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	0.78 176	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 38	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 140	0.50 61	0.83 52	0.33 1	0.20 50	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

mm2	0.45 2	0.42 45	0.88 4	0.61 21	0.36 42	0.66 12	0.25 10	0.95 13	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 85	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 201	0.27 8	0.58 7	0.27 19	1.58 69	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 147	0.50 61	0.82 49	0.35 3	0.18 25	0.17 88	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 21	0.38 82	0.42 3	0.36 53	0.68 2	0.77 39	0.50 15	0.83 105	0.61 111	0.33 8	0.61 3	0.62 152	0.19 36	0.14 11	0.24 115	0.22 232	0.20 33	0.19 19

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 65	0.65 61	0.34 32	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 29	0.92 138	0.65 134	0.53 71	0.54 1	0.50 94	0.28 260	0.24 381	0.25 156	0.21 193	0.23 89	0.22 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm1	0.47 6	0.42 45	0.88 4	0.61 21	0.36 42	0.66 12	0.25 10	1.32 35	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 85	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 201	0.28 10	0.58 7	0.32 33	1.61 74	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 154	0.48 50	0.84 59	0.36 5	0.18 25	0.17 88	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 133	0.24 1	0.66 12	0.28 21	1.31 34	0.44 4	0.53 29	0.27 3	0.81 206	0.46 42	0.73 23	0.41 28	0.22 89	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.19 10	0.17 1

VeloStereo	0.49 9	0.42 45	0.83 2	0.60 18	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 85	0.50 61	0.70 6	0.42 34	0.28 260	0.29 470	0.28 273	0.24 289	0.30 258	0.30 311

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 99	0.35 37	1.17 45	0.24 8	1.17 27	0.92 98	0.53 29	0.41 14	0.51 55	0.29 2	0.77 33	0.37 9	0.18 25	0.18 139	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 93	0.33 25	0.99 29	0.25 10	1.33 38	0.89 83	0.51 20	0.41 14	0.55 79	0.29 2	0.78 35	0.38 14	0.19 36	0.17 88	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 82	0.77 17	0.44 100	0.82 8	0.61 14	0.46 5	0.66 68	0.75 189	0.48 50	0.83 52	0.36 5	0.26 188	0.19 188	0.27 237	0.25 312	0.25 129	0.21 99

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 79	0.79 181	0.42 115	0.70 15	0.36 53	0.76 6	0.80 52	0.62 86	0.38 10	0.73 180	0.77 175	0.69 5	0.36 5	0.26 188	0.17 88	0.23 73	0.16 32	0.18 1	0.20 54

small-0shot	0.51 14	0.44 63	1.18 108	0.53 3	0.44 132	0.60 9	0.76 299	0.81 7	0.60 13	0.53 29	0.96 154	0.65 134	0.42 27	0.72 17	0.40 18	0.26 188	0.14 11	0.25 156	0.21 193	0.20 33	0.21 99

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 82	0.51 1	0.33 25	1.16 44	0.37 62	0.83 10	0.56 8	0.61 78	0.50 34	0.23 1	0.38 18	0.83 52	0.43 43	0.21 62	0.28 458	0.39 514	0.43 580	0.32 315	0.31 324

DF_test	0.52 16	0.43 56	1.13 91	0.84 226	0.50 188	0.60 9	0.36 53	0.82 8	0.72 26	0.48 8	0.50 34	0.60 106	0.47 45	0.88 69	0.33 1	0.30 333	0.18 139	0.21 39	0.21 193	0.53 540	0.35 391

flow	0.52 16	0.42 45	0.83 2	0.60 18	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 85	0.50 61	1.22 181	0.42 34	0.28 260	0.29 470	0.28 273	0.24 289	0.30 258	0.30 311

GeoVLM	0.52 16	0.42 45	0.88 4	0.62 30	0.36 42	1.62 114	0.25 10	0.96 14	0.90 84	0.61 78	0.43 20	0.57 94	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

MonSter++	0.52 16	0.42 45	0.89 8	0.61 21	0.36 42	1.64 117	0.25 10	0.96 14	0.91 90	0.62 86	0.42 17	0.56 85	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 63	0.99 29	0.23 5	1.38 44	0.67 17	0.56 42	0.52 41	0.50 52	0.82 204	0.83 52	0.47 74	0.29 291	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 21	0.42 45	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 68	0.36 53	1.53 63	0.86 77	0.56 42	0.37 9	0.57 94	0.65 122	0.87 63	0.40 18	0.20 50	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depth_test_26	0.55 22	0.41 33	1.12 82	0.71 109	0.37 63	0.63 11	0.34 45	0.94 12	0.80 52	0.42 1	1.40 293	0.69 154	0.53 71	0.75 24	0.40 18	0.31 359	0.23 344	0.27 237	0.22 232	0.26 164	0.24 176

LACA3	0.55 22	0.48 115	0.89 8	0.52 2	0.43 121	2.28 188	0.53 140	1.02 19	0.53 7	0.53 29	0.41 14	0.47 43	0.45 37	0.90 76	0.36 5	0.23 107	0.18 139	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 54

LGtest1	0.55 22	0.41 33	1.14 98	0.70 99	0.40 99	0.99 29	0.26 17	1.32 35	0.93 106	0.53 29	0.60 56	0.44 34	0.49 57	1.02 115	0.45 58	0.27 216	0.19 188	0.23 73	0.16 32	0.21 56	0.23 157

PointNet	0.56 25	0.41 33	0.92 15	0.63 38	0.33 25	1.85 134	0.31 27	1.34 40	0.88 81	0.71 123	0.46 29	0.57 94	0.32 5	0.80 40	0.45 58	0.18 25	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.20 54

anonymous	0.57 26	0.55 192	1.24 132	0.88 262	0.38 82	0.40 2	0.59 176	0.98 17	0.92 98	0.71 123	0.93 141	0.68 147	0.40 21	0.98 102	0.43 43	0.21 62	0.16 51	0.26 202	0.21 193	0.21 56	0.21 99

Wavelet-MonSter	0.57 26	0.47 105	1.13 91	0.66 71	0.78 348	1.60 109	0.30 26	1.17 27	0.68 18	0.58 57	0.69 72	0.39 16	0.48 50	0.99 107	0.46 69	0.15 1	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.20 33	0.19 19

over v1	0.59 28	0.57 221	1.14 98	0.68 85	0.24 1	0.90 22	0.34 45	2.03 142	0.83 68	0.52 23	0.53 43	0.52 61	0.77 175	1.00 110	0.45 58	0.25 163	0.17 88	0.19 10	0.15 11	0.25 129	0.18 7

MGA	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 124	0.80 355	1.74 127	0.41 80	0.98 17	0.99 124	0.60 75	0.54 45	0.54 70	0.29 2	1.06 124	0.42 34	0.20 50	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.21 99

MSE-Stereo	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 124	0.61 265	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.60 75	0.49 32	0.54 70	0.35 11	1.06 124	0.42 34	0.21 62	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

CAR	0.60 31	0.41 33	1.04 29	0.72 124	0.61 265	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.61 78	0.49 32	0.54 70	0.35 11	1.14 149	0.45 58	0.21 62	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

LACA1	0.60 31	0.43 56	0.92 15	0.53 3	0.32 21	3.20 315	0.33 36	1.48 55	0.48 5	0.57 51	0.39 11	0.41 25	0.59 97	0.83 52	0.37 9	0.23 107	0.19 188	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.19 19

CSFM-Stereo	0.60 31	0.39 18	0.95 18	0.60 18	0.32 21	2.66 233	0.31 27	1.44 51	0.77 39	0.72 128	0.51 39	0.55 79	0.51 67	0.75 24	0.46 69	0.17 11	0.17 88	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 31	0.37 10	1.12 82	0.59 15	0.57 244	2.19 180	0.31 27	1.68 90	0.56 8	0.49 14	0.51 39	0.56 85	0.33 8	0.96 96	0.54 118	0.21 62	0.17 88	0.23 73	0.16 32	0.20 33	0.21 99

over-8	0.61 35	0.56 208	1.20 118	0.66 71	0.24 1	1.85 134	0.36 53	1.68 90	0.72 26	0.52 23	0.53 43	0.53 65	0.67 136	1.02 115	0.40 18	0.33 402	0.17 88	0.20 21	0.15 11	0.26 164	0.18 7

HiDET	0.61 35	0.41 33	0.88 4	0.64 48	0.39 89	2.67 234	0.25 10	1.59 72	0.91 90	0.59 66	0.44 26	0.52 61	0.50 61	0.76 28	0.54 118	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 99

LG-Stereo_L1	0.61 35	0.47 105	1.10 71	0.73 133	0.49 183	1.72 122	0.33 36	1.95 130	0.65 15	0.56 42	0.40 13	0.40 18	0.43 30	1.40 231	0.42 34	0.23 107	0.19 188	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.19 19

Anonymus	0.62 38	0.53 163	0.97 20	0.74 141	0.41 106	1.55 103	0.31 27	1.19 31	0.93 106	0.74 136	0.62 59	0.65 134	0.56 85	0.97 99	0.86 264	0.21 62	0.18 139	0.28 273	0.23 258	0.24 102	0.26 225

monster-pro	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 371	1.14 43	0.39 65	2.57 250	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.36 14	0.91 81	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

LACA2	0.62 38	0.53 163	1.20 118	0.54 5	0.26 7	3.15 306	0.47 117	1.56 66	0.57 12	0.52 23	0.47 31	0.47 43	0.45 37	0.71 10	0.37 9	0.23 107	0.17 88	0.21 39	0.15 11	0.23 89	0.17 1

Test_v1	0.62 38	0.40 22	1.13 91	0.74 141	0.55 227	1.60 109	0.39 65	1.68 90	0.92 98	0.60 75	0.88 119	0.53 65	0.50 61	0.93 90	0.39 15	0.19 36	0.16 51	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MonStereo	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 371	1.13 37	0.39 65	2.57 250	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.36 14	0.90 76	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 371	1.13 37	0.39 65	2.57 250	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.36 14	0.88 69	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 71	0.82 371	1.13 37	0.39 65	2.57 250	0.92 98	0.58 57	0.64 62	0.36 5	0.35 11	0.95 92	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

LCMNet	0.63 45	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 89	3.11 300	0.27 19	1.58 69	0.84 72	0.56 42	0.58 54	0.52 61	0.53 71	0.77 33	0.51 105	0.17 11	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 99

LG-Stereo_L2	0.63 45	0.46 81	1.15 101	0.70 99	0.43 121	2.32 192	0.28 21	1.86 114	0.68 18	0.56 42	0.42 17	0.37 10	0.45 37	1.36 223	0.40 18	0.23 107	0.18 139	0.22 57	0.18 99	0.21 56	0.20 54

over-9	0.64 47	0.59 248	1.20 118	0.65 61	0.24 1	2.26 186	0.36 53	1.76 99	0.73 33	0.53 29	0.50 34	0.53 65	0.68 137	1.06 124	0.40 18	0.33 402	0.17 88	0.20 21	0.15 11	0.25 129	0.18 7

PhaseNet	0.64 47	0.53 163	1.06 41	0.93 316	0.48 173	0.76 16	0.36 53	1.32 35	0.91 90	0.83 191	0.65 67	0.78 194	0.52 69	1.15 156	1.04 332	0.24 135	0.19 188	0.30 332	0.28 393	0.25 129	0.31 324

LGCAT	0.64 47	0.42 45	0.89 8	0.71 109	0.36 42	1.91 141	0.25 10	1.18 30	0.66 16	0.53 29	0.42 17	1.24 309	0.55 79	1.60 279	0.45 58	0.35 440	0.35 529	0.18 2	0.23 258	0.19 10	0.31 324

Monster-pub-mixall	0.64 47	0.42 45	1.00 24	0.83 214	0.48 173	1.39 79	0.32 33	1.45 52	0.82 64	0.88 207	0.85 111	0.39 16	0.36 14	1.99 349	0.47 74	0.20 50	0.16 51	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 99

S2M2_L	0.64 47	0.55 192	1.07 44	0.89 271	0.54 218	1.08 34	0.20 1	1.16 26	1.37 189	0.59 66	0.81 100	0.86 221	0.47 45	0.70 6	0.65 168	0.31 359	0.33 510	0.27 237	0.27 364	0.36 393	0.31 324
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREATEN-IGEV_RVC	0.65 52	0.54 181	1.32 155	0.58 11	0.41 106	2.06 164	0.42 89	1.52 61	0.81 60	0.70 117	0.50 34	0.57 94	0.39 19	1.11 135	0.61 147	0.24 135	0.17 88	0.29 301	0.22 232	0.33 337	0.21 99

SGD-Stereo	0.65 52	0.41 33	1.06 41	0.85 241	0.31 17	2.44 206	0.46 111	1.09 21	0.69 21	0.84 195	0.52 41	0.55 79	0.53 71	1.49 256	0.46 69	0.31 359	0.14 11	0.25 156	0.18 99	0.23 89	0.20 54

aanet-new-34k	0.66 54	0.60 266	1.23 126	0.73 133	0.33 25	1.44 87	0.87 404	1.52 61	0.92 98	0.51 20	1.36 281	0.59 103	0.87 221	0.58 2	0.44 51	0.22 89	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.23 89	0.20 54

LiteMatch*	0.67 55	0.46 81	3.75 387	0.65 61	0.36 42	1.48 93	0.26 17	1.11 22	0.96 115	0.58 57	0.45 28	0.55 79	0.46 42	0.70 6	0.37 9	0.21 62	0.16 51	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.20 54

LiteMatch	0.67 55	0.84 476	0.89 8	0.80 184	0.39 89	1.60 109	0.68 238	0.96 14	0.91 90	0.62 86	0.43 20	0.56 85	1.40 401	0.71 10	1.10 345	0.28 260	0.16 51	0.29 301	0.22 232	0.29 231	0.37 413

4.5_new	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 38	0.78 348	1.97 147	0.51 130	2.18 163	0.78 44	0.73 131	0.90 130	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 62	0.14 11	0.26 202	0.19 144	0.22 78	0.20 54

4.5w-stereo	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 38	0.78 348	1.97 147	0.51 130	2.18 163	0.77 39	0.73 131	0.90 130	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 62	0.14 11	0.26 202	0.19 144	0.22 78	0.20 54

4w-stereo	0.67 55	0.49 125	1.07 44	0.63 38	0.75 336	1.63 116	0.44 100	2.23 176	0.77 39	0.56 42	0.92 138	0.40 18	0.82 204	1.08 129	0.53 112	0.18 25	0.13 1	0.25 156	0.18 99	0.19 10	0.20 54

Pro-Stereo	0.68 60	0.33 4	0.97 20	0.68 85	0.43 121	3.11 300	0.35 51	0.70 3	0.96 115	0.54 38	0.54 45	0.62 118	0.27 1	2.06 355	0.68 181	0.24 135	0.16 51	0.30 332	0.25 312	0.20 33	0.19 19

MatchStereo	0.68 60	0.46 81	1.93 239	0.67 81	0.28 10	0.98 27	0.33 36	2.01 137	1.69 361	0.48 8	1.02 165	0.47 43	0.59 97	0.91 81	0.58 138	0.21 62	0.17 88	0.21 39	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 60	0.40 22	1.05 34	0.64 48	0.37 63	0.84 21	0.34 45	3.40 378	1.03 131	0.50 15	0.46 29	0.58 98	0.40 21	1.85 336	0.49 87	0.23 107	0.17 88	0.21 39	0.16 32	0.20 33	0.19 19

testmc14	0.69 63	0.35 7	1.15 101	0.75 146	0.33 25	3.17 308	0.41 80	1.63 82	0.96 115	0.55 39	0.73 78	0.88 227	0.57 87	0.76 28	0.48 78	0.21 62	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

3.25w_new	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 21	0.61 265	2.23 183	0.51 130	2.45 220	0.90 84	0.63 94	0.78 92	0.47 43	0.71 145	0.78 35	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.25w	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 21	0.61 265	2.23 183	0.51 130	2.45 220	0.90 84	0.63 94	0.78 92	0.47 43	0.71 145	0.79 37	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

over-6	0.70 66	0.55 192	1.26 136	0.67 81	0.25 5	2.15 174	0.44 100	2.25 180	0.81 60	0.50 15	0.54 45	0.50 52	0.68 137	1.68 304	0.40 18	0.34 418	0.17 88	0.21 39	0.16 32	0.28 209	0.18 7

asd	0.70 66	0.45 69	1.10 71	0.67 81	0.90 414	2.88 257	0.43 95	1.64 85	0.79 48	0.68 110	0.88 119	0.43 29	0.74 159	0.85 61	0.49 87	0.19 36	0.13 1	0.24 115	0.17 52	0.22 78	0.20 54

IGEV	0.70 66	0.36 8	1.07 44	0.71 109	1.31 543	2.82 248	0.41 80	1.76 99	0.98 121	0.73 131	0.71 74	0.35 4	0.42 27	0.90 76	0.42 34	0.18 25	0.18 139	0.22 57	0.18 99	0.18 1	0.20 54

LG-G_1	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 109	0.30 13	2.80 244	0.40 73	2.21 170	0.78 44	0.59 66	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 187	0.49 87	0.24 135	0.18 139	0.23 73	0.15 11	0.21 56	0.21 99

LG-G	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 109	0.30 13	2.80 244	0.40 73	2.21 170	0.78 44	0.59 66	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 187	0.49 87	0.24 135	0.18 139	0.23 73	0.15 11	0.21 56	0.21 99

DEFOM-Stereo	0.70 66	0.46 81	1.13 91	0.72 124	0.48 173	3.40 357	0.44 100	0.90 11	0.77 39	0.86 203	0.58 54	0.45 38	0.43 30	1.76 316	0.43 43	0.24 135	0.18 139	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.20 54

3w_stereo	0.71 72	0.47 105	1.14 98	0.65 61	0.39 89	1.73 124	0.68 238	2.79 294	0.79 48	0.67 108	0.84 107	0.37 10	1.02 281	1.03 117	0.56 127	0.18 25	0.14 11	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.22 136

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 73	0.71 388	1.42 180	0.66 71	0.45 141	2.46 209	0.41 80	1.28 32	0.96 115	0.75 140	0.39 11	0.52 61	0.48 50	1.35 220	0.70 198	0.31 359	0.22 313	0.34 441	0.24 289	0.43 481	0.33 360

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 73	0.46 81	1.10 71	0.68 85	1.36 560	1.59 107	0.77 313	1.42 50	1.19 154	0.74 136	0.93 141	0.70 158	0.93 248	0.67 4	0.42 34	0.23 107	0.18 139	0.24 115	0.19 144	0.26 164	0.23 157

DispViT+	0.72 73	0.38 12	1.20 118	0.54 5	2.17 680	0.92 24	0.33 36	2.05 144	1.43 210	0.62 86	0.50 34	0.45 38	0.51 67	1.52 262	0.56 127	0.24 135	0.18 139	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 99

252Zero-FE	0.72 73	0.46 81	1.08 56	1.01 368	0.41 106	1.27 59	0.22 4	1.79 105	1.03 131	2.52 581	1.24 233	0.32 2	0.41 24	1.03 117	0.45 58	0.21 62	0.17 88	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

aanet-new-40k	0.73 77	0.59 248	1.25 134	0.75 146	1.49 590	1.42 83	0.96 466	1.95 130	0.84 72	0.52 23	1.06 187	0.51 55	0.76 170	0.85 61	0.47 74	0.18 25	0.15 25	0.24 115	0.18 99	0.26 164	0.22 136

VMStereo-Base	0.73 77	0.44 63	1.48 191	0.61 21	0.35 37	1.71 121	0.43 95	1.30 33	1.40 199	0.84 195	1.07 190	0.92 243	0.73 153	1.26 194	0.73 211	0.24 135	0.23 344	0.24 115	0.18 99	0.24 102	0.24 176

4.25_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 109	0.97 434	2.52 215	0.58 170	2.28 188	0.93 106	0.57 51	0.94 146	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 156	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.5w_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 109	0.97 434	2.52 215	0.58 170	2.28 188	0.93 106	0.57 51	0.94 146	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 156	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.25w-stereo	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 109	0.97 434	2.52 215	0.58 170	2.28 188	0.93 106	0.57 51	0.94 146	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 156	0.17 52	0.19 10	0.20 54

aanet-new-16k	0.74 82	0.51 137	1.56 203	0.73 133	0.37 63	2.14 173	0.88 411	2.01 137	0.91 90	0.56 42	0.91 135	0.70 158	0.96 255	0.76 28	0.54 118	0.20 50	0.15 25	0.23 73	0.18 99	0.26 164	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 82	0.45 69	1.13 91	0.69 93	0.77 346	1.77 128	0.88 411	2.04 143	1.47 230	0.61 78	1.04 176	0.61 111	0.79 190	0.89 75	0.43 43	0.21 62	0.18 139	0.23 73	0.18 99	0.25 129	0.28 268

Foundation-i1c-attn	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.71 109	0.35 37	0.95 26	0.67 227	2.42 210	1.68 354	0.77 160	0.88 119	0.76 190	1.25 366	1.38 230	0.48 78	0.23 107	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.20 33	0.21 99

Foundation-i1b	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.69 93	0.43 121	0.94 25	0.66 223	2.52 235	1.67 351	0.83 191	0.81 100	1.03 267	1.08 315	1.13 145	0.48 78	0.23 107	0.16 51	0.21 39	0.18 99	0.20 33	0.19 19

GREAT-IGEV	0.74 82	0.54 181	1.86 231	1.10 425	0.44 132	2.44 206	0.34 45	1.37 43	1.51 259	0.48 8	0.86 115	0.51 55	0.60 103	1.07 128	0.45 58	0.22 89	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.23 89	0.25 192
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 87	0.60 266	1.18 108	0.82 201	0.58 254	2.29 190	0.66 223	1.38 44	0.80 52	1.03 241	0.76 86	0.63 125	0.49 57	0.84 59	0.91 293	0.31 359	0.27 443	0.40 521	0.48 599	0.31 280	0.30 311

qwe	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.67 81	1.06 470	2.49 212	0.45 106	2.57 250	0.90 84	0.71 123	0.83 105	0.43 29	0.48 50	1.10 133	0.64 159	0.17 11	0.14 11	0.24 115	0.16 32	0.21 56	0.20 54

2.25w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.69 93	0.65 289	2.28 188	0.40 73	2.42 210	0.80 52	0.73 131	1.03 171	0.40 18	0.81 200	1.24 187	0.80 240	0.16 6	0.15 25	0.21 39	0.17 52	0.19 10	0.21 99

2.5w	0.75 87	0.44 63	1.06 41	0.66 71	0.69 315	2.39 199	0.56 155	2.77 286	0.82 64	0.63 94	0.88 119	0.37 10	0.75 162	1.36 223	0.50 94	0.18 25	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.19 10	0.21 99

2.75w_new	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.65 61	0.62 274	2.45 208	0.56 155	2.75 283	0.74 35	0.78 164	0.73 78	0.38 14	0.92 245	1.04 122	0.66 172	0.17 11	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.18 1	0.19 19

3.75w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.63 38	1.10 487	2.61 228	0.53 140	2.46 223	0.97 120	0.62 86	0.80 95	0.40 18	0.66 129	1.11 135	0.48 78	0.19 36	0.13 1	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.21 99

2w_stereo	0.75 87	0.46 81	1.08 56	0.68 85	0.56 232	2.00 150	0.61 186	2.87 306	0.83 68	0.93 218	0.93 141	0.36 5	1.13 331	0.90 76	0.61 147	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

RAStereo	0.75 87	0.52 145	2.86 342	0.58 11	0.62 274	1.19 48	0.32 33	1.81 107	0.99 124	0.75 140	1.05 183	0.64 128	0.47 45	0.80 40	0.94 309	0.22 89	0.20 242	0.27 237	0.21 193	0.34 358	0.22 136

aanet-new-70k	0.76 95	0.59 248	1.16 103	0.70 99	0.39 89	2.40 201	0.79 328	2.39 203	0.71 24	0.59 66	0.84 107	0.48 49	0.81 200	1.61 285	0.53 112	0.19 36	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.24 102	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 95	0.51 137	2.13 271	0.72 124	0.38 82	2.35 195	0.99 482	1.82 108	0.80 52	0.68 110	0.88 119	0.56 85	0.64 114	0.87 63	0.55 123	0.23 107	0.16 51	0.25 156	0.20 170	0.24 102	0.20 54

aanet-new-22k	0.76 95	0.65 329	2.50 309	0.74 141	0.34 32	1.47 91	1.32 563	1.61 74	0.81 60	0.57 51	1.05 183	0.54 70	0.84 211	0.92 85	0.50 94	0.21 62	0.16 51	0.24 115	0.19 144	0.27 187	0.20 54

AdaDepth	0.76 95	0.45 69	1.41 179	0.70 99	1.27 536	3.12 302	0.43 95	1.02 19	0.94 111	0.63 94	0.91 135	0.43 29	0.58 92	1.41 236	0.48 78	0.18 25	0.21 281	0.23 73	0.19 144	0.25 129	0.26 225

MLG-Stereo_test2	0.76 95	0.40 22	1.07 44	0.64 48	0.82 371	3.49 381	0.23 5	1.69 93	2.14 465	0.62 86	0.32 7	0.67 145	0.33 8	1.14 149	0.37 9	0.23 107	0.19 188	0.23 73	0.16 32	0.19 10	0.20 54

AIO_test	0.76 95	0.47 105	1.31 150	0.81 188	0.70 319	1.36 76	0.88 411	1.40 47	1.45 216	0.55 39	0.95 151	1.81 409	0.58 92	1.16 160	0.46 69	0.27 216	0.17 88	0.24 115	0.19 144	0.24 102	0.21 99

fffft	0.76 95	0.47 105	1.28 145	0.82 201	0.54 218	1.51 97	0.80 339	2.09 152	1.18 150	0.63 94	0.84 107	0.59 103	0.55 79	1.80 322	0.85 257	0.19 36	0.18 139	0.27 237	0.20 170	0.26 164	0.24 176
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 95	0.64 316	1.40 178	0.86 250	0.61 265	1.12 36	0.57 160	1.63 82	1.20 156	0.72 128	1.43 299	0.70 158	0.62 107	1.56 267	0.58 138	0.25 163	0.18 139	0.26 202	0.21 193	0.29 231	0.31 324

AIO-Stereo	0.76 95	0.54 181	1.07 44	0.73 133	0.40 99	1.28 65	0.82 356	2.26 183	1.49 246	0.70 117	1.58 340	0.89 230	0.45 37	1.03 117	0.55 123	0.24 135	0.18 139	0.25 156	0.20 170	0.26 164	0.21 99

GLC_STEREO	0.76 95	0.52 145	1.12 82	0.83 214	0.33 25	1.86 137	0.82 356	1.46 54	1.38 193	0.95 224	1.04 176	0.68 147	0.72 148	0.97 99	0.80 240	0.23 107	0.25 411	0.32 386	0.25 312	0.32 315	0.30 311

MCSU-Stereo	0.77 105	0.37 10	1.22 123	0.76 165	0.30 13	3.96 504	0.47 117	1.40 47	1.07 140	0.81 176	0.96 154	1.00 261	0.41 24	0.99 107	0.56 127	0.21 62	0.16 51	0.21 39	0.14 2	0.20 33	0.19 19

aanet-new-60k	0.77 105	0.64 316	1.98 247	0.73 133	0.49 183	2.10 169	0.87 404	2.24 178	0.85 75	0.56 42	0.77 89	0.61 111	0.66 129	1.20 177	0.48 78	0.18 25	0.15 25	0.25 156	0.17 52	0.23 89	0.22 136

aanet-new-36k	0.77 105	0.54 181	1.39 173	0.72 124	0.32 21	2.92 265	0.60 181	2.21 170	0.87 79	0.55 39	1.12 200	0.56 85	0.87 221	0.98 102	0.48 78	0.19 36	0.15 25	0.25 156	0.17 52	0.26 164	0.21 99

aanet-new-28k	0.77 105	0.58 238	2.64 327	0.78 176	0.39 89	1.97 147	1.05 506	1.72 95	0.79 48	0.58 57	1.10 196	0.54 70	0.78 185	0.70 6	0.44 51	0.20 50	0.15 25	0.25 156	0.19 144	0.29 231	0.21 99

aanet-new-14k	0.77 105	0.50 129	1.32 155	0.81 188	0.37 63	1.73 124	1.01 490	2.24 178	0.80 52	0.79 168	1.30 255	0.46 40	1.29 372	1.03 117	0.57 133	0.21 62	0.16 51	0.24 115	0.18 99	0.28 209	0.22 136

asda	0.77 105	0.46 81	1.10 71	0.64 48	0.82 371	3.33 345	0.49 124	2.40 205	0.81 60	0.63 94	0.80 95	0.44 34	0.85 214	0.88 69	0.60 143	0.17 11	0.13 1	0.24 115	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.5w_stereo	0.77 105	0.53 163	1.09 65	0.65 61	0.72 324	2.52 215	0.51 130	2.43 215	0.80 52	0.76 155	1.20 218	0.43 29	0.66 129	1.23 184	0.73 211	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MLG-Stereo	0.77 105	0.39 18	1.04 29	0.64 48	0.41 106	3.01 283	0.31 27	1.89 118	2.92 616	0.47 6	0.29 6	0.66 140	0.47 45	1.35 220	0.39 15	0.20 50	0.18 139	0.24 115	0.16 32	0.19 10	0.20 54

mms	0.77 105	0.68 360	1.17 107	0.83 214	0.71 322	1.41 81	0.67 227	1.61 74	1.12 145	0.77 160	1.37 283	0.63 125	0.54 78	1.75 315	0.63 156	0.24 135	0.19 188	0.26 202	0.21 193	0.31 280	0.34 377

RSM++	0.77 105	0.51 137	1.08 56	0.95 326	0.42 115	1.52 101	0.71 261	2.11 154	1.40 199	0.80 172	1.23 230	0.90 235	0.59 97	1.14 149	0.69 192	0.24 135	0.19 188	0.25 156	0.21 193	0.28 209	0.20 54

aanet-new-24k	0.78 115	0.59 248	1.59 207	0.72 124	0.84 387	2.43 204	0.98 480	1.99 134	0.69 21	0.62 86	1.25 241	0.60 106	0.75 162	0.82 49	0.55 123	0.21 62	0.15 25	0.25 156	0.19 144	0.26 164	0.21 99

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 115	0.45 69	1.12 82	0.71 109	1.00 455	2.05 161	0.87 404	2.25 180	1.18 150	0.56 42	0.74 83	0.44 34	1.03 282	0.81 45	0.41 28	0.21 62	0.19 188	0.23 73	0.18 99	0.27 187	0.91 633

Foundation-i1a	0.78 115	0.38 12	1.07 44	0.71 109	0.33 25	0.91 23	0.63 206	2.42 210	1.93 415	0.93 218	0.73 78	0.95 253	1.22 357	1.66 297	0.57 133	0.24 135	0.17 88	0.20 21	0.17 52	0.19 10	0.22 136

water-stereo	0.78 115	0.45 69	1.94 240	0.79 181	0.48 173	2.36 196	0.47 117	1.53 63	1.09 143	0.88 207	1.04 176	0.82 207	0.75 162	0.72 17	0.78 233	0.22 89	0.23 344	0.25 156	0.23 258	0.24 102	0.29 281

AIO_rvc	0.78 115	0.55 192	1.25 134	0.75 146	0.65 289	1.46 90	0.99 482	2.13 156	1.52 270	0.57 51	1.15 207	1.09 274	0.55 79	1.15 156	0.53 112	0.24 135	0.17 88	0.24 115	0.17 52	0.25 129	0.21 99

CASnet	0.78 115	0.51 137	1.29 148	0.81 188	0.29 12	1.28 65	0.74 284	1.51 58	1.89 409	1.64 330	1.09 193	0.65 134	0.64 114	0.91 81	0.76 227	0.29 291	0.17 88	0.41 533	0.31 461	0.32 315	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 121	1.36 602	2.08 267	0.70 99	0.52 204	2.05 161	0.34 45	1.92 125	0.82 64	1.03 241	0.60 56	0.48 49	0.52 69	1.28 201	0.39 15	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.78 616

AEACV	0.79 121	0.54 181	1.35 165	0.97 338	0.63 278	1.13 37	0.92 446	2.02 141	0.91 90	0.76 155	0.79 94	0.80 201	1.61 468	1.28 201	0.61 147	0.22 89	0.18 139	0.26 202	0.23 258	0.27 187	0.23 157

TS12	0.80 123	0.43 56	1.08 56	0.55 7	0.30 13	3.40 357	0.41 80	2.20 167	1.37 189	0.69 114	1.15 207	0.54 70	0.69 139	1.27 199	0.57 133	0.21 62	0.18 139	0.22 57	0.17 52	0.22 78	0.26 225

aanet-new-12k	0.80 123	0.44 63	1.68 214	0.81 188	0.31 17	3.00 280	0.97 471	2.65 268	0.78 44	0.69 114	0.55 48	0.58 98	0.77 175	0.99 107	0.54 118	0.21 62	0.14 11	0.24 115	0.19 144	0.26 164	0.22 136

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 123	0.50 129	1.52 195	0.71 109	1.26 533	2.61 228	0.93 449	1.85 112	0.80 52	0.62 86	1.15 207	0.66 140	0.76 170	0.88 69	0.54 118	0.23 107	0.16 51	0.24 115	0.18 99	0.26 164	0.21 99

Selective-IGEV-i32	0.80 123	0.52 145	1.05 34	0.75 146	0.61 265	1.30 68	0.82 356	2.61 263	1.41 203	0.82 179	1.64 360	0.71 170	0.62 107	1.23 184	0.64 159	0.22 89	0.19 188	0.24 115	0.18 99	0.25 129	0.20 54

Zero-FE251	0.80 123	0.75 427	1.71 216	0.88 262	0.70 319	2.59 226	0.45 106	1.38 44	0.83 68	1.79 367	0.61 58	0.73 180	0.81 200	0.82 49	0.61 147	0.29 291	0.23 344	0.27 237	0.19 144	0.20 33	0.20 54

MLG-Stereo_test1	0.80 123	0.39 18	1.02 26	0.65 61	1.20 519	3.14 305	0.29 25	1.59 72	3.05 630	0.50 15	0.24 1	0.67 145	0.43 30	1.33 216	0.40 18	0.21 62	0.18 139	0.23 73	0.15 11	0.19 10	0.20 54

SMoEStereo_RVC	0.80 123	0.53 163	1.12 82	0.92 299	0.44 132	2.41 203	0.79 328	1.49 57	1.16 147	0.70 117	1.12 200	0.64 128	0.64 114	1.69 306	0.87 271	0.22 89	0.16 51	0.31 363	0.22 232	0.26 164	0.25 192

fffy	0.80 123	0.59 248	1.56 203	1.00 361	0.47 164	1.27 59	0.76 299	1.90 121	1.02 129	0.75 140	1.35 276	0.83 209	0.72 148	1.70 309	0.62 152	0.23 107	0.19 188	0.27 237	0.21 193	0.28 209	0.32 339

rvit_stereo_0081	0.80 123	0.63 303	1.19 110	0.91 292	0.64 281	1.27 59	0.61 186	2.05 144	1.71 367	0.82 179	0.73 78	0.85 216	0.75 162	1.30 212	0.80 240	0.31 359	0.26 431	0.27 237	0.25 312	0.38 412	0.27 245

rvit_stereo_0082	0.80 123	0.63 303	1.19 110	0.91 292	0.64 281	1.27 59	0.61 186	2.05 144	1.71 367	0.82 179	0.73 78	0.85 216	0.75 162	1.30 212	0.80 240	0.31 359	0.26 431	0.27 237	0.25 312	0.38 412	0.27 245

RSM	0.80 123	0.50 129	1.08 56	0.83 214	0.51 191	1.31 70	0.77 313	2.28 188	1.43 210	0.82 179	1.44 300	1.22 306	0.62 107	1.17 166	0.63 156	0.22 89	0.18 139	0.24 115	0.19 144	0.27 187	0.20 54

MGS-Stereo	0.80 123	0.56 208	1.53 197	0.93 316	0.39 89	1.26 57	0.73 272	1.45 52	1.30 176	1.01 234	2.26 553	0.80 201	0.56 85	1.16 160	0.65 168	0.27 216	0.23 344	0.26 202	0.22 232	0.27 187	0.25 192

Selective-IGEV	0.80 123	0.52 145	1.05 34	0.75 146	0.61 265	1.31 70	0.82 356	2.60 262	1.41 203	0.82 179	1.64 360	0.71 170	0.62 107	1.22 181	0.64 159	0.22 89	0.19 188	0.24 115	0.18 99	0.25 129	0.20 54

aanet-new-32k	0.81 136	0.64 316	3.94 391	0.70 99	0.97 434	1.43 84	0.96 466	1.36 41	0.72 26	0.61 78	1.02 165	0.62 118	0.87 221	0.72 17	0.44 51	0.20 50	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.25 129	0.22 136

aanet-new-30k	0.81 136	0.64 316	3.91 390	0.70 99	0.97 434	1.43 84	0.96 466	1.36 41	0.72 26	0.61 78	1.02 165	0.62 118	0.87 221	0.72 17	0.44 51	0.20 50	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.25 129	0.22 136

DilatedVolume-Stereo	0.81 136	0.60 266	1.51 194	1.01 368	0.59 257	1.34 74	0.51 130	1.56 66	1.08 142	1.26 274	1.24 233	0.77 193	0.87 221	1.79 321	0.72 208	0.23 107	0.24 381	0.22 57	0.21 193	0.25 129	0.23 157

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 136	1.13 556	1.23 126	0.97 338	0.57 244	0.81 20	0.43 95	3.49 387	0.84 72	0.73 131	0.95 151	0.44 34	1.17 348	1.45 248	0.60 143	0.26 188	0.18 139	0.24 115	0.17 52	0.30 258	0.19 19

rvit_stereo_0081_aga	0.81 136	0.75 427	1.84 230	0.72 124	0.73 329	1.21 49	0.63 206	1.92 125	1.39 195	0.87 206	0.80 95	0.79 199	0.69 139	1.27 199	0.69 192	0.35 440	0.29 470	0.26 202	0.25 312	0.40 428	0.27 245

aanet-new-10k	0.82 141	0.58 238	1.16 103	0.78 176	0.37 63	3.52 390	1.04 502	2.34 198	0.76 37	0.89 210	0.70 73	0.64 128	0.88 229	0.94 91	0.59 140	0.22 89	0.16 51	0.25 156	0.18 99	0.26 164	0.20 54

monsterstereo	0.82 141	0.50 129	1.26 136	0.77 171	1.41 578	2.54 222	0.40 73	3.14 334	0.71 24	0.70 117	1.11 198	0.41 25	0.39 19	1.50 257	0.50 94	0.19 36	0.16 51	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.17 1

monsters	0.82 141	0.58 238	1.16 103	0.76 165	1.52 598	2.92 265	0.40 73	2.66 271	0.72 26	0.66 105	0.84 107	0.38 14	0.41 24	1.84 330	0.48 78	0.20 50	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.19 19

castereo	0.82 141	0.70 374	1.04 29	0.85 241	0.50 188	1.29 67	0.91 432	3.22 344	1.20 156	0.83 191	1.24 233	0.72 173	0.91 241	1.00 110	0.67 177	0.26 188	0.16 51	0.25 156	0.20 170	0.24 102	0.21 99

MaDis-Stereo	0.82 141	0.66 341	1.53 197	0.65 61	1.87 663	1.24 54	0.36 53	2.13 156	1.27 171	0.67 108	0.75 84	0.88 227	0.70 142	1.15 156	1.07 338	0.29 291	0.23 344	0.26 202	0.20 170	0.31 280	0.22 136

UniTT-Stereo	0.82 141	0.47 105	2.63 325	0.96 331	1.19 511	0.78 19	0.39 65	1.12 23	1.54 286	1.19 266	1.26 243	0.51 55	0.64 114	1.13 145	1.03 329	0.30 333	0.20 242	0.24 115	0.21 193	0.40 428	0.25 192

ProNet	0.82 141	0.71 388	1.50 192	0.86 250	0.45 141	1.78 129	0.83 362	1.75 98	1.28 173	0.66 105	1.13 203	0.78 194	0.76 170	1.66 297	0.71 203	0.24 135	0.20 242	0.25 156	0.23 258	0.29 231	0.25 192

GEAStereo	0.84 148	0.48 115	1.09 65	0.85 241	0.45 141	4.54 636	0.83 362	1.88 115	0.91 90	0.75 140	0.89 126	0.53 65	0.80 197	0.92 85	0.53 112	0.30 333	0.19 188	0.27 237	0.19 144	0.28 209	0.19 19

aanet-new-90k	0.85 149	0.57 221	1.82 229	0.75 146	0.92 417	3.26 330	0.72 264	2.51 234	0.86 77	0.47 6	0.67 70	0.49 51	0.76 170	1.56 267	0.45 58	0.19 36	0.16 51	0.25 156	0.17 52	0.24 102	0.20 54

aanet-new-8k	0.85 149	0.52 145	1.68 214	0.77 171	0.37 63	3.21 316	1.02 495	2.57 250	0.85 75	0.59 66	0.94 146	0.54 70	1.05 295	0.90 76	0.67 177	0.22 89	0.17 88	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.21 99

VIP-Stereo	0.85 149	0.83 470	1.59 207	0.76 165	0.87 402	3.18 311	0.80 339	1.94 129	0.83 68	0.78 164	1.04 176	0.64 128	0.59 97	1.24 187	0.61 147	0.28 260	0.18 139	0.23 73	0.17 52	0.22 78	0.19 19

LG-Stereo	0.85 149	0.60 266	2.71 332	0.59 15	0.45 141	2.85 252	0.55 150	2.41 206	1.34 182	0.59 66	1.19 216	0.43 29	0.40 21	0.76 28	0.75 221	0.20 50	0.17 88	0.31 363	0.24 289	0.29 231	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 153	0.45 69	1.07 44	0.68 85	1.74 645	3.37 349	0.91 432	2.46 223	0.76 37	0.85 198	0.94 146	0.72 173	0.87 221	0.71 10	0.49 87	0.25 163	0.15 25	0.26 202	0.17 52	0.23 89	0.19 19

Foundation-i1	0.86 153	0.38 12	1.13 91	0.77 171	1.12 490	1.06 32	0.69 249	2.94 310	1.61 331	0.89 210	1.39 289	1.24 309	1.01 277	1.08 129	0.55 123	0.23 107	0.19 188	0.22 57	0.20 170	0.21 56	0.20 54

1w_stereo	0.86 153	0.42 45	1.07 44	0.72 124	0.81 361	3.00 280	0.67 227	3.28 355	0.75 36	0.74 136	1.32 265	0.37 10	1.37 393	0.92 85	0.68 181	0.16 6	0.14 11	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.22 136

rvit_stereo_0083	0.86 153	0.67 352	1.42 180	0.87 257	0.65 289	1.23 50	0.64 210	1.67 87	2.28 497	0.79 168	0.93 141	0.93 247	1.07 309	1.46 252	0.75 221	0.32 382	0.36 536	0.30 332	0.26 336	0.33 337	0.28 268

Occ-G	0.86 153	0.52 145	1.39 173	0.82 201	0.66 296	1.37 77	0.79 328	1.58 69	1.31 178	1.56 313	0.87 118	2.18 461	0.89 235	0.97 99	0.88 276	0.26 188	0.19 188	0.26 202	0.19 144	0.25 129	0.24 176

IGEVStereo-DCA	0.86 153	0.65 329	2.05 255	0.90 281	0.46 154	1.57 104	0.86 383	1.62 77	1.24 162	0.65 102	0.77 89	0.74 186	0.72 148	2.59 408	0.86 264	0.28 260	0.21 281	0.28 273	0.21 193	0.29 231	0.27 245

111111	0.87 159	0.50 129	1.13 91	0.66 71	1.08 480	3.37 349	0.33 36	2.33 197	1.47 230	0.74 136	1.50 317	0.61 111	0.59 97	1.40 231	0.48 78	0.24 135	0.19 188	0.22 57	0.16 32	0.24 102	0.19 19

MoCha-V2	0.87 159	0.48 115	1.87 232	0.88 262	0.32 21	1.37 77	0.55 150	2.71 277	1.42 206	0.92 216	1.75 397	0.65 134	1.17 348	1.45 248	0.57 133	0.21 62	0.21 281	0.20 21	0.19 144	0.24 102	0.23 157

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 161	0.45 69	1.31 150	0.63 38	1.63 620	3.91 474	0.66 223	2.28 188	1.02 129	1.10 254	0.98 161	0.60 106	0.46 42	0.83 52	0.47 74	0.26 188	0.18 139	0.29 301	0.23 258	0.24 102	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 161	0.80 453	1.43 183	0.68 85	1.19 511	3.73 434	0.92 446	2.05 144	0.96 115	0.71 123	0.85 111	0.80 201	0.81 200	0.72 17	0.56 127	0.23 107	0.19 188	0.26 202	0.18 99	0.23 89	0.36 398

BStereo	0.88 161	0.73 405	4.10 393	0.80 184	0.51 191	1.13 37	0.72 264	2.57 250	1.00 126	0.85 198	0.57 52	0.72 173	0.48 50	1.01 112	0.90 284	0.26 188	0.22 313	0.24 115	0.29 423	0.25 129	0.25 192

GIP-stereo	0.88 161	0.50 129	1.34 160	1.32 536	0.94 426	2.90 259	0.42 89	3.41 379	1.06 139	0.63 94	0.76 86	0.90 235	0.76 170	0.91 81	0.52 108	0.27 216	0.18 139	0.25 156	0.16 32	0.25 129	0.19 19

WCG-NET	0.88 161	0.49 125	1.26 136	0.90 281	0.37 63	1.48 93	1.07 511	1.73 96	2.30 501	1.63 327	1.49 316	0.92 243	0.97 260	0.95 92	0.76 227	0.22 89	0.16 51	0.23 73	0.20 170	0.25 129	0.21 99

Pointernet	0.88 161	0.44 63	2.26 286	0.84 226	0.37 63	2.29 190	0.38 63	3.06 327	1.46 225	0.66 105	1.39 289	0.91 237	0.73 153	1.01 112	0.72 208	0.23 107	0.19 188	0.20 21	0.18 99	0.19 10	0.20 54

aanet-32k-new	0.89 167	0.90 494	2.17 276	0.75 146	0.62 274	3.41 362	0.99 482	2.09 152	0.72 26	0.53 29	1.13 203	0.66 140	0.96 255	1.04 122	0.52 108	0.21 62	0.15 25	0.24 115	0.18 99	0.25 129	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 167	0.46 81	1.19 110	0.64 48	1.71 638	3.95 494	0.69 249	2.43 215	1.04 134	1.05 243	0.90 130	0.61 111	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 260	0.19 188	0.31 363	0.24 289	0.24 102	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 167	0.46 81	1.34 160	0.62 30	1.70 636	3.95 494	0.67 227	2.36 200	1.05 137	1.05 243	0.90 130	0.60 106	0.42 27	0.80 40	0.46 69	0.27 216	0.18 139	0.29 301	0.23 258	0.24 102	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 167	0.45 69	1.28 145	0.64 48	1.61 616	3.93 482	0.67 227	2.41 206	1.01 128	1.18 264	0.96 154	0.60 106	0.45 37	0.76 28	0.44 51	0.26 188	0.18 139	0.29 301	0.23 258	0.25 129	0.18 7

gasm-f	0.89 167	0.49 125	1.30 149	0.85 241	0.44 132	4.42 613	0.95 458	1.88 115	0.91 90	0.75 140	1.46 303	0.53 65	0.88 229	0.88 69	0.57 133	0.30 333	0.19 188	0.27 237	0.19 144	0.28 209	0.19 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 167	0.47 105	2.08 267	0.76 165	0.73 329	3.91 474	0.41 80	2.07 150	1.07 140	0.77 160	0.89 126	0.64 128	0.86 216	0.95 92	0.77 232	0.26 188	0.18 139	0.26 202	0.19 144	0.32 315	0.32 339

SCV_C0	0.89 167	0.59 248	1.96 246	0.83 214	0.44 132	1.24 54	0.64 210	3.33 370	1.66 349	0.82 179	1.20 218	0.73 180	0.66 129	1.62 287	0.66 172	0.32 382	0.21 281	0.24 115	0.20 170	0.28 209	0.23 157

CAS++	0.89 167	0.64 316	1.46 185	0.81 188	0.51 191	1.24 54	0.86 383	3.44 380	1.46 225	1.14 261	1.29 253	0.62 118	0.58 92	1.13 145	0.59 140	0.34 418	0.30 485	0.34 441	0.26 336	0.41 452	0.29 281
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 167	0.46 81	1.19 110	0.64 48	1.71 638	3.95 494	0.69 249	2.43 215	1.04 134	1.05 243	0.90 130	0.61 111	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 260	0.19 188	0.31 363	0.24 289	0.24 102	0.19 19

NLSM3	0.90 176	0.46 81	1.19 110	0.62 30	1.30 540	3.19 314	0.45 106	2.81 298	1.27 171	0.78 164	0.95 151	0.55 79	1.03 282	1.14 149	0.87 271	0.20 50	0.15 25	0.26 202	0.22 232	0.24 102	0.23 157

DDF-Stereo	0.90 176	0.53 163	1.16 103	0.88 262	1.31 543	1.59 107	0.86 383	2.26 183	0.79 48	0.48 8	0.63 61	0.54 70	0.73 153	2.97 428	1.03 329	0.39 491	0.17 88	0.24 115	0.18 99	1.06 649	0.29 281

IGEV-RUCA	0.90 176	0.53 163	1.05 34	0.81 188	0.74 334	3.89 471	0.80 339	1.92 125	1.41 203	0.96 229	0.71 74	0.70 158	0.73 153	1.30 212	0.68 181	0.29 291	0.20 242	0.25 156	0.19 144	0.43 481	0.34 377

gcap-zeroshot	0.90 176	0.46 81	1.36 167	0.64 48	1.71 638	3.95 494	0.68 238	2.49 227	0.98 121	1.05 243	0.85 111	0.62 118	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 216	0.19 188	0.30 332	0.24 289	0.24 102	0.19 19

IGEV++	0.90 176	0.58 238	1.32 155	0.94 323	0.45 141	1.27 59	1.00 487	3.32 364	1.55 294	0.82 179	1.34 273	0.86 221	1.09 318	1.16 160	0.89 280	0.33 402	0.18 139	0.23 73	0.19 144	0.29 231	0.22 136

testlalala	0.90 176	0.46 81	1.36 167	0.64 48	1.71 638	3.95 494	0.68 238	2.49 227	0.98 121	1.05 243	0.85 111	0.62 118	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 216	0.19 188	0.30 332	0.24 289	0.24 102	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 182	1.57 623	2.54 312	0.69 93	1.41 578	2.08 166	0.83 362	2.11 154	1.38 193	0.65 102	0.75 84	0.66 140	0.64 114	0.72 17	0.40 18	0.23 107	0.19 188	0.24 115	0.18 99	0.33 337	0.54 546

trnet	0.91 182	0.48 115	1.46 185	0.62 30	0.31 17	4.40 608	0.41 80	2.20 167	1.53 277	0.94 220	1.14 205	0.88 227	0.89 235	1.09 132	0.71 203	0.27 216	0.19 188	0.22 57	0.15 11	0.21 56	0.19 19

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 184	0.73 405	1.42 180	0.92 299	1.08 480	2.97 279	0.53 140	1.77 103	1.39 195	1.16 263	1.54 329	0.58 98	0.65 122	1.03 117	0.84 254	0.25 163	0.23 344	0.30 332	0.24 289	0.43 481	0.29 281

CREStereo	0.92 184	0.53 163	1.45 184	0.61 21	0.34 32	4.42 613	0.40 73	2.21 170	1.54 286	0.94 220	1.12 200	0.87 223	0.87 221	1.12 141	0.72 208	0.28 260	0.19 188	0.22 57	0.15 11	0.22 78	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 186	0.71 388	1.23 126	1.00 361	0.36 42	1.73 124	0.36 53	3.46 382	1.44 213	0.98 231	1.39 289	1.16 289	0.64 114	1.95 346	0.75 221	0.19 36	0.17 88	0.21 39	0.17 52	0.34 358	0.35 391

castereo++	0.93 186	0.56 208	1.26 136	0.92 299	0.73 329	2.48 210	1.00 487	2.99 316	1.03 131	0.68 110	1.41 296	1.92 425	0.59 97	1.26 194	0.44 51	0.25 163	0.19 188	0.28 273	0.19 144	0.23 89	0.23 157

IGEV-Stereo++	0.93 186	0.44 63	1.08 56	0.70 99	1.20 519	3.87 469	0.33 36	3.36 372	1.43 210	0.75 140	1.17 213	0.68 147	1.04 290	0.95 92	0.42 34	0.22 89	0.16 51	0.23 73	0.17 52	0.24 102	0.20 54

GCAP-Stereo	0.93 186	0.68 360	1.35 165	0.85 241	0.41 106	3.61 414	0.52 139	2.20 167	1.50 252	1.11 258	1.04 176	1.17 292	0.84 211	1.11 135	0.71 203	0.25 163	0.20 242	0.27 237	0.18 99	0.28 209	0.23 157

aanet-new	0.94 190	0.56 208	2.97 346	0.71 109	1.41 578	2.86 254	1.03 498	1.99 134	0.82 64	0.59 66	0.93 141	0.58 98	1.30 376	1.18 174	0.50 94	0.22 89	0.17 88	0.24 115	0.17 52	0.25 129	0.22 136

depthmonostereo	0.94 190	0.71 388	2.39 300	0.85 241	0.54 218	2.21 182	0.53 140	1.83 109	1.17 149	0.95 224	1.09 193	0.99 258	0.97 260	2.37 384	0.68 181	0.23 107	0.27 443	0.22 57	0.20 170	0.25 129	0.26 225

StereoAnything_RVC	0.94 190	2.66 668	2.20 277	0.76 165	0.34 32	1.18 47	0.39 65	2.31 194	0.69 21	0.51 20	0.34 8	0.32 2	0.89 235	1.57 271	0.35 3	0.32 382	0.16 51	0.23 73	0.15 11	3.31 693	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 190	0.72 394	2.56 314	0.64 48	0.59 257	1.90 139	0.75 294	2.71 277	1.40 199	0.91 213	1.04 176	0.85 216	0.82 204	1.14 149	0.78 233	0.35 440	0.29 470	0.25 156	0.27 364	0.45 501	0.29 281

IGEV-Stereo+	0.94 190	0.47 105	1.19 110	0.86 250	2.02 675	1.40 80	0.39 65	1.17 27	0.88 81	0.61 78	0.44 26	0.47 43	0.79 190	2.14 366	0.42 34	0.27 216	0.19 188	0.22 57	0.17 52	2.26 686	2.41 690

whm_eth	0.94 190	0.72 394	2.56 314	0.64 48	0.59 257	1.90 139	0.75 294	2.71 277	1.40 199	0.91 213	1.04 176	0.85 216	0.82 204	1.14 149	0.78 233	0.35 440	0.29 470	0.25 156	0.27 364	0.45 501	0.29 281

LoS_RVC	0.94 190	1.30 590	1.31 150	0.84 226	1.63 620	2.02 152	0.59 176	1.51 58	1.36 188	0.81 176	1.33 267	0.84 211	0.88 229	1.36 223	0.73 211	0.21 62	0.17 88	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 667

LoS	0.94 190	0.52 145	1.88 233	0.86 250	0.36 42	4.15 551	0.51 130	2.18 163	1.45 216	0.97 230	0.88 119	0.62 118	0.79 190	1.59 277	0.86 264	0.26 188	0.19 188	0.24 115	0.16 32	0.21 56	0.20 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 198	0.52 145	2.63 325	0.86 250	1.27 536	1.41 81	0.86 383	2.27 185	0.73 33	0.50 15	0.64 62	0.54 70	0.78 185	2.70 416	1.02 327	0.35 440	0.17 88	0.24 115	0.18 99	1.03 646	0.29 281

SCV	0.95 198	0.63 303	1.38 171	1.70 635	0.41 106	1.23 50	0.89 419	3.53 398	1.57 307	0.61 78	1.54 329	0.93 247	0.77 175	1.66 297	0.66 172	0.36 454	0.20 242	0.25 156	0.19 144	0.29 231	0.25 192

WCG-NET（raft）	0.95 198	0.55 192	1.20 118	0.84 226	0.31 17	1.44 87	1.01 490	1.55 65	2.37 522	1.64 330	1.42 298	2.38 483	1.01 277	1.29 206	0.76 227	0.22 89	0.19 188	0.22 57	0.20 170	0.25 129	0.21 99

anonymousdsp	0.95 198	0.69 363	1.27 143	0.83 214	0.52 204	4.54 636	0.84 369	1.76 99	1.24 162	0.76 155	1.06 187	0.78 194	0.77 175	1.67 302	0.69 192	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 193	0.31 280	0.26 225

IGEV-Stereo	0.95 198	0.69 363	1.27 143	0.84 226	0.52 204	4.54 636	0.84 369	1.76 99	1.24 162	0.75 140	1.06 187	0.79 199	0.77 175	1.68 304	0.69 192	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 193	0.31 280	0.26 225
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 203	0.48 115	1.09 65	0.97 338	0.45 141	4.54 636	0.83 362	3.32 364	1.37 189	0.75 140	0.89 126	0.76 190	0.80 197	0.92 85	0.53 112	0.26 188	0.18 139	0.26 202	0.20 170	0.28 209	0.21 99

tt45	0.96 203	0.48 115	1.19 110	0.89 271	0.66 296	3.91 474	0.76 299	1.90 121	1.26 170	0.70 117	1.30 255	0.71 170	0.63 111	2.59 408	0.74 218	0.22 89	0.17 88	0.28 273	0.23 258	0.27 187	0.27 245

DF	0.97 205	0.56 208	1.59 207	0.93 316	0.51 191	1.13 37	0.97 471	4.39 644	1.44 213	0.95 224	1.59 344	1.01 263	0.57 87	1.62 287	0.75 221	0.32 382	0.22 313	0.25 156	0.19 144	0.25 129	0.25 192

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 205	1.76 636	2.51 310	0.69 93	1.40 570	2.95 276	0.99 482	2.18 163	1.04 134	0.68 110	0.80 95	0.69 154	0.64 114	0.87 63	0.40 18	0.23 107	0.19 188	0.25 156	0.21 193	0.30 258	0.64 584

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 205	0.41 33	3.72 384	0.63 38	0.80 355	1.51 97	0.84 369	1.84 110	1.51 259	0.82 179	1.00 162	0.70 158	1.00 271	0.75 24	0.41 28	0.23 107	0.18 139	0.24 115	0.18 99	0.43 481	2.30 686

MSCF	0.97 205	0.82 466	1.26 136	0.88 262	0.40 99	3.17 308	0.88 411	2.79 294	1.39 195	1.32 278	1.19 216	0.58 98	1.33 381	1.28 201	0.64 159	0.25 163	0.19 188	0.25 156	0.25 312	0.28 209	0.32 339

999	0.97 205	0.48 115	1.24 132	1.03 387	0.64 281	3.25 328	0.92 446	1.40 47	1.39 195	0.71 123	1.68 374	0.70 158	0.66 129	3.03 430	0.89 280	0.23 107	0.19 188	0.25 156	0.21 193	0.25 129	0.29 281

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 205	0.41 33	3.70 383	0.63 38	0.80 355	1.51 97	0.84 369	1.84 110	1.51 259	0.82 179	1.00 162	0.70 158	1.00 271	0.75 24	0.41 28	0.23 107	0.18 139	0.24 115	0.18 99	0.43 481	2.30 686

DA	0.98 211	0.46 81	1.34 160	0.92 299	0.43 121	4.34 596	0.85 378	2.79 294	1.35 185	0.82 179	1.30 255	0.89 230	1.08 315	1.11 135	0.56 127	0.30 333	0.18 139	0.24 115	0.18 99	0.25 129	0.23 157

GGEV	0.98 211	0.46 81	1.34 160	0.92 299	0.43 121	4.34 596	0.85 378	2.79 294	1.35 185	0.82 179	1.30 255	0.89 230	1.08 315	1.11 135	0.56 127	0.30 333	0.18 139	0.24 115	0.18 99	0.25 129	0.23 157

ff7	0.98 211	0.69 363	2.05 255	0.84 226	0.52 204	4.55 641	0.86 383	1.62 77	1.24 162	0.75 140	1.03 171	0.70 158	0.77 175	1.84 330	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 193	0.31 280	0.27 245

ffff	0.98 211	0.69 363	2.05 255	0.84 226	0.52 204	4.55 641	0.86 383	1.62 77	1.24 162	0.75 140	1.03 171	0.70 158	0.77 175	1.84 330	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 193	0.31 280	0.27 245

11t	0.98 211	0.69 363	2.05 255	0.84 226	0.52 204	4.55 641	0.86 383	1.62 77	1.24 162	0.75 140	1.03 171	0.70 158	0.77 175	1.84 330	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 193	0.31 280	0.27 245

MIF-Stereo (partial)	0.98 211	0.55 192	2.83 339	0.71 109	1.03 461	1.08 34	0.49 124	2.55 246	1.66 349	0.79 168	1.20 218	0.80 201	0.90 238	1.61 285	1.56 471	0.36 454	0.24 381	0.33 422	0.25 312	0.40 428	0.28 268

ccc-4	0.98 211	0.69 363	2.05 255	0.84 226	0.52 204	4.55 641	0.86 383	1.62 77	1.24 162	0.75 140	1.03 171	0.70 158	0.77 175	1.84 330	0.68 181	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.21 193	0.31 280	0.27 245

CroCo-Stereo	0.98 211	0.87 488	3.44 369	0.87 257	0.53 215	0.49 4	0.50 126	3.99 514	1.49 246	0.81 176	1.25 241	1.00 261	0.75 162	1.10 133	1.09 344	0.24 135	0.21 281	0.24 115	0.19 144	0.35 379	0.27 245
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	0.99 219	0.89 492	2.55 313	0.99 352	1.80 656	0.54 5	0.46 111	3.10 331	1.24 162	1.07 249	1.21 223	1.05 272	0.78 185	1.26 194	1.08 341	0.27 216	0.23 344	0.27 237	0.21 193	0.43 481	0.34 377

PMTNet	0.99 219	0.48 115	1.73 218	0.62 30	0.56 232	4.20 578	0.43 95	1.88 115	1.58 311	1.00 233	1.05 183	0.78 194	0.98 267	1.50 257	0.85 257	1.21 674	0.20 242	0.23 73	0.15 11	0.22 78	0.19 19

GASTEREO	1.00 221	0.98 525	1.23 126	0.90 281	0.40 99	3.40 357	0.88 411	2.77 286	1.44 213	1.39 295	1.30 255	0.55 79	1.35 387	1.33 216	0.64 159	0.25 163	0.19 188	0.25 156	0.25 312	0.25 129	0.31 324

rvit_0105_6	1.00 221	0.93 506	2.21 279	0.92 299	0.55 227	1.52 101	0.79 328	2.41 206	2.96 619	0.76 155	0.72 77	1.02 265	0.75 162	1.42 239	0.81 245	0.40 499	0.43 588	0.34 441	0.31 461	0.43 481	0.34 377

rvit_stereo_ft	1.00 221	0.87 488	3.55 373	0.97 338	0.66 296	1.06 32	0.80 339	2.78 289	1.67 351	0.78 164	0.96 154	0.95 253	1.14 338	1.06 124	0.90 284	0.32 382	0.24 381	0.27 237	0.28 393	0.39 423	0.27 245

SMOE	1.01 224	0.55 192	1.47 190	0.81 188	0.47 164	2.40 201	1.30 560	1.89 118	1.31 178	1.36 286	1.73 390	1.05 272	1.36 390	1.23 184	1.13 356	0.43 531	0.24 381	0.59 627	0.29 423	0.32 315	0.32 339

MyStereo07	1.01 224	0.80 453	1.26 136	1.00 361	1.04 465	3.95 494	0.95 458	2.07 150	1.42 206	0.75 140	1.22 226	0.68 147	0.91 241	1.63 292	0.67 177	0.24 135	0.24 381	0.34 441	0.26 336	0.41 452	0.37 413

CES	1.01 224	0.55 192	1.74 221	0.92 299	2.15 679	2.15 174	0.50 126	2.01 137	1.45 216	0.76 155	1.02 165	0.61 111	0.47 45	1.29 206	0.79 239	0.22 89	0.17 88	0.24 115	0.14 2	0.63 578	2.29 685

TANstereo	1.01 224	0.55 192	1.73 218	0.76 165	0.36 42	4.04 524	0.38 63	1.48 55	1.62 337	2.03 443	2.10 520	0.84 211	0.93 248	0.98 102	0.62 152	0.28 260	0.36 536	0.23 73	0.20 170	0.25 129	0.46 501

GMStereo	1.01 224	1.00 529	2.86 342	0.83 214	0.45 141	1.47 91	0.57 160	1.89 118	2.11 459	1.52 308	1.24 233	0.87 223	0.74 159	1.58 272	0.94 309	0.40 499	0.21 281	0.30 332	0.30 445	0.47 517	0.36 398
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 229	0.49 125	1.54 200	0.83 214	0.55 227	4.01 518	0.31 27	1.63 82	1.99 423	1.63 327	2.13 530	0.84 211	0.65 122	0.88 69	0.70 198	0.27 216	0.15 25	0.23 73	1.22 685	0.24 102	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	1.03 230	0.85 482	3.13 354	0.84 226	0.38 82	1.17 45	0.42 89	3.54 399	1.47 230	1.08 250	2.17 537	1.48 350	0.57 87	1.37 229	0.74 218	0.23 107	0.18 139	0.28 273	0.21 193	0.32 315	0.24 176

XX-TBD	1.03 230	0.95 516	1.94 240	1.30 529	0.43 121	3.97 510	0.33 36	1.74 97	1.73 374	1.59 317	2.02 499	0.69 154	0.60 103	1.16 160	0.66 172	0.30 333	0.25 411	0.23 73	0.15 11	0.31 280	0.22 136

RT-Monster	1.05 232	0.53 163	2.62 323	0.83 214	1.40 570	2.96 277	0.47 117	2.81 298	1.83 399	1.21 270	1.22 226	0.93 247	0.83 209	1.36 223	0.60 143	0.21 62	0.20 242	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.29 281

xyz-stereo-finetune	1.05 232	0.62 295	1.46 185	0.59 15	0.36 42	3.48 378	0.81 352	2.69 275	1.74 380	0.94 220	1.21 223	0.91 237	0.78 185	2.53 403	1.28 406	0.24 135	0.24 381	0.26 202	0.23 258	0.30 258	0.23 157

FE-Mocha	1.06 234	0.74 416	2.45 306	0.97 338	0.69 315	1.57 104	0.40 73	2.92 308	1.47 230	1.82 371	1.81 434	1.62 368	0.88 229	1.36 223	0.78 233	0.29 291	0.20 242	0.35 462	0.31 461	0.26 164	0.33 360

EGLCR-Stereo	1.06 234	0.51 137	1.56 203	1.02 379	0.39 89	4.27 589	0.42 89	4.08 541	1.48 240	0.90 212	0.68 71	1.09 274	0.66 129	1.81 324	0.62 152	0.27 216	0.19 188	0.29 301	0.23 258	0.37 407	0.25 192

MC-Stereo	1.06 234	0.48 115	1.55 201	1.15 458	0.41 106	4.56 646	0.61 186	2.06 148	1.46 225	1.90 391	1.61 353	0.89 230	1.12 329	1.35 220	0.73 211	0.25 163	0.18 139	0.26 202	0.22 232	0.25 129	0.24 176

sCroCo_RVC	1.06 234	0.82 466	5.05 407	1.02 379	1.05 467	0.98 27	0.61 186	2.06 148	1.29 174	0.69 114	1.26 243	0.82 207	1.10 324	1.20 177	0.90 284	0.42 525	0.40 569	0.33 422	0.30 445	0.46 513	0.38 430

S0	1.07 238	0.59 248	1.52 195	0.91 292	0.93 423	2.53 219	0.95 458	2.15 160	1.05 137	1.26 274	2.11 524	1.11 279	1.45 424	1.15 156	1.11 350	0.94 660	0.31 494	0.37 492	0.33 482	0.33 337	0.31 324

SE	1.07 238	0.63 303	1.22 123	0.85 241	0.45 141	3.47 374	0.80 339	2.16 162	1.09 143	1.37 290	1.90 474	0.95 253	1.74 510	1.17 166	1.00 324	1.00 666	0.24 381	0.36 478	0.28 393	0.35 379	0.33 360

Anonymus123	1.07 238	0.73 405	4.10 393	0.80 184	0.51 191	4.91 685	0.72 264	2.50 231	1.00 126	0.85 198	0.57 52	0.72 173	0.48 50	1.01 112	0.90 284	0.26 188	0.22 313	0.24 115	0.29 423	0.25 129	0.25 192

rvit_0105_4	1.07 238	0.99 526	2.39 300	0.93 316	0.54 218	1.62 114	0.84 369	2.77 286	2.91 614	0.80 172	0.91 135	1.09 274	0.86 216	1.63 292	0.85 257	0.40 499	0.45 598	0.35 462	0.31 461	0.43 481	0.40 458

PStereo	1.08 242	1.10 550	1.37 170	0.73 133	0.52 204	1.69 120	0.97 471	1.91 123	1.14 146	1.23 271	0.55 48	0.63 125	1.81 525	1.44 243	1.19 373	0.88 657	0.90 675	0.53 607	0.49 604	1.06 649	1.54 670

DN	1.08 242	0.54 181	3.15 356	0.90 281	1.00 455	3.37 349	0.48 122	2.59 260	1.45 216	0.95 224	0.82 104	1.32 323	0.73 153	1.86 337	0.64 159	0.30 333	0.26 431	0.28 273	0.24 289	0.34 358	0.32 339

quiztm	1.09 244	0.79 448	1.33 159	0.77 171	1.50 593	2.48 210	0.76 299	3.65 416	1.55 294	1.65 334	1.80 421	1.18 296	0.64 114	1.17 166	1.07 338	0.30 333	0.17 88	0.23 73	0.20 170	0.36 393	0.28 268

MM-Stereo_test3	1.09 244	0.59 248	1.55 201	1.73 639	1.18 504	1.91 141	0.86 383	3.52 394	1.76 384	1.25 272	1.86 459	1.10 277	0.69 139	1.32 215	0.86 264	0.27 216	0.23 344	0.27 237	0.22 232	0.34 358	0.30 311

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 244	3.30 678	2.61 320	0.82 201	0.38 82	1.27 59	0.62 201	1.51 58	1.29 174	0.91 213	0.92 138	0.65 134	0.57 87	1.08 129	0.59 140	1.55 688	0.15 25	0.32 386	0.28 393	1.10 656	1.98 682

iRaftStereo_RVC	1.09 244	0.70 374	1.39 173	0.95 326	0.45 141	3.83 452	0.42 89	2.37 202	1.58 311	1.69 342	1.76 406	1.80 404	0.83 209	1.50 257	0.98 319	0.28 260	0.18 139	0.29 301	0.26 336	0.30 258	0.31 324

RAFT-Stereo-weight	1.11 248	0.48 115	1.22 123	0.99 352	0.42 115	4.17 566	0.80 339	3.60 407	1.50 252	1.97 413	1.50 317	1.30 321	0.65 122	1.24 187	0.85 257	0.25 163	0.19 188	0.26 202	0.22 232	0.27 187	0.23 157

11t1	1.11 248	0.53 163	1.80 226	1.55 613	0.65 289	2.20 181	0.60 181	3.66 420	1.49 246	1.60 318	1.26 243	1.03 267	1.35 387	1.72 311	0.97 316	0.28 260	0.31 494	0.29 301	0.23 258	0.30 258	0.34 377

rvit_0105_5	1.13 250	0.93 506	2.60 317	0.91 292	0.56 232	1.92 143	0.91 432	3.02 321	2.63 573	0.95 224	1.20 218	1.18 296	0.93 248	1.51 260	0.93 307	0.40 499	0.43 588	0.37 492	0.35 508	0.42 471	0.44 484

GMOStereo	1.13 250	0.70 374	2.26 286	0.75 146	0.44 132	3.05 287	0.91 432	2.78 289	1.45 216	2.37 557	1.52 320	1.53 354	1.05 295	1.17 166	0.92 298	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 393	0.34 358	0.26 225

error version	1.13 250	0.70 374	2.26 286	0.75 146	0.44 132	3.05 287	0.91 432	2.78 289	1.45 216	2.37 557	1.52 320	1.53 354	1.05 295	1.17 166	0.92 298	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 393	0.34 358	0.26 225

test-v	1.13 250	0.70 374	2.26 286	0.75 146	0.44 132	3.05 287	0.91 432	2.78 289	1.45 216	2.37 557	1.52 320	1.53 354	1.05 295	1.17 166	0.92 298	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 393	0.34 358	0.26 225

test-2	1.13 250	0.70 374	2.26 286	0.75 146	0.44 132	3.05 287	0.91 432	2.78 289	1.45 216	2.37 557	1.52 320	1.53 354	1.05 295	1.17 166	0.92 298	0.25 163	0.19 188	0.35 462	0.28 393	0.34 358	0.26 225

Lsterematch	1.15 255	0.84 476	4.02 392	0.80 184	0.39 89	1.68 119	0.68 238	2.01 137	2.02 430	1.58 316	2.02 499	1.35 328	1.40 401	1.41 236	1.10 345	0.28 260	0.16 51	0.29 301	0.22 232	0.29 231	0.37 413

HUF	1.15 255	0.64 316	8.62 448	0.90 281	0.35 37	1.35 75	0.78 320	1.97 132	1.50 252	0.63 94	1.52 320	0.83 209	0.66 129	1.28 201	0.63 156	0.29 291	0.23 344	0.26 202	0.17 52	0.23 89	0.25 192

tg	1.15 255	0.67 352	1.31 150	0.94 323	0.54 218	4.02 520	0.41 80	2.96 313	1.59 326	1.69 342	1.85 456	1.84 416	0.97 260	1.78 318	0.83 251	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.26 336	0.29 231	0.27 245

Selective-RAFT	1.15 255	0.46 81	1.64 211	0.99 352	0.45 141	4.17 566	0.51 130	3.21 342	1.69 361	1.12 259	1.34 273	1.45 347	1.40 401	2.08 358	0.94 309	0.41 514	0.20 242	0.24 115	0.23 258	0.27 187	0.25 192

x	1.15 255	0.57 221	1.53 197	1.44 585	0.67 303	1.94 144	0.97 471	3.87 470	1.57 307	1.61 323	1.28 251	1.58 362	1.22 357	1.93 343	1.04 332	0.28 260	0.30 485	0.34 441	0.29 423	0.32 315	0.31 324

xyz-stereo-finetune2	1.16 260	0.63 303	1.50 192	0.57 9	0.36 42	3.47 374	0.65 220	2.70 276	1.23 160	0.88 207	1.75 397	0.91 237	1.76 512	3.54 443	1.74 507	0.24 135	0.22 313	0.30 332	0.27 364	0.31 280	0.26 225

rvit_stereo_0075_2	1.18 261	0.74 416	2.66 329	0.90 281	1.27 536	2.51 214	0.69 249	2.25 180	2.06 443	1.40 297	1.86 459	1.46 349	0.84 211	1.42 239	0.94 309	0.46 556	0.40 569	0.48 575	0.38 543	0.46 513	0.51 533

AE-Stereo	1.18 261	0.60 266	2.05 255	1.10 425	0.60 260	4.39 604	0.72 264	3.74 440	1.62 337	1.10 254	1.90 474	1.01 263	0.92 245	1.45 248	0.82 247	0.28 260	0.22 313	0.28 273	0.28 393	0.26 164	0.22 136

S	1.19 263	0.55 192	1.36 167	0.68 85	1.06 470	4.10 540	0.80 339	2.39 203	1.30 176	1.69 342	2.19 541	1.36 330	1.73 508	1.17 166	1.03 329	0.45 548	0.28 458	0.47 566	0.45 588	0.36 393	0.33 360

test-3	1.19 263	0.52 145	2.00 249	1.01 368	0.42 115	1.95 145	0.91 432	4.35 633	1.47 230	2.24 521	1.16 211	2.06 451	0.79 190	2.68 414	0.76 227	0.27 216	0.18 139	0.28 273	0.26 336	0.26 164	0.25 192

test_1	1.19 263	0.52 145	2.00 249	1.01 368	0.42 115	1.95 145	0.90 424	4.36 638	1.47 230	2.17 493	1.16 211	2.06 451	0.78 185	2.68 414	0.76 227	0.27 216	0.18 139	0.28 273	0.26 336	0.26 164	0.25 192

test_3	1.19 263	0.51 137	2.08 267	0.99 352	0.41 106	2.05 161	0.87 404	4.40 647	1.42 206	1.99 420	1.18 214	2.03 445	0.79 190	2.70 416	0.75 221	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.29 423	0.30 258	0.27 245

raftrobust	1.19 263	0.72 394	2.30 291	1.26 507	1.31 543	3.55 400	0.68 238	2.75 283	1.47 230	2.21 512	1.38 287	1.17 292	1.22 357	1.20 177	1.11 350	0.28 260	0.24 381	0.21 39	0.19 144	0.25 129	0.28 268

RALCasStereoNet	1.19 263	1.02 531	2.06 264	1.12 436	1.14 495	3.08 294	0.70 259	2.99 316	1.73 374	1.34 281	1.68 374	1.18 296	0.91 241	2.16 368	1.00 324	0.30 333	0.26 431	0.24 115	0.21 193	0.29 231	0.30 311

MIM_Stereo	1.20 269	0.78 444	3.30 364	1.05 391	0.43 121	3.04 284	0.60 181	2.46 223	1.51 259	1.60 318	1.58 340	1.82 410	1.29 372	2.00 350	1.07 338	0.24 135	0.24 381	0.28 273	0.25 312	0.27 187	0.27 245

R-Stereo Train	1.20 269	0.58 238	1.81 227	0.99 352	0.67 303	3.78 442	0.90 424	4.09 543	1.51 259	2.16 489	1.71 385	1.13 283	0.94 251	1.40 231	0.91 293	0.30 333	0.24 381	0.26 202	0.21 193	0.26 164	0.25 192

RAFT-Stereo	1.20 269	0.58 238	1.81 227	0.99 352	0.67 303	3.78 442	0.90 424	4.09 543	1.51 259	2.16 489	1.71 385	1.13 283	0.94 251	1.40 231	0.91 293	0.30 333	0.24 381	0.26 202	0.21 193	0.26 164	0.25 192
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod_eth	1.21 272	0.56 208	1.31 150	0.99 352	1.50 593	1.26 57	0.57 160	1.85 112	1.35 185	0.99 232	3.16 642	1.24 309	1.50 439	2.50 392	0.60 143	3.48 703	0.25 411	0.30 332	0.22 232	0.31 280	0.23 157

model_zeroshot	1.21 272	0.60 266	3.55 373	1.05 391	0.57 244	3.46 371	0.63 206	2.73 280	1.55 294	2.05 448	1.38 287	1.50 353	0.82 204	1.69 306	0.87 271	0.29 291	0.23 344	0.30 332	0.23 258	0.27 187	0.32 339

RCA-Stereo	1.21 272	0.52 145	1.58 206	0.90 281	0.46 154	4.68 662	0.79 328	4.13 553	1.74 380	1.92 398	1.80 421	0.94 252	1.48 432	1.14 149	0.70 198	0.27 216	0.18 139	0.25 156	0.19 144	0.25 129	0.23 157

raft+_RVC	1.21 272	0.83 470	2.61 320	1.35 554	0.97 434	3.60 410	0.76 299	3.23 347	1.51 259	1.33 279	1.67 371	1.03 267	1.10 324	1.87 338	0.92 298	0.24 135	0.22 313	0.25 156	0.24 289	0.26 164	0.25 192

AnonymousM	1.22 276	1.32 596	0.97 20	0.88 262	0.56 232	4.03 522	0.69 249	2.41 206	1.68 354	1.48 304	1.31 263	1.15 288	1.00 271	1.18 174	0.73 211	0.32 382	0.40 569	2.07 694	1.70 696	0.24 102	0.22 136

LL-Strereo2	1.23 277	0.85 482	2.38 299	0.93 316	0.68 308	3.72 430	1.37 575	2.54 245	1.99 423	1.75 359	1.40 293	1.82 410	0.73 153	1.40 231	0.99 322	0.31 359	0.23 344	0.55 617	0.35 508	0.29 231	0.24 176

ROB_FTStereo_v2	1.23 277	0.66 341	2.02 251	0.75 146	0.37 63	4.67 661	0.76 299	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.46 303	1.78 394	1.14 338	2.08 358	0.88 276	0.48 570	0.22 313	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

CRE-IMP	1.23 277	0.61 286	2.14 272	0.82 201	0.39 89	4.54 636	0.83 362	2.63 266	1.55 294	1.95 408	1.46 303	1.87 421	0.96 255	1.48 254	1.33 417	0.45 548	0.21 281	0.31 363	0.26 336	0.41 452	0.31 324

RAFT	1.23 277	0.84 476	2.05 255	0.96 331	0.47 164	1.80 131	0.94 454	3.18 341	1.46 225	1.60 318	1.71 385	3.04 558	1.59 461	1.64 294	1.32 413	0.38 479	0.24 381	0.40 521	0.32 474	0.40 428	0.35 391

test-1	1.23 277	0.65 329	1.88 233	0.96 331	0.52 204	3.84 457	0.62 201	4.01 518	1.47 230	1.93 402	1.78 415	1.83 413	0.92 245	1.19 176	1.28 406	0.26 188	0.29 470	0.31 363	0.24 289	0.29 231	0.36 398

rvit_0105_3	1.24 282	0.93 506	2.84 340	0.97 338	0.58 254	2.38 197	1.08 516	3.26 352	2.53 558	1.18 264	1.40 293	1.24 309	1.04 290	1.73 312	0.97 316	0.44 538	0.44 593	0.40 521	0.42 576	0.42 471	0.50 525

PSM-adaLoss	1.24 282	0.65 329	2.03 252	0.75 146	0.37 63	4.68 662	0.73 272	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.47 308	1.78 394	1.13 331	2.18 372	0.87 271	0.48 570	0.23 344	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

rafts_anoy	1.24 282	0.80 453	3.61 379	1.17 468	1.20 519	3.00 280	0.61 186	3.17 339	1.58 311	1.37 290	1.26 243	1.19 301	1.12 329	1.78 318	1.25 395	0.32 382	0.23 344	0.32 386	0.32 474	0.31 280	0.30 311

DIP-Stereo	1.24 282	0.69 363	1.77 223	0.65 61	0.61 265	4.29 591	0.58 170	4.44 653	2.53 558	1.98 415	1.33 267	0.91 237	0.86 216	1.25 193	1.25 395	0.36 454	0.23 344	0.32 386	0.23 258	0.32 315	0.29 281
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	1.25 286	0.56 208	2.05 255	1.05 391	0.93 423	2.86 254	0.55 150	3.23 347	1.34 182	1.55 311	1.07 190	3.56 611	2.03 548	1.29 206	1.00 324	0.28 260	0.27 443	0.34 441	0.21 193	0.41 452	0.43 478

Patchmatch Stereo++	1.25 286	0.65 329	2.06 264	0.75 146	0.37 63	4.68 662	0.76 299	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.47 308	1.78 394	1.14 338	2.44 386	0.90 284	0.48 570	0.23 344	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281
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	1.25 286	0.66 341	2.14 272	0.75 146	0.37 63	4.65 658	0.77 313	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.47 308	1.78 394	1.13 331	2.26 381	0.86 264	0.47 565	0.22 313	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

HUI-Stereo	1.25 286	0.66 341	2.33 294	0.75 146	0.37 63	4.68 662	0.78 320	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.46 303	1.79 401	1.13 331	2.17 370	0.85 257	0.48 570	0.23 344	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

iRAFT	1.25 286	0.65 329	2.06 264	0.75 146	0.37 63	4.68 662	0.76 299	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.47 308	1.78 394	1.14 338	2.44 386	0.90 284	0.48 570	0.23 344	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

RAFT-IKP	1.25 286	0.66 341	2.23 284	0.75 146	0.37 63	4.64 656	0.74 284	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.47 308	1.78 394	1.13 331	2.22 378	0.92 298	0.48 570	0.22 313	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 286	0.72 394	1.74 221	1.05 391	0.36 42	4.13 547	0.42 89	2.95 311	2.84 610	2.02 439	2.40 582	1.61 367	1.11 328	1.26 194	0.97 316	0.21 62	0.15 25	0.26 202	0.23 258	0.29 231	0.23 157

FACV-RUCA	1.26 293	0.65 329	2.21 279	1.06 397	1.50 593	2.69 236	1.15 533	3.05 324	1.87 403	1.36 286	1.99 494	1.03 267	1.15 346	1.36 223	1.10 345	0.41 514	0.41 578	0.73 660	0.41 569	0.61 572	0.41 464

CAS	1.26 293	0.40 22	1.46 185	2.97 693	1.61 616	4.13 547	0.73 272	1.78 104	1.49 246	0.83 191	1.10 196	0.59 103	0.53 71	1.26 194	0.80 240	2.99 697	0.13 1	0.21 39	0.13 1	0.31 280	1.72 675

anonymousdsp2	1.26 293	0.60 266	3.74 385	1.02 379	0.41 106	3.60 410	0.72 264	3.68 425	1.47 230	1.37 290	1.56 337	1.83 413	1.01 277	2.00 350	0.66 172	0.29 291	0.20 242	0.28 273	0.20 170	0.32 315	0.29 281

dd	1.26 293	1.15 562	2.47 307	0.92 299	0.49 183	4.35 599	0.75 294	1.92 125	2.11 459	1.44 301	1.24 233	1.19 301	1.05 295	1.78 318	1.70 499	0.57 609	0.34 523	0.35 462	0.33 482	0.60 567	0.46 501

iGMRVC	1.26 293	0.66 341	2.14 272	0.75 146	0.37 63	4.66 659	0.74 284	2.53 236	1.58 311	1.99 420	1.46 303	1.78 394	1.14 338	2.46 388	0.92 298	0.48 570	0.23 344	0.32 386	0.27 364	0.40 428	0.29 281

Weightmod	1.27 298	0.83 470	1.39 173	0.93 316	0.85 391	3.94 488	0.59 176	1.67 87	1.22 159	1.12 259	3.44 654	1.65 371	1.40 401	2.94 426	1.48 449	0.44 538	0.37 548	0.29 301	0.25 312	0.31 280	0.22 136

FLISNet	1.27 298	0.90 494	2.33 294	1.10 425	0.68 308	2.92 265	0.45 106	2.49 227	1.76 384	2.13 472	1.65 367	2.42 491	1.84 530	1.58 272	1.61 481	0.26 188	0.16 51	0.28 273	0.29 423	0.26 164	0.25 192

CoSv	1.27 298	0.90 494	2.33 294	1.10 425	0.68 308	2.92 265	0.45 106	2.49 227	1.76 384	2.13 472	1.65 367	2.42 491	1.84 530	1.58 272	1.61 481	0.26 188	0.16 51	0.28 273	0.29 423	0.26 164	0.25 192

mmm	1.27 298	0.58 238	2.20 277	1.41 578	0.68 308	2.39 199	0.85 378	3.90 481	1.63 340	2.20 503	1.84 448	1.28 316	1.50 439	1.91 342	0.89 280	0.31 359	0.27 443	0.45 556	0.37 530	0.38 412	0.34 377

NRIStereo	1.28 302	0.61 286	1.67 212	1.15 458	0.38 82	4.73 675	0.90 424	2.42 210	1.50 252	1.93 402	1.33 267	1.75 388	1.22 357	2.96 427	1.33 417	0.46 556	0.22 313	0.29 301	0.26 336	0.30 258	0.28 268

RALAANet	1.28 302	1.08 546	3.21 358	1.25 500	0.94 426	1.44 87	0.69 249	3.15 336	2.57 566	2.01 434	1.80 421	1.29 319	1.05 295	2.00 350	1.48 449	0.27 216	0.20 242	0.27 237	0.24 289	0.40 428	0.27 245

CASS	1.29 304	0.66 341	2.62 323	0.95 326	0.66 296	2.84 250	0.69 249	3.00 318	1.79 389	2.57 590	1.95 483	1.39 337	1.55 457	1.59 277	1.06 335	0.50 586	0.28 458	0.34 441	0.28 393	0.46 513	0.63 580
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 305	0.60 266	5.57 416	0.88 262	0.75 336	3.04 284	0.90 424	2.68 273	1.33 181	1.48 304	1.07 190	2.78 536	0.88 229	1.29 206	0.85 257	0.31 359	0.22 313	0.35 462	0.20 170	0.45 501	0.37 413

qqq	1.30 305	0.57 221	1.67 212	1.15 458	0.51 191	2.18 177	0.91 432	3.98 510	1.53 277	1.50 307	1.24 233	1.79 401	1.34 384	4.66 472	0.98 319	0.28 260	0.31 494	0.33 422	0.33 482	0.33 337	0.32 339

test_4	1.30 305	0.50 129	6.16 420	0.84 226	0.45 141	1.61 112	1.12 527	2.14 158	1.42 206	1.52 308	2.31 572	1.84 416	0.79 190	2.52 401	1.19 373	0.27 216	0.17 88	0.29 301	0.29 423	0.29 231	0.25 192

s12784h	1.31 308	0.45 69	2.41 303	0.71 109	0.35 37	4.42 613	0.50 126	4.22 578	2.73 585	2.01 434	2.48 588	0.91 237	0.96 255	2.01 353	0.70 198	0.29 291	0.18 139	0.24 115	0.16 32	0.27 187	0.18 7

AFF-stereo	1.31 308	0.77 437	1.46 185	1.10 425	0.45 141	3.93 482	0.48 122	2.92 308	2.92 616	1.90 391	2.21 546	2.11 458	1.52 446	1.93 343	1.12 354	0.21 62	0.16 51	0.25 156	0.25 312	0.29 231	0.20 54

Pruner-Stereo	1.32 310	0.59 248	2.11 270	1.79 649	0.47 164	4.73 675	0.79 328	2.53 236	1.72 372	2.47 572	1.58 340	1.48 350	1.03 282	1.66 297	1.47 446	0.44 538	0.21 281	0.34 441	0.30 445	0.30 258	0.39 437

Hybrid-DGEV-03	1.34 311	0.70 374	2.74 337	1.00 361	0.52 204	3.99 513	0.99 482	3.22 344	1.64 342	2.15 483	3.31 650	1.37 335	1.07 309	1.29 206	1.22 385	0.26 188	0.18 139	0.32 386	0.24 289	0.28 209	0.24 176

ToySt	1.35 312	0.72 394	3.65 381	1.01 368	0.50 188	3.31 343	1.01 490	3.46 382	1.73 374	1.30 276	1.55 333	2.07 454	1.47 430	1.88 339	1.40 427	0.27 216	0.27 443	0.30 332	0.32 474	0.42 471	0.39 437

DisPM	1.36 313	0.55 192	2.39 300	1.54 608	0.51 191	4.59 649	0.79 328	2.50 231	1.88 405	2.50 575	1.83 443	1.45 347	1.01 277	2.71 418	0.93 307	0.46 556	0.20 242	0.32 386	0.31 461	0.31 280	0.44 484

sAnonymous2	1.37 314	1.22 579	9.79 462	0.92 299	0.88 406	1.23 50	0.61 186	2.56 248	1.69 361	0.85 198	1.02 165	0.73 180	1.23 362	0.98 102	0.78 233	0.29 291	0.25 411	0.31 363	0.30 445	1.06 649	0.71 598

CroCo_RVC	1.37 314	1.22 579	9.79 462	0.92 299	0.88 406	1.23 50	0.61 186	2.56 248	1.69 361	0.85 198	1.02 165	0.73 180	1.23 362	0.98 102	0.78 233	0.29 291	0.25 411	0.31 363	0.30 445	1.06 649	0.71 598

GES	1.38 316	0.64 316	2.61 320	1.09 415	0.57 244	4.30 593	1.02 495	3.86 467	1.51 259	1.72 352	1.74 393	1.28 316	1.77 514	1.62 287	1.61 481	0.39 491	0.27 443	0.33 422	0.30 445	0.41 452	0.47 506

Any-RAFT	1.40 317	0.53 163	2.78 338	1.09 415	0.64 281	4.41 611	0.81 352	3.97 507	2.78 592	1.99 420	1.34 273	2.36 480	1.56 460	1.56 267	0.75 221	0.27 216	0.20 242	0.25 156	0.18 99	0.25 129	0.28 268

UDGNet	1.40 317	1.52 620	2.22 282	1.38 572	0.62 274	4.39 604	0.68 238	1.80 106	2.18 473	1.34 281	1.18 214	0.99 258	1.00 271	2.16 368	1.19 373	1.09 668	0.34 523	1.30 684	0.98 672	1.10 656	0.58 565

GMStereo_Zeroshot	1.41 319	1.21 573	3.33 366	1.29 522	0.72 324	3.35 347	0.53 140	2.58 259	1.68 354	2.35 553	1.56 337	2.42 491	0.96 255	2.50 392	1.16 364	0.45 548	0.23 344	0.40 521	0.24 289	0.79 625	0.33 360

TestStereo_HL2	1.42 320	0.76 433	3.87 389	1.08 408	0.63 278	2.59 226	0.62 201	3.27 354	2.22 477	1.34 281	1.33 267	1.14 287	0.91 241	5.97 502	1.24 391	0.25 163	0.20 242	0.23 73	0.19 144	0.27 187	0.24 176

GGDA	1.42 320	0.77 437	2.96 345	1.09 415	0.54 218	3.04 284	0.58 170	3.26 352	2.25 487	1.34 281	1.35 276	1.13 283	0.98 267	6.44 516	1.15 359	0.24 135	0.19 188	0.24 115	0.20 170	0.29 231	0.25 192

TestStereo-Hl	1.43 322	0.66 341	2.69 331	1.02 379	0.48 173	3.12 302	0.75 294	3.60 407	2.23 481	1.66 336	1.31 263	1.33 324	1.15 346	6.24 512	0.88 276	0.25 163	0.20 242	0.26 202	0.21 193	0.28 209	0.25 192

Selective-IGEV-i1	1.43 322	0.59 248	2.42 305	1.15 458	1.07 477	3.82 451	1.09 520	3.79 449	2.11 459	1.62 325	1.91 476	2.65 518	1.22 357	1.80 322	1.12 354	0.32 382	0.27 443	0.46 562	0.54 624	0.31 280	0.39 437

rvit_105_1	1.43 322	0.90 494	3.27 362	1.08 408	0.68 308	2.79 243	1.27 555	3.52 394	2.35 513	1.38 294	1.54 329	1.28 316	1.14 338	2.91 422	1.40 427	0.54 603	0.47 612	0.45 556	0.59 636	0.44 493	0.58 565

RAFT-Test	1.44 325	0.59 248	6.10 419	1.01 368	0.69 315	2.90 259	0.80 339	3.68 425	1.70 366	1.85 375	1.68 374	3.15 568	1.03 282	1.20 177	0.99 322	0.27 216	0.22 313	0.25 156	0.23 258	0.27 187	0.25 192

DCRE	1.44 325	0.74 416	3.50 372	1.13 444	0.72 324	1.78 129	0.67 227	2.14 158	1.56 301	1.99 420	8.09 690	1.73 386	1.07 309	1.24 187	0.83 251	0.23 107	0.25 411	0.26 202	0.26 336	0.28 209	0.30 311

AdaStereo	1.45 327	0.83 470	2.34 297	1.28 518	0.81 361	3.21 316	1.14 532	4.20 569	2.46 546	2.05 448	1.77 412	2.48 501	1.18 350	1.71 310	1.44 436	0.43 531	0.25 411	0.43 544	0.28 393	0.44 493	0.34 377
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	1.46 328	0.57 221	14.51 532	0.74 141	0.34 32	3.31 343	0.68 238	2.34 198	0.72 26	0.58 57	0.88 119	0.50 52	1.06 304	1.42 239	0.45 58	0.19 36	0.15 25	0.25 156	0.17 52	0.24 102	0.20 54

BSDual-CNN	1.46 328	0.59 248	1.94 240	0.87 257	0.85 391	4.16 561	1.16 535	4.48 659	1.88 405	2.93 631	1.83 443	2.60 512	1.31 378	1.60 279	1.21 382	0.34 418	0.25 411	0.31 363	0.28 393	0.35 379	0.33 360

PFNet+	1.46 328	0.57 221	2.84 340	0.92 299	0.47 164	4.64 656	0.84 369	2.46 223	1.99 423	2.14 475	1.64 360	1.34 326	1.03 282	4.68 474	1.23 389	0.45 548	0.33 510	0.37 492	0.39 551	0.32 315	0.49 518

ACVNet	1.46 328	0.64 316	3.56 375	0.93 316	0.85 391	4.22 579	0.80 339	2.85 301	2.08 446	1.78 363	1.88 463	3.10 563	1.46 428	1.33 216	1.89 526	0.29 291	0.26 431	0.30 332	0.26 336	0.39 423	0.27 245

psmg	1.47 332	0.59 248	1.94 240	0.92 299	0.85 391	4.30 593	1.42 587	4.10 550	1.88 405	2.64 607	2.09 519	2.60 512	1.31 378	1.60 279	1.21 382	0.34 418	0.27 443	0.33 422	0.34 492	0.36 393	0.34 377

BUS	1.49 333	0.59 248	1.94 240	0.87 257	0.85 391	4.50 629	0.76 299	4.48 659	1.88 405	2.93 631	1.83 443	3.63 614	0.97 260	1.60 279	1.17 368	0.34 418	0.25 411	0.31 363	0.28 393	0.35 379	0.33 360

Hybrid-DGEV-2	1.55 334	1.43 612	3.19 357	1.16 465	0.51 191	4.15 551	0.54 149	4.28 606	2.22 477	2.06 453	1.37 283	2.37 481	1.61 468	3.24 435	1.15 359	0.25 163	0.24 381	0.30 332	0.26 336	0.29 231	0.28 268

plain	1.55 334	0.69 363	13.59 510	0.65 61	0.73 329	1.66 118	0.57 160	3.17 339	1.94 417	0.77 160	1.24 233	0.80 201	0.86 216	1.60 279	0.96 315	0.33 402	0.21 281	0.32 386	0.25 312	0.42 471	0.28 268

LCNet	1.55 334	0.54 181	1.88 233	0.99 352	0.55 227	3.60 410	1.21 549	2.86 304	1.53 277	2.18 495	1.74 393	1.43 346	4.17 654	3.62 446	0.87 271	0.29 291	0.20 242	0.28 273	0.77 657	0.47 517	1.85 678

DeepStereo_RVC	1.55 334	0.63 303	3.32 365	0.77 171	0.42 115	4.49 626	0.72 264	2.50 231	1.58 311	2.02 439	1.81 434	1.54 358	6.38 690	1.73 312	1.19 373	0.46 556	0.22 313	0.29 301	0.28 393	0.35 379	0.38 430

acv_ft	1.55 334	0.64 316	3.29 363	1.14 445	2.01 672	2.93 270	0.97 471	3.81 454	2.08 446	2.22 514	1.88 463	3.10 563	1.66 492	1.33 216	2.22 567	0.29 291	0.26 431	0.30 332	0.26 336	0.39 423	0.27 245

TestStereo1	1.56 339	0.81 459	2.32 292	1.61 623	0.64 281	4.13 547	1.36 570	3.79 449	3.20 647	1.60 318	2.57 600	1.39 337	2.15 560	2.51 396	1.30 410	0.29 291	0.20 242	0.34 441	0.25 312	0.40 428	0.36 398

SA-5K	1.56 339	0.81 459	2.32 292	1.61 623	0.64 281	4.13 547	1.36 570	3.79 449	3.20 647	1.60 318	2.57 600	1.39 337	2.15 560	2.51 396	1.30 410	0.29 291	0.20 242	0.34 441	0.25 312	0.40 428	0.36 398

UCFNet_RVC	1.57 341	0.84 476	3.25 360	1.36 560	1.40 570	4.07 532	1.01 490	2.68 273	1.50 252	2.11 465	1.88 463	2.37 481	1.50 439	3.41 440	1.42 433	0.36 454	0.28 458	0.52 602	0.40 562	0.53 540	0.43 478

NF-Stereo	1.58 342	0.61 286	2.66 329	2.26 676	0.47 164	4.68 662	0.67 227	3.31 359	1.48 240	2.11 465	1.59 344	1.36 330	1.09 318	6.08 508	1.20 378	0.40 499	0.20 242	0.36 478	0.34 492	0.31 280	0.36 398

OCTAStereo	1.58 342	0.61 286	2.72 333	2.27 679	0.46 154	4.68 662	0.67 227	3.30 358	1.48 240	2.11 465	1.59 344	1.36 330	1.09 318	6.02 505	1.21 382	0.41 514	0.20 242	0.36 478	0.34 492	0.31 280	0.37 413

RE-Stereo	1.58 342	0.61 286	2.72 333	2.26 676	0.46 154	4.68 662	0.68 238	3.31 359	1.48 240	2.11 465	1.59 344	1.36 330	1.09 318	6.01 503	1.22 385	0.41 514	0.20 242	0.36 478	0.34 492	0.31 280	0.37 413

TVStereo	1.58 342	0.61 286	2.72 333	2.26 676	0.46 154	4.68 662	0.68 238	3.31 359	1.48 240	2.11 465	1.59 344	1.36 330	1.09 318	6.01 503	1.22 385	0.41 514	0.20 242	0.36 478	0.34 492	0.31 280	0.37 413

Gwc-CoAtRS	1.58 342	0.57 221	11.69 489	1.01 368	0.60 260	2.53 219	0.64 210	2.36 200	1.56 301	1.80 368	1.47 308	2.74 526	1.18 350	1.12 141	0.90 284	0.27 216	0.21 281	0.25 156	0.22 232	0.27 187	0.23 157

KYRaft	1.59 347	0.52 145	1.73 218	0.95 326	0.49 183	4.38 602	1.79 623	2.43 215	1.51 259	2.49 574	2.98 628	2.00 441	3.41 634	2.14 366	0.82 247	0.30 333	0.21 281	0.33 422	0.46 591	0.35 379	2.45 693

Reg-Stereo(zero)	1.60 348	0.42 45	10.69 476	0.89 271	0.68 308	3.27 333	0.47 117	2.27 185	1.54 286	1.48 304	1.24 233	2.55 507	2.68 599	1.48 254	1.10 345	0.19 36	0.19 188	0.22 57	0.18 99	0.24 102	0.26 225

HCRNet	1.60 348	0.56 208	2.47 307	0.78 176	1.36 560	4.11 542	0.71 261	3.57 403	2.79 594	1.75 359	1.61 353	1.58 362	1.41 409	5.79 498	1.56 471	0.34 418	0.28 458	0.36 478	0.29 423	0.33 337	0.37 413

AIO-test2	1.61 350	1.30 590	3.40 368	1.16 465	1.31 543	3.18 311	0.74 284	4.06 535	1.52 270	1.72 352	2.21 546	0.78 194	0.74 159	3.64 448	0.95 314	3.64 706	0.26 431	0.35 462	0.42 576	0.37 407	0.33 360

Prome-Stereo	1.61 350	0.55 192	1.71 216	0.98 346	0.60 260	4.41 611	1.82 627	3.03 322	1.53 277	2.18 495	3.45 655	1.72 385	3.49 640	2.23 379	1.08 341	0.29 291	0.20 242	0.26 202	0.25 312	0.34 358	2.16 684

test_sample1	1.62 352	0.55 192	1.88 233	1.44 585	0.79 352	2.27 187	0.64 210	4.00 516	1.82 392	1.87 381	1.35 276	1.57 360	1.62 472	9.55 590	1.24 391	0.30 333	0.27 443	0.31 363	0.28 393	0.32 315	0.32 339

RAFT+CT+SA	1.62 352	0.72 394	7.42 431	0.97 338	1.42 582	4.04 524	0.94 454	3.90 481	1.61 331	1.61 323	1.63 358	1.33 324	1.18 350	2.73 420	1.10 345	0.27 216	0.19 188	0.31 363	0.34 492	0.33 337	0.33 360

SA	1.62 352	0.75 427	3.78 388	1.07 400	0.43 121	4.26 584	1.36 570	4.45 656	3.12 636	1.63 327	1.97 489	1.68 376	2.26 572	2.55 404	1.27 402	0.27 216	0.22 313	0.37 492	0.37 530	0.35 379	0.30 311

Sa-1000	1.63 355	0.79 448	3.56 375	1.11 432	0.48 173	4.06 527	1.41 585	4.49 662	2.75 589	2.00 432	2.80 620	1.84 416	1.43 417	2.64 413	1.50 456	0.27 216	0.19 188	0.36 478	0.33 482	0.36 393	0.30 311

PSMNet-RUCA	1.64 356	1.50 619	2.57 316	1.50 601	1.38 566	3.05 287	1.36 570	3.31 359	2.24 484	1.36 286	2.07 516	1.40 342	1.09 318	1.83 327	1.55 469	1.15 672	0.69 663	1.26 683	0.96 670	1.64 678	0.94 638

test_sample7	1.65 357	0.70 374	2.60 317	1.48 596	0.76 340	2.38 197	1.07 511	4.35 633	2.11 459	2.14 475	1.75 397	1.75 388	1.67 494	6.26 513	1.26 398	0.44 538	0.48 618	0.43 544	0.40 562	0.46 513	0.43 478

StereoVision	1.65 357	0.75 427	7.47 433	1.01 368	1.80 656	2.61 228	0.61 186	3.06 327	1.96 418	1.25 272	3.46 656	1.85 419	0.88 229	2.07 356	1.93 532	0.43 531	0.36 536	0.37 492	0.36 518	0.48 520	0.33 360

dad	1.65 357	1.19 570	3.04 351	0.98 346	0.56 232	4.22 579	0.84 369	1.99 134	2.48 547	2.14 475	1.68 374	1.62 368	1.13 331	3.85 453	2.04 547	1.03 667	0.40 569	2.04 693	0.48 599	0.75 619	0.53 540

PSM-softLoss	1.66 360	0.59 248	5.15 409	2.25 674	0.48 173	4.68 662	0.69 249	2.57 250	1.52 270	2.14 475	1.45 301	1.42 344	0.99 269	6.04 506	1.20 378	0.41 514	0.23 344	0.37 492	0.39 551	0.32 315	0.31 324

KMStereo	1.66 360	0.59 248	5.15 409	2.25 674	0.48 173	4.68 662	0.69 249	2.57 250	1.52 270	2.14 475	1.45 301	1.42 344	0.99 269	6.04 506	1.20 378	0.41 514	0.23 344	0.37 492	0.39 551	0.32 315	0.31 324

DNS	1.67 362	1.99 647	1.12 82	0.86 250	0.57 244	2.61 228	0.75 294	2.29 193	1.21 158	0.58 57	0.96 154	0.85 216	0.70 142	3.09 431	1.82 517	0.33 402	2.92 714	0.38 509	0.17 52	5.06 714	5.06 720

DDVS	1.68 363	0.79 448	2.52 311	1.26 507	1.16 502	3.17 308	0.78 320	3.12 333	1.82 392	1.86 379	1.91 476	2.92 549	1.43 417	6.20 510	1.63 489	0.45 548	0.65 655	0.34 441	0.38 543	0.48 520	0.79 620

ISRNet	1.69 364	0.76 433	5.69 417	1.27 515	1.36 560	2.85 252	0.61 186	3.60 407	1.91 413	2.13 472	2.12 528	2.90 544	1.41 409	2.51 396	1.71 500	0.49 582	0.50 624	0.56 619	0.47 594	0.49 526	0.57 560

IER	1.69 364	0.65 329	7.19 429	0.94 323	1.15 497	3.28 337	0.89 419	3.48 384	1.97 420	2.10 461	1.98 491	2.28 466	2.12 556	2.25 380	1.75 510	0.29 291	0.23 344	0.36 478	0.30 445	0.32 315	0.34 377

RAFT_R40	1.70 366	0.59 248	2.99 348	1.46 591	0.46 154	4.74 678	0.98 480	2.23 176	1.56 301	2.02 439	2.35 580	2.71 524	2.56 593	6.71 529	0.90 284	0.40 499	0.19 188	0.30 332	0.27 364	0.33 337	0.26 225

ffm	1.72 367	0.60 266	5.21 411	1.14 445	0.99 446	3.62 415	0.86 383	4.22 578	3.37 660	2.20 503	2.30 566	3.48 596	1.62 472	2.21 376	0.65 168	0.29 291	0.16 51	0.48 575	0.37 530	0.30 258	0.29 281

Anonymous3	1.72 367	0.76 433	11.61 488	0.83 214	0.84 387	4.46 618	0.84 369	3.57 403	1.16 147	1.34 281	1.37 283	1.11 279	1.03 282	1.58 272	1.13 356	0.70 641	0.58 643	0.33 422	0.35 508	0.47 517	0.42 468

DMCA	1.72 367	0.74 416	6.63 422	1.14 445	0.96 430	3.98 512	0.90 424	3.75 441	2.76 590	2.83 626	1.58 340	2.35 478	1.18 350	1.58 272	1.98 542	0.40 499	0.27 443	0.42 540	0.26 336	0.36 393	0.38 430

DNSM	1.74 370	2.04 650	1.19 110	0.92 299	0.53 215	2.93 270	0.80 339	2.22 174	1.31 178	0.70 117	0.66 68	0.70 158	0.87 221	3.23 432	2.53 594	0.34 418	2.87 712	0.23 73	0.17 52	5.37 716	5.08 721

fff	1.74 370	0.70 374	9.08 452	0.81 188	0.36 42	4.15 551	0.57 160	4.23 582	2.09 449	2.30 535	1.80 421	1.19 301	3.02 614	1.44 243	1.46 441	0.29 291	0.23 344	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 468

DCANet	1.74 370	0.73 405	9.08 452	0.82 201	0.40 99	4.18 569	0.59 176	4.25 592	2.97 620	2.35 553	1.84 448	1.18 296	1.63 485	1.51 260	1.55 469	0.29 291	0.24 381	0.23 73	0.18 99	0.30 258	0.53 540

csc	1.74 370	0.70 374	9.08 452	0.81 188	0.36 42	4.15 551	0.57 160	4.23 582	2.09 449	2.30 535	1.80 421	1.19 301	3.02 614	1.44 243	1.46 441	0.29 291	0.23 344	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 468

cscssc	1.74 370	0.70 374	9.08 452	0.81 188	0.36 42	4.15 551	0.57 160	4.23 582	2.09 449	2.30 535	1.80 421	1.19 301	3.02 614	1.44 243	1.46 441	0.29 291	0.23 344	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 468

test_sample2	1.75 375	0.56 208	2.25 285	1.41 578	0.80 355	2.91 262	0.86 383	4.05 531	2.04 438	1.91 396	1.39 289	1.57 360	1.55 457	10.65 630	1.06 335	0.32 382	0.28 458	0.32 386	0.30 445	0.36 393	0.33 360

anonymity	1.76 376	1.26 586	2.73 336	1.66 629	1.32 550	1.84 133	1.07 511	3.49 387	2.30 501	2.11 465	2.11 524	1.71 384	3.90 648	1.82 326	1.48 449	1.10 669	1.09 681	1.08 677	1.08 678	1.05 648	1.09 648

SST-Stereo	1.76 376	0.58 238	3.10 352	1.44 585	0.46 154	4.71 674	0.76 299	2.22 174	2.79 594	2.07 457	2.18 539	2.43 494	3.22 627	6.66 525	0.84 254	0.42 525	0.19 188	0.30 332	0.27 364	0.35 379	0.26 225

StereoDRNet-Refined	1.77 378	0.81 459	2.22 282	1.21 487	0.76 340	3.26 330	0.71 261	3.82 457	2.05 441	2.29 531	2.05 511	2.98 553	1.44 420	7.15 536	2.27 571	0.30 333	0.23 344	0.42 540	0.33 482	0.45 501	0.64 584
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 379	1.35 600	1.95 245	1.62 625	1.19 511	2.00 150	1.06 508	3.44 380	1.63 340	2.19 499	2.01 498	1.37 335	1.55 457	10.23 617	1.92 531	0.32 382	0.25 411	0.34 441	0.33 482	0.45 501	0.32 339

CSP-Net	1.78 379	1.32 596	1.92 238	1.16 465	1.03 461	3.38 353	1.31 562	3.52 394	1.75 382	1.96 411	1.93 482	2.40 484	1.48 432	8.58 564	1.58 474	0.46 556	0.34 523	0.27 237	0.26 336	0.41 452	0.50 525

MM-Stereo_test2	1.79 381	0.53 163	20.16 649	1.43 582	0.47 164	2.57 223	0.73 272	1.67 87	1.47 230	0.94 220	0.96 154	0.84 211	0.79 190	1.16 160	0.68 181	0.24 135	0.17 88	0.25 156	0.22 232	0.30 258	0.22 136

tt1	1.79 381	0.73 405	10.41 473	1.75 641	0.36 42	4.55 641	0.79 328	4.22 578	3.37 660	1.08 250	1.80 421	0.74 186	1.48 432	2.21 376	0.65 168	0.29 291	0.16 51	0.31 363	0.22 232	0.30 258	0.29 281

RAFT_CTSACE	1.80 383	1.06 542	10.00 465	1.71 636	1.39 568	3.49 381	1.06 508	3.05 324	1.62 337	1.70 347	2.04 505	2.51 504	1.80 522	1.98 348	0.94 309	0.25 163	0.22 313	0.28 273	0.30 445	0.30 258	0.26 225

UPFNet	1.81 384	0.63 303	6.71 423	1.25 500	1.44 583	3.50 385	1.35 568	4.02 522	1.85 401	2.40 564	1.52 320	2.41 488	1.40 401	3.62 446	1.88 525	0.34 418	0.33 510	0.37 492	0.31 461	0.41 452	0.39 437

IGEV_i1	1.83 385	0.60 266	10.98 481	1.30 529	0.53 215	3.09 295	0.86 383	3.70 435	1.57 307	1.67 339	1.76 406	2.33 475	1.35 387	3.23 432	1.16 364	0.35 440	0.27 443	0.53 607	0.58 633	0.34 358	0.40 458

AACVNet	1.83 385	1.02 531	2.41 303	1.45 589	0.87 402	3.21 316	0.73 272	3.16 337	1.61 331	2.01 434	1.82 442	2.28 466	1.33 381	10.98 645	1.49 455	0.39 491	0.32 503	0.38 509	0.32 474	0.43 481	0.44 484

111	1.83 385	0.92 502	9.08 452	0.81 188	0.36 42	4.25 583	0.91 432	4.44 653	2.70 582	2.39 562	1.96 484	2.30 472	1.64 488	1.28 201	1.82 517	0.28 260	0.22 313	0.24 115	0.20 170	0.31 280	0.54 546

ACVNet-DCA	1.85 388	0.74 416	13.77 513	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 284	3.98 510	1.53 277	1.01 234	1.81 434	0.72 173	1.62 472	2.13 363	0.64 159	0.29 291	0.17 88	0.32 386	0.21 193	0.33 337	0.32 339

NLSM1	1.86 389	0.53 163	1.39 173	0.73 133	1.89 665	3.09 295	0.64 210	8.41 708	12.10 713	0.79 168	1.21 223	0.73 180	0.86 216	1.67 302	1.45 440	0.26 188	0.24 381	0.29 301	0.24 289	0.31 280	0.27 245

ITSA-stereo	1.86 389	0.72 394	3.74 385	1.20 481	0.66 296	4.09 534	0.91 432	4.24 590	2.53 558	1.93 402	1.77 412	1.59 364	2.15 560	6.12 509	2.44 586	0.40 499	0.38 555	0.40 521	0.40 562	0.50 528	0.98 642

test_5	1.87 391	0.75 427	10.23 470	1.14 445	1.40 570	3.85 465	1.27 555	3.91 486	1.93 415	1.69 342	1.78 415	1.67 374	1.79 517	2.99 429	1.17 368	0.30 333	0.18 139	0.35 462	0.33 482	0.34 358	0.33 360

NINENet	1.87 391	0.74 416	2.60 317	1.12 436	1.06 470	4.50 629	0.76 299	4.41 648	2.24 484	2.16 489	1.86 459	3.63 614	0.97 260	8.00 554	1.17 368	0.41 514	0.30 485	0.41 533	0.30 445	0.41 452	0.36 398

IRAFT_RVC	1.87 391	0.60 266	4.33 397	2.40 683	0.66 296	4.59 649	1.59 607	2.96 313	1.51 259	2.23 518	1.75 397	2.09 455	2.63 596	6.70 526	1.50 456	0.33 402	0.21 281	0.33 422	0.29 423	0.32 315	0.32 339

MLCV	1.87 391	0.91 500	8.59 446	1.10 425	0.57 244	3.59 408	0.53 140	3.70 435	2.20 476	2.80 623	2.25 552	2.00 441	1.42 414	4.13 462	1.86 523	0.30 333	0.20 242	0.32 386	0.21 193	0.33 337	0.36 398

iRaft-Stereo_20w	1.88 395	0.62 295	10.58 475	0.90 281	0.83 379	2.96 277	0.78 320	4.90 684	1.58 311	2.29 531	1.60 349	1.25 313	4.51 662	2.28 382	0.90 284	0.29 291	0.21 281	0.26 202	0.24 289	0.41 452	0.31 324

DSFCA	1.89 396	0.69 363	3.14 355	1.10 425	1.18 504	3.99 513	1.79 623	3.50 390	2.16 469	3.10 644	1.64 360	2.91 547	2.50 589	5.38 485	2.26 569	0.43 531	0.38 555	0.37 492	0.36 518	0.50 528	0.42 468

iResNet_ROB	1.89 396	1.02 531	8.60 447	1.39 574	0.98 443	3.72 430	0.66 223	3.84 461	2.65 576	1.88 384	2.05 511	1.98 438	1.27 367	4.52 468	1.67 496	0.30 333	0.20 242	0.28 273	0.18 99	0.31 280	0.40 458

MM-Stereo_test1	1.90 398	0.53 163	19.85 635	1.39 574	0.48 173	1.81 132	0.79 328	3.00 318	1.82 392	1.69 342	1.09 193	0.87 223	0.97 260	1.45 248	0.74 218	0.24 135	0.21 281	0.27 237	0.24 289	0.35 379	0.24 176

H2IRNET	1.90 398	0.53 163	14.29 529	1.14 445	0.60 260	4.48 620	0.44 100	2.65 268	1.81 391	1.05 243	2.30 566	1.67 374	1.40 401	2.17 370	1.50 456	0.36 454	0.21 281	0.33 422	0.37 530	0.34 358	0.29 281

CFNet-ft	1.90 398	0.95 516	3.56 375	1.07 400	1.54 601	4.09 534	0.90 424	2.85 301	1.82 392	1.78 363	1.70 381	2.75 528	1.48 432	9.33 583	1.72 502	0.33 402	0.30 485	0.61 636	0.36 518	0.52 534	0.39 437

CFNet_RVC	1.90 398	0.95 516	3.56 375	1.07 400	1.54 601	4.09 534	0.90 424	2.85 301	1.82 392	1.78 363	1.70 381	2.75 528	1.48 432	9.33 583	1.72 502	0.33 402	0.30 485	0.61 636	0.36 518	0.52 534	0.39 437

PSMNet-ADL	1.91 402	0.72 394	1.78 225	1.09 415	0.86 397	4.18 569	0.78 320	3.77 445	2.10 457	1.72 352	1.85 456	2.91 547	1.82 528	10.38 623	1.91 529	0.48 570	0.46 607	0.28 273	0.29 423	0.38 412	0.51 533

GEStereo_RVC	1.91 402	0.80 453	6.57 421	1.20 481	1.06 470	4.02 520	1.43 589	4.13 553	1.89 409	2.03 443	1.80 421	2.34 476	1.86 535	4.94 477	1.77 511	0.48 570	0.38 555	0.32 386	0.28 393	0.42 471	0.50 525

DN-CSS_ROB	1.91 402	1.55 622	11.13 483	1.82 651	0.88 406	3.99 513	0.61 186	4.01 518	1.67 351	1.64 330	1.89 469	1.39 337	1.06 304	3.23 432	1.50 456	0.31 359	0.19 188	0.44 549	0.29 423	0.37 407	0.31 324

qqq1	1.92 405	0.57 221	4.46 398	1.36 560	0.57 244	2.03 155	0.73 272	4.25 592	2.80 598	2.32 545	2.31 572	1.95 429	1.52 446	10.99 646	0.71 203	0.34 418	0.32 503	0.30 332	0.23 258	0.29 231	0.29 281

fff1	1.92 405	0.57 221	4.46 398	1.36 560	0.57 244	2.03 155	0.73 272	4.25 592	2.80 598	2.32 545	2.31 572	1.95 429	1.52 446	10.99 646	0.71 203	0.34 418	0.32 503	0.30 332	0.23 258	0.29 231	0.29 281

raft_robust	1.92 405	1.15 562	3.34 367	1.02 379	0.43 121	3.84 457	0.46 111	4.42 649	2.52 556	1.67 339	1.36 281	2.17 460	6.37 688	6.78 531	1.04 332	0.28 260	0.24 381	0.30 332	0.35 508	0.31 280	0.32 339

delet	1.92 405	0.76 433	5.14 408	1.01 368	1.65 627	3.44 365	2.03 639	3.76 443	2.48 547	2.01 434	2.05 511	2.63 516	1.90 541	5.34 484	2.12 557	0.28 260	0.29 470	0.40 521	0.31 461	0.41 452	0.45 490

BEATNet_4x	1.92 405	1.36 602	8.75 450	1.20 481	0.56 232	3.46 371	1.03 498	4.00 516	2.43 538	2.25 524	1.70 381	2.10 456	1.59 461	2.57 407	3.05 616	0.37 462	0.22 313	0.47 566	0.29 423	0.60 567	0.40 458

IIG-Stereo	1.95 410	0.79 448	2.14 272	2.78 690	0.66 296	4.62 653	0.76 299	4.27 601	1.53 277	2.63 606	3.14 641	3.35 585	1.61 468	7.65 549	1.41 431	0.39 491	0.20 242	0.31 363	0.25 312	0.33 337	0.22 136

LALA_ROB	1.95 410	1.48 617	3.11 353	1.05 391	0.98 443	3.99 513	1.82 627	4.44 653	2.28 497	3.31 654	1.85 456	2.76 534	1.67 494	4.04 461	3.23 619	0.46 556	0.41 578	0.55 617	0.52 618	0.60 567	0.57 560

DCANet-4	1.96 412	0.51 137	14.31 530	0.82 201	0.40 99	4.16 561	0.57 160	4.29 610	2.98 623	2.30 535	1.80 421	1.03 267	1.54 456	1.44 243	1.44 436	0.29 291	0.23 344	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 468

PSMNet-RSSM	1.96 412	0.77 437	3.26 361	1.29 522	1.31 543	4.19 573	0.96 466	3.68 425	1.89 409	2.05 448	1.80 421	2.60 512	1.70 501	9.84 598	1.81 515	0.35 440	0.29 470	0.35 462	0.37 530	0.42 471	0.35 391

4D-IteraStereo	1.97 414	0.84 476	20.43 666	0.78 176	1.56 608	2.09 168	1.05 506	2.43 215	1.56 301	1.41 299	1.00 162	1.94 427	0.61 106	1.22 181	1.06 335	0.27 216	0.18 139	0.31 363	0.26 336	0.27 187	0.23 157

OMP-Stereo	1.97 414	0.93 506	1.88 233	2.76 689	0.67 303	4.58 648	1.48 592	4.31 621	1.54 286	3.15 649	2.76 616	3.25 576	1.38 394	7.66 550	1.35 421	0.40 499	0.20 242	0.33 422	0.26 336	0.33 337	0.24 176

cc1	1.98 416	0.74 416	13.77 513	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 284	4.23 582	3.95 678	1.01 234	1.81 434	0.72 173	1.62 472	2.13 363	0.64 159	0.29 291	0.17 88	0.32 386	0.21 193	0.31 280	0.29 281

hknet	1.98 416	0.64 316	8.70 449	0.87 257	1.07 477	4.16 561	1.16 535	4.48 659	1.73 374	2.93 631	1.83 443	3.48 596	1.30 376	3.91 457	1.51 462	0.31 359	0.25 411	0.31 363	0.28 393	0.35 379	0.33 360

GANet-RSSM	1.98 416	0.62 295	3.49 370	1.69 632	1.23 526	4.22 579	0.91 432	3.31 359	1.86 402	1.81 369	1.74 393	2.34 476	1.82 528	10.92 643	1.73 506	0.34 418	0.29 470	0.31 363	0.28 393	0.39 423	0.40 458

1test111	1.99 419	0.74 416	13.77 513	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 284	3.98 510	1.53 277	1.01 234	1.81 434	0.72 173	1.62 472	4.66 472	0.98 319	0.29 291	0.17 88	0.32 386	0.21 193	0.33 337	0.32 339

SMFormer	2.00 420	0.57 221	4.46 398	1.36 560	0.57 244	2.03 155	0.73 272	4.25 592	2.80 598	2.32 545	2.31 572	1.95 429	1.52 446	10.99 646	2.13 560	0.34 418	0.32 503	0.36 478	0.31 461	0.38 412	0.36 398

tta	2.00 420	0.57 221	4.46 398	1.36 560	0.57 244	2.03 155	0.73 272	4.25 592	2.80 598	2.32 545	2.31 572	1.95 429	1.52 446	10.99 646	2.13 560	0.34 418	0.32 503	0.36 478	0.31 461	0.29 231	0.29 281

TestStereo	2.00 420	1.02 531	12.25 493	0.70 99	0.61 265	1.88 138	0.55 150	2.31 194	1.52 270	1.41 299	1.33 267	1.27 315	0.90 238	11.62 673	0.81 245	0.34 418	0.19 188	0.33 422	0.24 289	0.44 493	0.24 176

cross-raft	2.01 423	0.57 221	19.01 611	1.03 387	0.56 232	2.11 171	0.72 264	3.63 414	1.57 307	1.77 361	1.51 319	3.17 570	1.13 331	1.16 160	0.85 257	0.23 107	0.21 281	0.26 202	0.23 258	0.28 209	0.25 192

MMNet	2.02 424	0.81 459	10.76 477	1.12 436	1.23 526	3.53 392	0.89 419	3.79 449	2.08 446	2.15 483	1.76 406	2.15 459	2.12 556	3.69 449	2.32 574	0.31 359	0.29 470	0.34 441	0.27 364	0.38 412	0.42 468

xx1	2.03 425	0.74 416	13.77 513	1.78 644	0.36 42	4.48 620	0.74 284	4.23 582	3.95 678	1.01 234	1.81 434	1.79 401	1.34 384	2.13 363	0.64 159	0.29 291	0.17 88	0.33 422	0.33 482	0.33 337	0.32 339

HGLStereo	2.03 425	0.74 416	7.50 434	1.23 496	1.56 608	3.62 415	0.95 458	3.78 448	1.89 409	2.03 443	2.20 544	3.12 566	2.14 559	5.68 494	2.04 547	0.37 462	0.31 494	0.32 386	0.29 423	0.40 428	0.45 490

ssnet_v2	2.04 427	0.88 491	7.87 435	1.20 481	0.87 402	3.86 467	1.64 613	4.01 518	2.60 571	2.61 601	1.96 484	3.79 620	1.71 503	2.20 374	2.96 612	0.41 514	0.35 529	0.42 540	0.37 530	0.55 547	0.52 538

ADStereo(finetuned)	2.04 427	0.73 405	13.28 504	0.82 201	0.40 99	4.16 561	0.59 176	4.25 592	2.97 620	2.35 553	1.84 448	1.18 296	3.40 633	1.52 262	1.54 468	0.29 291	0.24 381	0.23 73	0.18 99	0.30 258	0.51 533

CBFPSM	2.05 429	0.95 516	10.12 469	1.07 400	1.05 467	2.84 250	1.20 546	3.28 355	1.73 374	1.82 371	1.30 255	4.56 661	4.06 651	2.34 383	2.34 576	0.25 163	0.38 555	0.32 386	0.27 364	0.37 407	0.79 620

DeepPruner_ROB	2.05 429	1.09 549	10.50 474	1.01 368	1.20 519	4.39 604	0.91 432	3.14 334	1.72 372	2.60 599	1.54 329	2.78 536	1.27 367	4.52 468	1.72 502	0.51 592	0.40 569	0.37 492	0.34 492	0.48 520	0.52 538

DLCB_ROB	2.05 429	0.95 516	2.37 298	1.24 498	1.02 460	2.92 265	1.30 560	3.68 425	2.30 501	2.91 629	2.17 537	3.32 583	1.52 446	10.37 621	2.50 591	0.40 499	0.33 510	0.40 521	0.36 518	0.41 452	0.47 506

NLCSM	2.07 432	0.57 221	1.26 136	0.68 85	1.83 658	3.24 324	0.69 249	8.40 707	9.75 707	0.92 216	1.30 255	0.87 223	1.06 304	7.60 546	1.57 473	0.28 260	0.25 411	0.29 301	0.25 312	0.36 393	0.27 245

HITNet	2.07 432	0.82 466	14.77 535	1.34 549	0.56 232	3.47 374	0.80 339	4.07 537	2.35 513	2.16 489	1.61 353	1.64 370	1.44 420	2.09 361	2.56 599	0.26 188	0.18 139	0.41 533	0.26 336	0.45 501	0.25 192
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	2.07 432	1.40 608	3.01 350	1.09 415	0.92 417	3.94 488	1.53 599	4.25 592	2.23 481	3.31 654	2.06 515	2.35 478	1.52 446	8.74 566	2.07 553	0.44 538	0.36 536	0.51 596	0.48 599	0.54 544	0.62 576

CFNet-RSSM	2.08 435	0.52 145	20.06 643	1.01 368	0.56 232	3.39 354	0.64 210	3.67 421	1.55 294	1.72 352	1.37 283	2.57 509	1.19 354	1.11 135	0.86 264	0.27 216	0.20 242	0.25 156	0.23 258	0.27 187	0.23 157

HLF11	2.10 436	0.80 453	18.68 604	0.88 262	0.83 379	2.11 171	0.58 170	3.39 377	2.56 565	1.33 279	1.30 255	0.98 256	1.00 271	4.75 476	1.51 462	0.25 163	0.21 281	0.24 115	0.18 99	0.23 89	0.27 245

NLMM	2.10 436	0.53 163	1.23 126	0.63 38	1.86 660	2.81 246	0.61 186	11.68 716	14.99 719	0.80 172	0.86 115	0.92 243	1.03 282	1.12 141	1.48 449	0.26 188	0.25 411	0.27 237	0.22 232	0.31 280	0.24 176

coex_refinement	2.10 436	0.85 482	3.67 382	1.31 533	1.13 494	3.21 316	0.85 378	3.86 467	2.31 505	2.51 579	1.92 479	3.49 602	1.69 499	11.08 653	2.13 560	0.37 462	0.25 411	0.27 237	0.31 461	0.41 452	0.37 413

iRaft-Stereo_5w	2.10 436	0.83 470	8.57 445	0.81 188	0.76 340	3.21 316	0.84 369	3.71 437	1.65 347	1.56 313	2.50 590	2.20 462	2.23 570	9.13 578	2.01 545	0.38 479	0.19 188	0.35 462	0.27 364	0.45 501	0.39 437

ManiGeoR	2.11 440	0.93 506	18.17 590	0.84 226	0.84 387	2.72 240	0.56 155	3.67 421	2.82 606	1.08 250	1.23 230	1.12 281	1.07 309	4.60 470	1.17 368	0.25 163	0.20 242	0.30 332	0.20 170	0.23 89	0.26 225

HLf10	2.11 440	0.93 506	18.17 590	0.84 226	0.84 387	2.72 240	0.56 155	3.67 421	2.82 606	1.08 250	1.23 230	1.12 281	1.07 309	4.60 470	1.17 368	0.25 163	0.20 242	0.30 332	0.20 170	0.23 89	0.26 225

WQFJA1	2.11 440	0.52 145	1.23 126	0.63 38	1.87 663	2.81 246	0.61 186	11.67 715	15.01 720	0.80 172	0.86 115	0.92 243	1.03 282	1.13 145	1.48 449	0.26 188	0.25 411	0.27 237	0.22 232	0.31 280	0.24 176

DFGA-Net	2.11 440	3.00 673	7.43 432	1.11 432	0.76 340	3.72 430	0.60 181	2.63 266	1.91 413	2.01 434	2.07 516	1.22 306	1.04 290	10.26 619	2.26 569	0.27 216	0.22 313	0.34 441	0.34 492	0.61 572	0.48 511

G2L-Stereo_test	2.11 440	0.86 485	7.12 428	1.65 628	1.19 511	3.54 396	1.02 495	3.57 403	2.01 429	2.50 575	1.68 374	3.15 568	1.50 439	9.21 581	1.62 486	0.28 260	0.19 188	0.23 73	0.22 232	0.27 187	0.31 324

CFNet_pseudo	2.12 445	0.67 352	15.14 546	0.85 241	0.74 334	3.95 494	0.64 210	3.95 499	1.78 387	1.90 391	1.79 418	3.27 578	1.62 472	2.51 396	1.16 364	0.31 359	0.36 536	0.53 607	0.27 364	0.63 578	0.44 484

test_xeample3	2.12 445	0.63 303	21.55 703	0.91 292	0.47 164	1.85 134	0.94 454	7.96 704	1.23 160	0.75 140	0.76 86	0.64 128	0.70 142	1.77 317	0.83 251	0.30 333	0.21 281	0.27 237	0.21 193	0.27 187	0.24 176

G2L-ROB	2.13 447	0.78 444	10.06 466	1.19 477	1.06 470	3.84 457	0.93 449	3.32 364	2.27 493	2.20 503	1.47 308	2.65 518	1.20 356	8.38 560	1.81 515	0.28 260	0.19 188	0.23 73	0.22 232	0.28 209	0.32 339

ccs_rob	2.13 447	0.67 352	15.11 545	0.84 226	0.75 336	3.96 504	0.65 220	3.95 499	1.78 387	1.88 384	1.79 418	3.26 577	1.64 488	2.51 396	1.16 364	0.31 359	0.36 536	0.54 616	0.27 364	0.65 589	0.45 490

WQFJX	2.14 449	0.54 181	1.28 145	0.61 21	1.85 659	2.87 256	0.77 313	11.60 714	14.62 718	0.82 179	1.15 207	0.89 230	1.10 324	1.69 306	1.39 424	0.28 260	0.25 411	0.25 156	0.21 193	0.32 315	0.25 192

SepStereo	2.15 450	0.67 352	4.79 405	1.14 445	1.64 623	2.93 270	2.13 644	4.09 543	2.74 586	4.17 678	2.52 593	2.46 499	1.79 517	8.36 558	1.63 489	0.37 462	0.22 313	0.39 514	0.25 312	0.41 452	0.34 377

IGEV-FE	2.16 451	0.69 363	20.56 670	1.22 490	0.54 218	2.18 177	0.53 140	3.38 374	1.61 331	1.93 402	1.55 333	3.74 617	1.06 304	1.56 267	0.91 293	0.29 291	0.20 242	0.27 237	0.29 423	0.40 428	0.32 339

IGEV_Zeroshot_test	2.16 451	0.69 363	20.60 674	1.22 490	0.54 218	2.18 177	0.53 140	3.38 374	1.61 331	1.93 402	1.55 333	3.76 619	1.05 295	1.55 266	0.91 293	0.29 291	0.20 242	0.27 237	0.29 423	0.40 428	0.32 339

anonymousa	2.16 451	0.67 352	19.19 612	1.04 390	1.67 631	2.06 164	0.79 328	2.86 304	1.96 418	1.85 375	2.14 532	3.23 575	1.81 525	1.12 141	1.15 359	0.26 188	0.26 431	0.34 441	0.32 474	0.30 258	0.28 268

HLf8	2.17 454	0.96 522	17.42 578	0.83 214	0.81 361	3.37 349	0.55 150	3.88 473	2.99 626	1.19 266	1.20 218	1.22 306	1.00 271	5.68 494	0.82 247	0.26 188	0.20 242	0.29 301	0.20 170	0.25 129	0.27 245

NLMM1	2.18 455	0.55 192	1.34 160	0.62 30	1.86 660	3.30 342	0.62 201	11.92 717	15.07 721	0.86 203	0.96 154	0.84 211	0.90 238	1.83 327	1.35 421	0.27 216	0.27 443	0.27 237	0.24 289	0.31 280	0.28 268

AIO-test1	2.18 455	0.66 341	18.95 609	0.89 271	1.48 589	3.40 357	0.97 471	4.19 568	1.68 354	0.86 203	1.35 276	0.99 258	0.75 162	4.47 467	1.27 402	0.23 107	0.23 344	0.28 273	0.33 482	0.31 280	0.35 391

SFCPSM	2.18 455	0.63 303	17.03 570	0.88 262	0.98 443	3.74 436	1.28 557	4.09 543	2.16 469	1.85 375	1.83 443	1.65 371	1.39 397	2.50 392	1.50 456	0.33 402	0.27 443	0.39 514	0.36 518	0.34 358	0.37 413

WQFJX1	2.20 458	0.52 145	1.38 171	0.62 30	1.78 652	3.07 292	0.67 227	12.26 720	15.24 722	0.84 195	1.05 183	0.91 237	0.97 260	1.88 339	1.26 398	0.27 216	0.25 411	0.28 273	0.21 193	0.36 393	0.25 192

GANet-ADL	2.20 458	0.73 405	20.11 648	1.25 500	0.69 315	3.83 452	0.76 299	3.49 387	1.71 367	1.65 334	1.99 494	2.10 456	1.10 324	1.42 239	1.26 398	0.38 479	0.33 510	0.25 156	0.22 232	0.42 471	0.36 398

TestStereo_HLe17	2.22 460	1.13 556	17.87 585	0.85 241	0.79 352	3.54 396	0.62 201	3.97 507	3.06 633	1.15 262	1.14 205	1.16 289	1.05 295	5.89 500	0.73 211	0.25 163	0.19 188	0.29 301	0.22 232	0.25 129	0.25 192

MSKI-zero shot	2.22 460	0.64 316	20.09 647	0.96 331	0.56 232	4.04 524	0.70 259	3.91 486	1.50 252	1.92 398	2.28 558	1.92 425	0.71 145	2.93 424	0.67 177	0.26 188	0.23 344	0.26 202	0.21 193	0.28 209	0.26 225

PS-NSSS	2.22 460	1.33 599	2.90 344	0.97 338	1.53 600	4.11 542	1.08 516	4.55 670	2.65 576	2.10 461	2.32 577	1.77 393	1.40 401	11.79 686	1.61 481	0.68 636	0.45 598	0.96 671	0.43 580	0.95 639	0.92 635

PCWNet_CMD	2.23 463	0.65 329	17.36 575	0.83 214	0.76 340	3.51 387	0.64 210	3.60 407	1.97 420	1.70 347	1.63 358	3.22 573	3.05 618	2.09 361	1.11 350	0.31 359	0.36 536	0.47 566	0.26 336	0.64 586	0.47 506

HH	2.23 463	0.86 485	21.59 704	0.98 346	0.51 191	1.49 95	0.82 356	2.74 281	1.54 286	1.10 254	1.69 379	4.62 664	1.86 535	2.55 404	0.69 192	0.26 188	0.22 313	0.29 301	0.23 258	0.34 358	0.27 245

HanStereo	2.23 463	0.86 485	21.59 704	0.98 346	0.51 191	1.49 95	0.82 356	2.74 281	1.54 286	1.10 254	1.69 379	4.62 664	1.86 535	2.55 404	0.69 192	0.26 188	0.22 313	0.29 301	0.23 258	0.34 358	0.27 245

MSMDNet	2.23 463	0.64 316	17.32 571	0.84 226	0.75 336	3.53 392	0.64 210	3.61 411	1.98 422	1.71 351	1.64 360	3.22 573	2.99 611	2.08 358	1.11 350	0.31 359	0.37 548	0.45 556	0.26 336	0.62 576	0.45 490

Select-FE	2.25 467	0.87 488	17.36 575	1.06 397	0.99 446	2.04 160	0.46 111	3.79 449	1.61 331	2.52 581	1.81 434	4.41 653	3.15 621	1.83 327	0.92 298	0.32 382	0.35 529	0.30 332	0.41 569	0.32 315	0.55 552

FENet	2.25 467	0.50 129	20.29 659	1.35 554	0.67 303	4.01 518	0.60 181	3.95 499	1.99 423	1.96 411	1.11 198	2.43 494	1.43 417	1.60 279	1.39 424	0.32 382	0.22 313	0.33 422	0.26 336	0.29 231	0.39 437

DISCO	2.25 467	0.73 405	10.06 466	1.76 642	1.12 490	3.47 374	1.25 554	3.24 349	2.26 491	2.65 611	1.96 484	4.53 659	1.92 543	4.17 464	3.61 623	0.32 382	0.25 411	0.31 363	0.29 423	0.66 594	0.41 464

iinet-f	2.26 470	1.18 568	13.71 511	1.14 445	1.11 489	3.77 440	1.10 523	4.14 559	2.17 471	2.06 453	1.76 406	2.99 554	2.99 611	2.50 392	2.49 590	0.35 440	0.39 564	0.27 237	0.28 393	0.45 501	0.39 437

ICVP	2.26 470	0.66 341	21.18 694	0.99 352	0.88 406	4.28 590	0.95 458	3.32 364	1.60 327	1.66 336	1.76 406	1.34 326	1.14 338	1.62 287	1.32 413	0.53 601	0.35 529	0.33 422	0.29 423	0.40 428	0.51 533
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 472	0.65 329	23.82 722	0.90 281	0.46 154	1.57 104	0.96 466	7.98 705	1.19 154	0.65 102	0.77 89	0.74 186	0.72 148	2.59 408	0.86 264	0.28 260	0.21 281	0.28 273	0.21 193	0.29 231	0.25 192

CIPLG	2.27 472	1.18 568	19.24 613	0.92 299	1.34 556	3.95 494	0.89 419	4.23 582	1.82 392	2.31 541	2.67 609	1.17 292	1.06 304	1.53 265	1.32 413	0.37 462	0.23 344	0.27 237	0.22 232	0.31 280	0.45 490

ACRE	2.27 472	1.11 554	19.45 621	0.91 292	1.30 540	3.94 488	0.87 404	4.21 574	1.80 390	2.28 529	2.62 604	1.17 292	1.04 290	1.52 262	1.30 410	0.37 462	0.23 344	0.27 237	0.22 232	0.31 280	0.46 501

NOSS_ROB	2.27 472	0.73 405	3.00 349	1.71 636	1.00 455	3.90 473	0.97 471	4.29 610	2.81 604	2.94 635	2.19 541	3.88 624	1.19 354	11.77 685	1.62 486	0.59 612	0.54 630	0.56 619	0.52 618	0.56 553	0.54 546

XPNet_ROB	2.27 472	1.11 554	4.10 393	1.36 560	0.97 434	3.94 488	1.63 611	4.07 537	2.14 465	2.82 625	2.00 496	2.32 474	1.73 508	10.81 638	3.39 620	0.51 592	0.47 612	0.48 575	0.40 562	0.51 530	0.56 556

IPLGR_C	2.28 477	1.31 594	19.46 622	0.92 299	1.32 550	3.93 482	0.89 419	4.20 569	1.82 392	2.30 535	2.63 606	1.16 289	1.07 309	1.41 236	1.29 409	0.37 462	0.23 344	0.27 237	0.22 232	0.31 280	0.45 490

DRaft	2.28 477	0.56 208	2.64 327	0.74 141	0.46 154	3.94 488	1.23 551	2.32 196	1.55 294	2.64 607	2.80 620	1.60 365	5.34 675	6.96 535	10.99 683	0.34 418	0.22 313	0.27 237	0.27 364	0.29 231	0.37 413

psm_up	2.28 477	0.81 459	5.45 415	1.26 507	1.50 593	3.84 457	1.23 551	4.23 582	2.03 434	2.55 586	1.80 421	2.44 498	1.65 490	12.90 704	1.58 474	0.37 462	0.38 555	0.41 533	0.34 492	0.43 481	0.39 437

MyStereo04	2.29 480	0.80 453	18.77 605	1.00 361	1.04 465	3.95 494	0.95 458	3.91 486	2.54 562	1.99 420	1.27 250	2.31 473	1.65 490	2.02 354	1.77 511	0.24 135	0.24 381	0.34 441	0.26 336	0.41 452	0.37 413

ADLNet	2.29 480	0.83 470	3.62 380	1.35 554	1.60 614	3.67 423	1.24 553	3.95 499	2.98 623	2.58 594	2.29 561	4.01 631	1.79 517	11.23 659	2.09 555	0.37 462	0.38 555	0.36 478	0.34 492	0.45 501	0.71 598

TDLM	2.29 480	1.08 546	4.61 404	1.29 522	1.01 458	4.26 584	2.17 646	3.75 441	2.79 594	2.31 541	1.98 491	2.06 451	1.59 461	12.45 699	1.72 502	0.51 592	0.28 458	0.52 602	0.35 508	0.56 553	0.50 525

TestStereo_HL3	2.30 483	0.54 181	20.47 668	1.03 387	0.70 319	2.70 237	0.78 320	3.61 411	1.71 367	1.82 371	1.53 326	1.29 319	0.95 254	6.56 520	0.70 198	0.25 163	0.24 381	0.25 156	0.22 232	0.26 164	0.30 311

Wz-Net-LNSev	2.30 483	1.67 632	14.88 538	1.18 474	1.65 627	3.49 381	1.54 602	3.63 414	2.03 434	1.88 384	1.64 360	3.29 579	2.06 552	2.71 418	2.02 546	0.40 499	0.33 510	0.32 386	0.31 461	0.53 540	0.49 518

DCVSM-stereo	2.31 485	0.66 341	20.69 676	1.11 432	0.93 423	2.58 225	0.73 272	2.61 263	1.60 327	2.57 590	1.53 326	3.30 581	1.72 505	2.19 373	1.23 389	0.34 418	0.53 628	0.41 533	0.32 474	0.45 501	0.62 576

gwcnet-sp	2.31 485	1.21 573	17.34 572	1.08 408	0.92 417	3.56 402	1.04 502	3.69 430	2.09 449	2.55 586	1.60 349	1.80 404	1.62 472	3.87 454	1.95 537	0.29 291	0.29 470	0.30 332	0.28 393	0.38 412	0.39 437

scenet	2.31 485	1.21 573	17.34 572	1.08 408	0.92 417	3.56 402	1.04 502	3.69 430	2.09 449	2.55 586	1.60 349	1.80 404	1.62 472	3.87 454	1.95 537	0.29 291	0.29 470	0.30 332	0.28 393	0.38 412	0.39 437

ssnet	2.31 485	1.21 573	17.34 572	1.08 408	0.92 417	3.56 402	1.04 502	3.69 430	2.09 449	2.55 586	1.60 349	1.80 404	1.62 472	3.87 454	1.95 537	0.29 291	0.29 470	0.30 332	0.28 393	0.38 412	0.39 437

DAS	2.31 485	0.67 352	4.79 405	1.14 445	1.64 623	2.93 270	2.13 644	4.09 543	2.74 586	4.17 678	2.52 593	2.46 499	1.79 517	11.55 670	1.63 489	0.37 462	0.22 313	0.39 514	0.25 312	0.41 452	0.34 377

TRStereo	2.31 485	1.87 641	19.74 631	1.53 606	1.16 502	4.26 584	1.08 516	4.73 679	1.45 216	1.55 311	1.28 251	1.75 388	0.85 214	1.81 324	1.20 378	0.36 454	0.26 431	0.32 386	0.36 518	0.34 358	0.33 360

test_sample5	2.33 491	0.62 295	11.29 484	1.29 522	0.83 379	3.09 295	0.74 284	4.28 606	2.31 505	2.20 503	1.97 489	1.68 376	1.39 397	11.19 657	1.47 446	0.37 462	0.31 494	0.37 492	0.37 530	0.41 452	0.39 437

MyStereo8	2.33 491	1.13 556	19.26 616	1.22 490	1.62 618	4.16 561	0.57 160	3.50 390	2.36 516	2.15 483	1.75 397	2.28 466	1.14 338	1.46 252	2.20 566	0.24 135	0.21 281	0.32 386	0.27 364	0.36 393	0.43 478

DualNet	2.33 491	0.62 295	11.29 484	1.29 522	0.83 379	3.09 295	0.74 284	4.28 606	2.31 505	2.26 527	2.04 505	1.68 376	1.39 397	11.19 657	1.47 446	0.37 462	0.31 494	0.37 492	0.37 530	0.41 452	0.39 437

MIPNet	2.33 491	0.71 388	19.82 633	0.89 271	0.56 232	4.76 680	0.61 186	4.32 626	2.37 522	1.83 374	1.48 315	1.48 350	1.98 547	2.63 411	1.44 436	0.29 291	0.20 242	0.26 202	0.23 258	0.30 258	0.39 437

DualNet (step1)	2.34 495	1.05 537	7.87 435	1.07 400	0.86 397	3.93 482	1.19 542	4.35 633	2.11 459	2.14 475	1.75 397	1.75 388	1.67 494	6.26 513	1.26 398	1.23 676	0.48 618	4.27 723	2.09 707	0.70 602	0.69 594

test_sample4	2.34 495	0.63 303	11.59 487	1.30 529	0.83 379	3.07 292	0.72 264	4.27 601	2.30 501	2.30 535	1.88 463	1.73 386	1.42 414	11.14 656	1.46 441	0.35 440	0.29 470	0.35 462	0.36 518	0.40 428	0.38 430

test_sample3	2.34 495	0.61 286	11.94 491	1.33 541	0.85 391	3.10 299	0.73 272	4.24 590	2.19 474	2.21 512	1.75 397	1.80 404	1.41 409	11.11 655	1.46 441	0.35 440	0.29 470	0.34 441	0.35 508	0.39 423	0.37 413

STTStereo	2.34 495	0.95 516	14.93 541	1.43 582	1.54 601	3.86 467	0.86 383	3.65 416	2.44 542	2.15 483	1.55 333	2.49 503	1.59 461	5.14 481	1.44 436	0.38 479	0.39 564	0.47 566	0.51 615	0.52 534	0.51 533

CFNet	2.34 495	1.10 550	8.96 451	1.34 549	1.24 528	4.09 534	0.73 272	4.04 527	2.77 591	1.62 325	1.87 462	2.27 465	1.45 424	11.41 663	1.82 517	0.31 359	0.24 381	0.43 544	0.36 518	0.43 481	0.33 360

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 500	0.99 526	19.62 627	1.09 415	0.96 430	1.51 97	0.44 100	4.05 531	1.64 342	1.31 277	1.67 371	4.93 671	2.45 586	2.52 401	1.40 427	0.30 333	0.20 242	0.31 363	0.50 611	0.57 558	0.60 570

test_sample6	2.35 500	0.62 295	10.78 478	1.33 541	0.83 379	3.15 306	0.79 328	4.36 638	2.43 538	2.26 527	2.04 505	1.69 380	1.39 397	11.48 668	1.61 481	0.38 479	0.32 503	0.37 492	0.39 551	0.41 452	0.42 468

EAI-Stereo	2.35 500	0.63 303	2.97 346	0.95 326	0.65 289	3.84 457	14.27 725	5.04 687	2.19 474	2.06 453	7.25 683	1.10 277	0.94 251	1.65 296	1.37 423	0.31 359	0.22 313	0.27 237	0.60 638	0.27 187	0.32 339

ac_64	2.35 500	0.62 295	9.77 461	1.32 536	1.71 638	3.27 333	0.93 449	3.48 384	2.50 552	1.74 357	1.73 390	3.91 625	1.77 514	10.21 615	1.86 523	0.40 499	0.31 494	0.33 422	0.30 445	0.34 358	0.39 437

HSM	2.35 500	0.81 459	2.21 279	1.14 445	1.55 605	3.44 365	1.03 498	3.99 514	2.25 487	2.29 531	2.11 524	8.04 700	3.05 618	11.60 671	1.71 500	0.33 402	0.22 313	0.28 273	0.23 258	0.32 315	0.35 391

CFNet_ucs	2.36 505	0.68 360	18.42 600	0.89 271	0.81 361	3.85 465	0.68 238	4.29 610	2.37 522	2.09 458	2.04 505	3.31 582	1.24 364	2.63 411	1.14 358	0.36 454	0.45 598	0.56 619	0.29 423	0.66 594	0.49 518

RT-IGEV	2.37 506	0.60 266	15.33 550	1.49 599	0.78 348	2.10 169	1.28 557	4.25 592	1.69 361	2.58 594	3.19 644	3.60 613	4.94 667	2.49 391	1.19 373	0.35 440	0.24 381	0.31 363	0.26 336	0.33 337	0.42 468

MyStereo05	2.37 506	0.72 394	19.94 638	1.02 379	0.99 446	4.26 584	0.86 383	4.01 518	2.62 572	2.14 475	1.26 243	2.28 466	1.63 485	2.07 356	1.68 497	0.24 135	0.23 344	0.34 441	0.26 336	0.42 471	0.36 398

hitnet-ft	2.37 506	0.73 405	8.34 442	0.96 331	0.89 411	3.77 440	0.80 339	3.55 401	2.58 567	2.24 521	2.04 505	3.65 616	1.49 438	11.71 683	1.89 526	0.44 538	0.53 628	0.44 549	0.35 508	0.52 534	0.48 511

YMNet	2.40 509	1.41 610	13.46 507	1.36 560	1.67 631	3.96 504	0.97 471	3.81 454	2.37 522	2.64 607	2.57 600	3.35 585	1.53 453	3.28 437	2.42 582	0.48 570	0.54 630	0.52 602	0.49 604	0.70 602	0.54 546

YMNet_1	2.40 509	1.41 610	13.46 507	1.36 560	1.67 631	3.96 504	0.97 471	3.81 454	2.37 522	2.64 607	2.57 600	3.35 585	1.53 453	3.28 437	2.42 582	0.48 570	0.54 630	0.52 602	0.49 604	0.70 602	0.54 546

CoDeX	2.40 509	0.78 444	13.21 503	1.00 361	1.18 504	3.24 324	1.32 563	4.14 559	2.41 534	1.74 357	1.84 448	2.05 449	1.47 430	10.03 608	1.60 478	0.34 418	0.28 458	0.32 386	0.27 364	0.32 315	0.39 437

LMCR-Stereo	2.40 509	1.31 594	18.61 603	1.59 618	0.86 397	3.87 469	1.15 533	4.32 626	1.60 327	2.25 524	2.27 554	1.13 283	2.43 584	2.48 390	1.60 478	0.88 657	0.24 381	0.29 301	0.24 289	0.56 553	0.30 311

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 513	1.47 616	14.14 524	1.30 529	1.35 557	3.51 387	1.64 613	4.04 527	2.10 457	2.46 570	1.88 463	2.28 466	2.51 590	4.73 475	3.17 618	0.38 479	0.19 188	0.35 462	0.20 170	0.40 428	0.36 398

PAM	2.43 514	0.61 286	20.86 681	1.07 400	0.73 329	2.93 270	0.53 140	3.24 349	1.53 277	1.89 390	2.43 583	5.29 684	2.76 601	1.84 330	1.02 327	0.27 216	0.24 381	0.26 202	0.25 312	0.40 428	0.50 525

PSM-AAD	2.43 514	0.54 181	1.32 155	0.92 299	0.54 218	4.48 620	7.47 711	2.96 313	1.55 294	2.31 541	2.56 598	1.26 314	16.23 722	2.46 388	0.89 280	0.28 260	0.21 281	0.58 624	0.41 569	0.34 358	1.32 661

AASNet	2.44 516	0.92 502	19.79 632	1.35 554	1.49 590	3.81 449	1.07 511	3.85 464	2.93 618	1.95 408	2.29 561	1.96 434	1.29 372	1.73 312	1.93 532	0.39 491	0.33 510	0.45 556	0.30 445	0.55 547	0.45 490

PAM_32	2.45 517	0.63 303	20.74 677	1.05 391	0.65 289	2.83 249	0.46 111	2.91 307	1.54 286	1.95 408	2.66 608	4.99 674	3.78 644	1.96 347	0.92 298	0.27 216	0.22 313	0.27 237	0.25 312	0.36 393	0.48 511

GMM-Stereo	2.45 517	0.52 145	20.38 662	0.89 271	0.82 371	4.18 569	1.91 632	2.45 220	1.48 240	2.48 573	2.30 566	1.69 380	1.86 535	2.93 424	1.08 341	0.28 260	0.18 139	0.33 422	0.48 599	0.35 379	2.41 690

DMCA-RVC	2.45 517	1.22 579	18.29 595	1.23 496	1.14 495	2.49 212	0.85 378	3.29 357	1.68 354	3.02 638	1.41 296	2.00 441	1.53 453	6.39 515	2.00 543	0.38 479	0.30 485	0.44 549	0.35 508	0.45 501	0.44 484

MyStereo06	2.46 520	0.72 394	19.97 640	1.02 379	0.99 446	4.26 584	0.86 383	3.51 393	1.68 354	1.92 398	1.73 390	4.01 631	4.22 655	1.62 287	0.88 276	0.24 135	0.23 344	0.34 441	0.26 336	0.42 471	0.36 398

SACVNet	2.46 520	1.14 561	9.47 459	1.44 585	1.18 504	4.06 527	1.49 596	3.84 461	2.24 484	2.62 603	1.89 469	2.57 509	1.28 369	11.35 661	1.64 492	0.50 586	0.39 564	0.48 575	0.41 569	0.55 547	0.75 610

RAFT-345	2.46 520	0.55 192	19.69 630	1.02 379	0.49 183	4.43 616	0.78 320	1.64 85	2.34 511	2.09 458	3.12 639	1.96 434	1.31 378	6.65 524	1.43 434	0.36 454	0.23 344	0.32 386	0.25 312	0.28 209	0.25 192

GwcNet-ADL	2.47 523	0.67 352	21.48 702	0.96 331	0.72 324	4.61 652	0.95 458	4.42 649	2.36 516	1.98 415	1.80 421	2.55 507	1.24 364	1.90 341	1.41 431	0.40 499	0.46 607	0.24 115	0.27 364	0.41 452	0.49 518

PFNet	2.47 523	0.60 266	16.95 569	2.15 673	0.81 361	4.63 655	0.91 432	2.55 246	1.52 270	2.40 564	2.79 618	1.83 413	1.42 414	7.54 543	1.34 420	0.33 402	0.21 281	0.36 478	0.27 364	0.32 315	0.39 437

IPLG	2.48 525	0.65 329	19.63 628	0.91 292	0.79 352	4.60 651	0.56 155	4.31 621	1.84 400	1.91 396	2.00 496	1.31 322	1.38 394	6.61 522	1.53 467	0.27 216	0.20 242	0.27 237	0.23 258	0.31 280	0.36 398

HHNet	2.48 525	0.71 388	20.52 669	0.64 48	0.64 281	4.07 532	0.93 449	3.76 443	1.56 301	2.15 483	4.92 674	0.98 256	3.37 632	1.66 297	1.79 514	0.32 382	0.20 242	0.31 363	0.27 364	0.36 393	0.42 468

G2L-Stereo	2.49 527	0.94 514	14.54 533	1.15 458	1.35 557	3.57 406	0.95 458	3.62 413	2.00 427	2.11 465	1.61 353	3.20 571	1.34 384	9.54 588	1.91 529	0.34 418	0.27 443	0.35 462	0.28 393	0.30 258	0.35 391

CRFU-Net	2.49 527	0.78 444	10.36 471	2.30 680	1.08 480	3.91 474	1.41 585	3.85 464	1.65 347	2.15 483	1.76 406	3.34 584	7.95 704	5.56 491	1.48 449	0.47 565	0.35 529	0.30 332	0.28 393	0.37 407	0.43 478

FADNet	2.49 527	1.76 636	13.17 502	1.17 468	0.95 429	3.27 333	0.88 411	3.94 497	2.27 493	1.40 297	1.29 253	2.51 504	2.06 552	9.93 603	1.94 535	0.43 531	0.45 598	0.40 521	0.43 580	1.06 649	0.53 540

RAFT + AFF	2.51 530	2.66 668	4.48 402	1.15 458	1.95 669	4.15 551	2.01 638	4.46 657	3.30 657	2.19 499	2.51 592	2.22 463	4.87 666	8.91 571	2.06 550	0.30 333	0.60 648	0.48 575	0.38 543	0.77 621	0.69 594

UNet	2.51 530	0.74 416	20.17 650	1.14 445	1.44 583	3.48 378	0.76 299	3.77 445	1.87 403	2.05 448	1.57 339	2.75 528	2.39 581	3.51 442	2.51 592	0.32 382	0.26 431	0.41 533	0.26 336	0.38 412	0.39 437

FADNet-RVC	2.51 530	2.27 658	14.03 522	1.09 415	0.81 361	3.54 396	1.10 523	4.13 553	2.48 547	1.39 295	1.22 226	1.85 419	1.77 514	9.78 596	2.06 550	0.38 479	0.37 548	0.40 521	0.40 562	0.67 596	0.48 511

iResNet	2.52 533	0.94 514	21.17 693	1.84 653	0.72 324	3.75 437	0.81 352	4.14 559	2.55 564	2.33 551	2.03 502	1.35 328	1.44 420	3.27 436	2.16 564	0.35 440	0.23 344	0.28 273	0.22 232	0.44 493	0.45 490

IPLGR	2.53 534	0.58 238	20.46 667	0.82 201	0.52 204	4.56 646	0.50 126	4.30 618	2.38 527	1.87 381	1.53 326	1.68 376	1.72 505	6.95 534	1.15 359	0.28 260	0.21 281	0.27 237	0.23 258	0.33 337	0.32 339

NCCL2	2.53 534	1.35 600	10.90 480	1.15 458	0.97 434	3.53 392	2.56 660	3.65 416	2.23 481	2.76 619	1.80 421	2.41 488	1.66 492	10.35 620	2.07 553	0.44 538	0.40 569	0.57 622	0.53 622	0.59 563	0.65 587

fast-acv-ft	2.54 536	1.19 570	20.08 646	1.41 578	1.40 570	3.18 311	1.17 538	3.37 373	2.28 497	1.90 391	2.15 534	2.69 521	2.17 565	2.91 422	2.31 573	0.37 462	0.39 564	0.45 556	0.39 551	0.57 558	0.45 490

XX-Stereo	2.54 536	0.61 286	20.21 651	1.78 644	1.19 511	4.30 593	0.46 111	4.39 644	1.58 311	2.32 545	1.89 469	4.64 666	0.60 103	4.16 463	0.82 247	0.31 359	0.21 281	0.28 273	0.27 364	0.51 530	0.26 225

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 536	1.04 536	16.73 565	1.53 606	2.00 671	3.96 504	0.87 404	3.87 470	2.31 505	2.54 585	1.67 371	2.85 541	1.63 485	5.55 490	1.62 486	0.46 556	0.33 510	0.38 509	0.38 543	0.53 540	0.62 576
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	2.54 536	0.90 494	11.10 482	1.32 536	1.47 588	3.58 407	1.38 578	4.13 553	2.45 543	1.90 391	1.71 385	2.86 542	1.76 512	10.86 639	1.66 495	0.60 614	0.43 588	0.53 607	0.41 569	0.78 623	0.94 638

CVANet_RVC	2.55 540	1.10 550	9.13 457	1.46 591	1.15 497	3.96 504	1.53 599	3.91 486	2.50 552	3.04 640	2.04 505	2.60 512	1.72 505	12.46 700	1.50 456	0.49 582	0.30 485	0.51 596	0.41 569	0.63 578	0.50 525

GCST	2.56 541	1.79 639	18.02 589	1.92 659	1.33 554	1.72 122	0.51 130	3.67 421	2.03 434	1.70 347	1.61 353	1.55 359	1.29 372	5.06 479	1.24 391	2.06 690	0.77 670	1.45 689	0.97 671	1.14 660	1.34 662

ARAFT	2.56 541	1.13 556	19.50 624	0.89 271	0.48 173	4.15 551	1.40 582	4.36 638	2.82 606	2.36 556	1.88 463	1.70 382	1.04 290	6.45 517	1.22 385	0.29 291	0.18 139	0.37 492	0.35 508	0.35 379	0.25 192

RASNet	2.56 541	0.70 374	10.06 466	1.60 620	2.25 684	3.67 423	1.00 487	3.38 374	3.14 639	1.81 369	2.11 524	4.60 662	2.30 574	10.25 618	2.61 601	0.37 462	0.24 381	0.25 156	0.24 289	0.28 209	0.26 225

cf-r	2.57 544	0.79 448	16.09 556	1.48 596	1.35 557	4.19 573	0.93 449	3.68 425	2.36 516	1.97 413	1.81 434	3.42 592	1.45 424	8.24 557	1.83 520	0.32 382	0.26 431	0.33 422	0.30 445	0.34 358	0.37 413

UGAM	2.58 545	0.56 208	18.55 602	0.89 271	0.71 322	3.23 321	1.03 498	2.75 283	1.75 382	1.36 286	2.77 617	2.69 521	1.28 369	10.75 634	1.40 427	0.28 260	0.24 381	0.40 521	0.31 461	0.35 379	0.30 311

GrayStereo	2.58 545	0.53 163	1.63 210	1.58 617	0.89 411	4.17 566	8.17 715	3.03 322	1.52 270	2.80 623	2.50 590	1.70 382	17.10 723	2.83 421	1.15 359	0.33 402	0.21 281	0.27 237	0.32 474	0.28 209	0.53 540

ASMatch	2.62 547	0.60 266	20.65 675	1.37 570	0.64 281	4.39 604	0.78 320	1.97 132	1.58 311	1.70 347	3.89 664	1.94 427	3.79 645	5.46 487	1.64 492	0.31 359	0.24 381	0.34 441	0.28 393	0.33 337	0.50 525

RAFT-RH_RVC	2.63 548	0.55 192	19.97 640	1.26 507	0.47 164	4.46 618	0.57 160	1.71 94	1.64 342	3.06 643	5.51 678	2.03 445	1.28 369	6.70 526	1.52 466	0.42 525	0.22 313	0.37 492	0.34 492	0.28 209	0.29 281

DANet	2.63 548	1.07 544	8.10 441	1.83 652	1.70 636	3.25 328	1.16 535	4.31 621	2.38 527	3.40 660	2.18 539	4.08 635	1.80 522	9.77 594	3.89 628	0.52 598	0.55 635	0.59 627	0.44 584	0.63 578	0.86 628
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 550	0.63 303	19.43 620	1.12 436	1.03 461	2.65 232	0.88 411	3.95 499	1.71 367	1.37 290	1.66 369	2.40 484	1.36 390	10.70 633	1.93 532	0.33 402	0.25 411	0.36 478	0.31 461	0.31 280	0.33 360

FADNet_RVC	2.65 551	2.28 660	16.51 562	0.98 346	0.92 417	4.09 534	0.83 362	4.26 600	1.73 374	1.46 302	1.78 415	1.60 365	1.50 439	8.88 569	2.39 577	0.47 565	0.38 555	0.44 549	0.58 633	0.89 634	0.97 640

iResNetv2_ROB	2.65 551	5.00 687	19.28 618	2.06 669	1.09 485	3.83 452	1.13 530	4.14 559	2.09 449	1.85 375	2.03 502	2.01 444	1.51 444	3.58 444	1.58 474	0.34 418	0.21 281	0.32 386	0.21 193	0.44 493	0.29 281

ccnet	2.66 553	0.97 524	8.01 440	1.54 608	1.24 528	3.75 437	2.18 647	4.07 537	2.41 534	2.66 612	3.25 646	2.87 543	2.31 577	9.89 600	3.50 621	0.78 646	0.75 669	0.71 653	0.67 646	0.76 620	0.81 622

GwcNet-RSSM	2.66 553	1.05 537	15.91 554	1.22 490	1.19 511	4.12 544	1.12 527	3.84 461	2.02 430	1.93 402	1.79 418	3.12 566	1.46 428	10.37 621	2.05 549	0.33 402	0.27 443	0.35 462	0.30 445	0.40 428	0.36 398

z-ln-s-r	2.67 555	1.16 565	12.43 495	1.34 549	1.26 533	3.70 426	1.21 549	4.20 569	2.38 527	2.04 446	1.92 479	2.43 494	1.60 467	10.58 626	5.19 647	0.29 291	0.20 242	0.32 386	0.24 289	0.51 530	0.38 430

xxxx	2.67 555	0.54 181	2.03 252	1.22 490	0.81 361	3.49 381	0.63 206	4.49 662	2.49 551	2.22 514	2.23 549	2.05 449	1.38 394	10.05 609	17.91 714	0.32 382	0.32 503	0.30 332	0.27 364	0.33 337	0.34 377

test_xeample	2.67 555	0.56 208	2.05 255	1.09 415	0.81 361	3.24 324	0.80 339	4.55 670	2.70 582	2.42 567	2.27 554	1.39 337	1.40 401	10.75 634	17.51 713	0.30 333	0.30 485	0.32 386	0.28 393	0.34 358	0.33 360

PASM	2.67 555	2.05 652	9.71 460	1.73 639	1.37 563	2.53 219	1.52 597	3.10 331	2.17 471	2.79 622	1.84 448	2.90 544	1.85 534	11.89 690	2.19 565	0.81 651	0.85 673	0.87 668	1.01 674	1.14 660	1.05 645

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 559	1.26 586	22.01 711	1.08 408	0.99 446	1.61 112	0.86 383	3.69 430	1.64 342	1.52 308	5.62 680	3.35 585	3.44 638	2.20 374	1.33 417	0.26 188	0.21 281	0.30 332	0.62 642	0.93 638	0.67 589

222	2.68 559	0.57 221	2.03 252	1.11 432	0.81 361	3.23 321	0.65 220	4.52 667	2.45 543	2.34 552	2.29 561	1.41 343	1.44 420	10.50 624	18.47 718	0.32 382	0.30 485	0.32 386	0.27 364	0.32 315	0.34 377

PWC_ROB	2.69 561	2.01 648	8.36 443	1.33 541	1.90 667	3.23 321	1.18 539	4.33 629	3.25 651	3.11 645	3.41 653	2.71 524	2.18 567	9.15 579	4.48 632	0.56 607	0.31 494	0.61 636	0.36 518	0.69 601	0.74 607

pcwnet_v2	2.70 562	0.65 329	22.48 714	1.08 408	1.03 461	3.56 402	0.81 352	4.29 610	3.14 639	2.29 531	2.29 561	3.01 556	1.71 503	3.32 439	1.43 434	0.43 531	0.50 624	0.41 533	0.34 492	0.61 572	0.56 556

Wz-Net-MNSev	2.71 563	2.54 666	13.91 520	1.52 604	1.37 563	3.28 337	2.47 654	4.03 523	2.32 509	2.57 590	2.07 516	2.29 471	3.01 613	7.55 544	2.74 606	0.38 479	0.36 536	0.36 478	0.37 530	0.57 558	0.47 506

w-ln-seven-2	2.73 564	2.13 653	12.47 497	1.18 474	1.01 458	3.54 396	1.58 606	3.93 493	3.26 652	2.43 569	2.02 499	2.63 516	2.28 573	7.93 553	5.45 650	0.40 499	0.40 569	0.44 549	0.34 492	0.62 576	0.47 506

UGAM-zero	2.79 565	0.57 221	20.87 683	0.98 346	0.77 346	2.08 166	0.35 51	3.88 473	1.51 259	2.05 448	1.64 360	5.07 678	3.42 637	9.83 597	1.24 391	0.28 260	0.21 281	0.27 237	0.29 423	0.29 231	0.28 268

RP	2.79 565	1.20 572	10.36 471	1.54 608	1.93 668	3.44 365	1.97 635	4.05 531	2.34 511	2.66 612	2.79 618	3.98 629	2.58 594	10.21 615	2.61 601	0.95 662	0.47 612	0.71 653	0.57 632	0.71 611	0.68 592

SHD	2.82 567	2.04 650	13.80 517	1.69 632	1.79 653	2.73 242	1.07 511	3.85 464	3.18 643	4.63 686	2.74 613	3.38 590	2.77 602	5.48 489	3.66 624	0.62 620	0.47 612	0.51 596	0.55 627	0.65 589	0.74 607

FADNet-RVC-Resample	2.83 568	2.02 649	21.07 688	1.12 436	0.91 416	3.53 392	1.37 575	4.08 541	2.09 449	1.68 341	1.33 267	2.03 445	1.51 444	9.54 588	1.69 498	0.38 479	0.37 548	0.42 540	0.44 584	0.56 553	0.56 556

Selective-IGEV-i16pc	2.84 569	0.70 374	20.78 678	1.27 515	0.56 232	4.35 599	2.77 666	4.32 626	2.02 430	1.57 315	1.84 448	2.40 484	1.33 381	8.80 567	1.39 424	0.60 614	0.46 607	0.33 422	0.38 543	0.43 481	0.45 490

StereoDRNet	2.84 569	1.49 618	14.48 531	1.33 541	1.57 612	3.44 365	2.06 640	3.69 430	2.36 516	3.26 653	1.84 448	2.79 538	1.80 522	10.88 640	3.16 617	0.41 514	0.33 510	0.39 514	0.36 518	0.59 563	0.58 565

w-ln-seven	2.86 571	3.06 674	14.02 521	1.27 515	1.32 550	4.10 540	1.59 607	3.90 481	2.59 570	3.03 639	2.27 554	3.42 592	2.25 571	6.70 526	4.81 640	0.39 491	0.34 523	0.48 575	0.40 562	0.74 616	0.55 552

AAGNet	2.86 571	0.60 266	1.77 223	2.05 668	0.46 154	4.76 680	1.09 520	2.27 185	1.56 301	2.17 493	1.84 448	2.41 488	4.00 650	6.23 511	24.22 730	0.46 556	0.19 188	0.30 332	0.29 423	0.32 315	0.24 176

Consistency-Raft	2.86 571	1.66 630	19.61 626	1.40 577	1.75 647	3.84 457	1.32 563	4.07 537	2.25 487	1.78 363	2.67 609	1.82 410	4.41 659	1.94 345	2.06 550	0.83 654	0.94 678	1.03 673	1.12 679	1.70 680	1.09 648

PDISCO_ROB	2.86 571	1.53 621	14.27 528	1.98 665	2.19 681	4.52 635	1.35 568	4.65 675	3.19 644	2.09 458	2.16 535	3.53 607	2.45 586	5.32 483	2.12 557	1.30 684	0.78 671	0.72 657	0.59 636	1.24 669	1.28 657

AF-Net	2.87 575	1.30 590	16.24 557	1.33 541	1.75 647	3.26 330	1.59 607	4.09 543	2.43 538	2.69 614	2.94 626	4.51 657	3.20 626	5.84 499	2.75 607	0.76 645	0.36 536	0.72 657	0.49 604	0.70 602	0.56 556

HSM-Net_RVC	2.87 575	0.57 221	17.46 581	0.92 299	0.90 414	3.70 426	1.20 546	5.64 699	2.51 555	3.22 652	2.43 583	2.54 506	1.59 461	11.41 663	1.65 494	0.34 418	0.25 411	0.26 202	0.23 258	0.30 258	0.29 281
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 577	1.16 565	18.30 596	1.35 554	1.68 634	3.52 390	1.18 539	3.90 481	2.06 443	2.52 581	2.82 623	3.82 622	2.34 578	6.78 531	2.55 598	0.86 656	0.40 569	0.59 627	0.67 646	0.57 558	0.55 552

DDUNet	2.91 578	2.78 670	6.94 427	3.53 701	2.26 685	3.28 337	1.36 570	3.77 445	2.04 438	2.62 603	2.49 589	4.18 642	1.69 499	5.38 485	1.85 522	2.21 692	1.77 698	2.61 703	2.43 713	2.60 687	2.34 689

MFMNet_re	2.91 578	1.91 642	18.25 593	3.06 694	1.89 665	3.13 304	1.67 618	3.52 394	2.97 620	3.14 647	2.87 625	2.26 464	2.41 582	2.42 385	2.00 543	1.10 669	1.05 680	0.94 670	0.90 666	1.28 670	1.46 669

ACV-stereo	2.92 580	0.92 502	20.27 657	1.33 541	1.05 467	4.68 662	1.10 523	2.66 271	1.64 342	1.46 302	1.32 265	5.41 686	4.24 656	7.83 551	1.90 528	0.44 538	0.52 627	0.32 386	0.29 423	0.45 501	0.63 580

GANet	2.93 581	1.05 537	11.29 484	1.64 626	0.96 430	3.91 474	2.52 657	3.72 438	2.41 534	2.95 636	3.00 629	3.21 572	2.03 548	12.42 698	4.72 637	0.51 592	0.41 578	0.46 562	0.39 551	0.60 567	0.50 525

RTSC	2.95 582	2.51 662	15.49 552	1.54 608	1.30 540	3.51 387	0.86 383	3.89 476	2.48 547	3.64 663	3.12 639	3.04 558	2.30 574	5.70 496	6.67 654	0.55 605	0.35 529	0.37 492	0.39 551	0.70 602	0.60 570

PWCDC_ROB	2.95 582	3.26 676	14.06 523	1.59 618	1.56 608	4.19 573	0.86 383	4.30 618	4.08 680	2.06 453	7.37 684	2.75 528	2.42 583	3.59 445	2.67 604	1.34 686	0.36 536	0.39 514	0.34 492	1.13 659	0.62 576

PSMNet_ROB	2.95 582	1.38 605	18.46 601	1.19 477	1.20 519	3.80 447	1.65 616	3.54 399	2.35 513	1.98 415	1.71 385	2.75 528	1.79 517	11.43 665	2.78 608	0.42 525	0.36 536	0.50 592	0.60 638	0.59 563	0.49 518

ff1	2.96 585	0.60 266	5.21 411	1.14 445	0.99 446	3.62 415	0.86 383	4.22 578	3.37 660	2.20 503	2.30 566	3.48 596	1.62 472	11.62 673	16.09 703	0.29 291	0.16 51	0.48 575	0.37 530	0.30 258	0.29 281

FINET	2.96 585	1.07 544	23.18 720	1.29 522	1.86 660	2.03 155	1.52 597	4.30 618	4.71 686	2.23 518	2.34 579	1.65 371	1.48 432	5.89 500	2.81 610	0.51 592	0.47 612	0.49 589	0.40 562	0.59 563	0.49 518

XQC	2.96 585	2.42 661	14.85 536	1.36 560	1.32 550	3.29 341	1.53 599	4.28 606	2.78 592	3.21 651	2.46 585	3.53 607	2.92 609	6.58 521	4.67 634	0.70 641	0.41 578	0.59 627	0.56 629	0.96 643	0.83 627

SGM-Forest	2.96 585	0.62 295	3.49 370	1.09 415	0.80 355	4.06 527	3.30 683	4.37 641	3.09 635	4.18 681	3.27 648	4.67 668	3.86 647	11.69 682	7.91 669	0.51 592	0.46 607	0.49 589	0.39 551	0.48 520	0.49 518
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 589	0.58 238	13.42 506	0.79 181	0.51 191	3.84 457	1.84 630	2.42 210	1.60 327	2.25 524	2.74 613	2.03 445	6.04 682	6.79 533	12.80 693	0.35 440	0.26 431	0.26 202	0.27 364	0.27 187	0.37 413

RYNet	2.97 589	0.93 506	15.09 544	1.12 436	1.38 566	3.66 422	1.42 587	4.03 523	2.29 500	2.10 461	1.70 381	3.79 620	2.16 563	13.64 714	3.02 615	0.37 462	0.41 578	0.48 575	0.34 492	0.81 628	0.75 610

TCMNet	2.98 591	1.30 590	18.26 594	1.47 594	2.09 677	3.84 457	1.08 516	3.96 505	2.39 531	2.53 584	2.29 561	2.43 494	1.75 511	10.09 612	2.39 577	0.52 598	0.45 598	0.61 636	0.50 611	0.80 627	0.78 616

mmx	2.98 591	0.60 266	5.21 411	1.14 445	0.99 446	3.62 415	0.86 383	4.49 662	3.05 630	2.20 503	2.30 566	3.48 596	1.62 472	11.62 673	16.09 703	0.33 402	0.28 458	0.48 575	0.37 530	0.44 493	0.37 413

xxx	2.98 591	0.60 266	5.21 411	1.14 445	0.99 446	3.62 415	0.86 383	4.49 662	3.05 630	2.20 503	2.30 566	3.48 596	1.62 472	11.62 673	16.09 703	0.33 402	0.28 458	0.48 575	0.37 530	0.44 493	0.37 413

Wz-Net-SNSev	2.98 591	4.36 683	15.98 555	1.57 616	1.19 511	3.28 337	1.80 625	3.96 505	2.40 532	2.32 545	2.28 558	3.48 596	2.05 551	7.84 552	3.82 627	0.47 565	0.39 564	0.53 607	0.49 604	0.71 611	0.60 570

DispNO	3.00 595	0.75 427	18.92 608	1.17 468	1.10 487	3.72 430	0.94 454	4.29 610	2.54 562	2.24 521	2.28 558	4.51 657	2.12 556	11.40 662	2.09 555	0.31 359	0.28 458	0.31 363	0.28 393	0.36 393	0.39 437

GwcNet	3.00 595	1.63 626	19.83 634	1.32 536	2.04 676	3.27 333	1.55 603	3.65 416	2.33 510	2.00 432	2.12 528	3.56 611	1.68 498	9.47 586	2.45 587	0.44 538	0.45 598	0.46 562	0.38 543	0.60 567	0.76 612

LL-Strereo	3.01 597	1.81 640	17.59 584	1.12 436	2.10 678	2.90 259	1.09 520	4.33 629	2.00 427	3.12 646	2.24 550	3.29 579	3.15 621	11.31 660	1.84 521	0.30 333	0.28 458	0.46 562	0.34 492	0.49 526	0.45 490

Anonymous_2	3.01 597	0.89 492	4.53 403	1.06 397	1.18 504	2.93 270	0.87 404	3.24 349	1.46 225	1.86 379	1.35 276	4.11 637	2.35 579	1.64 294	1.28 406	0.82 652	0.90 675	8.71 735	15.84 741	4.44 711	0.74 607

STrans-v2	3.03 599	0.77 437	20.91 684	0.81 188	0.63 278	3.89 471	1.01 490	4.27 601	2.64 575	2.28 529	3.70 660	4.13 638	5.20 671	7.33 538	1.27 402	0.31 359	0.18 139	0.29 301	0.25 312	0.29 231	0.41 464

TransformOpticalFlow	3.03 599	0.77 437	20.99 687	1.00 361	0.55 227	4.18 569	0.64 210	4.33 629	3.02 628	2.18 495	3.09 637	4.35 650	5.07 669	7.36 541	1.27 402	0.32 382	0.18 139	0.32 386	0.26 336	0.28 209	0.46 501

AANet_RVC	3.03 599	1.72 633	12.78 500	1.17 468	1.12 490	3.79 446	1.10 523	3.86 467	3.13 637	2.62 603	4.26 667	3.96 628	1.41 409	11.43 665	5.23 648	0.94 660	0.47 612	0.34 441	0.23 258	0.40 428	0.55 552

DRN-Test	3.03 599	0.99 526	18.18 592	1.35 554	1.60 614	3.59 408	1.48 592	4.13 553	2.45 543	3.47 662	1.92 479	2.58 511	2.53 591	10.88 640	2.80 609	0.39 491	0.36 536	0.44 549	0.41 569	0.55 547	0.57 560

Syn2CoEx	3.08 603	2.55 667	19.88 636	1.34 549	1.18 504	2.43 204	1.65 616	3.91 486	2.40 532	2.39 562	2.27 554	2.90 544	3.17 625	9.57 591	2.54 597	0.50 586	0.45 598	0.53 607	0.39 551	0.74 616	0.72 605

stereogan	3.09 604	0.93 506	16.43 560	1.37 570	1.66 630	3.70 426	1.67 618	3.87 470	3.15 641	3.04 640	2.70 612	5.04 677	2.79 603	9.96 604	1.78 513	0.63 621	0.49 623	0.69 650	0.47 594	0.83 631	0.68 592

PA-Net	3.09 604	1.24 584	18.84 606	1.38 572	1.19 511	3.42 363	1.75 621	3.89 476	3.27 656	1.88 384	2.10 520	3.03 557	1.88 539	11.60 671	2.88 611	0.40 499	0.54 630	0.44 549	0.62 642	0.52 534	1.02 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 606	1.45 615	14.90 539	1.46 591	1.79 653	3.33 345	1.39 580	4.04 527	2.26 491	2.77 620	3.26 647	4.00 630	2.71 600	11.63 678	2.62 603	0.82 652	0.46 607	0.79 663	0.79 661	0.71 611	0.78 616

PVD	3.12 607	1.97 646	12.80 501	1.79 649	1.63 620	3.83 452	1.34 567	3.48 384	3.88 675	5.77 695	3.56 657	3.45 595	3.29 629	5.58 493	5.30 649	0.71 643	0.69 663	0.74 661	0.77 657	0.79 625	1.13 651

1111x	3.13 608	0.57 221	8.38 444	1.20 481	0.76 340	3.80 447	0.88 411	4.61 674	2.63 573	2.31 541	2.16 535	1.95 429	1.81 525	11.54 669	18.13 716	0.32 382	0.31 494	0.32 386	0.30 445	0.35 379	0.34 377

APVNet	3.13 608	1.25 585	21.14 690	1.31 533	1.52 598	3.94 488	1.13 530	3.32 364	2.14 465	2.20 503	2.03 502	3.05 561	1.96 545	11.79 686	2.53 594	0.42 525	0.45 598	0.64 644	0.46 591	0.67 596	0.57 560

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 608	1.43 612	9.93 464	2.50 685	1.62 618	4.29 591	1.68 620	3.95 499	2.43 538	1.66 336	1.91 476	3.04 558	1.41 409	13.26 706	1.58 474	3.82 710	1.59 694	1.12 679	0.46 591	2.21 685	2.74 699

AANet	3.15 611	2.93 672	15.16 547	1.41 578	1.08 480	2.23 183	1.37 575	2.95 311	3.65 669	4.12 676	4.40 669	4.13 638	5.32 674	6.55 519	3.76 626	0.60 614	0.42 587	0.50 592	0.42 576	0.99 644	0.93 637

zh-mn7	3.15 611	9.61 712	12.45 496	1.26 507	0.99 446	2.91 262	1.32 563	4.12 551	2.74 586	3.33 656	3.07 633	2.84 540	1.89 540	8.91 571	4.69 636	0.49 582	0.40 569	0.38 509	0.38 543	0.56 553	0.63 580

ADLNet2	3.15 611	0.92 502	20.06 643	1.20 481	1.79 653	3.83 452	1.48 592	3.94 497	3.59 667	2.19 499	2.47 587	4.65 667	1.93 544	10.69 632	1.96 540	0.39 491	0.37 548	0.28 273	0.30 445	0.48 520	0.43 478

NCC-stereo	3.16 614	1.28 588	18.31 597	1.25 500	1.75 647	4.06 527	1.40 582	3.89 476	2.22 477	2.72 616	2.55 596	3.49 602	2.65 597	9.91 601	2.99 613	1.29 682	0.65 655	0.64 644	0.86 664	0.65 589	0.71 598

Abc-Net	3.16 614	1.28 588	18.31 597	1.25 500	1.75 647	4.06 527	1.40 582	3.89 476	2.22 477	2.72 616	2.55 596	3.49 602	2.65 597	9.91 601	2.99 613	1.29 682	0.65 655	0.64 644	0.86 664	0.65 589	0.71 598
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	3.20 616	1.93 643	18.84 606	1.51 603	0.80 355	4.12 544	1.82 627	4.16 564	2.91 614	1.87 381	1.74 393	2.48 501	1.84 530	13.18 705	1.74 507	0.80 649	0.57 638	0.79 663	0.74 653	1.20 668	0.86 628
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	3.23 617	0.73 405	21.29 696	1.22 490	0.68 308	3.99 513	3.38 686	4.52 667	2.52 556	1.72 352	3.60 658	2.92 549	2.21 569	10.07 610	2.59 600	0.68 636	0.50 624	0.37 492	0.48 599	0.54 544	0.54 546

GASNet	3.24 618	5.55 691	20.58 673	1.56 615	1.25 531	2.32 192	1.12 527	4.04 527	2.67 579	1.88 384	2.10 520	3.00 555	2.16 563	10.59 627	2.43 584	0.65 627	0.37 548	0.61 636	0.45 588	0.87 633	0.58 565

FBW_ROB	3.24 618	1.02 531	9.21 458	1.49 599	1.07 477	3.78 442	1.48 592	4.31 621	3.08 634	2.46 570	2.32 577	4.20 645	2.08 554	15.19 720	7.16 664	0.84 655	0.62 651	1.33 685	0.92 667	0.99 644	1.31 659

HBP-ISP	3.25 620	1.10 550	20.86 681	1.54 608	1.15 497	4.50 629	2.89 672	4.43 652	2.38 527	4.14 677	1.96 484	1.90 423	2.04 550	11.08 653	1.32 413	0.66 629	0.57 638	0.66 647	0.61 641	0.64 586	0.61 573

DStereoRT	3.28 621	1.06 542	14.58 534	1.33 541	1.12 490	4.51 633	1.29 559	4.21 574	3.48 665	2.50 575	2.13 530	1.89 422	7.69 702	7.57 545	2.43 584	0.66 629	0.33 510	4.46 727	2.84 721	0.38 412	1.12 650

aanetorigin	3.30 622	1.66 630	17.52 583	1.18 474	1.58 613	2.57 223	3.80 698	2.65 268	2.03 434	6.12 700	4.30 668	2.82 539	5.70 678	5.47 488	4.67 634	0.50 586	0.44 593	0.43 544	0.47 594	1.17 665	0.92 635

ADCRef	3.30 622	1.23 583	14.90 539	1.17 468	1.41 578	3.95 494	1.64 613	3.88 473	2.36 516	3.05 642	2.21 546	2.40 484	2.81 605	5.04 478	16.63 708	0.46 556	0.34 523	0.63 641	0.62 642	0.54 544	0.67 589

CBMV	3.32 624	0.96 522	21.16 692	1.32 536	0.83 379	3.81 449	3.91 701	4.47 658	2.53 558	3.34 657	2.24 550	4.45 654	2.58 594	10.07 610	1.96 540	0.45 548	0.43 588	0.48 575	0.38 543	0.52 534	0.53 540
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 625	0.81 459	20.05 642	1.25 500	1.20 519	3.44 365	1.99 637	4.23 582	2.67 579	3.14 647	3.82 663	3.51 605	3.32 631	11.68 681	1.94 535	0.64 624	0.67 659	0.48 575	0.52 618	0.61 572	0.81 622

CC-Net-ROB	3.35 626	1.76 636	13.89 519	2.33 682	1.65 627	4.49 626	1.62 610	4.73 679	2.90 613	1.92 398	2.05 511	1.99 440	1.61 468	12.57 703	1.60 478	2.46 693	2.18 702	2.68 705	1.04 677	2.11 683	1.38 665

z-mn7	3.36 627	9.42 710	14.16 525	1.28 518	1.22 525	3.78 442	1.43 589	3.92 491	3.35 659	2.85 627	3.36 651	3.06 562	1.97 546	9.66 592	5.16 644	0.42 525	0.35 529	0.43 544	0.33 482	0.63 578	0.48 511

edge stereo	3.37 628	1.01 530	21.99 710	1.28 518	1.37 563	2.67 234	1.39 580	3.98 510	2.87 611	2.93 631	3.27 648	4.35 650	2.43 584	11.62 673	2.39 577	0.60 614	0.63 653	0.79 663	0.55 627	0.68 599	0.67 589

DPSNet	3.43 629	1.37 604	12.19 492	1.39 574	1.24 528	4.15 551	2.06 640	4.51 666	3.34 658	2.69 614	1.96 484	3.52 606	5.56 677	10.68 631	9.68 677	0.93 659	0.73 667	0.40 521	0.37 530	1.06 649	0.86 628

S-Stereo	3.48 630	0.91 500	22.06 713	1.36 560	1.50 593	3.55 400	2.53 659	4.21 574	2.81 604	2.37 557	3.81 662	3.75 618	1.84 530	11.90 691	2.51 592	0.63 621	0.71 665	0.48 575	0.76 655	0.67 596	1.19 654

UDG	3.55 631	2.81 671	17.45 580	2.69 687	1.98 670	3.97 510	1.19 542	4.35 633	2.02 430	2.42 567	2.53 595	4.50 656	2.46 588	6.53 518	2.41 581	2.12 691	1.77 698	2.63 704	2.57 715	2.64 688	1.95 680

SAMSARA	3.55 631	2.16 656	14.18 526	1.86 656	1.49 590	4.62 653	2.65 664	3.58 406	2.80 598	7.05 705	3.05 632	5.16 683	4.07 652	9.18 580	4.80 639	0.64 624	0.67 659	0.59 627	0.68 649	0.89 634	0.91 633

WZ-Net	3.62 633	4.87 686	16.77 567	1.43 582	1.40 570	3.75 437	2.29 650	4.12 551	2.50 552	2.74 618	2.19 541	4.06 634	5.29 673	10.19 614	7.36 665	0.54 603	0.37 548	0.47 566	0.49 604	0.77 621	0.73 606

CBMV_ROB	3.62 633	0.70 374	21.42 701	1.21 487	0.89 411	4.43 616	1.76 622	4.39 644	2.79 594	5.88 697	3.38 652	4.18 642	5.12 670	10.75 634	2.32 574	0.56 607	0.55 635	0.53 607	0.51 615	0.55 547	0.46 501

GCAPDPT-zeroshot	3.67 635	0.52 145	56.80 752	0.90 281	1.06 470	2.70 237	0.77 313	3.08 329	1.18 150	1.20 268	0.81 100	0.68 147	0.55 79	0.96 96	0.68 181	0.27 216	0.21 281	0.28 273	0.20 170	0.27 187	0.25 192

Wz-Net-TNSev	3.67 635	8.83 701	13.47 509	1.48 596	1.18 504	3.60 410	2.49 656	4.27 601	3.13 637	2.18 495	1.89 469	4.21 646	2.80 604	12.10 693	7.58 668	0.57 609	0.55 635	0.47 566	0.54 624	0.91 637	1.05 645

SQANet	3.70 637	9.34 709	18.41 599	2.75 688	2.74 691	3.40 357	1.47 591	3.50 390	1.68 354	2.60 599	1.75 397	2.69 521	1.91 542	6.72 530	1.74 507	2.96 696	1.41 692	1.85 692	1.12 679	3.17 692	2.70 698

DeepPrunerF	3.70 637	1.72 633	14.87 537	1.33 541	1.74 645	3.70 426	1.55 603	4.20 569	14.00 715	2.02 439	1.77 412	2.74 526	2.30 574	10.88 640	6.88 660	0.68 636	0.60 648	0.78 662	0.78 660	0.81 628	0.71 598

FTStereo	3.71 639	0.53 163	20.37 661	0.96 331	0.65 289	4.34 596	11.29 719	2.62 265	1.50 252	2.58 594	5.04 675	1.90 423	13.84 717	3.71 450	1.25 395	0.38 479	0.24 381	0.31 363	0.32 474	0.30 258	2.10 683

ADCP+	3.74 640	1.96 645	16.90 568	1.09 415	1.55 605	4.35 599	3.65 696	3.93 493	2.98 623	2.22 514	1.66 369	3.95 626	4.83 665	3.41 440	18.87 721	0.38 479	0.41 578	0.63 641	0.53 622	0.64 586	0.81 622

test_sample9	3.79 641	1.05 537	7.87 435	1.07 400	0.86 397	3.93 482	1.19 542	4.35 633	2.11 459	2.14 475	1.75 397	1.75 388	1.67 494	11.06 650	11.61 688	1.23 676	14.45 741	4.27 723	2.09 707	0.70 602	0.69 594

zh-sn7	3.81 642	11.43 720	15.78 553	1.25 500	1.15 497	3.68 425	2.58 662	4.15 563	2.42 537	2.61 601	3.10 638	3.38 590	3.03 617	11.43 665	6.88 660	0.45 548	0.48 618	0.45 556	0.43 580	0.72 614	0.71 598

MFN_U_SF_RVC	3.81 642	10.78 717	15.01 542	1.84 653	1.39 568	3.73 434	1.63 611	4.05 531	3.26 652	2.91 629	2.38 581	4.36 652	3.65 642	8.43 561	4.91 642	1.11 671	1.04 679	0.99 672	1.31 687	1.58 676	1.75 677

GCAP-BAT	3.82 644	0.52 145	59.75 753	0.90 281	1.06 470	2.70 237	0.77 313	3.08 329	1.18 150	1.20 268	0.81 100	0.68 147	0.55 79	0.96 96	0.68 181	0.27 216	0.21 281	0.28 273	0.21 193	0.27 187	0.25 192

ADCPNet	3.89 645	1.63 626	20.25 656	1.28 518	1.27 536	6.43 699	2.65 664	3.93 493	2.70 582	2.78 621	2.20 544	4.28 648	6.16 686	5.56 491	10.27 680	0.65 627	1.18 684	0.71 653	1.70 696	0.84 632	1.37 663

DStereoO	3.90 646	2.13 653	7.90 439	4.43 715	2.84 694	4.40 608	5.30 705	4.31 621	3.21 649	2.41 566	3.08 634	2.93 551	7.14 698	4.20 465	11.12 684	4.11 713	1.30 690	1.33 685	1.63 693	3.09 690	1.26 655

RTS	3.90 646	7.04 695	17.94 587	1.92 659	2.19 681	5.00 687	2.96 674	4.29 610	3.19 644	4.05 673	3.08 634	4.94 672	3.16 623	7.64 547	6.72 655	0.66 629	0.44 593	0.51 596	0.47 594	0.95 639	0.76 612

RTSA	3.90 646	7.04 695	17.94 587	1.92 659	2.19 681	5.00 687	2.96 674	4.29 610	3.19 644	4.05 673	3.08 634	4.94 672	3.16 623	7.64 547	6.72 655	0.66 629	0.44 593	0.51 596	0.47 594	0.95 639	0.76 612

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 649	10.88 718	12.30 494	1.26 507	1.55 605	5.19 690	3.33 685	4.42 649	2.82 606	2.58 594	2.62 604	5.00 675	2.11 555	14.03 718	2.73 605	1.28 681	2.34 708	0.67 649	1.83 701	0.81 628	1.03 644

ADCMid	3.96 650	3.27 677	15.48 551	1.26 507	1.40 570	4.66 659	2.28 649	4.06 535	3.54 666	3.94 670	3.02 630	3.85 623	3.67 643	4.03 460	18.65 719	0.68 636	0.61 650	1.09 678	1.18 683	1.38 673	1.08 647

SDNR	3.97 651	1.93 643	20.28 658	1.31 533	0.94 426	5.16 689	0.67 227	4.33 629	2.58 567	4.82 690	5.94 681	5.01 676	1.45 424	17.52 722	2.53 594	0.79 647	0.72 666	0.59 627	0.45 588	1.15 663	1.17 652

MADNet+	3.97 651	9.54 711	13.83 518	1.87 657	1.69 635	4.19 573	2.87 671	4.80 683	4.10 681	2.51 579	2.67 609	4.55 660	3.41 634	8.72 565	6.92 662	1.25 679	1.27 688	1.04 674	0.93 668	1.39 674	1.85 678

SPS-STEREO	3.97 651	1.44 614	20.85 680	1.72 638	1.71 638	3.24 324	2.30 651	3.55 401	2.68 581	4.79 689	3.66 659	5.44 687	2.97 610	9.11 577	9.35 676	1.15 672	1.10 682	1.06 676	1.02 676	1.16 664	1.18 653
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 654	1.13 556	16.64 563	1.12 436	1.25 531	3.50 385	3.05 678	4.29 610	3.26 652	3.64 663	2.56 598	2.97 552	4.79 664	13.33 708	16.91 709	0.37 462	0.41 578	0.38 509	0.39 551	0.48 520	0.81 622

G-Net	4.11 655	1.21 573	19.47 623	2.31 681	2.94 695	4.74 678	2.95 673	3.33 370	2.14 465	4.44 684	9.43 700	6.93 695	3.84 646	9.01 575	4.92 643	0.79 647	0.80 672	0.70 652	0.50 611	0.95 639	0.87 631

THIR-Stereo	4.14 656	0.82 466	10.85 479	0.86 250	0.43 121	2.16 176	16.77 727	3.22 344	1.54 286	2.04 446	12.05 713	2.68 520	7.53 700	7.30 537	12.62 692	0.30 333	0.21 281	0.29 301	0.28 393	0.33 337	0.41 464

AnyNet_C32	4.17 657	5.75 692	12.62 498	1.60 620	1.54 601	5.51 693	4.09 702	3.90 481	3.23 650	4.22 682	3.03 631	3.10 563	3.41 634	8.01 556	18.85 720	0.53 601	0.58 643	0.53 607	0.74 653	1.19 667	0.97 640

Ntro	4.21 658	8.94 705	19.89 637	3.22 696	2.96 696	4.15 551	1.89 631	3.92 491	2.36 516	1.77 361	2.14 532	3.35 585	2.17 565	9.48 587	2.24 568	3.52 705	1.76 697	2.13 695	1.31 687	3.83 702	3.09 700

ADCS	4.22 659	5.33 688	16.32 558	1.64 626	1.31 543	3.91 474	3.64 695	4.21 574	2.89 612	5.11 691	2.81 622	4.46 655	3.06 620	5.21 482	19.50 722	0.63 621	0.64 654	0.69 650	0.69 651	1.12 658	1.26 655

ADCL	4.35 660	1.63 626	14.21 527	1.29 522	1.26 533	5.56 694	11.16 718	3.97 507	3.37 660	6.07 698	4.67 671	4.30 649	5.72 679	5.08 480	14.51 697	0.50 586	0.48 618	0.89 669	0.77 657	0.78 623	0.76 612

AnyNet_C01	4.37 661	7.80 697	16.40 559	1.98 665	1.40 570	6.37 698	6.47 710	4.09 543	5.03 691	4.06 675	3.78 661	4.16 641	3.31 630	6.62 523	10.00 678	0.61 618	0.67 659	0.63 641	0.67 646	2.01 681	1.31 659

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 662	10.62 715	15.18 548	1.55 613	1.45 587	6.16 696	3.54 693	5.41 697	3.68 672	2.59 598	2.74 613	4.81 669	2.20 568	13.79 715	4.40 631	2.04 689	3.36 723	1.05 675	1.20 684	2.09 682	1.72 675

RainbowNet	4.56 663	8.28 698	20.07 645	3.64 705	3.23 704	4.15 551	2.99 676	4.18 565	3.03 629	2.20 503	2.65 607	4.26 647	2.90 608	9.77 594	2.12 557	3.88 711	2.27 705	2.71 708	1.72 698	3.78 701	3.31 708

SGM_RVC	4.57 664	0.72 394	17.46 581	1.84 653	0.58 254	4.23 582	3.45 688	4.66 676	3.66 671	7.99 710	8.82 698	7.56 698	8.74 709	12.30 695	6.84 659	0.43 531	0.38 555	0.39 514	0.35 508	0.51 530	0.48 511
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 665	8.93 704	19.95 639	3.11 695	2.67 689	3.91 474	2.57 661	3.82 457	2.25 487	2.22 514	9.72 702	4.08 635	2.35 579	8.57 563	2.13 560	3.51 704	1.65 696	2.15 696	1.17 682	3.69 699	3.15 702

DispFullNet	4.64 666	3.48 679	23.95 723	3.99 707	3.03 697	3.35 347	1.06 508	4.18 565	2.80 598	6.33 702	2.94 626	4.04 633	7.81 703	3.92 458	5.16 644	2.75 694	1.61 695	3.10 713	2.68 718	3.32 694	3.31 708

CSAN	4.71 667	1.39 607	20.23 652	1.19 477	0.87 402	3.65 421	3.50 690	4.57 672	3.87 674	3.89 669	7.82 687	3.54 610	6.16 686	23.47 733	6.82 658	0.52 598	0.45 598	0.49 589	0.52 618	0.63 578	0.66 588

test_sample8	4.76 668	1.05 537	7.87 435	1.07 400	0.86 397	3.93 482	1.19 542	4.38 642	2.05 441	5.49 693	1.89 469	12.98 712	6.37 688	11.06 650	11.61 688	1.23 676	14.45 741	4.27 723	2.09 707	0.70 602	0.69 594

SuperB	4.79 669	4.41 684	21.08 689	1.45 589	1.08 480	3.91 474	3.08 680	4.18 565	3.01 627	2.50 575	2.10 520	2.75 528	3.49 640	8.80 567	19.60 723	0.44 538	0.33 510	0.53 607	0.39 551	12.01 733	0.64 584

IMH-64-1	4.84 670	2.53 664	6.83 424	4.30 712	3.74 708	4.81 682	6.05 707	5.30 692	3.92 676	3.95 671	8.33 691	5.08 679	6.06 683	8.96 573	6.30 652	4.57 721	2.96 717	3.04 710	2.12 710	4.28 707	3.62 711

IMH-64	4.84 670	2.53 664	6.83 424	4.30 712	3.74 708	4.81 682	6.05 707	5.30 692	3.92 676	3.95 671	8.33 691	5.08 679	6.06 683	8.96 573	6.30 652	4.57 721	2.96 717	3.04 710	2.12 710	4.28 707	3.62 711

NVStereoNet_ROB	4.91 672	1.40 608	16.46 561	1.47 594	1.72 644	3.46 371	1.96 634	3.89 476	3.61 668	2.90 628	24.61 733	4.81 669	4.49 661	13.57 712	4.87 641	1.33 685	1.29 689	1.70 691	1.68 694	1.41 675	1.66 672
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	5.12 673	0.90 494	21.33 697	1.50 601	1.33 554	4.09 534	3.49 689	4.03 523	4.59 685	6.57 703	10.95 707	12.92 711	8.41 708	9.86 599	8.78 674	0.75 644	0.58 643	0.51 596	0.50 611	0.68 599	0.57 560

WAO-7	5.16 674	3.21 675	18.98 610	1.88 658	1.44 583	5.34 691	3.09 681	4.91 685	5.81 698	4.35 683	8.92 699	6.55 692	6.06 683	13.40 710	10.81 682	1.34 686	1.20 687	1.48 690	1.35 690	1.60 677	1.45 667

CrosDoStereo	5.24 675	0.60 266	20.23 652	0.82 201	0.51 191	3.39 354	18.11 729	3.82 457	2.27 493	1.98 415	8.74 695	1.96 434	6.96 694	7.35 539	26.35 734	0.30 333	0.22 313	0.30 332	0.28 393	0.33 337	0.38 430

DeepStereo_LL	5.24 675	0.60 266	20.23 652	0.82 201	0.51 191	3.39 354	18.11 729	3.82 457	2.27 493	1.98 415	8.74 695	1.96 434	6.96 694	7.35 539	26.35 734	0.30 333	0.22 313	0.30 332	0.28 393	0.33 337	0.38 430

MeshStereo	5.35 677	1.32 596	21.34 698	1.34 549	1.15 497	4.40 608	3.90 700	5.18 689	4.55 683	10.14 720	11.82 712	11.47 706	5.84 680	13.84 716	7.03 663	0.61 618	0.58 643	0.60 633	0.58 633	0.72 614	0.59 569
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	5.41 678	12.60 721	20.42 665	3.27 698	3.15 702	4.50 629	3.02 677	4.66 676	3.73 673	3.35 659	5.36 677	7.86 699	2.88 606	12.33 697	4.76 638	3.12 699	2.22 703	2.70 707	1.69 695	3.49 695	3.10 701

pmcnn	5.45 679	1.22 579	17.40 577	1.60 620	2.41 688	3.48 378	2.12 643	4.52 667	3.26 652	3.67 665	13.15 716	22.10 725	3.46 639	11.92 692	17.16 711	0.34 418	0.21 281	0.23 73	0.19 144	0.36 393	0.28 268

MDST_ROB	5.53 680	0.59 248	23.11 718	2.55 686	2.69 690	21.20 728	1.98 636	4.77 682	2.65 576	9.36 715	4.25 666	4.14 640	4.45 660	22.57 728	3.68 625	0.48 570	0.33 510	0.47 566	0.44 584	0.44 493	0.44 484

EDNetEfficient	5.61 681	2.14 655	16.75 566	1.67 630	3.64 707	4.12 544	7.51 712	3.05 324	5.63 697	11.57 726	4.83 673	3.95 626	12.72 713	8.44 562	20.78 725	0.41 514	0.43 588	0.47 566	1.01 674	1.66 679	1.39 666

MSMD_ROB	5.61 681	1.08 546	16.68 564	1.21 487	0.83 379	10.14 712	2.07 642	3.93 493	6.22 700	10.37 721	8.03 689	22.22 726	9.45 710	11.66 679	4.52 633	0.66 629	0.58 643	0.66 647	0.68 649	0.65 589	0.63 580

SANet	5.65 683	1.72 633	20.94 685	1.26 507	0.88 406	7.20 703	3.81 699	4.60 673	11.23 708	4.56 685	8.78 697	7.49 697	6.95 693	11.85 689	18.11 715	0.49 582	0.44 593	0.50 592	0.42 576	0.90 636	0.82 626

ELAS_RVC	5.72 684	1.64 629	20.40 663	2.09 671	2.01 672	4.95 686	11.47 721	4.66 676	6.31 702	8.09 711	8.01 688	8.06 702	11.65 712	8.36 558	10.22 679	0.99 665	1.17 683	0.81 666	0.76 655	1.14 660	1.58 671
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 685	9.95 713	15.22 549	2.90 691	1.56 608	5.66 695	7.69 713	5.27 691	4.74 688	3.88 668	7.51 685	8.04 700	5.28 672	15.18 719	8.40 672	3.08 698	1.51 693	2.24 697	1.37 691	5.55 717	1.96 681

WAO-6	5.87 686	2.27 658	15.05 543	2.96 692	2.77 692	12.01 715	3.58 694	5.37 696	11.91 712	3.34 657	9.69 701	6.78 694	5.84 680	11.82 688	8.89 675	2.87 695	2.35 709	2.50 699	1.84 702	2.85 689	2.67 695

ELAS	5.99 687	1.62 624	20.29 659	1.96 664	2.01 672	15.09 721	8.38 716	5.23 690	5.54 695	9.02 714	8.61 694	6.74 693	9.75 711	7.48 542	11.40 687	0.96 663	1.18 684	0.72 657	0.93 668	1.30 671	1.67 673
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 688	13.97 728	21.36 699	3.58 703	3.14 701	4.73 675	2.48 655	4.20 569	3.17 642	2.98 637	2.83 624	23.31 729	4.34 658	11.06 650	2.45 587	3.68 707	2.33 707	2.60 702	1.79 700	3.69 699	3.19 704

FCDSN-DC	6.04 688	0.84 476	19.25 614	1.24 498	1.09 485	4.38 602	2.62 663	4.38 642	4.71 686	9.59 718	11.22 708	19.19 721	17.40 724	12.30 695	8.55 673	0.69 640	0.57 638	0.60 633	0.60 638	0.70 602	0.78 616
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 690	9.15 707	13.76 512	1.94 663	4.60 719	11.91 714	12.00 722	5.12 688	3.45 664	3.79 667	4.52 670	9.54 704	6.56 692	9.40 585	13.48 695	1.26 680	1.37 691	1.17 681	1.34 689	7.06 726	3.95 715

psmorigin	6.59 691	1.15 562	88.11 757	1.52 604	0.97 434	2.88 257	1.20 546	3.21 342	2.04 438	3.73 666	2.46 585	5.15 682	2.55 592	10.60 628	2.47 589	0.55 605	0.68 662	0.48 575	0.51 615	0.70 602	0.88 632

FC-DCNN	6.64 692	0.77 437	19.26 616	1.68 631	1.64 623	8.27 708	2.35 652	6.35 701	9.23 705	10.85 723	11.27 709	19.89 722	13.33 714	12.51 701	11.79 690	0.66 629	0.57 638	0.58 624	0.56 629	0.63 578	0.61 573

ACVNet-4b	6.73 693	13.67 726	21.87 709	3.54 702	3.07 698	4.19 573	2.25 648	4.03 523	3.65 669	1.64 330	3.98 665	5.88 689	2.89 607	10.01 607	16.98 710	23.29 747	2.24 704	2.53 700	1.78 699	3.87 703	3.21 705

EKT-Stereo	6.79 694	0.64 316	4.24 396	1.77 643	106.39 754	4.51 633	0.61 186	3.16 337	1.53 277	1.88 384	1.22 226	1.98 438	1.36 390	3.81 451	0.84 254	0.35 440	0.24 381	0.29 301	0.26 336	0.34 358	0.48 511

IMH	6.81 695	13.66 725	20.41 664	4.33 714	3.74 708	5.50 692	3.06 679	5.49 698	6.22 700	4.64 687	10.35 704	9.30 703	8.03 706	13.61 713	6.81 657	4.80 724	2.99 720	3.09 712	2.12 710	4.36 709	3.61 710

LVE	6.88 696	9.31 708	21.14 690	3.61 704	3.18 703	4.49 626	2.79 667	10.21 712	11.69 710	3.16 650	11.53 710	18.33 718	4.31 657	11.66 679	3.52 622	4.45 719	2.93 715	2.56 701	1.91 704	3.62 696	3.16 703

FC-DCNN v2	6.91 697	0.77 437	19.25 614	1.69 632	1.64 623	9.13 710	2.40 653	7.20 703	9.47 706	11.07 725	11.62 711	20.05 724	15.79 721	12.55 702	11.99 691	0.66 629	0.57 638	0.58 624	0.56 629	0.63 578	0.61 573

tt	7.19 698	0.51 137	6.83 424	4.03 708	2.30 687	12.05 716	20.19 733	15.46 729	6.58 703	3.42 661	3.22 645	5.37 685	6.39 691	4.20 465	7.46 666	9.81 733	11.53 740	7.05 731	7.46 732	6.31 720	3.71 713

Dean	7.52 699	9.08 706	21.41 700	3.74 706	3.53 705	4.81 682	3.53 691	5.33 695	5.25 692	4.17 678	26.53 734	25.62 735	4.09 653	10.97 644	4.32 630	3.69 708	2.30 706	2.91 709	1.87 703	4.03 705	3.24 706

DGSMNet	7.55 700	1.62 624	17.42 578	1.92 659	12.73 725	7.45 706	42.99 747	4.13 553	2.07 445	2.10 461	3.16 642	3.42 592	1.70 501	9.24 582	2.30 572	3.70 709	10.89 739	11.80 741	5.54 728	4.24 706	2.66 694

MADNet++	7.57 701	5.80 693	13.28 504	6.38 726	5.26 721	7.18 702	7.77 714	5.32 694	5.62 696	6.11 699	7.78 686	6.02 691	8.01 705	11.74 684	16.36 707	9.36 732	4.95 727	8.57 734	5.66 729	4.83 713	5.34 723

MonStereo1	8.07 702	2.24 657	5.83 418	4.68 719	3.60 706	18.80 726	2.52 657	5.89 700	5.86 699	4.76 688	13.98 721	7.41 696	50.63 752	13.28 707	5.16 644	4.40 717	0.90 675	2.69 706	1.55 692	3.92 704	3.30 707

SGM+DAISY	8.36 703	3.82 681	24.83 724	2.02 667	1.75 647	14.80 720	17.22 728	4.27 601	11.79 711	13.88 727	14.38 722	11.74 710	13.83 716	10.56 625	15.12 698	1.21 674	1.19 686	1.14 680	1.13 681	1.17 665	1.37 663

MultiAttention	8.74 704	0.56 208	7.25 430	2.07 670	22.74 735	35.86 740	8.44 717	4.97 686	2.58 567	2.57 590	5.11 676	5.55 688	1.59 461	52.70 754	7.50 667	0.47 565	0.24 381	0.52 602	1.00 673	6.84 724	6.30 727

UNDER WATER-64	9.33 705	5.37 689	22.60 716	5.22 724	4.86 720	10.75 713	4.61 704	11.45 713	17.30 728	7.59 706	9.80 703	15.99 717	17.90 726	10.63 629	15.72 702	4.36 715	2.87 712	4.39 726	2.86 722	7.01 725	5.36 724

TorneroNet-64	10.12 706	8.74 700	20.95 686	4.27 710	3.76 711	13.86 719	2.85 670	15.05 727	23.15 737	10.07 719	23.84 732	13.47 713	8.24 707	13.96 717	17.21 712	3.96 712	2.72 710	3.23 714	2.48 714	6.29 719	4.27 718

DStereoSA	10.13 707	4.62 685	12.76 499	4.78 721	13.35 726	9.97 711	22.80 734	4.74 681	16.44 723	5.11 691	15.31 724	4.61 663	13.82 715	8.00 554	27.60 738	6.51 729	8.86 731	1.43 688	8.28 733	3.16 691	10.38 729

UNDER WATER	10.47 708	3.95 682	22.62 717	5.07 723	4.51 718	7.78 707	3.77 697	12.56 721	21.72 736	7.84 709	10.78 705	23.96 731	31.66 737	10.78 637	16.19 706	4.44 718	2.93 715	4.24 722	2.86 722	6.33 721	5.47 725

JetRed	10.48 709	27.10 737	35.70 733	4.27 710	4.09 715	15.55 724	12.83 724	12.16 718	5.50 694	5.83 696	5.56 679	10.14 705	7.43 699	8.88 569	26.39 736	3.32 700	3.81 724	3.51 717	2.96 724	7.85 727	6.69 728

notaker	10.50 710	8.60 699	20.23 652	4.54 718	3.95 712	6.27 697	3.44 687	8.07 706	4.75 689	8.73 712	46.45 745	13.86 716	27.86 736	13.49 711	13.61 696	4.56 720	3.18 721	3.52 718	2.68 718	8.13 729	4.05 716

WQFJA1++	10.56 711	0.40 22	3.21 358	0.89 271	0.82 371	1.43 84	0.41 80	2.15 160	0.87 79	96.02 759	0.71 74	0.46 40	0.55 79	1.29 206	0.50 94	0.27 216	0.17 88	0.21 39	0.18 99	100.47 757	0.22 136

xyz-stereo	10.85 712	0.45 69	79.01 756	0.62 30	0.45 141	83.70 755	0.77 313	2.59 260	1.34 182	2.19 499	32.02 743	2.76 534	1.62 472	5.75 497	2.39 577	0.25 163	0.17 88	0.33 422	0.21 193	0.25 129	0.19 19

DStereoFS	11.11 713	13.81 727	11.82 490	5.73 725	11.05 724	20.81 727	11.36 720	8.68 709	16.52 726	14.90 730	15.81 728	11.63 709	13.85 718	9.05 576	15.60 701	7.57 730	8.88 732	2.41 698	5.29 727	2.16 684	15.30 735

MANE	11.39 714	1.38 605	23.16 719	4.82 722	2.79 693	22.02 729	14.51 726	25.81 733	26.28 738	10.93 724	13.17 717	19.90 723	18.03 727	15.69 721	20.41 724	0.96 663	0.74 668	1.42 687	3.24 725	0.74 616	1.71 674

SGM-ForestM	11.55 715	1.16 565	21.62 706	2.14 672	0.81 361	22.25 730	19.08 731	16.50 731	11.34 709	15.94 733	14.44 723	27.12 736	22.61 735	24.76 734	28.39 741	0.50 586	0.48 618	0.47 566	0.44 584	0.55 547	0.53 540

WAO-8	11.95 716	13.02 722	20.56 670	3.50 699	3.08 699	15.11 722	2.80 668	12.91 722	19.11 734	7.69 707	13.12 714	11.62 707	7.01 696	84.40 756	7.91 669	3.42 701	1.92 700	3.54 719	1.93 705	3.68 697	2.69 696

Venus	11.95 716	13.02 722	20.56 670	3.50 699	3.08 699	15.11 722	2.80 668	12.91 722	19.11 734	7.69 707	13.12 714	11.62 707	7.01 696	84.40 756	7.91 669	3.42 701	1.92 700	3.54 719	1.93 705	3.68 697	2.69 696

TCMNet-wrong-test	12.32 718	14.13 729	19.38 619	22.38 736	19.85 730	15.99 725	12.34 723	22.95 732	4.56 684	6.24 701	6.27 682	18.40 720	15.71 720	10.10 613	10.72 681	9.06 731	4.78 725	5.35 728	3.95 726	12.28 734	11.97 731

EDNetEfficientorigin	12.35 719	2.51 662	179.47 761	1.19 477	0.96 430	2.91 262	1.81 626	3.00 318	5.35 693	8.91 713	4.79 672	4.18 642	4.64 663	9.98 605	11.30 685	0.37 462	0.38 555	0.60 633	0.85 663	1.32 672	2.43 692

LSM	12.71 720	3.52 680	20.79 679	55.63 751	84.76 751	3.63 420	6.30 709	3.73 439	4.93 690	5.55 694	13.92 720	3.53 607	3.25 628	9.72 593	4.12 629	0.64 624	0.85 673	0.71 653	0.81 662	1.03 646	26.84 740

U	12.82 721	0.38 12	1.99 248	0.66 71	58.94 750	63.38 753	0.34 45	1.91 123	0.94 111	0.59 66	0.80 95	0.46 40	0.57 87	0.83 52	0.44 51	0.29 291	0.17 88	63.35 755	59.81 754	0.29 231	0.20 54

MSAF-DinoV2	13.69 722	13.09 724	22.03 712	2.41 684	1.44 583	4.03 522	1.38 578	9.07 710	9.20 704	2.23 518	1.98 491	5.08 679	5.06 668	177.66 762	5.46 651	0.45 548	0.34 523	0.40 521	0.62 642	6.09 718	5.80 726

DGTPSM_ROB	15.31 723	8.85 702	28.14 730	9.90 730	18.89 728	12.44 717	33.21 737	13.48 724	17.86 732	9.50 716	22.89 730	13.78 714	19.67 728	21.26 724	23.68 728	5.08 726	8.84 729	5.62 729	11.50 736	6.72 722	14.87 733

DPSMNet_ROB	15.52 724	8.89 703	31.44 731	10.07 732	18.91 729	12.44 717	33.22 738	13.51 725	17.94 733	9.58 717	22.91 731	13.79 715	19.67 728	21.43 725	23.73 729	5.17 727	8.84 729	5.63 730	11.52 739	6.79 723	14.90 734

USTest	15.98 725	15.58 730	22.56 715	18.49 733	16.99 727	26.43 731	36.08 741	27.68 736	12.77 714	10.69 722	10.80 706	18.35 719	15.09 719	18.62 723	23.37 727	4.85 725	5.34 728	7.38 732	7.43 731	9.90 731	11.23 730

KSHMR	16.96 726	5.37 689	21.64 708	4.46 716	4.50 717	8.30 709	3.32 684	15.58 730	76.24 756	6.62 704	61.47 751	56.53 751	5.43 676	35.17 740	11.37 686	4.39 716	2.97 719	3.63 721	2.74 720	5.10 715	4.34 719

LE_ROB	18.58 727	1.21 573	48.38 739	8.60 729	23.00 736	7.32 705	19.74 732	9.94 711	38.69 748	43.53 744	21.91 729	28.40 737	40.92 742	23.18 730	54.71 748	0.34 418	0.33 510	0.32 386	0.36 518	0.42 471	0.40 458

coex-ft	18.59 728	6.62 694	113.53 759	1.17 468	1.31 543	2.33 194	1.93 633	2.81 298	14.00 715	124.82 762	8.45 693	5.90 690	51.74 753	9.99 606	22.69 726	0.57 609	0.62 651	0.50 592	0.49 604	1.08 655	1.28 657

iinet-test	19.59 729	18.93 732	25.29 725	22.27 734	21.21 731	29.32 732	37.73 742	31.61 739	16.48 724	14.41 728	13.76 718	22.91 727	19.69 730	21.98 726	26.21 732	10.17 734	8.89 733	11.03 737	10.88 734	13.66 735	15.45 736

IINet	19.59 729	18.93 732	25.29 725	22.27 734	21.21 731	29.32 732	37.73 742	31.61 739	16.48 724	14.41 728	13.76 718	22.91 727	19.69 730	21.98 726	26.21 732	10.17 734	8.89 733	11.03 737	10.88 734	13.66 735	15.45 736

DPSM_ROB	20.78 731	20.03 735	26.57 728	23.62 738	22.46 733	31.10 735	39.97 745	33.52 741	17.41 730	15.25 731	15.80 726	24.06 732	20.71 733	23.30 731	27.62 739	10.78 736	9.41 736	11.69 739	11.50 736	14.49 737	16.36 738

DPSM	20.78 731	20.03 735	26.57 728	23.62 738	22.46 733	31.10 735	39.97 745	33.52 741	17.41 730	15.25 731	15.80 726	24.06 732	20.71 733	23.30 731	27.62 739	10.78 736	9.41 736	11.69 739	11.50 736	14.49 737	16.36 738

ktn	21.74 733	10.34 714	19.68 629	4.53 717	4.00 713	6.53 700	4.51 703	6.79 702	78.82 758	84.69 757	100.86 760	58.49 752	7.57 701	12.11 694	13.35 694	4.58 723	3.24 722	3.49 716	2.62 716	4.65 712	3.84 714

LRCNet_RVC	25.52 734	33.45 738	23.21 721	31.79 740	32.78 737	6.74 701	1.18 539	25.88 734	4.46 682	28.94 734	30.89 735	24.91 734	17.57 725	27.66 735	24.34 731	35.26 751	25.60 752	35.91 751	33.81 750	31.90 750	34.10 751

TorneroNet	25.88 735	11.28 719	21.62 706	4.20 709	4.07 714	55.25 745	3.15 682	15.16 728	76.94 757	58.09 751	82.72 757	86.88 756	41.15 743	13.35 709	18.13 716	4.32 714	2.85 711	3.45 715	2.62 716	8.33 730	4.14 717

DLNR_Zeroshot_test	28.62 736	55.50 752	49.94 742	183.62 757	115.05 757	3.43 364	0.28 21	29.49 737	1.49 246	1.01 234	1.26 243	0.93 247	0.63 111	3.92 458	1.51 462	29.81 748	0.41 578	0.26 202	0.23 258	93.28 754	0.32 339

DLNR-FE	28.68 737	56.10 753	49.61 740	183.75 758	105.98 753	3.44 365	0.28 21	29.58 738	1.49 246	1.01 234	1.26 243	0.93 247	0.63 111	3.81 451	1.51 462	33.14 750	0.41 578	0.26 202	0.23 258	99.94 756	0.32 339

Selective-IGEV-i1pa	29.93 738	36.60 739	34.97 732	9.92 731	7.41 723	38.91 741	35.81 740	43.96 745	35.07 746	30.01 735	53.53 750	41.78 738	35.42 738	40.57 742	33.93 743	30.94 749	15.47 743	23.33 742	13.36 740	10.61 732	27.01 741

HanzoNet	31.60 739	17.23 731	21.22 695	7.32 727	5.84 722	7.25 704	3.53 691	13.82 726	14.20 717	50.38 747	47.01 746	44.45 740	56.61 754	36.61 741	32.00 742	63.89 755	56.57 756	7.97 733	89.20 759	28.69 740	28.25 743

light-stereo	41.45 740	10.64 716	54.16 751	59.84 752	45.61 748	131.14 760	1.57 605	37.33 744	17.30 728	76.21 756	120.65 761	118.18 761	3.98 649	89.11 759	15.46 699	5.48 728	9.68 738	1.25 682	1.28 686	17.93 739	12.24 732

fast-reg	41.74 741	39.55 740	52.36 743	48.35 750	53.83 749	63.99 754	80.62 754	67.13 749	34.76 742	30.46 737	31.71 738	46.30 742	38.94 739	45.39 745	53.82 747	20.51 739	18.78 744	23.33 742	22.88 742	29.12 742	32.91 744

Hybrid-DGEV	41.74 741	40.15 743	53.21 746	47.72 744	45.04 742	62.46 747	80.71 756	67.23 751	34.70 739	30.38 736	31.64 737	48.32 749	41.44 744	46.71 752	55.65 755	21.63 744	18.85 745	23.50 749	23.21 746	29.18 745	33.09 750

FlowAnything	41.75 743	39.90 741	53.36 748	47.83 749	45.06 743	62.45 746	80.51 753	67.34 755	34.89 744	30.56 741	31.52 736	48.18 745	42.05 749	46.66 751	55.24 750	21.71 746	18.88 747	23.49 748	23.13 743	29.12 742	33.04 745

Selective-RAFT-Error	41.77 744	40.16 744	53.34 747	47.73 745	45.25 747	62.51 748	80.64 755	67.22 750	34.93 745	30.64 742	31.81 739	48.11 744	42.11 750	46.57 746	54.95 749	21.61 741	18.87 746	23.48 744	23.15 745	29.16 744	33.08 749

RAFT-FEzeroshot	41.78 745	40.21 746	53.07 744	47.74 747	45.19 745	62.51 748	80.73 758	67.30 753	34.75 740	30.51 739	31.88 740	48.27 747	41.88 747	46.64 749	55.54 752	21.62 742	18.89 749	23.48 744	23.22 747	29.20 747	33.05 746

RAFT-FE	41.78 745	40.21 746	53.07 744	47.74 747	45.19 745	62.51 748	80.73 758	67.30 753	34.75 740	30.51 739	31.88 740	48.27 747	41.88 747	46.64 749	55.54 752	21.62 742	18.89 749	23.48 744	23.22 747	29.20 747	33.05 746

CasAABBNet	41.80 747	40.20 745	53.41 749	47.73 745	45.18 744	62.51 748	80.71 756	67.26 752	34.80 743	30.49 738	31.88 740	48.24 746	41.81 746	46.63 748	55.64 754	21.60 740	18.88 747	23.48 744	23.22 747	29.19 746	33.05 746

HaxPig	43.25 748	43.65 748	45.00 737	33.85 741	35.61 739	32.69 737	30.52 735	45.09 746	42.97 749	48.77 745	48.17 747	43.00 739	40.26 741	44.58 743	43.61 744	47.18 752	49.30 753	51.54 753	50.25 752	43.73 751	45.29 752

AVERAGE_ROB	44.46 749	45.91 749	46.59 738	40.59 743	38.66 740	32.99 738	30.52 735	46.19 747	43.26 750	49.59 746	48.97 748	44.62 741	39.89 740	45.04 744	43.94 745	48.74 753	50.69 754	50.80 752	49.79 751	45.54 752	46.97 753

MEDIAN_ROB	47.37 750	49.08 750	49.92 741	40.32 742	39.97 741	34.95 739	33.43 739	49.17 748	46.39 752	53.06 748	52.65 749	47.65 743	42.23 751	48.35 753	47.29 746	52.10 754	54.04 755	54.28 754	53.48 753	48.76 753	50.33 754

LSM0	49.58 751	40.04 742	53.62 750	97.15 753	128.68 758	62.75 752	79.89 752	67.63 756	35.11 747	33.02 743	32.61 744	48.43 750	41.60 745	46.60 747	55.43 751	21.63 744	18.99 751	23.62 750	23.13 743	29.47 749	52.26 755

BEATNet-Init1	49.72 752	64.32 754	97.77 758	4.68 719	4.28 716	84.75 756	60.42 748	73.38 757	68.59 755	88.29 758	88.51 759	91.94 757	97.99 758	85.26 758	70.96 759	0.80 649	0.65 655	0.85 667	0.70 652	7.96 728	2.33 688

Anonymous_1	57.11 753	19.68 734	26.15 727	23.10 737	142.31 759	30.84 734	39.75 744	33.86 743	16.98 727	70.53 755	15.42 725	23.46 730	19.75 732	23.04 729	27.23 737	164.73 762	9.02 735	130.38 758	137.40 760	161.27 763	27.24 742

PML	64.32 754	53.22 751	17.88 586	8.10 728	32.94 738	148.46 761	247.79 764	12.18 719	45.42 751	111.41 760	288.92 764	101.47 758	101.31 759	31.67 736	15.55 700	14.03 738	4.83 726	10.98 736	6.18 730	28.82 741	5.17 722

DPSimNet_ROB	102.30 755	119.72 761	143.59 760	109.42 754	94.10 752	127.22 759	127.15 760	26.62 735	102.36 762	149.58 763	83.99 758	139.34 762	137.54 762	64.62 755	82.36 760	105.18 756	66.15 757	120.15 757	69.61 756	99.58 755	77.72 756

RSGM-EC	108.14 756	104.44 758	68.66 754	115.42 755	109.31 755	116.48 757	139.19 761	127.02 761	55.95 753	55.27 749	71.01 752	116.54 759	111.76 760	176.57 760	175.06 761	117.34 760	71.64 758	140.65 759	83.55 757	123.96 758	82.91 757

acva	108.14 756	104.44 758	68.66 754	115.42 755	109.31 755	116.48 757	139.19 761	127.02 761	55.95 753	55.27 749	71.01 752	116.54 759	111.76 760	176.57 760	175.06 761	117.34 760	71.64 758	140.65 759	83.55 757	123.96 758	82.91 757

xxxxx1	112.33 758	88.53 755	37.76 734	227.84 760	157.23 760	39.05 742	61.41 749	93.76 758	79.29 759	62.45 752	74.79 754	78.32 753	70.96 755	33.47 737	70.69 756	114.00 757	130.36 761	259.31 762	274.34 762	145.54 760	147.50 759

tt_ll	112.33 758	88.53 755	37.76 734	227.84 760	157.23 760	39.05 742	61.41 749	93.76 758	79.29 759	62.45 752	74.79 754	78.32 753	70.96 755	33.47 737	70.69 756	114.00 757	130.36 761	259.31 762	274.34 762	145.54 760	147.50 759

ff	112.33 758	88.53 755	37.76 734	227.84 760	157.23 760	39.05 742	61.41 749	93.76 758	79.29 759	62.45 752	74.79 754	78.32 753	70.96 755	33.47 737	70.69 756	114.00 757	130.36 761	259.31 762	274.34 762	145.54 760	147.50 759

Selective-IGEV-i16pa	129.35 761	164.95 762	19.57 625	3.26 697	2.26 685	202.88 763	5.86 706	236.38 764	207.45 764	116.27 761	209.82 762	153.71 763	219.30 764	258.04 764	190.96 763	192.94 763	94.03 760	90.21 756	64.92 755	4.40 710	149.67 762

test_example2	212.63 762	219.92 763	221.87 762	213.67 759	221.17 763	199.47 762	200.74 763	185.30 763	141.66 763	209.52 764	213.45 763	210.82 764	205.48 763	221.27 763	216.64 764	236.83 764	242.07 764	213.93 761	217.01 761	235.69 764	226.10 763

GS-Stereo							0.83 362	3.32 364	1.37 189	0.75 140	0.89 126	0.76 190	0.80 197	0.92 85	0.53 112	0.26 188	0.18 139	0.26 202	0.20 170	0.28 209	0.21 99

FSD					0.60 260	0.77 17	0.67 227	1.57 68	0.68 18	0.72 128	0.62 59	1.02 265	0.72 148	0.81 45	0.73 211	0.59 612	0.54 630	0.57 622	0.54 624	0.57 558

ccccc		629.75 764		567.84 763	570.84 764	582.44 764		613.82 765		614.58 765		555.57 765		666.94 765		781.57 765	507.24 765	391.36 765	342.44 765	689.82 765

ASD4		113.98 760

Low-res two-view benchmark