.13 216	0.70 338	2.26 245	0.75 121	0.44 112	3.05 246	0.91 387	2.78 251	1.45 177	2.37 507	1.52 281	1.53 306	1.05 258	1.17 143	0.92 265	0.25 144	0.19 165	0.35 420	0.28 352	0.34 317	0.26 199

error version	1.13 216	0.70 338	2.26 245	0.75 121	0.44 112	3.05 246	0.91 387	2.78 251	1.45 177	2.37 507	1.52 281	1.53 306	1.05 258	1.17 143	0.92 265	0.25 144	0.19 165	0.35 420	0.28 352	0.34 317	0.26 199

test-v	1.13 216	0.70 338	2.26 245	0.75 121	0.44 112	3.05 246	0.91 387	2.78 251	1.45 177	2.37 507	1.52 281	1.53 306	1.05 258	1.17 143	0.92 265	0.25 144	0.19 165	0.35 420	0.28 352	0.34 317	0.26 199

test-2	1.13 216	0.70 338	2.26 245	0.75 121	0.44 112	3.05 246	0.91 387	2.78 251	1.45 177	2.37 507	1.52 281	1.53 306	1.05 258	1.17 143	0.92 265	0.25 144	0.19 165	0.35 420	0.28 352	0.34 317	0.26 199

Lsterematch	1.15 221	0.84 434	4.02 349	0.80 156	0.39 71	1.68 102	0.68 202	2.01 109	2.02 388	1.58 271	2.02 453	1.35 282	1.40 358	1.41 206	1.10 308	0.28 231	0.16 46	0.29 269	0.22 202	0.29 199	0.37 366

HUF	1.15 221	0.64 281	8.62 405	0.90 243	0.35 27	1.35 59	0.78 280	1.97 104	1.50 213	0.63 72	1.52 281	0.83 182	0.66 104	1.28 172	0.63 130	0.29 260	0.23 310	0.26 176	0.17 43	0.23 73	0.25 170

tg	1.15 221	0.67 316	1.31 120	0.94 280	0.54 188	4.02 471	0.41 61	2.96 276	1.59 287	1.69 295	1.85 412	1.84 367	0.97 226	1.78 283	0.83 220	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.26 295	0.29 199	0.27 215

Selective-RAFT	1.15 221	0.46 61	1.64 171	0.99 309	0.45 120	4.17 516	0.51 104	3.21 305	1.69 321	1.12 225	1.34 236	1.45 299	1.40 358	2.08 323	0.94 276	0.41 470	0.20 216	0.24 94	0.23 223	0.27 158	0.25 170

x	1.15 221	0.57 191	1.53 158	1.44 536	0.67 268	1.94 122	0.97 425	3.87 424	1.57 267	1.61 278	1.28 217	1.58 314	1.22 316	1.93 308	1.04 297	0.28 231	0.30 440	0.34 401	0.29 380	0.32 278	0.31 288

xyz-stereo-finetune2	1.16 226	0.63 270	1.50 154	0.57 5	0.36 31	3.47 329	0.65 184	2.70 238	1.23 128	0.88 177	1.75 354	0.91 208	1.76 463	3.54 404	1.74 461	0.24 120	0.22 281	0.30 296	0.27 323	0.31 246	0.26 199

rvit_stereo_0075_2	1.18 227	0.74 379	2.66 288	0.90 243	1.27 489	2.51 182	0.69 213	2.25 146	2.06 401	1.40 252	1.86 415	1.46 301	0.84 180	1.42 209	0.94 276	0.46 510	0.40 521	0.48 527	0.38 496	0.46 467	0.51 486

AE-Stereo	1.18 227	0.60 233	2.05 214	1.10 377	0.60 228	4.39 554	0.72 228	3.74 394	1.62 298	1.10 220	1.90 430	1.01 231	0.92 212	1.45 217	0.82 217	0.28 231	0.22 281	0.28 244	0.28 352	0.26 138	0.22 117

test-3	1.19 229	0.52 126	2.00 208	1.01 324	0.42 95	1.95 123	0.91 387	4.35 584	1.47 191	2.24 471	1.16 180	2.06 402	0.79 159	2.68 378	0.76 197	0.27 187	0.18 121	0.28 244	0.26 295	0.26 138	0.25 170

test_1	1.19 229	0.52 126	2.00 208	1.01 324	0.42 95	1.95 123	0.90 379	4.36 589	1.47 191	2.17 444	1.16 180	2.06 402	0.78 154	2.68 378	0.76 197	0.27 187	0.18 121	0.28 244	0.26 295	0.26 138	0.25 170

test_3	1.19 229	0.51 118	2.08 226	0.99 309	0.41 88	2.05 136	0.87 360	4.40 597	1.42 169	1.99 371	1.18 183	2.03 396	0.79 159	2.70 380	0.75 192	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.29 380	0.30 225	0.27 215

raftrobust	1.19 229	0.72 357	2.30 250	1.26 458	1.31 496	3.55 353	0.68 202	2.75 245	1.47 191	2.21 462	1.38 249	1.17 252	1.22 316	1.20 151	1.11 313	0.28 231	0.24 346	0.21 28	0.19 124	0.25 109	0.28 236

RALCasStereoNet	1.19 229	1.02 486	2.06 223	1.12 388	1.14 448	3.08 253	0.70 223	2.99 279	1.73 332	1.34 241	1.68 332	1.18 256	0.91 209	2.16 333	1.00 291	0.30 302	0.26 390	0.24 94	0.21 167	0.29 199	0.30 278

MIM_Stereo	1.20 234	0.78 405	3.30 321	1.05 345	0.43 101	3.04 244	0.60 147	2.46 186	1.51 220	1.60 273	1.58 300	1.82 361	1.29 331	2.00 315	1.07 302	0.24 120	0.24 346	0.28 244	0.25 272	0.27 158	0.27 215

R-Stereo Train	1.20 234	0.58 207	1.81 187	0.99 309	0.67 268	3.78 395	0.90 379	4.09 494	1.51 220	2.16 440	1.71 343	1.13 246	0.94 218	1.40 201	0.91 260	0.30 302	0.24 346	0.26 176	0.21 167	0.26 138	0.25 170

RAFT-Stereo	1.20 234	0.58 207	1.81 187	0.99 309	0.67 268	3.78 395	0.90 379	4.09 494	1.51 220	2.16 440	1.71 343	1.13 246	0.94 218	1.40 201	0.91 260	0.30 302	0.24 346	0.26 176	0.21 167	0.26 138	0.25 170
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 237	0.60 233	3.55 330	1.05 345	0.57 213	3.46 326	0.63 170	2.73 242	1.55 255	2.05 399	1.38 249	1.50 305	0.82 173	1.69 271	0.87 239	0.29 260	0.23 310	0.30 296	0.23 223	0.27 158	0.32 299

RCA-Stereo	1.21 237	0.52 126	1.58 167	0.90 243	0.46 131	4.68 612	0.79 287	4.13 504	1.74 338	1.92 349	1.80 378	0.94 223	1.48 387	1.14 129	0.70 172	0.27 187	0.18 121	0.25 133	0.19 124	0.25 109	0.23 137

raft+_RVC	1.21 237	0.83 429	2.61 279	1.35 505	0.97 389	3.60 363	0.76 261	3.23 310	1.51 220	1.33 240	1.67 329	1.03 234	1.10 284	1.87 303	0.92 265	0.24 120	0.22 281	0.25 133	0.24 252	0.26 138	0.25 170

AnonymousM	1.22 240	1.32 549	0.97 12	0.88 226	0.56 201	4.03 473	0.69 213	2.41 169	1.68 314	1.48 259	1.31 228	1.15 249	1.00 236	1.18 148	0.73 183	0.32 347	0.40 521	2.07 644	1.70 646	0.24 83	0.22 117

LL-Strereo2	1.23 241	0.85 440	2.38 258	0.93 276	0.68 273	3.72 383	1.37 525	2.54 208	1.99 381	1.75 311	1.40 255	1.82 361	0.73 123	1.40 201	0.99 289	0.31 326	0.23 310	0.55 568	0.35 461	0.29 199	0.24 156

ROB_FTStereo_v2	1.23 241	0.66 306	2.02 210	0.75 121	0.37 49	4.67 611	0.76 261	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.46 264	1.78 345	1.14 298	2.08 323	0.88 244	0.48 524	0.22 281	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

CRE-IMP	1.23 241	0.61 253	2.14 231	0.82 172	0.39 71	4.54 586	0.83 318	2.63 228	1.55 255	1.95 359	1.46 264	1.87 372	0.96 221	1.48 223	1.33 373	0.45 503	0.21 250	0.31 323	0.26 295	0.41 408	0.31 288

RAFT	1.23 241	0.84 434	2.05 214	0.96 288	0.47 141	1.80 112	0.94 409	3.18 304	1.46 186	1.60 273	1.71 343	3.04 508	1.59 414	1.64 260	1.32 369	0.38 435	0.24 346	0.40 474	0.32 429	0.40 384	0.35 345

test-1	1.23 241	0.65 294	1.88 193	0.96 288	0.52 176	3.84 410	0.62 167	4.01 469	1.47 191	1.93 353	1.78 372	1.83 364	0.92 212	1.19 150	1.28 362	0.26 161	0.29 427	0.31 323	0.24 252	0.29 199	0.36 351

rvit_0105_3	1.24 246	0.93 464	2.84 298	0.97 295	0.58 222	2.38 168	1.08 467	3.26 315	2.53 513	1.18 228	1.40 255	1.24 267	1.04 253	1.73 277	0.97 283	0.44 494	0.44 545	0.40 474	0.42 529	0.42 427	0.50 478

PSM-adaLoss	1.24 246	0.65 294	2.03 211	0.75 121	0.37 49	4.68 612	0.73 236	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.47 269	1.78 345	1.13 291	2.18 337	0.87 239	0.48 524	0.23 310	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

rafts_anoy	1.24 246	0.80 413	3.61 336	1.17 419	1.20 472	3.00 240	0.61 152	3.17 302	1.58 271	1.37 247	1.26 209	1.19 260	1.12 289	1.78 283	1.25 351	0.32 347	0.23 310	0.32 346	0.32 429	0.31 246	0.30 278

DIP-Stereo	1.24 246	0.69 327	1.77 183	0.65 51	0.61 233	4.29 541	0.58 140	4.44 603	2.53 513	1.98 366	1.33 231	0.91 208	0.86 185	1.25 165	1.25 351	0.36 410	0.23 310	0.32 346	0.23 223	0.32 278	0.29 248
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 250	0.56 181	2.05 214	1.05 345	0.93 379	2.86 215	0.55 124	3.23 310	1.34 147	1.55 266	1.07 161	3.56 561	2.03 498	1.29 177	1.00 291	0.28 231	0.27 402	0.34 401	0.21 167	0.41 408	0.43 431

Patchmatch Stereo++	1.25 250	0.65 294	2.06 223	0.75 121	0.37 49	4.68 612	0.76 261	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.47 269	1.78 345	1.14 298	2.44 351	0.90 251	0.48 524	0.23 310	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 250	0.66 306	2.14 231	0.75 121	0.37 49	4.65 608	0.77 273	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.47 269	1.78 345	1.13 291	2.26 346	0.86 233	0.47 519	0.22 281	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

HUI-Stereo	1.25 250	0.66 306	2.33 253	0.75 121	0.37 49	4.68 612	0.78 280	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.46 264	1.79 352	1.13 291	2.17 335	0.85 226	0.48 524	0.23 310	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

iRAFT	1.25 250	0.65 294	2.06 223	0.75 121	0.37 49	4.68 612	0.76 261	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.47 269	1.78 345	1.14 298	2.44 351	0.90 251	0.48 524	0.23 310	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

RAFT-IKP	1.25 250	0.66 306	2.23 243	0.75 121	0.37 49	4.64 606	0.74 248	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.47 269	1.78 345	1.13 291	2.22 343	0.92 265	0.48 524	0.22 281	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 250	0.72 357	1.74 181	1.05 345	0.36 31	4.13 497	0.42 66	2.95 274	2.84 562	2.02 390	2.40 534	1.61 319	1.11 288	1.26 166	0.97 283	0.21 55	0.15 24	0.26 176	0.23 223	0.29 199	0.23 137

FACV-RUCA	1.26 257	0.65 294	2.21 238	1.06 351	1.50 546	2.69 200	1.15 484	3.05 287	1.87 361	1.36 244	1.99 449	1.03 234	1.15 306	1.36 193	1.10 308	0.41 470	0.41 530	0.73 610	0.41 522	0.61 525	0.41 417

CAS	1.26 257	0.40 18	1.46 148	2.97 643	1.61 567	4.13 497	0.73 236	1.78 79	1.49 207	0.83 162	1.10 167	0.59 84	0.53 51	1.26 166	0.80 210	2.99 648	0.13 1	0.21 28	0.13 1	0.31 246	1.72 627

anonymousdsp2	1.26 257	0.60 233	3.74 342	1.02 335	0.41 88	3.60 363	0.72 228	3.68 379	1.47 191	1.37 247	1.56 297	1.83 364	1.01 240	2.00 315	0.66 146	0.29 260	0.20 216	0.28 244	0.20 149	0.32 278	0.29 248

dd	1.26 257	1.15 515	2.47 266	0.92 260	0.49 157	4.35 549	0.75 258	1.92 97	2.11 417	1.44 256	1.24 199	1.19 260	1.05 258	1.78 283	1.70 453	0.57 563	0.34 477	0.35 420	0.33 437	0.60 520	0.46 454

iGMRVC	1.26 257	0.66 306	2.14 231	0.75 121	0.37 49	4.66 609	0.74 248	2.53 199	1.58 271	1.99 371	1.46 264	1.78 345	1.14 298	2.46 353	0.92 265	0.48 524	0.23 310	0.32 346	0.27 323	0.40 384	0.29 248

HI	1.27 262	0.90 452	2.33 253	1.10 377	0.68 273	2.92 226	0.45 81	2.49 190	1.76 342	2.13 423	1.65 326	2.42 441	1.84 480	1.58 240	1.61 435	0.26 161	0.16 46	0.28 244	0.29 380	0.26 138	0.25 170

CoSv	1.27 262	0.90 452	2.33 253	1.10 377	0.68 273	2.92 226	0.45 81	2.49 190	1.76 342	2.13 423	1.65 326	2.42 441	1.84 480	1.58 240	1.61 435	0.26 161	0.16 46	0.28 244	0.29 380	0.26 138	0.25 170

mmm	1.27 262	0.58 207	2.20 236	1.41 529	0.68 273	2.39 170	0.85 334	3.90 434	1.63 301	2.20 453	1.84 404	1.28 272	1.50 394	1.91 307	0.89 247	0.31 326	0.27 402	0.45 509	0.37 483	0.38 368	0.34 331

NRIStereo	1.28 265	0.61 253	1.67 172	1.15 409	0.38 65	4.73 625	0.90 379	2.42 173	1.50 213	1.93 353	1.33 231	1.75 339	1.22 316	2.96 390	1.33 373	0.46 510	0.22 281	0.29 269	0.26 295	0.30 225	0.28 236

RALAANet	1.28 265	1.08 501	3.21 315	1.25 451	0.94 381	1.44 71	0.69 213	3.15 299	2.57 520	2.01 385	1.80 378	1.29 275	1.05 258	2.00 315	1.48 405	0.27 187	0.20 216	0.27 209	0.24 252	0.40 384	0.27 215

CASS	1.29 267	0.66 306	2.62 282	0.95 283	0.66 261	2.84 211	0.69 213	3.00 281	1.79 347	2.57 540	1.95 438	1.39 289	1.55 411	1.59 245	1.06 299	0.50 540	0.28 417	0.34 401	0.28 352	0.46 467	0.63 533
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 268	0.60 233	5.57 373	0.88 226	0.75 300	3.04 244	0.90 379	2.68 235	1.33 146	1.48 259	1.07 161	2.78 486	0.88 197	1.29 177	0.85 226	0.31 326	0.22 281	0.35 420	0.20 149	0.45 456	0.37 366

qqq	1.30 268	0.57 191	1.67 172	1.15 409	0.51 164	2.18 149	0.91 387	3.98 461	1.53 238	1.50 262	1.24 199	1.79 352	1.34 343	4.66 431	0.98 286	0.28 231	0.31 449	0.33 382	0.33 437	0.33 298	0.32 299

test_4	1.30 268	0.50 110	6.16 377	0.84 196	0.45 120	1.61 95	1.12 478	2.14 128	1.42 169	1.52 263	2.31 524	1.84 367	0.79 159	2.52 365	1.19 331	0.27 187	0.17 80	0.29 269	0.29 380	0.29 199	0.25 170

s12784h	1.31 271	0.45 49	2.41 262	0.71 90	0.35 27	4.42 563	0.50 100	4.22 529	2.73 539	2.01 385	2.48 540	0.91 208	0.96 221	2.01 318	0.70 172	0.29 260	0.18 121	0.24 94	0.16 24	0.27 158	0.18 7

AFF-stereo	1.31 271	0.77 399	1.46 148	1.10 377	0.45 120	3.93 435	0.48 96	2.92 271	2.92 568	1.90 342	2.21 498	2.11 409	1.52 400	1.93 308	1.12 316	0.21 55	0.16 46	0.25 133	0.25 272	0.29 199	0.20 47

Pruner-Stereo	1.32 273	0.59 217	2.11 229	1.79 599	0.47 141	4.73 625	0.79 287	2.53 199	1.72 330	2.47 522	1.58 300	1.48 302	1.03 245	1.66 263	1.47 402	0.44 494	0.21 250	0.34 401	0.30 401	0.30 225	0.39 390

Hybrid-DGEV-03	1.34 274	0.70 338	2.74 295	1.00 317	0.52 176	3.99 464	0.99 434	3.22 307	1.64 302	2.15 434	3.31 601	1.37 288	1.07 271	1.29 177	1.22 342	0.26 161	0.18 121	0.32 346	0.24 252	0.28 179	0.24 156

ToySt	1.35 275	0.72 357	3.65 338	1.01 324	0.50 162	3.31 300	1.01 442	3.46 341	1.73 332	1.30 237	1.55 293	2.07 405	1.47 385	1.88 304	1.40 383	0.27 187	0.27 402	0.30 296	0.32 429	0.42 427	0.39 390

DisPM	1.36 276	0.55 169	2.39 259	1.54 559	0.51 164	4.59 599	0.79 287	2.50 194	1.88 363	2.50 525	1.83 399	1.45 299	1.01 240	2.71 382	0.93 274	0.46 510	0.20 216	0.32 346	0.31 417	0.31 246	0.44 437

sAnonymous2	1.37 277	1.22 532	9.79 419	0.92 260	0.88 362	1.23 37	0.61 152	2.56 211	1.69 321	0.85 168	1.02 136	0.73 154	1.23 321	0.98 90	0.78 203	0.29 260	0.25 373	0.31 323	0.30 401	1.06 602	0.71 551

CroCo_RVC	1.37 277	1.22 532	9.79 419	0.92 260	0.88 362	1.23 37	0.61 152	2.56 211	1.69 321	0.85 168	1.02 136	0.73 154	1.23 321	0.98 90	0.78 203	0.29 260	0.25 373	0.31 323	0.30 401	1.06 602	0.71 551

GES	1.38 279	0.64 281	2.61 279	1.09 368	0.57 213	4.30 543	1.02 447	3.86 421	1.51 220	1.72 304	1.74 350	1.28 272	1.77 465	1.62 254	1.61 435	0.39 447	0.27 402	0.33 382	0.30 401	0.41 408	0.47 459

Any-RAFT	1.40 280	0.53 144	2.78 296	1.09 368	0.64 246	4.41 561	0.81 308	3.97 459	2.78 546	1.99 371	1.34 236	2.36 431	1.56 413	1.56 235	0.75 192	0.27 187	0.20 216	0.25 133	0.18 81	0.25 109	0.28 236

UDGNet	1.40 280	1.52 572	2.22 241	1.38 523	0.62 240	4.39 554	0.68 202	1.80 81	2.18 431	1.34 241	1.18 183	0.99 227	1.00 236	2.16 333	1.19 331	1.09 619	0.34 477	1.30 634	0.98 622	1.10 608	0.58 518

GMStereo_Zeroshot	1.41 282	1.21 526	3.33 323	1.29 473	0.72 288	3.35 304	0.53 114	2.58 221	1.68 314	2.35 503	1.56 297	2.42 441	0.96 221	2.50 357	1.16 324	0.45 503	0.23 310	0.40 474	0.24 252	0.79 578	0.33 318

Selective-IGEV-i1	1.43 283	0.59 217	2.42 264	1.15 409	1.07 430	3.82 404	1.09 471	3.79 403	2.11 417	1.62 280	1.91 431	2.65 468	1.22 316	1.80 287	1.12 316	0.32 347	0.27 402	0.46 515	0.54 574	0.31 246	0.39 390

rvit_105_1	1.43 283	0.90 452	3.27 319	1.08 362	0.68 273	2.79 204	1.27 506	3.52 353	2.35 468	1.38 249	1.54 289	1.28 272	1.14 298	2.91 386	1.40 383	0.54 557	0.47 564	0.45 509	0.59 586	0.44 448	0.58 518

RAFT-Test	1.44 285	0.59 217	6.10 376	1.01 324	0.69 280	2.90 220	0.80 298	3.68 379	1.70 326	1.85 326	1.68 332	3.15 518	1.03 245	1.20 151	0.99 289	0.27 187	0.22 281	0.25 133	0.23 223	0.27 158	0.25 170

DCRE	1.44 285	0.74 379	3.50 329	1.13 395	0.72 288	1.78 110	0.67 191	2.14 128	1.56 261	1.99 371	8.09 640	1.73 337	1.07 271	1.24 159	0.83 220	0.23 92	0.25 373	0.26 176	0.26 295	0.28 179	0.30 278

AdaStereo	1.45 287	0.83 429	2.34 256	1.28 469	0.81 323	3.21 273	1.14 483	4.20 520	2.46 501	2.05 399	1.77 369	2.48 451	1.18 309	1.71 275	1.44 392	0.43 488	0.25 373	0.43 497	0.28 352	0.44 448	0.34 331
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 288	0.57 191	14.51 489	0.74 117	0.34 22	3.31 300	0.68 202	2.34 162	0.72 21	0.58 42	0.88 94	0.50 50	1.06 266	1.42 209	0.45 41	0.19 31	0.15 24	0.25 133	0.17 43	0.24 83	0.20 47

BSDual-CNN	1.46 288	0.59 217	1.94 200	0.87 221	0.85 348	4.16 511	1.16 486	4.48 609	1.88 363	2.93 581	1.83 399	2.60 462	1.31 337	1.60 247	1.21 339	0.34 377	0.25 373	0.31 323	0.28 352	0.35 338	0.33 318

PFNet+	1.46 288	0.57 191	2.84 298	0.92 260	0.47 141	4.64 606	0.84 325	2.46 186	1.99 381	2.14 426	1.64 319	1.34 280	1.03 245	4.68 433	1.23 346	0.45 503	0.33 464	0.37 448	0.39 504	0.32 278	0.49 471

ACVNet	1.46 288	0.64 281	3.56 332	0.93 276	0.85 348	4.22 529	0.80 298	2.85 264	2.08 404	1.78 315	1.88 419	3.10 513	1.46 383	1.33 187	1.89 479	0.29 260	0.26 390	0.30 296	0.26 295	0.39 379	0.27 215

psmg	1.47 292	0.59 217	1.94 200	0.92 260	0.85 348	4.30 543	1.42 537	4.10 501	1.88 363	2.64 557	2.09 473	2.60 462	1.31 337	1.60 247	1.21 339	0.34 377	0.27 402	0.33 382	0.34 445	0.36 351	0.34 331

BUS	1.49 293	0.59 217	1.94 200	0.87 221	0.85 348	4.50 579	0.76 261	4.48 609	1.88 363	2.93 581	1.83 399	3.63 564	0.97 226	1.60 247	1.17 328	0.34 377	0.25 373	0.31 323	0.28 352	0.35 338	0.33 318

Hybrid-DGEV-2	1.55 294	1.43 564	3.19 314	1.16 416	0.51 164	4.15 501	0.54 123	4.28 557	2.22 435	2.06 404	1.37 245	2.37 432	1.61 421	3.24 396	1.15 320	0.25 144	0.24 346	0.30 296	0.26 295	0.29 199	0.28 236

plain	1.55 294	0.69 327	13.59 467	0.65 51	0.73 293	1.66 101	0.57 131	3.17 302	1.94 375	0.77 132	1.24 199	0.80 174	0.86 185	1.60 247	0.96 282	0.33 365	0.21 250	0.32 346	0.25 272	0.42 427	0.28 236

LCNet	1.55 294	0.54 160	1.88 193	0.99 309	0.55 196	3.60 363	1.21 500	2.86 267	1.53 238	2.18 446	1.74 350	1.43 298	4.17 604	3.62 407	0.87 239	0.29 260	0.20 216	0.28 244	0.77 607	0.47 471	1.85 630

DeepStereo_RVC	1.55 294	0.63 270	3.32 322	0.77 144	0.42 95	4.49 576	0.72 228	2.50 194	1.58 271	2.02 390	1.81 390	1.54 310	6.38 640	1.73 277	1.19 331	0.46 510	0.22 281	0.29 269	0.28 352	0.35 338	0.38 383

acv_ft	1.55 294	0.64 281	3.29 320	1.14 396	2.01 623	2.93 231	0.97 425	3.81 408	2.08 404	2.22 464	1.88 419	3.10 513	1.66 445	1.33 187	2.22 518	0.29 260	0.26 390	0.30 296	0.26 295	0.39 379	0.27 215

TestStereo1	1.56 299	0.81 418	2.32 251	1.61 574	0.64 246	4.13 497	1.36 520	3.79 403	3.20 597	1.60 273	2.57 552	1.39 289	2.15 510	2.51 360	1.30 366	0.29 260	0.20 216	0.34 401	0.25 272	0.40 384	0.36 351

SA-5K	1.56 299	0.81 418	2.32 251	1.61 574	0.64 246	4.13 497	1.36 520	3.79 403	3.20 597	1.60 273	2.57 552	1.39 289	2.15 510	2.51 360	1.30 366	0.29 260	0.20 216	0.34 401	0.25 272	0.40 384	0.36 351

UCFNet_RVC	1.57 301	0.84 434	3.25 317	1.36 511	1.40 523	4.07 483	1.01 442	2.68 235	1.50 213	2.11 416	1.88 419	2.37 432	1.50 394	3.41 401	1.42 389	0.36 410	0.28 417	0.52 554	0.40 515	0.53 494	0.43 431

NF-Stereo	1.58 302	0.61 253	2.66 288	2.26 626	0.47 141	4.68 612	0.67 191	3.31 320	1.48 201	2.11 416	1.59 304	1.36 284	1.09 278	6.08 463	1.20 335	0.40 455	0.20 216	0.36 436	0.34 445	0.31 246	0.36 351

OCTAStereo	1.58 302	0.61 253	2.72 291	2.27 629	0.46 131	4.68 612	0.67 191	3.30 319	1.48 201	2.11 416	1.59 304	1.36 284	1.09 278	6.02 460	1.21 339	0.41 470	0.20 216	0.36 436	0.34 445	0.31 246	0.37 366

RE-Stereo	1.58 302	0.61 253	2.72 291	2.26 626	0.46 131	4.68 612	0.68 202	3.31 320	1.48 201	2.11 416	1.59 304	1.36 284	1.09 278	6.01 458	1.22 342	0.41 470	0.20 216	0.36 436	0.34 445	0.31 246	0.37 366

TVStereo	1.58 302	0.61 253	2.72 291	2.26 626	0.46 131	4.68 612	0.68 202	3.31 320	1.48 201	2.11 416	1.59 304	1.36 284	1.09 278	6.01 458	1.22 342	0.41 470	0.20 216	0.36 436	0.34 445	0.31 246	0.37 366

Gwc-CoAtRS	1.58 302	0.57 191	11.69 446	1.01 324	0.60 228	2.53 187	0.64 174	2.36 164	1.56 261	1.80 320	1.47 269	2.74 476	1.18 309	1.12 121	0.90 251	0.27 187	0.21 250	0.25 133	0.22 202	0.27 158	0.23 137

KYRaft	1.59 307	0.52 126	1.73 178	0.95 283	0.49 157	4.38 552	1.79 573	2.43 178	1.51 220	2.49 524	2.98 580	2.00 392	3.41 584	2.14 331	0.82 217	0.30 302	0.21 250	0.33 382	0.46 542	0.35 338	2.45 645

Reg-Stereo(zero)	1.60 308	0.42 34	10.69 433	0.89 233	0.68 273	3.27 290	0.47 92	2.27 150	1.54 247	1.48 259	1.24 199	2.55 457	2.68 549	1.48 223	1.10 308	0.19 31	0.19 165	0.22 40	0.18 81	0.24 83	0.26 199

HCRNet	1.60 308	0.56 181	2.47 266	0.78 148	1.36 513	4.11 492	0.71 225	3.57 362	2.79 548	1.75 311	1.61 312	1.58 314	1.41 365	5.79 455	1.56 425	0.34 377	0.28 417	0.36 436	0.29 380	0.33 298	0.37 366

AIO-test2	1.61 310	1.30 543	3.40 325	1.16 416	1.31 496	3.18 268	0.74 248	4.06 486	1.52 231	1.72 304	2.21 498	0.78 168	0.74 129	3.64 409	0.95 281	3.64 656	0.26 390	0.35 420	0.42 529	0.37 363	0.33 318

Prome-Stereo	1.61 310	0.55 169	1.71 176	0.98 303	0.60 228	4.41 561	1.82 577	3.03 285	1.53 238	2.18 446	3.45 605	1.72 336	3.49 590	2.23 344	1.08 304	0.29 260	0.20 216	0.26 176	0.25 272	0.34 317	2.16 636

test_sample1	1.62 312	0.55 169	1.88 193	1.44 536	0.79 316	2.27 158	0.64 174	4.00 467	1.82 350	1.87 332	1.35 239	1.57 312	1.62 425	9.55 542	1.24 348	0.30 302	0.27 402	0.31 323	0.28 352	0.32 278	0.32 299

RAFT+CT+SA	1.62 312	0.72 357	7.42 388	0.97 295	1.42 535	4.04 475	0.94 409	3.90 434	1.61 292	1.61 278	1.63 317	1.33 279	1.18 309	2.73 384	1.10 308	0.27 187	0.19 165	0.31 323	0.34 445	0.33 298	0.33 318

SA	1.62 312	0.75 390	3.78 345	1.07 354	0.43 101	4.26 534	1.36 520	4.45 606	3.12 586	1.63 282	1.97 444	1.68 327	2.26 522	2.55 368	1.27 358	0.27 187	0.22 281	0.37 448	0.37 483	0.35 338	0.30 278

Sa-1000	1.63 315	0.79 409	3.56 332	1.11 384	0.48 149	4.06 478	1.41 535	4.49 612	2.75 543	2.00 383	2.80 572	1.84 367	1.43 373	2.64 377	1.50 411	0.27 187	0.19 165	0.36 436	0.33 437	0.36 351	0.30 278

PSMNet-RUCA	1.64 316	1.50 571	2.57 275	1.50 552	1.38 519	3.05 246	1.36 520	3.31 320	2.24 440	1.36 244	2.07 470	1.40 294	1.09 278	1.83 292	1.55 423	1.15 623	0.69 615	1.26 633	0.96 620	1.64 630	0.94 591

test_sample7	1.65 317	0.70 338	2.60 276	1.48 547	0.76 304	2.38 168	1.07 462	4.35 584	2.11 417	2.14 426	1.75 354	1.75 339	1.67 447	6.26 467	1.26 354	0.44 494	0.48 570	0.43 497	0.40 515	0.46 467	0.43 431

StereoVision	1.65 317	0.75 390	7.47 390	1.01 324	1.80 607	2.61 194	0.61 152	3.06 290	1.96 376	1.25 234	3.46 606	1.85 370	0.88 197	2.07 321	1.93 484	0.43 488	0.36 489	0.37 448	0.36 471	0.48 474	0.33 318

dad	1.65 317	1.19 523	3.04 308	0.98 303	0.56 201	4.22 529	0.84 325	1.99 106	2.48 502	2.14 426	1.68 332	1.62 320	1.13 291	3.85 414	2.04 498	1.03 618	0.40 521	2.04 643	0.48 550	0.75 572	0.53 493

PSM-softLoss	1.66 320	0.59 217	5.15 366	2.25 624	0.48 149	4.68 612	0.69 213	2.57 213	1.52 231	2.14 426	1.45 262	1.42 296	0.99 234	6.04 461	1.20 335	0.41 470	0.23 310	0.37 448	0.39 504	0.32 278	0.31 288

KMStereo	1.66 320	0.59 217	5.15 366	2.25 624	0.48 149	4.68 612	0.69 213	2.57 213	1.52 231	2.14 426	1.45 262	1.42 296	0.99 234	6.04 461	1.20 335	0.41 470	0.23 310	0.37 448	0.39 504	0.32 278	0.31 288

DDVS	1.68 322	0.79 409	2.52 270	1.26 458	1.16 455	3.17 266	0.78 280	3.12 296	1.82 350	1.86 330	1.91 431	2.92 499	1.43 373	6.20 465	1.63 443	0.45 503	0.65 607	0.34 401	0.38 496	0.48 474	0.79 573

ISRNet	1.69 323	0.76 396	5.69 374	1.27 466	1.36 513	2.85 213	0.61 152	3.60 366	1.91 371	2.13 423	2.12 481	2.90 494	1.41 365	2.51 360	1.71 454	0.49 536	0.50 576	0.56 570	0.47 545	0.49 480	0.57 513

IER	1.69 323	0.65 294	7.19 386	0.94 280	1.15 450	3.28 294	0.89 374	3.48 343	1.97 378	2.10 412	1.98 446	2.28 417	2.12 506	2.25 345	1.75 464	0.29 260	0.23 310	0.36 436	0.30 401	0.32 278	0.34 331

RAFT_R40	1.70 325	0.59 217	2.99 305	1.46 542	0.46 131	4.74 628	0.98 432	2.23 142	1.56 261	2.02 390	2.35 532	2.71 474	2.56 543	6.71 481	0.90 251	0.40 455	0.19 165	0.30 296	0.27 323	0.33 298	0.26 199

ffm	1.72 326	0.60 233	5.21 368	1.14 396	0.99 401	3.62 368	0.86 339	4.22 529	3.37 610	2.20 453	2.30 518	3.48 546	1.62 425	2.21 341	0.65 142	0.29 260	0.16 46	0.48 527	0.37 483	0.30 225	0.29 248

Anonymous3	1.72 326	0.76 396	11.61 445	0.83 185	0.84 346	4.46 568	0.84 325	3.57 362	1.16 117	1.34 241	1.37 245	1.11 245	1.03 245	1.58 240	1.13 318	0.70 595	0.58 595	0.33 382	0.35 461	0.47 471	0.42 421

DMCA	1.72 326	0.74 379	6.63 379	1.14 396	0.96 385	3.98 463	0.90 379	3.75 395	2.76 544	2.83 576	1.58 300	2.35 429	1.18 309	1.58 240	1.98 493	0.40 455	0.27 402	0.42 493	0.26 295	0.36 351	0.38 383

fff	1.74 329	0.70 338	9.08 409	0.81 160	0.36 31	4.15 501	0.57 131	4.23 533	2.09 407	2.30 485	1.80 378	1.19 260	3.02 564	1.44 213	1.46 397	0.29 260	0.23 310	0.23 56	0.18 81	0.24 83	0.42 421

DCANet	1.74 329	0.73 368	9.08 409	0.82 172	0.40 81	4.18 519	0.59 144	4.25 543	2.97 572	2.35 503	1.84 404	1.18 256	1.63 438	1.51 229	1.55 423	0.29 260	0.24 346	0.23 56	0.18 81	0.30 225	0.53 493

csc	1.74 329	0.70 338	9.08 409	0.81 160	0.36 31	4.15 501	0.57 131	4.23 533	2.09 407	2.30 485	1.80 378	1.19 260	3.02 564	1.44 213	1.46 397	0.29 260	0.23 310	0.23 56	0.18 81	0.24 83	0.42 421

cscssc	1.74 329	0.70 338	9.08 409	0.81 160	0.36 31	4.15 501	0.57 131	4.23 533	2.09 407	2.30 485	1.80 378	1.19 260	3.02 564	1.44 213	1.46 397	0.29 260	0.23 310	0.23 56	0.18 81	0.24 83	0.42 421

test_sample2	1.75 333	0.56 181	2.25 244	1.41 529	0.80 318	2.91 223	0.86 339	4.05 482	2.04 396	1.91 347	1.39 251	1.57 312	1.55 411	10.65 581	1.06 299	0.32 347	0.28 417	0.32 346	0.30 401	0.36 351	0.33 318

anonymity	1.76 334	1.26 539	2.73 294	1.66 579	1.32 503	1.84 114	1.07 462	3.49 346	2.30 456	2.11 416	2.11 478	1.71 335	3.90 598	1.82 291	1.48 405	1.10 620	1.09 633	1.08 627	1.08 628	1.05 601	1.09 601

SST-Stereo	1.76 334	0.58 207	3.10 309	1.44 536	0.46 131	4.71 624	0.76 261	2.22 141	2.79 548	2.07 408	2.18 492	2.43 444	3.22 577	6.66 477	0.84 223	0.42 482	0.19 165	0.30 296	0.27 323	0.35 338	0.26 199

StereoDRNet-Refined	1.77 336	0.81 418	2.22 241	1.21 438	0.76 304	3.26 287	0.71 225	3.82 411	2.05 399	2.29 481	2.05 465	2.98 503	1.44 376	7.15 488	2.27 522	0.30 302	0.23 310	0.42 493	0.33 437	0.45 456	0.64 537
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 337	1.32 549	1.92 198	1.16 416	1.03 416	3.38 309	1.31 512	3.52 353	1.75 340	1.96 362	1.93 437	2.40 435	1.48 387	8.58 516	1.58 428	0.46 510	0.34 477	0.27 209	0.26 295	0.41 408	0.50 478

MM-Stereo_test2	1.79 338	0.53 144	20.16 600	1.43 533	0.47 141	2.57 190	0.73 236	1.67 65	1.47 191	0.94 190	0.96 128	0.84 184	0.79 159	1.16 137	0.68 155	0.24 120	0.17 80	0.25 133	0.22 202	0.30 225	0.22 117

tt1	1.79 338	0.73 368	10.41 430	1.75 591	0.36 31	4.55 591	0.79 287	4.22 529	3.37 610	1.08 218	1.80 378	0.74 160	1.48 387	2.21 341	0.65 142	0.29 260	0.16 46	0.31 323	0.22 202	0.30 225	0.29 248

RAFT_CTSACE	1.80 340	1.06 497	10.00 422	1.71 586	1.39 521	3.49 335	1.06 460	3.05 287	1.62 298	1.70 299	2.04 459	2.51 454	1.80 473	1.98 313	0.94 276	0.25 144	0.22 281	0.28 244	0.30 401	0.30 225	0.26 199

UPFNet	1.81 341	0.63 270	6.71 380	1.25 451	1.44 536	3.50 339	1.35 518	4.02 473	1.85 359	2.40 514	1.52 281	2.41 438	1.40 358	3.62 407	1.88 478	0.34 377	0.33 464	0.37 448	0.31 417	0.41 408	0.39 390

IGEV_i1	1.83 342	0.60 233	10.98 438	1.30 480	0.53 186	3.09 254	0.86 339	3.70 389	1.57 267	1.67 292	1.76 363	2.33 426	1.35 346	3.23 394	1.16 324	0.35 397	0.27 402	0.53 559	0.58 583	0.34 317	0.40 411

AACVNet	1.83 342	1.02 486	2.41 262	1.45 540	0.87 358	3.21 273	0.73 236	3.16 300	1.61 292	2.01 385	1.82 398	2.28 417	1.33 340	10.98 595	1.49 410	0.39 447	0.32 457	0.38 464	0.32 429	0.43 437	0.44 437

111	1.83 342	0.92 460	9.08 409	0.81 160	0.36 31	4.25 533	0.91 387	4.44 603	2.70 536	2.39 512	1.96 439	2.30 423	1.64 441	1.28 172	1.82 471	0.28 231	0.22 281	0.24 94	0.20 149	0.31 246	0.54 499

ACVNet-DCA	1.85 345	0.74 379	13.77 470	1.78 594	0.36 31	4.48 570	0.74 248	3.98 461	1.53 238	1.01 202	1.81 390	0.72 147	1.62 425	2.13 328	0.64 133	0.29 260	0.17 80	0.32 346	0.21 167	0.33 298	0.32 299

NLSM1	1.86 346	0.53 144	1.39 138	0.73 110	1.89 616	3.09 254	0.64 174	8.41 658	12.10 663	0.79 140	1.21 191	0.73 154	0.86 185	1.67 268	1.45 396	0.26 161	0.24 346	0.29 269	0.24 252	0.31 246	0.27 215

ITSA-stereo	1.86 346	0.72 357	3.74 342	1.20 432	0.66 261	4.09 485	0.91 387	4.24 541	2.53 513	1.93 353	1.77 369	1.59 316	2.15 510	6.12 464	2.44 537	0.40 455	0.38 507	0.40 474	0.40 515	0.50 482	0.98 595

test_5	1.87 348	0.75 390	10.23 427	1.14 396	1.40 523	3.85 418	1.27 506	3.91 439	1.93 373	1.69 295	1.78 372	1.67 325	1.79 468	2.99 392	1.17 328	0.30 302	0.18 121	0.35 420	0.33 437	0.34 317	0.33 318

NINENet	1.87 348	0.74 379	2.60 276	1.12 388	1.06 424	4.50 579	0.76 261	4.41 598	2.24 440	2.16 440	1.86 415	3.63 564	0.97 226	8.00 506	1.17 328	0.41 470	0.30 440	0.41 486	0.30 401	0.41 408	0.36 351

IRAFT_RVC	1.87 348	0.60 233	4.33 354	2.40 633	0.66 261	4.59 599	1.59 557	2.96 276	1.51 220	2.23 468	1.75 354	2.09 406	2.63 546	6.70 478	1.50 411	0.33 365	0.21 250	0.33 382	0.29 380	0.32 278	0.32 299

MLCV	1.87 348	0.91 458	8.59 403	1.10 377	0.57 213	3.59 361	0.53 114	3.70 389	2.20 434	2.80 573	2.25 504	2.00 392	1.42 370	4.13 423	1.86 476	0.30 302	0.20 216	0.32 346	0.21 167	0.33 298	0.36 351

iRaft-Stereo_20w	1.88 352	0.62 262	10.58 432	0.90 243	0.83 339	2.96 237	0.78 280	4.90 634	1.58 271	2.29 481	1.60 308	1.25 269	4.51 612	2.28 347	0.90 251	0.29 260	0.21 250	0.26 176	0.24 252	0.41 408	0.31 288

DSFCA	1.89 353	0.69 327	3.14 312	1.10 377	1.18 458	3.99 464	1.79 573	3.50 349	2.16 427	3.10 594	1.64 319	2.91 497	2.50 539	5.38 443	2.26 520	0.43 488	0.38 507	0.37 448	0.36 471	0.50 482	0.42 421

iResNet_ROB	1.89 353	1.02 486	8.60 404	1.39 525	0.98 398	3.72 383	0.66 187	3.84 415	2.65 530	1.88 335	2.05 465	1.98 389	1.27 326	4.52 429	1.67 450	0.30 302	0.20 216	0.28 244	0.18 81	0.31 246	0.40 411

MM-Stereo_test1	1.90 355	0.53 144	19.85 586	1.39 525	0.48 149	1.81 113	0.79 287	3.00 281	1.82 350	1.69 295	1.09 164	0.87 195	0.97 226	1.45 217	0.74 189	0.24 120	0.21 250	0.27 209	0.24 252	0.35 338	0.24 156

H2IRNET	1.90 355	0.53 144	14.29 486	1.14 396	0.60 228	4.48 570	0.44 76	2.65 230	1.81 349	1.05 211	2.30 518	1.67 325	1.40 358	2.17 335	1.50 411	0.36 410	0.21 250	0.33 382	0.37 483	0.34 317	0.29 248

CFNet-ft	1.90 355	0.95 472	3.56 332	1.07 354	1.54 552	4.09 485	0.90 379	2.85 264	1.82 350	1.78 315	1.70 339	2.75 478	1.48 387	9.33 535	1.72 456	0.33 365	0.30 440	0.61 586	0.36 471	0.52 488	0.39 390

CFNet_RVC	1.90 355	0.95 472	3.56 332	1.07 354	1.54 552	4.09 485	0.90 379	2.85 264	1.82 350	1.78 315	1.70 339	2.75 478	1.48 387	9.33 535	1.72 456	0.33 365	0.30 440	0.61 586	0.36 471	0.52 488	0.39 390

PSMNet-ADL	1.91 359	0.72 357	1.78 185	1.09 368	0.86 353	4.18 519	0.78 280	3.77 399	2.10 415	1.72 304	1.85 412	2.91 497	1.82 478	10.38 574	1.91 482	0.48 524	0.46 559	0.28 244	0.29 380	0.38 368	0.51 486

GEStereo_RVC	1.91 359	0.80 413	6.57 378	1.20 432	1.06 424	4.02 471	1.43 539	4.13 504	1.89 367	2.03 394	1.80 378	2.34 427	1.86 485	4.94 435	1.77 465	0.48 524	0.38 507	0.32 346	0.28 352	0.42 427	0.50 478

DN-CSS_ROB	1.91 359	1.55 574	11.13 440	1.82 601	0.88 362	3.99 464	0.61 152	4.01 469	1.67 311	1.64 285	1.89 425	1.39 289	1.06 266	3.23 394	1.50 411	0.31 326	0.19 165	0.44 502	0.29 380	0.37 363	0.31 288

qqq1	1.92 362	0.57 191	4.46 355	1.36 511	0.57 213	2.03 130	0.73 236	4.25 543	2.80 552	2.32 495	2.31 524	1.95 380	1.52 400	10.99 596	0.71 175	0.34 377	0.32 457	0.30 296	0.23 223	0.29 199	0.29 248

fff1	1.92 362	0.57 191	4.46 355	1.36 511	0.57 213	2.03 130	0.73 236	4.25 543	2.80 552	2.32 495	2.31 524	1.95 380	1.52 400	10.99 596	0.71 175	0.34 377	0.32 457	0.30 296	0.23 223	0.29 199	0.29 248

raft_robust	1.92 362	1.15 515	3.34 324	1.02 335	0.43 101	3.84 410	0.46 86	4.42 599	2.52 511	1.67 292	1.36 243	2.17 411	6.37 638	6.78 483	1.04 297	0.28 231	0.24 346	0.30 296	0.35 461	0.31 246	0.32 299

delet	1.92 362	0.76 396	5.14 365	1.01 324	1.65 578	3.44 320	2.03 589	3.76 397	2.48 502	2.01 385	2.05 465	2.63 466	1.90 491	5.34 442	2.12 508	0.28 231	0.29 427	0.40 474	0.31 417	0.41 408	0.45 443

BEATNet_4x	1.92 362	1.36 554	8.75 407	1.20 432	0.56 201	3.46 326	1.03 450	4.00 467	2.43 493	2.25 474	1.70 339	2.10 407	1.59 414	2.57 371	3.05 566	0.37 418	0.22 281	0.47 519	0.29 380	0.60 520	0.40 411

IIG-Stereo	1.95 367	0.79 409	2.14 231	2.78 640	0.66 261	4.62 603	0.76 261	4.27 552	1.53 238	2.63 556	3.14 593	3.35 535	1.61 421	7.65 501	1.41 387	0.39 447	0.20 216	0.31 323	0.25 272	0.33 298	0.22 117

LALA_ROB	1.95 367	1.48 569	3.11 310	1.05 345	0.98 398	3.99 464	1.82 577	4.44 603	2.28 452	3.31 604	1.85 412	2.76 484	1.67 447	4.04 422	3.23 569	0.46 510	0.41 530	0.55 568	0.52 568	0.60 520	0.57 513

DCANet-4	1.96 369	0.51 118	14.31 487	0.82 172	0.40 81	4.16 511	0.57 131	4.29 561	2.98 575	2.30 485	1.80 378	1.03 234	1.54 410	1.44 213	1.44 392	0.29 260	0.23 310	0.23 56	0.18 81	0.24 83	0.42 421

PSMNet-RSSM	1.96 369	0.77 399	3.26 318	1.29 473	1.31 496	4.19 523	0.96 420	3.68 379	1.89 367	2.05 399	1.80 378	2.60 462	1.70 454	9.84 550	1.81 469	0.35 397	0.29 427	0.35 420	0.37 483	0.42 427	0.35 345

4D-IteraStereo	1.97 371	0.84 434	20.43 617	0.78 148	1.56 559	2.09 142	1.05 458	2.43 178	1.56 261	1.41 254	1.00 133	1.94 378	0.61 81	1.22 155	1.06 299	0.27 187	0.18 121	0.31 323	0.26 295	0.27 158	0.23 137

OMP-Stereo	1.97 371	0.93 464	1.88 193	2.76 639	0.67 268	4.58 598	1.48 542	4.31 572	1.54 247	3.15 599	2.76 568	3.25 526	1.38 351	7.66 502	1.35 377	0.40 455	0.20 216	0.33 382	0.26 295	0.33 298	0.24 156

cc1	1.98 373	0.74 379	13.77 470	1.78 594	0.36 31	4.48 570	0.74 248	4.23 533	3.95 628	1.01 202	1.81 390	0.72 147	1.62 425	2.13 328	0.64 133	0.29 260	0.17 80	0.32 346	0.21 167	0.31 246	0.29 248

hknet	1.98 373	0.64 281	8.70 406	0.87 221	1.07 430	4.16 511	1.16 486	4.48 609	1.73 332	2.93 581	1.83 399	3.48 546	1.30 335	3.91 418	1.51 417	0.31 326	0.25 373	0.31 323	0.28 352	0.35 338	0.33 318

GANet-RSSM	1.98 373	0.62 262	3.49 327	1.69 582	1.23 479	4.22 529	0.91 387	3.31 320	1.86 360	1.81 321	1.74 350	2.34 427	1.82 478	10.92 593	1.73 460	0.34 377	0.29 427	0.31 323	0.28 352	0.39 379	0.40 411

1test111	1.99 376	0.74 379	13.77 470	1.78 594	0.36 31	4.48 570	0.74 248	3.98 461	1.53 238	1.01 202	1.81 390	0.72 147	1.62 425	4.66 431	0.98 286	0.29 260	0.17 80	0.32 346	0.21 167	0.33 298	0.32 299

SMFormer	2.00 377	0.57 191	4.46 355	1.36 511	0.57 213	2.03 130	0.73 236	4.25 543	2.80 552	2.32 495	2.31 524	1.95 380	1.52 400	10.99 596	2.13 511	0.34 377	0.32 457	0.36 436	0.31 417	0.38 368	0.36 351

tta	2.00 377	0.57 191	4.46 355	1.36 511	0.57 213	2.03 130	0.73 236	4.25 543	2.80 552	2.32 495	2.31 524	1.95 380	1.52 400	10.99 596	2.13 511	0.34 377	0.32 457	0.36 436	0.31 417	0.29 199	0.29 248

TestStereo	2.00 377	1.02 486	12.25 450	0.70 81	0.61 233	1.88 117	0.55 124	2.31 158	1.52 231	1.41 254	1.33 231	1.27 271	0.90 206	11.62 623	0.81 215	0.34 377	0.19 165	0.33 382	0.24 252	0.44 448	0.24 156

cross-raft	2.01 380	0.57 191	19.01 563	1.03 342	0.56 201	2.11 145	0.72 228	3.63 371	1.57 267	1.77 313	1.51 280	3.17 520	1.13 291	1.16 137	0.85 226	0.23 92	0.21 250	0.26 176	0.23 223	0.28 179	0.25 170

MMNet	2.02 381	0.81 418	10.76 434	1.12 388	1.23 479	3.53 346	0.89 374	3.79 403	2.08 404	2.15 434	1.76 363	2.15 410	2.12 506	3.69 410	2.32 525	0.31 326	0.29 427	0.34 401	0.27 323	0.38 368	0.42 421

xx1	2.03 382	0.74 379	13.77 470	1.78 594	0.36 31	4.48 570	0.74 248	4.23 533	3.95 628	1.01 202	1.81 390	1.79 352	1.34 343	2.13 328	0.64 133	0.29 260	0.17 80	0.33 382	0.33 437	0.33 298	0.32 299

HGLStereo	2.03 382	0.74 379	7.50 391	1.23 447	1.56 559	3.62 368	0.95 413	3.78 402	1.89 367	2.03 394	2.20 496	3.12 516	2.14 509	5.68 452	2.04 498	0.37 418	0.31 449	0.32 346	0.29 380	0.40 384	0.45 443

ssnet_v2	2.04 384	0.88 449	7.87 392	1.20 432	0.87 358	3.86 420	1.64 563	4.01 469	2.60 525	2.61 551	1.96 439	3.79 570	1.71 456	2.20 339	2.96 562	0.41 470	0.35 483	0.42 493	0.37 483	0.55 500	0.52 491

ADStereo(finetuned)	2.04 384	0.73 368	13.28 461	0.82 172	0.40 81	4.16 511	0.59 144	4.25 543	2.97 572	2.35 503	1.84 404	1.18 256	3.40 583	1.52 231	1.54 422	0.29 260	0.24 346	0.23 56	0.18 81	0.30 225	0.51 486

CBFPSM	2.05 386	0.95 472	10.12 426	1.07 354	1.05 421	2.84 211	1.20 497	3.28 316	1.73 332	1.82 323	1.30 221	4.56 611	4.06 601	2.34 348	2.34 527	0.25 144	0.38 507	0.32 346	0.27 323	0.37 363	0.79 573

DeepPruner_ROB	2.05 386	1.09 504	10.50 431	1.01 324	1.20 472	4.39 554	0.91 387	3.14 297	1.72 330	2.60 549	1.54 289	2.78 486	1.27 326	4.52 429	1.72 456	0.51 546	0.40 521	0.37 448	0.34 445	0.48 474	0.52 491

DLCB_ROB	2.05 386	0.95 472	2.37 257	1.24 449	1.02 415	2.92 226	1.30 511	3.68 379	2.30 456	2.91 579	2.17 490	3.32 533	1.52 400	10.37 572	2.50 542	0.40 455	0.33 464	0.40 474	0.36 471	0.41 408	0.47 459

NLCSM	2.07 389	0.57 191	1.26 107	0.68 70	1.83 609	3.24 281	0.69 213	8.40 657	9.75 657	0.92 186	1.30 221	0.87 195	1.06 266	7.60 498	1.57 427	0.28 231	0.25 373	0.29 269	0.25 272	0.36 351	0.27 215

HITNet	2.07 389	0.82 425	14.77 492	1.34 500	0.56 201	3.47 329	0.80 298	4.07 488	2.35 468	2.16 440	1.61 312	1.64 322	1.44 376	2.09 326	2.56 549	0.26 161	0.18 121	0.41 486	0.26 295	0.45 456	0.25 170
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 389	1.40 560	3.01 307	1.09 368	0.92 373	3.94 441	1.53 549	4.25 543	2.23 438	3.31 604	2.06 469	2.35 429	1.52 400	8.74 518	2.07 504	0.44 494	0.36 489	0.51 548	0.48 550	0.54 497	0.62 529

CFNet-RSSM	2.08 392	0.52 126	20.06 594	1.01 324	0.56 201	3.39 310	0.64 174	3.67 377	1.55 255	1.72 304	1.37 245	2.57 459	1.19 313	1.11 116	0.86 233	0.27 187	0.20 216	0.25 133	0.23 223	0.27 158	0.23 137

NLMM	2.10 393	0.53 144	1.23 98	0.63 29	1.86 611	2.81 207	0.61 152	11.68 666	14.99 669	0.80 144	0.86 90	0.92 214	1.03 245	1.12 121	1.48 405	0.26 161	0.25 373	0.27 209	0.22 202	0.31 246	0.24 156

coex_refinement	2.10 393	0.85 440	3.67 339	1.31 484	1.13 447	3.21 273	0.85 334	3.86 421	2.31 460	2.51 529	1.92 434	3.49 552	1.69 452	11.08 603	2.13 511	0.37 418	0.25 373	0.27 209	0.31 417	0.41 408	0.37 366

iRaft-Stereo_5w	2.10 393	0.83 429	8.57 402	0.81 160	0.76 304	3.21 273	0.84 325	3.71 391	1.65 307	1.56 268	2.50 542	2.20 413	2.23 520	9.13 530	2.01 496	0.38 435	0.19 165	0.35 420	0.27 323	0.45 456	0.39 390

WQFJA1	2.11 396	0.52 126	1.23 98	0.63 29	1.87 614	2.81 207	0.61 152	11.67 665	15.01 670	0.80 144	0.86 90	0.92 214	1.03 245	1.13 125	1.48 405	0.26 161	0.25 373	0.27 209	0.22 202	0.31 246	0.24 156

DFGA-Net	2.11 396	3.00 623	7.43 389	1.11 384	0.76 304	3.72 383	0.60 147	2.63 228	1.91 371	2.01 385	2.07 470	1.22 265	1.04 253	10.26 570	2.26 520	0.27 187	0.22 281	0.34 401	0.34 445	0.61 525	0.48 464

G2L-Stereo_test	2.11 396	0.86 443	7.12 385	1.65 578	1.19 465	3.54 350	1.02 447	3.57 362	2.01 387	2.50 525	1.68 332	3.15 518	1.50 394	9.21 533	1.62 440	0.28 231	0.19 165	0.23 56	0.22 202	0.27 158	0.31 288

CFNet_pseudo	2.12 399	0.67 316	15.14 503	0.85 208	0.74 298	3.95 446	0.64 174	3.95 452	1.78 345	1.90 342	1.79 375	3.27 528	1.62 425	2.51 360	1.16 324	0.31 326	0.36 489	0.53 559	0.27 323	0.63 531	0.44 437

test_xeample3	2.12 399	0.63 270	21.55 653	0.91 254	0.47 141	1.85 115	0.94 409	7.96 654	1.23 128	0.75 113	0.76 61	0.64 107	0.70 113	1.77 282	0.83 220	0.30 302	0.21 250	0.27 209	0.21 167	0.27 158	0.24 156

G2L-ROB	2.13 401	0.78 405	10.06 423	1.19 428	1.06 424	3.84 410	0.93 404	3.32 325	2.27 448	2.20 453	1.47 269	2.65 468	1.20 315	8.38 512	1.81 469	0.28 231	0.19 165	0.23 56	0.22 202	0.28 179	0.32 299

ccs_rob	2.13 401	0.67 316	15.11 502	0.84 196	0.75 300	3.96 456	0.65 184	3.95 452	1.78 345	1.88 335	1.79 375	3.26 527	1.64 441	2.51 360	1.16 324	0.31 326	0.36 489	0.54 567	0.27 323	0.65 542	0.45 443

WQFJX	2.14 403	0.54 160	1.28 115	0.61 14	1.85 610	2.87 217	0.77 273	11.60 664	14.62 668	0.82 150	1.15 177	0.89 201	1.10 284	1.69 271	1.39 380	0.28 231	0.25 373	0.25 133	0.21 167	0.32 278	0.25 170

SepStereo	2.15 404	0.67 316	4.79 362	1.14 396	1.64 574	2.93 231	2.13 594	4.09 494	2.74 540	4.17 628	2.52 545	2.46 449	1.79 468	8.36 510	1.63 443	0.37 418	0.22 281	0.39 468	0.25 272	0.41 408	0.34 331

IGEV-FE	2.16 405	0.69 327	20.56 620	1.22 441	0.54 188	2.18 149	0.53 114	3.38 335	1.61 292	1.93 353	1.55 293	3.74 567	1.06 266	1.56 235	0.91 260	0.29 260	0.20 216	0.27 209	0.29 380	0.40 384	0.32 299

IGEV_Zeroshot_test	2.16 405	0.69 327	20.60 624	1.22 441	0.54 188	2.18 149	0.53 114	3.38 335	1.61 292	1.93 353	1.55 293	3.76 569	1.05 258	1.55 234	0.91 260	0.29 260	0.20 216	0.27 209	0.29 380	0.40 384	0.32 299

anonymousa	2.16 405	0.67 316	19.19 564	1.04 344	1.67 582	2.06 139	0.79 287	2.86 267	1.96 376	1.85 326	2.14 485	3.23 525	1.81 476	1.12 121	1.15 320	0.26 161	0.26 390	0.34 401	0.32 429	0.30 225	0.28 236

NLMM1	2.18 408	0.55 169	1.34 127	0.62 21	1.86 611	3.30 299	0.62 167	11.92 667	15.07 671	0.86 173	0.96 128	0.84 184	0.90 206	1.83 292	1.35 377	0.27 187	0.27 402	0.27 209	0.24 252	0.31 246	0.28 236

AIO-test1	2.18 408	0.66 306	18.95 561	0.89 233	1.48 542	3.40 313	0.97 425	4.19 519	1.68 314	0.86 173	1.35 239	0.99 227	0.75 132	4.47 428	1.27 358	0.23 92	0.23 310	0.28 244	0.33 437	0.31 246	0.35 345

SFCPSM	2.18 408	0.63 270	17.03 527	0.88 226	0.98 398	3.74 389	1.28 508	4.09 494	2.16 427	1.85 326	1.83 399	1.65 323	1.39 354	2.50 357	1.50 411	0.33 365	0.27 402	0.39 468	0.36 471	0.34 317	0.37 366

WQFJX1	2.20 411	0.52 126	1.38 136	0.62 21	1.78 603	3.07 251	0.67 191	12.26 670	15.24 672	0.84 165	1.05 154	0.91 208	0.97 226	1.88 304	1.26 354	0.27 187	0.25 373	0.28 244	0.21 167	0.36 351	0.25 170

GANet-ADL	2.20 411	0.73 368	20.11 599	1.25 451	0.69 280	3.83 405	0.76 261	3.49 346	1.71 327	1.65 289	1.99 449	2.10 407	1.10 284	1.42 209	1.26 354	0.38 435	0.33 464	0.25 133	0.22 202	0.42 427	0.36 351

MSKI-zero shot	2.22 413	0.64 281	20.09 598	0.96 288	0.56 201	4.04 475	0.70 223	3.91 439	1.50 213	1.92 349	2.28 510	1.92 376	0.71 115	2.93 388	0.67 151	0.26 161	0.23 310	0.26 176	0.21 167	0.28 179	0.26 199

PS-NSSS	2.22 413	1.33 552	2.90 302	0.97 295	1.53 551	4.11 492	1.08 467	4.55 620	2.65 530	2.10 412	2.32 529	1.77 344	1.40 358	11.79 636	1.61 435	0.68 590	0.45 550	0.96 621	0.43 533	0.95 592	0.92 588

PCWNet_CMD	2.23 415	0.65 294	17.36 532	0.83 185	0.76 304	3.51 341	0.64 174	3.60 366	1.97 378	1.70 299	1.63 317	3.22 523	3.05 568	2.09 326	1.11 313	0.31 326	0.36 489	0.47 519	0.26 295	0.64 539	0.47 459

HH	2.23 415	0.86 443	21.59 654	0.98 303	0.51 164	1.49 79	0.82 312	2.74 243	1.54 247	1.10 220	1.69 337	4.62 614	1.86 485	2.55 368	0.69 166	0.26 161	0.22 281	0.29 269	0.23 223	0.34 317	0.27 215

HanStereo	2.23 415	0.86 443	21.59 654	0.98 303	0.51 164	1.49 79	0.82 312	2.74 243	1.54 247	1.10 220	1.69 337	4.62 614	1.86 485	2.55 368	0.69 166	0.26 161	0.22 281	0.29 269	0.23 223	0.34 317	0.27 215

MSMDNet	2.23 415	0.64 281	17.32 528	0.84 196	0.75 300	3.53 346	0.64 174	3.61 369	1.98 380	1.71 303	1.64 319	3.22 523	2.99 561	2.08 323	1.11 313	0.31 326	0.37 501	0.45 509	0.26 295	0.62 529	0.45 443

Select-FE	2.25 419	0.87 446	17.36 532	1.06 351	0.99 401	2.04 135	0.46 86	3.79 403	1.61 292	2.52 531	1.81 390	4.41 603	3.15 571	1.83 292	0.92 265	0.32 347	0.35 483	0.30 296	0.41 522	0.32 278	0.55 505

FENet	2.25 419	0.50 110	20.29 610	1.35 505	0.67 268	4.01 469	0.60 147	3.95 452	1.99 381	1.96 362	1.11 169	2.43 444	1.43 373	1.60 247	1.39 380	0.32 347	0.22 281	0.33 382	0.26 295	0.29 199	0.39 390

DISCO	2.25 419	0.73 368	10.06 423	1.76 592	1.12 443	3.47 329	1.25 505	3.24 312	2.26 446	2.65 561	1.96 439	4.53 609	1.92 493	4.17 425	3.61 573	0.32 347	0.25 373	0.31 323	0.29 380	0.66 547	0.41 417

iinet-f	2.26 422	1.18 521	13.71 468	1.14 396	1.11 442	3.77 393	1.10 474	4.14 510	2.17 429	2.06 404	1.76 363	2.99 504	2.99 561	2.50 357	2.49 541	0.35 397	0.39 516	0.27 209	0.28 352	0.45 456	0.39 390

ICVP	2.26 422	0.66 306	21.18 644	0.99 309	0.88 362	4.28 540	0.95 413	3.32 325	1.60 288	1.66 290	1.76 363	1.34 280	1.14 298	1.62 254	1.32 369	0.53 555	0.35 483	0.33 382	0.29 380	0.40 384	0.51 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 424	0.65 294	23.82 672	0.90 243	0.46 131	1.57 87	0.96 420	7.98 655	1.19 124	0.65 80	0.77 64	0.74 160	0.72 118	2.59 372	0.86 233	0.28 231	0.21 250	0.28 244	0.21 167	0.29 199	0.25 170

CIPLG	2.27 424	1.18 521	19.24 565	0.92 260	1.34 509	3.95 446	0.89 374	4.23 533	1.82 350	2.31 491	2.67 561	1.17 252	1.06 266	1.53 233	1.32 369	0.37 418	0.23 310	0.27 209	0.22 202	0.31 246	0.45 443

ACRE	2.27 424	1.11 508	19.45 572	0.91 254	1.30 493	3.94 441	0.87 360	4.21 525	1.80 348	2.28 479	2.62 556	1.17 252	1.04 253	1.52 231	1.30 366	0.37 418	0.23 310	0.27 209	0.22 202	0.31 246	0.46 454

NOSS_ROB	2.27 424	0.73 368	3.00 306	1.71 586	1.00 410	3.90 426	0.97 425	4.29 561	2.81 558	2.94 585	2.19 494	3.88 574	1.19 313	11.77 635	1.62 440	0.59 566	0.54 582	0.56 570	0.52 568	0.56 506	0.54 499

XPNet_ROB	2.27 424	1.11 508	4.10 350	1.36 511	0.97 389	3.94 441	1.63 561	4.07 488	2.14 423	2.82 575	2.00 451	2.32 425	1.73 461	10.81 588	3.39 570	0.51 546	0.47 564	0.48 527	0.40 515	0.51 484	0.56 509

IPLGR_C	2.28 429	1.31 547	19.46 573	0.92 260	1.32 503	3.93 435	0.89 374	4.20 520	1.82 350	2.30 485	2.63 558	1.16 250	1.07 271	1.41 206	1.29 365	0.37 418	0.23 310	0.27 209	0.22 202	0.31 246	0.45 443

DRaft	2.28 429	0.56 181	2.64 286	0.74 117	0.46 131	3.94 441	1.23 502	2.32 160	1.55 255	2.64 557	2.80 572	1.60 317	5.34 625	6.96 487	10.99 633	0.34 377	0.22 281	0.27 209	0.27 323	0.29 199	0.37 366

psm_up	2.28 429	0.81 418	5.45 372	1.26 458	1.50 546	3.84 410	1.23 502	4.23 533	2.03 392	2.55 536	1.80 378	2.44 448	1.65 443	12.90 654	1.58 428	0.37 418	0.38 507	0.41 486	0.34 445	0.43 437	0.39 390

MyStereo04	2.29 432	0.80 413	18.77 557	1.00 317	1.04 419	3.95 446	0.95 413	3.91 439	2.54 517	1.99 371	1.27 216	2.31 424	1.65 443	2.02 319	1.77 465	0.24 120	0.24 346	0.34 401	0.26 295	0.41 408	0.37 366

ADLNet	2.29 432	0.83 429	3.62 337	1.35 505	1.60 565	3.67 376	1.24 504	3.95 452	2.98 575	2.58 544	2.29 513	4.01 581	1.79 468	11.23 609	2.09 506	0.37 418	0.38 507	0.36 436	0.34 445	0.45 456	0.71 551

TDLM	2.29 432	1.08 501	4.61 361	1.29 473	1.01 413	4.26 534	2.17 596	3.75 395	2.79 548	2.31 491	1.98 446	2.06 402	1.59 414	12.45 649	1.72 456	0.51 546	0.28 417	0.52 554	0.35 461	0.56 506	0.50 478

Wz-Net-LNSev	2.30 435	1.67 584	14.88 495	1.18 425	1.65 578	3.49 335	1.54 552	3.63 371	2.03 392	1.88 335	1.64 319	3.29 529	2.06 502	2.71 382	2.02 497	0.40 455	0.33 464	0.32 346	0.31 417	0.53 494	0.49 471

DCVSM-stereo	2.31 436	0.66 306	20.69 626	1.11 384	0.93 379	2.58 192	0.73 236	2.61 225	1.60 288	2.57 540	1.53 287	3.30 531	1.72 458	2.19 338	1.23 346	0.34 377	0.53 580	0.41 486	0.32 429	0.45 456	0.62 529

gwcnet-sp	2.31 436	1.21 526	17.34 529	1.08 362	0.92 373	3.56 355	1.04 454	3.69 384	2.09 407	2.55 536	1.60 308	1.80 355	1.62 425	3.87 415	1.95 488	0.29 260	0.29 427	0.30 296	0.28 352	0.38 368	0.39 390

scenet	2.31 436	1.21 526	17.34 529	1.08 362	0.92 373	3.56 355	1.04 454	3.69 384	2.09 407	2.55 536	1.60 308	1.80 355	1.62 425	3.87 415	1.95 488	0.29 260	0.29 427	0.30 296	0.28 352	0.38 368	0.39 390

ssnet	2.31 436	1.21 526	17.34 529	1.08 362	0.92 373	3.56 355	1.04 454	3.69 384	2.09 407	2.55 536	1.60 308	1.80 355	1.62 425	3.87 415	1.95 488	0.29 260	0.29 427	0.30 296	0.28 352	0.38 368	0.39 390

DAS	2.31 436	0.67 316	4.79 362	1.14 396	1.64 574	2.93 231	2.13 594	4.09 494	2.74 540	4.17 628	2.52 545	2.46 449	1.79 468	11.55 620	1.63 443	0.37 418	0.22 281	0.39 468	0.25 272	0.41 408	0.34 331

TRStereo	2.31 436	1.87 593	19.74 582	1.53 557	1.16 455	4.26 534	1.08 467	4.73 629	1.45 177	1.55 266	1.28 217	1.75 339	0.85 183	1.81 289	1.20 335	0.36 410	0.26 390	0.32 346	0.36 471	0.34 317	0.33 318

test_sample5	2.33 442	0.62 262	11.29 441	1.29 473	0.83 339	3.09 254	0.74 248	4.28 557	2.31 460	2.20 453	1.97 444	1.68 327	1.39 354	11.19 607	1.47 402	0.37 418	0.31 449	0.37 448	0.37 483	0.41 408	0.39 390

MyStereo8	2.33 442	1.13 510	19.26 568	1.22 441	1.62 569	4.16 511	0.57 131	3.50 349	2.36 471	2.15 434	1.75 354	2.28 417	1.14 298	1.46 221	2.20 517	0.24 120	0.21 250	0.32 346	0.27 323	0.36 351	0.43 431

DualNet	2.33 442	0.62 262	11.29 441	1.29 473	0.83 339	3.09 254	0.74 248	4.28 557	2.31 460	2.26 477	2.04 459	1.68 327	1.39 354	11.19 607	1.47 402	0.37 418	0.31 449	0.37 448	0.37 483	0.41 408	0.39 390

MIPNet	2.33 442	0.71 352	19.82 584	0.89 233	0.56 201	4.76 630	0.61 152	4.32 577	2.37 477	1.83 325	1.48 276	1.48 302	1.98 497	2.63 375	1.44 392	0.29 260	0.20 216	0.26 176	0.23 223	0.30 225	0.39 390

DualNet (step1)	2.34 446	1.05 492	7.87 392	1.07 354	0.86 353	3.93 435	1.19 493	4.35 584	2.11 417	2.14 426	1.75 354	1.75 339	1.67 447	6.26 467	1.26 354	1.23 627	0.48 570	4.27 673	2.09 657	0.70 555	0.69 547

test_sample4	2.34 446	0.63 270	11.59 444	1.30 480	0.83 339	3.07 251	0.72 228	4.27 552	2.30 456	2.30 485	1.88 419	1.73 337	1.42 370	11.14 606	1.46 397	0.35 397	0.29 427	0.35 420	0.36 471	0.40 384	0.38 383

test_sample3	2.34 446	0.61 253	11.94 448	1.33 492	0.85 348	3.10 258	0.73 236	4.24 541	2.19 432	2.21 462	1.75 354	1.80 355	1.41 365	11.11 605	1.46 397	0.35 397	0.29 427	0.34 401	0.35 461	0.39 379	0.37 366

STTStereo	2.34 446	0.95 472	14.93 498	1.43 533	1.54 552	3.86 420	0.86 339	3.65 373	2.44 497	2.15 434	1.55 293	2.49 453	1.59 414	5.14 439	1.44 392	0.38 435	0.39 516	0.47 519	0.51 565	0.52 488	0.51 486

CFNet	2.34 446	1.10 505	8.96 408	1.34 500	1.24 481	4.09 485	0.73 236	4.04 478	2.77 545	1.62 280	1.87 418	2.27 416	1.45 380	11.41 613	1.82 471	0.31 326	0.24 346	0.43 497	0.36 471	0.43 437	0.33 318

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 451	0.99 481	19.62 578	1.09 368	0.96 385	1.51 81	0.44 76	4.05 482	1.64 302	1.31 238	1.67 329	4.93 621	2.45 536	2.52 365	1.40 383	0.30 302	0.20 216	0.31 323	0.50 561	0.57 511	0.60 523

test_sample6	2.35 451	0.62 262	10.78 435	1.33 492	0.83 339	3.15 264	0.79 287	4.36 589	2.43 493	2.26 477	2.04 459	1.69 331	1.39 354	11.48 618	1.61 435	0.38 435	0.32 457	0.37 448	0.39 504	0.41 408	0.42 421

EAI-Stereo	2.35 451	0.63 270	2.97 303	0.95 283	0.65 254	3.84 410	14.27 675	5.04 637	2.19 432	2.06 404	7.25 633	1.10 243	0.94 218	1.65 262	1.37 379	0.31 326	0.22 281	0.27 209	0.60 588	0.27 158	0.32 299

ac_64	2.35 451	0.62 262	9.77 418	1.32 487	1.71 589	3.27 290	0.93 404	3.48 343	2.50 507	1.74 309	1.73 348	3.91 575	1.77 465	10.21 567	1.86 476	0.40 455	0.31 449	0.33 382	0.30 401	0.34 317	0.39 390

HSM	2.35 451	0.81 418	2.21 238	1.14 396	1.55 556	3.44 320	1.03 450	3.99 465	2.25 443	2.29 481	2.11 478	8.04 650	3.05 568	11.60 621	1.71 454	0.33 365	0.22 281	0.28 244	0.23 223	0.32 278	0.35 345

CFNet_ucs	2.36 456	0.68 324	18.42 553	0.89 233	0.81 323	3.85 418	0.68 202	4.29 561	2.37 477	2.09 409	2.04 459	3.31 532	1.24 323	2.63 375	1.14 319	0.36 410	0.45 550	0.56 570	0.29 380	0.66 547	0.49 471

RT-IGEV	2.37 457	0.60 233	15.33 507	1.49 550	0.78 312	2.10 143	1.28 508	4.25 543	1.69 321	2.58 544	3.19 595	3.60 563	4.94 617	2.49 356	1.19 331	0.35 397	0.24 346	0.31 323	0.26 295	0.33 298	0.42 421

MyStereo05	2.37 457	0.72 357	19.94 589	1.02 335	0.99 401	4.26 534	0.86 339	4.01 469	2.62 526	2.14 426	1.26 209	2.28 417	1.63 438	2.07 321	1.68 451	0.24 120	0.23 310	0.34 401	0.26 295	0.42 427	0.36 351

hitnet-ft	2.37 457	0.73 368	8.34 399	0.96 288	0.89 367	3.77 393	0.80 298	3.55 360	2.58 521	2.24 471	2.04 459	3.65 566	1.49 393	11.71 633	1.89 479	0.44 494	0.53 580	0.44 502	0.35 461	0.52 488	0.48 464

YMNet	2.40 460	1.41 562	13.46 464	1.36 511	1.67 582	3.96 456	0.97 425	3.81 408	2.37 477	2.64 557	2.57 552	3.35 535	1.53 407	3.28 398	2.42 533	0.48 524	0.54 582	0.52 554	0.49 555	0.70 555	0.54 499

YMNet_1	2.40 460	1.41 562	13.46 464	1.36 511	1.67 582	3.96 456	0.97 425	3.81 408	2.37 477	2.64 557	2.57 552	3.35 535	1.53 407	3.28 398	2.42 533	0.48 524	0.54 582	0.52 554	0.49 555	0.70 555	0.54 499

CoDeX	2.40 460	0.78 405	13.21 460	1.00 317	1.18 458	3.24 281	1.32 513	4.14 510	2.41 489	1.74 309	1.84 404	2.05 400	1.47 385	10.03 560	1.60 432	0.34 377	0.28 417	0.32 346	0.27 323	0.32 278	0.39 390

LMCR-Stereo	2.40 460	1.31 547	18.61 556	1.59 569	0.86 353	3.87 422	1.15 484	4.32 577	1.60 288	2.25 474	2.27 506	1.13 246	2.43 534	2.48 355	1.60 432	0.88 611	0.24 346	0.29 269	0.24 252	0.56 506	0.30 278

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 464	1.47 568	14.14 481	1.30 480	1.35 510	3.51 341	1.64 563	4.04 478	2.10 415	2.46 520	1.88 419	2.28 417	2.51 540	4.73 434	3.17 568	0.38 435	0.19 165	0.35 420	0.20 149	0.40 384	0.36 351

PAM	2.43 465	0.61 253	20.86 631	1.07 354	0.73 293	2.93 231	0.53 114	3.24 312	1.53 238	1.89 341	2.43 535	5.29 634	2.76 551	1.84 295	1.02 293	0.27 187	0.24 346	0.26 176	0.25 272	0.40 384	0.50 478

PSM-AAD	2.43 465	0.54 160	1.32 124	0.92 260	0.54 188	4.48 570	7.47 661	2.96 276	1.55 255	2.31 491	2.56 550	1.26 270	16.23 672	2.46 353	0.89 247	0.28 231	0.21 250	0.58 575	0.41 522	0.34 317	1.32 614

AASNet	2.44 467	0.92 460	19.79 583	1.35 505	1.49 543	3.81 402	1.07 462	3.85 418	2.93 570	1.95 359	2.29 513	1.96 385	1.29 331	1.73 277	1.93 484	0.39 447	0.33 464	0.45 509	0.30 401	0.55 500	0.45 443

PAM_32	2.45 468	0.63 270	20.74 627	1.05 345	0.65 254	2.83 210	0.46 86	2.91 270	1.54 247	1.95 359	2.66 560	4.99 624	3.78 594	1.96 312	0.92 265	0.27 187	0.22 281	0.27 209	0.25 272	0.36 351	0.48 464

GMM-Stereo	2.45 468	0.52 126	20.38 613	0.89 233	0.82 332	4.18 519	1.91 582	2.45 183	1.48 201	2.48 523	2.30 518	1.69 331	1.86 485	2.93 388	1.08 304	0.28 231	0.18 121	0.33 382	0.48 550	0.35 338	2.41 642

DMCA-RVC	2.45 468	1.22 532	18.29 548	1.23 447	1.14 448	2.49 180	0.85 334	3.29 318	1.68 314	3.02 588	1.41 257	2.00 392	1.53 407	6.39 469	2.00 494	0.38 435	0.30 440	0.44 502	0.35 461	0.45 456	0.44 437

MyStereo06	2.46 471	0.72 357	19.97 591	1.02 335	0.99 401	4.26 534	0.86 339	3.51 352	1.68 314	1.92 349	1.73 348	4.01 581	4.22 605	1.62 254	0.88 244	0.24 120	0.23 310	0.34 401	0.26 295	0.42 427	0.36 351

SACVNet	2.46 471	1.14 514	9.47 416	1.44 536	1.18 458	4.06 478	1.49 546	3.84 415	2.24 440	2.62 553	1.89 425	2.57 459	1.28 328	11.35 611	1.64 446	0.50 540	0.39 516	0.48 527	0.41 522	0.55 500	0.75 563

RAFT-345	2.46 471	0.55 169	19.69 581	1.02 335	0.49 157	4.43 566	0.78 280	1.64 63	2.34 466	2.09 409	3.12 591	1.96 385	1.31 337	6.65 476	1.43 390	0.36 410	0.23 310	0.32 346	0.25 272	0.28 179	0.25 170

GwcNet-ADL	2.47 474	0.67 316	21.48 652	0.96 288	0.72 288	4.61 602	0.95 413	4.42 599	2.36 471	1.98 366	1.80 378	2.55 457	1.24 323	1.90 306	1.41 387	0.40 455	0.46 559	0.24 94	0.27 323	0.41 408	0.49 471

PFNet	2.47 474	0.60 233	16.95 526	2.15 623	0.81 323	4.63 605	0.91 387	2.55 209	1.52 231	2.40 514	2.79 570	1.83 364	1.42 370	7.54 495	1.34 376	0.33 365	0.21 250	0.36 436	0.27 323	0.32 278	0.39 390

IPLG	2.48 476	0.65 294	19.63 579	0.91 254	0.79 316	4.60 601	0.56 128	4.31 572	1.84 358	1.91 347	2.00 451	1.31 277	1.38 351	6.61 474	1.53 421	0.27 187	0.20 216	0.27 209	0.23 223	0.31 246	0.36 351

HHNet	2.48 476	0.71 352	20.52 619	0.64 38	0.64 246	4.07 483	0.93 404	3.76 397	1.56 261	2.15 434	4.92 624	0.98 226	3.37 582	1.66 263	1.79 468	0.32 347	0.20 216	0.31 323	0.27 323	0.36 351	0.42 421

G2L-Stereo	2.49 478	0.94 470	14.54 490	1.15 409	1.35 510	3.57 359	0.95 413	3.62 370	2.00 385	2.11 416	1.61 312	3.20 521	1.34 343	9.54 540	1.91 482	0.34 377	0.27 402	0.35 420	0.28 352	0.30 225	0.35 345

CRFU-Net	2.49 478	0.78 405	10.36 428	2.30 630	1.08 433	3.91 427	1.41 535	3.85 418	1.65 307	2.15 434	1.76 363	3.34 534	7.95 654	5.56 449	1.48 405	0.47 519	0.35 483	0.30 296	0.28 352	0.37 363	0.43 431

FADNet	2.49 478	1.76 588	13.17 459	1.17 419	0.95 384	3.27 290	0.88 367	3.94 450	2.27 448	1.40 252	1.29 219	2.51 454	2.06 502	9.93 555	1.94 486	0.43 488	0.45 550	0.40 474	0.43 533	1.06 602	0.53 493

RAFT + AFF	2.51 481	2.66 618	4.48 359	1.15 409	1.95 620	4.15 501	2.01 588	4.46 607	3.30 607	2.19 450	2.51 544	2.22 414	4.87 616	8.91 523	2.06 501	0.30 302	0.60 600	0.48 527	0.38 496	0.77 574	0.69 547

UNet	2.51 481	0.74 379	20.17 601	1.14 396	1.44 536	3.48 332	0.76 261	3.77 399	1.87 361	2.05 399	1.57 299	2.75 478	2.39 531	3.51 403	2.51 543	0.32 347	0.26 390	0.41 486	0.26 295	0.38 368	0.39 390

FADNet-RVC	2.51 481	2.27 608	14.03 479	1.09 368	0.81 323	3.54 350	1.10 474	4.13 504	2.48 502	1.39 250	1.22 194	1.85 370	1.77 465	9.78 548	2.06 501	0.38 435	0.37 501	0.40 474	0.40 515	0.67 549	0.48 464

iResNet	2.52 484	0.94 470	21.17 643	1.84 603	0.72 288	3.75 390	0.81 308	4.14 510	2.55 519	2.33 501	2.03 456	1.35 282	1.44 376	3.27 397	2.16 515	0.35 397	0.23 310	0.28 244	0.22 202	0.44 448	0.45 443

IPLGR	2.53 485	0.58 207	20.46 618	0.82 172	0.52 176	4.56 596	0.50 100	4.30 569	2.38 482	1.87 332	1.53 287	1.68 327	1.72 458	6.95 486	1.15 320	0.28 231	0.21 250	0.27 209	0.23 223	0.33 298	0.32 299

NCCL2	2.53 485	1.35 553	10.90 437	1.15 409	0.97 389	3.53 346	2.56 610	3.65 373	2.23 438	2.76 569	1.80 378	2.41 438	1.66 445	10.35 571	2.07 504	0.44 494	0.40 521	0.57 573	0.53 572	0.59 516	0.65 540

fast-acv-ft	2.54 487	1.19 523	20.08 597	1.41 529	1.40 523	3.18 268	1.17 489	3.37 334	2.28 452	1.90 342	2.15 487	2.69 471	2.17 515	2.91 386	2.31 524	0.37 418	0.39 516	0.45 509	0.39 504	0.57 511	0.45 443

XX-Stereo	2.54 487	0.61 253	20.21 602	1.78 594	1.19 465	4.30 543	0.46 86	4.39 595	1.58 271	2.32 495	1.89 425	4.64 616	0.60 78	4.16 424	0.82 217	0.31 326	0.21 250	0.28 244	0.27 323	0.51 484	0.26 199

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 487	1.04 491	16.73 522	1.53 557	2.00 622	3.96 456	0.87 360	3.87 424	2.31 460	2.54 535	1.67 329	2.85 491	1.63 438	5.55 448	1.62 440	0.46 510	0.33 464	0.38 464	0.38 496	0.53 494	0.62 529
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 487	0.90 452	11.10 439	1.32 487	1.47 541	3.58 360	1.38 528	4.13 504	2.45 498	1.90 342	1.71 343	2.86 492	1.76 463	10.86 589	1.66 449	0.60 568	0.43 540	0.53 559	0.41 522	0.78 576	0.94 591

CVANet_RVC	2.55 491	1.10 505	9.13 414	1.46 542	1.15 450	3.96 456	1.53 549	3.91 439	2.50 507	3.04 590	2.04 459	2.60 462	1.72 458	12.46 650	1.50 411	0.49 536	0.30 440	0.51 548	0.41 522	0.63 531	0.50 478

GCST	2.56 492	1.79 591	18.02 544	1.92 609	1.33 507	1.72 104	0.51 104	3.67 377	2.03 392	1.70 299	1.61 312	1.55 311	1.29 331	5.06 437	1.24 348	2.06 641	0.77 622	1.45 639	0.97 621	1.14 612	1.34 615

ARAFT	2.56 492	1.13 510	19.50 575	0.89 233	0.48 149	4.15 501	1.40 532	4.36 589	2.82 560	2.36 506	1.88 419	1.70 333	1.04 253	6.45 470	1.22 342	0.29 260	0.18 121	0.37 448	0.35 461	0.35 338	0.25 170

RASNet	2.56 492	0.70 338	10.06 423	1.60 571	2.25 634	3.67 376	1.00 439	3.38 335	3.14 589	1.81 321	2.11 478	4.60 612	2.30 524	10.25 569	2.61 551	0.37 418	0.24 346	0.25 133	0.24 252	0.28 179	0.26 199

cf-r	2.57 495	0.79 409	16.09 513	1.48 547	1.35 510	4.19 523	0.93 404	3.68 379	2.36 471	1.97 364	1.81 390	3.42 542	1.45 380	8.24 509	1.83 473	0.32 347	0.26 390	0.33 382	0.30 401	0.34 317	0.37 366

UGAM	2.58 496	0.56 181	18.55 555	0.89 233	0.71 286	3.23 278	1.03 450	2.75 245	1.75 340	1.36 244	2.77 569	2.69 471	1.28 328	10.75 584	1.40 383	0.28 231	0.24 346	0.40 474	0.31 417	0.35 338	0.30 278

GrayStereo	2.58 496	0.53 144	1.63 170	1.58 568	0.89 367	4.17 516	8.17 665	3.03 285	1.52 231	2.80 573	2.50 542	1.70 333	17.10 673	2.83 385	1.15 320	0.33 365	0.21 250	0.27 209	0.32 429	0.28 179	0.53 493

ASMatch	2.62 498	0.60 233	20.65 625	1.37 521	0.64 246	4.39 554	0.78 280	1.97 104	1.58 271	1.70 299	3.89 614	1.94 378	3.79 595	5.46 445	1.64 446	0.31 326	0.24 346	0.34 401	0.28 352	0.33 298	0.50 478

RAFT-RH_RVC	2.63 499	0.55 169	19.97 591	1.26 458	0.47 141	4.46 568	0.57 131	1.71 70	1.64 302	3.06 593	5.51 628	2.03 396	1.28 328	6.70 478	1.52 420	0.42 482	0.22 281	0.37 448	0.34 445	0.28 179	0.29 248

DANet	2.63 499	1.07 499	8.10 398	1.83 602	1.70 587	3.25 285	1.16 486	4.31 572	2.38 482	3.40 610	2.18 492	4.08 585	1.80 473	9.77 546	3.89 578	0.52 552	0.55 587	0.59 578	0.44 536	0.63 531	0.86 581
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 501	2.28 610	16.51 519	0.98 303	0.92 373	4.09 485	0.83 318	4.26 551	1.73 332	1.46 257	1.78 372	1.60 317	1.50 394	8.88 521	2.39 528	0.47 519	0.38 507	0.44 502	0.58 583	0.89 587	0.97 593

iResNetv2_ROB	2.65 501	5.00 637	19.28 570	2.06 619	1.09 438	3.83 405	1.13 481	4.14 510	2.09 407	1.85 326	2.03 456	2.01 395	1.51 398	3.58 405	1.58 428	0.34 377	0.21 250	0.32 346	0.21 167	0.44 448	0.29 248

ccnet	2.66 503	0.97 479	8.01 397	1.54 559	1.24 481	3.75 390	2.18 597	4.07 488	2.41 489	2.66 562	3.25 597	2.87 493	2.31 527	9.89 552	3.50 571	0.78 600	0.75 621	0.71 603	0.67 596	0.76 573	0.81 575

GwcNet-RSSM	2.66 503	1.05 492	15.91 511	1.22 441	1.19 465	4.12 494	1.12 478	3.84 415	2.02 388	1.93 353	1.79 375	3.12 516	1.46 383	10.37 572	2.05 500	0.33 365	0.27 402	0.35 420	0.30 401	0.40 384	0.36 351

z-ln-s-r	2.67 505	1.16 518	12.43 452	1.34 500	1.26 486	3.70 379	1.21 500	4.20 520	2.38 482	2.04 397	1.92 434	2.43 444	1.60 420	10.58 577	5.19 597	0.29 260	0.20 216	0.32 346	0.24 252	0.51 484	0.38 383

xxxx	2.67 505	0.54 160	2.03 211	1.22 441	0.81 323	3.49 335	0.63 170	4.49 612	2.49 506	2.22 464	2.23 501	2.05 400	1.38 351	10.05 561	17.91 664	0.32 347	0.32 457	0.30 296	0.27 323	0.33 298	0.34 331

test_xeample	2.67 505	0.56 181	2.05 214	1.09 368	0.81 323	3.24 281	0.80 298	4.55 620	2.70 536	2.42 517	2.27 506	1.39 289	1.40 358	10.75 584	17.51 663	0.30 302	0.30 440	0.32 346	0.28 352	0.34 317	0.33 318

PASM	2.67 505	2.05 602	9.71 417	1.73 589	1.37 516	2.53 187	1.52 547	3.10 294	2.17 429	2.79 572	1.84 404	2.90 494	1.85 484	11.89 640	2.19 516	0.81 605	0.85 625	0.87 618	1.01 624	1.14 612	1.05 598

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 509	1.26 539	22.01 661	1.08 362	0.99 401	1.61 95	0.86 339	3.69 384	1.64 302	1.52 263	5.62 630	3.35 535	3.44 588	2.20 339	1.33 373	0.26 161	0.21 250	0.30 296	0.62 592	0.93 591	0.67 542

222	2.68 509	0.57 191	2.03 211	1.11 384	0.81 323	3.23 278	0.65 184	4.52 617	2.45 498	2.34 502	2.29 513	1.41 295	1.44 376	10.50 575	18.47 668	0.32 347	0.30 440	0.32 346	0.27 323	0.32 278	0.34 331

PWC_ROB	2.69 511	2.01 599	8.36 400	1.33 492	1.90 618	3.23 278	1.18 490	4.33 580	3.25 601	3.11 595	3.41 604	2.71 474	2.18 517	9.15 531	4.48 582	0.56 561	0.31 449	0.61 586	0.36 471	0.69 554	0.74 560

pcwnet_v2	2.70 512	0.65 294	22.48 664	1.08 362	1.03 416	3.56 355	0.81 308	4.29 561	3.14 589	2.29 481	2.29 513	3.01 506	1.71 456	3.32 400	1.43 390	0.43 488	0.50 576	0.41 486	0.34 445	0.61 525	0.56 509

Wz-Net-MNSev	2.71 513	2.54 616	13.91 477	1.52 555	1.37 516	3.28 294	2.47 604	4.03 474	2.32 464	2.57 540	2.07 470	2.29 422	3.01 563	7.55 496	2.74 556	0.38 435	0.36 489	0.36 436	0.37 483	0.57 511	0.47 459

w-ln-seven-2	2.73 514	2.13 603	12.47 454	1.18 425	1.01 413	3.54 350	1.58 556	3.93 446	3.26 602	2.43 519	2.02 453	2.63 466	2.28 523	7.93 505	5.45 600	0.40 455	0.40 521	0.44 502	0.34 445	0.62 529	0.47 459

UGAM-zero	2.79 515	0.57 191	20.87 633	0.98 303	0.77 310	2.08 140	0.35 37	3.88 427	1.51 220	2.05 399	1.64 319	5.07 628	3.42 587	9.83 549	1.24 348	0.28 231	0.21 250	0.27 209	0.29 380	0.29 199	0.28 236

RP	2.79 515	1.20 525	10.36 428	1.54 559	1.93 619	3.44 320	1.97 585	4.05 482	2.34 466	2.66 562	2.79 570	3.98 579	2.58 544	10.21 567	2.61 551	0.95 614	0.47 564	0.71 603	0.57 582	0.71 564	0.68 545

SHD	2.82 517	2.04 601	13.80 474	1.69 582	1.79 604	2.73 203	1.07 462	3.85 418	3.18 593	4.63 636	2.74 565	3.38 540	2.77 552	5.48 447	3.66 574	0.62 574	0.47 564	0.51 548	0.55 577	0.65 542	0.74 560

FADNet-RVC-Resample	2.83 518	2.02 600	21.07 638	1.12 388	0.91 372	3.53 346	1.37 525	4.08 492	2.09 407	1.68 294	1.33 231	2.03 396	1.51 398	9.54 540	1.69 452	0.38 435	0.37 501	0.42 493	0.44 536	0.56 506	0.56 509

Selective-IGEV-i16pc	2.84 519	0.70 338	20.78 628	1.27 466	0.56 201	4.35 549	2.77 616	4.32 577	2.02 388	1.57 270	1.84 404	2.40 435	1.33 340	8.80 519	1.39 380	0.60 568	0.46 559	0.33 382	0.38 496	0.43 437	0.45 443

StereoDRNet	2.84 519	1.49 570	14.48 488	1.33 492	1.57 563	3.44 320	2.06 590	3.69 384	2.36 471	3.26 603	1.84 404	2.79 488	1.80 473	10.88 590	3.16 567	0.41 470	0.33 464	0.39 468	0.36 471	0.59 516	0.58 518

w-ln-seven	2.86 521	3.06 624	14.02 478	1.27 466	1.32 503	4.10 491	1.59 557	3.90 434	2.59 524	3.03 589	2.27 506	3.42 542	2.25 521	6.70 478	4.81 590	0.39 447	0.34 477	0.48 527	0.40 515	0.74 569	0.55 505

AAGNet	2.86 521	0.60 233	1.77 183	2.05 618	0.46 131	4.76 630	1.09 471	2.27 150	1.56 261	2.17 444	1.84 404	2.41 438	4.00 600	6.23 466	24.22 680	0.46 510	0.19 165	0.30 296	0.29 380	0.32 278	0.24 156

Consistency-Raft	2.86 521	1.66 582	19.61 577	1.40 528	1.75 598	3.84 410	1.32 513	4.07 488	2.25 443	1.78 315	2.67 561	1.82 361	4.41 609	1.94 310	2.06 501	0.83 608	0.94 629	1.03 623	1.12 629	1.70 632	1.09 601

PDISCO_ROB	2.86 521	1.53 573	14.27 485	1.98 615	2.19 631	4.52 585	1.35 518	4.65 625	3.19 594	2.09 409	2.16 488	3.53 557	2.45 536	5.32 441	2.12 508	1.30 635	0.78 623	0.72 607	0.59 586	1.24 621	1.28 610

AF-Net	2.87 525	1.30 543	16.24 514	1.33 492	1.75 598	3.26 287	1.59 557	4.09 494	2.43 493	2.69 564	2.94 578	4.51 607	3.20 576	5.84 456	2.75 557	0.76 599	0.36 489	0.72 607	0.49 555	0.70 555	0.56 509

HSM-Net_RVC	2.87 525	0.57 191	17.46 537	0.92 260	0.90 370	3.70 379	1.20 497	5.64 649	2.51 510	3.22 602	2.43 535	2.54 456	1.59 414	11.41 613	1.65 448	0.34 377	0.25 373	0.26 176	0.23 223	0.30 225	0.29 248
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 527	1.16 518	18.30 549	1.35 505	1.68 585	3.52 344	1.18 490	3.90 434	2.06 401	2.52 531	2.82 575	3.82 572	2.34 528	6.78 483	2.55 548	0.86 610	0.40 521	0.59 578	0.67 596	0.57 511	0.55 505

DDUNet	2.91 528	2.78 620	6.94 384	3.53 651	2.26 635	3.28 294	1.36 520	3.77 399	2.04 396	2.62 553	2.49 541	4.18 592	1.69 452	5.38 443	1.85 475	2.21 643	1.77 650	2.61 653	2.43 663	2.60 639	2.34 641

MFMNet_re	2.91 528	1.91 594	18.25 546	3.06 644	1.89 616	3.13 262	1.67 568	3.52 353	2.97 572	3.14 597	2.87 577	2.26 415	2.41 532	2.42 350	2.00 494	1.10 620	1.05 632	0.94 620	0.90 616	1.28 622	1.46 622

ACV-stereo	2.92 530	0.92 460	20.27 608	1.33 492	1.05 421	4.68 612	1.10 474	2.66 233	1.64 302	1.46 257	1.32 229	5.41 636	4.24 606	7.83 503	1.90 481	0.44 494	0.52 579	0.32 346	0.29 380	0.45 456	0.63 533

GANet	2.93 531	1.05 492	11.29 441	1.64 576	0.96 385	3.91 427	2.52 607	3.72 392	2.41 489	2.95 586	3.00 581	3.21 522	2.03 498	12.42 648	4.72 587	0.51 546	0.41 530	0.46 515	0.39 504	0.60 520	0.50 478

RTSC	2.95 532	2.51 612	15.49 509	1.54 559	1.30 493	3.51 341	0.86 339	3.89 429	2.48 502	3.64 613	3.12 591	3.04 508	2.30 524	5.70 453	6.67 604	0.55 559	0.35 483	0.37 448	0.39 504	0.70 555	0.60 523

PWCDC_ROB	2.95 532	3.26 626	14.06 480	1.59 569	1.56 559	4.19 523	0.86 339	4.30 569	4.08 630	2.06 404	7.37 634	2.75 478	2.42 533	3.59 406	2.67 554	1.34 637	0.36 489	0.39 468	0.34 445	1.13 611	0.62 529

PSMNet_ROB	2.95 532	1.38 557	18.46 554	1.19 428	1.20 472	3.80 400	1.65 566	3.54 358	2.35 468	1.98 366	1.71 343	2.75 478	1.79 468	11.43 615	2.78 558	0.42 482	0.36 489	0.50 544	0.60 588	0.59 516	0.49 471

ff1	2.96 535	0.60 233	5.21 368	1.14 396	0.99 401	3.62 368	0.86 339	4.22 529	3.37 610	2.20 453	2.30 518	3.48 546	1.62 425	11.62 623	16.09 653	0.29 260	0.16 46	0.48 527	0.37 483	0.30 225	0.29 248

FINET	2.96 535	1.07 499	23.18 670	1.29 473	1.86 611	2.03 130	1.52 547	4.30 569	4.71 636	2.23 468	2.34 531	1.65 323	1.48 387	5.89 457	2.81 560	0.51 546	0.47 564	0.49 541	0.40 515	0.59 516	0.49 471

XQC	2.96 535	2.42 611	14.85 493	1.36 511	1.32 503	3.29 298	1.53 549	4.28 557	2.78 546	3.21 601	2.46 537	3.53 557	2.92 559	6.58 473	4.67 584	0.70 595	0.41 530	0.59 578	0.56 579	0.96 596	0.83 580

SGM-Forest	2.96 535	0.62 262	3.49 327	1.09 368	0.80 318	4.06 478	3.30 633	4.37 592	3.09 585	4.18 631	3.27 599	4.67 618	3.86 597	11.69 632	7.91 619	0.51 546	0.46 559	0.49 541	0.39 504	0.48 474	0.49 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 539	0.58 207	13.42 463	0.79 153	0.51 164	3.84 410	1.84 580	2.42 173	1.60 288	2.25 474	2.74 565	2.03 396	6.04 632	6.79 485	12.80 643	0.35 397	0.26 390	0.26 176	0.27 323	0.27 158	0.37 366

RYNet	2.97 539	0.93 464	15.09 501	1.12 388	1.38 519	3.66 375	1.42 537	4.03 474	2.29 455	2.10 412	1.70 339	3.79 570	2.16 513	13.64 664	3.02 565	0.37 418	0.41 530	0.48 527	0.34 445	0.81 581	0.75 563

TCMNet	2.98 541	1.30 543	18.26 547	1.47 545	2.09 628	3.84 410	1.08 467	3.96 457	2.39 486	2.53 534	2.29 513	2.43 444	1.75 462	10.09 564	2.39 528	0.52 552	0.45 550	0.61 586	0.50 561	0.80 580	0.78 569

mmx	2.98 541	0.60 233	5.21 368	1.14 396	0.99 401	3.62 368	0.86 339	4.49 612	3.05 581	2.20 453	2.30 518	3.48 546	1.62 425	11.62 623	16.09 653	0.33 365	0.28 417	0.48 527	0.37 483	0.44 448	0.37 366

xxx	2.98 541	0.60 233	5.21 368	1.14 396	0.99 401	3.62 368	0.86 339	4.49 612	3.05 581	2.20 453	2.30 518	3.48 546	1.62 425	11.62 623	16.09 653	0.33 365	0.28 417	0.48 527	0.37 483	0.44 448	0.37 366

Wz-Net-SNSev	2.98 541	4.36 633	15.98 512	1.57 567	1.19 465	3.28 294	1.80 575	3.96 457	2.40 487	2.32 495	2.28 510	3.48 546	2.05 501	7.84 504	3.82 577	0.47 519	0.39 516	0.53 559	0.49 555	0.71 564	0.60 523

DispNO	3.00 545	0.75 390	18.92 560	1.17 419	1.10 440	3.72 383	0.94 409	4.29 561	2.54 517	2.24 471	2.28 510	4.51 607	2.12 506	11.40 612	2.09 506	0.31 326	0.28 417	0.31 323	0.28 352	0.36 351	0.39 390

GwcNet	3.00 545	1.63 578	19.83 585	1.32 487	2.04 627	3.27 290	1.55 553	3.65 373	2.33 465	2.00 383	2.12 481	3.56 561	1.68 451	9.47 538	2.45 538	0.44 494	0.45 550	0.46 515	0.38 496	0.60 520	0.76 565

LL-Strereo	3.01 547	1.81 592	17.59 540	1.12 388	2.10 629	2.90 220	1.09 471	4.33 580	2.00 385	3.12 596	2.24 502	3.29 529	3.15 571	11.31 610	1.84 474	0.30 302	0.28 417	0.46 515	0.34 445	0.49 480	0.45 443

Anonymous_2	3.01 547	0.89 450	4.53 360	1.06 351	1.18 458	2.93 231	0.87 360	3.24 312	1.46 186	1.86 330	1.35 239	4.11 587	2.35 529	1.64 260	1.28 362	0.82 606	0.90 627	8.71 685	15.84 691	4.44 663	0.74 560

STrans-v2	3.03 549	0.77 399	20.91 634	0.81 160	0.63 244	3.89 424	1.01 442	4.27 552	2.64 529	2.28 479	3.70 610	4.13 588	5.20 621	7.33 490	1.27 358	0.31 326	0.18 121	0.29 269	0.25 272	0.29 199	0.41 417

TransformOpticalFlow	3.03 549	0.77 399	20.99 637	1.00 317	0.55 196	4.18 519	0.64 174	4.33 580	3.02 579	2.18 446	3.09 589	4.35 600	5.07 619	7.36 493	1.27 358	0.32 347	0.18 121	0.32 346	0.26 295	0.28 179	0.46 454

AANet_RVC	3.03 549	1.72 585	12.78 457	1.17 419	1.12 443	3.79 399	1.10 474	3.86 421	3.13 587	2.62 553	4.26 617	3.96 578	1.41 365	11.43 615	5.23 598	0.94 613	0.47 564	0.34 401	0.23 223	0.40 384	0.55 505

DRN-Test	3.03 549	0.99 481	18.18 545	1.35 505	1.60 565	3.59 361	1.48 542	4.13 504	2.45 498	3.47 612	1.92 434	2.58 461	2.53 541	10.88 590	2.80 559	0.39 447	0.36 489	0.44 502	0.41 522	0.55 500	0.57 513

Syn2CoEx	3.08 553	2.55 617	19.88 587	1.34 500	1.18 458	2.43 174	1.65 566	3.91 439	2.40 487	2.39 512	2.27 506	2.90 494	3.17 575	9.57 543	2.54 547	0.50 540	0.45 550	0.53 559	0.39 504	0.74 569	0.72 558

stereogan	3.09 554	0.93 464	16.43 517	1.37 521	1.66 581	3.70 379	1.67 568	3.87 424	3.15 591	3.04 590	2.70 564	5.04 627	2.79 553	9.96 556	1.78 467	0.63 575	0.49 575	0.69 600	0.47 545	0.83 584	0.68 545

PA-Net	3.09 554	1.24 537	18.84 558	1.38 523	1.19 465	3.42 318	1.75 571	3.89 429	3.27 606	1.88 335	2.10 474	3.03 507	1.88 489	11.60 621	2.88 561	0.40 455	0.54 582	0.44 502	0.62 592	0.52 488	1.02 596
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 556	1.45 567	14.90 496	1.46 542	1.79 604	3.33 302	1.39 530	4.04 478	2.26 446	2.77 570	3.26 598	4.00 580	2.71 550	11.63 628	2.62 553	0.82 606	0.46 559	0.79 613	0.79 611	0.71 564	0.78 569

PVD	3.12 557	1.97 598	12.80 458	1.79 599	1.63 571	3.83 405	1.34 517	3.48 343	3.88 625	5.77 645	3.56 607	3.45 545	3.29 579	5.58 451	5.30 599	0.71 597	0.69 615	0.74 611	0.77 607	0.79 578	1.13 604

1111x	3.13 558	0.57 191	8.38 401	1.20 432	0.76 304	3.80 400	0.88 367	4.61 624	2.63 527	2.31 491	2.16 488	1.95 380	1.81 476	11.54 619	18.13 666	0.32 347	0.31 449	0.32 346	0.30 401	0.35 338	0.34 331

APVNet	3.13 558	1.25 538	21.14 640	1.31 484	1.52 549	3.94 441	1.13 481	3.32 325	2.14 423	2.20 453	2.03 456	3.05 511	1.96 495	11.79 636	2.53 545	0.42 482	0.45 550	0.64 594	0.46 542	0.67 549	0.57 513

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 558	1.43 564	9.93 421	2.50 635	1.62 569	4.29 541	1.68 570	3.95 452	2.43 493	1.66 290	1.91 431	3.04 508	1.41 365	13.26 656	1.58 428	3.82 660	1.59 646	1.12 629	0.46 542	2.21 637	2.74 651

AANet	3.15 561	2.93 622	15.16 504	1.41 529	1.08 433	2.23 155	1.37 525	2.95 274	3.65 619	4.12 626	4.40 619	4.13 588	5.32 624	6.55 472	3.76 576	0.60 568	0.42 539	0.50 544	0.42 529	0.99 597	0.93 590

zh-mn7	3.15 561	9.61 662	12.45 453	1.26 458	0.99 401	2.91 223	1.32 513	4.12 502	2.74 540	3.33 606	3.07 585	2.84 490	1.89 490	8.91 523	4.69 586	0.49 536	0.40 521	0.38 464	0.38 496	0.56 506	0.63 533

ADLNet2	3.15 561	0.92 460	20.06 594	1.20 432	1.79 604	3.83 405	1.48 542	3.94 450	3.59 617	2.19 450	2.47 539	4.65 617	1.93 494	10.69 583	1.96 491	0.39 447	0.37 501	0.28 244	0.30 401	0.48 474	0.43 431

NCC-stereo	3.16 564	1.28 541	18.31 550	1.25 451	1.75 598	4.06 478	1.40 532	3.89 429	2.22 435	2.72 566	2.55 548	3.49 552	2.65 547	9.91 553	2.99 563	1.29 633	0.65 607	0.64 594	0.86 614	0.65 542	0.71 551

Abc-Net	3.16 564	1.28 541	18.31 550	1.25 451	1.75 598	4.06 478	1.40 532	3.89 429	2.22 435	2.72 566	2.55 548	3.49 552	2.65 547	9.91 553	2.99 563	1.29 633	0.65 607	0.64 594	0.86 614	0.65 542	0.71 551
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 566	1.93 595	18.84 558	1.51 554	0.80 318	4.12 494	1.82 577	4.16 515	2.91 566	1.87 332	1.74 350	2.48 451	1.84 480	13.18 655	1.74 461	0.80 603	0.57 590	0.79 613	0.74 603	1.20 620	0.86 581
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 567	0.73 368	21.29 646	1.22 441	0.68 273	3.99 464	3.38 636	4.52 617	2.52 511	1.72 304	3.60 608	2.92 499	2.21 519	10.07 562	2.59 550	0.68 590	0.50 576	0.37 448	0.48 550	0.54 497	0.54 499

GASNet	3.24 568	5.55 641	20.58 623	1.56 566	1.25 484	2.32 163	1.12 478	4.04 478	2.67 533	1.88 335	2.10 474	3.00 505	2.16 513	10.59 578	2.43 535	0.65 581	0.37 501	0.61 586	0.45 540	0.87 586	0.58 518

FBW_ROB	3.24 568	1.02 486	9.21 415	1.49 550	1.07 430	3.78 395	1.48 542	4.31 572	3.08 584	2.46 520	2.32 529	4.20 595	2.08 504	15.19 670	7.16 614	0.84 609	0.62 603	1.33 635	0.92 617	0.99 597	1.31 612

HBP-ISP	3.25 570	1.10 505	20.86 631	1.54 559	1.15 450	4.50 579	2.89 622	4.43 602	2.38 482	4.14 627	1.96 439	1.90 374	2.04 500	11.08 603	1.32 369	0.66 583	0.57 590	0.66 597	0.61 591	0.64 539	0.61 526

DStereoRT	3.28 571	1.06 497	14.58 491	1.33 492	1.12 443	4.51 583	1.29 510	4.21 525	3.48 615	2.50 525	2.13 483	1.89 373	7.69 652	7.57 497	2.43 535	0.66 583	0.33 464	4.46 677	2.84 671	0.38 368	1.12 603

aanetorigin	3.30 572	1.66 582	17.52 539	1.18 425	1.58 564	2.57 190	3.80 648	2.65 230	2.03 392	6.12 650	4.30 618	2.82 489	5.70 628	5.47 446	4.67 584	0.50 540	0.44 545	0.43 497	0.47 545	1.17 617	0.92 588

ADCRef	3.30 572	1.23 536	14.90 496	1.17 419	1.41 531	3.95 446	1.64 563	3.88 427	2.36 471	3.05 592	2.21 498	2.40 435	2.81 555	5.04 436	16.63 658	0.46 510	0.34 477	0.63 591	0.62 592	0.54 497	0.67 542

CBMV	3.32 574	0.96 478	21.16 642	1.32 487	0.83 339	3.81 402	3.91 651	4.47 608	2.53 513	3.34 607	2.24 502	4.45 604	2.58 544	10.07 562	1.96 491	0.45 503	0.43 540	0.48 527	0.38 496	0.52 488	0.53 493
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 575	0.81 418	20.05 593	1.25 451	1.20 472	3.44 320	1.99 587	4.23 533	2.67 533	3.14 597	3.82 613	3.51 555	3.32 581	11.68 631	1.94 486	0.64 578	0.67 611	0.48 527	0.52 568	0.61 525	0.81 575

CC-Net-ROB	3.35 576	1.76 588	13.89 476	2.33 632	1.65 578	4.49 576	1.62 560	4.73 629	2.90 565	1.92 349	2.05 465	1.99 391	1.61 421	12.57 653	1.60 432	2.46 644	2.18 654	2.68 655	1.04 627	2.11 635	1.38 618

z-mn7	3.36 577	9.42 660	14.16 482	1.28 469	1.22 478	3.78 395	1.43 539	3.92 444	3.35 609	2.85 577	3.36 602	3.06 512	1.97 496	9.66 544	5.16 594	0.42 482	0.35 483	0.43 497	0.33 437	0.63 531	0.48 464

edge stereo	3.37 578	1.01 485	21.99 660	1.28 469	1.37 516	2.67 198	1.39 530	3.98 461	2.87 563	2.93 581	3.27 599	4.35 600	2.43 534	11.62 623	2.39 528	0.60 568	0.63 605	0.79 613	0.55 577	0.68 552	0.67 542

DPSNet	3.43 579	1.37 556	12.19 449	1.39 525	1.24 481	4.15 501	2.06 590	4.51 616	3.34 608	2.69 564	1.96 439	3.52 556	5.56 627	10.68 582	9.68 627	0.93 612	0.73 619	0.40 474	0.37 483	1.06 602	0.86 581

S-Stereo	3.48 580	0.91 458	22.06 663	1.36 511	1.50 546	3.55 353	2.53 609	4.21 525	2.81 558	2.37 507	3.81 612	3.75 568	1.84 480	11.90 641	2.51 543	0.63 575	0.71 617	0.48 527	0.76 605	0.67 549	1.19 607

UDG	3.55 581	2.81 621	17.45 536	2.69 637	1.98 621	3.97 461	1.19 493	4.35 584	2.02 388	2.42 517	2.53 547	4.50 606	2.46 538	6.53 471	2.41 532	2.12 642	1.77 650	2.63 654	2.57 665	2.64 640	1.95 632

SAMSARA	3.55 581	2.16 606	14.18 483	1.86 606	1.49 543	4.62 603	2.65 614	3.58 365	2.80 552	7.05 655	3.05 584	5.16 633	4.07 602	9.18 532	4.80 589	0.64 578	0.67 611	0.59 578	0.68 599	0.89 587	0.91 586

WZ-Net	3.62 583	4.87 636	16.77 524	1.43 533	1.40 523	3.75 390	2.29 600	4.12 502	2.50 507	2.74 568	2.19 494	4.06 584	5.29 623	10.19 566	7.36 615	0.54 557	0.37 501	0.47 519	0.49 555	0.77 574	0.73 559

CBMV_ROB	3.62 583	0.70 338	21.42 651	1.21 438	0.89 367	4.43 566	1.76 572	4.39 595	2.79 548	5.88 647	3.38 603	4.18 592	5.12 620	10.75 584	2.32 525	0.56 561	0.55 587	0.53 559	0.51 565	0.55 500	0.46 454

GCAPDPT-zeroshot	3.67 585	0.52 126	56.80 701	0.90 243	1.06 424	2.70 201	0.77 273	3.08 292	1.18 120	1.20 231	0.81 75	0.68 124	0.55 58	0.96 85	0.68 155	0.27 187	0.21 250	0.28 244	0.20 149	0.27 158	0.25 170

Wz-Net-TNSev	3.67 585	8.83 651	13.47 466	1.48 547	1.18 458	3.60 363	2.49 606	4.27 552	3.13 587	2.18 446	1.89 425	4.21 596	2.80 554	12.10 643	7.58 618	0.57 563	0.55 587	0.47 519	0.54 574	0.91 590	1.05 598

SQANet	3.70 587	9.34 659	18.41 552	2.75 638	2.74 641	3.40 313	1.47 541	3.50 349	1.68 314	2.60 549	1.75 354	2.69 471	1.91 492	6.72 482	1.74 461	2.96 647	1.41 644	1.85 642	1.12 629	3.17 644	2.70 650

DeepPrunerF	3.70 587	1.72 585	14.87 494	1.33 492	1.74 596	3.70 379	1.55 553	4.20 520	14.00 665	2.02 390	1.77 369	2.74 476	2.30 524	10.88 590	6.88 610	0.68 590	0.60 600	0.78 612	0.78 610	0.81 581	0.71 551

FTStereo	3.71 589	0.53 144	20.37 612	0.96 288	0.65 254	4.34 546	11.29 669	2.62 227	1.50 213	2.58 544	5.04 625	1.90 374	13.84 667	3.71 411	1.25 351	0.38 435	0.24 346	0.31 323	0.32 429	0.30 225	2.10 635

ADCP+	3.74 590	1.96 597	16.90 525	1.09 368	1.55 556	4.35 549	3.65 646	3.93 446	2.98 575	2.22 464	1.66 328	3.95 576	4.83 615	3.41 401	18.87 671	0.38 435	0.41 530	0.63 591	0.53 572	0.64 539	0.81 575

test_sample9	3.79 591	1.05 492	7.87 392	1.07 354	0.86 353	3.93 435	1.19 493	4.35 584	2.11 417	2.14 426	1.75 354	1.75 339	1.67 447	11.06 600	11.61 638	1.23 627	14.45 691	4.27 673	2.09 657	0.70 555	0.69 547

zh-sn7	3.81 592	11.43 670	15.78 510	1.25 451	1.15 450	3.68 378	2.58 612	4.15 514	2.42 492	2.61 551	3.10 590	3.38 540	3.03 567	11.43 615	6.88 610	0.45 503	0.48 570	0.45 509	0.43 533	0.72 567	0.71 551

MFN_U_SF_RVC	3.81 592	10.78 667	15.01 499	1.84 603	1.39 521	3.73 387	1.63 561	4.05 482	3.26 602	2.91 579	2.38 533	4.36 602	3.65 592	8.43 513	4.91 592	1.11 622	1.04 631	0.99 622	1.31 637	1.58 628	1.75 629

GCAP-BAT	3.82 594	0.52 126	59.75 702	0.90 243	1.06 424	2.70 201	0.77 273	3.08 292	1.18 120	1.20 231	0.81 75	0.68 124	0.55 58	0.96 85	0.68 155	0.27 187	0.21 250	0.28 244	0.21 167	0.27 158	0.25 170

ADCPNet	3.89 595	1.63 578	20.25 607	1.28 469	1.27 489	6.43 649	2.65 614	3.93 446	2.70 536	2.78 571	2.20 496	4.28 598	6.16 636	5.56 449	10.27 630	0.65 581	1.18 636	0.71 603	1.70 646	0.84 585	1.37 616

DStereoO	3.90 596	2.13 603	7.90 396	4.43 665	2.84 644	4.40 558	5.30 655	4.31 572	3.21 599	2.41 516	3.08 586	2.93 501	7.14 648	4.20 426	11.12 634	4.11 663	1.30 642	1.33 635	1.63 643	3.09 642	1.26 608

RTS	3.90 596	7.04 645	17.94 542	1.92 609	2.19 631	5.00 637	2.96 624	4.29 561	3.19 594	4.05 623	3.08 586	4.94 622	3.16 573	7.64 499	6.72 605	0.66 583	0.44 545	0.51 548	0.47 545	0.95 592	0.76 565

RTSA	3.90 596	7.04 645	17.94 542	1.92 609	2.19 631	5.00 637	2.96 624	4.29 561	3.19 594	4.05 623	3.08 586	4.94 622	3.16 573	7.64 499	6.72 605	0.66 583	0.44 545	0.51 548	0.47 545	0.95 592	0.76 565

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 599	10.88 668	12.30 451	1.26 458	1.55 556	5.19 640	3.33 635	4.42 599	2.82 560	2.58 544	2.62 556	5.00 625	2.11 505	14.03 668	2.73 555	1.28 632	2.34 660	0.67 599	1.83 651	0.81 581	1.03 597

ADCMid	3.96 600	3.27 627	15.48 508	1.26 458	1.40 523	4.66 609	2.28 599	4.06 486	3.54 616	3.94 620	3.02 582	3.85 573	3.67 593	4.03 421	18.65 669	0.68 590	0.61 602	1.09 628	1.18 633	1.38 625	1.08 600

SDNR	3.97 601	1.93 595	20.28 609	1.31 484	0.94 381	5.16 639	0.67 191	4.33 580	2.58 521	4.82 640	5.94 631	5.01 626	1.45 380	17.52 672	2.53 545	0.79 601	0.72 618	0.59 578	0.45 540	1.15 615	1.17 605

MADNet+	3.97 601	9.54 661	13.83 475	1.87 607	1.69 586	4.19 523	2.87 621	4.80 633	4.10 631	2.51 529	2.67 561	4.55 610	3.41 584	8.72 517	6.92 612	1.25 630	1.27 640	1.04 624	0.93 618	1.39 626	1.85 630

SPS-STEREO	3.97 601	1.44 566	20.85 630	1.72 588	1.71 589	3.24 281	2.30 601	3.55 360	2.68 535	4.79 639	3.66 609	5.44 637	2.97 560	9.11 529	9.35 626	1.15 623	1.10 634	1.06 626	1.02 626	1.16 616	1.18 606
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 604	1.13 510	16.64 520	1.12 388	1.25 484	3.50 339	3.05 628	4.29 561	3.26 602	3.64 613	2.56 550	2.97 502	4.79 614	13.33 658	16.91 659	0.37 418	0.41 530	0.38 464	0.39 504	0.48 474	0.81 575

G-Net	4.11 605	1.21 526	19.47 574	2.31 631	2.94 645	4.74 628	2.95 623	3.33 331	2.14 423	4.44 634	9.43 650	6.93 645	3.84 596	9.01 527	4.92 593	0.79 601	0.80 624	0.70 602	0.50 561	0.95 592	0.87 584

THIR-Stereo	4.14 606	0.82 425	10.85 436	0.86 215	0.43 101	2.16 148	16.77 677	3.22 307	1.54 247	2.04 397	12.05 663	2.68 470	7.53 650	7.30 489	12.62 642	0.30 302	0.21 250	0.29 269	0.28 352	0.33 298	0.41 417

AnyNet_C32	4.17 607	5.75 642	12.62 455	1.60 571	1.54 552	5.51 643	4.09 652	3.90 434	3.23 600	4.22 632	3.03 583	3.10 513	3.41 584	8.01 508	18.85 670	0.53 555	0.58 595	0.53 559	0.74 603	1.19 619	0.97 593

Ntro	4.21 608	8.94 655	19.89 588	3.22 646	2.96 646	4.15 501	1.89 581	3.92 444	2.36 471	1.77 313	2.14 485	3.35 535	2.17 515	9.48 539	2.24 519	3.52 655	1.76 649	2.13 645	1.31 637	3.83 654	3.09 652

ADCS	4.22 609	5.33 638	16.32 515	1.64 576	1.31 496	3.91 427	3.64 645	4.21 525	2.89 564	5.11 641	2.81 574	4.46 605	3.06 570	5.21 440	19.50 672	0.63 575	0.64 606	0.69 600	0.69 601	1.12 610	1.26 608

ADCL	4.35 610	1.63 578	14.21 484	1.29 473	1.26 486	5.56 644	11.16 668	3.97 459	3.37 610	6.07 648	4.67 621	4.30 599	5.72 629	5.08 438	14.51 647	0.50 540	0.48 570	0.89 619	0.77 607	0.78 576	0.76 565

AnyNet_C01	4.37 611	7.80 647	16.40 516	1.98 615	1.40 523	6.37 648	6.47 660	4.09 494	5.03 641	4.06 625	3.78 611	4.16 591	3.31 580	6.62 475	10.00 628	0.61 572	0.67 611	0.63 591	0.67 596	2.01 633	1.31 612

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 612	10.62 665	15.18 505	1.55 564	1.45 540	6.16 646	3.54 643	5.41 647	3.68 622	2.59 548	2.74 565	4.81 619	2.20 518	13.79 665	4.40 581	2.04 640	3.36 673	1.05 625	1.20 634	2.09 634	1.72 627

RainbowNet	4.56 613	8.28 648	20.07 596	3.64 655	3.23 654	4.15 501	2.99 626	4.18 516	3.03 580	2.20 453	2.65 559	4.26 597	2.90 558	9.77 546	2.12 508	3.88 661	2.27 657	2.71 658	1.72 648	3.78 653	3.31 660

SGM_RVC	4.57 614	0.72 357	17.46 537	1.84 603	0.58 222	4.23 532	3.45 638	4.66 626	3.66 621	7.99 660	8.82 648	7.56 648	8.74 659	12.30 645	6.84 609	0.43 488	0.38 507	0.39 468	0.35 461	0.51 484	0.48 464
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 615	8.93 654	19.95 590	3.11 645	2.67 639	3.91 427	2.57 611	3.82 411	2.25 443	2.22 464	9.72 652	4.08 585	2.35 529	8.57 515	2.13 511	3.51 654	1.65 648	2.15 646	1.17 632	3.69 651	3.15 654

DispFullNet	4.64 616	3.48 629	23.95 673	3.99 657	3.03 647	3.35 304	1.06 460	4.18 516	2.80 552	6.33 652	2.94 578	4.04 583	7.81 653	3.92 419	5.16 594	2.75 645	1.61 647	3.10 663	2.68 668	3.32 646	3.31 660

CSAN	4.71 617	1.39 559	20.23 603	1.19 428	0.87 358	3.65 374	3.50 640	4.57 622	3.87 624	3.89 619	7.82 637	3.54 560	6.16 636	23.47 683	6.82 608	0.52 552	0.45 550	0.49 541	0.52 568	0.63 531	0.66 541

test_sample8	4.76 618	1.05 492	7.87 392	1.07 354	0.86 353	3.93 435	1.19 493	4.38 593	2.05 399	5.49 643	1.89 425	12.98 662	6.37 638	11.06 600	11.61 638	1.23 627	14.45 691	4.27 673	2.09 657	0.70 555	0.69 547

SuperB	4.79 619	4.41 634	21.08 639	1.45 540	1.08 433	3.91 427	3.08 630	4.18 516	3.01 578	2.50 525	2.10 474	2.75 478	3.49 590	8.80 519	19.60 673	0.44 494	0.33 464	0.53 559	0.39 504	12.01 683	0.64 537

IMH-64-1	4.84 620	2.53 614	6.83 381	4.30 662	3.74 658	4.81 632	6.05 657	5.30 642	3.92 626	3.95 621	8.33 641	5.08 629	6.06 633	8.96 525	6.30 602	4.57 671	2.96 667	3.04 660	2.12 660	4.28 659	3.62 663

IMH-64	4.84 620	2.53 614	6.83 381	4.30 662	3.74 658	4.81 632	6.05 657	5.30 642	3.92 626	3.95 621	8.33 641	5.08 629	6.06 633	8.96 525	6.30 602	4.57 671	2.96 667	3.04 660	2.12 660	4.28 659	3.62 663

NVStereoNet_ROB	4.91 622	1.40 560	16.46 518	1.47 545	1.72 595	3.46 326	1.96 584	3.89 429	3.61 618	2.90 578	24.61 683	4.81 619	4.49 611	13.57 662	4.87 591	1.33 636	1.29 641	1.70 641	1.68 644	1.41 627	1.66 624
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 623	0.90 452	21.33 647	1.50 552	1.33 507	4.09 485	3.49 639	4.03 474	4.59 635	6.57 653	10.95 657	12.92 661	8.41 658	9.86 551	8.78 624	0.75 598	0.58 595	0.51 548	0.50 561	0.68 552	0.57 513

WAO-7	5.16 624	3.21 625	18.98 562	1.88 608	1.44 536	5.34 641	3.09 631	4.91 635	5.81 648	4.35 633	8.92 649	6.55 642	6.06 633	13.40 660	10.81 632	1.34 637	1.20 639	1.48 640	1.35 640	1.60 629	1.45 620

CrosDoStereo	5.24 625	0.60 233	20.23 603	0.82 172	0.51 164	3.39 310	18.11 679	3.82 411	2.27 448	1.98 366	8.74 645	1.96 385	6.96 644	7.35 491	26.35 684	0.30 302	0.22 281	0.30 296	0.28 352	0.33 298	0.38 383

DeepStereo_LL	5.24 625	0.60 233	20.23 603	0.82 172	0.51 164	3.39 310	18.11 679	3.82 411	2.27 448	1.98 366	8.74 645	1.96 385	6.96 644	7.35 491	26.35 684	0.30 302	0.22 281	0.30 296	0.28 352	0.33 298	0.38 383

MeshStereo	5.35 627	1.32 549	21.34 648	1.34 500	1.15 450	4.40 558	3.90 650	5.18 639	4.55 633	10.14 670	11.82 662	11.47 656	5.84 630	13.84 666	7.03 613	0.61 572	0.58 595	0.60 583	0.58 583	0.72 567	0.59 522
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_2	5.41 628	12.60 671	20.42 616	3.27 648	3.15 652	4.50 579	3.02 627	4.66 626	3.73 623	3.35 609	5.36 627	7.86 649	2.88 556	12.33 647	4.76 588	3.12 650	2.22 655	2.70 657	1.69 645	3.49 647	3.10 653

pmcnn	5.45 629	1.22 532	17.40 534	1.60 571	2.41 638	3.48 332	2.12 593	4.52 617	3.26 602	3.67 615	13.15 666	22.10 675	3.46 589	11.92 642	17.16 661	0.34 377	0.21 250	0.23 56	0.19 124	0.36 351	0.28 236

MDST_ROB	5.53 630	0.59 217	23.11 668	2.55 636	2.69 640	21.20 678	1.98 586	4.77 632	2.65 530	9.36 665	4.25 616	4.14 590	4.45 610	22.57 678	3.68 575	0.48 524	0.33 464	0.47 519	0.44 536	0.44 448	0.44 437

EDNetEfficient	5.61 631	2.14 605	16.75 523	1.67 580	3.64 657	4.12 494	7.51 662	3.05 287	5.63 647	11.57 676	4.83 623	3.95 576	12.72 663	8.44 514	20.78 675	0.41 470	0.43 540	0.47 519	1.01 624	1.66 631	1.39 619

MSMD_ROB	5.61 631	1.08 501	16.68 521	1.21 438	0.83 339	10.14 662	2.07 592	3.93 446	6.22 650	10.37 671	8.03 639	22.22 676	9.45 660	11.66 629	4.52 583	0.66 583	0.58 595	0.66 597	0.68 599	0.65 542	0.63 533

SANet	5.65 633	1.72 585	20.94 635	1.26 458	0.88 362	7.20 653	3.81 649	4.60 623	11.23 658	4.56 635	8.78 647	7.49 647	6.95 643	11.85 639	18.11 665	0.49 536	0.44 545	0.50 544	0.42 529	0.90 589	0.82 579

ELAS_RVC	5.72 634	1.64 581	20.40 614	2.09 621	2.01 623	4.95 636	11.47 671	4.66 626	6.31 652	8.09 661	8.01 638	8.06 652	11.65 662	8.36 510	10.22 629	0.99 617	1.17 635	0.81 616	0.76 605	1.14 612	1.58 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 635	9.95 663	15.22 506	2.90 641	1.56 559	5.66 645	7.69 663	5.27 641	4.74 638	3.88 618	7.51 635	8.04 650	5.28 622	15.18 669	8.40 622	3.08 649	1.51 645	2.24 647	1.37 641	5.55 667	1.96 633

WAO-6	5.87 636	2.27 608	15.05 500	2.96 642	2.77 642	12.01 665	3.58 644	5.37 646	11.91 662	3.34 607	9.69 651	6.78 644	5.84 630	11.82 638	8.89 625	2.87 646	2.35 661	2.50 649	1.84 652	2.85 641	2.67 647

ELAS	5.99 637	1.62 576	20.29 610	1.96 614	2.01 623	15.09 671	8.38 666	5.23 640	5.54 645	9.02 664	8.61 644	6.74 643	9.75 661	7.48 494	11.40 637	0.96 615	1.18 636	0.72 607	0.93 618	1.30 623	1.67 625
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 638	13.97 678	21.36 649	3.58 653	3.14 651	4.73 625	2.48 605	4.20 520	3.17 592	2.98 587	2.83 576	23.31 679	4.34 608	11.06 600	2.45 538	3.68 657	2.33 659	2.60 652	1.79 650	3.69 651	3.19 656

FCDSN-DC	6.04 638	0.84 434	19.25 566	1.24 449	1.09 438	4.38 552	2.62 613	4.38 593	4.71 636	9.59 668	11.22 658	19.19 671	17.40 674	12.30 645	8.55 623	0.69 594	0.57 590	0.60 583	0.60 588	0.70 555	0.78 569
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 640	9.15 657	13.76 469	1.94 613	4.60 669	11.91 664	12.00 672	5.12 638	3.45 614	3.79 617	4.52 620	9.54 654	6.56 642	9.40 537	13.48 645	1.26 631	1.37 643	1.17 631	1.34 639	7.06 676	3.95 667

psmorigin	6.59 641	1.15 515	88.11 706	1.52 555	0.97 389	2.88 218	1.20 497	3.21 305	2.04 396	3.73 616	2.46 537	5.15 632	2.55 542	10.60 579	2.47 540	0.55 559	0.68 614	0.48 527	0.51 565	0.70 555	0.88 585

FC-DCNN	6.64 642	0.77 399	19.26 568	1.68 581	1.64 574	8.27 658	2.35 602	6.35 651	9.23 655	10.85 673	11.27 659	19.89 672	13.33 664	12.51 651	11.79 640	0.66 583	0.57 590	0.58 575	0.56 579	0.63 531	0.61 526

ACVNet-4b	6.73 643	13.67 676	21.87 659	3.54 652	3.07 648	4.19 523	2.25 598	4.03 474	3.65 619	1.64 285	3.98 615	5.88 639	2.89 557	10.01 559	16.98 660	23.29 696	2.24 656	2.53 650	1.78 649	3.87 655	3.21 657

EKT-Stereo	6.79 644	0.64 281	4.24 353	1.77 593	106.39 703	4.51 583	0.61 152	3.16 300	1.53 238	1.88 335	1.22 194	1.98 389	1.36 349	3.81 412	0.84 223	0.35 397	0.24 346	0.29 269	0.26 295	0.34 317	0.48 464

IMH	6.81 645	13.66 675	20.41 615	4.33 664	3.74 658	5.50 642	3.06 629	5.49 648	6.22 650	4.64 637	10.35 654	9.30 653	8.03 656	13.61 663	6.81 607	4.80 674	2.99 670	3.09 662	2.12 660	4.36 661	3.61 662

LVE	6.88 646	9.31 658	21.14 640	3.61 654	3.18 653	4.49 576	2.79 617	10.21 662	11.69 660	3.16 600	11.53 660	18.33 668	4.31 607	11.66 629	3.52 572	4.45 669	2.93 665	2.56 651	1.91 654	3.62 648	3.16 655

FC-DCNN v2	6.91 647	0.77 399	19.25 566	1.69 582	1.64 574	9.13 660	2.40 603	7.20 653	9.47 656	11.07 675	11.62 661	20.05 674	15.79 671	12.55 652	11.99 641	0.66 583	0.57 590	0.58 575	0.56 579	0.63 531	0.61 526

tt	7.19 648	0.51 118	6.83 381	4.03 658	2.30 637	12.05 666	20.19 683	15.46 679	6.58 653	3.42 611	3.22 596	5.37 635	6.39 641	4.20 426	7.46 616	9.81 683	11.53 690	7.05 681	7.46 682	6.31 670	3.71 665

Dean	7.52 649	9.08 656	21.41 650	3.74 656	3.53 655	4.81 632	3.53 641	5.33 645	5.25 642	4.17 628	26.53 684	25.62 685	4.09 603	10.97 594	4.32 580	3.69 658	2.30 658	2.91 659	1.87 653	4.03 657	3.24 658

DGSMNet	7.55 650	1.62 576	17.42 535	1.92 609	12.73 675	7.45 656	42.99 697	4.13 504	2.07 403	2.10 412	3.16 594	3.42 542	1.70 454	9.24 534	2.30 523	3.70 659	10.89 689	11.80 691	5.54 678	4.24 658	2.66 646

MADNet++	7.57 651	5.80 643	13.28 461	6.38 676	5.26 671	7.18 652	7.77 664	5.32 644	5.62 646	6.11 649	7.78 636	6.02 641	8.01 655	11.74 634	16.36 657	9.36 682	4.95 677	8.57 684	5.66 679	4.83 665	5.34 673

MonStereo1	8.07 652	2.24 607	5.83 375	4.68 669	3.60 656	18.80 676	2.52 607	5.89 650	5.86 649	4.76 638	13.98 671	7.41 646	50.63 701	13.28 657	5.16 594	4.40 667	0.90 627	2.69 656	1.55 642	3.92 656	3.30 659

SGM+DAISY	8.36 653	3.82 631	24.83 674	2.02 617	1.75 598	14.80 670	17.22 678	4.27 552	11.79 661	13.88 677	14.38 672	11.74 660	13.83 666	10.56 576	15.12 648	1.21 625	1.19 638	1.14 630	1.13 631	1.17 617	1.37 616

MultiAttention	8.74 654	0.56 181	7.25 387	2.07 620	22.74 685	35.86 690	8.44 667	4.97 636	2.58 521	2.57 540	5.11 626	5.55 638	1.59 414	52.70 703	7.50 617	0.47 519	0.24 346	0.52 554	1.00 623	6.84 674	6.30 677

UNDER WATER-64	9.33 655	5.37 639	22.60 666	5.22 674	4.86 670	10.75 663	4.61 654	11.45 663	17.30 678	7.59 656	9.80 653	15.99 667	17.90 676	10.63 580	15.72 652	4.36 665	2.87 664	4.39 676	2.86 672	7.01 675	5.36 674

TorneroNet-64	10.12 656	8.74 650	20.95 636	4.27 660	3.76 661	13.86 669	2.85 620	15.05 677	23.15 687	10.07 669	23.84 682	13.47 663	8.24 657	13.96 667	17.21 662	3.96 662	2.72 662	3.23 664	2.48 664	6.29 669	4.27 670

DStereoSA	10.13 657	4.62 635	12.76 456	4.78 671	13.35 676	9.97 661	22.80 684	4.74 631	16.44 673	5.11 641	15.31 674	4.61 613	13.82 665	8.00 506	27.60 688	6.51 679	8.86 681	1.43 638	8.28 683	3.16 643	10.38 679

UNDER WATER	10.47 658	3.95 632	22.62 667	5.07 673	4.51 668	7.78 657	3.77 647	12.56 671	21.72 686	7.84 659	10.78 655	23.96 681	31.66 687	10.78 587	16.19 656	4.44 668	2.93 665	4.24 672	2.86 672	6.33 671	5.47 675

JetRed	10.48 659	27.10 687	35.70 683	4.27 660	4.09 665	15.55 674	12.83 674	12.16 668	5.50 644	5.83 646	5.56 629	10.14 655	7.43 649	8.88 521	26.39 686	3.32 651	3.81 674	3.51 667	2.96 674	7.85 677	6.69 678

notaker	10.50 660	8.60 649	20.23 603	4.54 668	3.95 662	6.27 647	3.44 637	8.07 656	4.75 639	8.73 662	46.45 694	13.86 666	27.86 686	13.49 661	13.61 646	4.56 670	3.18 671	3.52 668	2.68 668	8.13 679	4.05 668

WQFJA1++	10.56 661	0.40 18	3.21 315	0.89 233	0.82 332	1.43 68	0.41 61	2.15 130	0.87 67	96.02 708	0.71 50	0.46 37	0.55 58	1.29 177	0.50 72	0.27 187	0.17 80	0.21 28	0.18 81	100.47 706	0.22 117

xyz-stereo	10.85 662	0.45 49	79.01 705	0.62 21	0.45 120	83.70 704	0.77 273	2.59 222	1.34 147	2.19 450	32.02 692	2.76 484	1.62 425	5.75 454	2.39 528	0.25 144	0.17 80	0.33 382	0.21 167	0.25 109	0.19 15

DStereoFS	11.11 663	13.81 677	11.82 447	5.73 675	11.05 674	20.81 677	11.36 670	8.68 659	16.52 676	14.90 680	15.81 678	11.63 659	13.85 668	9.05 528	15.60 651	7.57 680	8.88 682	2.41 648	5.29 677	2.16 636	15.30 685

MANE	11.39 664	1.38 557	23.16 669	4.82 672	2.79 643	22.02 679	14.51 676	25.81 683	26.28 688	10.93 674	13.17 667	19.90 673	18.03 677	15.69 671	20.41 674	0.96 615	0.74 620	1.42 637	3.24 675	0.74 569	1.71 626

SGM-ForestM	11.55 665	1.16 518	21.62 656	2.14 622	0.81 323	22.25 680	19.08 681	16.50 681	11.34 659	15.94 683	14.44 673	27.12 686	22.61 685	24.76 684	28.39 691	0.50 540	0.48 570	0.47 519	0.44 536	0.55 500	0.53 493

WAO-8	11.95 666	13.02 672	20.56 620	3.50 649	3.08 649	15.11 672	2.80 618	12.91 672	19.11 684	7.69 657	13.12 664	11.62 657	7.01 646	84.40 705	7.91 619	3.42 652	1.92 652	3.54 669	1.93 655	3.68 649	2.69 648

Venus	11.95 666	13.02 672	20.56 620	3.50 649	3.08 649	15.11 672	2.80 618	12.91 672	19.11 684	7.69 657	13.12 664	11.62 657	7.01 646	84.40 705	7.91 619	3.42 652	1.92 652	3.54 669	1.93 655	3.68 649	2.69 648

TCMNet-wrong-test	12.32 668	14.13 679	19.38 571	22.38 686	19.85 680	15.99 675	12.34 673	22.95 682	4.56 634	6.24 651	6.27 632	18.40 670	15.71 670	10.10 565	10.72 631	9.06 681	4.78 675	5.35 678	3.95 676	12.28 684	11.97 681

EDNetEfficientorigin	12.35 669	2.51 612	179.47 710	1.19 428	0.96 385	2.91 223	1.81 576	3.00 281	5.35 643	8.91 663	4.79 622	4.18 592	4.64 613	9.98 557	11.30 635	0.37 418	0.38 507	0.60 583	0.85 613	1.32 624	2.43 644

LSM	12.71 670	3.52 630	20.79 629	55.63 700	84.76 700	3.63 373	6.30 659	3.73 393	4.93 640	5.55 644	13.92 670	3.53 557	3.25 578	9.72 545	4.12 579	0.64 578	0.85 625	0.71 603	0.81 612	1.03 599	26.84 690

U	12.82 671	0.38 9	1.99 207	0.66 60	58.94 699	63.38 703	0.34 33	1.91 96	0.94 90	0.59 49	0.80 70	0.46 37	0.57 64	0.83 44	0.44 34	0.29 260	0.17 80	63.35 704	59.81 703	0.29 199	0.20 47

MSAF-DinoV2	13.69 672	13.09 674	22.03 662	2.41 634	1.44 536	4.03 473	1.38 528	9.07 660	9.20 654	2.23 468	1.98 446	5.08 629	5.06 618	177.66 711	5.46 601	0.45 503	0.34 477	0.40 474	0.62 592	6.09 668	5.80 676

DGTPSM_ROB	15.31 673	8.85 652	28.14 680	9.90 680	18.89 678	12.44 667	33.21 687	13.48 674	17.86 682	9.50 666	22.89 680	13.78 664	19.67 678	21.26 674	23.68 678	5.08 676	8.84 679	5.62 679	11.50 686	6.72 672	14.87 683

DPSMNet_ROB	15.52 674	8.89 653	31.44 681	10.07 682	18.91 679	12.44 667	33.22 688	13.51 675	17.94 683	9.58 667	22.91 681	13.79 665	19.67 678	21.43 675	23.73 679	5.17 677	8.84 679	5.63 680	11.52 689	6.79 673	14.90 684

USTest	15.98 675	15.58 680	22.56 665	18.49 683	16.99 677	26.43 681	36.08 691	27.68 686	12.77 664	10.69 672	10.80 656	18.35 669	15.09 669	18.62 673	23.37 677	4.85 675	5.34 678	7.38 682	7.43 681	9.90 681	11.23 680

KSHMR	16.96 676	5.37 639	21.64 658	4.46 666	4.50 667	8.30 659	3.32 634	15.58 680	76.24 705	6.62 654	61.47 700	56.53 700	5.43 626	35.17 690	11.37 636	4.39 666	2.97 669	3.63 671	2.74 670	5.10 666	4.34 671

LE_ROB	18.58 677	1.21 526	48.38 689	8.60 679	23.00 686	7.32 655	19.74 682	9.94 661	38.69 697	43.53 693	21.91 679	28.40 687	40.92 691	23.18 680	54.71 697	0.34 377	0.33 464	0.32 346	0.36 471	0.42 427	0.40 411

coex-ft	18.59 678	6.62 644	113.53 708	1.17 419	1.31 496	2.33 165	1.93 583	2.81 260	14.00 665	124.82 711	8.45 643	5.90 640	51.74 702	9.99 558	22.69 676	0.57 563	0.62 603	0.50 544	0.49 555	1.08 607	1.28 610

iinet-test	19.59 679	18.93 682	25.29 675	22.27 684	21.21 681	29.32 682	37.73 692	31.61 689	16.48 674	14.41 678	13.76 668	22.91 677	19.69 680	21.98 676	26.21 682	10.17 684	8.89 683	11.03 687	10.88 684	13.66 685	15.45 686

IINet	19.59 679	18.93 682	25.29 675	22.27 684	21.21 681	29.32 682	37.73 692	31.61 689	16.48 674	14.41 678	13.76 668	22.91 677	19.69 680	21.98 676	26.21 682	10.17 684	8.89 683	11.03 687	10.88 684	13.66 685	15.45 686

DPSM_ROB	20.78 681	20.03 685	26.57 678	23.62 688	22.46 683	31.10 685	39.97 695	33.52 691	17.41 680	15.25 681	15.80 676	24.06 682	20.71 683	23.30 681	27.62 689	10.78 686	9.41 686	11.69 689	11.50 686	14.49 687	16.36 688

DPSM	20.78 681	20.03 685	26.57 678	23.62 688	22.46 683	31.10 685	39.97 695	33.52 691	17.41 680	15.25 681	15.80 676	24.06 682	20.71 683	23.30 681	27.62 689	10.78 686	9.41 686	11.69 689	11.50 686	14.49 687	16.36 688

ktn	21.74 683	10.34 664	19.68 580	4.53 667	4.00 663	6.53 650	4.51 653	6.79 652	78.82 707	84.69 706	100.86 709	58.49 701	7.57 651	12.11 644	13.35 644	4.58 673	3.24 672	3.49 666	2.62 666	4.65 664	3.84 666

LRCNet_RVC	25.52 684	33.45 688	23.21 671	31.79 690	32.78 687	6.74 651	1.18 490	25.88 684	4.46 632	28.94 684	30.89 685	24.91 684	17.57 675	27.66 685	24.34 681	35.26 700	25.60 701	35.91 700	33.81 699	31.90 699	34.10 700

TorneroNet	25.88 685	11.28 669	21.62 656	4.20 659	4.07 664	55.25 695	3.15 632	15.16 678	76.94 706	58.09 700	82.72 706	86.88 705	41.15 692	13.35 659	18.13 666	4.32 664	2.85 663	3.45 665	2.62 666	8.33 680	4.14 669

DLNR_Zeroshot_test	28.62 686	55.50 701	49.94 692	183.62 706	115.05 706	3.43 319	0.28 14	29.49 687	1.49 207	1.01 202	1.26 209	0.93 218	0.63 86	3.92 419	1.51 417	29.81 697	0.41 530	0.26 176	0.23 223	93.28 703	0.32 299

DLNR-FE	28.68 687	56.10 702	49.61 690	183.75 707	105.98 702	3.44 320	0.28 14	29.58 688	1.49 207	1.01 202	1.26 209	0.93 218	0.63 86	3.81 412	1.51 417	33.14 699	0.41 530	0.26 176	0.23 223	99.94 705	0.32 299

Selective-IGEV-i1pa	29.93 688	36.60 689	34.97 682	9.92 681	7.41 673	38.91 691	35.81 690	43.96 695	35.07 695	30.01 685	53.53 699	41.78 688	35.42 688	40.57 692	33.93 693	30.94 698	15.47 693	23.33 692	13.36 690	10.61 682	27.01 691

HanzoNet	31.60 689	17.23 681	21.22 645	7.32 677	5.84 672	7.25 654	3.53 641	13.82 676	14.20 667	50.38 696	47.01 695	44.45 690	56.61 703	36.61 691	32.00 692	63.89 704	56.57 705	7.97 683	89.20 708	28.69 690	28.25 693

light-stereo	41.45 690	10.64 666	54.16 700	59.84 701	45.61 698	131.14 709	1.57 555	37.33 694	17.30 678	76.21 705	120.65 710	118.18 710	3.98 599	89.11 708	15.46 649	5.48 678	9.68 688	1.25 632	1.28 636	17.93 689	12.24 682

Hybrid-DGEV	41.74 691	40.15 692	53.21 695	47.72 694	45.04 692	62.46 697	80.71 705	67.23 700	34.70 689	30.38 686	31.64 687	48.32 698	41.44 693	46.71 701	55.65 704	21.63 693	18.85 694	23.50 698	23.21 695	29.18 694	33.09 699

FlowAnything	41.75 692	39.90 690	53.36 697	47.83 699	45.06 693	62.45 696	80.51 703	67.34 704	34.89 693	30.56 690	31.52 686	48.18 694	42.05 698	46.66 700	55.24 699	21.71 695	18.88 696	23.49 697	23.13 692	29.12 692	33.04 694

Selective-RAFT-Error	41.77 693	40.16 693	53.34 696	47.73 695	45.25 697	62.51 698	80.64 704	67.22 699	34.93 694	30.64 691	31.81 688	48.11 693	42.11 699	46.57 695	54.95 698	21.61 690	18.87 695	23.48 693	23.15 694	29.16 693	33.08 698

RAFT-FEzeroshot	41.78 694	40.21 695	53.07 693	47.74 697	45.19 695	62.51 698	80.73 707	67.30 702	34.75 690	30.51 688	31.88 689	48.27 696	41.88 696	46.64 698	55.54 701	21.62 691	18.89 698	23.48 693	23.22 696	29.20 696	33.05 695

RAFT-FE	41.78 694	40.21 695	53.07 693	47.74 697	45.19 695	62.51 698	80.73 707	67.30 702	34.75 690	30.51 688	31.88 689	48.27 696	41.88 696	46.64 698	55.54 701	21.62 691	18.89 698	23.48 693	23.22 696	29.20 696	33.05 695

CasAABBNet	41.80 696	40.20 694	53.41 698	47.73 695	45.18 694	62.51 698	80.71 705	67.26 701	34.80 692	30.49 687	31.88 689	48.24 695	41.81 695	46.63 697	55.64 703	21.60 689	18.88 696	23.48 693	23.22 696	29.19 695	33.05 695

HaxPig	43.25 697	43.65 697	45.00 687	33.85 691	35.61 689	32.69 687	30.52 685	45.09 696	42.97 698	48.77 694	48.17 696	43.00 689	40.26 690	44.58 693	43.61 694	47.18 701	49.30 702	51.54 702	50.25 701	43.73 700	45.29 701

AVERAGE_ROB	44.46 698	45.91 698	46.59 688	40.59 693	38.66 690	32.99 688	30.52 685	46.19 697	43.26 699	49.59 695	48.97 697	44.62 691	39.89 689	45.04 694	43.94 695	48.74 702	50.69 703	50.80 701	49.79 700	45.54 701	46.97 702

MEDIAN_ROB	47.37 699	49.08 699	49.92 691	40.32 692	39.97 691	34.95 689	33.43 689	49.17 698	46.39 701	53.06 697	52.65 698	47.65 692	42.23 700	48.35 702	47.29 696	52.10 703	54.04 704	54.28 703	53.48 702	48.76 702	50.33 703

LSM0	49.58 700	40.04 691	53.62 699	97.15 702	128.68 707	62.75 702	79.89 702	67.63 705	35.11 696	33.02 692	32.61 693	48.43 699	41.60 694	46.60 696	55.43 700	21.63 693	18.99 700	23.62 699	23.13 692	29.47 698	52.26 704

BEATNet-Init1	49.72 701	64.32 703	97.77 707	4.68 669	4.28 666	84.75 705	60.42 698	73.38 706	68.59 704	88.29 707	88.51 708	91.94 706	97.99 707	85.26 707	70.96 708	0.80 603	0.65 607	0.85 617	0.70 602	7.96 678	2.33 640

Anonymous_1	57.11 702	19.68 684	26.15 677	23.10 687	142.31 708	30.84 684	39.75 694	33.86 693	16.98 677	70.53 704	15.42 675	23.46 680	19.75 682	23.04 679	27.23 687	164.73 711	9.02 685	130.38 707	137.40 709	161.27 712	27.24 692

PML	64.32 703	53.22 700	17.88 541	8.10 678	32.94 688	148.46 710	247.79 713	12.18 669	45.42 700	111.41 709	288.92 713	101.47 707	101.31 708	31.67 686	15.55 650	14.03 688	4.83 676	10.98 686	6.18 680	28.82 691	5.17 672

DPSimNet_ROB	102.30 704	119.72 710	143.59 709	109.42 703	94.10 701	127.22 708	127.15 709	26.62 685	102.36 711	149.58 712	83.99 707	139.34 711	137.54 711	64.62 704	82.36 709	105.18 705	66.15 706	120.15 706	69.61 705	99.58 704	77.72 705

RSGM-EC	108.14 705	104.44 707	68.66 703	115.42 704	109.31 704	116.48 706	139.19 710	127.02 710	55.95 702	55.27 698	71.01 701	116.54 708	111.76 709	176.57 709	175.06 710	117.34 709	71.64 707	140.65 708	83.55 706	123.96 707	82.91 706

acva	108.14 705	104.44 707	68.66 703	115.42 704	109.31 704	116.48 706	139.19 710	127.02 710	55.95 702	55.27 698	71.01 701	116.54 708	111.76 709	176.57 709	175.06 710	117.34 709	71.64 707	140.65 708	83.55 706	123.96 707	82.91 706

xxxxx1	112.33 707	88.53 704	37.76 684	227.84 709	157.23 709	39.05 692	61.41 699	93.76 707	79.29 708	62.45 701	74.79 703	78.32 702	70.96 704	33.47 687	70.69 705	114.00 706	130.36 710	259.31 711	274.34 711	145.54 709	147.50 708

tt_ll	112.33 707	88.53 704	37.76 684	227.84 709	157.23 709	39.05 692	61.41 699	93.76 707	79.29 708	62.45 701	74.79 703	78.32 702	70.96 704	33.47 687	70.69 705	114.00 706	130.36 710	259.31 711	274.34 711	145.54 709	147.50 708

ff	112.33 707	88.53 704	37.76 684	227.84 709	157.23 709	39.05 692	61.41 699	93.76 707	79.29 708	62.45 701	74.79 703	78.32 702	70.96 704	33.47 687	70.69 705	114.00 706	130.36 710	259.31 711	274.34 711	145.54 709	147.50 708

Selective-IGEV-i16pa	129.35 710	164.95 711	19.57 576	3.26 647	2.26 635	202.88 712	5.86 656	236.38 713	207.45 713	116.27 710	209.82 711	153.71 712	219.30 713	258.04 713	190.96 712	192.94 712	94.03 709	90.21 705	64.92 704	4.40 662	149.67 711

test_example2	212.63 711	219.92 712	221.87 711	213.67 708	221.17 712	199.47 711	200.74 712	185.30 712	141.66 712	209.52 713	213.45 712	210.82 713	205.48 712	221.27 712	216.64 713	236.83 713	242.07 713	213.93 710	217.01 710	235.69 713	226.10 712

GS-Stereo							0.83 318	3.32 325	1.37 153	0.75 113	0.89 101	0.76 164	0.80 166	0.92 74	0.53 90	0.26 161	0.18 121	0.26 176	0.20 149	0.28 179	0.21 89

FSD					0.60 228	0.77 10	0.67 191	1.57 47	0.68 13	0.72 102	0.62 38	1.02 232	0.72 118	0.81 36	0.73 183	0.59 566	0.54 582	0.57 573	0.54 574	0.57 511

ccccc		629.75 713		567.84 712	570.84 713	582.44 713		613.82 714		614.58 714		555.57 714		666.94 714		781.57 714	507.24 714	391.36 714	342.44 714	689.82 714

ASD4		113.98 709

Low-res two-view benchmark