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

S2M2_XL	0.46 1	0.41 14	1.09 35	0.65 32	0.34 14	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 1	0.53 10	0.92 74	0.65 78	0.53 35	0.54 1	0.50 41	0.28 173	0.24 290	0.25 104	0.21 126	0.23 60	0.22 81
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FS-TRT-Baseline	0.49 2	0.43 24	1.24 76	0.59 6	0.29 3	0.54 3	0.16 1	0.90 3	1.13 71	0.69 57	0.29 2	0.70 89	0.36 4	0.91 32	0.36 2	0.21 41	0.16 34	0.21 20	0.16 18	0.21 36	0.18 4
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.49 2	0.43 24	1.24 76	0.59 6	0.29 3	0.54 3	0.16 1	0.90 3	1.13 71	0.69 57	0.29 2	0.70 89	0.36 4	0.91 32	0.36 2	0.21 41	0.16 34	0.21 20	0.16 18	0.21 36	0.18 4
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FoundationStereo	0.50 4	0.39 4	1.11 48	0.79 99	0.42 69	0.70 6	0.36 33	0.76 2	0.80 25	0.62 35	0.38 8	0.73 106	0.77 114	0.69 2	0.36 2	0.26 117	0.17 56	0.23 42	0.16 18	0.18 1	0.20 31

MS-F	0.52 5	0.42 19	0.89 2	0.61 12	0.36 19	1.64 77	0.25 8	0.96 6	0.91 43	0.62 35	0.42 10	0.56 57	0.53 35	0.71 4	0.45 21	0.17 7	0.15 23	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 31

BridgeDepth_RVC	0.53 6	0.41 14	1.03 8	0.55 1	0.37 34	0.99 13	0.23 5	1.38 15	0.67 4	0.56 13	0.52 17	0.50 41	0.82 141	0.83 17	0.47 29	0.29 198	0.16 34	0.23 42	0.18 62	0.19 5	0.18 4
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 7	0.42 19	1.05 11	0.58 3	0.25 1	1.30 45	0.36 33	1.53 29	0.86 38	0.56 13	0.37 7	0.57 60	0.65 72	0.87 21	0.40 8	0.20 34	0.15 23	0.19 5	0.16 18	0.22 51	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.55 8	0.41 14	1.14 59	0.70 54	0.40 55	0.99 13	0.26 10	1.32 13	0.93 51	0.53 10	0.60 25	0.44 31	0.49 28	1.02 57	0.45 21	0.27 136	0.19 123	0.23 42	0.16 18	0.21 36	0.23 93

Wavelet-MonSter	0.57 9	0.47 56	1.13 56	0.66 41	0.78 275	1.60 72	0.30 16	1.17 11	0.68 5	0.58 23	0.69 35	0.39 14	0.48 24	0.99 52	0.46 25	0.15 1	0.16 34	0.20 8	0.16 18	0.20 21	0.19 10

CSFM-Stereo	0.60 10	0.39 4	0.95 3	0.60 11	0.32 11	2.66 160	0.31 17	1.44 20	0.77 15	0.72 66	0.51 15	0.55 52	0.51 33	0.75 6	0.46 25	0.17 7	0.17 56	0.18 2	0.15 5	0.20 21	0.18 4

MLG-Stereo_test3	0.60 10	0.37 2	1.12 51	0.59 6	0.57 179	2.19 118	0.31 17	1.68 50	0.56 2	0.49 5	0.51 15	0.56 57	0.33 1	0.96 46	0.54 56	0.21 41	0.17 56	0.23 42	0.16 18	0.20 21	0.21 61

HiDET	0.61 12	0.41 14	0.88 1	0.64 24	0.39 49	2.67 161	0.25 8	1.59 36	0.91 43	0.59 27	0.44 12	0.52 46	0.50 32	0.76 7	0.54 56	0.17 7	0.15 23	0.18 2	0.15 5	0.19 5	0.21 61

LG-Stereo_L1	0.61 12	0.47 56	1.10 41	0.73 72	0.49 128	1.72 79	0.33 23	1.95 80	0.65 3	0.56 13	0.40 9	0.40 16	0.43 15	1.40 149	0.42 11	0.23 66	0.19 123	0.23 42	0.18 62	0.21 36	0.19 10

MonStereo	0.62 14	0.43 24	1.07 17	0.66 41	0.82 293	1.13 19	0.39 39	2.57 162	0.92 48	0.58 23	0.64 30	0.36 4	0.36 4	0.90 29	0.43 15	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 38	0.21 36	0.19 10

Monster-pub-eth3d	0.62 14	0.43 24	1.07 17	0.66 41	0.82 293	1.13 19	0.39 39	2.57 162	0.92 48	0.58 23	0.64 30	0.36 4	0.36 4	0.88 25	0.43 15	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 38	0.21 36	0.19 10

MonSter	0.62 14	0.43 24	1.07 17	0.66 41	0.82 293	1.13 19	0.39 39	2.57 162	0.92 48	0.58 23	0.64 30	0.36 4	0.35 3	0.95 42	0.43 15	0.15 1	0.15 23	0.20 8	0.17 38	0.21 36	0.19 10

LCMNet	0.63 17	0.40 8	0.95 3	0.58 3	0.39 49	3.11 209	0.27 11	1.58 34	0.84 36	0.56 13	0.58 23	0.52 46	0.53 35	0.77 9	0.51 49	0.17 7	0.16 34	0.19 5	0.15 5	0.20 21	0.21 61

LG-Stereo_L2	0.63 17	0.46 39	1.15 61	0.70 54	0.43 75	2.32 128	0.28 12	1.86 65	0.68 5	0.56 13	0.42 10	0.37 8	0.45 18	1.36 143	0.40 8	0.23 66	0.18 88	0.22 28	0.18 62	0.21 36	0.20 31

Monster-pub-mixall	0.64 19	0.42 19	1.00 6	0.83 125	0.48 120	1.39 53	0.32 21	1.45 21	0.82 30	0.88 129	0.85 60	0.39 14	0.36 4	1.99 256	0.47 29	0.20 34	0.16 34	0.17 1	0.15 5	0.18 1	0.21 61

S2M2_L	0.64 19	0.55 124	1.07 17	0.89 172	0.54 155	1.08 16	0.20 3	1.16 10	1.37 109	0.59 27	0.81 55	0.86 140	0.47 20	0.70 3	0.65 88	0.31 265	0.33 401	0.27 167	0.27 260	0.36 289	0.31 233
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 21	0.41 14	1.06 15	0.85 147	0.31 8	2.44 138	0.46 75	1.09 8	0.69 8	0.84 120	0.52 17	0.55 52	0.53 35	1.49 173	0.46 25	0.31 265	0.14 11	0.25 104	0.18 62	0.23 60	0.20 31

4.5_new	0.67 22	0.46 39	1.11 48	0.63 20	0.78 275	1.97 97	0.51 92	2.18 99	0.78 19	0.73 69	0.90 70	0.42 24	0.49 28	0.81 13	0.49 35	0.21 41	0.14 11	0.26 135	0.19 87	0.22 51	0.20 31

4.5w-stereo	0.67 22	0.46 39	1.11 48	0.63 20	0.78 275	1.97 97	0.51 92	2.18 99	0.77 15	0.73 69	0.90 70	0.42 24	0.49 28	0.81 13	0.49 35	0.21 41	0.14 11	0.26 135	0.19 87	0.22 51	0.20 31

4w-stereo	0.67 22	0.49 75	1.07 17	0.63 20	0.75 264	1.63 76	0.44 65	2.23 108	0.77 15	0.56 13	0.92 74	0.40 16	0.82 141	1.08 67	0.53 51	0.18 22	0.13 1	0.25 104	0.18 62	0.19 5	0.20 31

MatchStereo	0.68 25	0.46 39	1.93 157	0.67 48	0.28 2	0.98 11	0.33 23	2.01 84	1.69 266	0.48 2	1.02 89	0.47 36	0.59 53	0.91 32	0.58 65	0.21 41	0.17 56	0.21 20	0.15 5	0.19 5	0.19 10

dual_stereo	0.68 25	0.40 8	1.05 11	0.64 24	0.37 34	0.84 10	0.34 28	3.40 283	1.03 63	0.50 6	0.46 14	0.58 61	0.40 10	1.85 246	0.49 35	0.23 66	0.17 56	0.21 20	0.16 18	0.20 21	0.19 10

3.25w_new	0.69 27	0.46 39	1.10 41	0.61 12	0.61 199	2.23 121	0.51 92	2.45 136	0.90 40	0.63 39	0.78 48	0.47 36	0.71 89	0.78 10	0.50 41	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 38	0.20 21	0.20 31

3.25w	0.69 27	0.46 39	1.10 41	0.61 12	0.61 199	2.23 121	0.51 92	2.45 136	0.90 40	0.63 39	0.78 48	0.47 36	0.71 89	0.79 11	0.50 41	0.17 7	0.14 11	0.20 8	0.17 38	0.20 21	0.20 31

asd	0.70 29	0.45 32	1.10 41	0.67 48	0.90 329	2.88 175	0.43 61	1.64 46	0.79 22	0.68 54	0.88 63	0.43 26	0.74 102	0.85 20	0.49 35	0.19 27	0.13 1	0.24 76	0.17 38	0.22 51	0.20 31

IGEV	0.70 29	0.36 1	1.07 17	0.71 61	1.31 448	2.82 168	0.41 52	1.76 56	0.98 58	0.73 69	0.71 36	0.35 3	0.42 14	0.90 29	0.42 11	0.18 22	0.18 88	0.22 28	0.18 62	0.18 1	0.20 31

LG-G_1	0.70 29	0.40 8	1.12 51	0.71 61	0.30 6	2.80 166	0.40 45	2.21 104	0.78 19	0.59 27	0.55 19	0.51 42	0.58 47	1.24 110	0.49 35	0.24 80	0.18 88	0.23 42	0.15 5	0.21 36	0.21 61

LG-G	0.70 29	0.40 8	1.12 51	0.71 61	0.30 6	2.80 166	0.40 45	2.21 104	0.78 19	0.59 27	0.55 19	0.51 42	0.58 47	1.24 110	0.49 35	0.24 80	0.18 88	0.23 42	0.15 5	0.21 36	0.21 61

DEFOM-Stereo	0.70 29	0.46 39	1.13 56	0.72 69	0.48 120	3.40 256	0.44 65	0.90 3	0.77 15	0.86 126	0.58 23	0.45 34	0.43 15	1.76 227	0.43 15	0.24 80	0.18 88	0.22 28	0.16 18	0.21 36	0.20 31

3w_stereo	0.71 34	0.47 56	1.14 59	0.65 32	0.39 49	1.73 81	0.68 176	2.79 202	0.79 22	0.67 52	0.84 57	0.37 8	1.02 197	1.03 58	0.56 59	0.18 22	0.14 11	0.23 42	0.18 62	0.20 21	0.22 81

252Zero-FE	0.72 35	0.46 39	1.08 27	1.01 263	0.41 62	1.27 36	0.22 4	1.79 61	1.03 63	2.52 468	1.24 142	0.32 1	0.41 12	1.03 58	0.45 21	0.21 41	0.17 56	0.20 8	0.17 38	0.20 21	0.20 31

4.25_new	0.73 36	0.46 39	1.08 27	0.71 61	0.97 347	2.52 146	0.58 126	2.28 116	0.93 51	0.57 19	0.94 79	0.40 16	0.65 72	0.87 21	0.50 41	0.17 7	0.13 1	0.25 104	0.17 38	0.19 5	0.20 31

4.5w_new	0.73 36	0.46 39	1.08 27	0.71 61	0.97 347	2.52 146	0.58 126	2.28 116	0.93 51	0.57 19	0.94 79	0.40 16	0.65 72	0.87 21	0.50 41	0.17 7	0.13 1	0.25 104	0.17 38	0.19 5	0.20 31

4.25w-stereo	0.73 36	0.46 39	1.08 27	0.71 61	0.97 347	2.52 146	0.58 126	2.28 116	0.93 51	0.57 19	0.94 79	0.40 16	0.65 72	0.87 21	0.50 41	0.17 7	0.13 1	0.25 104	0.17 38	0.19 5	0.20 31

GREAT-IGEV	0.74 39	0.54 118	1.86 149	1.10 316	0.44 83	2.44 138	0.34 28	1.37 14	1.51 173	0.48 2	0.86 61	0.51 42	0.60 58	1.07 66	0.45 21	0.22 54	0.17 56	0.21 20	0.17 38	0.23 60	0.25 122

FlowAnything_test	0.75 40	0.60 179	1.18 66	0.82 114	0.58 188	2.29 126	0.66 167	1.38 15	0.80 25	1.03 155	0.76 43	0.63 71	0.49 28	0.84 19	0.91 206	0.31 265	0.27 339	0.40 413	0.48 489	0.31 194	0.30 223

qwe	0.75 40	0.45 32	1.10 41	0.67 48	1.06 379	2.49 142	0.45 69	2.57 162	0.90 40	0.71 64	0.83 56	0.43 26	0.48 24	1.10 70	0.64 81	0.17 7	0.14 11	0.24 76	0.16 18	0.21 36	0.20 31

2.25w	0.75 40	0.47 56	1.09 35	0.69 53	0.65 218	2.28 124	0.40 45	2.42 130	0.80 25	0.73 69	1.03 93	0.40 16	0.81 138	1.24 110	0.80 153	0.16 5	0.15 23	0.21 20	0.17 38	0.19 5	0.21 61

2.5w	0.75 40	0.44 29	1.06 15	0.66 41	0.69 243	2.39 134	0.56 114	2.77 194	0.82 30	0.63 39	0.88 63	0.37 8	0.75 105	1.36 143	0.50 41	0.18 22	0.14 11	0.22 28	0.17 38	0.19 5	0.21 61

2.75w_new	0.75 40	0.45 32	1.10 41	0.65 32	0.62 205	2.45 140	0.56 114	2.75 191	0.74 13	0.78 99	0.73 39	0.38 12	0.92 172	1.04 63	0.66 93	0.17 7	0.14 11	0.22 28	0.17 38	0.18 1	0.19 10

3.75w	0.75 40	0.47 56	1.09 35	0.63 20	1.10 391	2.61 157	0.53 102	2.46 139	0.97 57	0.62 35	0.80 51	0.40 16	0.66 79	1.11 72	0.48 31	0.19 27	0.13 1	0.23 42	0.18 62	0.20 21	0.21 61

2w_stereo	0.75 40	0.46 39	1.08 27	0.68 52	0.56 167	2.00 99	0.61 137	2.87 213	0.83 33	0.93 137	0.93 77	0.36 4	1.13 235	0.90 29	0.61 71	0.17 7	0.13 1	0.23 42	0.17 38	0.20 21	0.21 61

RAStereo	0.75 40	0.52 93	2.86 252	0.58 3	0.62 205	1.19 26	0.32 21	1.81 63	0.99 59	0.75 77	1.05 104	0.64 73	0.47 20	0.80 12	0.94 222	0.22 54	0.20 163	0.27 167	0.21 126	0.34 258	0.22 81

AdaDepth	0.76 48	0.45 32	1.41 106	0.70 54	1.27 440	3.12 210	0.43 61	1.02 7	0.94 55	0.63 39	0.91 72	0.43 26	0.58 47	1.41 155	0.48 31	0.18 22	0.21 197	0.23 42	0.19 87	0.25 83	0.26 148

MLG-Stereo_test2	0.76 48	0.40 8	1.07 17	0.64 24	0.82 293	3.49 277	0.23 5	1.69 51	2.14 366	0.62 35	0.32 5	0.67 83	0.33 1	1.14 82	0.37 5	0.23 66	0.19 123	0.23 42	0.16 18	0.19 5	0.20 31

AIO_test	0.76 48	0.47 56	1.31 90	0.81 104	0.70 247	1.36 50	0.88 324	1.40 18	1.45 130	0.55 12	0.95 83	1.81 299	0.58 47	1.16 90	0.46 25	0.27 136	0.17 56	0.24 76	0.19 87	0.24 67	0.21 61

fffft	0.76 48	0.47 56	1.28 87	0.82 114	0.54 155	1.51 64	0.80 261	2.09 93	1.18 76	0.63 39	0.84 57	0.59 65	0.55 41	1.80 234	0.85 172	0.19 27	0.18 88	0.27 167	0.20 108	0.26 104	0.24 112
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 48	0.64 227	1.40 104	0.86 154	0.61 199	1.12 18	0.57 117	1.63 44	1.20 78	0.72 66	1.43 198	0.70 89	0.62 63	1.56 183	0.58 65	0.25 101	0.18 88	0.26 135	0.21 126	0.29 152	0.31 233

AIO-Stereo	0.76 48	0.54 118	1.07 17	0.73 72	0.40 55	1.28 42	0.82 275	2.26 111	1.49 160	0.70 60	1.58 240	0.89 147	0.45 18	1.03 58	0.55 58	0.24 80	0.18 88	0.25 104	0.20 108	0.26 104	0.21 61

GLC_STEREO	0.76 48	0.52 93	1.12 51	0.83 125	0.33 13	1.86 88	0.82 275	1.46 23	1.38 113	0.95 142	1.04 98	0.68 85	0.72 92	0.97 47	0.80 153	0.23 66	0.25 314	0.32 284	0.25 214	0.32 221	0.30 223

asda	0.77 55	0.46 39	1.10 41	0.64 24	0.82 293	3.33 245	0.49 85	2.40 126	0.81 29	0.63 39	0.80 51	0.44 31	0.85 149	0.88 25	0.60 69	0.17 7	0.13 1	0.24 76	0.17 38	0.20 21	0.20 31

3.5w_stereo	0.77 55	0.53 106	1.09 35	0.65 32	0.72 252	2.52 146	0.51 92	2.43 133	0.80 25	0.76 91	1.20 131	0.43 26	0.66 79	1.23 109	0.73 127	0.17 7	0.13 1	0.23 42	0.17 38	0.20 21	0.21 61

MLG-Stereo	0.77 55	0.39 4	1.04 9	0.64 24	0.41 62	3.01 196	0.31 17	1.89 69	2.92 511	0.47 1	0.29 2	0.66 82	0.47 20	1.35 141	0.39 6	0.20 34	0.18 88	0.24 76	0.16 18	0.19 5	0.20 31

mms	0.77 55	0.68 266	1.17 65	0.83 125	0.71 250	1.41 55	0.67 169	1.61 38	1.12 70	0.77 96	1.37 184	0.63 71	0.54 40	1.75 226	0.63 78	0.24 80	0.19 123	0.26 135	0.21 126	0.31 194	0.34 277

RSM++	0.77 55	0.51 87	1.08 27	0.95 219	0.42 69	1.52 66	0.71 190	2.11 94	1.40 118	0.80 106	1.23 141	0.90 151	0.59 53	1.14 82	0.69 110	0.24 80	0.19 123	0.25 104	0.21 126	0.28 134	0.20 31

water-stereo	0.78 60	0.45 32	1.94 158	0.79 99	0.48 120	2.36 131	0.47 81	1.53 29	1.09 69	0.88 129	1.04 98	0.82 128	0.75 105	0.72 5	0.78 146	0.22 54	0.23 255	0.25 104	0.23 176	0.24 67	0.29 194

AIO_rvc	0.78 60	0.55 124	1.25 79	0.75 76	0.65 218	1.46 59	0.99 384	2.13 95	1.52 182	0.57 19	1.15 123	1.09 181	0.55 41	1.15 88	0.53 51	0.24 80	0.17 56	0.24 76	0.17 38	0.25 83	0.21 61

CASnet	0.78 60	0.51 87	1.29 88	0.81 104	0.29 3	1.28 42	0.74 212	1.51 26	1.89 313	1.64 222	1.09 110	0.65 78	0.64 69	0.91 32	0.76 140	0.29 198	0.17 56	0.41 425	0.31 355	0.32 221	0.19 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 63	1.36 492	2.08 183	0.70 54	0.52 145	2.05 107	0.34 28	1.92 75	0.82 30	1.03 155	0.60 25	0.48 40	0.52 34	1.28 122	0.39 6	0.19 27	0.14 11	0.19 5	0.16 18	0.22 51	0.78 507

AEACV	0.79 63	0.54 118	1.35 99	0.97 234	0.63 208	1.13 19	0.92 355	2.02 86	0.91 43	0.76 91	0.79 50	0.80 124	1.61 360	1.28 122	0.61 71	0.22 54	0.18 88	0.26 135	0.23 176	0.27 117	0.23 93

Zero-FE251	0.80 65	0.75 332	1.71 135	0.88 165	0.70 247	2.59 156	0.45 69	1.38 15	0.83 33	1.79 255	0.61 27	0.73 106	0.81 138	0.82 16	0.61 71	0.29 198	0.23 255	0.27 167	0.19 87	0.20 21	0.20 31

MLG-Stereo_test1	0.80 65	0.39 4	1.02 7	0.65 32	1.20 421	3.14 212	0.29 15	1.59 36	3.05 525	0.50 6	0.24 1	0.67 83	0.43 15	1.33 137	0.40 8	0.21 41	0.18 88	0.23 42	0.15 5	0.19 5	0.20 31

SMoEStereo_RVC	0.80 65	0.53 106	1.12 51	0.92 195	0.44 83	2.41 136	0.79 251	1.49 25	1.16 73	0.70 60	1.12 118	0.64 73	0.64 69	1.69 218	0.87 185	0.22 54	0.16 34	0.31 264	0.22 160	0.26 104	0.25 122

fffy	0.80 65	0.59 167	1.56 125	1.00 256	0.47 112	1.27 36	0.76 227	1.90 72	1.02 62	0.75 77	1.35 179	0.83 130	0.72 92	1.70 220	0.62 75	0.23 66	0.19 123	0.27 167	0.21 126	0.28 134	0.32 246

rvit_stereo_0081	0.80 65	0.63 215	1.19 67	0.91 189	0.64 210	1.27 36	0.61 137	2.05 87	1.71 271	0.82 110	0.73 39	0.85 136	0.75 105	1.30 131	0.80 153	0.31 265	0.26 328	0.27 167	0.25 214	0.38 304	0.27 165

rvit_stereo_0082	0.80 65	0.63 215	1.19 67	0.91 189	0.64 210	1.27 36	0.61 137	2.05 87	1.71 271	0.82 110	0.73 39	0.85 136	0.75 105	1.30 131	0.80 153	0.31 265	0.26 328	0.27 167	0.25 214	0.38 304	0.27 165

RSM	0.80 65	0.50 80	1.08 27	0.83 125	0.51 134	1.31 46	0.77 240	2.28 116	1.43 127	0.82 110	1.44 200	1.22 206	0.62 63	1.17 97	0.63 78	0.22 54	0.18 88	0.24 76	0.19 87	0.27 117	0.20 31

MGS-Stereo	0.80 65	0.56 136	1.53 119	0.93 211	0.39 49	1.26 35	0.73 200	1.45 21	1.30 97	1.01 148	2.26 440	0.80 124	0.56 43	1.16 90	0.65 88	0.27 136	0.23 255	0.26 135	0.22 160	0.27 117	0.25 122

Selective-IGEV	0.80 65	0.52 93	1.05 11	0.75 76	0.61 199	1.31 46	0.82 275	2.60 171	1.41 121	0.82 110	1.64 259	0.71 98	0.62 63	1.22 107	0.64 81	0.22 54	0.19 123	0.24 76	0.18 62	0.25 83	0.20 31

DilatedVolume-Stereo	0.81 74	0.60 179	1.51 118	1.01 263	0.59 191	1.34 48	0.51 92	1.56 32	1.08 68	1.26 173	1.24 142	0.77 117	0.87 156	1.79 233	0.72 124	0.23 66	0.24 290	0.22 28	0.21 126	0.25 83	0.23 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 74	1.13 448	1.23 74	0.97 234	0.57 179	0.81 9	0.43 61	3.49 290	0.84 36	0.73 69	0.95 83	0.44 31	1.17 253	1.45 164	0.60 69	0.26 117	0.18 88	0.24 76	0.17 38	0.30 175	0.19 10

rvit_stereo_0081_aga	0.81 74	0.75 332	1.84 148	0.72 69	0.73 257	1.21 27	0.63 152	1.92 75	1.39 114	0.87 128	0.80 51	0.79 122	0.69 85	1.27 121	0.69 110	0.35 335	0.29 361	0.26 135	0.25 214	0.40 321	0.27 165

monsterstereo	0.82 77	0.50 80	1.26 80	0.77 95	1.41 482	2.54 152	0.40 45	3.14 240	0.71 10	0.70 60	1.11 115	0.41 23	0.39 9	1.50 174	0.50 41	0.19 27	0.16 34	0.22 28	0.16 18	0.21 36	0.17 1

monsters	0.82 77	0.58 159	1.16 63	0.76 90	1.52 497	2.92 183	0.40 45	2.66 179	0.72 11	0.66 49	0.84 57	0.38 12	0.41 12	1.84 240	0.48 31	0.20 34	0.16 34	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.19 10

castereo	0.82 77	0.70 282	1.04 9	0.85 147	0.50 132	1.29 44	0.91 342	3.22 250	1.20 78	0.83 118	1.24 142	0.72 100	0.91 169	1.00 53	0.67 98	0.26 117	0.16 34	0.25 104	0.20 108	0.24 67	0.21 61

MaDis-Stereo	0.82 77	0.66 248	1.53 119	0.65 32	1.87 549	1.24 32	0.36 33	2.13 95	1.27 92	0.67 52	0.75 42	0.88 145	0.70 87	1.15 88	1.07 248	0.29 198	0.23 255	0.26 135	0.20 108	0.31 194	0.22 81

UniTT-Stereo	0.82 77	0.47 56	2.63 238	0.96 225	1.19 415	0.78 8	0.39 39	1.12 9	1.54 198	1.19 169	1.26 151	0.51 42	0.64 69	1.13 80	1.03 241	0.30 242	0.20 163	0.24 76	0.21 126	0.40 321	0.25 122

ProNet	0.82 77	0.71 294	1.50 116	0.86 154	0.45 91	1.78 82	0.83 280	1.75 55	1.28 94	0.66 49	1.13 120	0.78 118	0.76 112	1.66 211	0.71 119	0.24 80	0.20 163	0.25 104	0.23 176	0.29 152	0.25 122

GEAStereo	0.84 83	0.48 66	1.09 35	0.85 147	0.45 91	4.54 520	0.83 280	1.88 66	0.91 43	0.75 77	0.89 66	0.53 48	0.80 134	0.92 37	0.53 51	0.30 242	0.19 123	0.27 167	0.19 87	0.28 134	0.19 10

VIP-Stereo	0.85 84	0.83 371	1.59 129	0.76 90	0.87 317	3.18 217	0.80 261	1.94 79	0.83 33	0.78 99	1.04 98	0.64 73	0.59 53	1.24 110	0.61 71	0.28 173	0.18 88	0.23 42	0.17 38	0.22 51	0.19 10

LG-Stereo	0.85 84	0.60 179	2.71 243	0.59 6	0.45 91	2.85 172	0.55 110	2.41 127	1.34 103	0.59 27	1.19 129	0.43 26	0.40 10	0.76 7	0.75 136	0.20 34	0.17 56	0.31 264	0.24 202	0.29 152	0.19 10

1w_stereo	0.86 86	0.42 19	1.07 17	0.72 69	0.81 284	3.00 194	0.67 169	3.28 258	0.75 14	0.74 75	1.32 169	0.37 8	1.37 289	0.92 37	0.68 101	0.16 5	0.14 11	0.20 8	0.16 18	0.19 5	0.22 81

rvit_stereo_0083	0.86 86	0.67 258	1.42 107	0.87 160	0.65 218	1.23 28	0.64 155	1.67 48	2.28 395	0.79 104	0.93 77	0.93 159	1.07 218	1.46 168	0.75 136	0.32 286	0.36 425	0.30 241	0.26 234	0.33 240	0.28 184

Occ-G	0.86 86	0.52 93	1.39 102	0.82 114	0.66 225	1.37 51	0.79 251	1.58 34	1.31 99	1.56 208	0.87 62	2.18 351	0.89 164	0.97 47	0.88 190	0.26 117	0.19 123	0.26 135	0.19 87	0.25 83	0.24 112

IGEVStereo-DCA	0.86 86	0.65 237	2.05 171	0.90 181	0.46 102	1.57 68	0.86 300	1.62 39	1.24 83	0.65 47	0.77 46	0.74 112	0.72 92	2.59 312	0.86 179	0.28 173	0.21 197	0.28 200	0.21 126	0.29 152	0.27 165

111111	0.87 90	0.50 80	1.13 56	0.66 41	1.08 385	3.37 251	0.33 23	2.33 123	1.47 143	0.74 75	1.50 217	0.61 67	0.59 53	1.40 149	0.48 31	0.24 80	0.19 123	0.22 28	0.16 18	0.24 67	0.19 10

MoCha-V2	0.87 90	0.48 66	1.87 150	0.88 165	0.32 11	1.37 51	0.55 110	2.71 185	1.42 123	0.92 136	1.75 293	0.65 78	1.17 253	1.45 164	0.57 62	0.21 41	0.21 197	0.20 8	0.19 87	0.24 67	0.23 93

BStereo	0.88 92	0.73 309	4.10 293	0.80 102	0.51 134	1.13 19	0.72 193	2.57 162	1.00 60	0.85 121	0.57 21	0.72 100	0.48 24	1.01 54	0.90 197	0.26 117	0.22 226	0.24 76	0.29 318	0.25 83	0.25 122

NLSM1	0.88 92	0.49 75	1.07 17	0.74 74	1.33 459	2.28 124	0.37 36	2.65 176	1.20 78	0.85 121	0.94 79	0.56 57	1.37 289	1.68 216	0.82 162	0.17 7	0.16 34	0.25 104	0.19 87	0.24 67	0.22 81

GIP-stereo	0.88 92	0.50 80	1.34 95	1.32 422	0.94 339	2.90 177	0.42 56	3.41 284	1.06 66	0.63 39	0.76 43	0.90 151	0.76 112	0.91 32	0.52 50	0.27 136	0.18 88	0.25 104	0.16 18	0.25 83	0.19 10

WCG-NET	0.88 92	0.49 75	1.26 80	0.90 181	0.37 34	1.48 61	1.07 403	1.73 53	2.30 399	1.63 219	1.49 216	0.92 158	0.97 183	0.95 42	0.76 140	0.22 54	0.16 34	0.23 42	0.20 108	0.25 83	0.21 61

Pointernet	0.88 92	0.44 29	2.26 200	0.84 135	0.37 34	2.29 126	0.38 37	3.06 233	1.46 138	0.66 49	1.39 189	0.91 153	0.73 97	1.01 54	0.72 124	0.23 66	0.19 123	0.20 8	0.18 62	0.19 5	0.20 31

gasm-f	0.89 97	0.49 75	1.30 89	0.85 147	0.44 83	4.42 498	0.95 367	1.88 66	0.91 43	0.75 77	1.46 203	0.53 48	0.88 158	0.88 25	0.57 62	0.30 242	0.19 123	0.27 167	0.19 87	0.28 134	0.19 10

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 97	0.47 56	2.08 183	0.76 90	0.73 257	3.91 373	0.41 52	2.07 91	1.07 67	0.77 96	0.89 66	0.64 73	0.86 152	0.95 42	0.77 145	0.26 117	0.18 88	0.26 135	0.19 87	0.32 221	0.32 246

SCV_C0	0.89 97	0.59 167	1.96 163	0.83 125	0.44 83	1.24 32	0.64 155	3.33 273	1.66 256	0.82 110	1.20 131	0.73 106	0.66 79	1.62 200	0.66 93	0.32 286	0.21 197	0.24 76	0.20 108	0.28 134	0.23 93

CAS++	0.89 97	0.64 227	1.46 110	0.81 104	0.51 134	1.24 32	0.86 300	3.44 285	1.46 138	1.14 166	1.29 161	0.62 69	0.58 47	1.13 80	0.59 67	0.34 315	0.30 374	0.34 337	0.26 234	0.41 346	0.29 194
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NLSM3	0.90 101	0.46 39	1.19 67	0.62 16	1.30 444	3.19 220	0.45 69	2.81 206	1.27 92	0.78 99	0.95 83	0.55 52	1.03 198	1.14 82	0.87 185	0.20 34	0.15 23	0.26 135	0.22 160	0.24 67	0.23 93

DDF-Stereo	0.90 101	0.53 106	1.16 63	0.88 165	1.31 448	1.59 71	0.86 300	2.26 111	0.79 22	0.48 2	0.63 29	0.54 50	0.73 97	2.97 331	1.03 241	0.39 384	0.17 56	0.24 76	0.18 62	1.06 536	0.29 194

IGEV-RUCA	0.90 101	0.53 106	1.05 11	0.81 104	0.74 262	3.89 370	0.80 261	1.92 75	1.41 121	0.96 145	0.71 36	0.70 89	0.73 97	1.30 131	0.68 101	0.29 198	0.20 163	0.25 104	0.19 87	0.43 376	0.34 277

IGEV++	0.90 101	0.58 159	1.32 93	0.94 215	0.45 91	1.27 36	1.00 385	3.32 267	1.55 206	0.82 110	1.34 176	0.86 140	1.09 223	1.16 90	0.89 193	0.33 303	0.18 88	0.23 42	0.19 87	0.29 152	0.22 81

trnet	0.91 105	0.48 66	1.46 110	0.62 16	0.31 8	4.40 494	0.41 52	2.20 102	1.53 189	0.94 138	1.14 122	0.88 145	0.89 164	1.09 69	0.71 119	0.27 136	0.19 123	0.22 28	0.15 5	0.21 36	0.19 10

NLMM1	0.92 106	0.50 80	1.15 61	0.65 32	1.05 375	3.36 250	0.50 87	2.91 214	1.37 109	0.68 54	1.09 110	0.58 61	0.77 114	1.40 149	1.15 264	0.19 27	0.14 11	0.23 42	0.21 126	0.23 60	0.21 61

NLMM	0.92 106	0.52 93	1.40 104	0.67 48	1.10 391	3.14 212	0.47 81	3.06 233	1.30 97	0.78 99	1.13 120	0.55 52	0.58 47	1.32 135	1.07 248	0.20 34	0.16 34	0.23 42	0.20 108	0.22 51	0.26 148

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 106	0.73 309	1.42 107	0.92 195	1.08 385	2.97 193	0.53 102	1.77 59	1.39 114	1.16 167	1.54 229	0.58 61	0.65 72	1.03 58	0.84 169	0.25 101	0.23 255	0.30 241	0.24 202	0.43 376	0.29 194

CREStereo	0.92 106	0.53 106	1.45 109	0.61 12	0.34 14	4.42 498	0.40 45	2.21 104	1.54 198	0.94 138	1.12 118	0.87 142	0.87 156	1.12 77	0.72 124	0.28 173	0.19 123	0.22 28	0.15 5	0.22 51	0.19 10
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
castereo++	0.93 110	0.56 136	1.26 80	0.92 195	0.73 257	2.48 141	1.00 385	2.99 222	1.03 63	0.68 54	1.41 194	1.92 315	0.59 53	1.26 117	0.44 19	0.25 101	0.19 123	0.28 200	0.19 87	0.23 60	0.23 93

IGEV-Stereo++	0.93 110	0.44 29	1.08 27	0.70 54	1.20 421	3.87 368	0.33 23	3.36 277	1.43 127	0.75 77	1.17 126	0.68 85	1.04 203	0.95 42	0.42 11	0.22 54	0.16 34	0.23 42	0.17 38	0.24 67	0.20 31

GCAP-Stereo	0.93 110	0.68 266	1.35 99	0.85 147	0.41 62	3.61 311	0.52 101	2.20 102	1.50 166	1.11 164	1.04 98	1.17 192	0.84 147	1.11 72	0.71 119	0.25 101	0.20 163	0.27 167	0.18 62	0.28 134	0.23 93

depthmonostereo	0.94 113	0.71 294	2.39 216	0.85 147	0.54 155	2.21 120	0.53 102	1.83 64	1.17 75	0.95 142	1.09 110	0.99 168	0.97 183	2.37 290	0.68 101	0.23 66	0.27 339	0.22 28	0.20 108	0.25 83	0.26 148

StereoAnything_RVC	0.94 113	2.66 552	2.20 191	0.76 90	0.34 14	1.18 25	0.39 39	2.31 120	0.69 8	0.51 9	0.34 6	0.32 1	0.89 164	1.57 186	0.35 1	0.32 286	0.16 34	0.23 42	0.15 5	3.31 576	0.18 4

rvit_stereo_0080	0.94 113	0.72 298	2.56 228	0.64 24	0.59 191	1.90 90	0.75 222	2.71 185	1.40 118	0.91 133	1.04 98	0.85 136	0.82 141	1.14 82	0.78 146	0.35 335	0.29 361	0.25 104	0.27 260	0.45 392	0.29 194

IGEV-Stereo+	0.94 113	0.47 56	1.19 67	0.86 154	2.02 559	1.40 54	0.39 39	1.17 11	0.88 39	0.61 33	0.44 12	0.47 36	0.79 127	2.14 272	0.42 11	0.27 136	0.19 123	0.22 28	0.17 38	2.26 571	2.41 576

whm_eth	0.94 113	0.72 298	2.56 228	0.64 24	0.59 191	1.90 90	0.75 222	2.71 185	1.40 118	0.91 133	1.04 98	0.85 136	0.82 141	1.14 82	0.78 146	0.35 335	0.29 361	0.25 104	0.27 260	0.45 392	0.29 194

LoS_RVC	0.94 113	1.30 481	1.31 90	0.84 135	1.63 518	2.02 100	0.59 130	1.51 26	1.36 108	0.81 108	1.33 171	0.84 132	0.88 158	1.36 143	0.73 127	0.21 41	0.17 56	0.20 8	0.14 2	0.20 21	1.45 555

LoS	0.94 113	0.52 93	1.88 151	0.86 154	0.36 19	4.15 438	0.51 92	2.18 99	1.45 130	0.97 146	0.88 63	0.62 69	0.79 127	1.59 192	0.86 179	0.26 117	0.19 123	0.24 76	0.16 18	0.21 36	0.20 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 120	0.52 93	2.63 238	0.86 154	1.27 440	1.41 55	0.86 300	2.27 113	0.73 12	0.50 6	0.64 30	0.54 50	0.78 123	2.70 320	1.02 239	0.35 335	0.17 56	0.24 76	0.18 62	1.03 533	0.29 194

SCV	0.95 120	0.63 215	1.38 101	1.70 518	0.41 62	1.23 28	0.89 329	3.53 302	1.57 218	0.61 33	1.54 229	0.93 159	0.77 114	1.66 211	0.66 93	0.36 347	0.20 163	0.25 104	0.19 87	0.29 152	0.25 122

WCG-NET（raft）	0.95 120	0.55 124	1.20 72	0.84 135	0.31 8	1.44 57	1.01 388	1.55 31	2.37 420	1.64 222	1.42 196	2.38 371	1.01 194	1.29 127	0.76 140	0.22 54	0.19 123	0.22 28	0.20 108	0.25 83	0.21 61

anonymousdsp	0.95 120	0.69 269	1.27 85	0.83 125	0.52 145	4.54 520	0.84 286	1.76 56	1.24 83	0.76 91	1.06 106	0.78 118	0.77 114	1.67 215	0.69 110	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.21 126	0.31 194	0.26 148

IGEV-Stereo	0.95 120	0.69 269	1.27 85	0.84 135	0.52 145	4.54 520	0.84 286	1.76 56	1.24 83	0.75 77	1.06 106	0.79 122	0.77 114	1.68 216	0.69 110	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.21 126	0.31 194	0.26 148
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 125	0.48 66	1.09 35	0.97 234	0.45 91	4.54 520	0.83 280	3.32 267	1.37 109	0.75 77	0.89 66	0.76 115	0.80 134	0.92 37	0.53 51	0.26 117	0.18 88	0.26 135	0.20 108	0.28 134	0.21 61

tt45	0.96 125	0.48 66	1.19 67	0.89 172	0.66 225	3.91 373	0.76 227	1.90 72	1.26 91	0.70 60	1.30 163	0.71 98	0.63 66	2.59 312	0.74 133	0.22 54	0.17 56	0.28 200	0.23 176	0.27 117	0.27 165

MSCF	0.97 127	0.82 367	1.26 80	0.88 165	0.40 55	3.17 215	0.88 324	2.79 202	1.39 114	1.32 176	1.19 129	0.58 61	1.33 281	1.28 122	0.64 81	0.25 101	0.19 123	0.25 104	0.25 214	0.28 134	0.32 246

999	0.97 127	0.48 66	1.24 76	1.03 281	0.64 210	3.25 231	0.92 355	1.40 18	1.39 114	0.71 64	1.68 271	0.70 89	0.66 79	3.03 333	0.89 193	0.23 66	0.19 123	0.25 104	0.21 126	0.25 83	0.29 194

DA	0.98 129	0.46 39	1.34 95	0.92 195	0.43 75	4.34 482	0.85 295	2.79 202	1.35 106	0.82 110	1.30 163	0.89 147	1.08 221	1.11 72	0.56 59	0.30 242	0.18 88	0.24 76	0.18 62	0.25 83	0.23 93

GGEV	0.98 129	0.46 39	1.34 95	0.92 195	0.43 75	4.34 482	0.85 295	2.79 202	1.35 106	0.82 110	1.30 163	0.89 147	1.08 221	1.11 72	0.56 59	0.30 242	0.18 88	0.24 76	0.18 62	0.25 83	0.23 93

ff7	0.98 129	0.69 269	2.05 171	0.84 135	0.52 145	4.55 525	0.86 300	1.62 39	1.24 83	0.75 77	1.03 93	0.70 89	0.77 114	1.84 240	0.68 101	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.21 126	0.31 194	0.27 165

ffff	0.98 129	0.69 269	2.05 171	0.84 135	0.52 145	4.55 525	0.86 300	1.62 39	1.24 83	0.75 77	1.03 93	0.70 89	0.77 114	1.84 240	0.68 101	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.21 126	0.31 194	0.27 165

11t	0.98 129	0.69 269	2.05 171	0.84 135	0.52 145	4.55 525	0.86 300	1.62 39	1.24 83	0.75 77	1.03 93	0.70 89	0.77 114	1.84 240	0.68 101	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.21 126	0.31 194	0.27 165

MIF-Stereo (partial)	0.98 129	0.55 124	2.83 249	0.71 61	1.03 370	1.08 16	0.49 85	2.55 158	1.66 256	0.79 104	1.20 131	0.80 124	0.90 167	1.61 199	1.56 362	0.36 347	0.24 290	0.33 319	0.25 214	0.40 321	0.28 184

ccc-4	0.98 129	0.69 269	2.05 171	0.84 135	0.52 145	4.55 525	0.86 300	1.62 39	1.24 83	0.75 77	1.03 93	0.70 89	0.77 114	1.84 240	0.68 101	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.21 126	0.31 194	0.27 165

CroCo-Stereo	0.98 129	0.87 386	3.44 275	0.87 160	0.53 154	0.49 2	0.50 87	3.99 409	1.49 160	0.81 108	1.25 150	1.00 171	0.75 105	1.10 70	1.09 254	0.24 80	0.21 197	0.24 76	0.19 87	0.35 276	0.27 165
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
NLCSM	0.99 137	0.55 124	1.46 110	0.70 54	1.30 444	3.34 247	0.45 69	3.38 279	1.32 101	0.73 69	1.11 115	0.73 106	0.81 138	1.30 131	1.26 295	0.21 41	0.16 34	0.25 104	0.20 108	0.23 60	0.23 93

CroCo-Stereo Lap2	0.99 137	0.89 390	2.55 227	0.99 248	1.80 546	0.54 3	0.46 75	3.10 236	1.24 83	1.07 158	1.21 135	1.05 180	0.78 123	1.26 117	1.08 251	0.27 136	0.23 255	0.27 167	0.21 126	0.43 376	0.34 277

PMTNet	0.99 137	0.48 66	1.73 137	0.62 16	0.56 167	4.20 464	0.43 61	1.88 66	1.58 221	1.00 147	1.05 104	0.78 118	0.98 189	1.50 174	0.85 172	1.21 558	0.20 163	0.23 42	0.15 5	0.22 51	0.19 10

GASTEREO	1.00 140	0.98 419	1.23 74	0.90 181	0.40 55	3.40 256	0.88 324	2.77 194	1.44 129	1.39 189	1.30 163	0.55 52	1.35 286	1.33 137	0.64 81	0.25 101	0.19 123	0.25 104	0.25 214	0.25 83	0.31 233

rvit_0105_6	1.00 140	0.93 403	2.21 193	0.92 195	0.55 163	1.52 66	0.79 251	2.41 127	2.96 515	0.76 91	0.72 38	1.02 173	0.75 105	1.42 157	0.81 159	0.40 392	0.43 476	0.34 337	0.31 355	0.43 376	0.34 277

rvit_stereo_ft	1.00 140	0.87 386	3.55 279	0.97 234	0.66 225	1.06 15	0.80 261	2.78 197	1.67 258	0.78 99	0.96 86	0.95 164	1.14 242	1.06 65	0.90 197	0.32 286	0.24 290	0.27 167	0.28 290	0.39 316	0.27 165

MyStereo07	1.01 143	0.80 356	1.26 80	1.00 256	1.04 373	3.95 390	0.95 367	2.07 91	1.42 123	0.75 77	1.22 137	0.68 85	0.91 169	1.63 204	0.67 98	0.24 80	0.24 290	0.34 337	0.26 234	0.41 346	0.37 312

CES	1.01 143	0.55 124	1.74 140	0.92 195	2.15 563	2.15 113	0.50 87	2.01 84	1.45 130	0.76 91	1.02 89	0.61 67	0.47 20	1.29 127	0.79 152	0.22 54	0.17 56	0.24 76	0.14 2	0.63 466	2.29 573

TANstereo	1.01 143	0.55 124	1.73 137	0.76 90	0.36 19	4.04 412	0.38 37	1.48 24	1.62 246	2.03 332	2.10 410	0.84 132	0.93 175	0.98 49	0.62 75	0.28 173	0.36 425	0.23 42	0.20 108	0.25 83	0.46 395

GMStereo	1.01 143	1.00 423	2.86 252	0.83 125	0.45 91	1.47 60	0.57 117	1.89 69	2.11 361	1.52 203	1.24 142	0.87 142	0.74 102	1.58 187	0.94 222	0.40 392	0.21 197	0.30 241	0.30 339	0.47 407	0.36 298
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 147	0.49 75	1.54 122	0.83 125	0.55 163	4.01 406	0.31 17	1.63 44	1.99 326	1.63 219	2.13 419	0.84 132	0.65 72	0.88 25	0.70 116	0.27 136	0.15 23	0.23 42	1.22 571	0.24 67	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	1.03 148	0.85 380	3.13 262	0.84 135	0.38 46	1.17 24	0.42 56	3.54 303	1.47 143	1.08 159	2.17 425	1.48 240	0.57 44	1.37 148	0.74 133	0.23 66	0.18 88	0.28 200	0.21 126	0.32 221	0.24 112

XX-TBD	1.03 148	0.95 411	1.94 158	1.30 416	0.43 75	3.97 400	0.33 23	1.74 54	1.73 277	1.59 210	2.02 390	0.69 88	0.60 58	1.16 90	0.66 93	0.30 242	0.25 314	0.23 42	0.15 5	0.31 194	0.22 81

xyz-stereo-finetune	1.05 150	0.62 206	1.46 110	0.59 6	0.36 19	3.48 274	0.81 271	2.69 183	1.74 283	0.94 138	1.21 135	0.91 153	0.78 123	2.53 307	1.28 303	0.24 80	0.24 290	0.26 135	0.23 176	0.30 175	0.23 93

FE-Mocha	1.06 151	0.74 319	2.45 221	0.97 234	0.69 243	1.57 68	0.40 45	2.92 216	1.47 143	1.82 259	1.81 328	1.62 258	0.88 158	1.36 143	0.78 146	0.29 198	0.20 163	0.35 356	0.31 355	0.26 104	0.33 264

EGLCR-Stereo	1.06 151	0.51 87	1.56 125	1.02 274	0.39 49	4.27 475	0.42 56	4.08 436	1.48 152	0.90 132	0.68 34	1.09 181	0.66 79	1.81 235	0.62 75	0.27 136	0.19 123	0.29 221	0.23 176	0.37 299	0.25 122

MC-Stereo	1.06 151	0.48 66	1.55 123	1.15 348	0.41 62	4.56 530	0.61 137	2.06 89	1.46 138	1.90 280	1.61 252	0.89 147	1.12 233	1.35 141	0.73 127	0.25 101	0.18 88	0.26 135	0.22 160	0.25 83	0.24 112

sCroCo_RVC	1.06 151	0.82 367	5.05 307	1.02 274	1.05 375	0.98 11	0.61 137	2.06 89	1.29 95	0.69 57	1.26 151	0.82 128	1.10 229	1.20 104	0.90 197	0.42 418	0.40 458	0.33 319	0.30 339	0.46 403	0.38 327

Wave_Phase_stereo	1.07 155	0.73 309	4.10 293	0.80 102	0.51 134	4.91 569	0.72 193	2.50 145	1.00 60	0.85 121	0.57 21	0.72 100	0.48 24	1.01 54	0.90 197	0.26 117	0.22 226	0.24 76	0.29 318	0.25 83	0.25 122

rvit_0105_4	1.07 155	0.99 420	2.39 216	0.93 211	0.54 155	1.62 75	0.84 286	2.77 194	2.91 509	0.80 106	0.91 72	1.09 181	0.86 152	1.63 204	0.85 172	0.40 392	0.45 486	0.35 356	0.31 355	0.43 376	0.40 354

MM-Stereo_test3	1.09 157	0.59 167	1.55 123	1.73 522	1.18 408	1.91 92	0.86 300	3.52 298	1.76 287	1.25 171	1.86 352	1.10 184	0.69 85	1.32 135	0.86 179	0.27 136	0.23 255	0.27 167	0.22 160	0.34 258	0.30 223

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 157	3.30 561	2.61 234	0.82 114	0.38 46	1.27 36	0.62 150	1.51 26	1.29 95	0.91 133	0.92 74	0.65 78	0.57 44	1.08 67	0.59 67	1.55 572	0.15 23	0.32 284	0.28 290	1.10 542	1.98 569

iRaftStereo_RVC	1.09 157	0.70 282	1.39 102	0.95 219	0.45 91	3.83 350	0.42 56	2.37 125	1.58 221	1.69 232	1.76 302	1.80 294	0.83 146	1.50 174	0.98 232	0.28 173	0.18 88	0.29 221	0.26 234	0.30 175	0.31 233

RAFT-Stereo-weight	1.11 160	0.48 66	1.22 73	0.99 248	0.42 69	4.17 452	0.80 261	3.60 311	1.50 166	1.97 302	1.50 217	1.30 216	0.65 72	1.24 110	0.85 172	0.25 101	0.19 123	0.26 135	0.22 160	0.27 117	0.23 93

11t1	1.11 160	0.53 106	1.80 145	1.55 497	0.65 218	2.20 119	0.60 133	3.66 322	1.49 160	1.60 211	1.26 151	1.03 176	1.35 286	1.72 222	0.97 229	0.28 173	0.31 384	0.29 221	0.23 176	0.30 175	0.34 277

rvit_0105_5	1.13 162	0.93 403	2.60 231	0.91 189	0.56 167	1.92 93	0.91 342	3.02 227	2.63 470	0.95 142	1.20 131	1.18 196	0.93 175	1.51 177	0.93 220	0.40 392	0.43 476	0.37 386	0.35 402	0.42 365	0.44 379

GMOStereo	1.13 162	0.70 282	2.26 200	0.75 76	0.44 83	3.05 199	0.91 342	2.78 197	1.45 130	2.37 444	1.52 220	1.53 244	1.05 208	1.17 97	0.92 211	0.25 101	0.19 123	0.35 356	0.28 290	0.34 258	0.26 148

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test-v	1.13 162	0.70 282	2.26 200	0.75 76	0.44 83	3.05 199	0.91 342	2.78 197	1.45 130	2.37 444	1.52 220	1.53 244	1.05 208	1.17 97	0.92 211	0.25 101	0.19 123	0.35 356	0.28 290	0.34 258	0.26 148

test-2	1.13 162	0.70 282	2.26 200	0.75 76	0.44 83	3.05 199	0.91 342	2.78 197	1.45 130	2.37 444	1.52 220	1.53 244	1.05 208	1.17 97	0.92 211	0.25 101	0.19 123	0.35 356	0.28 290	0.34 258	0.26 148

testlalala	1.14 167	0.62 206	1.34 95	1.00 256	0.78 275	4.38 487	0.93 357	2.46 139	2.20 377	2.44 456	1.52 220	1.31 217	0.61 61	1.04 63	0.65 88	0.35 335	0.19 123	0.24 76	0.19 87	0.24 67	0.23 93

HUF	1.15 168	0.64 227	8.62 347	0.90 181	0.35 17	1.35 49	0.78 244	1.97 81	1.50 166	0.63 39	1.52 220	0.83 130	0.66 79	1.28 122	0.63 78	0.29 198	0.23 255	0.26 135	0.17 38	0.23 60	0.25 122

tg	1.15 168	0.67 258	1.31 90	0.94 215	0.54 155	4.02 408	0.41 52	2.96 219	1.59 236	1.69 232	1.85 349	1.84 306	0.97 183	1.78 229	0.83 166	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.26 234	0.29 152	0.27 165

Selective-RAFT	1.15 168	0.46 39	1.64 132	0.99 248	0.45 91	4.17 452	0.51 92	3.21 248	1.69 266	1.12 165	1.34 176	1.45 237	1.40 298	2.08 264	0.94 222	0.41 407	0.20 163	0.24 76	0.23 176	0.27 117	0.25 122

x	1.15 168	0.57 146	1.53 119	1.44 470	0.67 232	1.94 94	0.97 377	3.87 368	1.57 218	1.61 216	1.28 159	1.58 252	1.22 262	1.93 251	1.04 243	0.28 173	0.30 374	0.34 337	0.29 318	0.32 221	0.31 233

xyz-stereo-finetune2	1.16 172	0.63 215	1.50 116	0.57 2	0.36 19	3.47 271	0.65 164	2.70 184	1.23 81	0.88 129	1.75 293	0.91 153	1.76 401	3.54 342	1.74 397	0.24 80	0.22 226	0.30 241	0.27 260	0.31 194	0.26 148

rvit_stereo_0075_2	1.18 173	0.74 319	2.66 241	0.90 181	1.27 440	2.51 144	0.69 182	2.25 110	2.06 345	1.40 191	1.86 352	1.46 239	0.84 147	1.42 157	0.94 222	0.46 447	0.40 458	0.48 465	0.38 437	0.46 403	0.51 427

AE-Stereo	1.18 173	0.60 179	2.05 171	1.10 316	0.60 194	4.39 490	0.72 193	3.74 339	1.62 246	1.10 161	1.90 367	1.01 172	0.92 172	1.45 164	0.82 162	0.28 173	0.22 226	0.28 200	0.28 290	0.26 104	0.22 81

test-3	1.19 175	0.52 93	2.00 165	1.01 263	0.42 69	1.95 95	0.91 342	4.35 525	1.47 143	2.24 407	1.16 124	2.06 341	0.79 127	2.68 318	0.76 140	0.27 136	0.18 88	0.28 200	0.26 234	0.26 104	0.25 122

test_1	1.19 175	0.52 93	2.00 165	1.01 263	0.42 69	1.95 95	0.90 334	4.36 530	1.47 143	2.17 380	1.16 124	2.06 341	0.78 123	2.68 318	0.76 140	0.27 136	0.18 88	0.28 200	0.26 234	0.26 104	0.25 122

test_3	1.19 175	0.51 87	2.08 183	0.99 248	0.41 62	2.05 107	0.87 320	4.40 538	1.42 123	1.99 309	1.18 127	2.03 335	0.79 127	2.70 320	0.75 136	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.29 318	0.30 175	0.27 165

raftrobust	1.19 175	0.72 298	2.30 206	1.26 395	1.31 448	3.55 297	0.68 176	2.75 191	1.47 143	2.21 398	1.38 187	1.17 192	1.22 262	1.20 104	1.11 258	0.28 173	0.24 290	0.21 20	0.19 87	0.25 83	0.28 184

RALCasStereoNet	1.19 175	1.02 425	2.06 180	1.12 327	1.14 398	3.08 205	0.70 188	2.99 222	1.73 277	1.34 178	1.68 271	1.18 196	0.91 169	2.16 274	1.00 237	0.30 242	0.26 328	0.24 76	0.21 126	0.29 152	0.30 223

MIM_Stereo	1.20 180	0.78 347	3.30 270	1.05 284	0.43 75	3.04 197	0.60 133	2.46 139	1.51 173	1.60 211	1.58 240	1.82 300	1.29 274	2.00 257	1.07 248	0.24 80	0.24 290	0.28 200	0.25 214	0.27 117	0.27 165

R-Stereo Train	1.20 180	0.58 159	1.81 146	0.99 248	0.67 232	3.78 340	0.90 334	4.09 438	1.51 173	2.16 376	1.71 282	1.13 187	0.94 177	1.40 149	0.91 206	0.30 242	0.24 290	0.26 135	0.21 126	0.26 104	0.25 122

RAFT-Stereo	1.20 180	0.58 159	1.81 146	0.99 248	0.67 232	3.78 340	0.90 334	4.09 438	1.51 173	2.16 376	1.71 282	1.13 187	0.94 177	1.40 149	0.91 206	0.30 242	0.24 290	0.26 135	0.21 126	0.26 104	0.25 122
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 183	0.60 179	3.55 279	1.05 284	0.57 179	3.46 268	0.63 152	2.73 188	1.55 206	2.05 337	1.38 187	1.50 243	0.82 141	1.69 218	0.87 185	0.29 198	0.23 255	0.30 241	0.23 176	0.27 117	0.32 246

GCAP-BAT	1.21 183	0.74 319	3.23 265	0.95 219	0.70 247	3.86 365	0.93 357	1.89 69	1.48 152	1.85 263	1.96 375	1.68 265	0.79 127	1.78 229	0.81 159	0.29 198	0.20 163	0.24 76	0.20 108	0.26 104	0.35 291

RCA-Stereo	1.21 183	0.52 93	1.58 127	0.90 181	0.46 102	4.68 546	0.79 251	4.13 449	1.74 283	1.92 287	1.80 316	0.94 163	1.48 325	1.14 82	0.70 116	0.27 136	0.18 88	0.25 104	0.19 87	0.25 83	0.23 93

raft+_RVC	1.21 183	0.83 371	2.61 234	1.35 439	0.97 347	3.60 307	0.76 227	3.23 252	1.51 173	1.33 177	1.67 268	1.03 176	1.10 229	1.87 247	0.92 211	0.24 80	0.22 226	0.25 104	0.24 202	0.26 104	0.25 122

AnonymousM	1.22 187	1.32 487	0.97 5	0.88 165	0.56 167	4.03 410	0.69 182	2.41 127	1.68 260	1.48 199	1.31 168	1.15 190	1.00 192	1.18 102	0.73 127	0.32 286	0.40 458	2.07 577	1.70 580	0.24 67	0.22 81

LL-Strereo2	1.23 188	0.85 380	2.38 214	0.93 211	0.68 237	3.72 328	1.37 463	2.54 157	1.99 326	1.75 247	1.40 192	1.82 300	0.73 97	1.40 149	0.99 235	0.31 265	0.23 255	0.55 504	0.35 402	0.29 152	0.24 112

ROB_FTStereo_v2	1.23 188	0.66 248	2.02 167	0.75 76	0.37 34	4.67 545	0.76 227	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.46 203	1.78 284	1.14 242	2.08 264	0.88 190	0.48 461	0.22 226	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

CRE-IMP	1.23 188	0.61 196	2.14 187	0.82 114	0.39 49	4.54 520	0.83 280	2.63 174	1.55 206	1.95 297	1.46 203	1.87 312	0.96 180	1.48 171	1.33 316	0.45 440	0.21 197	0.31 264	0.26 234	0.41 346	0.31 233

RAFT	1.23 188	0.84 376	2.05 171	0.96 225	0.47 112	1.80 84	0.94 363	3.18 247	1.46 138	1.60 211	1.71 282	3.04 444	1.59 353	1.64 208	1.32 312	0.38 372	0.24 290	0.40 413	0.32 367	0.40 321	0.35 291

test-1	1.23 188	0.65 237	1.88 151	0.96 225	0.52 145	3.84 355	0.62 150	4.01 413	1.47 143	1.93 291	1.78 310	1.83 303	0.92 172	1.19 103	1.28 303	0.26 117	0.29 361	0.31 264	0.24 202	0.29 152	0.36 298

rvit_0105_3	1.24 193	0.93 403	2.84 250	0.97 234	0.58 188	2.38 132	1.08 408	3.26 257	2.53 455	1.18 168	1.40 192	1.24 208	1.04 203	1.73 223	0.97 229	0.44 431	0.44 481	0.40 413	0.42 469	0.42 365	0.50 419

PSM-adaLoss	1.24 193	0.65 237	2.03 168	0.75 76	0.37 34	4.68 546	0.73 200	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.47 208	1.78 284	1.13 235	2.18 278	0.87 185	0.48 461	0.23 255	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

rafts_anoy	1.24 193	0.80 356	3.61 285	1.17 356	1.20 421	3.00 194	0.61 137	3.17 245	1.58 221	1.37 186	1.26 151	1.19 200	1.12 233	1.78 229	1.25 292	0.32 286	0.23 255	0.32 284	0.32 367	0.31 194	0.30 223

DIP-Stereo	1.24 193	0.69 269	1.77 142	0.65 32	0.61 199	4.29 477	0.58 126	4.44 544	2.53 455	1.98 304	1.33 171	0.91 153	0.86 152	1.25 116	1.25 292	0.36 347	0.23 255	0.32 284	0.23 176	0.32 221	0.29 194
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	1.25 197	0.56 136	2.05 171	1.05 284	0.93 337	2.86 174	0.55 110	3.23 252	1.34 103	1.55 206	1.07 108	3.56 497	2.03 436	1.29 127	1.00 237	0.28 173	0.27 339	0.34 337	0.21 126	0.41 346	0.43 373

Patchmatch Stereo++	1.25 197	0.65 237	2.06 180	0.75 76	0.37 34	4.68 546	0.76 227	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.47 208	1.78 284	1.14 242	2.44 292	0.90 197	0.48 461	0.23 255	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194
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	1.25 197	0.66 248	2.14 187	0.75 76	0.37 34	4.65 542	0.77 240	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.47 208	1.78 284	1.13 235	2.26 287	0.86 179	0.47 456	0.22 226	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

HUI-Stereo	1.25 197	0.66 248	2.33 209	0.75 76	0.37 34	4.68 546	0.78 244	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.46 203	1.79 291	1.13 235	2.17 276	0.85 172	0.48 461	0.23 255	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

iRAFT	1.25 197	0.65 237	2.06 180	0.75 76	0.37 34	4.68 546	0.76 227	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.47 208	1.78 284	1.14 242	2.44 292	0.90 197	0.48 461	0.23 255	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

RAFT-IKP	1.25 197	0.66 248	2.23 198	0.75 76	0.37 34	4.64 540	0.74 212	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.47 208	1.78 284	1.13 235	2.22 284	0.92 211	0.48 461	0.22 226	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 197	0.72 298	1.74 140	1.05 284	0.36 19	4.13 434	0.42 56	2.95 218	2.84 505	2.02 328	2.40 470	1.61 257	1.11 232	1.26 117	0.97 229	0.21 41	0.15 23	0.26 135	0.23 176	0.29 152	0.23 93

FACV-RUCA	1.26 204	0.65 237	2.21 193	1.06 290	1.50 494	2.69 163	1.15 424	3.05 230	1.87 307	1.36 181	1.99 386	1.03 176	1.15 252	1.36 143	1.10 255	0.41 407	0.41 467	0.73 546	0.41 462	0.61 460	0.41 360

CAS	1.26 204	0.40 8	1.46 110	2.97 577	1.61 515	4.13 434	0.73 200	1.78 60	1.49 160	0.83 118	1.10 114	0.59 65	0.53 35	1.26 117	0.80 153	2.99 582	0.13 1	0.21 20	0.13 1	0.31 194	1.72 562

anonymousdsp2	1.26 204	0.60 179	3.74 289	1.02 274	0.41 62	3.60 307	0.72 193	3.68 325	1.47 143	1.37 186	1.56 237	1.83 303	1.01 194	2.00 257	0.66 93	0.29 198	0.20 163	0.28 200	0.20 108	0.32 221	0.29 194

dd	1.26 204	1.15 453	2.47 222	0.92 195	0.49 128	4.35 485	0.75 222	1.92 75	2.11 361	1.44 196	1.24 142	1.19 200	1.05 208	1.78 229	1.70 389	0.57 500	0.34 413	0.35 356	0.33 375	0.60 455	0.46 395

iGMRVC	1.26 204	0.66 248	2.14 187	0.75 76	0.37 34	4.66 543	0.74 212	2.53 148	1.58 221	1.99 309	1.46 203	1.78 284	1.14 242	2.46 294	0.92 211	0.48 461	0.23 255	0.32 284	0.27 260	0.40 321	0.29 194

HI	1.27 209	0.90 392	2.33 209	1.10 316	0.68 237	2.92 183	0.45 69	2.49 143	1.76 287	2.13 360	1.65 265	2.42 377	1.84 418	1.58 187	1.61 371	0.26 117	0.16 34	0.28 200	0.29 318	0.26 104	0.25 122

CoSv	1.27 209	0.90 392	2.33 209	1.10 316	0.68 237	2.92 183	0.45 69	2.49 143	1.76 287	2.13 360	1.65 265	2.42 377	1.84 418	1.58 187	1.61 371	0.26 117	0.16 34	0.28 200	0.29 318	0.26 104	0.25 122

mmm	1.27 209	0.58 159	2.20 191	1.41 463	0.68 237	2.39 134	0.85 295	3.90 378	1.63 249	2.20 389	1.84 342	1.28 212	1.50 332	1.91 250	0.89 193	0.31 265	0.27 339	0.45 448	0.37 424	0.38 304	0.34 277

NRIStereo	1.28 212	0.61 196	1.67 133	1.15 348	0.38 46	4.73 559	0.90 334	2.42 130	1.50 166	1.93 291	1.33 171	1.75 278	1.22 262	2.96 330	1.33 316	0.46 447	0.22 226	0.29 221	0.26 234	0.30 175	0.28 184

RALAANet	1.28 212	1.08 439	3.21 264	1.25 388	0.94 339	1.44 57	0.69 182	3.15 242	2.57 462	2.01 323	1.80 316	1.29 215	1.05 208	2.00 257	1.48 344	0.27 136	0.20 163	0.27 167	0.24 202	0.40 321	0.27 165

WQFJA1	1.29 214	0.69 269	2.52 224	0.96 225	1.23 429	3.49 277	0.75 222	3.35 275	1.78 290	1.36 181	2.73 502	0.96 165	1.14 242	1.63 204	1.28 303	0.28 173	0.31 384	0.35 356	0.34 384	0.38 304	0.31 233

WQFJX1	1.29 214	0.69 269	2.52 224	0.96 225	1.23 429	3.49 277	0.75 222	3.35 275	1.78 290	1.36 181	2.73 502	0.96 165	1.14 242	1.63 204	1.28 303	0.28 173	0.31 384	0.35 356	0.34 384	0.38 304	0.31 233

CASS	1.29 214	0.66 248	2.62 237	0.95 219	0.66 225	2.84 170	0.69 182	3.00 224	1.79 294	2.57 477	1.95 374	1.39 227	1.55 350	1.59 192	1.06 245	0.50 477	0.28 351	0.34 337	0.28 290	0.46 403	0.63 472
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
gcap-zeroshot	1.30 217	0.61 196	4.09 292	0.94 215	0.56 167	3.50 283	0.84 286	3.12 238	1.72 274	1.84 262	1.22 137	2.72 413	0.88 158	1.46 168	0.80 153	0.29 198	0.30 374	0.27 167	0.21 126	0.29 152	0.25 122

knoymous	1.30 217	0.60 179	5.57 316	0.88 165	0.75 264	3.04 197	0.90 334	2.68 181	1.33 102	1.48 199	1.07 108	2.78 424	0.88 158	1.29 127	0.85 172	0.31 265	0.22 226	0.35 356	0.20 108	0.45 392	0.37 312

qqq	1.30 217	0.57 146	1.67 133	1.15 348	0.51 134	2.18 115	0.91 342	3.98 405	1.53 189	1.50 202	1.24 142	1.79 291	1.34 283	4.66 368	0.98 232	0.28 173	0.31 384	0.33 319	0.33 375	0.33 240	0.32 246

test_4	1.30 217	0.50 80	6.16 320	0.84 135	0.45 91	1.61 73	1.12 418	2.14 97	1.42 123	1.52 203	2.31 460	1.84 306	0.79 127	2.52 305	1.19 274	0.27 136	0.17 56	0.29 221	0.29 318	0.29 152	0.25 122

s12784h	1.31 221	0.45 32	2.41 219	0.71 61	0.35 17	4.42 498	0.50 87	4.22 474	2.73 482	2.01 323	2.48 476	0.91 153	0.96 180	2.01 260	0.70 116	0.29 198	0.18 88	0.24 76	0.16 18	0.27 117	0.18 4

AFF-stereo	1.31 221	0.77 341	1.46 110	1.10 316	0.45 91	3.93 380	0.48 84	2.92 216	2.92 511	1.90 280	2.21 433	2.11 348	1.52 338	1.93 251	1.12 261	0.21 41	0.16 34	0.25 104	0.25 214	0.29 152	0.20 31

Pruner-Stereo	1.32 223	0.59 167	2.11 186	1.79 532	0.47 112	4.73 559	0.79 251	2.53 148	1.72 274	2.47 460	1.58 240	1.48 240	1.03 198	1.66 211	1.47 341	0.44 431	0.21 197	0.34 337	0.30 339	0.30 175	0.39 334

ToySt	1.35 224	0.72 298	3.65 287	1.01 263	0.50 132	3.31 244	1.01 388	3.46 286	1.73 277	1.30 174	1.55 233	2.07 344	1.47 323	1.88 248	1.40 323	0.27 136	0.27 339	0.30 241	0.32 367	0.42 365	0.39 334

DisPM	1.36 225	0.55 124	2.39 216	1.54 492	0.51 134	4.59 533	0.79 251	2.50 145	1.88 309	2.50 463	1.83 337	1.45 237	1.01 194	2.71 322	0.93 220	0.46 447	0.20 163	0.32 284	0.31 355	0.31 194	0.44 379

sAnonymous2	1.37 226	1.22 470	9.79 361	0.92 195	0.88 321	1.23 28	0.61 137	2.56 160	1.69 266	0.85 121	1.02 89	0.73 106	1.23 265	0.98 49	0.78 146	0.29 198	0.25 314	0.31 264	0.30 339	1.06 536	0.71 489

CroCo_RVC	1.37 226	1.22 470	9.79 361	0.92 195	0.88 321	1.23 28	0.61 137	2.56 160	1.69 266	0.85 121	1.02 89	0.73 106	1.23 265	0.98 49	0.78 146	0.29 198	0.25 314	0.31 264	0.30 339	1.06 536	0.71 489

GES	1.38 228	0.64 227	2.61 234	1.09 307	0.57 179	4.30 479	1.02 392	3.86 365	1.51 173	1.72 241	1.74 289	1.28 212	1.77 403	1.62 200	1.61 371	0.39 384	0.27 339	0.33 319	0.30 339	0.41 346	0.47 400

Any-RAFT	1.40 229	0.53 106	2.78 248	1.09 307	0.64 210	4.41 496	0.81 271	3.97 403	2.78 489	1.99 309	1.34 176	2.36 369	1.56 352	1.56 183	0.75 136	0.27 136	0.20 163	0.25 104	0.18 62	0.25 83	0.28 184

UDGNet	1.40 229	1.52 509	2.22 196	1.38 457	0.62 205	4.39 490	0.68 176	1.80 62	2.18 374	1.34 178	1.18 127	0.99 168	1.00 192	2.16 274	1.19 274	1.09 552	0.34 413	1.30 569	0.98 558	1.10 542	0.58 457

GMStereo_Zeroshot	1.41 231	1.21 464	3.33 272	1.29 409	0.72 252	3.35 248	0.53 102	2.58 169	1.68 260	2.35 439	1.56 237	2.42 377	0.96 180	2.50 297	1.16 268	0.45 440	0.23 255	0.40 413	0.24 202	0.79 513	0.33 264

rvit_105_1	1.43 232	0.90 392	3.27 268	1.08 301	0.68 237	2.79 165	1.27 446	3.52 298	2.35 411	1.38 188	1.54 229	1.28 212	1.14 242	2.91 326	1.40 323	0.54 494	0.47 499	0.45 448	0.59 522	0.44 384	0.58 457

RAFT-Test	1.44 233	0.59 167	6.10 319	1.01 263	0.69 243	2.90 177	0.80 261	3.68 325	1.70 270	1.85 263	1.68 271	3.15 454	1.03 198	1.20 104	0.99 235	0.27 136	0.22 226	0.25 104	0.23 176	0.27 117	0.25 122

DCRE	1.44 233	0.74 319	3.50 278	1.13 334	0.72 252	1.78 82	0.67 169	2.14 97	1.56 212	1.99 309	8.09 574	1.73 276	1.07 218	1.24 110	0.83 166	0.23 66	0.25 314	0.26 135	0.26 234	0.28 134	0.30 223

AdaStereo	1.45 235	0.83 371	2.34 212	1.28 405	0.81 284	3.21 221	1.14 423	4.20 465	2.46 444	2.05 337	1.77 307	2.48 389	1.18 255	1.71 221	1.44 332	0.43 424	0.25 314	0.43 436	0.28 290	0.44 384	0.34 277
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.
BSDual-CNN	1.46 236	0.59 167	1.94 158	0.87 160	0.85 307	4.16 447	1.16 426	4.48 550	1.88 309	2.93 517	1.83 337	2.60 400	1.31 278	1.60 194	1.21 281	0.34 315	0.25 314	0.31 264	0.28 290	0.35 276	0.33 264

PFNet+	1.46 236	0.57 146	2.84 250	0.92 195	0.47 112	4.64 540	0.84 286	2.46 139	1.99 326	2.14 363	1.64 259	1.34 220	1.03 198	4.68 370	1.23 287	0.45 440	0.33 401	0.37 386	0.39 444	0.32 221	0.49 412

ACVNet	1.46 236	0.64 227	3.56 281	0.93 211	0.85 307	4.22 465	0.80 261	2.85 208	2.08 348	1.78 251	1.88 356	3.10 449	1.46 321	1.33 137	1.89 415	0.29 198	0.26 328	0.30 241	0.26 234	0.39 316	0.27 165

psmg	1.47 239	0.59 167	1.94 158	0.92 195	0.85 307	4.30 479	1.42 474	4.10 446	1.88 309	2.64 493	2.09 409	2.60 400	1.31 278	1.60 194	1.21 281	0.34 315	0.27 339	0.33 319	0.34 384	0.36 289	0.34 277

BUS	1.49 240	0.59 167	1.94 158	0.87 160	0.85 307	4.50 514	0.76 227	4.48 550	1.88 309	2.93 517	1.83 337	3.63 499	0.97 183	1.60 194	1.17 271	0.34 315	0.25 314	0.31 264	0.28 290	0.35 276	0.33 264

plain	1.55 241	0.69 269	13.59 406	0.65 32	0.73 257	1.66 78	0.57 117	3.17 245	1.94 320	0.77 96	1.24 142	0.80 124	0.86 152	1.60 194	0.96 228	0.33 303	0.21 197	0.32 284	0.25 214	0.42 365	0.28 184

LCNet	1.55 241	0.54 118	1.88 151	0.99 248	0.55 163	3.60 307	1.21 440	2.86 211	1.53 189	2.18 382	1.74 289	1.43 236	4.17 541	3.62 345	0.87 185	0.29 198	0.20 163	0.28 200	0.77 543	0.47 407	1.85 565

DeepStereo_RVC	1.55 241	0.63 215	3.32 271	0.77 95	0.42 69	4.49 511	0.72 193	2.50 145	1.58 221	2.02 328	1.81 328	1.54 248	6.38 575	1.73 223	1.19 274	0.46 447	0.22 226	0.29 221	0.28 290	0.35 276	0.38 327

acv_ft	1.55 241	0.64 227	3.29 269	1.14 335	2.01 556	2.93 187	0.97 377	3.81 352	2.08 348	2.22 400	1.88 356	3.10 449	1.66 383	1.33 137	2.22 455	0.29 198	0.26 328	0.30 241	0.26 234	0.39 316	0.27 165

TestStereo1	1.56 245	0.81 360	2.32 207	1.61 507	0.64 210	4.13 434	1.36 457	3.79 348	3.20 541	1.60 211	2.57 488	1.39 227	2.15 448	2.51 300	1.30 309	0.29 198	0.20 163	0.34 337	0.25 214	0.40 321	0.36 298

SA-5K	1.56 245	0.81 360	2.32 207	1.61 507	0.64 210	4.13 434	1.36 457	3.79 348	3.20 541	1.60 211	2.57 488	1.39 227	2.15 448	2.51 300	1.30 309	0.29 198	0.20 163	0.34 337	0.25 214	0.40 321	0.36 298

UCFNet_RVC	1.57 247	0.84 376	3.25 266	1.36 445	1.40 475	4.07 420	1.01 388	2.68 181	1.50 166	2.11 353	1.88 356	2.37 370	1.50 332	3.41 339	1.42 329	0.36 347	0.28 351	0.52 491	0.40 455	0.53 430	0.43 373

NF-Stereo	1.58 248	0.61 196	2.66 241	2.26 559	0.47 112	4.68 546	0.67 169	3.31 262	1.48 152	2.11 353	1.59 244	1.36 223	1.09 223	6.08 400	1.20 277	0.40 392	0.20 163	0.36 374	0.34 384	0.31 194	0.36 298

OCTAStereo	1.58 248	0.61 196	2.72 244	2.27 562	0.46 102	4.68 546	0.67 169	3.30 261	1.48 152	2.11 353	1.59 244	1.36 223	1.09 223	6.02 397	1.21 281	0.41 407	0.20 163	0.36 374	0.34 384	0.31 194	0.37 312

RE-Stereo	1.58 248	0.61 196	2.72 244	2.26 559	0.46 102	4.68 546	0.68 176	3.31 262	1.48 152	2.11 353	1.59 244	1.36 223	1.09 223	6.01 395	1.22 284	0.41 407	0.20 163	0.36 374	0.34 384	0.31 194	0.37 312

TVStereo	1.58 248	0.61 196	2.72 244	2.26 559	0.46 102	4.68 546	0.68 176	3.31 262	1.48 152	2.11 353	1.59 244	1.36 223	1.09 223	6.01 395	1.22 284	0.41 407	0.20 163	0.36 374	0.34 384	0.31 194	0.37 312

Gwc-CoAtRS	1.58 248	0.57 146	11.69 387	1.01 263	0.60 194	2.53 150	0.64 155	2.36 124	1.56 212	1.80 256	1.47 208	2.74 414	1.18 255	1.12 77	0.90 197	0.27 136	0.21 197	0.25 104	0.22 160	0.27 117	0.23 93

KYRaft	1.59 253	0.52 93	1.73 137	0.95 219	0.49 128	4.38 487	1.79 509	2.43 133	1.51 173	2.49 462	2.98 519	2.00 331	3.41 522	2.14 272	0.82 162	0.30 242	0.21 197	0.33 319	0.46 481	0.35 276	2.45 579

Reg-Stereo(zero)	1.60 254	0.42 19	10.69 375	0.89 172	0.68 237	3.27 235	0.47 81	2.27 113	1.54 198	1.48 199	1.24 142	2.55 395	2.68 486	1.48 171	1.10 255	0.19 27	0.19 123	0.22 28	0.18 62	0.24 67	0.26 148

HCRNet	1.60 254	0.56 136	2.47 222	0.78 97	1.36 466	4.11 429	0.71 190	3.57 307	2.79 491	1.75 247	1.61 252	1.58 252	1.41 303	5.79 392	1.56 362	0.34 315	0.28 351	0.36 374	0.29 318	0.33 240	0.37 312

AIO-test2	1.61 256	1.30 481	3.40 274	1.16 354	1.31 448	3.18 217	0.74 212	4.06 430	1.52 182	1.72 241	2.21 433	0.78 118	0.74 102	3.64 347	0.95 227	3.64 590	0.26 328	0.35 356	0.42 469	0.37 299	0.33 264

Prome-Stereo	1.61 256	0.55 124	1.71 135	0.98 242	0.60 194	4.41 496	1.82 513	3.03 228	1.53 189	2.18 382	3.45 541	1.72 275	3.49 528	2.23 285	1.08 251	0.29 198	0.20 163	0.26 135	0.25 214	0.34 258	2.16 571

test_sample1	1.62 258	0.55 124	1.88 151	1.44 470	0.79 279	2.27 123	0.64 155	4.00 411	1.82 297	1.87 270	1.35 179	1.57 250	1.62 363	9.55 474	1.24 289	0.30 242	0.27 339	0.31 264	0.28 290	0.32 221	0.32 246

testlalala_base	1.62 258	0.74 319	1.63 130	1.19 365	1.40 475	2.63 159	0.84 286	4.09 438	1.31 99	1.22 170	1.42 196	1.21 205	0.85 149	1.16 90	0.73 127	3.92 596	2.10 586	0.27 167	0.18 62	4.49 594	1.11 539

RAFT+CT+SA	1.62 258	0.72 298	7.42 331	0.97 234	1.42 484	4.04 412	0.94 363	3.90 378	1.61 241	1.61 216	1.63 257	1.33 219	1.18 255	2.73 324	1.10 255	0.27 136	0.19 123	0.31 264	0.34 384	0.33 240	0.33 264

SA	1.62 258	0.75 332	3.78 291	1.07 293	0.43 75	4.26 470	1.36 457	4.45 547	3.12 530	1.63 219	1.97 381	1.68 265	2.26 459	2.55 308	1.27 299	0.27 136	0.22 226	0.37 386	0.37 424	0.35 276	0.30 223

Sa-1000	1.63 262	0.79 351	3.56 281	1.11 323	0.48 120	4.06 415	1.41 472	4.49 553	2.75 486	2.00 321	2.80 511	1.84 306	1.43 311	2.64 317	1.50 348	0.27 136	0.19 123	0.36 374	0.33 375	0.36 289	0.30 223

PSMNet-RUCA	1.64 263	1.50 508	2.57 230	1.50 485	1.38 471	3.05 199	1.36 457	3.31 262	2.24 383	1.36 181	2.07 406	1.40 232	1.09 223	1.83 238	1.55 360	1.15 556	0.69 549	1.26 568	0.96 556	1.64 564	0.94 527

test_sample7	1.65 264	0.70 282	2.60 231	1.48 481	0.76 268	2.38 132	1.07 403	4.35 525	2.11 361	2.14 363	1.75 293	1.75 278	1.67 385	6.26 404	1.26 295	0.44 431	0.48 505	0.43 436	0.40 455	0.46 403	0.43 373

StereoVision	1.65 264	0.75 332	7.47 333	1.01 263	1.80 546	2.61 157	0.61 137	3.06 233	1.96 321	1.25 171	3.46 542	1.85 310	0.88 158	2.07 262	1.93 421	0.43 424	0.36 425	0.37 386	0.36 412	0.48 410	0.33 264

dad	1.65 264	1.19 461	3.04 259	0.98 242	0.56 167	4.22 465	0.84 286	1.99 83	2.48 445	2.14 363	1.68 271	1.62 258	1.13 235	3.85 352	2.04 435	1.03 551	0.40 458	2.04 576	0.48 489	0.75 507	0.53 434

PSM-softLoss	1.66 267	0.59 167	5.15 309	2.25 557	0.48 120	4.68 546	0.69 182	2.57 162	1.52 182	2.14 363	1.45 201	1.42 234	0.99 190	6.04 398	1.20 277	0.41 407	0.23 255	0.37 386	0.39 444	0.32 221	0.31 233

KMStereo	1.66 267	0.59 167	5.15 309	2.25 557	0.48 120	4.68 546	0.69 182	2.57 162	1.52 182	2.14 363	1.45 201	1.42 234	0.99 190	6.04 398	1.20 277	0.41 407	0.23 255	0.37 386	0.39 444	0.32 221	0.31 233

DDVS	1.68 269	0.79 351	2.52 224	1.26 395	1.16 405	3.17 215	0.78 244	3.12 238	1.82 297	1.86 268	1.91 368	2.92 437	1.43 311	6.20 402	1.63 379	0.45 440	0.65 541	0.34 337	0.38 437	0.48 410	0.79 511

ISRNet	1.69 270	0.76 338	5.69 317	1.27 403	1.36 466	2.85 172	0.61 137	3.60 311	1.91 317	2.13 360	2.12 417	2.90 432	1.41 303	2.51 300	1.71 390	0.49 473	0.50 511	0.56 506	0.47 484	0.49 416	0.57 452

IER	1.69 270	0.65 237	7.19 329	0.94 215	1.15 400	3.28 239	0.89 329	3.48 287	1.97 323	2.10 349	1.98 383	2.28 356	2.12 444	2.25 286	1.75 400	0.29 198	0.23 255	0.36 374	0.30 339	0.32 221	0.34 277

RAFT_R40	1.70 272	0.59 167	2.99 256	1.46 476	0.46 102	4.74 562	0.98 383	2.23 108	1.56 212	2.02 328	2.35 468	2.71 411	2.56 480	6.71 417	0.90 197	0.40 392	0.19 123	0.30 241	0.27 260	0.33 240	0.26 148

ffm	1.72 273	0.60 179	5.21 311	1.14 335	0.99 357	3.62 312	0.86 300	4.22 474	3.37 553	2.20 389	2.30 453	3.48 482	1.62 363	2.21 282	0.65 88	0.29 198	0.16 34	0.48 465	0.37 424	0.30 175	0.29 194

Anonymous3	1.72 273	0.76 338	11.61 386	0.83 125	0.84 306	4.46 503	0.84 286	3.57 307	1.16 73	1.34 178	1.37 184	1.11 186	1.03 198	1.58 187	1.13 262	0.70 528	0.58 529	0.33 319	0.35 402	0.47 407	0.42 364

DMCA	1.72 273	0.74 319	6.63 322	1.14 335	0.96 343	3.98 402	0.90 334	3.75 340	2.76 487	2.83 512	1.58 240	2.35 367	1.18 255	1.58 187	1.98 430	0.40 392	0.27 339	0.42 432	0.26 234	0.36 289	0.38 327

fff	1.74 276	0.70 282	9.08 351	0.81 104	0.36 19	4.15 438	0.57 117	4.23 478	2.09 351	2.30 421	1.80 316	1.19 200	3.02 501	1.44 160	1.46 336	0.29 198	0.23 255	0.23 42	0.18 62	0.24 67	0.42 364

DCANet	1.74 276	0.73 309	9.08 351	0.82 114	0.40 55	4.18 455	0.59 130	4.25 488	2.97 516	2.35 439	1.84 342	1.18 196	1.63 376	1.51 177	1.55 360	0.29 198	0.24 290	0.23 42	0.18 62	0.30 175	0.53 434

csc	1.74 276	0.70 282	9.08 351	0.81 104	0.36 19	4.15 438	0.57 117	4.23 478	2.09 351	2.30 421	1.80 316	1.19 200	3.02 501	1.44 160	1.46 336	0.29 198	0.23 255	0.23 42	0.18 62	0.24 67	0.42 364

cscssc	1.74 276	0.70 282	9.08 351	0.81 104	0.36 19	4.15 438	0.57 117	4.23 478	2.09 351	2.30 421	1.80 316	1.19 200	3.02 501	1.44 160	1.46 336	0.29 198	0.23 255	0.23 42	0.18 62	0.24 67	0.42 364

test_sample2	1.75 280	0.56 136	2.25 199	1.41 463	0.80 281	2.91 180	0.86 300	4.05 426	2.04 340	1.91 285	1.39 189	1.57 250	1.55 350	10.65 512	1.06 245	0.32 286	0.28 351	0.32 284	0.30 339	0.36 289	0.33 264

anonymity	1.76 281	1.26 477	2.73 247	1.66 512	1.32 455	1.84 86	1.07 403	3.49 290	2.30 399	2.11 353	2.11 414	1.71 274	3.90 536	1.82 237	1.48 344	1.10 553	1.09 566	1.08 563	1.08 564	1.05 535	1.09 537

SST-Stereo	1.76 281	0.58 159	3.10 260	1.44 470	0.46 102	4.71 558	0.76 227	2.22 107	2.79 491	2.07 345	2.18 427	2.43 380	3.22 515	6.66 413	0.84 169	0.42 418	0.19 123	0.30 241	0.27 260	0.35 276	0.26 148

StereoDRNet-Refined	1.77 283	0.81 360	2.22 196	1.21 376	0.76 268	3.26 233	0.71 190	3.82 355	2.05 343	2.29 417	2.05 401	2.98 439	1.44 314	7.15 424	2.27 459	0.30 242	0.23 255	0.42 432	0.33 375	0.45 392	0.64 476
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 284	1.32 487	1.92 156	1.16 354	1.03 370	3.38 252	1.31 450	3.52 298	1.75 285	1.96 300	1.93 373	2.40 372	1.48 325	8.58 450	1.58 364	0.46 447	0.34 413	0.27 167	0.26 234	0.41 346	0.50 419

MM-Stereo_test2	1.79 285	0.53 106	20.16 534	1.43 467	0.47 112	2.57 153	0.73 200	1.67 48	1.47 143	0.94 138	0.96 86	0.84 132	0.79 127	1.16 90	0.68 101	0.24 80	0.17 56	0.25 104	0.22 160	0.30 175	0.22 81

tt1	1.79 285	0.73 309	10.41 372	1.75 524	0.36 19	4.55 525	0.79 251	4.22 474	3.37 553	1.08 159	1.80 316	0.74 112	1.48 325	2.21 282	0.65 88	0.29 198	0.16 34	0.31 264	0.22 160	0.30 175	0.29 194

RAFT_CTSACE	1.80 287	1.06 436	10.00 364	1.71 519	1.39 473	3.49 277	1.06 401	3.05 230	1.62 246	1.70 236	2.04 395	2.51 392	1.80 411	1.98 255	0.94 222	0.25 101	0.22 226	0.28 200	0.30 339	0.30 175	0.26 148

UPFNet	1.81 288	0.63 215	6.71 323	1.25 388	1.44 485	3.50 283	1.35 455	4.02 417	1.85 305	2.40 451	1.52 220	2.41 374	1.40 298	3.62 345	1.88 414	0.34 315	0.33 401	0.37 386	0.31 355	0.41 346	0.39 334

AACVNet	1.83 289	1.02 425	2.41 219	1.45 474	0.87 317	3.21 221	0.73 200	3.16 243	1.61 241	2.01 323	1.82 336	2.28 356	1.33 281	10.98 526	1.49 347	0.39 384	0.32 394	0.38 403	0.32 367	0.43 376	0.44 379

111	1.83 289	0.92 399	9.08 351	0.81 104	0.36 19	4.25 469	0.91 342	4.44 544	2.70 479	2.39 449	1.96 375	2.30 362	1.64 379	1.28 122	1.82 407	0.28 173	0.22 226	0.24 76	0.20 108	0.31 194	0.54 440

WQFJX	1.84 291	0.79 351	2.38 214	1.00 256	1.17 407	3.77 337	1.36 457	3.50 293	2.01 332	1.65 226	2.64 495	1.84 306	3.10 508	7.76 437	1.91 418	0.25 101	0.25 314	0.37 386	0.27 260	0.42 365	0.35 291

ACVNet-DCA	1.85 292	0.74 319	13.77 409	1.78 527	0.36 19	4.48 505	0.74 212	3.98 405	1.53 189	1.01 148	1.81 328	0.72 100	1.62 363	2.13 269	0.64 81	0.29 198	0.17 56	0.32 284	0.21 126	0.33 240	0.32 246

ITSA-stereo	1.86 293	0.72 298	3.74 289	1.20 370	0.66 225	4.09 422	0.91 342	4.24 486	2.53 455	1.93 291	1.77 307	1.59 254	2.15 448	6.12 401	2.44 473	0.40 392	0.38 444	0.40 413	0.40 455	0.50 418	0.98 531

test_5	1.87 294	0.75 332	10.23 369	1.14 335	1.40 475	3.85 363	1.27 446	3.91 383	1.93 319	1.69 232	1.78 310	1.67 263	1.79 406	2.99 332	1.17 271	0.30 242	0.18 88	0.35 356	0.33 375	0.34 258	0.33 264

NINENet	1.87 294	0.74 319	2.60 231	1.12 327	1.06 379	4.50 514	0.76 227	4.41 539	2.24 383	2.16 376	1.86 352	3.63 499	0.97 183	8.00 441	1.17 271	0.41 407	0.30 374	0.41 425	0.30 339	0.41 346	0.36 298

IRAFT_RVC	1.87 294	0.60 179	4.33 297	2.40 566	0.66 225	4.59 533	1.59 493	2.96 219	1.51 173	2.23 404	1.75 293	2.09 345	2.63 483	6.70 414	1.50 348	0.33 303	0.21 197	0.33 319	0.29 318	0.32 221	0.32 246

MLCV	1.87 294	0.91 397	8.59 345	1.10 316	0.57 179	3.59 305	0.53 102	3.70 335	2.20 377	2.80 509	2.25 439	2.00 331	1.42 308	4.13 361	1.86 412	0.30 242	0.20 163	0.32 284	0.21 126	0.33 240	0.36 298

iRaft-Stereo_20w	1.88 298	0.62 206	10.58 374	0.90 181	0.83 299	2.96 192	0.78 244	4.90 574	1.58 221	2.29 417	1.60 248	1.25 209	4.51 549	2.28 288	0.90 197	0.29 198	0.21 197	0.26 135	0.24 202	0.41 346	0.31 233

DSFCA	1.89 299	0.69 269	3.14 263	1.10 316	1.18 408	3.99 403	1.79 509	3.50 293	2.16 370	3.10 530	1.64 259	2.91 435	2.50 476	5.38 380	2.26 457	0.43 424	0.38 444	0.37 386	0.36 412	0.50 418	0.42 364

iResNet_ROB	1.89 299	1.02 425	8.60 346	1.39 459	0.98 354	3.72 328	0.66 167	3.84 359	2.65 473	1.88 273	2.05 401	1.98 328	1.27 269	4.52 366	1.67 386	0.30 242	0.20 163	0.28 200	0.18 62	0.31 194	0.40 354

MM-Stereo_test1	1.90 301	0.53 106	19.85 520	1.39 459	0.48 120	1.81 85	0.79 251	3.00 224	1.82 297	1.69 232	1.09 110	0.87 142	0.97 183	1.45 164	0.74 133	0.24 80	0.21 197	0.27 167	0.24 202	0.35 276	0.24 112

H2IRNET	1.90 301	0.53 106	14.29 425	1.14 335	0.60 194	4.48 505	0.44 65	2.65 176	1.81 296	1.05 157	2.30 453	1.67 263	1.40 298	2.17 276	1.50 348	0.36 347	0.21 197	0.33 319	0.37 424	0.34 258	0.29 194

CFNet-ft	1.90 301	0.95 411	3.56 281	1.07 293	1.54 500	4.09 422	0.90 334	2.85 208	1.82 297	1.78 251	1.70 278	2.75 416	1.48 325	9.33 467	1.72 392	0.33 303	0.30 374	0.61 522	0.36 412	0.52 424	0.39 334

CFNet_RVC	1.90 301	0.95 411	3.56 281	1.07 293	1.54 500	4.09 422	0.90 334	2.85 208	1.82 297	1.78 251	1.70 278	2.75 416	1.48 325	9.33 467	1.72 392	0.33 303	0.30 374	0.61 522	0.36 412	0.52 424	0.39 334

PSMNet-ADL	1.91 305	0.72 298	1.78 144	1.09 307	0.86 312	4.18 455	0.78 244	3.77 344	2.10 359	1.72 241	1.85 349	2.91 435	1.82 416	10.38 505	1.91 418	0.48 461	0.46 495	0.28 200	0.29 318	0.38 304	0.51 427

GEStereo_RVC	1.91 305	0.80 356	6.57 321	1.20 370	1.06 379	4.02 408	1.43 476	4.13 449	1.89 313	2.03 332	1.80 316	2.34 365	1.86 423	4.94 372	1.77 401	0.48 461	0.38 444	0.32 284	0.28 290	0.42 365	0.50 419

DN-CSS_ROB	1.91 305	1.55 511	11.13 381	1.82 534	0.88 321	3.99 403	0.61 137	4.01 413	1.67 258	1.64 222	1.89 362	1.39 227	1.06 215	3.23 334	1.50 348	0.31 265	0.19 123	0.44 441	0.29 318	0.37 299	0.31 233

qqq1	1.92 308	0.57 146	4.46 298	1.36 445	0.57 179	2.03 101	0.73 200	4.25 488	2.80 495	2.32 431	2.31 460	1.95 319	1.52 338	10.99 527	0.71 119	0.34 315	0.32 394	0.30 241	0.23 176	0.29 152	0.29 194

fff1	1.92 308	0.57 146	4.46 298	1.36 445	0.57 179	2.03 101	0.73 200	4.25 488	2.80 495	2.32 431	2.31 460	1.95 319	1.52 338	10.99 527	0.71 119	0.34 315	0.32 394	0.30 241	0.23 176	0.29 152	0.29 194

raft_robust	1.92 308	1.15 453	3.34 273	1.02 274	0.43 75	3.84 355	0.46 75	4.42 540	2.52 454	1.67 230	1.36 183	2.17 350	6.37 573	6.78 419	1.04 243	0.28 173	0.24 290	0.30 241	0.35 402	0.31 194	0.32 246

delet	1.92 308	0.76 338	5.14 308	1.01 263	1.65 524	3.44 262	2.03 525	3.76 342	2.48 445	2.01 323	2.05 401	2.63 404	1.90 429	5.34 379	2.12 445	0.28 173	0.29 361	0.40 413	0.31 355	0.41 346	0.45 385

BEATNet_4x	1.92 308	1.36 492	8.75 349	1.20 370	0.56 167	3.46 268	1.03 394	4.00 411	2.43 436	2.25 410	1.70 278	2.10 346	1.59 353	2.57 311	3.05 501	0.37 355	0.22 226	0.47 457	0.29 318	0.60 455	0.40 354

IIG-Stereo	1.95 313	0.79 351	2.14 187	2.78 574	0.66 225	4.62 537	0.76 227	4.27 496	1.53 189	2.63 492	3.14 531	3.35 471	1.61 360	7.65 435	1.41 327	0.39 384	0.20 163	0.31 264	0.25 214	0.33 240	0.22 81

LALA_ROB	1.95 313	1.48 506	3.11 261	1.05 284	0.98 354	3.99 403	1.82 513	4.44 544	2.28 395	3.31 540	1.85 349	2.76 422	1.67 385	4.04 360	3.23 504	0.46 447	0.41 467	0.55 504	0.52 506	0.60 455	0.57 452

DCANet-4	1.96 315	0.51 87	14.31 426	0.82 114	0.40 55	4.16 447	0.57 117	4.29 504	2.98 519	2.30 421	1.80 316	1.03 176	1.54 348	1.44 160	1.44 332	0.29 198	0.23 255	0.23 42	0.18 62	0.24 67	0.42 364

PSMNet-RSSM	1.96 315	0.77 341	3.26 267	1.29 409	1.31 448	4.19 459	0.96 374	3.68 325	1.89 313	2.05 337	1.80 316	2.60 400	1.70 392	9.84 482	1.81 405	0.35 335	0.29 361	0.35 356	0.37 424	0.42 365	0.35 291

4D-IteraStereo	1.97 317	0.84 376	20.43 551	0.78 97	1.56 507	2.09 111	1.05 400	2.43 133	1.56 212	1.41 193	1.00 88	1.94 317	0.61 61	1.22 107	1.06 245	0.27 136	0.18 88	0.31 264	0.26 234	0.27 117	0.23 93

OMP-Stereo	1.97 317	0.93 403	1.88 151	2.76 573	0.67 232	4.58 532	1.48 479	4.31 515	1.54 198	3.15 535	2.76 507	3.25 462	1.38 291	7.66 436	1.35 320	0.40 392	0.20 163	0.33 319	0.26 234	0.33 240	0.24 112

cc1	1.98 319	0.74 319	13.77 409	1.78 527	0.36 19	4.48 505	0.74 212	4.23 478	3.95 569	1.01 148	1.81 328	0.72 100	1.62 363	2.13 269	0.64 81	0.29 198	0.17 56	0.32 284	0.21 126	0.31 194	0.29 194

hknet	1.98 319	0.64 227	8.70 348	0.87 160	1.07 383	4.16 447	1.16 426	4.48 550	1.73 277	2.93 517	1.83 337	3.48 482	1.30 277	3.91 356	1.51 354	0.31 265	0.25 314	0.31 264	0.28 290	0.35 276	0.33 264

GANet-RSSM	1.98 319	0.62 206	3.49 276	1.69 515	1.23 429	4.22 465	0.91 342	3.31 262	1.86 306	1.81 257	1.74 289	2.34 365	1.82 416	10.92 524	1.73 396	0.34 315	0.29 361	0.31 264	0.28 290	0.39 316	0.40 354

1test111	1.99 322	0.74 319	13.77 409	1.78 527	0.36 19	4.48 505	0.74 212	3.98 405	1.53 189	1.01 148	1.81 328	0.72 100	1.62 363	4.66 368	0.98 232	0.29 198	0.17 56	0.32 284	0.21 126	0.33 240	0.32 246

SMFormer	2.00 323	0.57 146	4.46 298	1.36 445	0.57 179	2.03 101	0.73 200	4.25 488	2.80 495	2.32 431	2.31 460	1.95 319	1.52 338	10.99 527	2.13 448	0.34 315	0.32 394	0.36 374	0.31 355	0.38 304	0.36 298

tta	2.00 323	0.57 146	4.46 298	1.36 445	0.57 179	2.03 101	0.73 200	4.25 488	2.80 495	2.32 431	2.31 460	1.95 319	1.52 338	10.99 527	2.13 448	0.34 315	0.32 394	0.36 374	0.31 355	0.29 152	0.29 194

TestStereo	2.00 323	1.02 425	12.25 390	0.70 54	0.61 199	1.88 89	0.55 110	2.31 120	1.52 182	1.41 193	1.33 171	1.27 211	0.90 167	11.62 555	0.81 159	0.34 315	0.19 123	0.33 319	0.24 202	0.44 384	0.24 112

cross-raft	2.01 326	0.57 146	19.01 498	1.03 281	0.56 167	2.11 112	0.72 193	3.63 316	1.57 218	1.77 249	1.51 219	3.17 456	1.13 235	1.16 90	0.85 172	0.23 66	0.21 197	0.26 135	0.23 176	0.28 134	0.25 122

MMNet	2.02 327	0.81 360	10.76 376	1.12 327	1.23 429	3.53 290	0.89 329	3.79 348	2.08 348	2.15 371	1.76 302	2.15 349	2.12 444	3.69 348	2.32 462	0.31 265	0.29 361	0.34 337	0.27 260	0.38 304	0.42 364

xx1	2.03 328	0.74 319	13.77 409	1.78 527	0.36 19	4.48 505	0.74 212	4.23 478	3.95 569	1.01 148	1.81 328	1.79 291	1.34 283	2.13 269	0.64 81	0.29 198	0.17 56	0.33 319	0.33 375	0.33 240	0.32 246

HGLStereo	2.03 328	0.74 319	7.50 334	1.23 384	1.56 507	3.62 312	0.95 367	3.78 347	1.89 313	2.03 332	2.20 431	3.12 452	2.14 447	5.68 389	2.04 435	0.37 355	0.31 384	0.32 284	0.29 318	0.40 321	0.45 385

ssnet_v2	2.04 330	0.88 389	7.87 335	1.20 370	0.87 317	3.86 365	1.64 499	4.01 413	2.60 467	2.61 487	1.96 375	3.79 505	1.71 394	2.20 280	2.96 497	0.41 407	0.35 419	0.42 432	0.37 424	0.55 435	0.52 432

ADStereo(finetuned)	2.04 330	0.73 309	13.28 400	0.82 114	0.40 55	4.16 447	0.59 130	4.25 488	2.97 516	2.35 439	1.84 342	1.18 196	3.40 521	1.52 179	1.54 359	0.29 198	0.24 290	0.23 42	0.18 62	0.30 175	0.51 427

CBFPSM	2.05 332	0.95 411	10.12 368	1.07 293	1.05 375	2.84 170	1.20 437	3.28 258	1.73 277	1.82 259	1.30 163	4.56 545	4.06 538	2.34 289	2.34 464	0.25 101	0.38 444	0.32 284	0.27 260	0.37 299	0.79 511

DeepPruner_ROB	2.05 332	1.09 442	10.50 373	1.01 263	1.20 421	4.39 490	0.91 342	3.14 240	1.72 274	2.60 485	1.54 229	2.78 424	1.27 269	4.52 366	1.72 392	0.51 483	0.40 458	0.37 386	0.34 384	0.48 410	0.52 432

DLCB_ROB	2.05 332	0.95 411	2.37 213	1.24 386	1.02 369	2.92 183	1.30 449	3.68 325	2.30 399	2.91 515	2.17 425	3.32 469	1.52 338	10.37 503	2.50 478	0.40 392	0.33 401	0.40 413	0.36 412	0.41 346	0.47 400

HITNet	2.07 335	0.82 367	14.77 429	1.34 434	0.56 167	3.47 271	0.80 261	4.07 432	2.35 411	2.16 376	1.61 252	1.64 260	1.44 314	2.09 267	2.56 485	0.26 117	0.18 88	0.41 425	0.26 234	0.45 392	0.25 122
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	2.07 335	1.40 498	3.01 258	1.09 307	0.92 332	3.94 385	1.53 486	4.25 488	2.23 381	3.31 540	2.06 405	2.35 367	1.52 338	8.74 452	2.07 441	0.44 431	0.36 425	0.51 485	0.48 489	0.54 433	0.62 468

CFNet-RSSM	2.08 337	0.52 93	20.06 528	1.01 263	0.56 167	3.39 253	0.64 155	3.67 323	1.55 206	1.72 241	1.37 184	2.57 397	1.19 259	1.11 72	0.86 179	0.27 136	0.20 163	0.25 104	0.23 176	0.27 117	0.23 93

coex_refinement	2.10 338	0.85 380	3.67 288	1.31 419	1.13 397	3.21 221	0.85 295	3.86 365	2.31 403	2.51 466	1.92 370	3.49 488	1.69 390	11.08 534	2.13 448	0.37 355	0.25 314	0.27 167	0.31 355	0.41 346	0.37 312

iRaft-Stereo_5w	2.10 338	0.83 371	8.57 344	0.81 104	0.76 268	3.21 221	0.84 286	3.71 336	1.65 254	1.56 208	2.50 478	2.20 352	2.23 457	9.13 462	2.01 433	0.38 372	0.19 123	0.35 356	0.27 260	0.45 392	0.39 334

DFGA-Net	2.11 340	3.00 556	7.43 332	1.11 323	0.76 268	3.72 328	0.60 133	2.63 174	1.91 317	2.01 323	2.07 406	1.22 206	1.04 203	10.26 501	2.26 457	0.27 136	0.22 226	0.34 337	0.34 384	0.61 460	0.48 405

G2L-Stereo_test	2.11 340	0.86 383	7.12 328	1.65 511	1.19 415	3.54 294	1.02 392	3.57 307	2.01 332	2.50 463	1.68 271	3.15 454	1.50 332	9.21 465	1.62 376	0.28 173	0.19 123	0.23 42	0.22 160	0.27 117	0.31 233

CFNet_pseudo	2.12 342	0.67 258	15.14 440	0.85 147	0.74 262	3.95 390	0.64 155	3.95 396	1.78 290	1.90 280	1.79 313	3.27 464	1.62 363	2.51 300	1.16 268	0.31 265	0.36 425	0.53 496	0.27 260	0.63 466	0.44 379

test_xeample3	2.12 342	0.63 215	21.55 586	0.91 189	0.47 112	1.85 87	0.94 363	7.96 594	1.23 81	0.75 77	0.76 43	0.64 73	0.70 87	1.77 228	0.83 166	0.30 242	0.21 197	0.27 167	0.21 126	0.27 117	0.24 112

G2L-ROB	2.13 344	0.78 347	10.06 365	1.19 365	1.06 379	3.84 355	0.93 357	3.32 267	2.27 391	2.20 389	1.47 208	2.65 406	1.20 261	8.38 446	1.81 405	0.28 173	0.19 123	0.23 42	0.22 160	0.28 134	0.32 246

ccs_rob	2.13 344	0.67 258	15.11 439	0.84 135	0.75 264	3.96 395	0.65 164	3.95 396	1.78 290	1.88 273	1.79 313	3.26 463	1.64 379	2.51 300	1.16 268	0.31 265	0.36 425	0.54 503	0.27 260	0.65 477	0.45 385

SepStereo	2.15 346	0.67 258	4.79 305	1.14 335	1.64 520	2.93 187	2.13 530	4.09 438	2.74 483	4.17 563	2.52 481	2.46 387	1.79 406	8.36 444	1.63 379	0.37 355	0.22 226	0.39 407	0.25 214	0.41 346	0.34 277

IGEV-FE	2.16 347	0.69 269	20.56 555	1.22 379	0.54 155	2.18 115	0.53 102	3.38 279	1.61 241	1.93 291	1.55 233	3.74 502	1.06 215	1.56 183	0.91 206	0.29 198	0.20 163	0.27 167	0.29 318	0.40 321	0.32 246

test_for_model	2.16 347	3.87 565	1.58 127	4.16 592	3.64 589	2.51 144	0.96 374	3.63 316	2.62 468	2.45 457	1.39 189	1.02 173	0.73 97	0.92 37	0.57 62	2.97 581	2.19 588	0.26 135	0.17 38	5.32 598	2.24 572

IGEV_Zeroshot_test	2.16 347	0.69 269	20.60 559	1.22 379	0.54 155	2.18 115	0.53 102	3.38 279	1.61 241	1.93 291	1.55 233	3.76 504	1.05 208	1.55 182	0.91 206	0.29 198	0.20 163	0.27 167	0.29 318	0.40 321	0.32 246

anonymousa	2.16 347	0.67 258	19.19 499	1.04 283	1.67 528	2.06 109	0.79 251	2.86 211	1.96 321	1.85 263	2.14 420	3.23 461	1.81 414	1.12 77	1.15 264	0.26 117	0.26 328	0.34 337	0.32 367	0.30 175	0.28 184

AIO-test1	2.18 351	0.66 248	18.95 496	0.89 172	1.48 491	3.40 256	0.97 377	4.19 464	1.68 260	0.86 126	1.35 179	0.99 168	0.75 105	4.47 365	1.27 299	0.23 66	0.23 255	0.28 200	0.33 375	0.31 194	0.35 291

SFCPSM	2.18 351	0.63 215	17.03 462	0.88 165	0.98 354	3.74 333	1.28 448	4.09 438	2.16 370	1.85 263	1.83 337	1.65 261	1.39 294	2.50 297	1.50 348	0.33 303	0.27 339	0.39 407	0.36 412	0.34 258	0.37 312

GANet-ADL	2.20 353	0.73 309	20.11 533	1.25 388	0.69 243	3.83 350	0.76 227	3.49 290	1.71 271	1.65 226	1.99 386	2.10 346	1.10 229	1.42 157	1.26 295	0.38 372	0.33 401	0.25 104	0.22 160	0.42 365	0.36 298

MSKI-zero shot	2.22 354	0.64 227	20.09 532	0.96 225	0.56 167	4.04 412	0.70 188	3.91 383	1.50 166	1.92 287	2.28 445	1.92 315	0.71 89	2.93 328	0.67 98	0.26 117	0.23 255	0.26 135	0.21 126	0.28 134	0.26 148

PS-NSSS	2.22 354	1.33 490	2.90 254	0.97 234	1.53 499	4.11 429	1.08 408	4.55 560	2.65 473	2.10 349	2.32 465	1.77 283	1.40 298	11.79 568	1.61 371	0.68 524	0.45 486	0.96 557	0.43 472	0.95 527	0.92 525

PCWNet_CMD	2.23 356	0.65 237	17.36 467	0.83 125	0.76 268	3.51 286	0.64 155	3.60 311	1.97 323	1.70 236	1.63 257	3.22 459	3.05 505	2.09 267	1.11 258	0.31 265	0.36 425	0.47 457	0.26 234	0.64 474	0.47 400

HH	2.23 356	0.86 383	21.59 587	0.98 242	0.51 134	1.49 62	0.82 275	2.74 189	1.54 198	1.10 161	1.69 276	4.62 547	1.86 423	2.55 308	0.69 110	0.26 117	0.22 226	0.29 221	0.23 176	0.34 258	0.27 165

HanStereo	2.23 356	0.86 383	21.59 587	0.98 242	0.51 134	1.49 62	0.82 275	2.74 189	1.54 198	1.10 161	1.69 276	4.62 547	1.86 423	2.55 308	0.69 110	0.26 117	0.22 226	0.29 221	0.23 176	0.34 258	0.27 165

MSMDNet	2.23 356	0.64 227	17.32 463	0.84 135	0.75 264	3.53 290	0.64 155	3.61 314	1.98 325	1.71 240	1.64 259	3.22 459	2.99 498	2.08 264	1.11 258	0.31 265	0.37 438	0.45 448	0.26 234	0.62 464	0.45 385

Select-FE	2.25 360	0.87 386	17.36 467	1.06 290	0.99 357	2.04 106	0.46 75	3.79 348	1.61 241	2.52 468	1.81 328	4.41 537	3.15 509	1.83 238	0.92 211	0.32 286	0.35 419	0.30 241	0.41 462	0.32 221	0.55 444

FENet	2.25 360	0.50 80	20.29 544	1.35 439	0.67 232	4.01 406	0.60 133	3.95 396	1.99 326	1.96 300	1.11 115	2.43 380	1.43 311	1.60 194	1.39 322	0.32 286	0.22 226	0.33 319	0.26 234	0.29 152	0.39 334

DISCO	2.25 360	0.73 309	10.06 365	1.76 525	1.12 395	3.47 271	1.25 445	3.24 254	2.26 389	2.65 497	1.96 375	4.53 543	1.92 431	4.17 363	3.61 508	0.32 286	0.25 314	0.31 264	0.29 318	0.66 482	0.41 360

iinet-f	2.26 363	1.18 459	13.71 407	1.14 335	1.11 394	3.77 337	1.10 414	4.14 455	2.17 372	2.06 342	1.76 302	2.99 440	2.99 498	2.50 297	2.49 477	0.35 335	0.39 453	0.27 167	0.28 290	0.45 392	0.39 334

ICVP	2.26 363	0.66 248	21.18 578	0.99 248	0.88 321	4.28 476	0.95 367	3.32 267	1.60 237	1.66 228	1.76 302	1.34 220	1.14 242	1.62 200	1.32 312	0.53 492	0.35 419	0.33 319	0.29 318	0.40 321	0.51 427
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 365	0.65 237	23.82 605	0.90 181	0.46 102	1.57 68	0.96 374	7.98 595	1.19 77	0.65 47	0.77 46	0.74 112	0.72 92	2.59 312	0.86 179	0.28 173	0.21 197	0.28 200	0.21 126	0.29 152	0.25 122

CIPLG	2.27 365	1.18 459	19.24 500	0.92 195	1.34 462	3.95 390	0.89 329	4.23 478	1.82 297	2.31 427	2.67 498	1.17 192	1.06 215	1.53 181	1.32 312	0.37 355	0.23 255	0.27 167	0.22 160	0.31 194	0.45 385

ACRE	2.27 365	1.11 446	19.45 507	0.91 189	1.30 444	3.94 385	0.87 320	4.21 471	1.80 295	2.28 415	2.62 492	1.17 192	1.04 203	1.52 179	1.30 309	0.37 355	0.23 255	0.27 167	0.22 160	0.31 194	0.46 395

NOSS_ROB	2.27 365	0.73 309	3.00 257	1.71 519	1.00 366	3.90 372	0.97 377	4.29 504	2.81 501	2.94 521	2.19 429	3.88 509	1.19 259	11.77 567	1.62 376	0.59 503	0.54 516	0.56 506	0.52 506	0.56 441	0.54 440

XPNet_ROB	2.27 365	1.11 446	4.10 293	1.36 445	0.97 347	3.94 385	1.63 497	4.07 432	2.14 366	2.82 511	2.00 388	2.32 364	1.73 399	10.81 519	3.39 505	0.51 483	0.47 499	0.48 465	0.40 455	0.51 420	0.56 448

IPLGR_C	2.28 370	1.31 485	19.46 508	0.92 195	1.32 455	3.93 380	0.89 329	4.20 465	1.82 297	2.30 421	2.63 494	1.16 191	1.07 218	1.41 155	1.29 308	0.37 355	0.23 255	0.27 167	0.22 160	0.31 194	0.45 385

DRaft	2.28 370	0.56 136	2.64 240	0.74 74	0.46 102	3.94 385	1.23 442	2.32 122	1.55 206	2.64 493	2.80 511	1.60 255	5.34 560	6.96 423	10.99 567	0.34 315	0.22 226	0.27 167	0.27 260	0.29 152	0.37 312

psm_up	2.28 370	0.81 360	5.45 315	1.26 395	1.50 494	3.84 355	1.23 442	4.23 478	2.03 336	2.55 473	1.80 316	2.44 384	1.65 381	12.90 586	1.58 364	0.37 355	0.38 444	0.41 425	0.34 384	0.43 376	0.39 334

MyStereo04	2.29 373	0.80 356	18.77 492	1.00 256	1.04 373	3.95 390	0.95 367	3.91 383	2.54 459	1.99 309	1.27 158	2.31 363	1.65 381	2.02 261	1.77 401	0.24 80	0.24 290	0.34 337	0.26 234	0.41 346	0.37 312

ADLNet	2.29 373	0.83 371	3.62 286	1.35 439	1.60 513	3.67 320	1.24 444	3.95 396	2.98 519	2.58 481	2.29 448	4.01 516	1.79 406	11.23 540	2.09 443	0.37 355	0.38 444	0.36 374	0.34 384	0.45 392	0.71 489

TDLM	2.29 373	1.08 439	4.61 304	1.29 409	1.01 367	4.26 470	2.17 532	3.75 340	2.79 491	2.31 427	1.98 383	2.06 341	1.59 353	12.45 581	1.72 392	0.51 483	0.28 351	0.52 491	0.35 402	0.56 441	0.50 419

Wz-Net-LNSev	2.30 376	1.67 520	14.88 432	1.18 362	1.65 524	3.49 277	1.54 489	3.63 316	2.03 336	1.88 273	1.64 259	3.29 465	2.06 440	2.71 322	2.02 434	0.40 392	0.33 401	0.32 284	0.31 355	0.53 430	0.49 412

DCVSM-stereo	2.31 377	0.66 248	20.69 561	1.11 323	0.93 337	2.58 155	0.73 200	2.61 172	1.60 237	2.57 477	1.53 227	3.30 467	1.72 396	2.19 279	1.23 287	0.34 315	0.53 514	0.41 425	0.32 367	0.45 392	0.62 468

testlalala2	2.31 377	0.63 215	20.54 554	2.56 570	2.87 576	3.79 344	0.76 227	4.20 465	1.48 152	1.42 195	1.43 198	2.45 385	0.80 134	1.03 58	0.68 101	0.27 136	0.25 314	0.24 76	0.21 126	0.33 240	0.28 184

gwcnet-sp	2.31 377	1.21 464	17.34 464	1.08 301	0.92 332	3.56 299	1.04 397	3.69 330	2.09 351	2.55 473	1.60 248	1.80 294	1.62 363	3.87 353	1.95 425	0.29 198	0.29 361	0.30 241	0.28 290	0.38 304	0.39 334

scenet	2.31 377	1.21 464	17.34 464	1.08 301	0.92 332	3.56 299	1.04 397	3.69 330	2.09 351	2.55 473	1.60 248	1.80 294	1.62 363	3.87 353	1.95 425	0.29 198	0.29 361	0.30 241	0.28 290	0.38 304	0.39 334

ssnet	2.31 377	1.21 464	17.34 464	1.08 301	0.92 332	3.56 299	1.04 397	3.69 330	2.09 351	2.55 473	1.60 248	1.80 294	1.62 363	3.87 353	1.95 425	0.29 198	0.29 361	0.30 241	0.28 290	0.38 304	0.39 334

DAS	2.31 377	0.67 258	4.79 305	1.14 335	1.64 520	2.93 187	2.13 530	4.09 438	2.74 483	4.17 563	2.52 481	2.46 387	1.79 406	11.55 552	1.63 379	0.37 355	0.22 226	0.39 407	0.25 214	0.41 346	0.34 277

TRStereo	2.31 377	1.87 528	19.74 516	1.53 490	1.16 405	4.26 470	1.08 408	4.73 570	1.45 130	1.55 206	1.28 159	1.75 278	0.85 149	1.81 235	1.20 277	0.36 347	0.26 328	0.32 284	0.36 412	0.34 258	0.33 264

test_sample5	2.33 384	0.62 206	11.29 382	1.29 409	0.83 299	3.09 206	0.74 212	4.28 501	2.31 403	2.20 389	1.97 381	1.68 265	1.39 294	11.19 538	1.47 341	0.37 355	0.31 384	0.37 386	0.37 424	0.41 346	0.39 334

MyStereo8	2.33 384	1.13 448	19.26 503	1.22 379	1.62 516	4.16 447	0.57 117	3.50 293	2.36 414	2.15 371	1.75 293	2.28 356	1.14 242	1.46 168	2.20 454	0.24 80	0.21 197	0.32 284	0.27 260	0.36 289	0.43 373

DualNet	2.33 384	0.62 206	11.29 382	1.29 409	0.83 299	3.09 206	0.74 212	4.28 501	2.31 403	2.26 413	2.04 395	1.68 265	1.39 294	11.19 538	1.47 341	0.37 355	0.31 384	0.37 386	0.37 424	0.41 346	0.39 334

MIPNet	2.33 384	0.71 294	19.82 518	0.89 172	0.56 167	4.76 564	0.61 137	4.32 519	2.37 420	1.83 261	1.48 215	1.48 240	1.98 435	2.63 315	1.44 332	0.29 198	0.20 163	0.26 135	0.23 176	0.30 175	0.39 334

DualNet (step1)	2.34 388	1.05 431	7.87 335	1.07 293	0.86 312	3.93 380	1.19 433	4.35 525	2.11 361	2.14 363	1.75 293	1.75 278	1.67 385	6.26 404	1.26 295	1.23 560	0.48 505	4.27 605	2.09 591	0.70 490	0.69 485

test_sample4	2.34 388	0.63 215	11.59 385	1.30 416	0.83 299	3.07 204	0.72 193	4.27 496	2.30 399	2.30 421	1.88 356	1.73 276	1.42 308	11.14 537	1.46 336	0.35 335	0.29 361	0.35 356	0.36 412	0.40 321	0.38 327

test_sample3	2.34 388	0.61 196	11.94 388	1.33 427	0.85 307	3.10 208	0.73 200	4.24 486	2.19 375	2.21 398	1.75 293	1.80 294	1.41 303	11.11 536	1.46 336	0.35 335	0.29 361	0.34 337	0.35 402	0.39 316	0.37 312

STTStereo	2.34 388	0.95 411	14.93 435	1.43 467	1.54 500	3.86 365	0.86 300	3.65 319	2.44 440	2.15 371	1.55 233	2.49 391	1.59 353	5.14 376	1.44 332	0.38 372	0.39 453	0.47 457	0.51 503	0.52 424	0.51 427

CFNet	2.34 388	1.10 443	8.96 350	1.34 434	1.24 433	4.09 422	0.73 200	4.04 422	2.77 488	1.62 218	1.87 355	2.27 355	1.45 318	11.41 545	1.82 407	0.31 265	0.24 290	0.43 436	0.36 412	0.43 376	0.33 264

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 393	0.99 420	19.62 512	1.09 307	0.96 343	1.51 64	0.44 65	4.05 426	1.64 250	1.31 175	1.67 268	4.93 554	2.45 473	2.52 305	1.40 323	0.30 242	0.20 163	0.31 264	0.50 499	0.57 446	0.60 462

test_sample6	2.35 393	0.62 206	10.78 377	1.33 427	0.83 299	3.15 214	0.79 251	4.36 530	2.43 436	2.26 413	2.04 395	1.69 270	1.39 294	11.48 550	1.61 371	0.38 372	0.32 394	0.37 386	0.39 444	0.41 346	0.42 364

EAI-Stereo	2.35 393	0.63 215	2.97 255	0.95 219	0.65 218	3.84 355	14.27 606	5.04 577	2.19 375	2.06 342	7.25 567	1.10 184	0.94 177	1.65 210	1.37 321	0.31 265	0.22 226	0.27 167	0.60 524	0.27 117	0.32 246

ac_64	2.35 393	0.62 206	9.77 360	1.32 422	1.71 534	3.27 235	0.93 357	3.48 287	2.50 450	1.74 245	1.73 287	3.91 510	1.77 403	10.21 498	1.86 412	0.40 392	0.31 384	0.33 319	0.30 339	0.34 258	0.39 334

HSM	2.35 393	0.81 360	2.21 193	1.14 335	1.55 504	3.44 262	1.03 394	3.99 409	2.25 386	2.29 417	2.11 414	8.04 583	3.05 505	11.60 553	1.71 390	0.33 303	0.22 226	0.28 200	0.23 176	0.32 221	0.35 291

CFNet_ucs	2.36 398	0.68 266	18.42 488	0.89 172	0.81 284	3.85 363	0.68 176	4.29 504	2.37 420	2.09 346	2.04 395	3.31 468	1.24 267	2.63 315	1.14 263	0.36 347	0.45 486	0.56 506	0.29 318	0.66 482	0.49 412

MyStereo05	2.37 399	0.72 298	19.94 523	1.02 274	0.99 357	4.26 470	0.86 300	4.01 413	2.62 468	2.14 363	1.26 151	2.28 356	1.63 376	2.07 262	1.68 387	0.24 80	0.23 255	0.34 337	0.26 234	0.42 365	0.36 298

hitnet-ft	2.37 399	0.73 309	8.34 341	0.96 225	0.89 326	3.77 337	0.80 261	3.55 305	2.58 463	2.24 407	2.04 395	3.65 501	1.49 331	11.71 565	1.89 415	0.44 431	0.53 514	0.44 441	0.35 402	0.52 424	0.48 405

YMNet	2.40 401	1.41 500	13.46 403	1.36 445	1.67 528	3.96 395	0.97 377	3.81 352	2.37 420	2.64 493	2.57 488	3.35 471	1.53 345	3.28 336	2.42 470	0.48 461	0.54 516	0.52 491	0.49 493	0.70 490	0.54 440

YMNet_1	2.40 401	1.41 500	13.46 403	1.36 445	1.67 528	3.96 395	0.97 377	3.81 352	2.37 420	2.64 493	2.57 488	3.35 471	1.53 345	3.28 336	2.42 470	0.48 461	0.54 516	0.52 491	0.49 493	0.70 490	0.54 440

CoDeX	2.40 401	0.78 347	13.21 399	1.00 256	1.18 408	3.24 228	1.32 451	4.14 455	2.41 432	1.74 245	1.84 342	2.05 339	1.47 323	10.03 492	1.60 368	0.34 315	0.28 351	0.32 284	0.27 260	0.32 221	0.39 334

LMCR-Stereo	2.40 401	1.31 485	18.61 491	1.59 502	0.86 312	3.87 368	1.15 424	4.32 519	1.60 237	2.25 410	2.27 441	1.13 187	2.43 471	2.48 296	1.60 368	0.88 544	0.24 290	0.29 221	0.24 202	0.56 441	0.30 223

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 405	1.47 505	14.14 420	1.30 416	1.35 463	3.51 286	1.64 499	4.04 422	2.10 359	2.46 458	1.88 356	2.28 356	2.51 477	4.73 371	3.17 503	0.38 372	0.19 123	0.35 356	0.20 108	0.40 321	0.36 298

PAM	2.43 406	0.61 196	20.86 565	1.07 293	0.73 257	2.93 187	0.53 102	3.24 254	1.53 189	1.89 279	2.43 471	5.29 567	2.76 488	1.84 240	1.02 239	0.27 136	0.24 290	0.26 135	0.25 214	0.40 321	0.50 419

PSM-AAD	2.43 406	0.54 118	1.32 93	0.92 195	0.54 155	4.48 505	7.47 593	2.96 219	1.55 206	2.31 427	2.56 486	1.26 210	16.23 603	2.46 294	0.89 193	0.28 173	0.21 197	0.58 511	0.41 462	0.34 258	1.32 549

AASNet	2.44 408	0.92 399	19.79 517	1.35 439	1.49 492	3.81 348	1.07 403	3.85 362	2.93 513	1.95 297	2.29 448	1.96 324	1.29 274	1.73 223	1.93 421	0.39 384	0.33 401	0.45 448	0.30 339	0.55 435	0.45 385

PAM_32	2.45 409	0.63 215	20.74 562	1.05 284	0.65 218	2.83 169	0.46 75	2.91 214	1.54 198	1.95 297	2.66 497	4.99 557	3.78 532	1.96 254	0.92 211	0.27 136	0.22 226	0.27 167	0.25 214	0.36 289	0.48 405

GMM-Stereo	2.45 409	0.52 93	20.38 547	0.89 172	0.82 293	4.18 455	1.91 518	2.45 136	1.48 152	2.48 461	2.30 453	1.69 270	1.86 423	2.93 328	1.08 251	0.28 173	0.18 88	0.33 319	0.48 489	0.35 276	2.41 576

DMCA-RVC	2.45 409	1.22 470	18.29 483	1.23 384	1.14 398	2.49 142	0.85 295	3.29 260	1.68 260	3.02 524	1.41 194	2.00 331	1.53 345	6.39 406	2.00 431	0.38 372	0.30 374	0.44 441	0.35 402	0.45 392	0.44 379

MyStereo06	2.46 412	0.72 298	19.97 525	1.02 274	0.99 357	4.26 470	0.86 300	3.51 297	1.68 260	1.92 287	1.73 287	4.01 516	4.22 542	1.62 200	0.88 190	0.24 80	0.23 255	0.34 337	0.26 234	0.42 365	0.36 298

SACVNet	2.46 412	1.14 452	9.47 358	1.44 470	1.18 408	4.06 415	1.49 483	3.84 359	2.24 383	2.62 489	1.89 362	2.57 397	1.28 271	11.35 543	1.64 382	0.50 477	0.39 453	0.48 465	0.41 462	0.55 435	0.75 501

RAFT-345	2.46 412	0.55 124	19.69 515	1.02 274	0.49 128	4.43 501	0.78 244	1.64 46	2.34 409	2.09 346	3.12 529	1.96 324	1.31 278	6.65 412	1.43 330	0.36 347	0.23 255	0.32 284	0.25 214	0.28 134	0.25 122

GwcNet-ADL	2.47 415	0.67 258	21.48 585	0.96 225	0.72 252	4.61 536	0.95 367	4.42 540	2.36 414	1.98 304	1.80 316	2.55 395	1.24 267	1.90 249	1.41 327	0.40 392	0.46 495	0.24 76	0.27 260	0.41 346	0.49 412

PFNet	2.47 415	0.60 179	16.95 461	2.15 556	0.81 284	4.63 539	0.91 342	2.55 158	1.52 182	2.40 451	2.79 509	1.83 303	1.42 308	7.54 431	1.34 319	0.33 303	0.21 197	0.36 374	0.27 260	0.32 221	0.39 334

IPLG	2.48 417	0.65 237	19.63 513	0.91 189	0.79 279	4.60 535	0.56 114	4.31 515	1.84 304	1.91 285	2.00 388	1.31 217	1.38 291	6.61 410	1.53 358	0.27 136	0.20 163	0.27 167	0.23 176	0.31 194	0.36 298

HHNet	2.48 417	0.71 294	20.52 553	0.64 24	0.64 210	4.07 420	0.93 357	3.76 342	1.56 212	2.15 371	4.92 558	0.98 167	3.37 520	1.66 211	1.79 404	0.32 286	0.20 163	0.31 264	0.27 260	0.36 289	0.42 364

G2L-Stereo	2.49 419	0.94 409	14.54 428	1.15 348	1.35 463	3.57 303	0.95 367	3.62 315	2.00 330	2.11 353	1.61 252	3.20 457	1.34 283	9.54 472	1.91 418	0.34 315	0.27 339	0.35 356	0.28 290	0.30 175	0.35 291

CRFU-Net	2.49 419	0.78 347	10.36 370	2.30 563	1.08 385	3.91 373	1.41 472	3.85 362	1.65 254	2.15 371	1.76 302	3.34 470	7.95 587	5.56 386	1.48 344	0.47 456	0.35 419	0.30 241	0.28 290	0.37 299	0.43 373

FADNet	2.49 419	1.76 524	13.17 398	1.17 356	0.95 342	3.27 235	0.88 324	3.94 394	2.27 391	1.40 191	1.29 161	2.51 392	2.06 440	9.93 487	1.94 423	0.43 424	0.45 486	0.40 413	0.43 472	1.06 536	0.53 434

RAFT + AFF	2.51 422	2.66 552	4.48 302	1.15 348	1.95 553	4.15 438	2.01 524	4.46 548	3.30 550	2.19 386	2.51 480	2.22 353	4.87 553	8.91 456	2.06 438	0.30 242	0.60 534	0.48 465	0.38 437	0.77 509	0.69 485

UNet	2.51 422	0.74 319	20.17 535	1.14 335	1.44 485	3.48 274	0.76 227	3.77 344	1.87 307	2.05 337	1.57 239	2.75 416	2.39 468	3.51 341	2.51 479	0.32 286	0.26 328	0.41 425	0.26 234	0.38 304	0.39 334

FADNet-RVC	2.51 422	2.27 542	14.03 418	1.09 307	0.81 284	3.54 294	1.10 414	4.13 449	2.48 445	1.39 189	1.22 137	1.85 310	1.77 403	9.78 480	2.06 438	0.38 372	0.37 438	0.40 413	0.40 455	0.67 484	0.48 405

iResNet	2.52 425	0.94 409	21.17 577	1.84 536	0.72 252	3.75 334	0.81 271	4.14 455	2.55 461	2.33 437	2.03 392	1.35 222	1.44 314	3.27 335	2.16 452	0.35 335	0.23 255	0.28 200	0.22 160	0.44 384	0.45 385

IPLGR	2.53 426	0.58 159	20.46 552	0.82 114	0.52 145	4.56 530	0.50 87	4.30 512	2.38 425	1.87 270	1.53 227	1.68 265	1.72 396	6.95 422	1.15 264	0.28 173	0.21 197	0.27 167	0.23 176	0.33 240	0.32 246

NCCL2	2.53 426	1.35 491	10.90 379	1.15 348	0.97 347	3.53 290	2.56 546	3.65 319	2.23 381	2.76 505	1.80 316	2.41 374	1.66 383	10.35 502	2.07 441	0.44 431	0.40 458	0.57 509	0.53 510	0.59 451	0.65 478

fast-acv-ft	2.54 428	1.19 461	20.08 531	1.41 463	1.40 475	3.18 217	1.17 429	3.37 278	2.28 395	1.90 280	2.15 422	2.69 408	2.17 453	2.91 326	2.31 461	0.37 355	0.39 453	0.45 448	0.39 444	0.57 446	0.45 385

XX-Stereo	2.54 428	0.61 196	20.21 536	1.78 527	1.19 415	4.30 479	0.46 75	4.39 536	1.58 221	2.32 431	1.89 362	4.64 549	0.60 58	4.16 362	0.82 162	0.31 265	0.21 197	0.28 200	0.27 260	0.51 420	0.26 148

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 428	1.04 430	16.73 457	1.53 490	2.00 555	3.96 395	0.87 320	3.87 368	2.31 403	2.54 472	1.67 268	2.85 429	1.63 376	5.55 385	1.62 376	0.46 447	0.33 401	0.38 403	0.38 437	0.53 430	0.62 468
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	2.54 428	0.90 392	11.10 380	1.32 422	1.47 490	3.58 304	1.38 465	4.13 449	2.45 441	1.90 280	1.71 282	2.86 430	1.76 401	10.86 520	1.66 385	0.60 505	0.43 476	0.53 496	0.41 462	0.78 511	0.94 527

CVANet_RVC	2.55 432	1.10 443	9.13 356	1.46 476	1.15 400	3.96 395	1.53 486	3.91 383	2.50 450	3.04 526	2.04 395	2.60 400	1.72 396	12.46 582	1.50 348	0.49 473	0.30 374	0.51 485	0.41 462	0.63 466	0.50 419

GCST	2.56 433	1.79 526	18.02 479	1.92 542	1.33 459	1.72 79	0.51 92	3.67 323	2.03 336	1.70 236	1.61 252	1.55 249	1.29 274	5.06 374	1.24 289	2.06 574	0.77 556	1.45 572	0.97 557	1.14 546	1.34 550

ARAFT	2.56 433	1.13 448	19.50 510	0.89 172	0.48 120	4.15 438	1.40 469	4.36 530	2.82 503	2.36 443	1.88 356	1.70 272	1.04 203	6.45 407	1.22 284	0.29 198	0.18 88	0.37 386	0.35 402	0.35 276	0.25 122

RASNet	2.56 433	0.70 282	10.06 365	1.60 504	2.25 567	3.67 320	1.00 385	3.38 279	3.14 533	1.81 257	2.11 414	4.60 546	2.30 461	10.25 500	2.61 486	0.37 355	0.24 290	0.25 104	0.24 202	0.28 134	0.26 148

cf-r	2.57 436	0.79 351	16.09 448	1.48 481	1.35 463	4.19 459	0.93 357	3.68 325	2.36 414	1.97 302	1.81 328	3.42 478	1.45 318	8.24 443	1.83 409	0.32 286	0.26 328	0.33 319	0.30 339	0.34 258	0.37 312

UGAM	2.58 437	0.56 136	18.55 490	0.89 172	0.71 250	3.23 225	1.03 394	2.75 191	1.75 285	1.36 181	2.77 508	2.69 408	1.28 271	10.75 515	1.40 323	0.28 173	0.24 290	0.40 413	0.31 355	0.35 276	0.30 223

GrayStereo	2.58 437	0.53 106	1.63 130	1.58 501	0.89 326	4.17 452	8.17 597	3.03 228	1.52 182	2.80 509	2.50 478	1.70 272	17.10 604	2.83 325	1.15 264	0.33 303	0.21 197	0.27 167	0.32 367	0.28 134	0.53 434

ASMatch	2.62 439	0.60 179	20.65 560	1.37 455	0.64 210	4.39 490	0.78 244	1.97 81	1.58 221	1.70 236	3.89 549	1.94 317	3.79 533	5.46 382	1.64 382	0.31 265	0.24 290	0.34 337	0.28 290	0.33 240	0.50 419

RAFT-RH_RVC	2.63 440	0.55 124	19.97 525	1.26 395	0.47 112	4.46 503	0.57 117	1.71 52	1.64 250	3.06 529	5.51 562	2.03 335	1.28 271	6.70 414	1.52 357	0.42 418	0.22 226	0.37 386	0.34 384	0.28 134	0.29 194

DANet	2.63 440	1.07 437	8.10 340	1.83 535	1.70 533	3.25 231	1.16 426	4.31 515	2.38 425	3.40 546	2.18 427	4.08 520	1.80 411	9.77 478	3.89 512	0.52 489	0.55 521	0.59 514	0.44 475	0.63 466	0.86 519
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	2.65 442	2.28 544	16.51 454	0.98 242	0.92 332	4.09 422	0.83 280	4.26 495	1.73 277	1.46 197	1.78 310	1.60 255	1.50 332	8.88 454	2.39 465	0.47 456	0.38 444	0.44 441	0.58 520	0.89 522	0.97 529

iResNetv2_ROB	2.65 442	5.00 570	19.28 505	2.06 552	1.09 389	3.83 350	1.13 421	4.14 455	2.09 351	1.85 263	2.03 392	2.01 334	1.51 336	3.58 343	1.58 364	0.34 315	0.21 197	0.32 284	0.21 126	0.44 384	0.29 194

ccnet	2.66 444	0.97 418	8.01 339	1.54 492	1.24 433	3.75 334	2.18 533	4.07 432	2.41 432	2.66 498	3.25 534	2.87 431	2.31 464	9.89 484	3.50 506	0.78 533	0.75 555	0.71 539	0.67 532	0.76 508	0.81 513

GwcNet-RSSM	2.66 444	1.05 431	15.91 446	1.22 379	1.19 415	4.12 431	1.12 418	3.84 359	2.02 334	1.93 291	1.79 313	3.12 452	1.46 321	10.37 503	2.05 437	0.33 303	0.27 339	0.35 356	0.30 339	0.40 321	0.36 298

z-ln-s-r	2.67 446	1.16 456	12.43 392	1.34 434	1.26 438	3.70 324	1.21 440	4.20 465	2.38 425	2.04 335	1.92 370	2.43 380	1.60 359	10.58 508	5.19 531	0.29 198	0.20 163	0.32 284	0.24 202	0.51 420	0.38 327

xxxx	2.67 446	0.54 118	2.03 168	1.22 379	0.81 284	3.49 277	0.63 152	4.49 553	2.49 449	2.22 400	2.23 436	2.05 339	1.38 291	10.05 493	17.91 596	0.32 286	0.32 394	0.30 241	0.27 260	0.33 240	0.34 277

test_xeample	2.67 446	0.56 136	2.05 171	1.09 307	0.81 284	3.24 228	0.80 261	4.55 560	2.70 479	2.42 453	2.27 441	1.39 227	1.40 298	10.75 515	17.51 595	0.30 242	0.30 374	0.32 284	0.28 290	0.34 258	0.33 264

PASM	2.67 446	2.05 537	9.71 359	1.73 522	1.37 468	2.53 150	1.52 484	3.10 236	2.17 372	2.79 508	1.84 342	2.90 432	1.85 422	11.89 572	2.19 453	0.81 538	0.85 559	0.87 554	1.01 560	1.14 546	1.05 534

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 450	1.26 477	22.01 594	1.08 301	0.99 357	1.61 73	0.86 300	3.69 330	1.64 250	1.52 203	5.62 564	3.35 471	3.44 526	2.20 280	1.33 316	0.26 117	0.21 197	0.30 241	0.62 528	0.93 526	0.67 480

222	2.68 450	0.57 146	2.03 168	1.11 323	0.81 284	3.23 225	0.65 164	4.52 558	2.45 441	2.34 438	2.29 448	1.41 233	1.44 314	10.50 506	18.47 600	0.32 286	0.30 374	0.32 284	0.27 260	0.32 221	0.34 277

PWC_ROB	2.69 452	2.01 534	8.36 342	1.33 427	1.90 551	3.23 225	1.18 430	4.33 521	3.25 544	3.11 531	3.41 540	2.71 411	2.18 455	9.15 463	4.48 516	0.56 498	0.31 384	0.61 522	0.36 412	0.69 489	0.74 498

pcwnet_v2	2.70 453	0.65 237	22.48 597	1.08 301	1.03 370	3.56 299	0.81 271	4.29 504	3.14 533	2.29 417	2.29 448	3.01 442	1.71 394	3.32 338	1.43 330	0.43 424	0.50 511	0.41 425	0.34 384	0.61 460	0.56 448

Wz-Net-MNSev	2.71 454	2.54 550	13.91 416	1.52 488	1.37 468	3.28 239	2.47 540	4.03 418	2.32 407	2.57 477	2.07 406	2.29 361	3.01 500	7.55 432	2.74 491	0.38 372	0.36 425	0.36 374	0.37 424	0.57 446	0.47 400

w-ln-seven-2	2.73 455	2.13 538	12.47 394	1.18 362	1.01 367	3.54 294	1.58 492	3.93 390	3.26 545	2.43 455	2.02 390	2.63 404	2.28 460	7.93 440	5.45 534	0.40 392	0.40 458	0.44 441	0.34 384	0.62 464	0.47 400

ttt	2.76 456	0.56 136	2.28 205	1.41 463	1.21 427	3.67 320	0.77 240	4.59 563	2.94 514	2.35 439	2.30 453	2.45 385	1.54 348	11.25 541	15.56 583	0.43 424	0.36 425	0.37 386	0.33 375	0.40 321	0.40 354

UGAM-zero	2.79 457	0.57 146	20.87 567	0.98 242	0.77 274	2.08 110	0.35 32	3.88 371	1.51 173	2.05 337	1.64 259	5.07 561	3.42 525	9.83 481	1.24 289	0.28 173	0.21 197	0.27 167	0.29 318	0.29 152	0.28 184

RP	2.79 457	1.20 463	10.36 370	1.54 492	1.93 552	3.44 262	1.97 521	4.05 426	2.34 409	2.66 498	2.79 509	3.98 514	2.58 481	10.21 498	2.61 486	0.95 547	0.47 499	0.71 539	0.57 519	0.71 499	0.68 483

SHD	2.82 459	2.04 536	13.80 413	1.69 515	1.79 543	2.73 164	1.07 403	3.85 362	3.18 537	4.63 571	2.74 504	3.38 476	2.77 489	5.48 384	3.66 509	0.62 509	0.47 499	0.51 485	0.55 514	0.65 477	0.74 498

FADNet-RVC-Resample	2.83 460	2.02 535	21.07 572	1.12 327	0.91 331	3.53 290	1.37 463	4.08 436	2.09 351	1.68 231	1.33 171	2.03 335	1.51 336	9.54 472	1.69 388	0.38 372	0.37 438	0.42 432	0.44 475	0.56 441	0.56 448

StereoDRNet	2.84 461	1.49 507	14.48 427	1.33 427	1.57 511	3.44 262	2.06 526	3.69 330	2.36 414	3.26 539	1.84 342	2.79 426	1.80 411	10.88 521	3.16 502	0.41 407	0.33 401	0.39 407	0.36 412	0.59 451	0.58 457

w-ln-seven	2.86 462	3.06 557	14.02 417	1.27 403	1.32 455	4.10 428	1.59 493	3.90 378	2.59 466	3.03 525	2.27 441	3.42 478	2.25 458	6.70 414	4.81 524	0.39 384	0.34 413	0.48 465	0.40 455	0.74 504	0.55 444

AAGNet	2.86 462	0.60 179	1.77 142	2.05 551	0.46 102	4.76 564	1.09 412	2.27 113	1.56 212	2.17 380	1.84 342	2.41 374	4.00 537	6.23 403	24.22 612	0.46 447	0.19 123	0.30 241	0.29 318	0.32 221	0.24 112

Consistency-Raft	2.86 462	1.66 518	19.61 511	1.40 462	1.75 538	3.84 355	1.32 451	4.07 432	2.25 386	1.78 251	2.67 498	1.82 300	4.41 546	1.94 253	2.06 438	0.83 541	0.94 563	1.03 559	1.12 565	1.70 566	1.09 537

PDISCO_ROB	2.86 462	1.53 510	14.27 424	1.98 548	2.19 564	4.52 519	1.35 455	4.65 566	3.19 538	2.09 346	2.16 423	3.53 493	2.45 473	5.32 378	2.12 445	1.30 568	0.78 557	0.72 543	0.59 522	1.24 555	1.28 545

AF-Net	2.87 466	1.30 481	16.24 449	1.33 427	1.75 538	3.26 233	1.59 493	4.09 438	2.43 436	2.69 500	2.94 517	4.51 541	3.20 514	5.84 393	2.75 492	0.76 532	0.36 425	0.72 543	0.49 493	0.70 490	0.56 448

HSM-Net_RVC	2.87 466	0.57 146	17.46 472	0.92 195	0.90 329	3.70 324	1.20 437	5.64 589	2.51 453	3.22 538	2.43 471	2.54 394	1.59 353	11.41 545	1.65 384	0.34 315	0.25 314	0.26 135	0.23 176	0.30 175	0.29 194
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 468	1.16 456	18.30 484	1.35 439	1.68 531	3.52 289	1.18 430	3.90 378	2.06 345	2.52 468	2.82 514	3.82 507	2.34 465	6.78 419	2.55 484	0.86 543	0.40 458	0.59 514	0.67 532	0.57 446	0.55 444

DDUNet	2.91 469	2.78 554	6.94 327	3.53 584	2.26 568	3.28 239	1.36 457	3.77 344	2.04 340	2.62 489	2.49 477	4.18 526	1.69 390	5.38 380	1.85 411	2.21 576	1.77 582	2.61 585	2.43 597	2.60 572	2.34 575

MFMNet_re	2.91 469	1.91 529	18.25 481	3.06 578	1.89 550	3.13 211	1.67 504	3.52 298	2.97 516	3.14 533	2.87 516	2.26 354	2.41 469	2.42 291	2.00 431	1.10 553	1.05 565	0.94 556	0.90 552	1.28 556	1.46 557

ACV-stereo	2.92 471	0.92 399	20.27 542	1.33 427	1.05 375	4.68 546	1.10 414	2.66 179	1.64 250	1.46 197	1.32 169	5.41 569	4.24 543	7.83 438	1.90 417	0.44 431	0.52 513	0.32 284	0.29 318	0.45 392	0.63 472

GANet	2.93 472	1.05 431	11.29 382	1.64 509	0.96 343	3.91 373	2.52 543	3.72 337	2.41 432	2.95 522	3.00 520	3.21 458	2.03 436	12.42 580	4.72 521	0.51 483	0.41 467	0.46 454	0.39 444	0.60 455	0.50 419

RTSC	2.95 473	2.51 546	15.49 444	1.54 492	1.30 444	3.51 286	0.86 300	3.89 373	2.48 445	3.64 549	3.12 529	3.04 444	2.30 461	5.70 390	6.67 538	0.55 496	0.35 419	0.37 386	0.39 444	0.70 490	0.60 462

PWCDC_ROB	2.95 473	3.26 559	14.06 419	1.59 502	1.56 507	4.19 459	0.86 300	4.30 512	4.08 571	2.06 342	7.37 568	2.75 416	2.42 470	3.59 344	2.67 489	1.34 570	0.36 425	0.39 407	0.34 384	1.13 545	0.62 468

PSMNet_ROB	2.95 473	1.38 495	18.46 489	1.19 365	1.20 421	3.80 346	1.65 502	3.54 303	2.35 411	1.98 304	1.71 282	2.75 416	1.79 406	11.43 547	2.78 493	0.42 418	0.36 425	0.50 482	0.60 524	0.59 451	0.49 412

ff1	2.96 476	0.60 179	5.21 311	1.14 335	0.99 357	3.62 312	0.86 300	4.22 474	3.37 553	2.20 389	2.30 453	3.48 482	1.62 363	11.62 555	16.09 585	0.29 198	0.16 34	0.48 465	0.37 424	0.30 175	0.29 194

FINET	2.96 476	1.07 437	23.18 603	1.29 409	1.86 548	2.03 101	1.52 484	4.30 512	4.71 577	2.23 404	2.34 467	1.65 261	1.48 325	5.89 394	2.81 495	0.51 483	0.47 499	0.49 479	0.40 455	0.59 451	0.49 412

XQC	2.96 476	2.42 545	14.85 430	1.36 445	1.32 455	3.29 243	1.53 486	4.28 501	2.78 489	3.21 537	2.46 473	3.53 493	2.92 496	6.58 409	4.67 518	0.70 528	0.41 467	0.59 514	0.56 516	0.96 531	0.83 518

SGM-Forest	2.96 476	0.62 206	3.49 276	1.09 307	0.80 281	4.06 415	3.30 568	4.37 533	3.09 529	4.18 566	3.27 536	4.67 551	3.86 535	11.69 564	7.91 553	0.51 483	0.46 495	0.49 479	0.39 444	0.48 410	0.49 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 480	0.58 159	13.42 402	0.79 99	0.51 134	3.84 355	1.84 516	2.42 130	1.60 237	2.25 410	2.74 504	2.03 335	6.04 567	6.79 421	12.80 576	0.35 335	0.26 328	0.26 135	0.27 260	0.27 117	0.37 312

RYNet	2.97 480	0.93 403	15.09 438	1.12 327	1.38 471	3.66 319	1.42 474	4.03 418	2.29 398	2.10 349	1.70 278	3.79 505	2.16 451	13.64 596	3.02 500	0.37 355	0.41 467	0.48 465	0.34 384	0.81 516	0.75 501

TCMNet	2.98 482	1.30 481	18.26 482	1.47 479	2.09 561	3.84 355	1.08 408	3.96 401	2.39 429	2.53 471	2.29 448	2.43 380	1.75 400	10.09 495	2.39 465	0.52 489	0.45 486	0.61 522	0.50 499	0.80 515	0.78 507

mmx	2.98 482	0.60 179	5.21 311	1.14 335	0.99 357	3.62 312	0.86 300	4.49 553	3.05 525	2.20 389	2.30 453	3.48 482	1.62 363	11.62 555	16.09 585	0.33 303	0.28 351	0.48 465	0.37 424	0.44 384	0.37 312

xxx	2.98 482	0.60 179	5.21 311	1.14 335	0.99 357	3.62 312	0.86 300	4.49 553	3.05 525	2.20 389	2.30 453	3.48 482	1.62 363	11.62 555	16.09 585	0.33 303	0.28 351	0.48 465	0.37 424	0.44 384	0.37 312

Wz-Net-SNSev	2.98 482	4.36 567	15.98 447	1.57 500	1.19 415	3.28 239	1.80 511	3.96 401	2.40 430	2.32 431	2.28 445	3.48 482	2.05 439	7.84 439	3.82 511	0.47 456	0.39 453	0.53 496	0.49 493	0.71 499	0.60 462

DispNO	3.00 486	0.75 332	18.92 495	1.17 356	1.10 391	3.72 328	0.94 363	4.29 504	2.54 459	2.24 407	2.28 445	4.51 541	2.12 444	11.40 544	2.09 443	0.31 265	0.28 351	0.31 264	0.28 290	0.36 289	0.39 334

GwcNet	3.00 486	1.63 514	19.83 519	1.32 422	2.04 560	3.27 235	1.55 490	3.65 319	2.33 408	2.00 321	2.12 417	3.56 497	1.68 389	9.47 470	2.45 474	0.44 431	0.45 486	0.46 454	0.38 437	0.60 455	0.76 503

LL-Strereo	3.01 488	1.81 527	17.59 475	1.12 327	2.10 562	2.90 177	1.09 412	4.33 521	2.00 330	3.12 532	2.24 437	3.29 465	3.15 509	11.31 542	1.84 410	0.30 242	0.28 351	0.46 454	0.34 384	0.49 416	0.45 385

Anonymous_2	3.01 488	0.89 390	4.53 303	1.06 290	1.18 408	2.93 187	0.87 320	3.24 254	1.46 138	1.86 268	1.35 179	4.11 522	2.35 466	1.64 208	1.28 303	0.82 539	0.90 561	8.71 616	15.84 619	4.44 593	0.74 498

STrans-v2	3.03 490	0.77 341	20.91 568	0.81 104	0.63 208	3.89 370	1.01 388	4.27 496	2.64 472	2.28 415	3.70 545	4.13 523	5.20 557	7.33 426	1.27 299	0.31 265	0.18 88	0.29 221	0.25 214	0.29 152	0.41 360

TransformOpticalFlow	3.03 490	0.77 341	20.99 571	1.00 256	0.55 163	4.18 455	0.64 155	4.33 521	3.02 523	2.18 382	3.09 527	4.35 534	5.07 555	7.36 429	1.27 299	0.32 286	0.18 88	0.32 284	0.26 234	0.28 134	0.46 395

AANet_RVC	3.03 490	1.72 521	12.78 396	1.17 356	1.12 395	3.79 344	1.10 414	3.86 365	3.13 531	2.62 489	4.26 552	3.96 513	1.41 303	11.43 547	5.23 532	0.94 546	0.47 499	0.34 337	0.23 176	0.40 321	0.55 444

DRN-Test	3.03 490	0.99 420	18.18 480	1.35 439	1.60 513	3.59 305	1.48 479	4.13 449	2.45 441	3.47 548	1.92 370	2.58 399	2.53 478	10.88 521	2.80 494	0.39 384	0.36 425	0.44 441	0.41 462	0.55 435	0.57 452

Syn2CoEx	3.08 494	2.55 551	19.88 521	1.34 434	1.18 408	2.43 137	1.65 502	3.91 383	2.40 430	2.39 449	2.27 441	2.90 432	3.17 513	9.57 475	2.54 483	0.50 477	0.45 486	0.53 496	0.39 444	0.74 504	0.72 496

stereogan	3.09 495	0.93 403	16.43 452	1.37 455	1.66 527	3.70 324	1.67 504	3.87 368	3.15 535	3.04 526	2.70 501	5.04 560	2.79 490	9.96 488	1.78 403	0.63 510	0.49 510	0.69 536	0.47 484	0.83 519	0.68 483

PA-Net	3.09 495	1.24 475	18.84 493	1.38 457	1.19 415	3.42 260	1.75 507	3.89 373	3.27 549	1.88 273	2.10 410	3.03 443	1.88 427	11.60 553	2.88 496	0.40 392	0.54 516	0.44 441	0.62 528	0.52 424	1.02 532
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 497	1.45 504	14.90 433	1.46 476	1.79 543	3.33 245	1.39 467	4.04 422	2.26 389	2.77 506	3.26 535	4.00 515	2.71 487	11.63 560	2.62 488	0.82 539	0.46 495	0.79 549	0.79 547	0.71 499	0.78 507

PVD	3.12 498	1.97 533	12.80 397	1.79 532	1.63 518	3.83 350	1.34 454	3.48 287	3.88 566	5.77 579	3.56 543	3.45 481	3.29 517	5.58 388	5.30 533	0.71 530	0.69 549	0.74 547	0.77 543	0.79 513	1.13 540

1111x	3.13 499	0.57 146	8.38 343	1.20 370	0.76 268	3.80 346	0.88 324	4.61 565	2.63 470	2.31 427	2.16 423	1.95 319	1.81 414	11.54 551	18.13 598	0.32 286	0.31 384	0.32 284	0.30 339	0.35 276	0.34 277

APVNet	3.13 499	1.25 476	21.14 574	1.31 419	1.52 497	3.94 385	1.13 421	3.32 267	2.14 366	2.20 389	2.03 392	3.05 447	1.96 433	11.79 568	2.53 481	0.42 418	0.45 486	0.64 530	0.46 481	0.67 484	0.57 452

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 499	1.43 502	9.93 363	2.50 568	1.62 516	4.29 477	1.68 506	3.95 396	2.43 436	1.66 228	1.91 368	3.04 444	1.41 303	13.26 588	1.58 364	3.82 594	1.59 578	1.12 565	0.46 481	2.21 570	2.74 585

zh-mn7	3.15 502	9.61 595	12.45 393	1.26 395	0.99 357	2.91 180	1.32 451	4.12 447	2.74 483	3.33 542	3.07 524	2.84 428	1.89 428	8.91 456	4.69 520	0.49 473	0.40 458	0.38 403	0.38 437	0.56 441	0.63 472

ADLNet2	3.15 502	0.92 399	20.06 528	1.20 370	1.79 543	3.83 350	1.48 479	3.94 394	3.59 559	2.19 386	2.47 475	4.65 550	1.93 432	10.69 514	1.96 428	0.39 384	0.37 438	0.28 200	0.30 339	0.48 410	0.43 373

NCC-stereo	3.16 504	1.28 479	18.31 485	1.25 388	1.75 538	4.06 415	1.40 469	3.89 373	2.22 379	2.72 502	2.55 484	3.49 488	2.65 484	9.91 485	2.99 498	1.29 566	0.65 541	0.64 530	0.86 550	0.65 477	0.71 489

Abc-Net	3.16 504	1.28 479	18.31 485	1.25 388	1.75 538	4.06 415	1.40 469	3.89 373	2.22 379	2.72 502	2.55 484	3.49 488	2.65 484	9.91 485	2.99 498	1.29 566	0.65 541	0.64 530	0.86 550	0.65 477	0.71 489
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	3.20 506	1.93 530	18.84 493	1.51 487	0.80 281	4.12 431	1.82 513	4.16 460	2.91 509	1.87 270	1.74 289	2.48 389	1.84 418	13.18 587	1.74 397	0.80 536	0.57 524	0.79 549	0.74 539	1.20 554	0.86 519
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
GASNet	3.24 507	5.55 574	20.58 558	1.56 499	1.25 436	2.32 128	1.12 418	4.04 422	2.67 476	1.88 273	2.10 410	3.00 441	2.16 451	10.59 509	2.43 472	0.65 516	0.37 438	0.61 522	0.45 479	0.87 521	0.58 457

FBW_ROB	3.24 507	1.02 425	9.21 357	1.49 484	1.07 383	3.78 340	1.48 479	4.31 515	3.08 528	2.46 458	2.32 465	4.20 529	2.08 442	15.19 602	7.16 548	0.84 542	0.62 537	1.33 570	0.92 553	0.99 532	1.31 547

HBP-ISP	3.25 509	1.10 443	20.86 565	1.54 492	1.15 400	4.50 514	2.89 557	4.43 543	2.38 425	4.14 562	1.96 375	1.90 313	2.04 438	11.08 534	1.32 312	0.66 518	0.57 524	0.66 533	0.61 527	0.64 474	0.61 465

aanetorigin	3.30 510	1.66 518	17.52 474	1.18 362	1.58 512	2.57 153	3.80 582	2.65 176	2.03 336	6.12 584	4.30 553	2.82 427	5.70 563	5.47 383	4.67 518	0.50 477	0.44 481	0.43 436	0.47 484	1.17 551	0.92 525

ADCRef	3.30 510	1.23 474	14.90 433	1.17 356	1.41 482	3.95 390	1.64 499	3.88 371	2.36 414	3.05 528	2.21 433	2.40 372	2.81 492	5.04 373	16.63 590	0.46 447	0.34 413	0.63 527	0.62 528	0.54 433	0.67 480

CBMV	3.32 512	0.96 417	21.16 576	1.32 422	0.83 299	3.81 348	3.91 585	4.47 549	2.53 455	3.34 543	2.24 437	4.45 538	2.58 481	10.07 494	1.96 428	0.45 440	0.43 476	0.48 465	0.38 437	0.52 424	0.53 434
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 513	0.81 360	20.05 527	1.25 388	1.20 421	3.44 262	1.99 523	4.23 478	2.67 476	3.14 533	3.82 548	3.51 491	3.32 519	11.68 563	1.94 423	0.64 513	0.67 545	0.48 465	0.52 506	0.61 460	0.81 513

CC-Net-ROB	3.35 514	1.76 524	13.89 415	2.33 565	1.65 524	4.49 511	1.62 496	4.73 570	2.90 508	1.92 287	2.05 401	1.99 330	1.61 360	12.57 585	1.60 368	2.46 577	2.18 587	2.68 587	1.04 563	2.11 569	1.38 553

z-mn7	3.36 515	9.42 593	14.16 421	1.28 405	1.22 428	3.78 340	1.43 476	3.92 388	3.35 552	2.85 513	3.36 538	3.06 448	1.97 434	9.66 476	5.16 528	0.42 418	0.35 419	0.43 436	0.33 375	0.63 466	0.48 405

edge stereo	3.37 516	1.01 424	21.99 593	1.28 405	1.37 468	2.67 161	1.39 467	3.98 405	2.87 506	2.93 517	3.27 536	4.35 534	2.43 471	11.62 555	2.39 465	0.60 505	0.63 539	0.79 549	0.55 514	0.68 487	0.67 480

DPSNet	3.43 517	1.37 494	12.19 389	1.39 459	1.24 433	4.15 438	2.06 526	4.51 557	3.34 551	2.69 500	1.96 375	3.52 492	5.56 562	10.68 513	9.68 561	0.93 545	0.73 553	0.40 413	0.37 424	1.06 536	0.86 519

S-Stereo	3.48 518	0.91 397	22.06 596	1.36 445	1.50 494	3.55 297	2.53 545	4.21 471	2.81 501	2.37 444	3.81 547	3.75 503	1.84 418	11.90 573	2.51 479	0.63 510	0.71 551	0.48 465	0.76 541	0.67 484	1.19 543

UDG	3.55 519	2.81 555	17.45 471	2.69 571	1.98 554	3.97 400	1.19 433	4.35 525	2.02 334	2.42 453	2.53 483	4.50 540	2.46 475	6.53 408	2.41 469	2.12 575	1.77 582	2.63 586	2.57 599	2.64 573	1.95 567

SAMSARA	3.55 519	2.16 540	14.18 422	1.86 539	1.49 492	4.62 537	2.65 550	3.58 310	2.80 495	7.05 589	3.05 523	5.16 566	4.07 539	9.18 464	4.80 523	0.64 513	0.67 545	0.59 514	0.68 535	0.89 522	0.91 524

WZ-Net	3.62 521	4.87 569	16.77 459	1.43 467	1.40 475	3.75 334	2.29 536	4.12 447	2.50 450	2.74 504	2.19 429	4.06 519	5.29 559	10.19 497	7.36 549	0.54 494	0.37 438	0.47 457	0.49 493	0.77 509	0.73 497

CBMV_ROB	3.62 521	0.70 282	21.42 584	1.21 376	0.89 326	4.43 501	1.76 508	4.39 536	2.79 491	5.88 581	3.38 539	4.18 526	5.12 556	10.75 515	2.32 462	0.56 498	0.55 521	0.53 496	0.51 503	0.55 435	0.46 395

Wz-Net-TNSev	3.67 523	8.83 584	13.47 405	1.48 481	1.18 408	3.60 307	2.49 542	4.27 496	3.13 531	2.18 382	1.89 362	4.21 530	2.80 491	12.10 575	7.58 552	0.57 500	0.55 521	0.47 457	0.54 512	0.91 525	1.05 534

SQANet	3.70 524	9.34 592	18.41 487	2.75 572	2.74 573	3.40 256	1.47 478	3.50 293	1.68 260	2.60 485	1.75 293	2.69 408	1.91 430	6.72 418	1.74 397	2.96 580	1.41 576	1.85 575	1.12 565	3.17 575	2.70 584

DeepPrunerF	3.70 524	1.72 521	14.87 431	1.33 427	1.74 537	3.70 324	1.55 490	4.20 465	14.00 604	2.02 328	1.77 307	2.74 414	2.30 461	10.88 521	6.88 544	0.68 524	0.60 534	0.78 548	0.78 546	0.81 516	0.71 489

FTStereo	3.71 526	0.53 106	20.37 546	0.96 225	0.65 218	4.34 482	11.29 601	2.62 173	1.50 166	2.58 481	5.04 559	1.90 313	13.84 599	3.71 349	1.25 292	0.38 372	0.24 290	0.31 264	0.32 367	0.30 175	2.10 570

ADCP+	3.74 527	1.96 532	16.90 460	1.09 307	1.55 504	4.35 485	3.65 580	3.93 390	2.98 519	2.22 400	1.66 267	3.95 511	4.83 552	3.41 339	18.87 603	0.38 372	0.41 467	0.63 527	0.53 510	0.64 474	0.81 513

test_sample9	3.79 528	1.05 431	7.87 335	1.07 293	0.86 312	3.93 380	1.19 433	4.35 525	2.11 361	2.14 363	1.75 293	1.75 278	1.67 385	11.06 531	11.61 571	1.23 560	14.45 620	4.27 605	2.09 591	0.70 490	0.69 485

zh-sn7	3.81 529	11.43 602	15.78 445	1.25 388	1.15 400	3.68 323	2.58 548	4.15 459	2.42 435	2.61 487	3.10 528	3.38 476	3.03 504	11.43 547	6.88 544	0.45 440	0.48 505	0.45 448	0.43 472	0.72 502	0.71 489

MFN_U_SF_RVC	3.81 529	10.78 599	15.01 436	1.84 536	1.39 473	3.73 332	1.63 497	4.05 426	3.26 545	2.91 515	2.38 469	4.36 536	3.65 530	8.43 447	4.91 526	1.11 555	1.04 564	0.99 558	1.31 572	1.58 562	1.75 564

ADCPNet	3.89 531	1.63 514	20.25 541	1.28 405	1.27 440	6.43 583	2.65 550	3.93 390	2.70 479	2.78 507	2.20 431	4.28 532	6.16 571	5.56 386	10.27 564	0.65 516	1.18 569	0.71 539	1.70 580	0.84 520	1.37 551

RTS	3.90 532	7.04 578	17.94 477	1.92 542	2.19 564	5.00 571	2.96 559	4.29 504	3.19 538	4.05 559	3.08 525	4.94 555	3.16 511	7.64 433	6.72 539	0.66 518	0.44 481	0.51 485	0.47 484	0.95 527	0.76 503

RTSA	3.90 532	7.04 578	17.94 477	1.92 542	2.19 564	5.00 571	2.96 559	4.29 504	3.19 538	4.05 559	3.08 525	4.94 555	3.16 511	7.64 433	6.72 539	0.66 518	0.44 481	0.51 485	0.47 484	0.95 527	0.76 503

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 534	10.88 600	12.30 391	1.26 395	1.55 504	5.19 574	3.33 570	4.42 540	2.82 503	2.58 481	2.62 492	5.00 558	2.11 443	14.03 600	2.73 490	1.28 565	2.34 594	0.67 535	1.83 585	0.81 516	1.03 533

ADCMid	3.96 535	3.27 560	15.48 443	1.26 395	1.40 475	4.66 543	2.28 535	4.06 430	3.54 558	3.94 556	3.02 521	3.85 508	3.67 531	4.03 359	18.65 601	0.68 524	0.61 536	1.09 564	1.18 569	1.38 559	1.08 536

SDNR	3.97 536	1.93 530	20.28 543	1.31 419	0.94 339	5.16 573	0.67 169	4.33 521	2.58 463	4.82 575	5.94 565	5.01 559	1.45 318	17.52 604	2.53 481	0.79 534	0.72 552	0.59 514	0.45 479	1.15 549	1.17 541

MADNet+	3.97 536	9.54 594	13.83 414	1.87 540	1.69 532	4.19 459	2.87 556	4.80 573	4.10 572	2.51 466	2.67 498	4.55 544	3.41 522	8.72 451	6.92 546	1.25 563	1.27 573	1.04 560	0.93 554	1.39 560	1.85 565

SPS-STEREO	3.97 536	1.44 503	20.85 564	1.72 521	1.71 534	3.24 228	2.30 537	3.55 305	2.68 478	4.79 574	3.66 544	5.44 570	2.97 497	9.11 461	9.35 560	1.15 556	1.10 567	1.06 562	1.02 562	1.16 550	1.18 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 539	1.13 448	16.64 455	1.12 327	1.25 436	3.50 283	3.05 563	4.29 504	3.26 545	3.64 549	2.56 486	2.97 438	4.79 551	13.33 590	16.91 591	0.37 355	0.41 467	0.38 403	0.39 444	0.48 410	0.81 513

G-Net	4.11 540	1.21 464	19.47 509	2.31 564	2.94 577	4.74 562	2.95 558	3.33 273	2.14 366	4.44 569	9.43 584	6.93 578	3.84 534	9.01 460	4.92 527	0.79 534	0.80 558	0.70 538	0.50 499	0.95 527	0.87 522

THIR-Stereo	4.14 541	0.82 367	10.85 378	0.86 154	0.43 75	2.16 114	16.77 608	3.22 250	1.54 198	2.04 335	12.05 597	2.68 407	7.53 584	7.30 425	12.62 575	0.30 242	0.21 197	0.29 221	0.28 290	0.33 240	0.41 360

AnyNet_C32	4.17 542	5.75 575	12.62 395	1.60 504	1.54 500	5.51 577	4.09 586	3.90 378	3.23 543	4.22 567	3.03 522	3.10 449	3.41 522	8.01 442	18.85 602	0.53 492	0.58 529	0.53 496	0.74 539	1.19 553	0.97 529

Ntro	4.21 543	8.94 588	19.89 522	3.22 580	2.96 578	4.15 438	1.89 517	3.92 388	2.36 414	1.77 249	2.14 420	3.35 471	2.17 453	9.48 471	2.24 456	3.52 589	1.76 581	2.13 578	1.31 572	3.83 585	3.09 586

ADCS	4.22 544	5.33 571	16.32 450	1.64 509	1.31 448	3.91 373	3.64 579	4.21 471	2.89 507	5.11 576	2.81 513	4.46 539	3.06 507	5.21 377	19.50 604	0.63 510	0.64 540	0.69 536	0.69 537	1.12 544	1.26 544

ADCL	4.35 545	1.63 514	14.21 423	1.29 409	1.26 438	5.56 578	11.16 600	3.97 403	3.37 553	6.07 582	4.67 555	4.30 533	5.72 564	5.08 375	14.51 580	0.50 477	0.48 505	0.89 555	0.77 543	0.78 511	0.76 503

AnyNet_C01	4.37 546	7.80 580	16.40 451	1.98 548	1.40 475	6.37 582	6.47 592	4.09 438	5.03 582	4.06 561	3.78 546	4.16 525	3.31 518	6.62 411	10.00 562	0.61 507	0.67 545	0.63 527	0.67 532	2.01 567	1.31 547

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 547	10.62 598	15.18 441	1.55 497	1.45 489	6.16 580	3.54 577	5.41 587	3.68 563	2.59 484	2.74 504	4.81 552	2.20 456	13.79 597	4.40 515	2.04 573	3.36 607	1.05 561	1.20 570	2.09 568	1.72 562

RainbowNet	4.56 548	8.28 581	20.07 530	3.64 588	3.23 586	4.15 438	2.99 561	4.18 461	3.03 524	2.20 389	2.65 496	4.26 531	2.90 495	9.77 478	2.12 445	3.88 595	2.27 591	2.71 590	1.72 582	3.78 584	3.31 594

SGM_RVC	4.57 549	0.72 298	17.46 472	1.84 536	0.58 188	4.23 468	3.45 572	4.66 567	3.66 562	7.99 594	8.82 582	7.56 581	8.74 592	12.30 577	6.84 543	0.43 424	0.38 444	0.39 407	0.35 402	0.51 420	0.48 405
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 550	8.93 587	19.95 524	3.11 579	2.67 571	3.91 373	2.57 547	3.82 355	2.25 386	2.22 400	9.72 586	4.08 520	2.35 466	8.57 449	2.13 448	3.51 588	1.65 580	2.15 579	1.17 568	3.69 582	3.15 588

DispFullNet	4.64 551	3.48 562	23.95 606	3.99 590	3.03 579	3.35 248	1.06 401	4.18 461	2.80 495	6.33 586	2.94 517	4.04 518	7.81 586	3.92 357	5.16 528	2.75 578	1.61 579	3.10 595	2.68 602	3.32 577	3.31 594

CSAN	4.71 552	1.39 497	20.23 537	1.19 365	0.87 317	3.65 318	3.50 574	4.57 562	3.87 565	3.89 555	7.82 571	3.54 496	6.16 571	23.47 613	6.82 542	0.52 489	0.45 486	0.49 479	0.52 506	0.63 466	0.66 479

test_sample8	4.76 553	1.05 431	7.87 335	1.07 293	0.86 312	3.93 380	1.19 433	4.38 534	2.05 343	5.49 577	1.89 362	12.98 594	6.37 573	11.06 531	11.61 571	1.23 560	14.45 620	4.27 605	2.09 591	0.70 490	0.69 485

SuperB	4.79 554	4.41 568	21.08 573	1.45 474	1.08 385	3.91 373	3.08 565	4.18 461	3.01 522	2.50 463	2.10 410	2.75 416	3.49 528	8.80 453	19.60 605	0.44 431	0.33 401	0.53 496	0.39 444	12.01 614	0.64 476

IMH-64-1	4.84 555	2.53 548	6.83 324	4.30 596	3.74 591	4.81 566	6.05 589	5.30 582	3.92 567	3.95 557	8.33 575	5.08 562	6.06 568	8.96 458	6.30 536	4.57 605	2.96 601	3.04 592	2.12 594	4.28 590	3.62 597

IMH-64	4.84 555	2.53 548	6.83 324	4.30 596	3.74 591	4.81 566	6.05 589	5.30 582	3.92 567	3.95 557	8.33 575	5.08 562	6.06 568	8.96 458	6.30 536	4.57 605	2.96 601	3.04 592	2.12 594	4.28 590	3.62 597

NVStereoNet_ROB	4.91 557	1.40 498	16.46 453	1.47 479	1.72 536	3.46 268	1.96 520	3.89 373	3.61 560	2.90 514	24.61 613	4.81 552	4.49 548	13.57 594	4.87 525	1.33 569	1.29 574	1.70 574	1.68 578	1.41 561	1.66 559
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	5.12 558	0.90 392	21.33 580	1.50 485	1.33 459	4.09 422	3.49 573	4.03 418	4.59 576	6.57 587	10.95 591	12.92 593	8.41 591	9.86 483	8.78 558	0.75 531	0.58 529	0.51 485	0.50 499	0.68 487	0.57 452

WAO-7	5.16 559	3.21 558	18.98 497	1.88 541	1.44 485	5.34 575	3.09 566	4.91 575	5.81 589	4.35 568	8.92 583	6.55 575	6.06 568	13.40 592	10.81 566	1.34 570	1.20 572	1.48 573	1.35 575	1.60 563	1.45 555

CrosDoStereo	5.24 560	0.60 179	20.23 537	0.82 114	0.51 134	3.39 253	18.11 610	3.82 355	2.27 391	1.98 304	8.74 579	1.96 324	6.96 579	7.35 427	26.35 614	0.30 242	0.22 226	0.30 241	0.28 290	0.33 240	0.38 327

DeepStereo_LL	5.24 560	0.60 179	20.23 537	0.82 114	0.51 134	3.39 253	18.11 610	3.82 355	2.27 391	1.98 304	8.74 579	1.96 324	6.96 579	7.35 427	26.35 614	0.30 242	0.22 226	0.30 241	0.28 290	0.33 240	0.38 327

MeshStereo	5.35 562	1.32 487	21.34 581	1.34 434	1.15 400	4.40 494	3.90 584	5.18 579	4.55 574	10.14 604	11.82 596	11.47 589	5.84 565	13.84 598	7.03 547	0.61 507	0.58 529	0.60 519	0.58 520	0.72 502	0.59 461
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	5.41 563	12.60 603	20.42 550	3.27 581	3.15 584	4.50 514	3.02 562	4.66 567	3.73 564	3.35 545	5.36 561	7.86 582	2.88 493	12.33 579	4.76 522	3.12 584	2.22 589	2.70 589	1.69 579	3.49 578	3.10 587

pmcnn	5.45 564	1.22 470	17.40 469	1.60 504	2.41 570	3.48 274	2.12 529	4.52 558	3.26 545	3.67 551	13.15 600	22.10 607	3.46 527	11.92 574	17.16 593	0.34 315	0.21 197	0.23 42	0.19 87	0.36 289	0.28 184

MDST_ROB	5.53 565	0.59 167	23.11 601	2.55 569	2.69 572	21.20 610	1.98 522	4.77 572	2.65 473	9.36 599	4.25 551	4.14 524	4.45 547	22.57 608	3.68 510	0.48 461	0.33 401	0.47 457	0.44 475	0.44 384	0.44 379

EDNetEfficient	5.61 566	2.14 539	16.75 458	1.67 513	3.64 589	4.12 431	7.51 594	3.05 230	5.63 588	11.57 610	4.83 557	3.95 511	12.72 596	8.44 448	20.78 607	0.41 407	0.43 476	0.47 457	1.01 560	1.66 565	1.39 554

MSMD_ROB	5.61 566	1.08 439	16.68 456	1.21 376	0.83 299	10.14 595	2.07 528	3.93 390	6.22 591	10.37 605	8.03 573	22.22 608	9.45 593	11.66 561	4.52 517	0.66 518	0.58 529	0.66 533	0.68 535	0.65 477	0.63 472

SANet	5.65 568	1.72 521	20.94 569	1.26 395	0.88 321	7.20 587	3.81 583	4.60 564	11.23 598	4.56 570	8.78 581	7.49 580	6.95 578	11.85 571	18.11 597	0.49 473	0.44 481	0.50 482	0.42 469	0.90 524	0.82 517

ELAS_RVC	5.72 569	1.64 517	20.40 548	2.09 554	2.01 556	4.95 570	11.47 602	4.66 567	6.31 593	8.09 595	8.01 572	8.06 585	11.65 595	8.36 444	10.22 563	0.99 550	1.17 568	0.81 552	0.76 541	1.14 546	1.58 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 570	9.95 596	15.22 442	2.90 575	1.56 507	5.66 579	7.69 595	5.27 581	4.74 579	3.88 554	7.51 569	8.04 583	5.28 558	15.18 601	8.40 556	3.08 583	1.51 577	2.24 580	1.37 576	5.55 599	1.96 568

WAO-6	5.87 571	2.27 542	15.05 437	2.96 576	2.77 574	12.01 598	3.58 578	5.37 586	11.91 602	3.34 543	9.69 585	6.78 577	5.84 565	11.82 570	8.89 559	2.87 579	2.35 595	2.50 581	1.84 586	2.85 574	2.67 581

ELAS	5.99 572	1.62 512	20.29 544	1.96 547	2.01 556	15.09 604	8.38 598	5.23 580	5.54 586	9.02 598	8.61 578	6.74 576	9.75 594	7.48 430	11.40 570	0.96 548	1.18 569	0.72 543	0.93 554	1.30 557	1.67 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 573	13.97 609	21.36 582	3.58 586	3.14 583	4.73 559	2.48 541	4.20 465	3.17 536	2.98 523	2.83 515	23.31 609	4.34 545	11.06 531	2.45 474	3.68 591	2.33 593	2.60 584	1.79 584	3.69 582	3.19 590

FCDSN-DC	6.04 573	0.84 376	19.25 501	1.24 386	1.09 389	4.38 487	2.62 549	4.38 534	4.71 577	9.59 602	11.22 592	19.19 603	17.40 605	12.30 577	8.55 557	0.69 527	0.57 524	0.60 519	0.60 524	0.70 490	0.78 507
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 575	9.15 590	13.76 408	1.94 546	4.60 602	11.91 597	12.00 603	5.12 578	3.45 557	3.79 553	4.52 554	9.54 587	6.56 577	9.40 469	13.48 578	1.26 564	1.37 575	1.17 567	1.34 574	7.06 608	3.95 601

psmorigin	6.59 576	1.15 453	88.11 632	1.52 488	0.97 347	2.88 175	1.20 437	3.21 248	2.04 340	3.73 552	2.46 473	5.15 565	2.55 479	10.60 510	2.47 476	0.55 496	0.68 548	0.48 465	0.51 503	0.70 490	0.88 523

FC-DCNN	6.64 577	0.77 341	19.26 503	1.68 514	1.64 520	8.27 592	2.35 538	6.35 591	9.23 596	10.85 607	11.27 593	19.89 604	13.33 597	12.51 583	11.79 573	0.66 518	0.57 524	0.58 511	0.56 516	0.63 466	0.61 465

ACVNet-4b	6.73 578	13.67 608	21.87 592	3.54 585	3.07 580	4.19 459	2.25 534	4.03 418	3.65 561	1.64 222	3.98 550	5.88 572	2.89 494	10.01 491	16.98 592	23.29 624	2.24 590	2.53 582	1.78 583	3.87 586	3.21 591

EKT-Stereo	6.79 579	0.64 227	4.24 296	1.77 526	106.39 629	4.51 518	0.61 137	3.16 243	1.53 189	1.88 273	1.22 137	1.98 328	1.36 288	3.81 350	0.84 169	0.35 335	0.24 290	0.29 221	0.26 234	0.34 258	0.48 405

IMH	6.81 580	13.66 607	20.41 549	4.33 598	3.74 591	5.50 576	3.06 564	5.49 588	6.22 591	4.64 572	10.35 588	9.30 586	8.03 589	13.61 595	6.81 541	4.80 608	2.99 604	3.09 594	2.12 594	4.36 592	3.61 596

LVE	6.88 581	9.31 591	21.14 574	3.61 587	3.18 585	4.49 511	2.79 552	10.21 599	11.69 600	3.16 536	11.53 594	18.33 600	4.31 544	11.66 561	3.52 507	4.45 603	2.93 599	2.56 583	1.91 588	3.62 579	3.16 589

FC-DCNN v2	6.91 582	0.77 341	19.25 501	1.69 515	1.64 520	9.13 594	2.40 539	7.20 593	9.47 597	11.07 609	11.62 595	20.05 606	15.79 602	12.55 584	11.99 574	0.66 518	0.57 524	0.58 511	0.56 516	0.63 466	0.61 465

tt	7.19 583	0.51 87	6.83 324	4.03 591	2.30 569	12.05 599	20.19 614	15.46 611	6.58 594	3.42 547	3.22 533	5.37 568	6.39 576	4.20 364	7.46 550	9.81 614	11.53 619	7.05 612	7.46 614	6.31 602	3.71 599

Dean	7.52 584	9.08 589	21.41 583	3.74 589	3.53 587	4.81 566	3.53 575	5.33 585	5.25 583	4.17 563	26.53 614	25.62 615	4.09 540	10.97 525	4.32 514	3.69 592	2.30 592	2.91 591	1.87 587	4.03 588	3.24 592

DGSMNet	7.55 585	1.62 512	17.42 470	1.92 542	12.73 606	7.45 590	42.99 624	4.13 449	2.07 347	2.10 349	3.16 532	3.42 478	1.70 392	9.24 466	2.30 460	3.70 593	10.89 618	11.80 620	5.54 610	4.24 589	2.66 580

MADNet++	7.57 586	5.80 576	13.28 400	6.38 607	5.26 604	7.18 586	7.77 596	5.32 584	5.62 587	6.11 583	7.78 570	6.02 574	8.01 588	11.74 566	16.36 589	9.36 613	4.95 611	8.57 615	5.66 611	4.83 596	5.34 607

MonStereo1	8.07 587	2.24 541	5.83 318	4.68 602	3.60 588	18.80 609	2.52 543	5.89 590	5.86 590	4.76 573	13.98 603	7.41 579	50.63 628	13.28 589	5.16 528	4.40 601	0.90 561	2.69 588	1.55 577	3.92 587	3.30 593

SGM+DAISY	8.36 588	3.82 564	24.83 607	2.02 550	1.75 538	14.80 603	17.22 609	4.27 496	11.79 601	13.88 611	14.38 604	11.74 592	13.83 598	10.56 507	15.12 581	1.21 558	1.19 571	1.14 566	1.13 567	1.17 551	1.37 551

MultiAttention	8.74 589	0.56 136	7.25 330	2.07 553	22.74 613	35.86 620	8.44 599	4.97 576	2.58 463	2.57 477	5.11 560	5.55 571	1.59 353	52.70 631	7.50 551	0.47 456	0.24 290	0.52 491	1.00 559	6.84 606	6.30 611

UNDER WATER-64	9.33 590	5.37 572	22.60 599	5.22 606	4.86 603	10.75 596	4.61 588	11.45 600	17.30 608	7.59 590	9.80 587	15.99 599	17.90 607	10.63 511	15.72 584	4.36 599	2.87 598	4.39 608	2.86 605	7.01 607	5.36 608

TorneroNet-64	10.12 591	8.74 583	20.95 570	4.27 594	3.76 594	13.86 602	2.85 555	15.05 609	23.15 616	10.07 603	23.84 612	13.47 595	8.24 590	13.96 599	17.21 594	3.96 597	2.72 596	3.23 596	2.48 598	6.29 601	4.27 604

UNDER WATER	10.47 592	3.95 566	22.62 600	5.07 605	4.51 601	7.78 591	3.77 581	12.56 603	21.72 615	7.84 593	10.78 589	23.96 611	31.66 616	10.78 518	16.19 588	4.44 602	2.93 599	4.24 604	2.86 605	6.33 603	5.47 609

JetRed	10.48 593	27.10 616	35.70 613	4.27 594	4.09 598	15.55 607	12.83 605	12.16 601	5.50 585	5.83 580	5.56 563	10.14 588	7.43 583	8.88 454	26.39 616	3.32 585	3.81 608	3.51 599	2.96 607	7.85 609	6.69 612

notaker	10.50 594	8.60 582	20.23 537	4.54 601	3.95 595	6.27 581	3.44 571	8.07 596	4.75 580	8.73 596	46.45 623	13.86 598	27.86 615	13.49 593	13.61 579	4.56 604	3.18 605	3.52 600	2.68 602	8.13 611	4.05 602

xyz-stereo	10.85 595	0.45 32	79.01 631	0.62 16	0.45 91	83.70 632	0.77 240	2.59 170	1.34 103	2.19 386	32.02 621	2.76 422	1.62 363	5.75 391	2.39 465	0.25 101	0.17 56	0.33 319	0.21 126	0.25 83	0.19 10

MANE	11.39 596	1.38 495	23.16 602	4.82 604	2.79 575	22.02 611	14.51 607	25.81 615	26.28 617	10.93 608	13.17 601	19.90 605	18.03 608	15.69 603	20.41 606	0.96 548	0.74 554	1.42 571	3.24 608	0.74 504	1.71 561

SGM-ForestM	11.55 597	1.16 456	21.62 589	2.14 555	0.81 284	22.25 612	19.08 612	16.50 613	11.34 599	15.94 614	14.44 605	27.12 616	22.61 614	24.76 614	28.39 620	0.50 477	0.48 505	0.47 457	0.44 475	0.55 435	0.53 434

WAO-8	11.95 598	13.02 604	20.56 555	3.50 582	3.08 581	15.11 605	2.80 553	12.91 604	19.11 613	7.69 591	13.12 598	11.62 590	7.01 581	84.40 633	7.91 553	3.42 586	1.92 584	3.54 601	1.93 589	3.68 580	2.69 582

Venus	11.95 598	13.02 604	20.56 555	3.50 582	3.08 581	15.11 605	2.80 553	12.91 604	19.11 613	7.69 591	13.12 598	11.62 590	7.01 581	84.40 633	7.91 553	3.42 586	1.92 584	3.54 601	1.93 589	3.68 580	2.69 582

TCMNet-wrong-test	12.32 600	14.13 610	19.38 506	22.38 614	19.85 610	15.99 608	12.34 604	22.95 614	4.56 575	6.24 585	6.27 566	18.40 602	15.71 601	10.10 496	10.72 565	9.06 612	4.78 609	5.35 609	3.95 609	12.28 615	11.97 614

EDNetEfficientorigin	12.35 601	2.51 546	179.47 636	1.19 365	0.96 343	2.91 180	1.81 512	3.00 224	5.35 584	8.91 597	4.79 556	4.18 526	4.64 550	9.98 489	11.30 568	0.37 355	0.38 444	0.60 519	0.85 549	1.32 558	2.43 578

LSM	12.71 602	3.52 563	20.79 563	55.63 627	84.76 626	3.63 317	6.30 591	3.73 338	4.93 581	5.55 578	13.92 602	3.53 493	3.25 516	9.72 477	4.12 513	0.64 513	0.85 559	0.71 539	0.81 548	1.03 533	26.84 619

U	12.82 603	0.38 3	1.99 164	0.66 41	58.94 625	63.38 631	0.34 28	1.91 74	0.94 55	0.59 27	0.80 51	0.46 35	0.57 44	0.83 17	0.44 19	0.29 198	0.17 56	63.35 631	59.81 630	0.29 152	0.20 31

MSAF-DinoV2	13.69 604	13.09 606	22.03 595	2.41 567	1.44 485	4.03 410	1.38 465	9.07 597	9.20 595	2.23 404	1.98 383	5.08 562	5.06 554	177.66 638	5.46 535	0.45 440	0.34 413	0.40 413	0.62 528	6.09 600	5.80 610

DGTPSM_ROB	15.31 605	8.85 585	28.14 611	9.90 611	18.89 608	12.44 600	33.21 617	13.48 606	17.86 611	9.50 600	22.89 610	13.78 596	19.67 609	21.26 606	23.68 610	5.08 610	8.84 613	5.62 610	11.50 615	6.72 604	14.87 615

DPSMNet_ROB	15.52 606	8.89 586	31.44 612	10.07 612	18.91 609	12.44 600	33.22 618	13.51 607	17.94 612	9.58 601	22.91 611	13.79 597	19.67 609	21.43 607	23.73 611	5.17 611	8.84 613	5.63 611	11.52 618	6.79 605	14.90 616

USTest	15.98 607	15.58 611	22.56 598	18.49 613	16.99 607	26.43 613	36.08 620	27.68 618	12.77 603	10.69 606	10.80 590	18.35 601	15.09 600	18.62 605	23.37 609	4.85 609	5.34 612	7.38 613	7.43 613	9.90 613	11.23 613

KSHMR	16.96 608	5.37 572	21.64 591	4.46 599	4.50 600	8.30 593	3.32 569	15.58 612	76.24 632	6.62 588	61.47 628	56.53 628	5.43 561	35.17 620	11.37 569	4.39 600	2.97 603	3.63 603	2.74 604	5.10 597	4.34 605

LE_ROB	18.58 609	1.21 464	48.38 619	8.60 610	23.00 614	7.32 589	19.74 613	9.94 598	38.69 624	43.53 622	21.91 609	28.40 617	40.92 619	23.18 610	54.71 625	0.34 315	0.33 401	0.32 284	0.36 412	0.42 365	0.40 354

coex-ft	18.59 610	6.62 577	113.53 634	1.17 356	1.31 448	2.33 130	1.93 519	2.81 206	14.00 604	124.82 637	8.45 577	5.90 573	51.74 629	9.99 490	22.69 608	0.57 500	0.62 537	0.50 482	0.49 493	1.08 541	1.28 545

DPSM_ROB	20.78 611	20.03 614	26.57 609	23.62 616	22.46 611	31.10 615	39.97 622	33.52 621	17.41 609	15.25 612	15.80 607	24.06 612	20.71 612	23.30 611	27.62 618	10.78 615	9.41 616	11.69 618	11.50 615	14.49 616	16.36 617

DPSM	20.78 611	20.03 614	26.57 609	23.62 616	22.46 611	31.10 615	39.97 622	33.52 621	17.41 609	15.25 612	15.80 607	24.06 612	20.71 612	23.30 611	27.62 618	10.78 615	9.41 616	11.69 618	11.50 615	14.49 616	16.36 617

ktn	21.74 613	10.34 597	19.68 514	4.53 600	4.00 596	6.53 584	4.51 587	6.79 592	78.82 634	84.69 634	100.86 637	58.49 629	7.57 585	12.11 576	13.35 577	4.58 607	3.24 606	3.49 598	2.62 600	4.65 595	3.84 600

LRCNet_RVC	25.52 614	33.45 617	23.21 604	31.79 618	32.78 615	6.74 585	1.18 430	25.88 616	4.46 573	28.94 615	30.89 615	24.91 614	17.57 606	27.66 615	24.34 613	35.26 627	25.60 628	35.91 627	33.81 626	31.90 626	34.10 627

TorneroNet	25.88 615	11.28 601	21.62 589	4.20 593	4.07 597	55.25 624	3.15 567	15.16 610	76.94 633	58.09 629	82.72 634	86.88 633	41.15 620	13.35 591	18.13 598	4.32 598	2.85 597	3.45 597	2.62 600	8.33 612	4.14 603

DLNR_Zeroshot_test	28.62 616	55.50 628	49.94 622	183.62 632	115.05 632	3.43 261	0.28 12	29.49 619	1.49 160	1.01 148	1.26 151	0.93 159	0.63 66	3.92 357	1.51 354	29.81 625	0.41 467	0.26 135	0.23 176	93.28 630	0.32 246

DLNR-FE	28.68 617	56.10 629	49.61 620	183.75 633	105.98 628	3.44 262	0.28 12	29.58 620	1.49 160	1.01 148	1.26 151	0.93 159	0.63 66	3.81 350	1.51 354	33.14 626	0.41 467	0.26 135	0.23 176	99.94 632	0.32 246

HanzoNet	31.60 618	17.23 612	21.22 579	7.32 608	5.84 605	7.25 588	3.53 575	13.82 608	14.20 606	50.38 625	47.01 624	44.45 619	56.61 630	36.61 621	32.00 621	63.89 631	56.57 632	7.97 614	89.20 634	28.69 618	28.25 621

FlowAnything	41.75 619	39.90 618	53.36 626	47.83 626	45.06 620	62.45 625	80.51 630	67.34 631	34.89 621	30.56 619	31.52 616	48.18 623	42.05 625	46.66 629	55.24 627	21.71 623	18.88 623	23.49 625	23.13 620	29.12 620	33.04 622

Selective-RAFT-Error	41.77 620	40.16 620	53.34 625	47.73 622	45.25 624	62.51 626	80.64 631	67.22 627	34.93 622	30.64 620	31.81 617	48.11 622	42.11 626	46.57 624	54.95 626	21.61 619	18.87 622	23.48 621	23.15 622	29.16 621	33.08 626

RAFT-FEzeroshot	41.78 621	40.21 622	53.07 623	47.74 624	45.19 622	62.51 626	80.73 633	67.30 629	34.75 618	30.51 617	31.88 618	48.27 625	41.88 623	46.64 627	55.54 629	21.62 620	18.89 625	23.48 621	23.22 623	29.20 623	33.05 623

RAFT-FE	41.78 621	40.21 622	53.07 623	47.74 624	45.19 622	62.51 626	80.73 633	67.30 629	34.75 618	30.51 617	31.88 618	48.27 625	41.88 623	46.64 627	55.54 629	21.62 620	18.89 625	23.48 621	23.22 623	29.20 623	33.05 623

CasAABBNet	41.80 623	40.20 621	53.41 627	47.73 622	45.18 621	62.51 626	80.71 632	67.26 628	34.80 620	30.49 616	31.88 618	48.24 624	41.81 622	46.63 626	55.64 631	21.60 618	18.88 623	23.48 621	23.22 623	29.19 622	33.05 623

HaxPig	43.25 624	43.65 624	45.00 617	33.85 619	35.61 617	32.69 617	30.52 615	45.09 624	42.97 625	48.77 623	48.17 625	43.00 618	40.26 618	44.58 622	43.61 622	47.18 628	49.30 629	51.54 629	50.25 628	43.73 627	45.29 628

AVERAGE_ROB	44.46 625	45.91 625	46.59 618	40.59 621	38.66 618	32.99 618	30.52 615	46.19 625	43.26 626	49.59 624	48.97 626	44.62 620	39.89 617	45.04 623	43.94 623	48.74 629	50.69 630	50.80 628	49.79 627	45.54 628	46.97 629

MEDIAN_ROB	47.37 626	49.08 626	49.92 621	40.32 620	39.97 619	34.95 619	33.43 619	49.17 626	46.39 628	53.06 626	52.65 627	47.65 621	42.23 627	48.35 630	47.29 624	52.10 630	54.04 631	54.28 630	53.48 629	48.76 629	50.33 630

LSM0	49.58 627	40.04 619	53.62 628	97.15 628	128.68 633	62.75 630	79.89 629	67.63 632	35.11 623	33.02 621	32.61 622	48.43 627	41.60 621	46.60 625	55.43 628	21.63 622	18.99 627	23.62 626	23.13 620	29.47 625	52.26 631

BEATNet-Init1	49.72 628	64.32 630	97.77 633	4.68 602	4.28 599	84.75 633	60.42 625	73.38 633	68.59 631	88.29 635	88.51 636	91.94 634	97.99 634	85.26 635	70.96 635	0.80 536	0.65 541	0.85 553	0.70 538	7.96 610	2.33 574

Anonymous_1	57.11 629	19.68 613	26.15 608	23.10 615	142.31 634	30.84 614	39.75 621	33.86 623	16.98 607	70.53 633	15.42 606	23.46 610	19.75 611	23.04 609	27.23 617	164.73 638	9.02 615	130.38 633	137.40 635	161.27 638	27.24 620

PML	64.32 630	53.22 627	17.88 476	8.10 609	32.94 616	148.46 637	247.79 639	12.18 602	45.42 627	111.41 636	288.92 639	101.47 635	101.31 635	31.67 616	15.55 582	14.03 617	4.83 610	10.98 617	6.18 612	28.82 619	5.17 606

DPSimNet_ROB	102.30 631	119.72 637	143.59 635	109.42 629	94.10 627	127.22 636	127.15 635	26.62 617	102.36 638	149.58 638	83.99 635	139.34 638	137.54 638	64.62 632	82.36 636	105.18 632	66.15 633	120.15 632	69.61 631	99.58 631	77.72 632

RSGM-EC	108.14 632	104.44 634	68.66 629	115.42 630	109.31 630	116.48 634	139.19 636	127.02 637	55.95 629	55.27 627	71.01 629	116.54 636	111.76 636	176.57 636	175.06 637	117.34 636	71.64 634	140.65 634	83.55 632	123.96 633	82.91 633

acva	108.14 632	104.44 634	68.66 629	115.42 630	109.31 630	116.48 634	139.19 636	127.02 637	55.95 629	55.27 627	71.01 629	116.54 636	111.76 636	176.57 636	175.06 637	117.34 636	71.64 634	140.65 634	83.55 632	123.96 633	82.91 633

xxxxx1	112.33 634	88.53 631	37.76 614	227.84 635	157.23 635	39.05 621	61.41 626	93.76 634	79.29 635	62.45 630	74.79 631	78.32 630	70.96 631	33.47 617	70.69 632	114.00 633	130.36 636	259.31 637	274.34 637	145.54 635	147.50 635

tt_ll	112.33 634	88.53 631	37.76 614	227.84 635	157.23 635	39.05 621	61.41 626	93.76 634	79.29 635	62.45 630	74.79 631	78.32 630	70.96 631	33.47 617	70.69 632	114.00 633	130.36 636	259.31 637	274.34 637	145.54 635	147.50 635

ff	112.33 634	88.53 631	37.76 614	227.84 635	157.23 635	39.05 621	61.41 626	93.76 634	79.29 635	62.45 630	74.79 631	78.32 630	70.96 631	33.47 617	70.69 632	114.00 633	130.36 636	259.31 637	274.34 637	145.54 635	147.50 635

test_example2	212.63 637	219.92 638	221.87 637	213.67 634	221.17 638	199.47 638	200.74 638	185.30 639	141.66 639	209.52 639	213.45 638	210.82 639	205.48 639	221.27 639	216.64 639	236.83 639	242.07 639	213.93 636	217.01 636	235.69 639	226.10 638

GS-Stereo							0.83 280	3.32 267	1.37 109	0.75 77	0.89 66	0.76 115	0.80 134	0.92 37	0.53 51	0.26 117	0.18 88	0.26 135	0.20 108	0.28 134	0.21 61

FSD					0.60 194	0.77 7	0.67 169	1.57 33	0.68 5	0.72 66	0.62 28	1.02 173	0.72 92	0.81 13	0.73 127	0.59 503	0.54 516	0.57 509	0.54 512	0.57 446

ccccc		629.75 639		567.84 638	570.84 639	582.44 639		613.82 640		614.58 640		555.57 640		666.94 640		781.57 640	507.24 640	391.36 640	342.44 640	689.82 640

ASD4		113.98 636

Low-res two-view benchmark