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	0.78 155	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 24	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 123	0.50 50	0.83 44	0.33 1	0.20 46	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 2	0.31 1	0.89 4	0.82 179	0.27 4	0.58 6	0.27 12	1.58 52	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 130	0.50 50	0.82 41	0.35 2	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 2	0.31 1	0.97 13	0.61 16	0.38 67	0.42 2	0.36 43	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 85	0.61 97	0.33 4	0.61 3	0.62 132	0.19 33	0.14 11	0.24 101	0.22 210	0.20 28	0.19 15

S2M2_XL	0.46 2	0.41 29	1.09 56	0.65 54	0.34 24	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 19	0.92 118	0.65 119	0.53 57	0.54 1	0.50 77	0.28 238	0.24 356	0.25 140	0.21 175	0.23 80	0.22 123
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.47 5	0.31 1	0.89 4	0.82 179	0.28 6	0.58 6	0.32 25	1.61 57	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 136	0.48 40	0.84 50	0.36 4	0.18 23	0.17 82	0.19 6	0.15 7	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 5	0.34 6	1.00 16	0.73 116	0.24 1	0.66 8	0.28 14	1.31 22	0.44 4	0.53 19	0.27 3	0.81 185	0.46 33	0.73 19	0.41 20	0.22 80	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.19 8	0.17 1

DepthFocus	0.50 7	0.41 29	1.02 18	0.57 7	0.38 67	0.77 10	0.44 82	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 50	0.75 169	0.48 40	0.83 44	0.36 4	0.26 168	0.19 173	0.27 217	0.25 281	0.25 116	0.21 91

FoundationStereo	0.50 7	0.39 15	1.11 70	0.79 160	0.42 97	0.70 9	0.36 43	0.76 4	0.80 44	0.62 69	0.38 10	0.73 160	0.77 153	0.69 5	0.36 4	0.26 168	0.17 82	0.23 61	0.16 25	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 9	0.42 39	0.88 2	0.62 23	0.36 33	1.62 99	0.25 7	0.96 7	0.90 71	0.61 62	0.43 16	0.57 82	0.53 57	0.71 9	0.45 44	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.19 15

MonSter++	0.52 9	0.42 39	0.89 4	0.61 16	0.36 33	1.64 102	0.25 7	0.96 7	0.91 75	0.62 69	0.42 14	0.56 77	0.53 57	0.71 9	0.45 44	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 8	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 11	0.41 29	1.03 20	0.55 5	0.37 51	0.99 21	0.23 3	1.38 29	0.67 12	0.56 27	0.52 29	0.50 51	0.82 181	0.83 44	0.47 58	0.29 267	0.16 47	0.23 61	0.18 87	0.19 8	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 12	0.42 39	1.05 26	0.58 9	0.25 2	1.30 56	0.36 43	1.53 46	0.86 65	0.56 27	0.37 9	0.57 82	0.65 104	0.87 54	0.40 15	0.20 46	0.15 24	0.19 6	0.16 25	0.22 69	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 13	0.48 102	0.89 4	0.52 1	0.43 103	2.28 166	0.53 120	1.02 11	0.53 7	0.53 19	0.41 13	0.47 42	0.45 28	0.90 66	0.36 4	0.23 98	0.18 127	0.20 14	0.15 7	0.21 49	0.20 48

LGtest1	0.55 13	0.41 29	1.14 85	0.70 85	0.40 83	0.99 21	0.26 10	1.32 23	0.93 88	0.53 19	0.60 40	0.44 33	0.49 46	1.02 101	0.45 44	0.27 194	0.19 173	0.23 61	0.16 25	0.21 49	0.23 143

PointNet	0.56 15	0.41 29	0.92 9	0.63 31	0.33 20	1.85 118	0.31 20	1.34 25	0.88 69	0.71 104	0.46 21	0.57 82	0.32 3	0.80 32	0.45 44	0.18 23	0.16 47	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 16	0.47 92	1.13 79	0.66 63	0.78 317	1.60 94	0.30 19	1.17 19	0.68 13	0.58 42	0.69 53	0.39 15	0.48 40	0.99 95	0.46 53	0.15 1	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.20 28	0.19 15

MGA	0.59 17	0.40 19	1.04 21	0.72 107	0.80 323	1.74 111	0.41 65	0.98 10	0.99 103	0.60 59	0.54 31	0.54 63	0.29 2	1.06 109	0.42 24	0.20 46	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.21 91

MSE-Stereo	0.59 17	0.40 19	1.04 21	0.72 107	0.61 236	2.02 133	0.33 28	1.13 16	0.94 92	0.60 59	0.49 24	0.54 63	0.35 7	1.06 109	0.42 24	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.22 69	0.21 91

CAR	0.60 19	0.41 29	1.04 21	0.72 107	0.61 236	2.02 133	0.33 28	1.13 16	0.94 92	0.61 62	0.49 24	0.54 63	0.35 7	1.14 132	0.45 44	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.22 69	0.21 91

LACA1	0.60 19	0.43 45	0.92 9	0.53 2	0.32 16	3.20 280	0.33 28	1.48 39	0.48 5	0.57 36	0.39 11	0.41 24	0.59 79	0.83 44	0.37 8	0.23 98	0.19 173	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 19	0.39 15	0.95 11	0.60 15	0.32 16	2.66 205	0.31 20	1.44 35	0.77 31	0.72 108	0.51 27	0.55 72	0.51 54	0.75 20	0.46 53	0.17 9	0.17 82	0.18 2	0.15 7	0.20 28	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 19	0.37 8	1.12 73	0.59 12	0.57 216	2.19 158	0.31 20	1.68 71	0.56 8	0.49 10	0.51 27	0.56 77	0.33 4	0.96 86	0.54 101	0.21 58	0.17 82	0.23 61	0.16 25	0.20 28	0.21 91

HiDET	0.61 23	0.41 29	0.88 2	0.64 41	0.39 73	2.67 206	0.25 7	1.59 55	0.91 75	0.59 50	0.44 18	0.52 58	0.50 50	0.76 23	0.54 101	0.17 9	0.15 24	0.18 2	0.15 7	0.19 8	0.21 91

LG-Stereo_L1	0.61 23	0.47 92	1.10 62	0.73 116	0.49 159	1.72 106	0.33 28	1.95 106	0.65 11	0.56 27	0.40 12	0.40 17	0.43 21	1.40 207	0.42 24	0.23 98	0.19 173	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.19 15

monster-pro	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.14 34	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.36 10	0.91 71	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LACA2	0.62 25	0.53 151	1.20 101	0.54 3	0.26 3	3.15 272	0.47 98	1.56 49	0.57 9	0.52 17	0.47 23	0.47 42	0.45 28	0.71 9	0.37 8	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.23 80	0.17 1

Test_v1	0.62 25	0.40 19	1.13 79	0.74 123	0.55 199	1.60 94	0.39 50	1.68 71	0.92 82	0.60 59	0.88 99	0.53 60	0.50 50	0.93 80	0.39 12	0.19 33	0.16 47	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MonStereo	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.13 28	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.36 10	0.90 66	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.13 28	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.36 10	0.88 60	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

MonSter	0.62 25	0.43 45	1.07 35	0.66 63	0.82 338	1.13 28	0.39 50	2.57 219	0.92 82	0.58 42	0.64 45	0.36 4	0.35 7	0.95 82	0.43 31	0.15 1	0.15 24	0.20 14	0.17 44	0.21 49	0.19 15

LCMNet	0.63 31	0.40 19	0.95 11	0.58 9	0.39 73	3.11 267	0.27 12	1.58 52	0.84 60	0.56 27	0.58 38	0.52 58	0.53 57	0.77 27	0.51 88	0.17 9	0.16 47	0.19 6	0.15 7	0.20 28	0.21 91

LG-Stereo_L2	0.63 31	0.46 68	1.15 87	0.70 85	0.43 103	2.32 170	0.28 14	1.86 92	0.68 13	0.56 27	0.42 14	0.37 9	0.45 28	1.36 199	0.40 15	0.23 98	0.18 127	0.22 45	0.18 87	0.21 49	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 33	0.42 39	1.00 16	0.83 192	0.48 151	1.39 65	0.32 25	1.45 36	0.82 53	0.88 183	0.85 91	0.39 15	0.36 10	1.99 322	0.47 58	0.20 46	0.16 47	0.17 1	0.15 7	0.18 1	0.21 91

S2M2_L	0.64 33	0.55 176	1.07 35	0.89 240	0.54 191	1.08 25	0.20 1	1.16 18	1.37 158	0.59 50	0.81 80	0.86 199	0.47 36	0.70 6	0.65 148	0.31 334	0.33 474	0.27 217	0.27 332	0.36 359	0.31 297
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 35	0.41 29	1.06 33	0.85 215	0.31 12	2.44 183	0.46 92	1.09 13	0.69 16	0.84 171	0.52 29	0.55 72	0.53 57	1.49 231	0.46 53	0.31 334	0.14 11	0.25 140	0.18 87	0.23 80	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 36	0.60 241	1.23 105	0.73 116	0.33 20	1.44 73	0.87 368	1.52 45	0.92 82	0.51 15	1.36 249	0.59 90	0.87 198	0.58 2	0.44 37	0.22 80	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.23 80	0.20 48

LiteMatch*	0.67 37	0.46 68	3.75 353	0.65 54	0.36 33	1.48 79	0.26 10	1.11 14	0.96 96	0.58 42	0.45 20	0.55 72	0.46 33	0.70 6	0.37 8	0.21 58	0.16 47	0.21 30	0.17 44	0.21 49	0.20 48

LiteMatch	0.67 37	0.84 443	0.89 4	0.80 163	0.39 73	1.60 94	0.68 208	0.96 7	0.91 75	0.62 69	0.43 16	0.56 77	1.40 367	0.71 9	1.10 316	0.28 238	0.16 47	0.29 278	0.22 210	0.29 208	0.37 375

4.5_new	0.67 37	0.46 68	1.11 70	0.63 31	0.78 317	1.97 129	0.51 110	2.18 136	0.78 36	0.73 111	0.90 110	0.42 26	0.49 46	0.81 37	0.49 70	0.21 58	0.14 11	0.26 184	0.19 131	0.22 69	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 37	0.46 68	1.11 70	0.63 31	0.78 317	1.97 129	0.51 110	2.18 136	0.77 31	0.73 111	0.90 110	0.42 26	0.49 46	0.81 37	0.49 70	0.21 58	0.14 11	0.26 184	0.19 131	0.22 69	0.20 48

4w-stereo	0.67 37	0.49 112	1.07 35	0.63 31	0.75 305	1.63 101	0.44 82	2.23 148	0.77 31	0.56 27	0.92 118	0.40 17	0.82 181	1.08 113	0.53 95	0.18 23	0.13 1	0.25 140	0.18 87	0.19 8	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 42	0.33 4	0.97 13	0.68 74	0.43 103	3.11 267	0.35 41	0.70 3	0.96 96	0.54 24	0.54 31	0.62 104	0.27 1	2.06 328	0.68 161	0.24 126	0.16 47	0.30 305	0.25 281	0.20 28	0.19 15

MatchStereo	0.68 42	0.46 68	1.93 208	0.67 71	0.28 6	0.98 19	0.33 28	2.01 113	1.69 329	0.48 7	1.02 141	0.47 42	0.59 79	0.91 71	0.58 120	0.21 58	0.17 82	0.21 30	0.15 7	0.19 8	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 42	0.40 19	1.05 26	0.64 41	0.37 51	0.84 14	0.34 37	3.40 345	1.03 110	0.50 11	0.46 21	0.58 85	0.40 15	1.85 309	0.49 70	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.16 25	0.20 28	0.19 15

3.25w_new	0.69 45	0.46 68	1.10 62	0.61 16	0.61 236	2.23 162	0.51 110	2.45 189	0.90 71	0.63 77	0.78 72	0.47 42	0.71 123	0.78 28	0.50 77	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.25w	0.69 45	0.46 68	1.10 62	0.61 16	0.61 236	2.23 162	0.51 110	2.45 189	0.90 71	0.63 77	0.78 72	0.47 42	0.71 123	0.79 29	0.50 77	0.17 9	0.14 11	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

asd	0.70 47	0.45 56	1.10 62	0.67 71	0.90 377	2.88 226	0.43 77	1.64 67	0.79 40	0.68 93	0.88 99	0.43 28	0.74 137	0.85 52	0.49 70	0.19 33	0.13 1	0.24 101	0.17 44	0.22 69	0.20 48

IGEV	0.70 47	0.36 7	1.07 35	0.71 94	1.31 503	2.82 217	0.41 65	1.76 79	0.98 100	0.73 111	0.71 55	0.35 3	0.42 19	0.90 66	0.42 24	0.18 23	0.18 127	0.22 45	0.18 87	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 47	0.40 19	1.12 73	0.71 94	0.30 9	2.80 213	0.40 58	2.21 143	0.78 36	0.59 50	0.55 33	0.51 53	0.58 74	1.24 164	0.49 70	0.24 126	0.18 127	0.23 61	0.15 7	0.21 49	0.21 91

LG-G	0.70 47	0.40 19	1.12 73	0.71 94	0.30 9	2.80 213	0.40 58	2.21 143	0.78 36	0.59 50	0.55 33	0.51 53	0.58 74	1.24 164	0.49 70	0.24 126	0.18 127	0.23 61	0.15 7	0.21 49	0.21 91

DEFOM-Stereo	0.70 47	0.46 68	1.13 79	0.72 107	0.48 151	3.40 321	0.44 82	0.90 6	0.77 31	0.86 179	0.58 38	0.45 37	0.43 21	1.76 289	0.43 31	0.24 126	0.18 127	0.22 45	0.16 25	0.21 49	0.20 48

3w_stereo	0.71 52	0.47 92	1.14 85	0.65 54	0.39 73	1.73 108	0.68 208	2.79 263	0.79 40	0.67 91	0.84 87	0.37 9	1.02 252	1.03 102	0.56 110	0.18 23	0.14 11	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.22 123

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 53	0.46 68	1.10 62	0.68 74	1.36 520	1.59 92	0.77 280	1.42 34	1.19 129	0.74 116	0.93 121	0.70 139	0.93 223	0.67 4	0.42 24	0.23 98	0.18 127	0.24 101	0.19 131	0.26 146	0.23 143

DispViT+	0.72 53	0.38 9	1.20 101	0.54 3	2.17 639	0.92 16	0.33 28	2.05 119	1.43 179	0.62 69	0.50 26	0.45 37	0.51 54	1.52 237	0.56 110	0.24 126	0.18 127	0.19 6	0.14 2	0.19 8	0.21 91

252Zero-FE	0.72 53	0.46 68	1.08 47	1.01 333	0.41 90	1.27 47	0.22 2	1.79 84	1.03 110	2.52 540	1.24 205	0.32 1	0.41 17	1.03 102	0.45 44	0.21 58	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.20 28	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 56	0.59 225	1.25 112	0.75 127	1.49 550	1.42 69	0.96 428	1.95 106	0.84 60	0.52 17	1.06 163	0.51 53	0.76 148	0.85 52	0.47 58	0.18 23	0.15 24	0.24 101	0.18 87	0.26 146	0.22 123

VMStereo-Base	0.73 56	0.44 51	1.48 161	0.61 16	0.35 29	1.71 105	0.43 77	1.30 21	1.40 168	0.84 171	1.07 166	0.92 220	0.73 131	1.26 171	0.73 189	0.24 126	0.23 320	0.24 101	0.18 87	0.24 90	0.24 161

4.25_new	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 191	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 104	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 140	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.5w_new	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 191	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 104	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 140	0.17 44	0.19 8	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 56	0.46 68	1.08 47	0.71 94	0.97 397	2.52 191	0.58 146	2.28 159	0.93 88	0.57 36	0.94 125	0.40 17	0.65 104	0.87 54	0.50 77	0.17 9	0.13 1	0.25 140	0.17 44	0.19 8	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 61	0.51 124	1.56 172	0.73 116	0.37 51	2.14 152	0.88 375	2.01 113	0.91 75	0.56 27	0.91 115	0.70 139	0.96 229	0.76 23	0.54 101	0.20 46	0.15 24	0.23 61	0.18 87	0.26 146	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 61	0.45 56	1.13 79	0.69 80	0.77 315	1.77 112	0.88 375	2.04 118	1.47 199	0.61 62	1.04 152	0.61 97	0.79 167	0.89 65	0.43 31	0.21 58	0.18 127	0.23 61	0.18 87	0.25 116	0.28 243

Foundation-i1c-attn	0.74 61	0.38 9	1.05 26	0.71 94	0.35 29	0.95 18	0.67 197	2.42 179	1.68 322	0.77 138	0.88 99	0.76 170	1.25 334	1.38 206	0.48 62	0.23 98	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.20 28	0.21 91

Foundation-i1b	0.74 61	0.38 9	1.05 26	0.69 80	0.43 103	0.94 17	0.66 193	2.52 204	1.67 319	0.83 168	0.81 80	1.03 241	1.08 283	1.13 128	0.48 62	0.23 98	0.16 47	0.21 30	0.18 87	0.20 28	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 61	0.54 167	1.86 200	1.10 386	0.44 114	2.44 183	0.34 37	1.37 28	1.51 228	0.48 7	0.86 95	0.51 53	0.60 85	1.07 112	0.45 44	0.22 80	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.23 80	0.25 175
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 66	0.60 241	1.18 93	0.82 179	0.58 225	2.29 168	0.66 193	1.38 29	0.80 44	1.03 216	0.76 66	0.63 111	0.49 46	0.84 50	0.91 267	0.31 334	0.27 412	0.40 483	0.48 559	0.31 254	0.30 287

qwe	0.75 66	0.45 56	1.10 62	0.67 71	1.06 432	2.49 188	0.45 87	2.57 219	0.90 71	0.71 104	0.83 85	0.43 28	0.48 40	1.10 117	0.64 139	0.17 9	0.14 11	0.24 101	0.16 25	0.21 49	0.20 48

2.25w	0.75 66	0.47 92	1.09 56	0.69 80	0.65 259	2.28 166	0.40 58	2.42 179	0.80 44	0.73 111	1.03 147	0.40 17	0.81 177	1.24 164	0.80 217	0.16 6	0.15 24	0.21 30	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.5w	0.75 66	0.44 51	1.06 33	0.66 63	0.69 285	2.39 177	0.56 134	2.77 255	0.82 53	0.63 77	0.88 99	0.37 9	0.75 140	1.36 199	0.50 77	0.18 23	0.14 11	0.22 45	0.17 44	0.19 8	0.21 91

2.75w_new	0.75 66	0.45 56	1.10 62	0.65 54	0.62 245	2.45 185	0.56 134	2.75 252	0.74 27	0.78 142	0.73 59	0.38 13	0.92 220	1.04 107	0.66 152	0.17 9	0.14 11	0.22 45	0.17 44	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 66	0.47 92	1.09 56	0.63 31	1.10 448	2.61 202	0.53 120	2.46 192	0.97 99	0.62 69	0.80 75	0.40 17	0.66 111	1.11 119	0.48 62	0.19 33	0.13 1	0.23 61	0.18 87	0.20 28	0.21 91

2w_stereo	0.75 66	0.46 68	1.08 47	0.68 74	0.56 204	2.00 132	0.61 158	2.87 275	0.83 57	0.93 194	0.93 121	0.36 4	1.13 300	0.90 66	0.61 128	0.17 9	0.13 1	0.23 61	0.17 44	0.20 28	0.21 91

RAStereo	0.75 66	0.52 133	2.86 309	0.58 9	0.62 245	1.19 37	0.32 25	1.81 86	0.99 103	0.75 119	1.05 159	0.64 113	0.47 36	0.80 32	0.94 283	0.22 80	0.20 224	0.27 217	0.21 175	0.34 325	0.22 123

aanet-new-70k	0.76 74	0.59 225	1.16 88	0.70 85	0.39 73	2.40 179	0.79 294	2.39 173	0.71 19	0.59 50	0.84 87	0.48 48	0.81 177	1.61 259	0.53 95	0.19 33	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.24 90	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 74	0.51 124	2.13 239	0.72 107	0.38 67	2.35 173	0.99 443	1.82 87	0.80 44	0.68 93	0.88 99	0.56 77	0.64 96	0.87 54	0.55 106	0.23 98	0.16 47	0.25 140	0.20 156	0.24 90	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 74	0.65 302	2.50 277	0.74 123	0.34 24	1.47 77	1.32 522	1.61 57	0.81 51	0.57 36	1.05 159	0.54 63	0.84 188	0.92 75	0.50 77	0.21 58	0.16 47	0.24 101	0.19 131	0.27 166	0.20 48

AdaDepth	0.76 74	0.45 56	1.41 151	0.70 85	1.27 496	3.12 269	0.43 77	1.02 11	0.94 92	0.63 77	0.91 115	0.43 28	0.58 74	1.41 212	0.48 62	0.18 23	0.21 258	0.23 61	0.19 131	0.25 116	0.26 205

MLG-Stereo_test2	0.76 74	0.40 19	1.07 35	0.64 41	0.82 338	3.49 344	0.23 3	1.69 73	2.14 432	0.62 69	0.32 7	0.67 128	0.33 4	1.14 132	0.37 8	0.23 98	0.19 173	0.23 61	0.16 25	0.19 8	0.20 48

AIO_test	0.76 74	0.47 92	1.31 127	0.81 167	0.70 289	1.36 62	0.88 375	1.40 32	1.45 185	0.55 25	0.95 130	1.81 368	0.58 74	1.16 141	0.46 53	0.27 194	0.17 82	0.24 101	0.19 131	0.24 90	0.21 91

fffft	0.76 74	0.47 92	1.28 122	0.82 179	0.54 191	1.51 83	0.80 305	2.09 127	1.18 125	0.63 77	0.84 87	0.59 90	0.55 64	1.80 295	0.85 233	0.19 33	0.18 127	0.27 217	0.20 156	0.26 146	0.24 161
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 74	0.64 289	1.40 150	0.86 222	0.61 236	1.12 27	0.57 137	1.63 65	1.20 131	0.72 108	1.43 266	0.70 139	0.62 89	1.56 242	0.58 120	0.25 151	0.18 127	0.26 184	0.21 175	0.29 208	0.31 297

AIO-Stereo	0.76 74	0.54 167	1.07 35	0.73 116	0.40 83	1.28 53	0.82 319	2.26 154	1.49 215	0.70 100	1.58 306	0.89 207	0.45 28	1.03 102	0.55 106	0.24 126	0.18 127	0.25 140	0.20 156	0.26 146	0.21 91

GLC_STEREO	0.76 74	0.52 133	1.12 73	0.83 192	0.33 20	1.86 120	0.82 319	1.46 38	1.38 162	0.95 200	1.04 152	0.68 130	0.72 126	0.97 89	0.80 217	0.23 98	0.25 383	0.32 355	0.25 281	0.32 286	0.30 287

aanet-new-60k	0.77 84	0.64 289	1.98 215	0.73 116	0.49 159	2.10 149	0.87 368	2.24 150	0.85 63	0.56 27	0.77 69	0.61 97	0.66 111	1.20 156	0.48 62	0.18 23	0.15 24	0.25 140	0.17 44	0.23 80	0.22 123

aanet-new-36k	0.77 84	0.54 167	1.39 146	0.72 107	0.32 16	2.92 234	0.60 153	2.21 143	0.87 67	0.55 25	1.12 176	0.56 77	0.87 198	0.98 91	0.48 62	0.19 33	0.15 24	0.25 140	0.17 44	0.26 146	0.21 91

aanet-new-28k	0.77 84	0.58 215	2.64 295	0.78 155	0.39 73	1.97 129	1.05 467	1.72 75	0.79 40	0.58 42	1.10 172	0.54 63	0.78 162	0.70 6	0.44 37	0.20 46	0.15 24	0.25 140	0.19 131	0.29 208	0.21 91

aanet-new-14k	0.77 84	0.50 116	1.32 131	0.81 167	0.37 51	1.73 108	1.01 451	2.24 150	0.80 44	0.79 146	1.30 227	0.46 39	1.29 340	1.03 102	0.57 115	0.21 58	0.16 47	0.24 101	0.18 87	0.28 188	0.22 123

asda	0.77 84	0.46 68	1.10 62	0.64 41	0.82 338	3.33 310	0.49 104	2.40 174	0.81 51	0.63 77	0.80 75	0.44 33	0.85 191	0.88 60	0.60 125	0.17 9	0.13 1	0.24 101	0.17 44	0.20 28	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 84	0.53 151	1.09 56	0.65 54	0.72 293	2.52 191	0.51 110	2.43 184	0.80 44	0.76 133	1.20 193	0.43 28	0.66 111	1.23 162	0.73 189	0.17 9	0.13 1	0.23 61	0.17 44	0.20 28	0.21 91

MLG-Stereo	0.77 84	0.39 15	1.04 21	0.64 41	0.41 90	3.01 251	0.31 20	1.89 96	2.92 577	0.47 5	0.29 6	0.66 123	0.47 36	1.35 197	0.39 12	0.20 46	0.18 127	0.24 101	0.16 25	0.19 8	0.20 48

mms	0.77 84	0.68 332	1.17 92	0.83 192	0.71 291	1.41 67	0.67 197	1.61 57	1.12 121	0.77 138	1.37 251	0.63 111	0.54 63	1.75 288	0.63 136	0.24 126	0.19 173	0.26 184	0.21 175	0.31 254	0.34 340

RSM++	0.77 84	0.51 124	1.08 47	0.95 291	0.42 97	1.52 87	0.71 231	2.11 129	1.40 168	0.80 150	1.23 204	0.90 212	0.59 79	1.14 132	0.69 172	0.24 126	0.19 173	0.25 140	0.21 175	0.28 188	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 93	0.59 225	1.59 176	0.72 107	0.84 353	2.43 181	0.98 441	1.99 110	0.69 16	0.62 69	1.25 213	0.60 93	0.75 140	0.82 41	0.55 106	0.21 58	0.15 24	0.25 140	0.19 131	0.26 146	0.21 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 93	0.45 56	1.12 73	0.71 94	1.00 418	2.05 142	0.87 368	2.25 152	1.18 125	0.56 27	0.74 63	0.44 33	1.03 253	0.81 37	0.41 20	0.21 58	0.19 173	0.23 61	0.18 87	0.27 166	0.91 595

Foundation-i1a	0.78 93	0.38 9	1.07 35	0.71 94	0.33 20	0.91 15	0.63 176	2.42 179	1.93 382	0.93 194	0.73 59	0.95 230	1.22 325	1.66 271	0.57 115	0.24 126	0.17 82	0.20 14	0.17 44	0.19 8	0.22 123

water-stereo	0.78 93	0.45 56	1.94 209	0.79 160	0.48 151	2.36 174	0.47 98	1.53 46	1.09 120	0.88 183	1.04 152	0.82 186	0.75 140	0.72 14	0.78 210	0.22 80	0.23 320	0.25 140	0.23 231	0.24 90	0.29 256

AIO_rvc	0.78 93	0.55 176	1.25 112	0.75 127	0.65 259	1.46 76	0.99 443	2.13 131	1.52 239	0.57 36	1.15 182	1.09 247	0.55 64	1.15 139	0.53 95	0.24 126	0.17 82	0.24 101	0.17 44	0.25 116	0.21 91

CASnet	0.78 93	0.51 124	1.29 125	0.81 167	0.29 8	1.28 53	0.74 254	1.51 42	1.89 376	1.64 293	1.09 169	0.65 119	0.64 96	0.91 71	0.76 204	0.29 267	0.17 82	0.41 495	0.31 426	0.32 286	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 99	1.36 563	2.08 235	0.70 85	0.52 179	2.05 142	0.34 37	1.92 101	0.82 53	1.03 216	0.60 40	0.48 48	0.52 56	1.28 178	0.39 12	0.19 33	0.14 11	0.19 6	0.16 25	0.22 69	0.78 578

AEACV	0.79 99	0.54 167	1.35 140	0.97 304	0.63 249	1.13 28	0.92 409	2.02 117	0.91 75	0.76 133	0.79 74	0.80 180	1.61 430	1.28 178	0.61 128	0.22 80	0.18 127	0.26 184	0.23 231	0.27 166	0.23 143

TS12	0.80 101	0.43 45	1.08 47	0.55 5	0.30 9	3.40 321	0.41 65	2.20 140	1.37 158	0.69 97	1.15 182	0.54 63	0.69 118	1.27 176	0.57 115	0.21 58	0.18 127	0.22 45	0.17 44	0.22 69	0.26 205

aanet-new-12k	0.80 101	0.44 51	1.68 183	0.81 167	0.31 12	3.00 248	0.97 433	2.65 237	0.78 36	0.69 97	0.55 33	0.58 85	0.77 153	0.99 95	0.54 101	0.21 58	0.14 11	0.24 101	0.19 131	0.26 146	0.22 123

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 101	0.50 116	1.52 165	0.71 94	1.26 493	2.61 202	0.93 412	1.85 91	0.80 44	0.62 69	1.15 182	0.66 123	0.76 148	0.88 60	0.54 101	0.23 98	0.16 47	0.24 101	0.18 87	0.26 146	0.21 91

Selective-IGEV-i32	0.80 101	0.52 133	1.05 26	0.75 127	0.61 236	1.30 56	0.82 319	2.61 232	1.41 172	0.82 156	1.64 327	0.71 150	0.62 89	1.23 162	0.64 139	0.22 80	0.19 173	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.20 48

Zero-FE251	0.80 101	0.75 398	1.71 185	0.88 233	0.70 289	2.59 201	0.45 87	1.38 29	0.83 57	1.79 328	0.61 42	0.73 160	0.81 177	0.82 41	0.61 128	0.29 267	0.23 320	0.27 217	0.19 131	0.20 28	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 101	0.39 15	1.02 18	0.65 54	1.20 479	3.14 271	0.29 18	1.59 55	3.05 590	0.50 11	0.24 1	0.67 128	0.43 21	1.33 193	0.40 15	0.21 58	0.18 127	0.23 61	0.15 7	0.19 8	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 101	0.53 151	1.12 73	0.92 267	0.44 114	2.41 180	0.79 294	1.49 41	1.16 122	0.70 100	1.12 176	0.64 113	0.64 96	1.69 279	0.87 246	0.22 80	0.16 47	0.31 332	0.22 210	0.26 146	0.25 175

fffy	0.80 101	0.59 225	1.56 172	1.00 326	0.47 143	1.27 47	0.76 267	1.90 98	1.02 108	0.75 119	1.35 245	0.83 188	0.72 126	1.70 282	0.62 132	0.23 98	0.19 173	0.27 217	0.21 175	0.28 188	0.32 308

rvit_stereo_0081	0.80 101	0.63 278	1.19 94	0.91 261	0.64 251	1.27 47	0.61 158	2.05 119	1.71 336	0.82 156	0.73 59	0.85 195	0.75 140	1.30 189	0.80 217	0.31 334	0.26 400	0.27 217	0.25 281	0.38 377	0.27 222

rvit_stereo_0082	0.80 101	0.63 278	1.19 94	0.91 261	0.64 251	1.27 47	0.61 158	2.05 119	1.71 336	0.82 156	0.73 59	0.85 195	0.75 140	1.30 189	0.80 217	0.31 334	0.26 400	0.27 217	0.25 281	0.38 377	0.27 222

RSM	0.80 101	0.50 116	1.08 47	0.83 192	0.51 166	1.31 58	0.77 280	2.28 159	1.43 179	0.82 156	1.44 267	1.22 273	0.62 89	1.17 147	0.63 136	0.22 80	0.18 127	0.24 101	0.19 131	0.27 166	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 101	0.56 188	1.53 166	0.93 283	0.39 73	1.26 46	0.73 242	1.45 36	1.30 149	1.01 209	2.26 514	0.80 180	0.56 69	1.16 141	0.65 148	0.27 194	0.23 320	0.26 184	0.22 210	0.27 166	0.25 175

Selective-IGEV	0.80 101	0.52 133	1.05 26	0.75 127	0.61 236	1.31 58	0.82 319	2.60 231	1.41 172	0.82 156	1.64 327	0.71 150	0.62 89	1.22 160	0.64 139	0.22 80	0.19 173	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 114	0.64 289	3.94 356	0.70 85	0.97 397	1.43 70	0.96 428	1.36 26	0.72 21	0.61 62	1.02 141	0.62 104	0.87 198	0.72 14	0.44 37	0.20 46	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.25 116	0.22 123

aanet-new-30k	0.81 114	0.64 289	3.91 355	0.70 85	0.97 397	1.43 70	0.96 428	1.36 26	0.72 21	0.61 62	1.02 141	0.62 104	0.87 198	0.72 14	0.44 37	0.20 46	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.25 116	0.22 123

DilatedVolume-Stereo	0.81 114	0.60 241	1.51 164	1.01 333	0.59 228	1.34 60	0.51 110	1.56 49	1.08 119	1.26 244	1.24 205	0.77 173	0.87 198	1.79 294	0.72 186	0.23 98	0.24 356	0.22 45	0.21 175	0.25 116	0.23 143

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 114	1.13 519	1.23 105	0.97 304	0.57 216	0.81 13	0.43 77	3.49 353	0.84 60	0.73 111	0.95 130	0.44 33	1.17 316	1.45 223	0.60 125	0.26 168	0.18 127	0.24 101	0.17 44	0.30 234	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 114	0.75 398	1.84 199	0.72 107	0.73 298	1.21 38	0.63 176	1.92 101	1.39 164	0.87 182	0.80 75	0.79 178	0.69 118	1.27 176	0.69 172	0.35 406	0.29 437	0.26 184	0.25 281	0.40 393	0.27 222

aanet-new-10k	0.82 119	0.58 215	1.16 88	0.78 155	0.37 51	3.52 353	1.04 463	2.34 168	0.76 29	0.89 186	0.70 54	0.64 113	0.88 205	0.94 81	0.59 122	0.22 80	0.16 47	0.25 140	0.18 87	0.26 146	0.20 48

monsterstereo	0.82 119	0.50 116	1.26 114	0.77 150	1.41 538	2.54 197	0.40 58	3.14 303	0.71 19	0.70 100	1.11 174	0.41 24	0.39 14	1.50 232	0.50 77	0.19 33	0.16 47	0.22 45	0.16 25	0.21 49	0.17 1

monsters	0.82 119	0.58 215	1.16 88	0.76 145	1.52 557	2.92 234	0.40 58	2.66 240	0.72 21	0.66 88	0.84 87	0.38 13	0.41 17	1.84 303	0.48 62	0.20 46	0.16 47	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.19 15

castereo	0.82 119	0.70 346	1.04 21	0.85 215	0.50 164	1.29 55	0.91 395	3.22 313	1.20 131	0.83 168	1.24 205	0.72 153	0.91 217	1.00 97	0.67 157	0.26 168	0.16 47	0.25 140	0.20 156	0.24 90	0.21 91

MaDis-Stereo	0.82 119	0.66 314	1.53 166	0.65 54	1.87 622	1.24 43	0.36 43	2.13 131	1.27 144	0.67 91	0.75 64	0.88 205	0.70 121	1.15 139	1.07 309	0.29 267	0.23 320	0.26 184	0.20 156	0.31 254	0.22 123

UniTT-Stereo	0.82 119	0.47 92	2.63 293	0.96 297	1.19 472	0.78 12	0.39 50	1.12 15	1.54 255	1.19 237	1.26 215	0.51 53	0.64 96	1.13 128	1.03 302	0.30 309	0.20 224	0.24 101	0.21 175	0.40 393	0.25 175

ProNet	0.82 119	0.71 360	1.50 162	0.86 222	0.45 122	1.78 113	0.83 325	1.75 78	1.28 146	0.66 88	1.13 179	0.78 174	0.76 148	1.66 271	0.71 181	0.24 126	0.20 224	0.25 140	0.23 231	0.29 208	0.25 175

GEAStereo	0.84 126	0.48 102	1.09 56	0.85 215	0.45 122	4.54 595	0.83 325	1.88 93	0.91 75	0.75 119	0.89 106	0.53 60	0.80 174	0.92 75	0.53 95	0.30 309	0.19 173	0.27 217	0.19 131	0.28 188	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 127	0.57 199	1.82 198	0.75 127	0.92 381	3.26 295	0.72 234	2.51 203	0.86 65	0.47 5	0.67 51	0.49 50	0.76 148	1.56 242	0.45 44	0.19 33	0.16 47	0.25 140	0.17 44	0.24 90	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 127	0.52 133	1.68 183	0.77 150	0.37 51	3.21 281	1.02 456	2.57 219	0.85 63	0.59 50	0.94 125	0.54 63	1.05 266	0.90 66	0.67 157	0.22 80	0.17 82	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.21 91

VIP-Stereo	0.85 127	0.83 438	1.59 176	0.76 145	0.87 365	3.18 276	0.80 305	1.94 105	0.83 57	0.78 142	1.04 152	0.64 113	0.59 79	1.24 164	0.61 128	0.28 238	0.18 127	0.23 61	0.17 44	0.22 69	0.19 15

LG-Stereo	0.85 127	0.60 241	2.71 299	0.59 12	0.45 122	2.85 221	0.55 130	2.41 175	1.34 152	0.59 50	1.19 191	0.43 28	0.40 15	0.76 23	0.75 198	0.20 46	0.17 82	0.31 332	0.24 260	0.29 208	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 131	0.45 56	1.07 35	0.68 74	1.74 604	3.37 314	0.91 395	2.46 192	0.76 29	0.85 174	0.94 125	0.72 153	0.87 198	0.71 9	0.49 70	0.25 151	0.15 24	0.26 184	0.17 44	0.23 80	0.19 15

Foundation-i1	0.86 131	0.38 9	1.13 79	0.77 150	1.12 451	1.06 23	0.69 219	2.94 279	1.61 300	0.89 186	1.39 257	1.24 275	1.01 248	1.08 113	0.55 106	0.23 98	0.19 173	0.22 45	0.20 156	0.21 49	0.20 48

1w_stereo	0.86 131	0.42 39	1.07 35	0.72 107	0.81 329	3.00 248	0.67 197	3.28 322	0.75 28	0.74 116	1.32 235	0.37 9	1.37 359	0.92 75	0.68 161	0.16 6	0.14 11	0.20 14	0.16 25	0.19 8	0.22 123

rvit_stereo_0083	0.86 131	0.67 324	1.42 152	0.87 228	0.65 259	1.23 39	0.64 180	1.67 69	2.28 461	0.79 146	0.93 121	0.93 224	1.07 279	1.46 227	0.75 198	0.32 355	0.36 499	0.30 305	0.26 304	0.33 306	0.28 243

Occ-G	0.86 131	0.52 133	1.39 146	0.82 179	0.66 266	1.37 63	0.79 294	1.58 52	1.31 150	1.56 276	0.87 98	2.18 420	0.89 211	0.97 89	0.88 251	0.26 168	0.19 173	0.26 184	0.19 131	0.25 116	0.24 161

IGEVStereo-DCA	0.86 131	0.65 302	2.05 223	0.90 250	0.46 133	1.57 89	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.65 85	0.77 69	0.74 166	0.72 126	2.59 380	0.86 240	0.28 238	0.21 258	0.28 252	0.21 175	0.29 208	0.27 222

111111	0.87 137	0.50 116	1.13 79	0.66 63	1.08 441	3.37 314	0.33 28	2.33 167	1.47 199	0.74 116	1.50 284	0.61 97	0.59 79	1.40 207	0.48 62	0.24 126	0.19 173	0.22 45	0.16 25	0.24 90	0.19 15

MoCha-V2	0.87 137	0.48 102	1.87 201	0.88 233	0.32 16	1.37 63	0.55 130	2.71 246	1.42 175	0.92 192	1.75 362	0.65 119	1.17 316	1.45 223	0.57 115	0.21 58	0.21 258	0.20 14	0.19 131	0.24 90	0.23 143

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 139	0.45 56	1.31 127	0.63 31	1.63 579	3.91 436	0.66 193	2.28 159	1.02 108	1.10 227	0.98 137	0.60 93	0.46 33	0.83 44	0.47 58	0.26 168	0.18 127	0.29 278	0.23 231	0.24 90	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 139	0.80 422	1.43 154	0.68 74	1.19 472	3.73 396	0.92 409	2.05 119	0.96 96	0.71 104	0.85 91	0.80 180	0.81 177	0.72 14	0.56 110	0.23 98	0.19 173	0.26 184	0.18 87	0.23 80	0.36 360

BStereo	0.88 139	0.73 376	4.10 358	0.80 163	0.51 166	1.13 28	0.72 234	2.57 219	1.00 105	0.85 174	0.57 36	0.72 153	0.48 40	1.01 98	0.90 258	0.26 168	0.22 290	0.24 101	0.29 389	0.25 116	0.25 175

GIP-stereo	0.88 139	0.50 116	1.34 135	1.32 496	0.94 389	2.90 228	0.42 72	3.41 346	1.06 117	0.63 77	0.76 66	0.90 212	0.76 148	0.91 71	0.52 91	0.27 194	0.18 127	0.25 140	0.16 25	0.25 116	0.19 15

WCG-NET	0.88 139	0.49 112	1.26 114	0.90 250	0.37 51	1.48 79	1.07 471	1.73 76	2.30 465	1.63 290	1.49 283	0.92 220	0.97 234	0.95 82	0.76 204	0.22 80	0.16 47	0.23 61	0.20 156	0.25 116	0.21 91

Pointernet	0.88 139	0.44 51	2.26 254	0.84 203	0.37 51	2.29 168	0.38 48	3.06 296	1.46 194	0.66 88	1.39 257	0.91 214	0.73 131	1.01 98	0.72 186	0.23 98	0.19 173	0.20 14	0.18 87	0.19 8	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 145	0.90 461	2.17 244	0.75 127	0.62 245	3.41 326	0.99 443	2.09 127	0.72 21	0.53 19	1.13 179	0.66 123	0.96 229	1.04 107	0.52 91	0.21 58	0.15 24	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 145	0.46 68	1.19 94	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.69 219	2.43 184	1.04 113	1.05 218	0.90 110	0.61 97	0.44 26	0.80 32	0.52 91	0.28 238	0.19 173	0.31 332	0.24 260	0.24 90	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 145	0.46 68	1.34 135	0.62 23	1.70 595	3.95 455	0.67 197	2.36 170	1.05 116	1.05 218	0.90 110	0.60 93	0.42 19	0.80 32	0.46 53	0.27 194	0.18 127	0.29 278	0.23 231	0.24 90	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 145	0.45 56	1.28 122	0.64 41	1.61 575	3.93 444	0.67 197	2.41 175	1.01 107	1.18 235	0.96 133	0.60 93	0.45 28	0.76 23	0.44 37	0.26 168	0.18 127	0.29 278	0.23 231	0.25 116	0.18 7

gasm-f	0.89 145	0.49 112	1.30 126	0.85 215	0.44 114	4.42 572	0.95 421	1.88 93	0.91 75	0.75 119	1.46 270	0.53 60	0.88 205	0.88 60	0.57 115	0.30 309	0.19 173	0.27 217	0.19 131	0.28 188	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 145	0.47 92	2.08 235	0.76 145	0.73 298	3.91 436	0.41 65	2.07 125	1.07 118	0.77 138	0.89 106	0.64 113	0.86 193	0.95 82	0.77 209	0.26 168	0.18 127	0.26 184	0.19 131	0.32 286	0.32 308

SCV_C0	0.89 145	0.59 225	1.96 214	0.83 192	0.44 114	1.24 43	0.64 180	3.33 337	1.66 317	0.82 156	1.20 193	0.73 160	0.66 111	1.62 261	0.66 152	0.32 355	0.21 258	0.24 101	0.20 156	0.28 188	0.23 143

CAS++	0.89 145	0.64 289	1.46 156	0.81 167	0.51 166	1.24 43	0.86 347	3.44 347	1.46 194	1.14 233	1.29 225	0.62 104	0.58 74	1.13 128	0.59 122	0.34 386	0.30 450	0.34 410	0.26 304	0.41 417	0.29 256
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 145	0.46 68	1.19 94	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.69 219	2.43 184	1.04 113	1.05 218	0.90 110	0.61 97	0.44 26	0.80 32	0.52 91	0.28 238	0.19 173	0.31 332	0.24 260	0.24 90	0.19 15

NLSM3	0.90 154	0.46 68	1.19 94	0.62 23	1.30 500	3.19 279	0.45 87	2.81 267	1.27 144	0.78 142	0.95 130	0.55 72	1.03 253	1.14 132	0.87 246	0.20 46	0.15 24	0.26 184	0.22 210	0.24 90	0.23 143

DDF-Stereo	0.90 154	0.53 151	1.16 88	0.88 233	1.31 503	1.59 92	0.86 347	2.26 154	0.79 40	0.48 7	0.63 44	0.54 63	0.73 131	2.97 399	1.03 302	0.39 456	0.17 82	0.24 101	0.18 87	1.06 611	0.29 256

IGEV-RUCA	0.90 154	0.53 151	1.05 26	0.81 167	0.74 303	3.89 433	0.80 305	1.92 101	1.41 172	0.96 205	0.71 55	0.70 139	0.73 131	1.30 189	0.68 161	0.29 267	0.20 224	0.25 140	0.19 131	0.43 446	0.34 340

gcap-zeroshot	0.90 154	0.46 68	1.36 142	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.68 208	2.49 196	0.98 100	1.05 218	0.85 91	0.62 104	0.43 21	0.79 29	0.51 88	0.27 194	0.19 173	0.30 305	0.24 260	0.24 90	0.19 15

IGEV++	0.90 154	0.58 215	1.32 131	0.94 288	0.45 122	1.27 47	1.00 448	3.32 331	1.55 263	0.82 156	1.34 242	0.86 199	1.09 286	1.16 141	0.89 254	0.33 374	0.18 127	0.23 61	0.19 131	0.29 208	0.22 123

testlalala	0.90 154	0.46 68	1.36 142	0.64 41	1.71 597	3.95 455	0.68 208	2.49 196	0.98 100	1.05 218	0.85 91	0.62 104	0.43 21	0.79 29	0.51 88	0.27 194	0.19 173	0.30 305	0.24 260	0.24 90	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 160	1.57 584	2.54 280	0.69 80	1.41 538	2.08 146	0.83 325	2.11 129	1.38 162	0.65 85	0.75 64	0.66 123	0.64 96	0.72 14	0.40 15	0.23 98	0.19 173	0.24 101	0.18 87	0.33 306	0.54 508

trnet	0.91 160	0.48 102	1.46 156	0.62 23	0.31 12	4.40 567	0.41 65	2.20 140	1.53 246	0.94 196	1.14 181	0.88 205	0.89 211	1.09 116	0.71 181	0.27 194	0.19 173	0.22 45	0.15 7	0.21 49	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 162	0.73 376	1.42 152	0.92 267	1.08 441	2.97 247	0.53 120	1.77 82	1.39 164	1.16 234	1.54 295	0.58 85	0.65 104	1.03 102	0.84 230	0.25 151	0.23 320	0.30 305	0.24 260	0.43 446	0.29 256

CREStereo	0.92 162	0.53 151	1.45 155	0.61 16	0.34 24	4.42 572	0.40 58	2.21 143	1.54 255	0.94 196	1.12 176	0.87 201	0.87 198	1.12 124	0.72 186	0.28 238	0.19 173	0.22 45	0.15 7	0.22 69	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 164	0.71 360	1.23 105	1.00 326	0.36 33	1.73 108	0.36 43	3.46 348	1.44 182	0.98 207	1.39 257	1.16 257	0.64 96	1.95 319	0.75 198	0.19 33	0.17 82	0.21 30	0.17 44	0.34 325	0.35 354

castereo++	0.93 164	0.56 188	1.26 114	0.92 267	0.73 298	2.48 186	1.00 448	2.99 285	1.03 110	0.68 93	1.41 263	1.92 384	0.59 79	1.26 171	0.44 37	0.25 151	0.19 173	0.28 252	0.19 131	0.23 80	0.23 143

IGEV-Stereo++	0.93 164	0.44 51	1.08 47	0.70 85	1.20 479	3.87 431	0.33 28	3.36 340	1.43 179	0.75 119	1.17 188	0.68 130	1.04 261	0.95 82	0.42 24	0.22 80	0.16 47	0.23 61	0.17 44	0.24 90	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 164	0.68 332	1.35 140	0.85 215	0.41 90	3.61 376	0.52 119	2.20 140	1.50 221	1.11 231	1.04 152	1.17 259	0.84 188	1.11 119	0.71 181	0.25 151	0.20 224	0.27 217	0.18 87	0.28 188	0.23 143

aanet-new	0.94 168	0.56 188	2.97 312	0.71 94	1.41 538	2.86 223	1.03 459	1.99 110	0.82 53	0.59 50	0.93 121	0.58 85	1.30 344	1.18 153	0.50 77	0.22 80	0.17 82	0.24 101	0.17 44	0.25 116	0.22 123

depthmonostereo	0.94 168	0.71 360	2.39 268	0.85 215	0.54 191	2.21 161	0.53 120	1.83 88	1.17 124	0.95 200	1.09 169	0.99 233	0.97 234	2.37 357	0.68 161	0.23 98	0.27 412	0.22 45	0.20 156	0.25 116	0.26 205

StereoAnything_RVC	0.94 168	2.66 627	2.20 245	0.76 145	0.34 24	1.18 36	0.39 50	2.31 164	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 211	1.57 246	0.35 2	0.32 355	0.16 47	0.23 61	0.15 7	3.31 654	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 168	0.72 365	2.56 282	0.64 41	0.59 228	1.90 122	0.75 264	2.71 246	1.40 168	0.91 189	1.04 152	0.85 195	0.82 181	1.14 132	0.78 210	0.35 406	0.29 437	0.25 140	0.27 332	0.45 465	0.29 256

IGEV-Stereo+	0.94 168	0.47 92	1.19 94	0.86 222	2.02 634	1.40 66	0.39 50	1.17 19	0.88 69	0.61 62	0.44 18	0.47 42	0.79 167	2.14 339	0.42 24	0.27 194	0.19 173	0.22 45	0.17 44	2.26 647	2.41 651

whm_eth	0.94 168	0.72 365	2.56 282	0.64 41	0.59 228	1.90 122	0.75 264	2.71 246	1.40 168	0.91 189	1.04 152	0.85 195	0.82 181	1.14 132	0.78 210	0.35 406	0.29 437	0.25 140	0.27 332	0.45 465	0.29 256

LoS_RVC	0.94 168	1.30 552	1.31 127	0.84 203	1.63 579	2.02 133	0.59 150	1.51 42	1.36 157	0.81 154	1.33 237	0.84 190	0.88 205	1.36 199	0.73 189	0.21 58	0.17 82	0.20 14	0.14 2	0.20 28	1.45 629

LoS	0.94 168	0.52 133	1.88 202	0.86 222	0.36 33	4.15 510	0.51 110	2.18 136	1.45 185	0.97 206	0.88 99	0.62 104	0.79 167	1.59 252	0.86 240	0.26 168	0.19 173	0.24 101	0.16 25	0.21 49	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 176	0.52 133	2.63 293	0.86 222	1.27 496	1.41 67	0.86 347	2.27 156	0.73 26	0.50 11	0.64 45	0.54 63	0.78 162	2.70 388	1.02 300	0.35 406	0.17 82	0.24 101	0.18 87	1.03 608	0.29 256

SCV	0.95 176	0.63 278	1.38 144	1.70 594	0.41 90	1.23 39	0.89 382	3.53 364	1.57 276	0.61 62	1.54 295	0.93 224	0.77 153	1.66 271	0.66 152	0.36 419	0.20 224	0.25 140	0.19 131	0.29 208	0.25 175

WCG-NET（raft）	0.95 176	0.55 176	1.20 101	0.84 203	0.31 12	1.44 73	1.01 451	1.55 48	2.37 486	1.64 293	1.42 265	2.38 442	1.01 248	1.29 183	0.76 204	0.22 80	0.19 173	0.22 45	0.20 156	0.25 116	0.21 91

anonymousdsp	0.95 176	0.69 335	1.27 120	0.83 192	0.52 179	4.54 595	0.84 333	1.76 79	1.24 135	0.76 133	1.06 163	0.78 174	0.77 153	1.67 276	0.69 172	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.26 205

IGEV-Stereo	0.95 176	0.69 335	1.27 120	0.84 203	0.52 179	4.54 595	0.84 333	1.76 79	1.24 135	0.75 119	1.06 163	0.79 178	0.77 153	1.68 278	0.69 172	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.26 205
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 181	0.48 102	1.09 56	0.97 304	0.45 122	4.54 595	0.83 325	3.32 331	1.37 158	0.75 119	0.89 106	0.76 170	0.80 174	0.92 75	0.53 95	0.26 168	0.18 127	0.26 184	0.20 156	0.28 188	0.21 91

tt45	0.96 181	0.48 102	1.19 94	0.89 240	0.66 266	3.91 436	0.76 267	1.90 98	1.26 143	0.70 100	1.30 227	0.71 150	0.63 93	2.59 380	0.74 195	0.22 80	0.17 82	0.28 252	0.23 231	0.27 166	0.27 222

DF	0.97 183	0.56 188	1.59 176	0.93 283	0.51 166	1.13 28	0.97 433	4.39 603	1.44 182	0.95 200	1.59 311	1.01 237	0.57 70	1.62 261	0.75 198	0.32 355	0.22 290	0.25 140	0.19 131	0.25 116	0.25 175

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 183	1.76 597	2.51 278	0.69 80	1.40 530	2.95 244	0.99 443	2.18 136	1.04 113	0.68 93	0.80 75	0.69 136	0.64 96	0.87 54	0.40 15	0.23 98	0.19 173	0.25 140	0.21 175	0.30 234	0.64 546

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 183	0.41 29	3.72 350	0.63 31	0.80 323	1.51 83	0.84 333	1.84 89	1.51 228	0.82 156	1.00 138	0.70 139	1.00 244	0.75 20	0.41 20	0.23 98	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.43 446	2.30 647

MSCF	0.97 183	0.82 434	1.26 114	0.88 233	0.40 83	3.17 274	0.88 375	2.79 263	1.39 164	1.32 247	1.19 191	0.58 85	1.33 349	1.28 178	0.64 139	0.25 151	0.19 173	0.25 140	0.25 281	0.28 188	0.32 308

999	0.97 183	0.48 102	1.24 111	1.03 351	0.64 251	3.25 293	0.92 409	1.40 32	1.39 164	0.71 104	1.68 340	0.70 139	0.66 111	3.03 401	0.89 254	0.23 98	0.19 173	0.25 140	0.21 175	0.25 116	0.29 256

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 183	0.41 29	3.70 349	0.63 31	0.80 323	1.51 83	0.84 333	1.84 89	1.51 228	0.82 156	1.00 138	0.70 139	1.00 244	0.75 20	0.41 20	0.23 98	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.43 446	2.30 647

DA	0.98 189	0.46 68	1.34 135	0.92 267	0.43 103	4.34 555	0.85 342	2.79 263	1.35 155	0.82 156	1.30 227	0.89 207	1.08 283	1.11 119	0.56 110	0.30 309	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.23 143

GGEV	0.98 189	0.46 68	1.34 135	0.92 267	0.43 103	4.34 555	0.85 342	2.79 263	1.35 155	0.82 156	1.30 227	0.89 207	1.08 283	1.11 119	0.56 110	0.30 309	0.18 127	0.24 101	0.18 87	0.25 116	0.23 143

ff7	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

ffff	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

11t	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

MIF-Stereo (partial)	0.98 189	0.55 176	2.83 306	0.71 94	1.03 424	1.08 25	0.49 104	2.55 215	1.66 317	0.79 146	1.20 193	0.80 180	0.90 214	1.61 259	1.56 434	0.36 419	0.24 356	0.33 391	0.25 281	0.40 393	0.28 243

ccc-4	0.98 189	0.69 335	2.05 223	0.84 203	0.52 179	4.55 600	0.86 347	1.62 60	1.24 135	0.75 119	1.03 147	0.70 139	0.77 153	1.84 303	0.68 161	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.21 175	0.31 254	0.27 222

CroCo-Stereo	0.98 189	0.87 455	3.44 335	0.87 228	0.53 189	0.49 3	0.50 106	3.99 473	1.49 215	0.81 154	1.25 213	1.00 236	0.75 140	1.10 117	1.09 315	0.24 126	0.21 258	0.24 101	0.19 131	0.35 346	0.27 222
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	0.99 197	0.89 459	2.55 281	0.99 318	1.80 615	0.54 4	0.46 92	3.10 300	1.24 135	1.07 224	1.21 197	1.05 246	0.78 162	1.26 171	1.08 312	0.27 194	0.23 320	0.27 217	0.21 175	0.43 446	0.34 340

PMTNet	0.99 197	0.48 102	1.73 187	0.62 23	0.56 204	4.20 537	0.43 77	1.88 93	1.58 280	1.00 208	1.05 159	0.78 174	0.98 241	1.50 232	0.85 233	1.21 634	0.20 224	0.23 61	0.15 7	0.22 69	0.19 15

GASTEREO	1.00 199	0.98 489	1.23 105	0.90 250	0.40 83	3.40 321	0.88 375	2.77 255	1.44 182	1.39 258	1.30 227	0.55 72	1.35 355	1.33 193	0.64 139	0.25 151	0.19 173	0.25 140	0.25 281	0.25 116	0.31 297

rvit_0105_6	1.00 199	0.93 473	2.21 247	0.92 267	0.55 199	1.52 87	0.79 294	2.41 175	2.96 580	0.76 133	0.72 58	1.02 239	0.75 140	1.42 215	0.81 222	0.40 464	0.43 550	0.34 410	0.31 426	0.43 446	0.34 340

rvit_stereo_ft	1.00 199	0.87 455	3.55 339	0.97 304	0.66 266	1.06 23	0.80 305	2.78 258	1.67 319	0.78 142	0.96 133	0.95 230	1.14 307	1.06 109	0.90 258	0.32 355	0.24 356	0.27 217	0.28 361	0.39 388	0.27 222

MyStereo07	1.01 202	0.80 422	1.26 114	1.00 326	1.04 427	3.95 455	0.95 421	2.07 125	1.42 175	0.75 119	1.22 200	0.68 130	0.91 217	1.63 266	0.67 157	0.24 126	0.24 356	0.34 410	0.26 304	0.41 417	0.37 375

CES	1.01 202	0.55 176	1.74 190	0.92 267	2.15 638	2.15 153	0.50 106	2.01 113	1.45 185	0.76 133	1.02 141	0.61 97	0.47 36	1.29 183	0.79 216	0.22 80	0.17 82	0.24 101	0.14 2	0.63 540	2.29 646

TANstereo	1.01 202	0.55 176	1.73 187	0.76 145	0.36 33	4.04 484	0.38 48	1.48 39	1.62 306	2.03 403	2.10 483	0.84 190	0.93 223	0.98 91	0.62 132	0.28 238	0.36 499	0.23 61	0.20 156	0.25 116	0.46 463

GMStereo	1.01 202	1.00 493	2.86 309	0.83 192	0.45 122	1.47 77	0.57 137	1.89 96	2.11 426	1.52 271	1.24 205	0.87 201	0.74 137	1.58 247	0.94 283	0.40 464	0.21 258	0.30 305	0.30 410	0.47 480	0.36 360
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 206	0.49 112	1.54 169	0.83 192	0.55 199	4.01 478	0.31 20	1.63 65	1.99 390	1.63 290	2.13 492	0.84 190	0.65 104	0.88 60	0.70 178	0.27 194	0.15 24	0.23 61	1.22 644	0.24 90	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	1.03 207	0.85 449	3.13 320	0.84 203	0.38 67	1.17 35	0.42 72	3.54 365	1.47 199	1.08 225	2.17 499	1.48 310	0.57 70	1.37 205	0.74 195	0.23 98	0.18 127	0.28 252	0.21 175	0.32 286	0.24 161

XX-TBD	1.03 207	0.95 481	1.94 209	1.30 489	0.43 103	3.97 470	0.33 28	1.74 77	1.73 341	1.59 280	2.02 462	0.69 136	0.60 85	1.16 141	0.66 152	0.30 309	0.25 383	0.23 61	0.15 7	0.31 254	0.22 123

RT-Monster	1.05 209	0.53 151	2.62 291	0.83 192	1.40 530	2.96 245	0.47 98	2.81 267	1.83 366	1.21 240	1.22 200	0.93 224	0.83 186	1.36 199	0.60 125	0.21 58	0.20 224	0.23 61	0.18 87	0.21 49	0.29 256

xyz-stereo-finetune	1.05 209	0.62 270	1.46 156	0.59 12	0.36 33	3.48 341	0.81 315	2.69 244	1.74 347	0.94 196	1.21 197	0.91 214	0.78 162	2.53 375	1.28 370	0.24 126	0.24 356	0.26 184	0.23 231	0.30 234	0.23 143

FE-Mocha	1.06 211	0.74 387	2.45 274	0.97 304	0.69 285	1.57 89	0.40 58	2.92 277	1.47 199	1.82 332	1.81 399	1.62 328	0.88 205	1.36 199	0.78 210	0.29 267	0.20 224	0.35 429	0.31 426	0.26 146	0.33 327

EGLCR-Stereo	1.06 211	0.51 124	1.56 172	1.02 344	0.39 73	4.27 548	0.42 72	4.08 500	1.48 209	0.90 188	0.68 52	1.09 247	0.66 111	1.81 297	0.62 132	0.27 194	0.19 173	0.29 278	0.23 231	0.37 372	0.25 175

MC-Stereo	1.06 211	0.48 102	1.55 170	1.15 418	0.41 90	4.56 605	0.61 158	2.06 123	1.46 194	1.90 351	1.61 320	0.89 207	1.12 298	1.35 197	0.73 189	0.25 151	0.18 127	0.26 184	0.22 210	0.25 116	0.24 161

sCroCo_RVC	1.06 211	0.82 434	5.05 372	1.02 344	1.05 429	0.98 19	0.61 158	2.06 123	1.29 147	0.69 97	1.26 215	0.82 186	1.10 292	1.20 156	0.90 258	0.42 491	0.40 531	0.33 391	0.30 410	0.46 476	0.38 392

Wave_Phase_stereo	1.07 215	0.73 376	4.10 358	0.80 163	0.51 166	4.91 644	0.72 234	2.50 200	1.00 105	0.85 174	0.57 36	0.72 153	0.48 40	1.01 98	0.90 258	0.26 168	0.22 290	0.24 101	0.29 389	0.25 116	0.25 175

rvit_0105_4	1.07 215	0.99 490	2.39 268	0.93 283	0.54 191	1.62 99	0.84 333	2.77 255	2.91 575	0.80 150	0.91 115	1.09 247	0.86 193	1.63 266	0.85 233	0.40 464	0.45 560	0.35 429	0.31 426	0.43 446	0.40 420

DN	1.08 217	0.54 167	3.15 322	0.90 250	1.00 418	3.37 314	0.48 102	2.59 229	1.45 185	0.95 200	0.82 84	1.32 286	0.73 131	1.86 310	0.64 139	0.30 309	0.26 400	0.28 252	0.24 260	0.34 325	0.32 308

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MM-Stereo_test3	1.09 218	0.59 225	1.55 170	1.73 598	1.18 465	1.91 124	0.86 347	3.52 360	1.76 351	1.25 242	1.86 424	1.10 250	0.69 118	1.32 192	0.86 240	0.27 194	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.34 325	0.30 287

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 218	3.30 637	2.61 288	0.82 179	0.38 67	1.27 47	0.62 173	1.51 42	1.29 147	0.91 189	0.92 118	0.65 119	0.57 70	1.08 113	0.59 122	1.55 648	0.15 24	0.32 355	0.28 361	1.10 617	1.98 643

iRaftStereo_RVC	1.09 218	0.70 346	1.39 146	0.95 291	0.45 122	3.83 414	0.42 72	2.37 172	1.58 280	1.69 304	1.76 371	1.80 363	0.83 186	1.50 232	0.98 293	0.28 238	0.18 127	0.29 278	0.26 304	0.30 234	0.31 297

RAFT-Stereo-weight	1.11 222	0.48 102	1.22 104	0.99 318	0.42 97	4.17 525	0.80 305	3.60 373	1.50 221	1.97 373	1.50 284	1.30 284	0.65 104	1.24 164	0.85 233	0.25 151	0.19 173	0.26 184	0.22 210	0.27 166	0.23 143

11t1	1.11 222	0.53 151	1.80 195	1.55 573	0.65 259	2.20 159	0.60 153	3.66 384	1.49 215	1.60 281	1.26 215	1.03 241	1.35 355	1.72 284	0.97 290	0.28 238	0.31 459	0.29 278	0.23 231	0.30 234	0.34 340

rvit_0105_5	1.13 224	0.93 473	2.60 285	0.91 261	0.56 204	1.92 125	0.91 395	3.02 290	2.63 536	0.95 200	1.20 193	1.18 263	0.93 223	1.51 235	0.93 281	0.40 464	0.43 550	0.37 457	0.35 470	0.42 436	0.44 446

GMOStereo	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

error version	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

test-v	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

test-2	1.13 224	0.70 346	2.26 254	0.75 127	0.44 114	3.05 254	0.91 395	2.78 258	1.45 185	2.37 516	1.52 287	1.53 314	1.05 266	1.17 147	0.92 272	0.25 151	0.19 173	0.35 429	0.28 361	0.34 325	0.26 205

Lsterematch	1.15 229	0.84 443	4.02 357	0.80 163	0.39 73	1.68 104	0.68 208	2.01 113	2.02 397	1.58 279	2.02 462	1.35 290	1.40 367	1.41 212	1.10 316	0.28 238	0.16 47	0.29 278	0.22 210	0.29 208	0.37 375

HUF	1.15 229	0.64 289	8.62 414	0.90 250	0.35 29	1.35 61	0.78 287	1.97 108	1.50 221	0.63 77	1.52 287	0.83 188	0.66 111	1.28 178	0.63 136	0.29 267	0.23 320	0.26 184	0.17 44	0.23 80	0.25 175

tg	1.15 229	0.67 324	1.31 127	0.94 288	0.54 191	4.02 480	0.41 65	2.96 282	1.59 295	1.69 304	1.85 421	1.84 375	0.97 234	1.78 291	0.83 227	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.26 304	0.29 208	0.27 222

Selective-RAFT	1.15 229	0.46 68	1.64 180	0.99 318	0.45 122	4.17 525	0.51 110	3.21 311	1.69 329	1.12 232	1.34 242	1.45 307	1.40 367	2.08 331	0.94 283	0.41 479	0.20 224	0.24 101	0.23 231	0.27 166	0.25 175

x	1.15 229	0.57 199	1.53 166	1.44 545	0.67 273	1.94 126	0.97 433	3.87 432	1.57 276	1.61 286	1.28 223	1.58 322	1.22 325	1.93 316	1.04 304	0.28 238	0.30 450	0.34 410	0.29 389	0.32 286	0.31 297

xyz-stereo-finetune2	1.16 234	0.63 278	1.50 162	0.57 7	0.36 33	3.47 338	0.65 190	2.70 245	1.23 133	0.88 183	1.75 362	0.91 214	1.76 472	3.54 412	1.74 470	0.24 126	0.22 290	0.30 305	0.27 332	0.31 254	0.26 205

rvit_stereo_0075_2	1.18 235	0.74 387	2.66 297	0.90 250	1.27 496	2.51 190	0.69 219	2.25 152	2.06 410	1.40 260	1.86 424	1.46 309	0.84 188	1.42 215	0.94 283	0.46 519	0.40 531	0.48 536	0.38 505	0.46 476	0.51 495

AE-Stereo	1.18 235	0.60 241	2.05 223	1.10 386	0.60 231	4.39 563	0.72 234	3.74 402	1.62 306	1.10 227	1.90 439	1.01 237	0.92 220	1.45 223	0.82 224	0.28 238	0.22 290	0.28 252	0.28 361	0.26 146	0.22 123

test-3	1.19 237	0.52 133	2.00 217	1.01 333	0.42 97	1.95 127	0.91 395	4.35 592	1.47 199	2.24 480	1.16 186	2.06 410	0.79 167	2.68 386	0.76 204	0.27 194	0.18 127	0.28 252	0.26 304	0.26 146	0.25 175

test_1	1.19 237	0.52 133	2.00 217	1.01 333	0.42 97	1.95 127	0.90 387	4.36 597	1.47 199	2.17 453	1.16 186	2.06 410	0.78 162	2.68 386	0.76 204	0.27 194	0.18 127	0.28 252	0.26 304	0.26 146	0.25 175

test_3	1.19 237	0.51 124	2.08 235	0.99 318	0.41 90	2.05 142	0.87 368	4.40 606	1.42 175	1.99 380	1.18 189	2.03 404	0.79 167	2.70 388	0.75 198	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.29 389	0.30 234	0.27 222

raftrobust	1.19 237	0.72 365	2.30 259	1.26 467	1.31 503	3.55 362	0.68 208	2.75 252	1.47 199	2.21 471	1.38 255	1.17 259	1.22 325	1.20 156	1.11 321	0.28 238	0.24 356	0.21 30	0.19 131	0.25 116	0.28 243

RALCasStereoNet	1.19 237	1.02 495	2.06 232	1.12 397	1.14 456	3.08 261	0.70 229	2.99 285	1.73 341	1.34 249	1.68 340	1.18 263	0.91 217	2.16 341	1.00 298	0.30 309	0.26 400	0.24 101	0.21 175	0.29 208	0.30 287

MIM_Stereo	1.20 242	0.78 413	3.30 330	1.05 354	0.43 103	3.04 252	0.60 153	2.46 192	1.51 228	1.60 281	1.58 306	1.82 369	1.29 340	2.00 323	1.07 309	0.24 126	0.24 356	0.28 252	0.25 281	0.27 166	0.27 222

R-Stereo Train	1.20 242	0.58 215	1.81 196	0.99 318	0.67 273	3.78 404	0.90 387	4.09 502	1.51 228	2.16 449	1.71 351	1.13 253	0.94 226	1.40 207	0.91 267	0.30 309	0.24 356	0.26 184	0.21 175	0.26 146	0.25 175

RAFT-Stereo	1.20 242	0.58 215	1.81 196	0.99 318	0.67 273	3.78 404	0.90 387	4.09 502	1.51 228	2.16 449	1.71 351	1.13 253	0.94 226	1.40 207	0.91 267	0.30 309	0.24 356	0.26 184	0.21 175	0.26 146	0.25 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 245	0.60 241	3.55 339	1.05 354	0.57 216	3.46 335	0.63 176	2.73 249	1.55 263	2.05 408	1.38 255	1.50 313	0.82 181	1.69 279	0.87 246	0.29 267	0.23 320	0.30 305	0.23 231	0.27 166	0.32 308

RCA-Stereo	1.21 245	0.52 133	1.58 175	0.90 250	0.46 133	4.68 621	0.79 294	4.13 512	1.74 347	1.92 358	1.80 386	0.94 229	1.48 396	1.14 132	0.70 178	0.27 194	0.18 127	0.25 140	0.19 131	0.25 116	0.23 143

raft+_RVC	1.21 245	0.83 438	2.61 288	1.35 514	0.97 397	3.60 372	0.76 267	3.23 316	1.51 228	1.33 248	1.67 337	1.03 241	1.10 292	1.87 311	0.92 272	0.24 126	0.22 290	0.25 140	0.24 260	0.26 146	0.25 175

AnonymousM	1.22 248	1.32 558	0.97 13	0.88 233	0.56 204	4.03 482	0.69 219	2.41 175	1.68 322	1.48 267	1.31 234	1.15 256	1.00 244	1.18 153	0.73 189	0.32 355	0.40 531	2.07 653	1.70 655	0.24 90	0.22 123

LL-Strereo2	1.23 249	0.85 449	2.38 267	0.93 283	0.68 278	3.72 392	1.37 534	2.54 214	1.99 390	1.75 320	1.40 261	1.82 369	0.73 131	1.40 207	0.99 296	0.31 334	0.23 320	0.55 577	0.35 470	0.29 208	0.24 161

ROB_FTStereo_v2	1.23 249	0.66 314	2.02 219	0.75 127	0.37 51	4.67 620	0.76 267	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.46 270	1.78 353	1.14 307	2.08 331	0.88 251	0.48 533	0.22 290	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

CRE-IMP	1.23 249	0.61 261	2.14 240	0.82 179	0.39 73	4.54 595	0.83 325	2.63 235	1.55 263	1.95 368	1.46 270	1.87 380	0.96 229	1.48 229	1.33 381	0.45 512	0.21 258	0.31 332	0.26 304	0.41 417	0.31 297

RAFT	1.23 249	0.84 443	2.05 223	0.96 297	0.47 143	1.80 115	0.94 417	3.18 310	1.46 194	1.60 281	1.71 351	3.04 517	1.59 423	1.64 268	1.32 377	0.38 444	0.24 356	0.40 483	0.32 438	0.40 393	0.35 354

test-1	1.23 249	0.65 302	1.88 202	0.96 297	0.52 179	3.84 419	0.62 173	4.01 477	1.47 199	1.93 362	1.78 380	1.83 372	0.92 220	1.19 155	1.28 370	0.26 168	0.29 437	0.31 332	0.24 260	0.29 208	0.36 360

rvit_0105_3	1.24 254	0.93 473	2.84 307	0.97 304	0.58 225	2.38 175	1.08 476	3.26 321	2.53 522	1.18 235	1.40 261	1.24 275	1.04 261	1.73 285	0.97 290	0.44 503	0.44 555	0.40 483	0.42 538	0.42 436	0.50 487

PSM-adaLoss	1.24 254	0.65 302	2.03 220	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.73 242	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.13 300	2.18 345	0.87 246	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

rafts_anoy	1.24 254	0.80 422	3.61 345	1.17 428	1.20 479	3.00 248	0.61 158	3.17 308	1.58 280	1.37 255	1.26 215	1.19 268	1.12 298	1.78 291	1.25 359	0.32 355	0.23 320	0.32 355	0.32 438	0.31 254	0.30 287

DIP-Stereo	1.24 254	0.69 335	1.77 192	0.65 54	0.61 236	4.29 550	0.58 146	4.44 612	2.53 522	1.98 375	1.33 237	0.91 214	0.86 193	1.25 170	1.25 359	0.36 419	0.23 320	0.32 355	0.23 231	0.32 286	0.29 256
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	1.25 258	0.56 188	2.05 223	1.05 354	0.93 387	2.86 223	0.55 130	3.23 316	1.34 152	1.55 274	1.07 166	3.56 570	2.03 507	1.29 183	1.00 298	0.28 238	0.27 412	0.34 410	0.21 175	0.41 417	0.43 440

Patchmatch Stereo++	1.25 258	0.65 302	2.06 232	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.76 267	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.14 307	2.44 359	0.90 258	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256
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	1.25 258	0.66 314	2.14 240	0.75 127	0.37 51	4.65 617	0.77 280	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.13 300	2.26 354	0.86 240	0.47 528	0.22 290	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

HUI-Stereo	1.25 258	0.66 314	2.33 262	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.78 287	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.46 270	1.79 360	1.13 300	2.17 343	0.85 233	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

iRAFT	1.25 258	0.65 302	2.06 232	0.75 127	0.37 51	4.68 621	0.76 267	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.14 307	2.44 359	0.90 258	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

RAFT-IKP	1.25 258	0.66 314	2.23 252	0.75 127	0.37 51	4.64 615	0.74 254	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.47 275	1.78 353	1.13 300	2.22 351	0.92 272	0.48 533	0.22 290	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 258	0.72 365	1.74 190	1.05 354	0.36 33	4.13 506	0.42 72	2.95 280	2.84 571	2.02 399	2.40 543	1.61 327	1.11 296	1.26 171	0.97 290	0.21 58	0.15 24	0.26 184	0.23 231	0.29 208	0.23 143

FACV-RUCA	1.26 265	0.65 302	2.21 247	1.06 360	1.50 553	2.69 208	1.15 493	3.05 293	1.87 370	1.36 252	1.99 458	1.03 241	1.15 315	1.36 199	1.10 316	0.41 479	0.41 540	0.73 619	0.41 531	0.61 534	0.41 426

CAS	1.26 265	0.40 19	1.46 156	2.97 652	1.61 575	4.13 506	0.73 242	1.78 83	1.49 215	0.83 168	1.10 172	0.59 90	0.53 57	1.26 171	0.80 217	2.99 657	0.13 1	0.21 30	0.13 1	0.31 254	1.72 636

anonymousdsp2	1.26 265	0.60 241	3.74 351	1.02 344	0.41 90	3.60 372	0.72 234	3.68 387	1.47 199	1.37 255	1.56 303	1.83 372	1.01 248	2.00 323	0.66 152	0.29 267	0.20 224	0.28 252	0.20 156	0.32 286	0.29 256

dd	1.26 265	1.15 524	2.47 275	0.92 267	0.49 159	4.35 558	0.75 264	1.92 101	2.11 426	1.44 264	1.24 205	1.19 268	1.05 266	1.78 291	1.70 462	0.57 572	0.34 487	0.35 429	0.33 446	0.60 529	0.46 463

iGMRVC	1.26 265	0.66 314	2.14 240	0.75 127	0.37 51	4.66 618	0.74 254	2.53 205	1.58 280	1.99 380	1.46 270	1.78 353	1.14 307	2.46 361	0.92 272	0.48 533	0.23 320	0.32 355	0.27 332	0.40 393	0.29 256

HI	1.27 270	0.90 461	2.33 262	1.10 386	0.68 278	2.92 234	0.45 87	2.49 196	1.76 351	2.13 432	1.65 334	2.42 449	1.84 489	1.58 247	1.61 444	0.26 168	0.16 47	0.28 252	0.29 389	0.26 146	0.25 175

CoSv	1.27 270	0.90 461	2.33 262	1.10 386	0.68 278	2.92 234	0.45 87	2.49 196	1.76 351	2.13 432	1.65 334	2.42 449	1.84 489	1.58 247	1.61 444	0.26 168	0.16 47	0.28 252	0.29 389	0.26 146	0.25 175

mmm	1.27 270	0.58 215	2.20 245	1.41 538	0.68 278	2.39 177	0.85 342	3.90 442	1.63 309	2.20 462	1.84 413	1.28 280	1.50 403	1.91 315	0.89 254	0.31 334	0.27 412	0.45 518	0.37 492	0.38 377	0.34 340

NRIStereo	1.28 273	0.61 261	1.67 181	1.15 418	0.38 67	4.73 634	0.90 387	2.42 179	1.50 221	1.93 362	1.33 237	1.75 347	1.22 325	2.96 398	1.33 381	0.46 519	0.22 290	0.29 278	0.26 304	0.30 234	0.28 243

RALAANet	1.28 273	1.08 510	3.21 324	1.25 460	0.94 389	1.44 73	0.69 219	3.15 305	2.57 529	2.01 394	1.80 386	1.29 283	1.05 266	2.00 323	1.48 414	0.27 194	0.20 224	0.27 217	0.24 260	0.40 393	0.27 222

CASS	1.29 275	0.66 314	2.62 291	0.95 291	0.66 266	2.84 219	0.69 219	3.00 287	1.79 356	2.57 549	1.95 447	1.39 297	1.55 420	1.59 252	1.06 306	0.50 549	0.28 427	0.34 410	0.28 361	0.46 476	0.63 542
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 276	0.60 241	5.57 381	0.88 233	0.75 305	3.04 252	0.90 387	2.68 242	1.33 151	1.48 267	1.07 166	2.78 495	0.88 205	1.29 183	0.85 233	0.31 334	0.22 290	0.35 429	0.20 156	0.45 465	0.37 375

qqq	1.30 276	0.57 199	1.67 181	1.15 418	0.51 166	2.18 155	0.91 395	3.98 469	1.53 246	1.50 270	1.24 205	1.79 360	1.34 352	4.66 439	0.98 293	0.28 238	0.31 459	0.33 391	0.33 446	0.33 306	0.32 308

test_4	1.30 276	0.50 116	6.16 385	0.84 203	0.45 122	1.61 97	1.12 487	2.14 133	1.42 175	1.52 271	2.31 533	1.84 375	0.79 167	2.52 373	1.19 339	0.27 194	0.17 82	0.29 278	0.29 389	0.29 208	0.25 175

s12784h	1.31 279	0.45 56	2.41 271	0.71 94	0.35 29	4.42 572	0.50 106	4.22 537	2.73 548	2.01 394	2.48 549	0.91 214	0.96 229	2.01 326	0.70 178	0.29 267	0.18 127	0.24 101	0.16 25	0.27 166	0.18 7

AFF-stereo	1.31 279	0.77 407	1.46 156	1.10 386	0.45 122	3.93 444	0.48 102	2.92 277	2.92 577	1.90 351	2.21 507	2.11 417	1.52 409	1.93 316	1.12 324	0.21 58	0.16 47	0.25 140	0.25 281	0.29 208	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 281	0.59 225	2.11 238	1.79 608	0.47 143	4.73 634	0.79 294	2.53 205	1.72 339	2.47 531	1.58 306	1.48 310	1.03 253	1.66 271	1.47 411	0.44 503	0.21 258	0.34 410	0.30 410	0.30 234	0.39 399

Hybrid-DGEV-03	1.34 282	0.70 346	2.74 304	1.00 326	0.52 179	3.99 473	0.99 443	3.22 313	1.64 310	2.15 443	3.31 610	1.37 296	1.07 279	1.29 183	1.22 350	0.26 168	0.18 127	0.32 355	0.24 260	0.28 188	0.24 161

ToySt	1.35 283	0.72 365	3.65 347	1.01 333	0.50 164	3.31 308	1.01 451	3.46 348	1.73 341	1.30 245	1.55 299	2.07 413	1.47 394	1.88 312	1.40 392	0.27 194	0.27 412	0.30 305	0.32 438	0.42 436	0.39 399

DisPM	1.36 284	0.55 176	2.39 268	1.54 568	0.51 166	4.59 608	0.79 294	2.50 200	1.88 372	2.50 534	1.83 408	1.45 307	1.01 248	2.71 390	0.93 281	0.46 519	0.20 224	0.32 355	0.31 426	0.31 254	0.44 446

sAnonymous2	1.37 285	1.22 541	9.79 428	0.92 267	0.88 369	1.23 39	0.61 158	2.56 217	1.69 329	0.85 174	1.02 141	0.73 160	1.23 330	0.98 91	0.78 210	0.29 267	0.25 383	0.31 332	0.30 410	1.06 611	0.71 560

CroCo_RVC	1.37 285	1.22 541	9.79 428	0.92 267	0.88 369	1.23 39	0.61 158	2.56 217	1.69 329	0.85 174	1.02 141	0.73 160	1.23 330	0.98 91	0.78 210	0.29 267	0.25 383	0.31 332	0.30 410	1.06 611	0.71 560

GES	1.38 287	0.64 289	2.61 288	1.09 377	0.57 216	4.30 552	1.02 456	3.86 429	1.51 228	1.72 313	1.74 358	1.28 280	1.77 474	1.62 261	1.61 444	0.39 456	0.27 412	0.33 391	0.30 410	0.41 417	0.47 468

Any-RAFT	1.40 288	0.53 151	2.78 305	1.09 377	0.64 251	4.41 570	0.81 315	3.97 467	2.78 555	1.99 380	1.34 242	2.36 439	1.56 422	1.56 242	0.75 198	0.27 194	0.20 224	0.25 140	0.18 87	0.25 116	0.28 243

UDGNet	1.40 288	1.52 581	2.22 250	1.38 532	0.62 245	4.39 563	0.68 208	1.80 85	2.18 440	1.34 249	1.18 189	0.99 233	1.00 244	2.16 341	1.19 339	1.09 628	0.34 487	1.30 643	0.98 631	1.10 617	0.58 527

GMStereo_Zeroshot	1.41 290	1.21 535	3.33 332	1.29 482	0.72 293	3.35 312	0.53 120	2.58 228	1.68 322	2.35 512	1.56 303	2.42 449	0.96 229	2.50 365	1.16 332	0.45 512	0.23 320	0.40 483	0.24 260	0.79 587	0.33 327

Selective-IGEV-i1	1.43 291	0.59 225	2.42 273	1.15 418	1.07 438	3.82 413	1.09 480	3.79 411	2.11 426	1.62 288	1.91 440	2.65 476	1.22 325	1.80 295	1.12 324	0.32 355	0.27 412	0.46 524	0.54 583	0.31 254	0.39 399

rvit_105_1	1.43 291	0.90 461	3.27 328	1.08 371	0.68 278	2.79 212	1.27 515	3.52 360	2.35 477	1.38 257	1.54 295	1.28 280	1.14 307	2.91 394	1.40 392	0.54 566	0.47 574	0.45 518	0.59 595	0.44 457	0.58 527

RAFT-Test	1.44 293	0.59 225	6.10 384	1.01 333	0.69 285	2.90 228	0.80 305	3.68 387	1.70 334	1.85 335	1.68 340	3.15 527	1.03 253	1.20 156	0.99 296	0.27 194	0.22 290	0.25 140	0.23 231	0.27 166	0.25 175

DCRE	1.44 293	0.74 387	3.50 338	1.13 404	0.72 293	1.78 113	0.67 197	2.14 133	1.56 270	1.99 380	8.09 649	1.73 345	1.07 279	1.24 164	0.83 227	0.23 98	0.25 383	0.26 184	0.26 304	0.28 188	0.30 287

AdaStereo	1.45 295	0.83 438	2.34 265	1.28 478	0.81 329	3.21 281	1.14 492	4.20 528	2.46 510	2.05 408	1.77 377	2.48 459	1.18 318	1.71 283	1.44 401	0.43 497	0.25 383	0.43 506	0.28 361	0.44 457	0.34 340
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	1.46 296	0.57 199	14.51 498	0.74 123	0.34 24	3.31 308	0.68 208	2.34 168	0.72 21	0.58 42	0.88 99	0.50 51	1.06 274	1.42 215	0.45 44	0.19 33	0.15 24	0.25 140	0.17 44	0.24 90	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 296	0.59 225	1.94 209	0.87 228	0.85 355	4.16 520	1.16 495	4.48 618	1.88 372	2.93 590	1.83 408	2.60 470	1.31 346	1.60 254	1.21 347	0.34 386	0.25 383	0.31 332	0.28 361	0.35 346	0.33 327

PFNet+	1.46 296	0.57 199	2.84 307	0.92 267	0.47 143	4.64 615	0.84 333	2.46 192	1.99 390	2.14 435	1.64 327	1.34 288	1.03 253	4.68 441	1.23 354	0.45 512	0.33 474	0.37 457	0.39 513	0.32 286	0.49 480

ACVNet	1.46 296	0.64 289	3.56 341	0.93 283	0.85 355	4.22 538	0.80 305	2.85 270	2.08 413	1.78 324	1.88 428	3.10 522	1.46 392	1.33 193	1.89 488	0.29 267	0.26 400	0.30 305	0.26 304	0.39 388	0.27 222

psmg	1.47 300	0.59 225	1.94 209	0.92 267	0.85 355	4.30 552	1.42 546	4.10 509	1.88 372	2.64 566	2.09 482	2.60 470	1.31 346	1.60 254	1.21 347	0.34 386	0.27 412	0.33 391	0.34 454	0.36 359	0.34 340

BUS	1.49 301	0.59 225	1.94 209	0.87 228	0.85 355	4.50 588	0.76 267	4.48 618	1.88 372	2.93 590	1.83 408	3.63 573	0.97 234	1.60 254	1.17 336	0.34 386	0.25 383	0.31 332	0.28 361	0.35 346	0.33 327

Hybrid-DGEV-2	1.55 302	1.43 573	3.19 323	1.16 425	0.51 166	4.15 510	0.54 129	4.28 565	2.22 444	2.06 413	1.37 251	2.37 440	1.61 430	3.24 404	1.15 328	0.25 151	0.24 356	0.30 305	0.26 304	0.29 208	0.28 243

plain	1.55 302	0.69 335	13.59 476	0.65 54	0.73 298	1.66 103	0.57 137	3.17 308	1.94 384	0.77 138	1.24 205	0.80 180	0.86 193	1.60 254	0.96 289	0.33 374	0.21 258	0.32 355	0.25 281	0.42 436	0.28 243

LCNet	1.55 302	0.54 167	1.88 202	0.99 318	0.55 199	3.60 372	1.21 509	2.86 273	1.53 246	2.18 455	1.74 358	1.43 306	4.17 613	3.62 415	0.87 246	0.29 267	0.20 224	0.28 252	0.77 616	0.47 480	1.85 639

DeepStereo_RVC	1.55 302	0.63 278	3.32 331	0.77 150	0.42 97	4.49 585	0.72 234	2.50 200	1.58 280	2.02 399	1.81 399	1.54 318	6.38 649	1.73 285	1.19 339	0.46 519	0.22 290	0.29 278	0.28 361	0.35 346	0.38 392

acv_ft	1.55 302	0.64 289	3.29 329	1.14 405	2.01 631	2.93 239	0.97 433	3.81 416	2.08 413	2.22 473	1.88 428	3.10 522	1.66 454	1.33 193	2.22 527	0.29 267	0.26 400	0.30 305	0.26 304	0.39 388	0.27 222

TestStereo1	1.56 307	0.81 427	2.32 260	1.61 583	0.64 251	4.13 506	1.36 529	3.79 411	3.20 606	1.60 281	2.57 561	1.39 297	2.15 519	2.51 368	1.30 374	0.29 267	0.20 224	0.34 410	0.25 281	0.40 393	0.36 360

SA-5K	1.56 307	0.81 427	2.32 260	1.61 583	0.64 251	4.13 506	1.36 529	3.79 411	3.20 606	1.60 281	2.57 561	1.39 297	2.15 519	2.51 368	1.30 374	0.29 267	0.20 224	0.34 410	0.25 281	0.40 393	0.36 360

UCFNet_RVC	1.57 309	0.84 443	3.25 326	1.36 520	1.40 530	4.07 492	1.01 451	2.68 242	1.50 221	2.11 425	1.88 428	2.37 440	1.50 403	3.41 409	1.42 398	0.36 419	0.28 427	0.52 563	0.40 524	0.53 503	0.43 440

NF-Stereo	1.58 310	0.61 261	2.66 297	2.26 635	0.47 143	4.68 621	0.67 197	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.08 472	1.20 343	0.40 464	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.36 360

OCTAStereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.27 638	0.46 133	4.68 621	0.67 197	3.30 325	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.02 469	1.21 347	0.41 479	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.37 375

RE-Stereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.26 635	0.46 133	4.68 621	0.68 208	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.01 467	1.22 350	0.41 479	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.37 375

TVStereo	1.58 310	0.61 261	2.72 300	2.26 635	0.46 133	4.68 621	0.68 208	3.31 326	1.48 209	2.11 425	1.59 311	1.36 292	1.09 286	6.01 467	1.22 350	0.41 479	0.20 224	0.36 445	0.34 454	0.31 254	0.37 375

Gwc-CoAtRS	1.58 310	0.57 199	11.69 455	1.01 333	0.60 231	2.53 195	0.64 180	2.36 170	1.56 270	1.80 329	1.47 275	2.74 485	1.18 318	1.12 124	0.90 258	0.27 194	0.21 258	0.25 140	0.22 210	0.27 166	0.23 143

KYRaft	1.59 315	0.52 133	1.73 187	0.95 291	0.49 159	4.38 561	1.79 582	2.43 184	1.51 228	2.49 533	2.98 589	2.00 400	3.41 593	2.14 339	0.82 224	0.30 309	0.21 258	0.33 391	0.46 551	0.35 346	2.45 654

CCAANet	1.59 315	0.51 124	6.84 392	0.95 291	0.91 379	2.20 159	0.83 325	3.35 339	1.70 334	1.23 241	1.58 306	2.71 482	1.11 296	4.89 443	1.37 387	0.41 479	0.21 258	0.28 252	0.24 260	0.27 166	0.29 256

Reg-Stereo(zero)	1.60 317	0.42 39	10.69 442	0.89 240	0.68 278	3.27 298	0.47 98	2.27 156	1.54 255	1.48 267	1.24 205	2.55 465	2.68 558	1.48 229	1.10 316	0.19 33	0.19 173	0.22 45	0.18 87	0.24 90	0.26 205

HCRNet	1.60 317	0.56 188	2.47 275	0.78 155	1.36 520	4.11 501	0.71 231	3.57 369	2.79 557	1.75 320	1.61 320	1.58 322	1.41 374	5.79 464	1.56 434	0.34 386	0.28 427	0.36 445	0.29 389	0.33 306	0.37 375

AIO-test2	1.61 319	1.30 552	3.40 334	1.16 425	1.31 503	3.18 276	0.74 254	4.06 494	1.52 239	1.72 313	2.21 507	0.78 174	0.74 137	3.64 417	0.95 288	3.64 665	0.26 400	0.35 429	0.42 538	0.37 372	0.33 327

Prome-Stereo	1.61 319	0.55 176	1.71 185	0.98 312	0.60 231	4.41 570	1.82 586	3.03 291	1.53 246	2.18 455	3.45 614	1.72 344	3.49 599	2.23 352	1.08 312	0.29 267	0.20 224	0.26 184	0.25 281	0.34 325	2.16 645

test_sample1	1.62 321	0.55 176	1.88 202	1.44 545	0.79 321	2.27 165	0.64 180	4.00 475	1.82 359	1.87 341	1.35 245	1.57 320	1.62 434	9.55 551	1.24 356	0.30 309	0.27 412	0.31 332	0.28 361	0.32 286	0.32 308

RAFT+CT+SA	1.62 321	0.72 365	7.42 397	0.97 304	1.42 542	4.04 484	0.94 417	3.90 442	1.61 300	1.61 286	1.63 325	1.33 287	1.18 318	2.73 392	1.10 316	0.27 194	0.19 173	0.31 332	0.34 454	0.33 306	0.33 327

SA	1.62 321	0.75 398	3.78 354	1.07 363	0.43 103	4.26 543	1.36 529	4.45 615	3.12 595	1.63 290	1.97 453	1.68 335	2.26 531	2.55 376	1.27 366	0.27 194	0.22 290	0.37 457	0.37 492	0.35 346	0.30 287

Sa-1000	1.63 324	0.79 417	3.56 341	1.11 393	0.48 151	4.06 487	1.41 544	4.49 621	2.75 552	2.00 392	2.80 581	1.84 375	1.43 382	2.64 385	1.50 420	0.27 194	0.19 173	0.36 445	0.33 446	0.36 359	0.30 287

PSMNet-RUCA	1.64 325	1.50 580	2.57 284	1.50 561	1.38 526	3.05 254	1.36 529	3.31 326	2.24 449	1.36 252	2.07 479	1.40 302	1.09 286	1.83 300	1.55 432	1.15 632	0.69 625	1.26 642	0.96 629	1.64 639	0.94 600

test_sample7	1.65 326	0.70 346	2.60 285	1.48 556	0.76 309	2.38 175	1.07 471	4.35 592	2.11 426	2.14 435	1.75 362	1.75 347	1.67 456	6.26 476	1.26 362	0.44 503	0.48 580	0.43 506	0.40 524	0.46 476	0.43 440

StereoVision	1.65 326	0.75 398	7.47 399	1.01 333	1.80 615	2.61 202	0.61 158	3.06 296	1.96 385	1.25 242	3.46 615	1.85 378	0.88 205	2.07 329	1.93 493	0.43 497	0.36 499	0.37 457	0.36 480	0.48 483	0.33 327

dad	1.65 326	1.19 532	3.04 317	0.98 312	0.56 204	4.22 538	0.84 333	1.99 110	2.48 511	2.14 435	1.68 340	1.62 328	1.13 300	3.85 422	2.04 507	1.03 627	0.40 531	2.04 652	0.48 559	0.75 581	0.53 502

PSM-softLoss	1.66 329	0.59 225	5.15 374	2.25 633	0.48 151	4.68 621	0.69 219	2.57 219	1.52 239	2.14 435	1.45 268	1.42 304	0.99 242	6.04 470	1.20 343	0.41 479	0.23 320	0.37 457	0.39 513	0.32 286	0.31 297

KMStereo	1.66 329	0.59 225	5.15 374	2.25 633	0.48 151	4.68 621	0.69 219	2.57 219	1.52 239	2.14 435	1.45 268	1.42 304	0.99 242	6.04 470	1.20 343	0.41 479	0.23 320	0.37 457	0.39 513	0.32 286	0.31 297

DDVS	1.68 331	0.79 417	2.52 279	1.26 467	1.16 463	3.17 274	0.78 287	3.12 302	1.82 359	1.86 339	1.91 440	2.92 508	1.43 382	6.20 474	1.63 452	0.45 512	0.65 617	0.34 410	0.38 505	0.48 483	0.79 582

ISRNet	1.69 332	0.76 404	5.69 382	1.27 475	1.36 520	2.85 221	0.61 158	3.60 373	1.91 380	2.13 432	2.12 490	2.90 503	1.41 374	2.51 368	1.71 463	0.49 545	0.50 586	0.56 579	0.47 554	0.49 489	0.57 522

IER	1.69 332	0.65 302	7.19 395	0.94 288	1.15 458	3.28 302	0.89 382	3.48 350	1.97 387	2.10 421	1.98 455	2.28 425	2.12 515	2.25 353	1.75 473	0.29 267	0.23 320	0.36 445	0.30 410	0.32 286	0.34 340

RAFT_R40	1.70 334	0.59 225	2.99 314	1.46 551	0.46 133	4.74 637	0.98 441	2.23 148	1.56 270	2.02 399	2.35 541	2.71 482	2.56 552	6.71 490	0.90 258	0.40 464	0.19 173	0.30 305	0.27 332	0.33 306	0.26 205

ffm	1.72 335	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.22 537	3.37 619	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	2.21 349	0.65 148	0.29 267	0.16 47	0.48 536	0.37 492	0.30 234	0.29 256

Anonymous3	1.72 335	0.76 404	11.61 454	0.83 192	0.84 353	4.46 577	0.84 333	3.57 369	1.16 122	1.34 249	1.37 251	1.11 252	1.03 253	1.58 247	1.13 326	0.70 604	0.58 605	0.33 391	0.35 470	0.47 480	0.42 430

DMCA	1.72 335	0.74 387	6.63 387	1.14 405	0.96 393	3.98 472	0.90 387	3.75 403	2.76 553	2.83 585	1.58 306	2.35 437	1.18 318	1.58 247	1.98 502	0.40 464	0.27 412	0.42 502	0.26 304	0.36 359	0.38 392

fff	1.74 338	0.70 346	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 416	2.30 494	1.80 386	1.19 268	3.02 573	1.44 219	1.46 406	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

DCANet	1.74 338	0.73 376	9.08 418	0.82 179	0.40 83	4.18 528	0.59 150	4.25 551	2.97 581	2.35 512	1.84 413	1.18 263	1.63 447	1.51 235	1.55 432	0.29 267	0.24 356	0.23 61	0.18 87	0.30 234	0.53 502

csc	1.74 338	0.70 346	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 416	2.30 494	1.80 386	1.19 268	3.02 573	1.44 219	1.46 406	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

cscssc	1.74 338	0.70 346	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.15 510	0.57 137	4.23 541	2.09 416	2.30 494	1.80 386	1.19 268	3.02 573	1.44 219	1.46 406	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

test_sample2	1.75 342	0.56 188	2.25 253	1.41 538	0.80 323	2.91 231	0.86 347	4.05 490	2.04 405	1.91 356	1.39 257	1.57 320	1.55 420	10.65 590	1.06 306	0.32 355	0.28 427	0.32 355	0.30 410	0.36 359	0.33 327

anonymity	1.76 343	1.26 548	2.73 303	1.66 588	1.32 510	1.84 117	1.07 471	3.49 353	2.30 465	2.11 425	2.11 487	1.71 343	3.90 607	1.82 299	1.48 414	1.10 629	1.09 642	1.08 636	1.08 637	1.05 610	1.09 610

SST-Stereo	1.76 343	0.58 215	3.10 318	1.44 545	0.46 133	4.71 633	0.76 267	2.22 147	2.79 557	2.07 417	2.18 501	2.43 452	3.22 586	6.66 486	0.84 230	0.42 491	0.19 173	0.30 305	0.27 332	0.35 346	0.26 205

StereoDRNet-Refined	1.77 345	0.81 427	2.22 250	1.21 447	0.76 309	3.26 295	0.71 231	3.82 419	2.05 408	2.29 490	2.05 474	2.98 512	1.44 385	7.15 497	2.27 531	0.30 309	0.23 320	0.42 502	0.33 446	0.45 465	0.64 546
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 346	1.32 558	1.92 207	1.16 425	1.03 424	3.38 317	1.31 521	3.52 360	1.75 349	1.96 371	1.93 446	2.40 443	1.48 396	8.58 525	1.58 437	0.46 519	0.34 487	0.27 217	0.26 304	0.41 417	0.50 487

MM-Stereo_test2	1.79 347	0.53 151	20.16 609	1.43 542	0.47 143	2.57 198	0.73 242	1.67 69	1.47 199	0.94 196	0.96 133	0.84 190	0.79 167	1.16 141	0.68 161	0.24 126	0.17 82	0.25 140	0.22 210	0.30 234	0.22 123

tt1	1.79 347	0.73 376	10.41 439	1.75 600	0.36 33	4.55 600	0.79 294	4.22 537	3.37 619	1.08 225	1.80 386	0.74 166	1.48 396	2.21 349	0.65 148	0.29 267	0.16 47	0.31 332	0.22 210	0.30 234	0.29 256

RAFT_CTSACE	1.80 349	1.06 506	10.00 431	1.71 595	1.39 528	3.49 344	1.06 469	3.05 293	1.62 306	1.70 308	2.04 468	2.51 462	1.80 482	1.98 321	0.94 283	0.25 151	0.22 290	0.28 252	0.30 410	0.30 234	0.26 205

UPFNet	1.81 350	0.63 278	6.71 388	1.25 460	1.44 543	3.50 348	1.35 527	4.02 481	1.85 368	2.40 523	1.52 287	2.41 446	1.40 367	3.62 415	1.88 487	0.34 386	0.33 474	0.37 457	0.31 426	0.41 417	0.39 399

IGEV_i1	1.83 351	0.60 241	10.98 447	1.30 489	0.53 189	3.09 262	0.86 347	3.70 397	1.57 276	1.67 301	1.76 371	2.33 434	1.35 355	3.23 402	1.16 332	0.35 406	0.27 412	0.53 568	0.58 592	0.34 325	0.40 420

AACVNet	1.83 351	1.02 495	2.41 271	1.45 549	0.87 365	3.21 281	0.73 242	3.16 306	1.61 300	2.01 394	1.82 407	2.28 425	1.33 349	10.98 604	1.49 419	0.39 456	0.32 467	0.38 473	0.32 438	0.43 446	0.44 446

111	1.83 351	0.92 469	9.08 418	0.81 167	0.36 33	4.25 542	0.91 395	4.44 612	2.70 545	2.39 521	1.96 448	2.30 431	1.64 450	1.28 178	1.82 480	0.28 238	0.22 290	0.24 101	0.20 156	0.31 254	0.54 508

ACVNet-DCA	1.85 354	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	3.98 469	1.53 246	1.01 209	1.81 399	0.72 153	1.62 434	2.13 336	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.32 355	0.21 175	0.33 306	0.32 308

NLSM1	1.86 355	0.53 151	1.39 146	0.73 116	1.89 624	3.09 262	0.64 180	8.41 667	12.10 672	0.79 146	1.21 197	0.73 160	0.86 193	1.67 276	1.45 405	0.26 168	0.24 356	0.29 278	0.24 260	0.31 254	0.27 222

ITSA-stereo	1.86 355	0.72 365	3.74 351	1.20 441	0.66 266	4.09 494	0.91 395	4.24 549	2.53 522	1.93 362	1.77 377	1.59 324	2.15 519	6.12 473	2.44 546	0.40 464	0.38 517	0.40 483	0.40 524	0.50 491	0.98 604

test_5	1.87 357	0.75 398	10.23 436	1.14 405	1.40 530	3.85 427	1.27 515	3.91 447	1.93 382	1.69 304	1.78 380	1.67 333	1.79 477	2.99 400	1.17 336	0.30 309	0.18 127	0.35 429	0.33 446	0.34 325	0.33 327

NINENet	1.87 357	0.74 387	2.60 285	1.12 397	1.06 432	4.50 588	0.76 267	4.41 607	2.24 449	2.16 449	1.86 424	3.63 573	0.97 234	8.00 515	1.17 336	0.41 479	0.30 450	0.41 495	0.30 410	0.41 417	0.36 360

IRAFT_RVC	1.87 357	0.60 241	4.33 362	2.40 642	0.66 266	4.59 608	1.59 566	2.96 282	1.51 228	2.23 477	1.75 362	2.09 414	2.63 555	6.70 487	1.50 420	0.33 374	0.21 258	0.33 391	0.29 389	0.32 286	0.32 308

MLCV	1.87 357	0.91 467	8.59 412	1.10 386	0.57 216	3.59 370	0.53 120	3.70 397	2.20 443	2.80 582	2.25 513	2.00 400	1.42 379	4.13 431	1.86 485	0.30 309	0.20 224	0.32 355	0.21 175	0.33 306	0.36 360

iRaft-Stereo_20w	1.88 361	0.62 270	10.58 441	0.90 250	0.83 346	2.96 245	0.78 287	4.90 643	1.58 280	2.29 490	1.60 316	1.25 277	4.51 621	2.28 355	0.90 258	0.29 267	0.21 258	0.26 184	0.24 260	0.41 417	0.31 297

DSFCA	1.89 362	0.69 335	3.14 321	1.10 386	1.18 465	3.99 473	1.79 582	3.50 356	2.16 436	3.10 603	1.64 327	2.91 506	2.50 548	5.38 452	2.26 529	0.43 497	0.38 517	0.37 457	0.36 480	0.50 491	0.42 430

iResNet_ROB	1.89 362	1.02 495	8.60 413	1.39 534	0.98 406	3.72 392	0.66 193	3.84 423	2.65 539	1.88 344	2.05 474	1.98 397	1.27 335	4.52 437	1.67 459	0.30 309	0.20 224	0.28 252	0.18 87	0.31 254	0.40 420

MM-Stereo_test1	1.90 364	0.53 151	19.85 595	1.39 534	0.48 151	1.81 116	0.79 294	3.00 287	1.82 359	1.69 304	1.09 169	0.87 201	0.97 234	1.45 223	0.74 195	0.24 126	0.21 258	0.27 217	0.24 260	0.35 346	0.24 161

H2IRNET	1.90 364	0.53 151	14.29 495	1.14 405	0.60 231	4.48 579	0.44 82	2.65 237	1.81 358	1.05 218	2.30 527	1.67 333	1.40 367	2.17 343	1.50 420	0.36 419	0.21 258	0.33 391	0.37 492	0.34 325	0.29 256

CFNet-ft	1.90 364	0.95 481	3.56 341	1.07 363	1.54 560	4.09 494	0.90 387	2.85 270	1.82 359	1.78 324	1.70 347	2.75 487	1.48 396	9.33 544	1.72 465	0.33 374	0.30 450	0.61 595	0.36 480	0.52 497	0.39 399

CFNet_RVC	1.90 364	0.95 481	3.56 341	1.07 363	1.54 560	4.09 494	0.90 387	2.85 270	1.82 359	1.78 324	1.70 347	2.75 487	1.48 396	9.33 544	1.72 465	0.33 374	0.30 450	0.61 595	0.36 480	0.52 497	0.39 399

PSMNet-ADL	1.91 368	0.72 365	1.78 194	1.09 377	0.86 360	4.18 528	0.78 287	3.77 407	2.10 424	1.72 313	1.85 421	2.91 506	1.82 487	10.38 583	1.91 491	0.48 533	0.46 569	0.28 252	0.29 389	0.38 377	0.51 495

GEStereo_RVC	1.91 368	0.80 422	6.57 386	1.20 441	1.06 432	4.02 480	1.43 548	4.13 512	1.89 376	2.03 403	1.80 386	2.34 435	1.86 494	4.94 444	1.77 474	0.48 533	0.38 517	0.32 355	0.28 361	0.42 436	0.50 487

DN-CSS_ROB	1.91 368	1.55 583	11.13 449	1.82 610	0.88 369	3.99 473	0.61 158	4.01 477	1.67 319	1.64 293	1.89 434	1.39 297	1.06 274	3.23 402	1.50 420	0.31 334	0.19 173	0.44 511	0.29 389	0.37 372	0.31 297

qqq1	1.92 371	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	0.71 181	0.34 386	0.32 467	0.30 305	0.23 231	0.29 208	0.29 256

fff1	1.92 371	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	0.71 181	0.34 386	0.32 467	0.30 305	0.23 231	0.29 208	0.29 256

raft_robust	1.92 371	1.15 524	3.34 333	1.02 344	0.43 103	3.84 419	0.46 92	4.42 608	2.52 520	1.67 301	1.36 249	2.17 419	6.37 647	6.78 492	1.04 304	0.28 238	0.24 356	0.30 305	0.35 470	0.31 254	0.32 308

delet	1.92 371	0.76 404	5.14 373	1.01 333	1.65 586	3.44 329	2.03 598	3.76 405	2.48 511	2.01 394	2.05 474	2.63 474	1.90 500	5.34 451	2.12 517	0.28 238	0.29 437	0.40 483	0.31 426	0.41 417	0.45 452

BEATNet_4x	1.92 371	1.36 563	8.75 416	1.20 441	0.56 204	3.46 335	1.03 459	4.00 475	2.43 502	2.25 483	1.70 347	2.10 415	1.59 423	2.57 379	3.05 575	0.37 427	0.22 290	0.47 528	0.29 389	0.60 529	0.40 420

IIG-Stereo	1.95 376	0.79 417	2.14 240	2.78 649	0.66 266	4.62 612	0.76 267	4.27 560	1.53 246	2.63 565	3.14 602	3.35 544	1.61 430	7.65 510	1.41 396	0.39 456	0.20 224	0.31 332	0.25 281	0.33 306	0.22 123

LALA_ROB	1.95 376	1.48 578	3.11 319	1.05 354	0.98 406	3.99 473	1.82 586	4.44 612	2.28 461	3.31 613	1.85 421	2.76 493	1.67 456	4.04 430	3.23 578	0.46 519	0.41 540	0.55 577	0.52 577	0.60 529	0.57 522

DCANet-4	1.96 378	0.51 124	14.31 496	0.82 179	0.40 83	4.16 520	0.57 137	4.29 569	2.98 584	2.30 494	1.80 386	1.03 241	1.54 419	1.44 219	1.44 401	0.29 267	0.23 320	0.23 61	0.18 87	0.24 90	0.42 430

PSMNet-RSSM	1.96 378	0.77 407	3.26 327	1.29 482	1.31 503	4.19 532	0.96 428	3.68 387	1.89 376	2.05 408	1.80 386	2.60 470	1.70 463	9.84 559	1.81 478	0.35 406	0.29 437	0.35 429	0.37 492	0.42 436	0.35 354

4D-IteraStereo	1.97 380	0.84 443	20.43 626	0.78 155	1.56 567	2.09 148	1.05 467	2.43 184	1.56 270	1.41 262	1.00 138	1.94 386	0.61 88	1.22 160	1.06 306	0.27 194	0.18 127	0.31 332	0.26 304	0.27 166	0.23 143

OMP-Stereo	1.97 380	0.93 473	1.88 202	2.76 648	0.67 273	4.58 607	1.48 551	4.31 580	1.54 255	3.15 608	2.76 577	3.25 535	1.38 360	7.66 511	1.35 385	0.40 464	0.20 224	0.33 391	0.26 304	0.33 306	0.24 161

cc1	1.98 382	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	4.23 541	3.95 637	1.01 209	1.81 399	0.72 153	1.62 434	2.13 336	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.32 355	0.21 175	0.31 254	0.29 256

hknet	1.98 382	0.64 289	8.70 415	0.87 228	1.07 438	4.16 520	1.16 495	4.48 618	1.73 341	2.93 590	1.83 408	3.48 555	1.30 344	3.91 426	1.51 426	0.31 334	0.25 383	0.31 332	0.28 361	0.35 346	0.33 327

GANet-RSSM	1.98 382	0.62 270	3.49 336	1.69 591	1.23 486	4.22 538	0.91 395	3.31 326	1.86 369	1.81 330	1.74 358	2.34 435	1.82 487	10.92 602	1.73 469	0.34 386	0.29 437	0.31 332	0.28 361	0.39 388	0.40 420

1test111	1.99 385	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	3.98 469	1.53 246	1.01 209	1.81 399	0.72 153	1.62 434	4.66 439	0.98 293	0.29 267	0.17 82	0.32 355	0.21 175	0.33 306	0.32 308

SMFormer	2.00 386	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	2.13 520	0.34 386	0.32 467	0.36 445	0.31 426	0.38 377	0.36 360

tta	2.00 386	0.57 199	4.46 363	1.36 520	0.57 216	2.03 136	0.73 242	4.25 551	2.80 561	2.32 504	2.31 533	1.95 388	1.52 409	10.99 605	2.13 520	0.34 386	0.32 467	0.36 445	0.31 426	0.29 208	0.29 256

TestStereo	2.00 386	1.02 495	12.25 459	0.70 85	0.61 236	1.88 121	0.55 130	2.31 164	1.52 239	1.41 262	1.33 237	1.27 279	0.90 214	11.62 632	0.81 222	0.34 386	0.19 173	0.33 391	0.24 260	0.44 457	0.24 161

cross-raft	2.01 389	0.57 199	19.01 572	1.03 351	0.56 204	2.11 151	0.72 234	3.63 378	1.57 276	1.77 322	1.51 286	3.17 529	1.13 300	1.16 141	0.85 233	0.23 98	0.21 258	0.26 184	0.23 231	0.28 188	0.25 175

MMNet	2.02 390	0.81 427	10.76 443	1.12 397	1.23 486	3.53 355	0.89 382	3.79 411	2.08 413	2.15 443	1.76 371	2.15 418	2.12 515	3.69 418	2.32 534	0.31 334	0.29 437	0.34 410	0.27 332	0.38 377	0.42 430

xx1	2.03 391	0.74 387	13.77 479	1.78 603	0.36 33	4.48 579	0.74 254	4.23 541	3.95 637	1.01 209	1.81 399	1.79 360	1.34 352	2.13 336	0.64 139	0.29 267	0.17 82	0.33 391	0.33 446	0.33 306	0.32 308

HGLStereo	2.03 391	0.74 387	7.50 400	1.23 456	1.56 567	3.62 377	0.95 421	3.78 410	1.89 376	2.03 403	2.20 505	3.12 525	2.14 518	5.68 461	2.04 507	0.37 427	0.31 459	0.32 355	0.29 389	0.40 393	0.45 452

ssnet_v2	2.04 393	0.88 458	7.87 401	1.20 441	0.87 365	3.86 429	1.64 572	4.01 477	2.60 534	2.61 560	1.96 448	3.79 579	1.71 465	2.20 347	2.96 571	0.41 479	0.35 493	0.42 502	0.37 492	0.55 509	0.52 500

ADStereo(finetuned)	2.04 393	0.73 376	13.28 470	0.82 179	0.40 83	4.16 520	0.59 150	4.25 551	2.97 581	2.35 512	1.84 413	1.18 263	3.40 592	1.52 237	1.54 431	0.29 267	0.24 356	0.23 61	0.18 87	0.30 234	0.51 495

CBFPSM	2.05 395	0.95 481	10.12 435	1.07 363	1.05 429	2.84 219	1.20 506	3.28 322	1.73 341	1.82 332	1.30 227	4.56 620	4.06 610	2.34 356	2.34 536	0.25 151	0.38 517	0.32 355	0.27 332	0.37 372	0.79 582

DeepPruner_ROB	2.05 395	1.09 513	10.50 440	1.01 333	1.20 479	4.39 563	0.91 395	3.14 303	1.72 339	2.60 558	1.54 295	2.78 495	1.27 335	4.52 437	1.72 465	0.51 555	0.40 531	0.37 457	0.34 454	0.48 483	0.52 500

DLCB_ROB	2.05 395	0.95 481	2.37 266	1.24 458	1.02 423	2.92 234	1.30 520	3.68 387	2.30 465	2.91 588	2.17 499	3.32 542	1.52 409	10.37 581	2.50 551	0.40 464	0.33 474	0.40 483	0.36 480	0.41 417	0.47 468

NLCSM	2.07 398	0.57 199	1.26 114	0.68 74	1.83 617	3.24 289	0.69 219	8.40 666	9.75 666	0.92 192	1.30 227	0.87 201	1.06 274	7.60 507	1.57 436	0.28 238	0.25 383	0.29 278	0.25 281	0.36 359	0.27 222

HITNet	2.07 398	0.82 434	14.77 501	1.34 509	0.56 204	3.47 338	0.80 305	4.07 496	2.35 477	2.16 449	1.61 320	1.64 330	1.44 385	2.09 334	2.56 558	0.26 168	0.18 127	0.41 495	0.26 304	0.45 465	0.25 175
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	2.07 398	1.40 569	3.01 316	1.09 377	0.92 381	3.94 450	1.53 558	4.25 551	2.23 447	3.31 613	2.06 478	2.35 437	1.52 409	8.74 527	2.07 513	0.44 503	0.36 499	0.51 557	0.48 559	0.54 506	0.62 538

CFNet-RSSM	2.08 401	0.52 133	20.06 603	1.01 333	0.56 204	3.39 318	0.64 180	3.67 385	1.55 263	1.72 313	1.37 251	2.57 467	1.19 322	1.11 119	0.86 240	0.27 194	0.20 224	0.25 140	0.23 231	0.27 166	0.23 143

NLMM	2.10 402	0.53 151	1.23 105	0.63 31	1.86 619	2.81 215	0.61 158	11.68 675	14.99 678	0.80 150	0.86 95	0.92 220	1.03 253	1.12 124	1.48 414	0.26 168	0.25 383	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.24 161

coex_refinement	2.10 402	0.85 449	3.67 348	1.31 493	1.13 455	3.21 281	0.85 342	3.86 429	2.31 469	2.51 538	1.92 443	3.49 561	1.69 461	11.08 612	2.13 520	0.37 427	0.25 383	0.27 217	0.31 426	0.41 417	0.37 375

iRaft-Stereo_5w	2.10 402	0.83 438	8.57 411	0.81 167	0.76 309	3.21 281	0.84 333	3.71 399	1.65 315	1.56 276	2.50 551	2.20 421	2.23 529	9.13 539	2.01 505	0.38 444	0.19 173	0.35 429	0.27 332	0.45 465	0.39 399

WQFJA1	2.11 405	0.52 133	1.23 105	0.63 31	1.87 622	2.81 215	0.61 158	11.67 674	15.01 679	0.80 150	0.86 95	0.92 220	1.03 253	1.13 128	1.48 414	0.26 168	0.25 383	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.24 161

DFGA-Net	2.11 405	3.00 632	7.43 398	1.11 393	0.76 309	3.72 392	0.60 153	2.63 235	1.91 380	2.01 394	2.07 479	1.22 273	1.04 261	10.26 579	2.26 529	0.27 194	0.22 290	0.34 410	0.34 454	0.61 534	0.48 473

G2L-Stereo_test	2.11 405	0.86 452	7.12 394	1.65 587	1.19 472	3.54 359	1.02 456	3.57 369	2.01 396	2.50 534	1.68 340	3.15 527	1.50 403	9.21 542	1.62 449	0.28 238	0.19 173	0.23 61	0.22 210	0.27 166	0.31 297

CFNet_pseudo	2.12 408	0.67 324	15.14 512	0.85 215	0.74 303	3.95 455	0.64 180	3.95 460	1.78 354	1.90 351	1.79 383	3.27 537	1.62 434	2.51 368	1.16 332	0.31 334	0.36 499	0.53 568	0.27 332	0.63 540	0.44 446

test_xeample3	2.12 408	0.63 278	21.55 662	0.91 261	0.47 143	1.85 118	0.94 417	7.96 663	1.23 133	0.75 119	0.76 66	0.64 113	0.70 121	1.77 290	0.83 227	0.30 309	0.21 258	0.27 217	0.21 175	0.27 166	0.24 161

G2L-ROB	2.13 410	0.78 413	10.06 432	1.19 437	1.06 432	3.84 419	0.93 412	3.32 331	2.27 457	2.20 462	1.47 275	2.65 476	1.20 324	8.38 521	1.81 478	0.28 238	0.19 173	0.23 61	0.22 210	0.28 188	0.32 308

ccs_rob	2.13 410	0.67 324	15.11 511	0.84 203	0.75 305	3.96 465	0.65 190	3.95 460	1.78 354	1.88 344	1.79 383	3.26 536	1.64 450	2.51 368	1.16 332	0.31 334	0.36 499	0.54 576	0.27 332	0.65 551	0.45 452

WQFJX	2.14 412	0.54 167	1.28 122	0.61 16	1.85 618	2.87 225	0.77 280	11.60 673	14.62 677	0.82 156	1.15 182	0.89 207	1.10 292	1.69 279	1.39 389	0.28 238	0.25 383	0.25 140	0.21 175	0.32 286	0.25 175

SepStereo	2.15 413	0.67 324	4.79 370	1.14 405	1.64 582	2.93 239	2.13 603	4.09 502	2.74 549	4.17 637	2.52 554	2.46 457	1.79 477	8.36 519	1.63 452	0.37 427	0.22 290	0.39 477	0.25 281	0.41 417	0.34 340

IGEV-FE	2.16 414	0.69 335	20.56 629	1.22 450	0.54 191	2.18 155	0.53 120	3.38 342	1.61 300	1.93 362	1.55 299	3.74 576	1.06 274	1.56 242	0.91 267	0.29 267	0.20 224	0.27 217	0.29 389	0.40 393	0.32 308

IGEV_Zeroshot_test	2.16 414	0.69 335	20.60 633	1.22 450	0.54 191	2.18 155	0.53 120	3.38 342	1.61 300	1.93 362	1.55 299	3.76 578	1.05 266	1.55 241	0.91 267	0.29 267	0.20 224	0.27 217	0.29 389	0.40 393	0.32 308

anonymousa	2.16 414	0.67 324	19.19 573	1.04 353	1.67 590	2.06 145	0.79 294	2.86 273	1.96 385	1.85 335	2.14 494	3.23 534	1.81 485	1.12 124	1.15 328	0.26 168	0.26 400	0.34 410	0.32 438	0.30 234	0.28 243

NLMM1	2.18 417	0.55 176	1.34 135	0.62 23	1.86 619	3.30 307	0.62 173	11.92 676	15.07 680	0.86 179	0.96 133	0.84 190	0.90 214	1.83 300	1.35 385	0.27 194	0.27 412	0.27 217	0.24 260	0.31 254	0.28 243

AIO-test1	2.18 417	0.66 314	18.95 570	0.89 240	1.48 549	3.40 321	0.97 433	4.19 527	1.68 322	0.86 179	1.35 245	0.99 233	0.75 140	4.47 436	1.27 366	0.23 98	0.23 320	0.28 252	0.33 446	0.31 254	0.35 354

SFCPSM	2.18 417	0.63 278	17.03 536	0.88 233	0.98 406	3.74 398	1.28 517	4.09 502	2.16 436	1.85 335	1.83 408	1.65 331	1.39 363	2.50 365	1.50 420	0.33 374	0.27 412	0.39 477	0.36 480	0.34 325	0.37 375

WQFJX1	2.20 420	0.52 133	1.38 144	0.62 23	1.78 611	3.07 259	0.67 197	12.26 679	15.24 681	0.84 171	1.05 159	0.91 214	0.97 234	1.88 312	1.26 362	0.27 194	0.25 383	0.28 252	0.21 175	0.36 359	0.25 175

GANet-ADL	2.20 420	0.73 376	20.11 608	1.25 460	0.69 285	3.83 414	0.76 267	3.49 353	1.71 336	1.65 297	1.99 458	2.10 415	1.10 292	1.42 215	1.26 362	0.38 444	0.33 474	0.25 140	0.22 210	0.42 436	0.36 360

MSKI-zero shot	2.22 422	0.64 289	20.09 607	0.96 297	0.56 204	4.04 484	0.70 229	3.91 447	1.50 221	1.92 358	2.28 519	1.92 384	0.71 123	2.93 396	0.67 157	0.26 168	0.23 320	0.26 184	0.21 175	0.28 188	0.26 205

PS-NSSS	2.22 422	1.33 561	2.90 311	0.97 304	1.53 559	4.11 501	1.08 476	4.55 629	2.65 539	2.10 421	2.32 538	1.77 352	1.40 367	11.79 645	1.61 444	0.68 599	0.45 560	0.96 630	0.43 542	0.95 601	0.92 597

PCWNet_CMD	2.23 424	0.65 302	17.36 541	0.83 192	0.76 309	3.51 350	0.64 180	3.60 373	1.97 387	1.70 308	1.63 325	3.22 532	3.05 577	2.09 334	1.11 321	0.31 334	0.36 499	0.47 528	0.26 304	0.64 548	0.47 468

HH	2.23 424	0.86 452	21.59 663	0.98 312	0.51 166	1.49 81	0.82 319	2.74 250	1.54 255	1.10 227	1.69 345	4.62 623	1.86 494	2.55 376	0.69 172	0.26 168	0.22 290	0.29 278	0.23 231	0.34 325	0.27 222

HanStereo	2.23 424	0.86 452	21.59 663	0.98 312	0.51 166	1.49 81	0.82 319	2.74 250	1.54 255	1.10 227	1.69 345	4.62 623	1.86 494	2.55 376	0.69 172	0.26 168	0.22 290	0.29 278	0.23 231	0.34 325	0.27 222

MSMDNet	2.23 424	0.64 289	17.32 537	0.84 203	0.75 305	3.53 355	0.64 180	3.61 376	1.98 389	1.71 312	1.64 327	3.22 532	2.99 570	2.08 331	1.11 321	0.31 334	0.37 511	0.45 518	0.26 304	0.62 538	0.45 452

Select-FE	2.25 428	0.87 455	17.36 541	1.06 360	0.99 409	2.04 141	0.46 92	3.79 411	1.61 300	2.52 540	1.81 399	4.41 612	3.15 580	1.83 300	0.92 272	0.32 355	0.35 493	0.30 305	0.41 531	0.32 286	0.55 514

FENet	2.25 428	0.50 116	20.29 619	1.35 514	0.67 273	4.01 478	0.60 153	3.95 460	1.99 390	1.96 371	1.11 174	2.43 452	1.43 382	1.60 254	1.39 389	0.32 355	0.22 290	0.33 391	0.26 304	0.29 208	0.39 399

DISCO	2.25 428	0.73 376	10.06 432	1.76 601	1.12 451	3.47 338	1.25 514	3.24 318	2.26 455	2.65 570	1.96 448	4.53 618	1.92 502	4.17 433	3.61 582	0.32 355	0.25 383	0.31 332	0.29 389	0.66 556	0.41 426

iinet-f	2.26 431	1.18 530	13.71 477	1.14 405	1.11 450	3.77 402	1.10 483	4.14 518	2.17 438	2.06 413	1.76 371	2.99 513	2.99 570	2.50 365	2.49 550	0.35 406	0.39 526	0.27 217	0.28 361	0.45 465	0.39 399

ICVP	2.26 431	0.66 314	21.18 653	0.99 318	0.88 369	4.28 549	0.95 421	3.32 331	1.60 296	1.66 299	1.76 371	1.34 288	1.14 307	1.62 261	1.32 377	0.53 564	0.35 493	0.33 391	0.29 389	0.40 393	0.51 495
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 433	0.65 302	23.82 681	0.90 250	0.46 133	1.57 89	0.96 428	7.98 664	1.19 129	0.65 85	0.77 69	0.74 166	0.72 126	2.59 380	0.86 240	0.28 238	0.21 258	0.28 252	0.21 175	0.29 208	0.25 175

CIPLG	2.27 433	1.18 530	19.24 574	0.92 267	1.34 516	3.95 455	0.89 382	4.23 541	1.82 359	2.31 500	2.67 570	1.17 259	1.06 274	1.53 240	1.32 377	0.37 427	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.45 452

ACRE	2.27 433	1.11 517	19.45 581	0.91 261	1.30 500	3.94 450	0.87 368	4.21 533	1.80 357	2.28 488	2.62 565	1.17 259	1.04 261	1.52 237	1.30 374	0.37 427	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.46 463

NOSS_ROB	2.27 433	0.73 376	3.00 315	1.71 595	1.00 418	3.90 435	0.97 433	4.29 569	2.81 567	2.94 594	2.19 503	3.88 583	1.19 322	11.77 644	1.62 449	0.59 575	0.54 592	0.56 579	0.52 577	0.56 515	0.54 508

XPNet_ROB	2.27 433	1.11 517	4.10 358	1.36 520	0.97 397	3.94 450	1.63 570	4.07 496	2.14 432	2.82 584	2.00 460	2.32 433	1.73 470	10.81 597	3.39 579	0.51 555	0.47 574	0.48 536	0.40 524	0.51 493	0.56 518

IPLGR_C	2.28 438	1.31 556	19.46 582	0.92 267	1.32 510	3.93 444	0.89 382	4.20 528	1.82 359	2.30 494	2.63 567	1.16 257	1.07 279	1.41 212	1.29 373	0.37 427	0.23 320	0.27 217	0.22 210	0.31 254	0.45 452

DRaft	2.28 438	0.56 188	2.64 295	0.74 123	0.46 133	3.94 450	1.23 511	2.32 166	1.55 263	2.64 566	2.80 581	1.60 325	5.34 634	6.96 496	10.99 642	0.34 386	0.22 290	0.27 217	0.27 332	0.29 208	0.37 375

psm_up	2.28 438	0.81 427	5.45 380	1.26 467	1.50 553	3.84 419	1.23 511	4.23 541	2.03 401	2.55 545	1.80 386	2.44 456	1.65 452	12.90 663	1.58 437	0.37 427	0.38 517	0.41 495	0.34 454	0.43 446	0.39 399

MyStereo04	2.29 441	0.80 422	18.77 566	1.00 326	1.04 427	3.95 455	0.95 421	3.91 447	2.54 526	1.99 380	1.27 222	2.31 432	1.65 452	2.02 327	1.77 474	0.24 126	0.24 356	0.34 410	0.26 304	0.41 417	0.37 375

ADLNet	2.29 441	0.83 438	3.62 346	1.35 514	1.60 573	3.67 385	1.24 513	3.95 460	2.98 584	2.58 553	2.29 522	4.01 590	1.79 477	11.23 618	2.09 515	0.37 427	0.38 517	0.36 445	0.34 454	0.45 465	0.71 560

TDLM	2.29 441	1.08 510	4.61 369	1.29 482	1.01 421	4.26 543	2.17 605	3.75 403	2.79 557	2.31 500	1.98 455	2.06 410	1.59 423	12.45 658	1.72 465	0.51 555	0.28 427	0.52 563	0.35 470	0.56 515	0.50 487

Wz-Net-LNSev	2.30 444	1.67 593	14.88 504	1.18 434	1.65 586	3.49 344	1.54 561	3.63 378	2.03 401	1.88 344	1.64 327	3.29 538	2.06 511	2.71 390	2.02 506	0.40 464	0.33 474	0.32 355	0.31 426	0.53 503	0.49 480

DCVSM-stereo	2.31 445	0.66 314	20.69 635	1.11 393	0.93 387	2.58 200	0.73 242	2.61 232	1.60 296	2.57 549	1.53 293	3.30 540	1.72 467	2.19 346	1.23 354	0.34 386	0.53 590	0.41 495	0.32 438	0.45 465	0.62 538

gwcnet-sp	2.31 445	1.21 535	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 463	3.69 392	2.09 416	2.55 545	1.60 316	1.80 363	1.62 434	3.87 423	1.95 497	0.29 267	0.29 437	0.30 305	0.28 361	0.38 377	0.39 399

scenet	2.31 445	1.21 535	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 463	3.69 392	2.09 416	2.55 545	1.60 316	1.80 363	1.62 434	3.87 423	1.95 497	0.29 267	0.29 437	0.30 305	0.28 361	0.38 377	0.39 399

ssnet	2.31 445	1.21 535	17.34 538	1.08 371	0.92 381	3.56 364	1.04 463	3.69 392	2.09 416	2.55 545	1.60 316	1.80 363	1.62 434	3.87 423	1.95 497	0.29 267	0.29 437	0.30 305	0.28 361	0.38 377	0.39 399

DAS	2.31 445	0.67 324	4.79 370	1.14 405	1.64 582	2.93 239	2.13 603	4.09 502	2.74 549	4.17 637	2.52 554	2.46 457	1.79 477	11.55 629	1.63 452	0.37 427	0.22 290	0.39 477	0.25 281	0.41 417	0.34 340

TRStereo	2.31 445	1.87 602	19.74 591	1.53 566	1.16 463	4.26 543	1.08 476	4.73 638	1.45 185	1.55 274	1.28 223	1.75 347	0.85 191	1.81 297	1.20 343	0.36 419	0.26 400	0.32 355	0.36 480	0.34 325	0.33 327

test_sample5	2.33 451	0.62 270	11.29 450	1.29 482	0.83 346	3.09 262	0.74 254	4.28 565	2.31 469	2.20 462	1.97 453	1.68 335	1.39 363	11.19 616	1.47 411	0.37 427	0.31 459	0.37 457	0.37 492	0.41 417	0.39 399

MyStereo8	2.33 451	1.13 519	19.26 577	1.22 450	1.62 577	4.16 520	0.57 137	3.50 356	2.36 480	2.15 443	1.75 362	2.28 425	1.14 307	1.46 227	2.20 526	0.24 126	0.21 258	0.32 355	0.27 332	0.36 359	0.43 440

DualNet	2.33 451	0.62 270	11.29 450	1.29 482	0.83 346	3.09 262	0.74 254	4.28 565	2.31 469	2.26 486	2.04 468	1.68 335	1.39 363	11.19 616	1.47 411	0.37 427	0.31 459	0.37 457	0.37 492	0.41 417	0.39 399

MIPNet	2.33 451	0.71 360	19.82 593	0.89 240	0.56 204	4.76 639	0.61 158	4.32 585	2.37 486	1.83 334	1.48 282	1.48 310	1.98 506	2.63 383	1.44 401	0.29 267	0.20 224	0.26 184	0.23 231	0.30 234	0.39 399

DualNet (step1)	2.34 455	1.05 501	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 502	4.35 592	2.11 426	2.14 435	1.75 362	1.75 347	1.67 456	6.26 476	1.26 362	1.23 636	0.48 580	4.27 682	2.09 666	0.70 564	0.69 556

test_sample4	2.34 455	0.63 278	11.59 453	1.30 489	0.83 346	3.07 259	0.72 234	4.27 560	2.30 465	2.30 494	1.88 428	1.73 345	1.42 379	11.14 615	1.46 406	0.35 406	0.29 437	0.35 429	0.36 480	0.40 393	0.38 392

test_sample3	2.34 455	0.61 261	11.94 457	1.33 501	0.85 355	3.10 266	0.73 242	4.24 549	2.19 441	2.21 471	1.75 362	1.80 363	1.41 374	11.11 614	1.46 406	0.35 406	0.29 437	0.34 410	0.35 470	0.39 388	0.37 375

STTStereo	2.34 455	0.95 481	14.93 507	1.43 542	1.54 560	3.86 429	0.86 347	3.65 380	2.44 506	2.15 443	1.55 299	2.49 461	1.59 423	5.14 448	1.44 401	0.38 444	0.39 526	0.47 528	0.51 574	0.52 497	0.51 495

CFNet	2.34 455	1.10 514	8.96 417	1.34 509	1.24 488	4.09 494	0.73 242	4.04 486	2.77 554	1.62 288	1.87 427	2.27 424	1.45 389	11.41 622	1.82 480	0.31 334	0.24 356	0.43 506	0.36 480	0.43 446	0.33 327

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 460	0.99 490	19.62 587	1.09 377	0.96 393	1.51 83	0.44 82	4.05 490	1.64 310	1.31 246	1.67 337	4.93 630	2.45 545	2.52 373	1.40 392	0.30 309	0.20 224	0.31 332	0.50 570	0.57 520	0.60 532

test_sample6	2.35 460	0.62 270	10.78 444	1.33 501	0.83 346	3.15 272	0.79 294	4.36 597	2.43 502	2.26 486	2.04 468	1.69 339	1.39 363	11.48 627	1.61 444	0.38 444	0.32 467	0.37 457	0.39 513	0.41 417	0.42 430

EAI-Stereo	2.35 460	0.63 278	2.97 312	0.95 291	0.65 259	3.84 419	14.27 684	5.04 646	2.19 441	2.06 413	7.25 642	1.10 250	0.94 226	1.65 270	1.37 387	0.31 334	0.22 290	0.27 217	0.60 597	0.27 166	0.32 308

ac_64	2.35 460	0.62 270	9.77 427	1.32 496	1.71 597	3.27 298	0.93 412	3.48 350	2.50 516	1.74 318	1.73 356	3.91 584	1.77 474	10.21 576	1.86 485	0.40 464	0.31 459	0.33 391	0.30 410	0.34 325	0.39 399

HSM	2.35 460	0.81 427	2.21 247	1.14 405	1.55 564	3.44 329	1.03 459	3.99 473	2.25 452	2.29 490	2.11 487	8.04 659	3.05 577	11.60 630	1.71 463	0.33 374	0.22 290	0.28 252	0.23 231	0.32 286	0.35 354

CFNet_ucs	2.36 465	0.68 332	18.42 562	0.89 240	0.81 329	3.85 427	0.68 208	4.29 569	2.37 486	2.09 418	2.04 468	3.31 541	1.24 332	2.63 383	1.14 327	0.36 419	0.45 560	0.56 579	0.29 389	0.66 556	0.49 480

RT-IGEV	2.37 466	0.60 241	15.33 516	1.49 559	0.78 317	2.10 149	1.28 517	4.25 551	1.69 329	2.58 553	3.19 604	3.60 572	4.94 626	2.49 364	1.19 339	0.35 406	0.24 356	0.31 332	0.26 304	0.33 306	0.42 430

MyStereo05	2.37 466	0.72 365	19.94 598	1.02 344	0.99 409	4.26 543	0.86 347	4.01 477	2.62 535	2.14 435	1.26 215	2.28 425	1.63 447	2.07 329	1.68 460	0.24 126	0.23 320	0.34 410	0.26 304	0.42 436	0.36 360

hitnet-ft	2.37 466	0.73 376	8.34 408	0.96 297	0.89 374	3.77 402	0.80 305	3.55 367	2.58 530	2.24 480	2.04 468	3.65 575	1.49 402	11.71 642	1.89 488	0.44 503	0.53 590	0.44 511	0.35 470	0.52 497	0.48 473

YMNet	2.40 469	1.41 571	13.46 473	1.36 520	1.67 590	3.96 465	0.97 433	3.81 416	2.37 486	2.64 566	2.57 561	3.35 544	1.53 416	3.28 406	2.42 542	0.48 533	0.54 592	0.52 563	0.49 564	0.70 564	0.54 508

YMNet_1	2.40 469	1.41 571	13.46 473	1.36 520	1.67 590	3.96 465	0.97 433	3.81 416	2.37 486	2.64 566	2.57 561	3.35 544	1.53 416	3.28 406	2.42 542	0.48 533	0.54 592	0.52 563	0.49 564	0.70 564	0.54 508

CoDeX	2.40 469	0.78 413	13.21 469	1.00 326	1.18 465	3.24 289	1.32 522	4.14 518	2.41 498	1.74 318	1.84 413	2.05 408	1.47 394	10.03 569	1.60 441	0.34 386	0.28 427	0.32 355	0.27 332	0.32 286	0.39 399

LMCR-Stereo	2.40 469	1.31 556	18.61 565	1.59 578	0.86 360	3.87 431	1.15 493	4.32 585	1.60 296	2.25 483	2.27 515	1.13 253	2.43 543	2.48 363	1.60 441	0.88 620	0.24 356	0.29 278	0.24 260	0.56 515	0.30 287

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 473	1.47 577	14.14 490	1.30 489	1.35 517	3.51 350	1.64 572	4.04 486	2.10 424	2.46 529	1.88 428	2.28 425	2.51 549	4.73 442	3.17 577	0.38 444	0.19 173	0.35 429	0.20 156	0.40 393	0.36 360

PAM	2.43 474	0.61 261	20.86 640	1.07 363	0.73 298	2.93 239	0.53 120	3.24 318	1.53 246	1.89 350	2.43 544	5.29 643	2.76 560	1.84 303	1.02 300	0.27 194	0.24 356	0.26 184	0.25 281	0.40 393	0.50 487

PSM-AAD	2.43 474	0.54 167	1.32 131	0.92 267	0.54 191	4.48 579	7.47 670	2.96 282	1.55 263	2.31 500	2.56 559	1.26 278	16.23 681	2.46 361	0.89 254	0.28 238	0.21 258	0.58 584	0.41 531	0.34 325	1.32 623

AASNet	2.44 476	0.92 469	19.79 592	1.35 514	1.49 550	3.81 411	1.07 471	3.85 426	2.93 579	1.95 368	2.29 522	1.96 393	1.29 340	1.73 285	1.93 493	0.39 456	0.33 474	0.45 518	0.30 410	0.55 509	0.45 452

PAM_32	2.45 477	0.63 278	20.74 636	1.05 354	0.65 259	2.83 218	0.46 92	2.91 276	1.54 255	1.95 368	2.66 569	4.99 633	3.78 603	1.96 320	0.92 272	0.27 194	0.22 290	0.27 217	0.25 281	0.36 359	0.48 473

GMM-Stereo	2.45 477	0.52 133	20.38 622	0.89 240	0.82 338	4.18 528	1.91 591	2.45 189	1.48 209	2.48 532	2.30 527	1.69 339	1.86 494	2.93 396	1.08 312	0.28 238	0.18 127	0.33 391	0.48 559	0.35 346	2.41 651

DMCA-RVC	2.45 477	1.22 541	18.29 557	1.23 456	1.14 456	2.49 188	0.85 342	3.29 324	1.68 322	3.02 597	1.41 263	2.00 400	1.53 416	6.39 478	2.00 503	0.38 444	0.30 450	0.44 511	0.35 470	0.45 465	0.44 446

MyStereo06	2.46 480	0.72 365	19.97 600	1.02 344	0.99 409	4.26 543	0.86 347	3.51 359	1.68 322	1.92 358	1.73 356	4.01 590	4.22 614	1.62 261	0.88 251	0.24 126	0.23 320	0.34 410	0.26 304	0.42 436	0.36 360

SACVNet	2.46 480	1.14 523	9.47 425	1.44 545	1.18 465	4.06 487	1.49 555	3.84 423	2.24 449	2.62 562	1.89 434	2.57 467	1.28 337	11.35 620	1.64 455	0.50 549	0.39 526	0.48 536	0.41 531	0.55 509	0.75 572

RAFT-345	2.46 480	0.55 176	19.69 590	1.02 344	0.49 159	4.43 575	0.78 287	1.64 67	2.34 475	2.09 418	3.12 600	1.96 393	1.31 346	6.65 485	1.43 399	0.36 419	0.23 320	0.32 355	0.25 281	0.28 188	0.25 175

GwcNet-ADL	2.47 483	0.67 324	21.48 661	0.96 297	0.72 293	4.61 611	0.95 421	4.42 608	2.36 480	1.98 375	1.80 386	2.55 465	1.24 332	1.90 314	1.41 396	0.40 464	0.46 569	0.24 101	0.27 332	0.41 417	0.49 480

PFNet	2.47 483	0.60 241	16.95 535	2.15 632	0.81 329	4.63 614	0.91 395	2.55 215	1.52 239	2.40 523	2.79 579	1.83 372	1.42 379	7.54 504	1.34 384	0.33 374	0.21 258	0.36 445	0.27 332	0.32 286	0.39 399

IPLG	2.48 485	0.65 302	19.63 588	0.91 261	0.79 321	4.60 610	0.56 134	4.31 580	1.84 367	1.91 356	2.00 460	1.31 285	1.38 360	6.61 483	1.53 430	0.27 194	0.20 224	0.27 217	0.23 231	0.31 254	0.36 360

HHNet	2.48 485	0.71 360	20.52 628	0.64 41	0.64 251	4.07 492	0.93 412	3.76 405	1.56 270	2.15 443	4.92 633	0.98 232	3.37 591	1.66 271	1.79 477	0.32 355	0.20 224	0.31 332	0.27 332	0.36 359	0.42 430

G2L-Stereo	2.49 487	0.94 479	14.54 499	1.15 418	1.35 517	3.57 368	0.95 421	3.62 377	2.00 394	2.11 425	1.61 320	3.20 530	1.34 352	9.54 549	1.91 491	0.34 386	0.27 412	0.35 429	0.28 361	0.30 234	0.35 354

CRFU-Net	2.49 487	0.78 413	10.36 437	2.30 639	1.08 441	3.91 436	1.41 544	3.85 426	1.65 315	2.15 443	1.76 371	3.34 543	7.95 663	5.56 458	1.48 414	0.47 528	0.35 493	0.30 305	0.28 361	0.37 372	0.43 440

FADNet	2.49 487	1.76 597	13.17 468	1.17 428	0.95 392	3.27 298	0.88 375	3.94 458	2.27 457	1.40 260	1.29 225	2.51 462	2.06 511	9.93 564	1.94 495	0.43 497	0.45 560	0.40 483	0.43 542	1.06 611	0.53 502

RAFT + AFF	2.51 490	2.66 627	4.48 367	1.15 418	1.95 628	4.15 510	2.01 597	4.46 616	3.30 616	2.19 459	2.51 553	2.22 422	4.87 625	8.91 532	2.06 510	0.30 309	0.60 610	0.48 536	0.38 505	0.77 583	0.69 556

UNet	2.51 490	0.74 387	20.17 610	1.14 405	1.44 543	3.48 341	0.76 267	3.77 407	1.87 370	2.05 408	1.57 305	2.75 487	2.39 540	3.51 411	2.51 552	0.32 355	0.26 400	0.41 495	0.26 304	0.38 377	0.39 399

FADNet-RVC	2.51 490	2.27 617	14.03 488	1.09 377	0.81 329	3.54 359	1.10 483	4.13 512	2.48 511	1.39 258	1.22 200	1.85 378	1.77 474	9.78 557	2.06 510	0.38 444	0.37 511	0.40 483	0.40 524	0.67 558	0.48 473

iResNet	2.52 493	0.94 479	21.17 652	1.84 612	0.72 293	3.75 399	0.81 315	4.14 518	2.55 528	2.33 510	2.03 465	1.35 290	1.44 385	3.27 405	2.16 524	0.35 406	0.23 320	0.28 252	0.22 210	0.44 457	0.45 452

IPLGR	2.53 494	0.58 215	20.46 627	0.82 179	0.52 179	4.56 605	0.50 106	4.30 577	2.38 491	1.87 341	1.53 293	1.68 335	1.72 467	6.95 495	1.15 328	0.28 238	0.21 258	0.27 217	0.23 231	0.33 306	0.32 308

NCCL2	2.53 494	1.35 562	10.90 446	1.15 418	0.97 397	3.53 355	2.56 619	3.65 380	2.23 447	2.76 578	1.80 386	2.41 446	1.66 454	10.35 580	2.07 513	0.44 503	0.40 531	0.57 582	0.53 581	0.59 525	0.65 549

fast-acv-ft	2.54 496	1.19 532	20.08 606	1.41 538	1.40 530	3.18 276	1.17 498	3.37 341	2.28 461	1.90 351	2.15 496	2.69 479	2.17 524	2.91 394	2.31 533	0.37 427	0.39 526	0.45 518	0.39 513	0.57 520	0.45 452

XX-Stereo	2.54 496	0.61 261	20.21 611	1.78 603	1.19 472	4.30 552	0.46 92	4.39 603	1.58 280	2.32 504	1.89 434	4.64 625	0.60 85	4.16 432	0.82 224	0.31 334	0.21 258	0.28 252	0.27 332	0.51 493	0.26 205

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 496	1.04 500	16.73 531	1.53 566	2.00 630	3.96 465	0.87 368	3.87 432	2.31 469	2.54 544	1.67 337	2.85 500	1.63 447	5.55 457	1.62 449	0.46 519	0.33 474	0.38 473	0.38 505	0.53 503	0.62 538
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	2.54 496	0.90 461	11.10 448	1.32 496	1.47 548	3.58 369	1.38 537	4.13 512	2.45 507	1.90 351	1.71 351	2.86 501	1.76 472	10.86 598	1.66 458	0.60 577	0.43 550	0.53 568	0.41 531	0.78 585	0.94 600

CVANet_RVC	2.55 500	1.10 514	9.13 423	1.46 551	1.15 458	3.96 465	1.53 558	3.91 447	2.50 516	3.04 599	2.04 468	2.60 470	1.72 467	12.46 659	1.50 420	0.49 545	0.30 450	0.51 557	0.41 531	0.63 540	0.50 487

GCST	2.56 501	1.79 600	18.02 553	1.92 618	1.33 514	1.72 106	0.51 110	3.67 385	2.03 401	1.70 308	1.61 320	1.55 319	1.29 340	5.06 446	1.24 356	2.06 650	0.77 632	1.45 648	0.97 630	1.14 621	1.34 624

ARAFT	2.56 501	1.13 519	19.50 584	0.89 240	0.48 151	4.15 510	1.40 541	4.36 597	2.82 569	2.36 515	1.88 428	1.70 341	1.04 261	6.45 479	1.22 350	0.29 267	0.18 127	0.37 457	0.35 470	0.35 346	0.25 175

RASNet	2.56 501	0.70 346	10.06 432	1.60 580	2.25 643	3.67 385	1.00 448	3.38 342	3.14 598	1.81 330	2.11 487	4.60 621	2.30 533	10.25 578	2.61 560	0.37 427	0.24 356	0.25 140	0.24 260	0.28 188	0.26 205

cf-r	2.57 504	0.79 417	16.09 522	1.48 556	1.35 517	4.19 532	0.93 412	3.68 387	2.36 480	1.97 373	1.81 399	3.42 551	1.45 389	8.24 518	1.83 482	0.32 355	0.26 400	0.33 391	0.30 410	0.34 325	0.37 375

UGAM	2.58 505	0.56 188	18.55 564	0.89 240	0.71 291	3.23 286	1.03 459	2.75 252	1.75 349	1.36 252	2.77 578	2.69 479	1.28 337	10.75 593	1.40 392	0.28 238	0.24 356	0.40 483	0.31 426	0.35 346	0.30 287

GrayStereo	2.58 505	0.53 151	1.63 179	1.58 577	0.89 374	4.17 525	8.17 674	3.03 291	1.52 239	2.80 582	2.50 551	1.70 341	17.10 682	2.83 393	1.15 328	0.33 374	0.21 258	0.27 217	0.32 438	0.28 188	0.53 502

ASMatch	2.62 507	0.60 241	20.65 634	1.37 530	0.64 251	4.39 563	0.78 287	1.97 108	1.58 280	1.70 308	3.89 623	1.94 386	3.79 604	5.46 454	1.64 455	0.31 334	0.24 356	0.34 410	0.28 361	0.33 306	0.50 487

RAFT-RH_RVC	2.63 508	0.55 176	19.97 600	1.26 467	0.47 143	4.46 577	0.57 137	1.71 74	1.64 310	3.06 602	5.51 637	2.03 404	1.28 337	6.70 487	1.52 429	0.42 491	0.22 290	0.37 457	0.34 454	0.28 188	0.29 256

DANet	2.63 508	1.07 508	8.10 407	1.83 611	1.70 595	3.25 293	1.16 495	4.31 580	2.38 491	3.40 619	2.18 501	4.08 594	1.80 482	9.77 555	3.89 587	0.52 561	0.55 597	0.59 587	0.44 545	0.63 540	0.86 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	2.65 510	2.28 619	16.51 528	0.98 312	0.92 381	4.09 494	0.83 325	4.26 559	1.73 341	1.46 265	1.78 380	1.60 325	1.50 403	8.88 530	2.39 537	0.47 528	0.38 517	0.44 511	0.58 592	0.89 596	0.97 602

iResNetv2_ROB	2.65 510	5.00 646	19.28 579	2.06 628	1.09 446	3.83 414	1.13 490	4.14 518	2.09 416	1.85 335	2.03 465	2.01 403	1.51 407	3.58 413	1.58 437	0.34 386	0.21 258	0.32 355	0.21 175	0.44 457	0.29 256

ccnet	2.66 512	0.97 488	8.01 406	1.54 568	1.24 488	3.75 399	2.18 606	4.07 496	2.41 498	2.66 571	3.25 606	2.87 502	2.31 536	9.89 561	3.50 580	0.78 609	0.75 631	0.71 612	0.67 605	0.76 582	0.81 584

GwcNet-RSSM	2.66 512	1.05 501	15.91 520	1.22 450	1.19 472	4.12 503	1.12 487	3.84 423	2.02 397	1.93 362	1.79 383	3.12 525	1.46 392	10.37 581	2.05 509	0.33 374	0.27 412	0.35 429	0.30 410	0.40 393	0.36 360

z-ln-s-r	2.67 514	1.16 527	12.43 461	1.34 509	1.26 493	3.70 388	1.21 509	4.20 528	2.38 491	2.04 406	1.92 443	2.43 452	1.60 429	10.58 586	5.19 606	0.29 267	0.20 224	0.32 355	0.24 260	0.51 493	0.38 392

xxxx	2.67 514	0.54 167	2.03 220	1.22 450	0.81 329	3.49 344	0.63 176	4.49 621	2.49 515	2.22 473	2.23 510	2.05 408	1.38 360	10.05 570	17.91 673	0.32 355	0.32 467	0.30 305	0.27 332	0.33 306	0.34 340

test_xeample	2.67 514	0.56 188	2.05 223	1.09 377	0.81 329	3.24 289	0.80 305	4.55 629	2.70 545	2.42 526	2.27 515	1.39 297	1.40 367	10.75 593	17.51 672	0.30 309	0.30 450	0.32 355	0.28 361	0.34 325	0.33 327

PASM	2.67 514	2.05 611	9.71 426	1.73 598	1.37 523	2.53 195	1.52 556	3.10 300	2.17 438	2.79 581	1.84 413	2.90 503	1.85 493	11.89 649	2.19 525	0.81 614	0.85 635	0.87 627	1.01 633	1.14 621	1.05 607

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 518	1.26 548	22.01 670	1.08 371	0.99 409	1.61 97	0.86 347	3.69 392	1.64 310	1.52 271	5.62 639	3.35 544	3.44 597	2.20 347	1.33 381	0.26 168	0.21 258	0.30 305	0.62 601	0.93 600	0.67 551

222	2.68 518	0.57 199	2.03 220	1.11 393	0.81 329	3.23 286	0.65 190	4.52 626	2.45 507	2.34 511	2.29 522	1.41 303	1.44 385	10.50 584	18.47 677	0.32 355	0.30 450	0.32 355	0.27 332	0.32 286	0.34 340

PWC_ROB	2.69 520	2.01 608	8.36 409	1.33 501	1.90 626	3.23 286	1.18 499	4.33 588	3.25 610	3.11 604	3.41 613	2.71 482	2.18 526	9.15 540	4.48 591	0.56 570	0.31 459	0.61 595	0.36 480	0.69 563	0.74 569

pcwnet_v2	2.70 521	0.65 302	22.48 673	1.08 371	1.03 424	3.56 364	0.81 315	4.29 569	3.14 598	2.29 490	2.29 522	3.01 515	1.71 465	3.32 408	1.43 399	0.43 497	0.50 586	0.41 495	0.34 454	0.61 534	0.56 518

Wz-Net-MNSev	2.71 522	2.54 625	13.91 486	1.52 564	1.37 523	3.28 302	2.47 613	4.03 482	2.32 473	2.57 549	2.07 479	2.29 430	3.01 572	7.55 505	2.74 565	0.38 444	0.36 499	0.36 445	0.37 492	0.57 520	0.47 468

w-ln-seven-2	2.73 523	2.13 612	12.47 463	1.18 434	1.01 421	3.54 359	1.58 565	3.93 454	3.26 611	2.43 528	2.02 462	2.63 474	2.28 532	7.93 514	5.45 609	0.40 464	0.40 531	0.44 511	0.34 454	0.62 538	0.47 468

UGAM-zero	2.79 524	0.57 199	20.87 642	0.98 312	0.77 315	2.08 146	0.35 41	3.88 435	1.51 228	2.05 408	1.64 327	5.07 637	3.42 596	9.83 558	1.24 356	0.28 238	0.21 258	0.27 217	0.29 389	0.29 208	0.28 243

RP	2.79 524	1.20 534	10.36 437	1.54 568	1.93 627	3.44 329	1.97 594	4.05 490	2.34 475	2.66 571	2.79 579	3.98 588	2.58 553	10.21 576	2.61 560	0.95 623	0.47 574	0.71 612	0.57 591	0.71 573	0.68 554

SHD	2.82 526	2.04 610	13.80 483	1.69 591	1.79 612	2.73 211	1.07 471	3.85 426	3.18 602	4.63 645	2.74 574	3.38 549	2.77 561	5.48 456	3.66 583	0.62 583	0.47 574	0.51 557	0.55 586	0.65 551	0.74 569

FADNet-RVC-Resample	2.83 527	2.02 609	21.07 647	1.12 397	0.91 379	3.53 355	1.37 534	4.08 500	2.09 416	1.68 303	1.33 237	2.03 404	1.51 407	9.54 549	1.69 461	0.38 444	0.37 511	0.42 502	0.44 545	0.56 515	0.56 518

Selective-IGEV-i16pc	2.84 528	0.70 346	20.78 637	1.27 475	0.56 204	4.35 558	2.77 625	4.32 585	2.02 397	1.57 278	1.84 413	2.40 443	1.33 349	8.80 528	1.39 389	0.60 577	0.46 569	0.33 391	0.38 505	0.43 446	0.45 452

StereoDRNet	2.84 528	1.49 579	14.48 497	1.33 501	1.57 571	3.44 329	2.06 599	3.69 392	2.36 480	3.26 612	1.84 413	2.79 497	1.80 482	10.88 599	3.16 576	0.41 479	0.33 474	0.39 477	0.36 480	0.59 525	0.58 527

w-ln-seven	2.86 530	3.06 633	14.02 487	1.27 475	1.32 510	4.10 500	1.59 566	3.90 442	2.59 533	3.03 598	2.27 515	3.42 551	2.25 530	6.70 487	4.81 599	0.39 456	0.34 487	0.48 536	0.40 524	0.74 578	0.55 514

AAGNet	2.86 530	0.60 241	1.77 192	2.05 627	0.46 133	4.76 639	1.09 480	2.27 156	1.56 270	2.17 453	1.84 413	2.41 446	4.00 609	6.23 475	24.22 689	0.46 519	0.19 173	0.30 305	0.29 389	0.32 286	0.24 161

Consistency-Raft	2.86 530	1.66 591	19.61 586	1.40 537	1.75 606	3.84 419	1.32 522	4.07 496	2.25 452	1.78 324	2.67 570	1.82 369	4.41 618	1.94 318	2.06 510	0.83 617	0.94 639	1.03 632	1.12 638	1.70 641	1.09 610

PDISCO_ROB	2.86 530	1.53 582	14.27 494	1.98 624	2.19 640	4.52 594	1.35 527	4.65 634	3.19 603	2.09 418	2.16 497	3.53 566	2.45 545	5.32 450	2.12 517	1.30 644	0.78 633	0.72 616	0.59 595	1.24 630	1.28 619

AF-Net	2.87 534	1.30 552	16.24 523	1.33 501	1.75 606	3.26 295	1.59 566	4.09 502	2.43 502	2.69 573	2.94 587	4.51 616	3.20 585	5.84 465	2.75 566	0.76 608	0.36 499	0.72 616	0.49 564	0.70 564	0.56 518

HSM-Net_RVC	2.87 534	0.57 199	17.46 546	0.92 267	0.90 377	3.70 388	1.20 506	5.64 658	2.51 519	3.22 611	2.43 544	2.54 464	1.59 423	11.41 622	1.65 457	0.34 386	0.25 383	0.26 184	0.23 231	0.30 234	0.29 256
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 536	1.16 527	18.30 558	1.35 514	1.68 593	3.52 353	1.18 499	3.90 442	2.06 410	2.52 540	2.82 584	3.82 581	2.34 537	6.78 492	2.55 557	0.86 619	0.40 531	0.59 587	0.67 605	0.57 520	0.55 514

DDUNet	2.91 537	2.78 629	6.94 393	3.53 660	2.26 644	3.28 302	1.36 529	3.77 407	2.04 405	2.62 562	2.49 550	4.18 601	1.69 461	5.38 452	1.85 484	2.21 652	1.77 659	2.61 662	2.43 672	2.60 648	2.34 650

MFMNet_re	2.91 537	1.91 603	18.25 555	3.06 653	1.89 624	3.13 270	1.67 577	3.52 360	2.97 581	3.14 606	2.87 586	2.26 423	2.41 541	2.42 358	2.00 503	1.10 629	1.05 641	0.94 629	0.90 625	1.28 631	1.46 631

ACV-stereo	2.92 539	0.92 469	20.27 617	1.33 501	1.05 429	4.68 621	1.10 483	2.66 240	1.64 310	1.46 265	1.32 235	5.41 645	4.24 615	7.83 512	1.90 490	0.44 503	0.52 589	0.32 355	0.29 389	0.45 465	0.63 542

GANet	2.93 540	1.05 501	11.29 450	1.64 585	0.96 393	3.91 436	2.52 616	3.72 400	2.41 498	2.95 595	3.00 590	3.21 531	2.03 507	12.42 657	4.72 596	0.51 555	0.41 540	0.46 524	0.39 513	0.60 529	0.50 487

RTSC	2.95 541	2.51 621	15.49 518	1.54 568	1.30 500	3.51 350	0.86 347	3.89 437	2.48 511	3.64 622	3.12 600	3.04 517	2.30 533	5.70 462	6.67 613	0.55 568	0.35 493	0.37 457	0.39 513	0.70 564	0.60 532

PWCDC_ROB	2.95 541	3.26 635	14.06 489	1.59 578	1.56 567	4.19 532	0.86 347	4.30 577	4.08 639	2.06 413	7.37 643	2.75 487	2.42 542	3.59 414	2.67 563	1.34 646	0.36 499	0.39 477	0.34 454	1.13 620	0.62 538

PSMNet_ROB	2.95 541	1.38 566	18.46 563	1.19 437	1.20 479	3.80 409	1.65 575	3.54 365	2.35 477	1.98 375	1.71 351	2.75 487	1.79 477	11.43 624	2.78 567	0.42 491	0.36 499	0.50 553	0.60 597	0.59 525	0.49 480

ff1	2.96 544	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.22 537	3.37 619	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	11.62 632	16.09 662	0.29 267	0.16 47	0.48 536	0.37 492	0.30 234	0.29 256

FINET	2.96 544	1.07 508	23.18 679	1.29 482	1.86 619	2.03 136	1.52 556	4.30 577	4.71 645	2.23 477	2.34 540	1.65 331	1.48 396	5.89 466	2.81 569	0.51 555	0.47 574	0.49 550	0.40 524	0.59 525	0.49 480

XQC	2.96 544	2.42 620	14.85 502	1.36 520	1.32 510	3.29 306	1.53 558	4.28 565	2.78 555	3.21 610	2.46 546	3.53 566	2.92 568	6.58 482	4.67 593	0.70 604	0.41 540	0.59 587	0.56 588	0.96 605	0.83 589

SGM-Forest	2.96 544	0.62 270	3.49 336	1.09 377	0.80 323	4.06 487	3.30 642	4.37 600	3.09 594	4.18 640	3.27 608	4.67 627	3.86 606	11.69 641	7.91 628	0.51 555	0.46 569	0.49 550	0.39 513	0.48 483	0.49 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 548	0.58 215	13.42 472	0.79 160	0.51 166	3.84 419	1.84 589	2.42 179	1.60 296	2.25 483	2.74 574	2.03 404	6.04 641	6.79 494	12.80 652	0.35 406	0.26 400	0.26 184	0.27 332	0.27 166	0.37 375

RYNet	2.97 548	0.93 473	15.09 510	1.12 397	1.38 526	3.66 384	1.42 546	4.03 482	2.29 464	2.10 421	1.70 347	3.79 579	2.16 522	13.64 673	3.02 574	0.37 427	0.41 540	0.48 536	0.34 454	0.81 590	0.75 572

TCMNet	2.98 550	1.30 552	18.26 556	1.47 554	2.09 636	3.84 419	1.08 476	3.96 465	2.39 495	2.53 543	2.29 522	2.43 452	1.75 471	10.09 573	2.39 537	0.52 561	0.45 560	0.61 595	0.50 570	0.80 589	0.78 578

mmx	2.98 550	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.49 621	3.05 590	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	11.62 632	16.09 662	0.33 374	0.28 427	0.48 536	0.37 492	0.44 457	0.37 375

xxx	2.98 550	0.60 241	5.21 376	1.14 405	0.99 409	3.62 377	0.86 347	4.49 621	3.05 590	2.20 462	2.30 527	3.48 555	1.62 434	11.62 632	16.09 662	0.33 374	0.28 427	0.48 536	0.37 492	0.44 457	0.37 375

Wz-Net-SNSev	2.98 550	4.36 642	15.98 521	1.57 576	1.19 472	3.28 302	1.80 584	3.96 465	2.40 496	2.32 504	2.28 519	3.48 555	2.05 510	7.84 513	3.82 586	0.47 528	0.39 526	0.53 568	0.49 564	0.71 573	0.60 532

DispNO	3.00 554	0.75 398	18.92 569	1.17 428	1.10 448	3.72 392	0.94 417	4.29 569	2.54 526	2.24 480	2.28 519	4.51 616	2.12 515	11.40 621	2.09 515	0.31 334	0.28 427	0.31 332	0.28 361	0.36 359	0.39 399

GwcNet	3.00 554	1.63 587	19.83 594	1.32 496	2.04 635	3.27 298	1.55 562	3.65 380	2.33 474	2.00 392	2.12 490	3.56 570	1.68 460	9.47 547	2.45 547	0.44 503	0.45 560	0.46 524	0.38 505	0.60 529	0.76 574

LL-Strereo	3.01 556	1.81 601	17.59 549	1.12 397	2.10 637	2.90 228	1.09 480	4.33 588	2.00 394	3.12 605	2.24 511	3.29 538	3.15 580	11.31 619	1.84 483	0.30 309	0.28 427	0.46 524	0.34 454	0.49 489	0.45 452

Anonymous_2	3.01 556	0.89 459	4.53 368	1.06 360	1.18 465	2.93 239	0.87 368	3.24 318	1.46 194	1.86 339	1.35 245	4.11 596	2.35 538	1.64 268	1.28 370	0.82 615	0.90 637	8.71 694	15.84 700	4.44 672	0.74 569

STrans-v2	3.03 558	0.77 407	20.91 643	0.81 167	0.63 249	3.89 433	1.01 451	4.27 560	2.64 538	2.28 488	3.70 619	4.13 597	5.20 630	7.33 499	1.27 366	0.31 334	0.18 127	0.29 278	0.25 281	0.29 208	0.41 426

TransformOpticalFlow	3.03 558	0.77 407	20.99 646	1.00 326	0.55 199	4.18 528	0.64 180	4.33 588	3.02 588	2.18 455	3.09 598	4.35 609	5.07 628	7.36 502	1.27 366	0.32 355	0.18 127	0.32 355	0.26 304	0.28 188	0.46 463

AANet_RVC	3.03 558	1.72 594	12.78 466	1.17 428	1.12 451	3.79 408	1.10 483	3.86 429	3.13 596	2.62 562	4.26 626	3.96 587	1.41 374	11.43 624	5.23 607	0.94 622	0.47 574	0.34 410	0.23 231	0.40 393	0.55 514

DRN-Test	3.03 558	0.99 490	18.18 554	1.35 514	1.60 573	3.59 370	1.48 551	4.13 512	2.45 507	3.47 621	1.92 443	2.58 469	2.53 550	10.88 599	2.80 568	0.39 456	0.36 499	0.44 511	0.41 531	0.55 509	0.57 522

Syn2CoEx	3.08 562	2.55 626	19.88 596	1.34 509	1.18 465	2.43 181	1.65 575	3.91 447	2.40 496	2.39 521	2.27 515	2.90 503	3.17 584	9.57 552	2.54 556	0.50 549	0.45 560	0.53 568	0.39 513	0.74 578	0.72 567

stereogan	3.09 563	0.93 473	16.43 526	1.37 530	1.66 589	3.70 388	1.67 577	3.87 432	3.15 600	3.04 599	2.70 573	5.04 636	2.79 562	9.96 565	1.78 476	0.63 584	0.49 585	0.69 609	0.47 554	0.83 593	0.68 554

PA-Net	3.09 563	1.24 546	18.84 567	1.38 532	1.19 472	3.42 327	1.75 580	3.89 437	3.27 615	1.88 344	2.10 483	3.03 516	1.88 498	11.60 630	2.88 570	0.40 464	0.54 592	0.44 511	0.62 601	0.52 497	1.02 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 565	1.45 576	14.90 505	1.46 551	1.79 612	3.33 310	1.39 539	4.04 486	2.26 455	2.77 579	3.26 607	4.00 589	2.71 559	11.63 637	2.62 562	0.82 615	0.46 569	0.79 622	0.79 620	0.71 573	0.78 578

PVD	3.12 566	1.97 607	12.80 467	1.79 608	1.63 579	3.83 414	1.34 526	3.48 350	3.88 634	5.77 654	3.56 616	3.45 554	3.29 588	5.58 460	5.30 608	0.71 606	0.69 625	0.74 620	0.77 616	0.79 587	1.13 613

1111x	3.13 567	0.57 199	8.38 410	1.20 441	0.76 309	3.80 409	0.88 375	4.61 633	2.63 536	2.31 500	2.16 497	1.95 388	1.81 485	11.54 628	18.13 675	0.32 355	0.31 459	0.32 355	0.30 410	0.35 346	0.34 340

APVNet	3.13 567	1.25 547	21.14 649	1.31 493	1.52 557	3.94 450	1.13 490	3.32 331	2.14 432	2.20 462	2.03 465	3.05 520	1.96 504	11.79 645	2.53 554	0.42 491	0.45 560	0.64 603	0.46 551	0.67 558	0.57 522

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 567	1.43 573	9.93 430	2.50 644	1.62 577	4.29 550	1.68 579	3.95 460	2.43 502	1.66 299	1.91 440	3.04 517	1.41 374	13.26 665	1.58 437	3.82 669	1.59 655	1.12 638	0.46 551	2.21 646	2.74 660

AANet	3.15 570	2.93 631	15.16 513	1.41 538	1.08 441	2.23 162	1.37 534	2.95 280	3.65 628	4.12 635	4.40 628	4.13 597	5.32 633	6.55 481	3.76 585	0.60 577	0.42 549	0.50 553	0.42 538	0.99 606	0.93 599

zh-mn7	3.15 570	9.61 671	12.45 462	1.26 467	0.99 409	2.91 231	1.32 522	4.12 510	2.74 549	3.33 615	3.07 594	2.84 499	1.89 499	8.91 532	4.69 595	0.49 545	0.40 531	0.38 473	0.38 505	0.56 515	0.63 542

ADLNet2	3.15 570	0.92 469	20.06 603	1.20 441	1.79 612	3.83 414	1.48 551	3.94 458	3.59 626	2.19 459	2.47 548	4.65 626	1.93 503	10.69 592	1.96 500	0.39 456	0.37 511	0.28 252	0.30 410	0.48 483	0.43 440

NCC-stereo	3.16 573	1.28 550	18.31 559	1.25 460	1.75 606	4.06 487	1.40 541	3.89 437	2.22 444	2.72 575	2.55 557	3.49 561	2.65 556	9.91 562	2.99 572	1.29 642	0.65 617	0.64 603	0.86 623	0.65 551	0.71 560

Abc-Net	3.16 573	1.28 550	18.31 559	1.25 460	1.75 606	4.06 487	1.40 541	3.89 437	2.22 444	2.72 575	2.55 557	3.49 561	2.65 556	9.91 562	2.99 572	1.29 642	0.65 617	0.64 603	0.86 623	0.65 551	0.71 560
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	3.20 575	1.93 604	18.84 567	1.51 563	0.80 323	4.12 503	1.82 586	4.16 523	2.91 575	1.87 341	1.74 358	2.48 459	1.84 489	13.18 664	1.74 470	0.80 612	0.57 600	0.79 622	0.74 612	1.20 629	0.86 590
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	3.23 576	0.73 376	21.29 655	1.22 450	0.68 278	3.99 473	3.38 645	4.52 626	2.52 520	1.72 313	3.60 617	2.92 508	2.21 528	10.07 571	2.59 559	0.68 599	0.50 586	0.37 457	0.48 559	0.54 506	0.54 508

GASNet	3.24 577	5.55 650	20.58 632	1.56 575	1.25 491	2.32 170	1.12 487	4.04 486	2.67 542	1.88 344	2.10 483	3.00 514	2.16 522	10.59 587	2.43 544	0.65 590	0.37 511	0.61 595	0.45 549	0.87 595	0.58 527

FBW_ROB	3.24 577	1.02 495	9.21 424	1.49 559	1.07 438	3.78 404	1.48 551	4.31 580	3.08 593	2.46 529	2.32 538	4.20 604	2.08 513	15.19 679	7.16 623	0.84 618	0.62 613	1.33 644	0.92 626	0.99 606	1.31 621

HBP-ISP	3.25 579	1.10 514	20.86 640	1.54 568	1.15 458	4.50 588	2.89 631	4.43 611	2.38 491	4.14 636	1.96 448	1.90 382	2.04 509	11.08 612	1.32 377	0.66 592	0.57 600	0.66 606	0.61 600	0.64 548	0.61 535

DStereoRT	3.28 580	1.06 506	14.58 500	1.33 501	1.12 451	4.51 592	1.29 519	4.21 533	3.48 624	2.50 534	2.13 492	1.89 381	7.69 661	7.57 506	2.43 544	0.66 592	0.33 474	4.46 686	2.84 680	0.38 377	1.12 612

aanetorigin	3.30 581	1.66 591	17.52 548	1.18 434	1.58 572	2.57 198	3.80 657	2.65 237	2.03 401	6.12 659	4.30 627	2.82 498	5.70 637	5.47 455	4.67 593	0.50 549	0.44 555	0.43 506	0.47 554	1.17 626	0.92 597

ADCRef	3.30 581	1.23 545	14.90 505	1.17 428	1.41 538	3.95 455	1.64 572	3.88 435	2.36 480	3.05 601	2.21 507	2.40 443	2.81 564	5.04 445	16.63 667	0.46 519	0.34 487	0.63 600	0.62 601	0.54 506	0.67 551

CBMV	3.32 583	0.96 487	21.16 651	1.32 496	0.83 346	3.81 411	3.91 660	4.47 617	2.53 522	3.34 616	2.24 511	4.45 613	2.58 553	10.07 571	1.96 500	0.45 512	0.43 550	0.48 536	0.38 505	0.52 497	0.53 502
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 584	0.81 427	20.05 602	1.25 460	1.20 479	3.44 329	1.99 596	4.23 541	2.67 542	3.14 606	3.82 622	3.51 564	3.32 590	11.68 640	1.94 495	0.64 587	0.67 621	0.48 536	0.52 577	0.61 534	0.81 584

CC-Net-ROB	3.35 585	1.76 597	13.89 485	2.33 641	1.65 586	4.49 585	1.62 569	4.73 638	2.90 574	1.92 358	2.05 474	1.99 399	1.61 430	12.57 662	1.60 441	2.46 653	2.18 663	2.68 664	1.04 636	2.11 644	1.38 627

z-mn7	3.36 586	9.42 669	14.16 491	1.28 478	1.22 485	3.78 404	1.43 548	3.92 452	3.35 618	2.85 586	3.36 611	3.06 521	1.97 505	9.66 553	5.16 603	0.42 491	0.35 493	0.43 506	0.33 446	0.63 540	0.48 473

edge stereo	3.37 587	1.01 494	21.99 669	1.28 478	1.37 523	2.67 206	1.39 539	3.98 469	2.87 572	2.93 590	3.27 608	4.35 609	2.43 543	11.62 632	2.39 537	0.60 577	0.63 615	0.79 622	0.55 586	0.68 561	0.67 551

DPSNet	3.43 588	1.37 565	12.19 458	1.39 534	1.24 488	4.15 510	2.06 599	4.51 625	3.34 617	2.69 573	1.96 448	3.52 565	5.56 636	10.68 591	9.68 636	0.93 621	0.73 629	0.40 483	0.37 492	1.06 611	0.86 590

S-Stereo	3.48 589	0.91 467	22.06 672	1.36 520	1.50 553	3.55 362	2.53 618	4.21 533	2.81 567	2.37 516	3.81 621	3.75 577	1.84 489	11.90 650	2.51 552	0.63 584	0.71 627	0.48 536	0.76 614	0.67 558	1.19 616

UDG	3.55 590	2.81 630	17.45 545	2.69 646	1.98 629	3.97 470	1.19 502	4.35 592	2.02 397	2.42 526	2.53 556	4.50 615	2.46 547	6.53 480	2.41 541	2.12 651	1.77 659	2.63 663	2.57 674	2.64 649	1.95 641

SAMSARA	3.55 590	2.16 615	14.18 492	1.86 615	1.49 550	4.62 612	2.65 623	3.58 372	2.80 561	7.05 664	3.05 593	5.16 642	4.07 611	9.18 541	4.80 598	0.64 587	0.67 621	0.59 587	0.68 608	0.89 596	0.91 595

WZ-Net	3.62 592	4.87 645	16.77 533	1.43 542	1.40 530	3.75 399	2.29 609	4.12 510	2.50 516	2.74 577	2.19 503	4.06 593	5.29 632	10.19 575	7.36 624	0.54 566	0.37 511	0.47 528	0.49 564	0.77 583	0.73 568

CBMV_ROB	3.62 592	0.70 346	21.42 660	1.21 447	0.89 374	4.43 575	1.76 581	4.39 603	2.79 557	5.88 656	3.38 612	4.18 601	5.12 629	10.75 593	2.32 534	0.56 570	0.55 597	0.53 568	0.51 574	0.55 509	0.46 463

GCAPDPT-zeroshot	3.67 594	0.52 133	56.80 710	0.90 250	1.06 432	2.70 209	0.77 280	3.08 298	1.18 125	1.20 238	0.81 80	0.68 130	0.55 64	0.96 86	0.68 161	0.27 194	0.21 258	0.28 252	0.20 156	0.27 166	0.25 175

Wz-Net-TNSev	3.67 594	8.83 660	13.47 475	1.48 556	1.18 465	3.60 372	2.49 615	4.27 560	3.13 596	2.18 455	1.89 434	4.21 605	2.80 563	12.10 652	7.58 627	0.57 572	0.55 597	0.47 528	0.54 583	0.91 599	1.05 607

SQANet	3.70 596	9.34 668	18.41 561	2.75 647	2.74 650	3.40 321	1.47 550	3.50 356	1.68 322	2.60 558	1.75 362	2.69 479	1.91 501	6.72 491	1.74 470	2.96 656	1.41 653	1.85 651	1.12 638	3.17 653	2.70 659

DeepPrunerF	3.70 596	1.72 594	14.87 503	1.33 501	1.74 604	3.70 388	1.55 562	4.20 528	14.00 674	2.02 399	1.77 377	2.74 485	2.30 533	10.88 599	6.88 619	0.68 599	0.60 610	0.78 621	0.78 619	0.81 590	0.71 560

FTStereo	3.71 598	0.53 151	20.37 621	0.96 297	0.65 259	4.34 555	11.29 678	2.62 234	1.50 221	2.58 553	5.04 634	1.90 382	13.84 676	3.71 419	1.25 359	0.38 444	0.24 356	0.31 332	0.32 438	0.30 234	2.10 644

ADCP+	3.74 599	1.96 606	16.90 534	1.09 377	1.55 564	4.35 558	3.65 655	3.93 454	2.98 584	2.22 473	1.66 336	3.95 585	4.83 624	3.41 409	18.87 680	0.38 444	0.41 540	0.63 600	0.53 581	0.64 548	0.81 584

test_sample9	3.79 600	1.05 501	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 502	4.35 592	2.11 426	2.14 435	1.75 362	1.75 347	1.67 456	11.06 609	11.61 647	1.23 636	14.45 700	4.27 682	2.09 666	0.70 564	0.69 556

zh-sn7	3.81 601	11.43 679	15.78 519	1.25 460	1.15 458	3.68 387	2.58 621	4.15 522	2.42 501	2.61 560	3.10 599	3.38 549	3.03 576	11.43 624	6.88 619	0.45 512	0.48 580	0.45 518	0.43 542	0.72 576	0.71 560

MFN_U_SF_RVC	3.81 601	10.78 676	15.01 508	1.84 612	1.39 528	3.73 396	1.63 570	4.05 490	3.26 611	2.91 588	2.38 542	4.36 611	3.65 601	8.43 522	4.91 601	1.11 631	1.04 640	0.99 631	1.31 646	1.58 637	1.75 638

GCAP-BAT	3.82 603	0.52 133	59.75 711	0.90 250	1.06 432	2.70 209	0.77 280	3.08 298	1.18 125	1.20 238	0.81 80	0.68 130	0.55 64	0.96 86	0.68 161	0.27 194	0.21 258	0.28 252	0.21 175	0.27 166	0.25 175

ADCPNet	3.89 604	1.63 587	20.25 616	1.28 478	1.27 496	6.43 658	2.65 623	3.93 454	2.70 545	2.78 580	2.20 505	4.28 607	6.16 645	5.56 458	10.27 639	0.65 590	1.18 645	0.71 612	1.70 655	0.84 594	1.37 625

DStereoO	3.90 605	2.13 612	7.90 405	4.43 674	2.84 653	4.40 567	5.30 664	4.31 580	3.21 608	2.41 525	3.08 595	2.93 510	7.14 657	4.20 434	11.12 643	4.11 672	1.30 651	1.33 644	1.63 652	3.09 651	1.26 617

RTS	3.90 605	7.04 654	17.94 551	1.92 618	2.19 640	5.00 646	2.96 633	4.29 569	3.19 603	4.05 632	3.08 595	4.94 631	3.16 582	7.64 508	6.72 614	0.66 592	0.44 555	0.51 557	0.47 554	0.95 601	0.76 574

RTSA	3.90 605	7.04 654	17.94 551	1.92 618	2.19 640	5.00 646	2.96 633	4.29 569	3.19 603	4.05 632	3.08 595	4.94 631	3.16 582	7.64 508	6.72 614	0.66 592	0.44 555	0.51 557	0.47 554	0.95 601	0.76 574

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 608	10.88 677	12.30 460	1.26 467	1.55 564	5.19 649	3.33 644	4.42 608	2.82 569	2.58 553	2.62 565	5.00 634	2.11 514	14.03 677	2.73 564	1.28 641	2.34 669	0.67 608	1.83 660	0.81 590	1.03 606

ADCMid	3.96 609	3.27 636	15.48 517	1.26 467	1.40 530	4.66 618	2.28 608	4.06 494	3.54 625	3.94 629	3.02 591	3.85 582	3.67 602	4.03 429	18.65 678	0.68 599	0.61 612	1.09 637	1.18 642	1.38 634	1.08 609

SDNR	3.97 610	1.93 604	20.28 618	1.31 493	0.94 389	5.16 648	0.67 197	4.33 588	2.58 530	4.82 649	5.94 640	5.01 635	1.45 389	17.52 681	2.53 554	0.79 610	0.72 628	0.59 587	0.45 549	1.15 624	1.17 614

MADNet+	3.97 610	9.54 670	13.83 484	1.87 616	1.69 594	4.19 532	2.87 630	4.80 642	4.10 640	2.51 538	2.67 570	4.55 619	3.41 593	8.72 526	6.92 621	1.25 639	1.27 649	1.04 633	0.93 627	1.39 635	1.85 639

SPS-STEREO	3.97 610	1.44 575	20.85 639	1.72 597	1.71 597	3.24 289	2.30 610	3.55 367	2.68 544	4.79 648	3.66 618	5.44 646	2.97 569	9.11 538	9.35 635	1.15 632	1.10 643	1.06 635	1.02 635	1.16 625	1.18 615
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 613	1.13 519	16.64 529	1.12 397	1.25 491	3.50 348	3.05 637	4.29 569	3.26 611	3.64 622	2.56 559	2.97 511	4.79 623	13.33 667	16.91 668	0.37 427	0.41 540	0.38 473	0.39 513	0.48 483	0.81 584

G-Net	4.11 614	1.21 535	19.47 583	2.31 640	2.94 654	4.74 637	2.95 632	3.33 337	2.14 432	4.44 643	9.43 659	6.93 654	3.84 605	9.01 536	4.92 602	0.79 610	0.80 634	0.70 611	0.50 570	0.95 601	0.87 593

THIR-Stereo	4.14 615	0.82 434	10.85 445	0.86 222	0.43 103	2.16 154	16.77 686	3.22 313	1.54 255	2.04 406	12.05 672	2.68 478	7.53 659	7.30 498	12.62 651	0.30 309	0.21 258	0.29 278	0.28 361	0.33 306	0.41 426

AnyNet_C32	4.17 616	5.75 651	12.62 464	1.60 580	1.54 560	5.51 652	4.09 661	3.90 442	3.23 609	4.22 641	3.03 592	3.10 522	3.41 593	8.01 517	18.85 679	0.53 564	0.58 605	0.53 568	0.74 612	1.19 628	0.97 602

Ntro	4.21 617	8.94 664	19.89 597	3.22 655	2.96 655	4.15 510	1.89 590	3.92 452	2.36 480	1.77 322	2.14 494	3.35 544	2.17 524	9.48 548	2.24 528	3.52 664	1.76 658	2.13 654	1.31 646	3.83 663	3.09 661

ADCS	4.22 618	5.33 647	16.32 524	1.64 585	1.31 503	3.91 436	3.64 654	4.21 533	2.89 573	5.11 650	2.81 583	4.46 614	3.06 579	5.21 449	19.50 681	0.63 584	0.64 616	0.69 609	0.69 610	1.12 619	1.26 617

ADCL	4.35 619	1.63 587	14.21 493	1.29 482	1.26 493	5.56 653	11.16 677	3.97 467	3.37 619	6.07 657	4.67 630	4.30 608	5.72 638	5.08 447	14.51 656	0.50 549	0.48 580	0.89 628	0.77 616	0.78 585	0.76 574

AnyNet_C01	4.37 620	7.80 656	16.40 525	1.98 624	1.40 530	6.37 657	6.47 669	4.09 502	5.03 650	4.06 634	3.78 620	4.16 600	3.31 589	6.62 484	10.00 637	0.61 581	0.67 621	0.63 600	0.67 605	2.01 642	1.31 621

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 621	10.62 674	15.18 514	1.55 573	1.45 547	6.16 655	3.54 652	5.41 656	3.68 631	2.59 557	2.74 574	4.81 628	2.20 527	13.79 674	4.40 590	2.04 649	3.36 682	1.05 634	1.20 643	2.09 643	1.72 636

RainbowNet	4.56 622	8.28 657	20.07 605	3.64 664	3.23 663	4.15 510	2.99 635	4.18 524	3.03 589	2.20 462	2.65 568	4.26 606	2.90 567	9.77 555	2.12 517	3.88 670	2.27 666	2.71 667	1.72 657	3.78 662	3.31 669

SGM_RVC	4.57 623	0.72 365	17.46 546	1.84 612	0.58 225	4.23 541	3.45 647	4.66 635	3.66 630	7.99 669	8.82 657	7.56 657	8.74 668	12.30 654	6.84 618	0.43 497	0.38 517	0.39 477	0.35 470	0.51 493	0.48 473
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 624	8.93 663	19.95 599	3.11 654	2.67 648	3.91 436	2.57 620	3.82 419	2.25 452	2.22 473	9.72 661	4.08 594	2.35 538	8.57 524	2.13 520	3.51 663	1.65 657	2.15 655	1.17 641	3.69 660	3.15 663

DispFullNet	4.64 625	3.48 638	23.95 682	3.99 666	3.03 656	3.35 312	1.06 469	4.18 524	2.80 561	6.33 661	2.94 587	4.04 592	7.81 662	3.92 427	5.16 603	2.75 654	1.61 656	3.10 672	2.68 677	3.32 655	3.31 669

CSAN	4.71 626	1.39 568	20.23 612	1.19 437	0.87 365	3.65 383	3.50 649	4.57 631	3.87 633	3.89 628	7.82 646	3.54 569	6.16 645	23.47 692	6.82 617	0.52 561	0.45 560	0.49 550	0.52 577	0.63 540	0.66 550

test_sample8	4.76 627	1.05 501	7.87 401	1.07 363	0.86 360	3.93 444	1.19 502	4.38 601	2.05 408	5.49 652	1.89 434	12.98 671	6.37 647	11.06 609	11.61 647	1.23 636	14.45 700	4.27 682	2.09 666	0.70 564	0.69 556

SuperB	4.79 628	4.41 643	21.08 648	1.45 549	1.08 441	3.91 436	3.08 639	4.18 524	3.01 587	2.50 534	2.10 483	2.75 487	3.49 599	8.80 528	19.60 682	0.44 503	0.33 474	0.53 568	0.39 513	12.01 692	0.64 546

IMH-64-1	4.84 629	2.53 623	6.83 389	4.30 671	3.74 667	4.81 641	6.05 666	5.30 651	3.92 635	3.95 630	8.33 650	5.08 638	6.06 642	8.96 534	6.30 611	4.57 680	2.96 676	3.04 669	2.12 669	4.28 668	3.62 672

IMH-64	4.84 629	2.53 623	6.83 389	4.30 671	3.74 667	4.81 641	6.05 666	5.30 651	3.92 635	3.95 630	8.33 650	5.08 638	6.06 642	8.96 534	6.30 611	4.57 680	2.96 676	3.04 669	2.12 669	4.28 668	3.62 672

NVStereoNet_ROB	4.91 631	1.40 569	16.46 527	1.47 554	1.72 603	3.46 335	1.96 593	3.89 437	3.61 627	2.90 587	24.61 692	4.81 628	4.49 620	13.57 671	4.87 600	1.33 645	1.29 650	1.70 650	1.68 653	1.41 636	1.66 633
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	5.12 632	0.90 461	21.33 656	1.50 561	1.33 514	4.09 494	3.49 648	4.03 482	4.59 644	6.57 662	10.95 666	12.92 670	8.41 667	9.86 560	8.78 633	0.75 607	0.58 605	0.51 557	0.50 570	0.68 561	0.57 522

WAO-7	5.16 633	3.21 634	18.98 571	1.88 617	1.44 543	5.34 650	3.09 640	4.91 644	5.81 657	4.35 642	8.92 658	6.55 651	6.06 642	13.40 669	10.81 641	1.34 646	1.20 648	1.48 649	1.35 649	1.60 638	1.45 629

CrosDoStereo	5.24 634	0.60 241	20.23 612	0.82 179	0.51 166	3.39 318	18.11 688	3.82 419	2.27 457	1.98 375	8.74 654	1.96 393	6.96 653	7.35 500	26.35 693	0.30 309	0.22 290	0.30 305	0.28 361	0.33 306	0.38 392

DeepStereo_LL	5.24 634	0.60 241	20.23 612	0.82 179	0.51 166	3.39 318	18.11 688	3.82 419	2.27 457	1.98 375	8.74 654	1.96 393	6.96 653	7.35 500	26.35 693	0.30 309	0.22 290	0.30 305	0.28 361	0.33 306	0.38 392

MeshStereo	5.35 636	1.32 558	21.34 657	1.34 509	1.15 458	4.40 567	3.90 659	5.18 648	4.55 642	10.14 679	11.82 671	11.47 665	5.84 639	13.84 675	7.03 622	0.61 581	0.58 605	0.60 592	0.58 592	0.72 576	0.59 531
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	5.41 637	12.60 680	20.42 625	3.27 657	3.15 661	4.50 588	3.02 636	4.66 635	3.73 632	3.35 618	5.36 636	7.86 658	2.88 565	12.33 656	4.76 597	3.12 659	2.22 664	2.70 666	1.69 654	3.49 656	3.10 662

pmcnn	5.45 638	1.22 541	17.40 543	1.60 580	2.41 647	3.48 341	2.12 602	4.52 626	3.26 611	3.67 624	13.15 675	22.10 684	3.46 598	11.92 651	17.16 670	0.34 386	0.21 258	0.23 61	0.19 131	0.36 359	0.28 243

MDST_ROB	5.53 639	0.59 225	23.11 677	2.55 645	2.69 649	21.20 687	1.98 595	4.77 641	2.65 539	9.36 674	4.25 625	4.14 599	4.45 619	22.57 687	3.68 584	0.48 533	0.33 474	0.47 528	0.44 545	0.44 457	0.44 446

EDNetEfficient	5.61 640	2.14 614	16.75 532	1.67 589	3.64 666	4.12 503	7.51 671	3.05 293	5.63 656	11.57 685	4.83 632	3.95 585	12.72 672	8.44 523	20.78 684	0.41 479	0.43 550	0.47 528	1.01 633	1.66 640	1.39 628

MSMD_ROB	5.61 640	1.08 510	16.68 530	1.21 447	0.83 346	10.14 671	2.07 601	3.93 454	6.22 659	10.37 680	8.03 648	22.22 685	9.45 669	11.66 638	4.52 592	0.66 592	0.58 605	0.66 606	0.68 608	0.65 551	0.63 542

SANet	5.65 642	1.72 594	20.94 644	1.26 467	0.88 369	7.20 662	3.81 658	4.60 632	11.23 667	4.56 644	8.78 656	7.49 656	6.95 652	11.85 648	18.11 674	0.49 545	0.44 555	0.50 553	0.42 538	0.90 598	0.82 588

ELAS_RVC	5.72 643	1.64 590	20.40 623	2.09 630	2.01 631	4.95 645	11.47 680	4.66 635	6.31 661	8.09 670	8.01 647	8.06 661	11.65 671	8.36 519	10.22 638	0.99 626	1.17 644	0.81 625	0.76 614	1.14 621	1.58 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 644	9.95 672	15.22 515	2.90 650	1.56 567	5.66 654	7.69 672	5.27 650	4.74 647	3.88 627	7.51 644	8.04 659	5.28 631	15.18 678	8.40 631	3.08 658	1.51 654	2.24 656	1.37 650	5.55 676	1.96 642

WAO-6	5.87 645	2.27 617	15.05 509	2.96 651	2.77 651	12.01 674	3.58 653	5.37 655	11.91 671	3.34 616	9.69 660	6.78 653	5.84 639	11.82 647	8.89 634	2.87 655	2.35 670	2.50 658	1.84 661	2.85 650	2.67 656

ELAS	5.99 646	1.62 585	20.29 619	1.96 623	2.01 631	15.09 680	8.38 675	5.23 649	5.54 654	9.02 673	8.61 653	6.74 652	9.75 670	7.48 503	11.40 646	0.96 624	1.18 645	0.72 616	0.93 627	1.30 632	1.67 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 647	13.97 687	21.36 658	3.58 662	3.14 660	4.73 634	2.48 614	4.20 528	3.17 601	2.98 596	2.83 585	23.31 688	4.34 617	11.06 609	2.45 547	3.68 666	2.33 668	2.60 661	1.79 659	3.69 660	3.19 665

FCDSN-DC	6.04 647	0.84 443	19.25 575	1.24 458	1.09 446	4.38 561	2.62 622	4.38 601	4.71 645	9.59 677	11.22 667	19.19 680	17.40 683	12.30 654	8.55 632	0.69 603	0.57 600	0.60 592	0.60 597	0.70 564	0.78 578
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 649	9.15 666	13.76 478	1.94 622	4.60 678	11.91 673	12.00 681	5.12 647	3.45 623	3.79 626	4.52 629	9.54 663	6.56 651	9.40 546	13.48 654	1.26 640	1.37 652	1.17 640	1.34 648	7.06 685	3.95 676

psmorigin	6.59 650	1.15 524	88.11 715	1.52 564	0.97 397	2.88 226	1.20 506	3.21 311	2.04 405	3.73 625	2.46 546	5.15 641	2.55 551	10.60 588	2.47 549	0.55 568	0.68 624	0.48 536	0.51 574	0.70 564	0.88 594

FC-DCNN	6.64 651	0.77 407	19.26 577	1.68 590	1.64 582	8.27 667	2.35 611	6.35 660	9.23 664	10.85 682	11.27 668	19.89 681	13.33 673	12.51 660	11.79 649	0.66 592	0.57 600	0.58 584	0.56 588	0.63 540	0.61 535

ACVNet-4b	6.73 652	13.67 685	21.87 668	3.54 661	3.07 657	4.19 532	2.25 607	4.03 482	3.65 628	1.64 293	3.98 624	5.88 648	2.89 566	10.01 568	16.98 669	23.29 705	2.24 665	2.53 659	1.78 658	3.87 664	3.21 666

EKT-Stereo	6.79 653	0.64 289	4.24 361	1.77 602	106.39 712	4.51 592	0.61 158	3.16 306	1.53 246	1.88 344	1.22 200	1.98 397	1.36 358	3.81 420	0.84 230	0.35 406	0.24 356	0.29 278	0.26 304	0.34 325	0.48 473

IMH	6.81 654	13.66 684	20.41 624	4.33 673	3.74 667	5.50 651	3.06 638	5.49 657	6.22 659	4.64 646	10.35 663	9.30 662	8.03 665	13.61 672	6.81 616	4.80 683	2.99 679	3.09 671	2.12 669	4.36 670	3.61 671

LVE	6.88 655	9.31 667	21.14 649	3.61 663	3.18 662	4.49 585	2.79 626	10.21 671	11.69 669	3.16 609	11.53 669	18.33 677	4.31 616	11.66 638	3.52 581	4.45 678	2.93 674	2.56 660	1.91 663	3.62 657	3.16 664

FC-DCNN v2	6.91 656	0.77 407	19.25 575	1.69 591	1.64 582	9.13 669	2.40 612	7.20 662	9.47 665	11.07 684	11.62 670	20.05 683	15.79 680	12.55 661	11.99 650	0.66 592	0.57 600	0.58 584	0.56 588	0.63 540	0.61 535

tt	7.19 657	0.51 124	6.83 389	4.03 667	2.30 646	12.05 675	20.19 692	15.46 688	6.58 662	3.42 620	3.22 605	5.37 644	6.39 650	4.20 434	7.46 625	9.81 692	11.53 699	7.05 690	7.46 691	6.31 679	3.71 674

Dean	7.52 658	9.08 665	21.41 659	3.74 665	3.53 664	4.81 641	3.53 650	5.33 654	5.25 651	4.17 637	26.53 693	25.62 694	4.09 612	10.97 603	4.32 589	3.69 667	2.30 667	2.91 668	1.87 662	4.03 666	3.24 667

DGSMNet	7.55 659	1.62 585	17.42 544	1.92 618	12.73 684	7.45 665	42.99 706	4.13 512	2.07 412	2.10 421	3.16 603	3.42 551	1.70 463	9.24 543	2.30 532	3.70 668	10.89 698	11.80 700	5.54 687	4.24 667	2.66 655

MADNet++	7.57 660	5.80 652	13.28 470	6.38 685	5.26 680	7.18 661	7.77 673	5.32 653	5.62 655	6.11 658	7.78 645	6.02 650	8.01 664	11.74 643	16.36 666	9.36 691	4.95 686	8.57 693	5.66 688	4.83 674	5.34 682

MonStereo1	8.07 661	2.24 616	5.83 383	4.68 678	3.60 665	18.80 685	2.52 616	5.89 659	5.86 658	4.76 647	13.98 680	7.41 655	50.63 710	13.28 666	5.16 603	4.40 676	0.90 637	2.69 665	1.55 651	3.92 665	3.30 668

SGM+DAISY	8.36 662	3.82 640	24.83 683	2.02 626	1.75 606	14.80 679	17.22 687	4.27 560	11.79 670	13.88 686	14.38 681	11.74 669	13.83 675	10.56 585	15.12 657	1.21 634	1.19 647	1.14 639	1.13 640	1.17 626	1.37 625

MultiAttention	8.74 663	0.56 188	7.25 396	2.07 629	22.74 694	35.86 699	8.44 676	4.97 645	2.58 530	2.57 549	5.11 635	5.55 647	1.59 423	52.70 712	7.50 626	0.47 528	0.24 356	0.52 563	1.00 632	6.84 683	6.30 686

UNDER WATER-64	9.33 664	5.37 648	22.60 675	5.22 683	4.86 679	10.75 672	4.61 663	11.45 672	17.30 687	7.59 665	9.80 662	15.99 676	17.90 685	10.63 589	15.72 661	4.36 674	2.87 673	4.39 685	2.86 681	7.01 684	5.36 683

TorneroNet-64	10.12 665	8.74 659	20.95 645	4.27 669	3.76 670	13.86 678	2.85 629	15.05 686	23.15 696	10.07 678	23.84 691	13.47 672	8.24 666	13.96 676	17.21 671	3.96 671	2.72 671	3.23 673	2.48 673	6.29 678	4.27 679

DStereoSA	10.13 666	4.62 644	12.76 465	4.78 680	13.35 685	9.97 670	22.80 693	4.74 640	16.44 682	5.11 650	15.31 683	4.61 622	13.82 674	8.00 515	27.60 697	6.51 688	8.86 690	1.43 647	8.28 692	3.16 652	10.38 688

UNDER WATER	10.47 667	3.95 641	22.62 676	5.07 682	4.51 677	7.78 666	3.77 656	12.56 680	21.72 695	7.84 668	10.78 664	23.96 690	31.66 696	10.78 596	16.19 665	4.44 677	2.93 674	4.24 681	2.86 681	6.33 680	5.47 684

JetRed	10.48 668	27.10 696	35.70 692	4.27 669	4.09 674	15.55 683	12.83 683	12.16 677	5.50 653	5.83 655	5.56 638	10.14 664	7.43 658	8.88 530	26.39 695	3.32 660	3.81 683	3.51 676	2.96 683	7.85 686	6.69 687

notaker	10.50 669	8.60 658	20.23 612	4.54 677	3.95 671	6.27 656	3.44 646	8.07 665	4.75 648	8.73 671	46.45 703	13.86 675	27.86 695	13.49 670	13.61 655	4.56 679	3.18 680	3.52 677	2.68 677	8.13 688	4.05 677

WQFJA1++	10.56 670	0.40 19	3.21 324	0.89 240	0.82 338	1.43 70	0.41 65	2.15 135	0.87 67	96.02 717	0.71 55	0.46 39	0.55 64	1.29 183	0.50 77	0.27 194	0.17 82	0.21 30	0.18 87	100.47 715	0.22 123

xyz-stereo	10.85 671	0.45 56	79.01 714	0.62 23	0.45 122	83.70 713	0.77 280	2.59 229	1.34 152	2.19 459	32.02 701	2.76 493	1.62 434	5.75 463	2.39 537	0.25 151	0.17 82	0.33 391	0.21 175	0.25 116	0.19 15

DStereoFS	11.11 672	13.81 686	11.82 456	5.73 684	11.05 683	20.81 686	11.36 679	8.68 668	16.52 685	14.90 689	15.81 687	11.63 668	13.85 677	9.05 537	15.60 660	7.57 689	8.88 691	2.41 657	5.29 686	2.16 645	15.30 694

MANE	11.39 673	1.38 566	23.16 678	4.82 681	2.79 652	22.02 688	14.51 685	25.81 692	26.28 697	10.93 683	13.17 676	19.90 682	18.03 686	15.69 680	20.41 683	0.96 624	0.74 630	1.42 646	3.24 684	0.74 578	1.71 635

SGM-ForestM	11.55 674	1.16 527	21.62 665	2.14 631	0.81 329	22.25 689	19.08 690	16.50 690	11.34 668	15.94 692	14.44 682	27.12 695	22.61 694	24.76 693	28.39 700	0.50 549	0.48 580	0.47 528	0.44 545	0.55 509	0.53 502

WAO-8	11.95 675	13.02 681	20.56 629	3.50 658	3.08 658	15.11 681	2.80 627	12.91 681	19.11 693	7.69 666	13.12 673	11.62 666	7.01 655	84.40 714	7.91 628	3.42 661	1.92 661	3.54 678	1.93 664	3.68 658	2.69 657

Venus	11.95 675	13.02 681	20.56 629	3.50 658	3.08 658	15.11 681	2.80 627	12.91 681	19.11 693	7.69 666	13.12 673	11.62 666	7.01 655	84.40 714	7.91 628	3.42 661	1.92 661	3.54 678	1.93 664	3.68 658	2.69 657

TCMNet-wrong-test	12.32 677	14.13 688	19.38 580	22.38 695	19.85 689	15.99 684	12.34 682	22.95 691	4.56 643	6.24 660	6.27 641	18.40 679	15.71 679	10.10 574	10.72 640	9.06 690	4.78 684	5.35 687	3.95 685	12.28 693	11.97 690

EDNetEfficientorigin	12.35 678	2.51 621	179.47 719	1.19 437	0.96 393	2.91 231	1.81 585	3.00 287	5.35 652	8.91 672	4.79 631	4.18 601	4.64 622	9.98 566	11.30 644	0.37 427	0.38 517	0.60 592	0.85 622	1.32 633	2.43 653

LSM	12.71 679	3.52 639	20.79 638	55.63 709	84.76 709	3.63 382	6.30 668	3.73 401	4.93 649	5.55 653	13.92 679	3.53 566	3.25 587	9.72 554	4.12 588	0.64 587	0.85 635	0.71 612	0.81 621	1.03 608	26.84 699

U	12.82 680	0.38 9	1.99 216	0.66 63	58.94 708	63.38 712	0.34 37	1.91 100	0.94 92	0.59 50	0.80 75	0.46 39	0.57 70	0.83 44	0.44 37	0.29 267	0.17 82	63.35 713	59.81 712	0.29 208	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 681	13.09 683	22.03 671	2.41 643	1.44 543	4.03 482	1.38 537	9.07 669	9.20 663	2.23 477	1.98 455	5.08 638	5.06 627	177.66 720	5.46 610	0.45 512	0.34 487	0.40 483	0.62 601	6.09 677	5.80 685

DGTPSM_ROB	15.31 682	8.85 661	28.14 689	9.90 689	18.89 687	12.44 676	33.21 696	13.48 683	17.86 691	9.50 675	22.89 689	13.78 673	19.67 687	21.26 683	23.68 687	5.08 685	8.84 688	5.62 688	11.50 695	6.72 681	14.87 692

DPSMNet_ROB	15.52 683	8.89 662	31.44 690	10.07 691	18.91 688	12.44 676	33.22 697	13.51 684	17.94 692	9.58 676	22.91 690	13.79 674	19.67 687	21.43 684	23.73 688	5.17 686	8.84 688	5.63 689	11.52 698	6.79 682	14.90 693

USTest	15.98 684	15.58 689	22.56 674	18.49 692	16.99 686	26.43 690	36.08 700	27.68 695	12.77 673	10.69 681	10.80 665	18.35 678	15.09 678	18.62 682	23.37 686	4.85 684	5.34 687	7.38 691	7.43 690	9.90 690	11.23 689

KSHMR	16.96 685	5.37 648	21.64 667	4.46 675	4.50 676	8.30 668	3.32 643	15.58 689	76.24 714	6.62 663	61.47 709	56.53 709	5.43 635	35.17 699	11.37 645	4.39 675	2.97 678	3.63 680	2.74 679	5.10 675	4.34 680

LE_ROB	18.58 686	1.21 535	48.38 698	8.60 688	23.00 695	7.32 664	19.74 691	9.94 670	38.69 706	43.53 702	21.91 688	28.40 696	40.92 700	23.18 689	54.71 706	0.34 386	0.33 474	0.32 355	0.36 480	0.42 436	0.40 420

coex-ft	18.59 687	6.62 653	113.53 717	1.17 428	1.31 503	2.33 172	1.93 592	2.81 267	14.00 674	124.82 720	8.45 652	5.90 649	51.74 711	9.99 567	22.69 685	0.57 572	0.62 613	0.50 553	0.49 564	1.08 616	1.28 619

iinet-test	19.59 688	18.93 691	25.29 684	22.27 693	21.21 690	29.32 691	37.73 701	31.61 698	16.48 683	14.41 687	13.76 677	22.91 686	19.69 689	21.98 685	26.21 691	10.17 693	8.89 692	11.03 696	10.88 693	13.66 694	15.45 695

IINet	19.59 688	18.93 691	25.29 684	22.27 693	21.21 690	29.32 691	37.73 701	31.61 698	16.48 683	14.41 687	13.76 677	22.91 686	19.69 689	21.98 685	26.21 691	10.17 693	8.89 692	11.03 696	10.88 693	13.66 694	15.45 695

DPSM_ROB	20.78 690	20.03 694	26.57 687	23.62 697	22.46 692	31.10 694	39.97 704	33.52 700	17.41 689	15.25 690	15.80 685	24.06 691	20.71 692	23.30 690	27.62 698	10.78 695	9.41 695	11.69 698	11.50 695	14.49 696	16.36 697

DPSM	20.78 690	20.03 694	26.57 687	23.62 697	22.46 692	31.10 694	39.97 704	33.52 700	17.41 689	15.25 690	15.80 685	24.06 691	20.71 692	23.30 690	27.62 698	10.78 695	9.41 695	11.69 698	11.50 695	14.49 696	16.36 697

ktn	21.74 692	10.34 673	19.68 589	4.53 676	4.00 672	6.53 659	4.51 662	6.79 661	78.82 716	84.69 715	100.86 718	58.49 710	7.57 660	12.11 653	13.35 653	4.58 682	3.24 681	3.49 675	2.62 675	4.65 673	3.84 675

LRCNet_RVC	25.52 693	33.45 697	23.21 680	31.79 699	32.78 696	6.74 660	1.18 499	25.88 693	4.46 641	28.94 693	30.89 694	24.91 693	17.57 684	27.66 694	24.34 690	35.26 709	25.60 710	35.91 709	33.81 708	31.90 708	34.10 709

TorneroNet	25.88 694	11.28 678	21.62 665	4.20 668	4.07 673	55.25 704	3.15 641	15.16 687	76.94 715	58.09 709	82.72 715	86.88 714	41.15 701	13.35 668	18.13 675	4.32 673	2.85 672	3.45 674	2.62 675	8.33 689	4.14 678

DLNR_Zeroshot_test	28.62 695	55.50 710	49.94 701	183.62 715	115.05 715	3.43 328	0.28 14	29.49 696	1.49 215	1.01 209	1.26 215	0.93 224	0.63 93	3.92 427	1.51 426	29.81 706	0.41 540	0.26 184	0.23 231	93.28 712	0.32 308

DLNR-FE	28.68 696	56.10 711	49.61 699	183.75 716	105.98 711	3.44 329	0.28 14	29.58 697	1.49 215	1.01 209	1.26 215	0.93 224	0.63 93	3.81 420	1.51 426	33.14 708	0.41 540	0.26 184	0.23 231	99.94 714	0.32 308

Selective-IGEV-i1pa	29.93 697	36.60 698	34.97 691	9.92 690	7.41 682	38.91 700	35.81 699	43.96 704	35.07 704	30.01 694	53.53 708	41.78 697	35.42 697	40.57 701	33.93 702	30.94 707	15.47 702	23.33 701	13.36 699	10.61 691	27.01 700

HanzoNet	31.60 698	17.23 690	21.22 654	7.32 686	5.84 681	7.25 663	3.53 650	13.82 685	14.20 676	50.38 705	47.01 704	44.45 699	56.61 712	36.61 700	32.00 701	63.89 713	56.57 714	7.97 692	89.20 717	28.69 699	28.25 702

light-stereo	41.45 699	10.64 675	54.16 709	59.84 710	45.61 707	131.14 718	1.57 564	37.33 703	17.30 687	76.21 714	120.65 719	118.18 719	3.98 608	89.11 717	15.46 658	5.48 687	9.68 697	1.25 641	1.28 645	17.93 698	12.24 691

Hybrid-DGEV	41.74 700	40.15 701	53.21 704	47.72 703	45.04 701	62.46 706	80.71 714	67.23 709	34.70 698	30.38 695	31.64 696	48.32 707	41.44 702	46.71 710	55.65 713	21.63 702	18.85 703	23.50 707	23.21 704	29.18 703	33.09 708

FlowAnything	41.75 701	39.90 699	53.36 706	47.83 708	45.06 702	62.45 705	80.51 712	67.34 713	34.89 702	30.56 699	31.52 695	48.18 703	42.05 707	46.66 709	55.24 708	21.71 704	18.88 705	23.49 706	23.13 701	29.12 701	33.04 703

Selective-RAFT-Error	41.77 702	40.16 702	53.34 705	47.73 704	45.25 706	62.51 707	80.64 713	67.22 708	34.93 703	30.64 700	31.81 697	48.11 702	42.11 708	46.57 704	54.95 707	21.61 699	18.87 704	23.48 702	23.15 703	29.16 702	33.08 707

RAFT-FEzeroshot	41.78 703	40.21 704	53.07 702	47.74 706	45.19 704	62.51 707	80.73 716	67.30 711	34.75 699	30.51 697	31.88 698	48.27 705	41.88 705	46.64 707	55.54 710	21.62 700	18.89 707	23.48 702	23.22 705	29.20 705	33.05 704

RAFT-FE	41.78 703	40.21 704	53.07 702	47.74 706	45.19 704	62.51 707	80.73 716	67.30 711	34.75 699	30.51 697	31.88 698	48.27 705	41.88 705	46.64 707	55.54 710	21.62 700	18.89 707	23.48 702	23.22 705	29.20 705	33.05 704

CasAABBNet	41.80 705	40.20 703	53.41 707	47.73 704	45.18 703	62.51 707	80.71 714	67.26 710	34.80 701	30.49 696	31.88 698	48.24 704	41.81 704	46.63 706	55.64 712	21.60 698	18.88 705	23.48 702	23.22 705	29.19 704	33.05 704

HaxPig	43.25 706	43.65 706	45.00 696	33.85 700	35.61 698	32.69 696	30.52 694	45.09 705	42.97 707	48.77 703	48.17 705	43.00 698	40.26 699	44.58 702	43.61 703	47.18 710	49.30 711	51.54 711	50.25 710	43.73 709	45.29 710

AVERAGE_ROB	44.46 707	45.91 707	46.59 697	40.59 702	38.66 699	32.99 697	30.52 694	46.19 706	43.26 708	49.59 704	48.97 706	44.62 700	39.89 698	45.04 703	43.94 704	48.74 711	50.69 712	50.80 710	49.79 709	45.54 710	46.97 711

MEDIAN_ROB	47.37 708	49.08 708	49.92 700	40.32 701	39.97 700	34.95 698	33.43 698	49.17 707	46.39 710	53.06 706	52.65 707	47.65 701	42.23 709	48.35 711	47.29 705	52.10 712	54.04 713	54.28 712	53.48 711	48.76 711	50.33 712

LSM0	49.58 709	40.04 700	53.62 708	97.15 711	128.68 716	62.75 711	79.89 711	67.63 714	35.11 705	33.02 701	32.61 702	48.43 708	41.60 703	46.60 705	55.43 709	21.63 702	18.99 709	23.62 708	23.13 701	29.47 707	52.26 713

BEATNet-Init1	49.72 710	64.32 712	97.77 716	4.68 678	4.28 675	84.75 714	60.42 707	73.38 715	68.59 713	88.29 716	88.51 717	91.94 715	97.99 716	85.26 716	70.96 717	0.80 612	0.65 617	0.85 626	0.70 611	7.96 687	2.33 649

Anonymous_1	57.11 711	19.68 693	26.15 686	23.10 696	142.31 717	30.84 693	39.75 703	33.86 702	16.98 686	70.53 713	15.42 684	23.46 689	19.75 691	23.04 688	27.23 696	164.73 720	9.02 694	130.38 716	137.40 718	161.27 721	27.24 701

PML	64.32 712	53.22 709	17.88 550	8.10 687	32.94 697	148.46 719	247.79 722	12.18 678	45.42 709	111.41 718	288.92 722	101.47 716	101.31 717	31.67 695	15.55 659	14.03 697	4.83 685	10.98 695	6.18 689	28.82 700	5.17 681

DPSimNet_ROB	102.30 713	119.72 719	143.59 718	109.42 712	94.10 710	127.22 717	127.15 718	26.62 694	102.36 720	149.58 721	83.99 716	139.34 720	137.54 720	64.62 713	82.36 718	105.18 714	66.15 715	120.15 715	69.61 714	99.58 713	77.72 714

RSGM-EC	108.14 714	104.44 716	68.66 712	115.42 713	109.31 713	116.48 715	139.19 719	127.02 719	55.95 711	55.27 707	71.01 710	116.54 717	111.76 718	176.57 718	175.06 719	117.34 718	71.64 716	140.65 717	83.55 715	123.96 716	82.91 715

acva	108.14 714	104.44 716	68.66 712	115.42 713	109.31 713	116.48 715	139.19 719	127.02 719	55.95 711	55.27 707	71.01 710	116.54 717	111.76 718	176.57 718	175.06 719	117.34 718	71.64 716	140.65 717	83.55 715	123.96 716	82.91 715

xxxxx1	112.33 716	88.53 713	37.76 693	227.84 718	157.23 718	39.05 701	61.41 708	93.76 716	79.29 717	62.45 710	74.79 712	78.32 711	70.96 713	33.47 696	70.69 714	114.00 715	130.36 719	259.31 720	274.34 720	145.54 718	147.50 717

tt_ll	112.33 716	88.53 713	37.76 693	227.84 718	157.23 718	39.05 701	61.41 708	93.76 716	79.29 717	62.45 710	74.79 712	78.32 711	70.96 713	33.47 696	70.69 714	114.00 715	130.36 719	259.31 720	274.34 720	145.54 718	147.50 717

ff	112.33 716	88.53 713	37.76 693	227.84 718	157.23 718	39.05 701	61.41 708	93.76 716	79.29 717	62.45 710	74.79 712	78.32 711	70.96 713	33.47 696	70.69 714	114.00 715	130.36 719	259.31 720	274.34 720	145.54 718	147.50 717

Selective-IGEV-i16pa	129.35 719	164.95 720	19.57 585	3.26 656	2.26 644	202.88 721	5.86 665	236.38 722	207.45 722	116.27 719	209.82 720	153.71 721	219.30 722	258.04 722	190.96 721	192.94 721	94.03 718	90.21 714	64.92 713	4.40 671	149.67 720

test_example2	212.63 720	219.92 721	221.87 720	213.67 717	221.17 721	199.47 720	200.74 721	185.30 721	141.66 721	209.52 722	213.45 721	210.82 722	205.48 721	221.27 721	216.64 722	236.83 722	242.07 722	213.93 719	217.01 719	235.69 722	226.10 721

GS-Stereo							0.83 325	3.32 331	1.37 158	0.75 119	0.89 106	0.76 170	0.80 174	0.92 75	0.53 95	0.26 168	0.18 127	0.26 184	0.20 156	0.28 188	0.21 91

FSD					0.60 231	0.77 10	0.67 197	1.57 51	0.68 13	0.72 108	0.62 43	1.02 239	0.72 126	0.81 37	0.73 189	0.59 575	0.54 592	0.57 582	0.54 583	0.57 520

ccccc		629.75 722		567.84 721	570.84 722	582.44 722		613.82 723		614.58 723		555.57 723		666.94 723		781.57 723	507.24 723	391.36 723	342.44 723	689.82 723

ASD4		113.98 718

Low-res two-view benchmark