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

MLG-Stereo_test1	0.80 107	0.39 16	1.02 23	0.65 56	1.20 495	3.14 285	0.29 23	1.59 60	3.05 605	0.50 12	0.24 1	0.67 132	0.43 25	1.33 199	0.40 17	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.19 10	0.20 48

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 162	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 28	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 127	0.50 54	0.83 48	0.33 1	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.19 15

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 186	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 57	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 134	0.50 54	0.82 45	0.35 2	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 186	0.28 6	0.58 6	0.32 30	1.61 62	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 140	0.48 44	0.84 54	0.36 4	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 21	0.73 121	0.24 1	0.66 8	0.28 19	1.31 25	0.44 4	0.53 23	0.27 3	0.81 189	0.46 37	0.73 21	0.41 22	0.22 85	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.19 10	0.17 1

MLG-Stereo	0.77 90	0.39 16	1.04 26	0.64 43	0.41 96	3.01 265	0.31 25	1.89 102	2.92 591	0.47 5	0.29 6	0.66 127	0.47 40	1.35 203	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 108	0.16 28	0.19 10	0.20 48

MLG-Stereo_test2	0.76 80	0.40 20	1.07 40	0.64 43	0.82 351	3.49 359	0.23 3	1.69 78	2.14 440	0.62 75	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 138	0.37 8	0.23 103	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.19 10	0.20 48

StereoAnything_RVC	0.94 174	2.66 643	2.20 252	0.76 150	0.34 26	1.18 40	0.39 55	2.31 170	0.69 17	0.51 16	0.34 8	0.32 1	0.89 217	1.57 252	0.35 2	0.32 369	0.16 49	0.23 68	0.15 10	3.31 670	0.18 7

BridgeDepth	0.54 16	0.42 42	1.05 31	0.58 9	0.25 2	1.30 60	0.36 48	1.53 51	0.86 66	0.56 33	0.37 9	0.57 86	0.65 110	0.87 59	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 75	0.79 167	0.42 103	0.70 11	0.36 48	0.76 4	0.80 45	0.62 75	0.38 10	0.73 164	0.77 159	0.69 5	0.36 4	0.26 180	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.18 1	0.20 48

LACA1	0.60 23	0.43 51	0.92 13	0.53 2	0.32 16	3.20 294	0.33 33	1.48 44	0.48 5	0.57 42	0.39 11	0.41 24	0.59 85	0.83 48	0.37 8	0.23 103	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

LG-Stereo_L1	0.61 27	0.47 98	1.10 67	0.73 121	0.49 165	1.72 110	0.33 33	1.95 112	0.65 11	0.56 33	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 213	0.42 28	0.23 103	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

derf	0.49 9	0.40 20	0.90 12	0.70 88	0.35 31	1.17 38	0.24 6	1.17 20	0.92 87	0.53 23	0.41 13	0.51 53	0.29 2	0.77 29	0.37 8	0.18 25	0.18 131	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

qqai	0.49 9	0.41 31	0.92 13	0.69 82	0.33 20	0.99 23	0.25 8	1.33 28	0.89 73	0.51 16	0.41 13	0.55 73	0.29 2	0.78 31	0.38 13	0.19 36	0.17 85	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

LACA3	0.55 17	0.48 108	0.89 6	0.52 1	0.43 109	2.28 174	0.53 128	1.02 12	0.53 7	0.53 23	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 71	0.36 4	0.23 103	0.18 131	0.20 20	0.15 10	0.21 55	0.20 48

LGCAT	0.64 37	0.42 42	0.89 6	0.71 98	0.36 36	1.91 128	0.25 8	1.18 23	0.66 12	0.53 23	0.42 16	1.24 290	0.55 69	1.60 260	0.45 48	0.35 421	0.35 508	0.18 2	0.23 246	0.19 10	0.31 310

MonSter++	0.52 13	0.42 42	0.89 6	0.61 16	0.36 36	1.64 106	0.25 8	0.96 8	0.91 80	0.62 75	0.42 16	0.56 79	0.53 62	0.71 9	0.45 48	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

LG-Stereo_L2	0.63 35	0.46 74	1.15 92	0.70 88	0.43 109	2.32 178	0.28 19	1.86 98	0.68 14	0.56 33	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 205	0.40 17	0.23 103	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.21 55	0.20 48

mm2	0.45 2	0.42 42	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 8	0.25 8	0.95 7	0.90 74	0.52 19	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

mm1	0.47 6	0.42 42	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 8	0.25 8	1.32 26	0.90 74	0.52 19	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

LiteMatch	0.67 43	0.84 453	0.89 6	0.80 170	0.39 79	1.60 98	0.68 224	0.96 8	0.91 80	0.62 75	0.43 19	0.56 79	1.40 383	0.71 9	1.10 327	0.28 251	0.16 49	0.29 287	0.22 224	0.29 222	0.37 391

GeoVLM	0.52 13	0.42 42	0.88 2	0.62 25	0.36 36	1.62 103	0.25 8	0.96 8	0.90 74	0.61 68	0.43 19	0.57 86	0.53 62	0.71 9	0.45 48	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

HiDET	0.61 27	0.41 31	0.88 2	0.64 43	0.39 79	2.67 216	0.25 8	1.59 60	0.91 80	0.59 56	0.44 23	0.52 59	0.50 54	0.76 25	0.54 107	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 10	0.19 10	0.21 94

IGEV-Stereo+	0.94 174	0.47 98	1.19 100	0.86 236	2.02 650	1.40 70	0.39 55	1.17 20	0.88 71	0.61 68	0.44 23	0.47 42	0.79 173	2.14 346	0.42 28	0.27 207	0.19 179	0.22 52	0.17 47	2.26 663	2.41 667

LiteMatch*	0.67 43	0.46 74	3.75 360	0.65 56	0.36 36	1.48 83	0.26 15	1.11 15	0.96 102	0.58 48	0.45 25	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 63	0.16 49	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.20 48

PointNet	0.56 19	0.41 31	0.92 13	0.63 33	0.33 20	1.85 122	0.31 25	1.34 30	0.88 71	0.71 110	0.46 26	0.57 86	0.32 5	0.80 36	0.45 48	0.18 25	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.20 48

dual_stereo	0.68 48	0.40 20	1.05 31	0.64 43	0.37 57	0.84 16	0.34 42	3.40 354	1.03 116	0.50 12	0.46 26	0.58 89	0.40 19	1.85 316	0.49 76	0.23 103	0.17 85	0.21 36	0.16 28	0.20 33	0.19 15

LACA2	0.62 29	0.53 157	1.20 107	0.54 3	0.26 3	3.15 286	0.47 105	1.56 54	0.57 9	0.52 19	0.47 28	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 103	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.23 88	0.17 1

CAR	0.60 23	0.41 31	1.04 26	0.72 112	0.61 242	2.02 139	0.33 33	1.13 17	0.94 98	0.61 68	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.14 138	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

MSE-Stereo	0.59 21	0.40 20	1.04 26	0.72 112	0.61 242	2.02 139	0.33 33	1.13 17	0.94 98	0.60 65	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.06 115	0.42 28	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

DispViT+	0.72 59	0.38 10	1.20 107	0.54 3	2.17 655	0.92 18	0.33 33	2.05 125	1.43 185	0.62 75	0.50 31	0.45 37	0.51 58	1.52 243	0.56 116	0.24 131	0.18 131	0.19 9	0.14 2	0.19 10	0.21 94

CSFM-Stereo	0.60 23	0.39 16	0.95 16	0.60 15	0.32 16	2.66 215	0.31 25	1.44 40	0.77 32	0.72 114	0.51 32	0.55 73	0.51 58	0.75 22	0.46 58	0.17 11	0.17 85	0.18 2	0.15 10	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 23	0.37 9	1.12 78	0.59 12	0.57 222	2.19 167	0.31 25	1.68 76	0.56 8	0.49 11	0.51 32	0.56 79	0.33 8	0.96 91	0.54 107	0.21 63	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.20 33	0.21 94

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 31	1.03 25	0.55 5	0.37 57	0.99 23	0.23 3	1.38 34	0.67 13	0.56 33	0.52 34	0.50 51	0.82 187	0.83 48	0.47 63	0.29 281	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.65 41	0.41 31	1.06 38	0.85 227	0.31 12	2.44 191	0.46 99	1.09 14	0.69 17	0.84 177	0.52 34	0.55 73	0.53 62	1.49 237	0.46 58	0.31 348	0.14 11	0.25 149	0.18 92	0.23 88	0.20 48

MGA	0.59 21	0.40 20	1.04 26	0.72 112	0.80 334	1.74 115	0.41 70	0.98 11	0.99 109	0.60 65	0.54 36	0.54 64	0.29 2	1.06 115	0.42 28	0.20 50	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.21 94

Pro-Stereo	0.68 48	0.33 4	0.97 18	0.68 76	0.43 109	3.11 281	0.35 46	0.70 3	0.96 102	0.54 30	0.54 36	0.62 108	0.27 1	2.06 335	0.68 167	0.24 131	0.16 49	0.30 316	0.25 296	0.20 33	0.19 15

aanet-new-12k	0.80 107	0.44 57	1.68 189	0.81 174	0.31 12	3.00 262	0.97 449	2.65 244	0.78 37	0.69 103	0.55 38	0.58 89	0.77 159	0.99 100	0.54 107	0.21 63	0.14 11	0.24 108	0.19 137	0.26 161	0.22 128

LG-G_1	0.70 53	0.40 20	1.12 78	0.71 98	0.30 9	2.80 225	0.40 63	2.21 149	0.78 37	0.59 56	0.55 38	0.51 53	0.58 80	1.24 170	0.49 76	0.24 131	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

LG-G	0.70 53	0.40 20	1.12 78	0.71 98	0.30 9	2.80 225	0.40 63	2.21 149	0.78 37	0.59 56	0.55 38	0.51 53	0.58 80	1.24 170	0.49 76	0.24 131	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

MCSU-Stereo	0.64 37	0.34 6	1.18 98	0.76 150	0.33 20	2.10 155	0.45 93	1.72 80	0.87 68	0.48 7	0.57 41	1.11 261	0.52 60	0.86 58	0.48 67	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.14 2	0.20 33	0.20 48

BStereo	0.88 145	0.73 383	4.10 365	0.80 170	0.51 172	1.13 31	0.72 250	2.57 226	1.00 111	0.85 180	0.57 41	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 269	0.26 180	0.22 303	0.24 108	0.29 404	0.25 129	0.25 180

Wave_Phase_stereo	1.07 221	0.73 383	4.10 365	0.80 170	0.51 172	4.91 660	0.72 250	2.50 207	1.00 111	0.85 180	0.57 41	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 269	0.26 180	0.22 303	0.24 108	0.29 404	0.25 129	0.25 180

LCMNet	0.63 35	0.40 20	0.95 16	0.58 9	0.39 79	3.11 281	0.27 17	1.58 57	0.84 61	0.56 33	0.58 44	0.52 59	0.53 62	0.77 29	0.51 94	0.17 11	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.20 33	0.21 94

DEFOM-Stereo	0.70 53	0.46 74	1.13 84	0.72 112	0.48 157	3.40 336	0.44 88	0.90 6	0.77 32	0.86 185	0.58 44	0.45 37	0.43 25	1.76 296	0.43 35	0.24 131	0.18 131	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.20 48

Replicate-Monster	0.79 105	1.36 579	2.08 242	0.70 88	0.52 185	2.05 148	0.34 42	1.92 107	0.82 54	1.03 222	0.60 46	0.48 48	0.52 60	1.28 184	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.78 594

LGtest1	0.55 17	0.41 31	1.14 90	0.70 88	0.40 89	0.99 23	0.26 15	1.32 26	0.93 94	0.53 23	0.60 46	0.44 33	0.49 50	1.02 106	0.45 48	0.27 207	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.21 55	0.23 148

Zero-FE251	0.80 107	0.75 405	1.71 191	0.88 247	0.70 296	2.59 210	0.45 93	1.38 34	0.83 58	1.79 343	0.61 48	0.73 164	0.81 183	0.82 45	0.61 134	0.29 281	0.23 333	0.27 227	0.19 137	0.20 33	0.20 48

FSD					0.60 237	0.77 12	0.67 213	1.57 56	0.68 14	0.72 114	0.62 49	1.02 246	0.72 132	0.81 41	0.73 195	0.59 591	0.54 608	0.57 598	0.54 599	0.57 536

DDF-Stereo	0.90 160	0.53 157	1.16 93	0.88 247	1.31 519	1.59 96	0.86 362	2.26 160	0.79 41	0.48 7	0.63 50	0.54 64	0.73 137	2.97 406	1.03 313	0.39 472	0.17 85	0.24 108	0.18 92	1.06 627	0.29 270

monster-pro	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.14 37	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.36 14	0.91 76	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

MonStereo	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.13 31	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.36 14	0.90 71	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.13 31	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.36 14	0.88 65	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

zero-FE	0.95 182	0.52 139	2.63 300	0.86 236	1.27 512	1.41 71	0.86 362	2.27 162	0.73 27	0.50 12	0.64 51	0.54 64	0.78 168	2.70 395	1.02 311	0.35 421	0.17 85	0.24 108	0.18 92	1.03 624	0.29 270

MonSter	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.13 31	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.35 11	0.95 87	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

DepthFocus	0.50 11	0.41 31	1.02 23	0.57 7	0.38 73	0.77 12	0.44 88	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 56	0.75 173	0.48 44	0.83 48	0.36 4	0.26 180	0.19 179	0.27 227	0.25 296	0.25 129	0.21 94

aanet-new-90k	0.85 133	0.57 205	1.82 205	0.75 132	0.92 396	3.26 309	0.72 250	2.51 210	0.86 66	0.47 5	0.67 57	0.49 50	0.76 154	1.56 248	0.45 48	0.19 36	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.24 102	0.20 48

EGLCR-Stereo	1.06 217	0.51 131	1.56 178	1.02 359	0.39 79	4.27 564	0.42 78	4.08 516	1.48 215	0.90 194	0.68 58	1.09 256	0.66 117	1.81 304	0.62 138	0.27 207	0.19 179	0.29 287	0.23 246	0.37 387	0.25 180

Wavelet-MonSter	0.57 20	0.47 98	1.13 84	0.66 65	0.78 326	1.60 98	0.30 24	1.17 20	0.68 14	0.58 48	0.69 59	0.39 15	0.48 44	0.99 100	0.46 58	0.15 1	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.20 33	0.19 15

aanet-new-10k	0.82 125	0.58 221	1.16 93	0.78 162	0.37 57	3.52 368	1.04 479	2.34 175	0.76 30	0.89 192	0.70 60	0.64 117	0.88 211	0.94 86	0.59 128	0.22 85	0.16 49	0.25 149	0.18 92	0.26 161	0.20 48

WQFJA1++	10.56 686	0.40 20	3.21 331	0.89 255	0.82 351	1.43 74	0.41 70	2.15 141	0.87 68	96.02 734	0.71 61	0.46 39	0.55 69	1.29 189	0.50 83	0.27 207	0.17 85	0.21 36	0.18 92	100.47 732	0.22 128

IGEV	0.70 53	0.36 8	1.07 40	0.71 98	1.31 519	2.82 229	0.41 70	1.76 85	0.98 106	0.73 117	0.71 61	0.35 3	0.42 23	0.90 71	0.42 28	0.18 25	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.18 1	0.20 48

IGEV-RUCA	0.90 160	0.53 157	1.05 31	0.81 174	0.74 311	3.89 449	0.80 321	1.92 107	1.41 178	0.96 211	0.71 61	0.70 143	0.73 137	1.30 195	0.68 167	0.29 281	0.20 231	0.25 149	0.19 137	0.43 461	0.34 355

rvit_0105_6	1.00 205	0.93 485	2.21 254	0.92 283	0.55 205	1.52 91	0.79 310	2.41 182	2.96 594	0.76 139	0.72 64	1.02 246	0.75 146	1.42 221	0.81 230	0.40 480	0.43 566	0.34 425	0.31 441	0.43 461	0.34 355

Foundation-i1a	0.78 99	0.38 10	1.07 40	0.71 98	0.33 20	0.91 17	0.63 191	2.42 186	1.93 389	0.93 200	0.73 65	0.95 234	1.22 340	1.66 278	0.57 121	0.24 131	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.19 10	0.22 128

2.75w_new	0.75 72	0.45 62	1.10 67	0.65 56	0.62 251	2.45 193	0.56 144	2.75 259	0.74 28	0.78 148	0.73 65	0.38 13	0.92 226	1.04 113	0.66 158	0.17 11	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.18 1	0.19 15

rvit_stereo_0081	0.80 107	0.63 284	1.19 100	0.91 277	0.64 257	1.27 51	0.61 172	2.05 125	1.71 342	0.82 162	0.73 65	0.85 199	0.75 146	1.30 195	0.80 225	0.31 348	0.26 415	0.27 227	0.25 296	0.38 392	0.27 234

rvit_stereo_0082	0.80 107	0.63 284	1.19 100	0.91 277	0.64 257	1.27 51	0.61 172	2.05 125	1.71 342	0.82 162	0.73 65	0.85 199	0.75 146	1.30 195	0.80 225	0.31 348	0.26 415	0.27 227	0.25 296	0.38 392	0.27 234

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 99	0.45 62	1.12 78	0.71 98	1.00 433	2.05 148	0.87 383	2.25 158	1.18 131	0.56 33	0.74 69	0.44 33	1.03 262	0.81 41	0.41 22	0.21 63	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.27 181	0.91 611

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 166	1.57 600	2.54 287	0.69 82	1.41 554	2.08 152	0.83 341	2.11 135	1.38 168	0.65 91	0.75 70	0.66 127	0.64 102	0.72 16	0.40 17	0.23 103	0.19 179	0.24 108	0.18 92	0.33 321	0.54 524

MaDis-Stereo	0.82 125	0.66 321	1.53 172	0.65 56	1.87 638	1.24 47	0.36 48	2.13 137	1.27 150	0.67 97	0.75 70	0.88 209	0.70 127	1.15 145	1.07 320	0.29 281	0.23 333	0.26 193	0.20 164	0.31 268	0.22 128

FlowAnything_test	0.75 72	0.60 247	1.18 98	0.82 186	0.58 231	2.29 176	0.66 209	1.38 34	0.80 45	1.03 222	0.76 72	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 278	0.31 348	0.27 427	0.40 499	0.48 575	0.31 268	0.30 300

GIP-stereo	0.88 145	0.50 122	1.34 141	1.32 512	0.94 404	2.90 241	0.42 78	3.41 356	1.06 123	0.63 83	0.76 72	0.90 216	0.76 154	0.91 76	0.52 97	0.27 207	0.18 131	0.25 149	0.16 28	0.25 129	0.19 15

test_xeample3	2.12 418	0.63 284	21.55 678	0.91 277	0.47 149	1.85 122	0.94 433	7.96 679	1.23 139	0.75 125	0.76 72	0.64 117	0.70 127	1.77 297	0.83 237	0.30 323	0.21 270	0.27 227	0.21 189	0.27 181	0.24 166

aanet-new-60k	0.77 90	0.64 296	1.98 222	0.73 121	0.49 165	2.10 155	0.87 383	2.24 156	0.85 64	0.56 33	0.77 75	0.61 101	0.66 117	1.20 162	0.48 67	0.18 25	0.15 24	0.25 149	0.17 47	0.23 88	0.22 128

IGEVStereo-DCA	0.86 137	0.65 309	2.05 230	0.90 266	0.46 139	1.57 93	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.65 91	0.77 75	0.74 170	0.72 132	2.59 387	0.86 250	0.28 251	0.21 270	0.28 262	0.21 189	0.29 222	0.27 234

rrr	2.27 447	0.65 309	23.82 697	0.90 266	0.46 139	1.57 93	0.96 444	7.98 680	1.19 135	0.65 91	0.77 75	0.74 170	0.72 132	2.59 387	0.86 250	0.28 251	0.21 270	0.28 262	0.21 189	0.29 222	0.25 180

3.25w_new	0.69 51	0.46 74	1.10 67	0.61 16	0.61 242	2.23 170	0.51 117	2.45 196	0.90 74	0.63 83	0.78 78	0.47 42	0.71 129	0.78 31	0.50 83	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.25w	0.69 51	0.46 74	1.10 67	0.61 16	0.61 242	2.23 170	0.51 117	2.45 196	0.90 74	0.63 83	0.78 78	0.47 42	0.71 129	0.79 33	0.50 83	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

AEACV	0.79 105	0.54 173	1.35 146	0.97 319	0.63 255	1.13 31	0.92 425	2.02 123	0.91 80	0.76 139	0.79 80	0.80 184	1.61 446	1.28 184	0.61 134	0.22 85	0.18 131	0.26 193	0.23 246	0.27 181	0.23 148

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 189	1.76 613	2.51 285	0.69 82	1.40 546	2.95 257	0.99 459	2.18 142	1.04 119	0.68 99	0.80 81	0.69 140	0.64 102	0.87 59	0.40 17	0.23 103	0.19 179	0.25 149	0.21 189	0.30 248	0.64 562

asda	0.77 90	0.46 74	1.10 67	0.64 43	0.82 351	3.33 324	0.49 111	2.40 181	0.81 52	0.63 83	0.80 81	0.44 33	0.85 197	0.88 65	0.60 131	0.17 11	0.13 1	0.24 108	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.75w	0.75 72	0.47 98	1.09 61	0.63 33	1.10 464	2.61 211	0.53 128	2.46 199	0.97 105	0.62 75	0.80 81	0.40 17	0.66 117	1.11 125	0.48 67	0.19 36	0.13 1	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.21 94

rvit_stereo_0081_aga	0.81 120	0.75 405	1.84 206	0.72 112	0.73 306	1.21 42	0.63 191	1.92 107	1.39 170	0.87 188	0.80 81	0.79 182	0.69 124	1.27 182	0.69 178	0.35 421	0.29 452	0.26 193	0.25 296	0.40 408	0.27 234

U	12.82 696	0.38 10	1.99 223	0.66 65	58.94 725	63.38 728	0.34 42	1.91 106	0.94 98	0.59 56	0.80 81	0.46 39	0.57 76	0.83 48	0.44 41	0.29 281	0.17 85	63.35 730	59.81 729	0.29 222	0.20 48

Foundation-i1b	0.74 67	0.38 10	1.05 31	0.69 82	0.43 109	0.94 19	0.66 209	2.52 211	1.67 326	0.83 174	0.81 86	1.03 248	1.08 297	1.13 134	0.48 67	0.23 103	0.16 49	0.21 36	0.18 92	0.20 33	0.19 15

S2M2_L	0.64 37	0.55 182	1.07 40	0.89 255	0.54 197	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 164	0.59 56	0.81 86	0.86 203	0.47 40	0.70 6	0.65 154	0.31 348	0.33 489	0.27 227	0.27 347	0.36 374	0.31 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	3.82 619	0.52 139	59.75 728	0.90 266	1.06 448	2.70 219	0.77 296	3.08 306	1.18 131	1.20 250	0.81 86	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 167	0.27 207	0.21 270	0.28 262	0.21 189	0.27 181	0.25 180

GCAPDPT-zeroshot	3.67 610	0.52 139	56.80 727	0.90 266	1.06 448	2.70 219	0.77 296	3.08 306	1.18 131	1.20 250	0.81 86	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 167	0.27 207	0.21 270	0.28 262	0.20 164	0.27 181	0.25 180

DN	1.08 223	0.54 173	3.15 329	0.90 266	1.00 433	3.37 328	0.48 109	2.59 236	1.45 191	0.95 206	0.82 90	1.32 302	0.73 137	1.86 317	0.64 145	0.30 323	0.26 415	0.28 262	0.24 276	0.34 340	0.32 322

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 18	0.61 16	0.38 73	0.42 2	0.36 48	0.68 2	0.77 32	0.50 12	0.83 91	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 138	0.19 36	0.14 11	0.24 108	0.22 224	0.20 33	0.19 15

qwe	0.75 72	0.45 62	1.10 67	0.67 73	1.06 448	2.49 197	0.45 93	2.57 226	0.90 74	0.71 110	0.83 91	0.43 28	0.48 44	1.10 123	0.64 145	0.17 11	0.14 11	0.24 108	0.16 28	0.21 55	0.20 48

aanet-new-70k	0.76 80	0.59 231	1.16 93	0.70 88	0.39 79	2.40 187	0.79 310	2.39 180	0.71 20	0.59 56	0.84 93	0.48 48	0.81 183	1.61 266	0.53 101	0.19 36	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.24 102	0.20 48

3w_stereo	0.71 58	0.47 98	1.14 90	0.65 56	0.39 79	1.73 112	0.68 224	2.79 270	0.79 41	0.67 97	0.84 93	0.37 9	1.02 260	1.03 107	0.56 116	0.18 25	0.14 11	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.22 128

monsters	0.82 125	0.58 221	1.16 93	0.76 150	1.52 573	2.92 247	0.40 63	2.66 247	0.72 22	0.66 94	0.84 93	0.38 13	0.41 21	1.84 310	0.48 67	0.20 50	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.19 15

fffft	0.76 80	0.47 98	1.28 128	0.82 186	0.54 197	1.51 87	0.80 321	2.09 133	1.18 131	0.63 83	0.84 93	0.59 94	0.55 69	1.80 302	0.85 243	0.19 36	0.18 131	0.27 227	0.20 164	0.26 161	0.24 166
1: 1. 1
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 145	0.80 430	1.43 160	0.68 76	1.19 488	3.73 412	0.92 425	2.05 125	0.96 102	0.71 110	0.85 97	0.80 184	0.81 183	0.72 16	0.56 116	0.23 103	0.19 179	0.26 193	0.18 92	0.23 88	0.36 375

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 42	1.00 21	0.83 199	0.48 157	1.39 69	0.32 30	1.45 41	0.82 54	0.88 189	0.85 97	0.39 15	0.36 14	1.99 329	0.47 63	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 10	0.18 1	0.21 94

gcap-zeroshot	0.90 160	0.46 74	1.36 148	0.64 43	1.71 613	3.95 471	0.68 224	2.49 203	0.98 106	1.05 224	0.85 97	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 94	0.27 207	0.19 179	0.30 316	0.24 276	0.24 102	0.19 15

testlalala	0.90 160	0.46 74	1.36 148	0.64 43	1.71 613	3.95 471	0.68 224	2.49 203	0.98 106	1.05 224	0.85 97	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 94	0.27 207	0.19 179	0.30 316	0.24 276	0.24 102	0.19 15

WQFJA1	2.11 413	0.52 139	1.23 111	0.63 33	1.87 638	2.81 227	0.61 172	11.67 690	15.01 695	0.80 156	0.86 101	0.92 224	1.03 262	1.13 134	1.48 427	0.26 180	0.25 397	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.24 166

NLMM	2.10 409	0.53 157	1.23 111	0.63 33	1.86 635	2.81 227	0.61 172	11.68 691	14.99 694	0.80 156	0.86 101	0.92 224	1.03 262	1.12 130	1.48 427	0.26 180	0.25 397	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.24 166

GREAT-IGEV	0.74 67	0.54 173	1.86 207	1.10 401	0.44 120	2.44 191	0.34 42	1.37 33	1.51 234	0.48 7	0.86 101	0.51 53	0.60 91	1.07 118	0.45 48	0.22 85	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.23 88	0.25 180
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.86 137	0.52 139	1.39 152	0.82 186	0.66 272	1.37 67	0.79 310	1.58 57	1.31 156	1.56 291	0.87 104	2.18 436	0.89 217	0.97 94	0.88 261	0.26 180	0.19 179	0.26 193	0.19 137	0.25 129	0.24 166

aanet-new-78k	1.46 302	0.57 205	14.51 504	0.74 128	0.34 26	3.31 322	0.68 224	2.34 175	0.72 22	0.58 48	0.88 105	0.50 51	1.06 285	1.42 221	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 149	0.17 47	0.24 102	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 80	0.51 131	2.13 246	0.72 112	0.38 73	2.35 181	0.99 459	1.82 93	0.80 45	0.68 99	0.88 105	0.56 79	0.64 102	0.87 59	0.55 112	0.23 103	0.16 49	0.25 149	0.20 164	0.24 102	0.20 48

Foundation-i1c-attn	0.74 67	0.38 10	1.05 31	0.71 98	0.35 31	0.95 20	0.67 213	2.42 186	1.68 329	0.77 144	0.88 105	0.76 174	1.25 349	1.38 212	0.48 67	0.23 103	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.20 33	0.21 94

Test_v1	0.62 29	0.40 20	1.13 84	0.74 128	0.55 205	1.60 98	0.39 55	1.68 76	0.92 87	0.60 65	0.88 105	0.53 61	0.50 54	0.93 85	0.39 14	0.19 36	0.16 49	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.21 94

asd	0.70 53	0.45 62	1.10 67	0.67 73	0.90 393	2.88 239	0.43 83	1.64 72	0.79 41	0.68 99	0.88 105	0.43 28	0.74 143	0.85 56	0.49 76	0.19 36	0.13 1	0.24 108	0.17 47	0.22 75	0.20 48

2.5w	0.75 72	0.44 57	1.06 38	0.66 65	0.69 292	2.39 185	0.56 144	2.77 262	0.82 54	0.63 83	0.88 105	0.37 9	0.75 146	1.36 205	0.50 83	0.18 25	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.19 10	0.21 94

LoS	0.94 174	0.52 139	1.88 209	0.86 236	0.36 36	4.15 526	0.51 117	2.18 142	1.45 191	0.97 212	0.88 105	0.62 108	0.79 173	1.59 258	0.86 250	0.26 180	0.19 179	0.24 108	0.16 28	0.21 55	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GEAStereo	0.84 132	0.48 108	1.09 61	0.85 227	0.45 128	4.54 611	0.83 341	1.88 99	0.91 80	0.75 125	0.89 112	0.53 61	0.80 180	0.92 80	0.53 101	0.30 323	0.19 179	0.27 227	0.19 137	0.28 202	0.19 15

GSStereo	0.96 187	0.48 108	1.09 61	0.97 319	0.45 128	4.54 611	0.83 341	3.32 340	1.37 164	0.75 125	0.89 112	0.76 174	0.80 180	0.92 80	0.53 101	0.26 180	0.18 131	0.26 193	0.20 164	0.28 202	0.21 94

GS-Stereo							0.83 341	3.32 340	1.37 164	0.75 125	0.89 112	0.76 174	0.80 180	0.92 80	0.53 101	0.26 180	0.18 131	0.26 193	0.20 164	0.28 202	0.21 94

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 151	0.47 98	2.08 242	0.76 150	0.73 306	3.91 452	0.41 70	2.07 131	1.07 124	0.77 144	0.89 112	0.64 117	0.86 199	0.95 87	0.77 217	0.26 180	0.18 131	0.26 193	0.19 137	0.32 301	0.32 322

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 151	0.46 74	1.19 100	0.64 43	1.71 613	3.95 471	0.69 235	2.43 191	1.04 119	1.05 224	0.90 116	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 97	0.28 251	0.19 179	0.31 345	0.24 276	0.24 102	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 151	0.46 74	1.34 141	0.62 25	1.70 611	3.95 471	0.67 213	2.36 177	1.05 122	1.05 224	0.90 116	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 58	0.27 207	0.18 131	0.29 287	0.23 246	0.24 102	0.18 7

4.5_new	0.67 43	0.46 74	1.11 75	0.63 33	0.78 326	1.97 135	0.51 117	2.18 142	0.78 37	0.73 117	0.90 116	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 76	0.21 63	0.14 11	0.26 193	0.19 137	0.22 75	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 43	0.46 74	1.11 75	0.63 33	0.78 326	1.97 135	0.51 117	2.18 142	0.77 32	0.73 117	0.90 116	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 76	0.21 63	0.14 11	0.26 193	0.19 137	0.22 75	0.20 48

test_for_model	0.89 151	0.46 74	1.19 100	0.64 43	1.71 613	3.95 471	0.69 235	2.43 191	1.04 119	1.05 224	0.90 116	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 97	0.28 251	0.19 179	0.31 345	0.24 276	0.24 102	0.19 15

aanet-new-16k	0.74 67	0.51 131	1.56 178	0.73 121	0.37 57	2.14 160	0.88 390	2.01 119	0.91 80	0.56 33	0.91 121	0.70 143	0.96 235	0.76 25	0.54 107	0.20 50	0.15 24	0.23 68	0.18 92	0.26 161	0.21 94

AdaDepth	0.76 80	0.45 62	1.41 157	0.70 88	1.27 512	3.12 283	0.43 83	1.02 12	0.94 98	0.63 83	0.91 121	0.43 28	0.58 80	1.41 218	0.48 67	0.18 25	0.21 270	0.23 68	0.19 137	0.25 129	0.26 211

rvit_0105_4	1.07 221	0.99 505	2.39 275	0.93 299	0.54 197	1.62 103	0.84 348	2.77 262	2.91 589	0.80 156	0.91 121	1.09 256	0.86 199	1.63 273	0.85 243	0.40 480	0.45 576	0.35 444	0.31 441	0.43 461	0.40 436

S2M2_XL	0.46 3	0.41 31	1.09 61	0.65 56	0.34 26	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 23	0.92 124	0.65 123	0.53 62	0.54 1	0.50 83	0.28 251	0.24 369	0.25 149	0.21 189	0.23 88	0.22 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4w-stereo	0.67 43	0.49 118	1.07 40	0.63 33	0.75 314	1.63 105	0.44 88	2.23 154	0.77 32	0.56 33	0.92 124	0.40 17	0.82 187	1.08 119	0.53 101	0.18 25	0.13 1	0.25 149	0.18 92	0.19 10	0.20 48

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 224	3.30 653	2.61 295	0.82 186	0.38 73	1.27 51	0.62 187	1.51 47	1.29 153	0.91 195	0.92 124	0.65 123	0.57 76	1.08 119	0.59 128	1.55 664	0.15 24	0.32 369	0.28 376	1.10 633	1.98 659

aanet-new	0.94 174	0.56 194	2.97 319	0.71 98	1.41 554	2.86 236	1.03 475	1.99 116	0.82 54	0.59 56	0.93 127	0.58 89	1.30 359	1.18 159	0.50 83	0.22 85	0.17 85	0.24 108	0.17 47	0.25 129	0.22 128

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 59	0.46 74	1.10 67	0.68 76	1.36 536	1.59 96	0.77 296	1.42 39	1.19 135	0.74 122	0.93 127	0.70 143	0.93 229	0.67 4	0.42 28	0.23 103	0.18 131	0.24 108	0.19 137	0.26 161	0.23 148

2w_stereo	0.75 72	0.46 74	1.08 52	0.68 76	0.56 210	2.00 138	0.61 172	2.87 283	0.83 58	0.93 200	0.93 127	0.36 4	1.13 315	0.90 71	0.61 134	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

rvit_stereo_0083	0.86 137	0.67 331	1.42 158	0.87 242	0.65 265	1.23 43	0.64 196	1.67 74	2.28 469	0.79 152	0.93 127	0.93 228	1.07 291	1.46 233	0.75 205	0.32 369	0.36 515	0.30 316	0.26 319	0.33 321	0.28 257

aanet-new-8k	0.85 133	0.52 139	1.68 189	0.77 156	0.37 57	3.21 295	1.02 472	2.57 226	0.85 64	0.59 56	0.94 131	0.54 64	1.05 276	0.90 71	0.67 163	0.22 85	0.17 85	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 137	0.45 62	1.07 40	0.68 76	1.74 620	3.37 328	0.91 411	2.46 199	0.76 30	0.85 180	0.94 131	0.72 157	0.87 204	0.71 9	0.49 76	0.25 158	0.15 24	0.26 193	0.17 47	0.23 88	0.19 15

4.25_new	0.73 62	0.46 74	1.08 52	0.71 98	0.97 412	2.52 200	0.58 158	2.28 165	0.93 94	0.57 42	0.94 131	0.40 17	0.65 110	0.87 59	0.50 83	0.17 11	0.13 1	0.25 149	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 62	0.46 74	1.08 52	0.71 98	0.97 412	2.52 200	0.58 158	2.28 165	0.93 94	0.57 42	0.94 131	0.40 17	0.65 110	0.87 59	0.50 83	0.17 11	0.13 1	0.25 149	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 62	0.46 74	1.08 52	0.71 98	0.97 412	2.52 200	0.58 158	2.28 165	0.93 94	0.57 42	0.94 131	0.40 17	0.65 110	0.87 59	0.50 83	0.17 11	0.13 1	0.25 149	0.17 47	0.19 10	0.20 48

NLSM3	0.90 160	0.46 74	1.19 100	0.62 25	1.30 516	3.19 293	0.45 93	2.81 275	1.27 150	0.78 148	0.95 136	0.55 73	1.03 262	1.14 138	0.87 256	0.20 50	0.15 24	0.26 193	0.22 224	0.24 102	0.23 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 120	1.13 534	1.23 111	0.97 319	0.57 222	0.81 15	0.43 83	3.49 363	0.84 61	0.73 117	0.95 136	0.44 33	1.17 331	1.45 229	0.60 131	0.26 180	0.18 131	0.24 108	0.17 47	0.30 248	0.19 15

AIO_test	0.76 80	0.47 98	1.31 133	0.81 174	0.70 296	1.36 66	0.88 390	1.40 37	1.45 191	0.55 31	0.95 136	1.81 384	0.58 80	1.16 147	0.46 58	0.27 207	0.17 85	0.24 108	0.19 137	0.24 102	0.21 94

gcap_with_dpt	0.89 151	0.45 62	1.28 128	0.64 43	1.61 591	3.93 460	0.67 213	2.41 182	1.01 113	1.18 245	0.96 139	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 180	0.18 131	0.29 287	0.23 246	0.25 129	0.18 7

NLMM1	2.18 428	0.55 182	1.34 141	0.62 25	1.86 635	3.30 321	0.62 187	11.92 692	15.07 696	0.86 185	0.96 139	0.84 194	0.90 220	1.83 307	1.35 398	0.27 207	0.27 427	0.27 227	0.24 276	0.31 268	0.28 257

MM-Stereo_test2	1.79 352	0.53 157	20.16 625	1.43 558	0.47 149	2.57 207	0.73 258	1.67 74	1.47 205	0.94 202	0.96 139	0.84 194	0.79 173	1.16 147	0.68 167	0.24 131	0.17 85	0.25 149	0.22 224	0.30 248	0.22 128

rvit_stereo_ft	1.00 205	0.87 465	3.55 346	0.97 319	0.66 272	1.06 26	0.80 321	2.78 265	1.67 326	0.78 148	0.96 139	0.95 234	1.14 322	1.06 115	0.90 269	0.32 369	0.24 369	0.27 227	0.28 376	0.39 403	0.27 234

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 145	0.45 62	1.31 133	0.63 33	1.63 595	3.91 452	0.66 209	2.28 165	1.02 114	1.10 236	0.98 143	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 63	0.26 180	0.18 131	0.29 287	0.23 246	0.24 102	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 189	0.41 31	3.72 357	0.63 33	0.80 334	1.51 87	0.84 348	1.84 95	1.51 234	0.82 162	1.00 144	0.70 143	1.00 250	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.43 461	2.30 663

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 189	0.41 31	3.70 356	0.63 33	0.80 334	1.51 87	0.84 348	1.84 95	1.51 234	0.82 162	1.00 144	0.70 143	1.00 250	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.43 461	2.30 663

4D-IteraStereo	1.97 385	0.84 453	20.43 642	0.78 162	1.56 583	2.09 154	1.05 483	2.43 191	1.56 277	1.41 277	1.00 144	1.94 402	0.61 94	1.22 166	1.06 317	0.27 207	0.18 131	0.31 345	0.26 319	0.27 181	0.23 148

aanet-new-32k	0.81 120	0.64 296	3.94 363	0.70 88	0.97 412	1.43 74	0.96 444	1.36 31	0.72 22	0.61 68	1.02 147	0.62 108	0.87 204	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.25 129	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 120	0.64 296	3.91 362	0.70 88	0.97 412	1.43 74	0.96 444	1.36 31	0.72 22	0.61 68	1.02 147	0.62 108	0.87 204	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.25 129	0.22 128

MatchStereo	0.68 48	0.46 74	1.93 215	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 33	2.01 119	1.69 336	0.48 7	1.02 147	0.47 42	0.59 85	0.91 76	0.58 126	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CES	1.01 208	0.55 182	1.74 196	0.92 283	2.15 654	2.15 161	0.50 113	2.01 119	1.45 191	0.76 139	1.02 147	0.61 101	0.47 40	1.29 189	0.79 224	0.22 85	0.17 85	0.24 108	0.14 2	0.63 556	2.29 662

sAnonymous2	1.37 291	1.22 557	9.79 434	0.92 283	0.88 385	1.23 43	0.61 172	2.56 224	1.69 336	0.85 180	1.02 147	0.73 164	1.23 345	0.98 96	0.78 218	0.29 281	0.25 397	0.31 345	0.30 425	1.06 627	0.71 576

CroCo_RVC	1.37 291	1.22 557	9.79 434	0.92 283	0.88 385	1.23 43	0.61 172	2.56 224	1.69 336	0.85 180	1.02 147	0.73 164	1.23 345	0.98 96	0.78 218	0.29 281	0.25 397	0.31 345	0.30 425	1.06 627	0.71 576

2.25w	0.75 72	0.47 98	1.09 61	0.69 82	0.65 265	2.28 174	0.40 63	2.42 186	0.80 45	0.73 117	1.03 153	0.40 17	0.81 183	1.24 170	0.80 225	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 47	0.19 10	0.21 94

ff7	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 212	0.52 185	4.55 616	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

ffff	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 212	0.52 185	4.55 616	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

11t	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 212	0.52 185	4.55 616	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

ccc-4	0.98 195	0.69 342	2.05 230	0.84 212	0.52 185	4.55 616	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 67	0.45 62	1.13 84	0.69 82	0.77 324	1.77 116	0.88 390	2.04 124	1.47 205	0.61 68	1.04 158	0.61 101	0.79 173	0.89 70	0.43 35	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.18 92	0.25 129	0.28 257

VIP-Stereo	0.85 133	0.83 447	1.59 182	0.76 150	0.87 381	3.18 290	0.80 321	1.94 111	0.83 58	0.78 148	1.04 158	0.64 117	0.59 85	1.24 170	0.61 134	0.28 251	0.18 131	0.23 68	0.17 47	0.22 75	0.19 15

water-stereo	0.78 99	0.45 62	1.94 216	0.79 167	0.48 157	2.36 182	0.47 105	1.53 51	1.09 126	0.88 189	1.04 158	0.82 190	0.75 146	0.72 16	0.78 218	0.22 85	0.23 333	0.25 149	0.23 246	0.24 102	0.29 270

rvit_stereo_0080	0.94 174	0.72 372	2.56 289	0.64 43	0.59 234	1.90 126	0.75 280	2.71 253	1.40 174	0.91 195	1.04 158	0.85 199	0.82 187	1.14 138	0.78 218	0.35 421	0.29 452	0.25 149	0.27 347	0.45 481	0.29 270

whm_eth	0.94 174	0.72 372	2.56 289	0.64 43	0.59 234	1.90 126	0.75 280	2.71 253	1.40 174	0.91 195	1.04 158	0.85 199	0.82 187	1.14 138	0.78 218	0.35 421	0.29 452	0.25 149	0.27 347	0.45 481	0.29 270

GCAP-Stereo	0.93 170	0.68 339	1.35 146	0.85 227	0.41 96	3.61 392	0.52 126	2.20 146	1.50 227	1.11 240	1.04 158	1.17 273	0.84 194	1.11 125	0.71 187	0.25 158	0.20 231	0.27 227	0.18 92	0.28 202	0.23 148

GLC_STEREO	0.76 80	0.52 139	1.12 78	0.83 199	0.33 20	1.86 124	0.82 335	1.46 43	1.38 168	0.95 206	1.04 158	0.68 134	0.72 132	0.97 94	0.80 225	0.23 103	0.25 397	0.32 369	0.25 296	0.32 301	0.30 300

aanet-new-22k	0.76 80	0.65 309	2.50 284	0.74 128	0.34 26	1.47 81	1.32 538	1.61 62	0.81 52	0.57 42	1.05 165	0.54 64	0.84 194	0.92 80	0.50 83	0.21 63	0.16 49	0.24 108	0.19 137	0.27 181	0.20 48

WQFJX1	2.20 431	0.52 139	1.38 150	0.62 25	1.78 627	3.07 273	0.67 213	12.26 695	15.24 697	0.84 177	1.05 165	0.91 218	0.97 240	1.88 319	1.26 375	0.27 207	0.25 397	0.28 262	0.21 189	0.36 374	0.25 180

RAStereo	0.75 72	0.52 139	2.86 316	0.58 9	0.62 251	1.19 41	0.32 30	1.81 92	0.99 109	0.75 125	1.05 165	0.64 117	0.47 40	0.80 36	0.94 294	0.22 85	0.20 231	0.27 227	0.21 189	0.34 340	0.22 128

PMTNet	0.99 203	0.48 108	1.73 193	0.62 25	0.56 210	4.20 553	0.43 83	1.88 99	1.58 287	1.00 214	1.05 165	0.78 178	0.98 247	1.50 238	0.85 243	1.21 650	0.20 231	0.23 68	0.15 10	0.22 75	0.19 15

aanet-new-40k	0.73 62	0.59 231	1.25 118	0.75 132	1.49 566	1.42 73	0.96 444	1.95 112	0.84 61	0.52 19	1.06 169	0.51 53	0.76 154	0.85 56	0.47 63	0.18 25	0.15 24	0.24 108	0.18 92	0.26 161	0.22 128

anonymousdsp	0.95 182	0.69 342	1.27 126	0.83 199	0.52 185	4.54 611	0.84 348	1.76 85	1.24 141	0.76 139	1.06 169	0.78 178	0.77 159	1.67 283	0.69 178	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.26 211

IGEV-Stereo	0.95 182	0.69 342	1.27 126	0.84 212	0.52 185	4.54 611	0.84 348	1.76 85	1.24 141	0.75 125	1.06 169	0.79 182	0.77 159	1.68 285	0.69 178	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.26 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
VMStereo-Base	0.73 62	0.44 57	1.48 167	0.61 16	0.35 31	1.71 109	0.43 83	1.30 24	1.40 174	0.84 177	1.07 172	0.92 224	0.73 137	1.26 177	0.73 195	0.24 131	0.23 333	0.24 108	0.18 92	0.24 102	0.24 166

knoymous	1.30 282	0.60 247	5.57 388	0.88 247	0.75 314	3.04 266	0.90 403	2.68 249	1.33 157	1.48 282	1.07 172	2.78 511	0.88 211	1.29 189	0.85 243	0.31 348	0.22 303	0.35 444	0.20 164	0.45 481	0.37 391

riskmin	1.25 264	0.56 194	2.05 230	1.05 369	0.93 402	2.86 236	0.55 139	3.23 325	1.34 158	1.55 289	1.07 172	3.56 586	2.03 523	1.29 189	1.00 309	0.28 251	0.27 427	0.34 425	0.21 189	0.41 432	0.43 456

depthmonostereo	0.94 174	0.71 367	2.39 275	0.85 227	0.54 197	2.21 169	0.53 128	1.83 94	1.17 130	0.95 206	1.09 175	0.99 240	0.97 240	2.37 364	0.68 167	0.23 103	0.27 427	0.22 52	0.20 164	0.25 129	0.26 211

MM-Stereo_test1	1.90 369	0.53 157	19.85 611	1.39 550	0.48 157	1.81 120	0.79 310	3.00 295	1.82 366	1.69 319	1.09 175	0.87 205	0.97 240	1.45 229	0.74 202	0.24 131	0.21 270	0.27 227	0.24 276	0.35 361	0.24 166

CASnet	0.78 99	0.51 131	1.29 131	0.81 174	0.29 8	1.28 57	0.74 270	1.51 47	1.89 383	1.64 308	1.09 175	0.65 123	0.64 102	0.91 76	0.76 212	0.29 281	0.17 85	0.41 511	0.31 441	0.32 301	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-28k	0.77 90	0.58 221	2.64 302	0.78 162	0.39 79	1.97 135	1.05 483	1.72 80	0.79 41	0.58 48	1.10 178	0.54 64	0.78 168	0.70 6	0.44 41	0.20 50	0.15 24	0.25 149	0.19 137	0.29 222	0.21 94

CAS	1.26 271	0.40 20	1.46 162	2.97 668	1.61 591	4.13 522	0.73 258	1.78 89	1.49 221	0.83 174	1.10 178	0.59 94	0.53 62	1.26 177	0.80 225	2.99 673	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 268	1.72 652

monsterstereo	0.82 125	0.50 122	1.26 120	0.77 156	1.41 554	2.54 206	0.40 63	3.14 311	0.71 20	0.70 106	1.11 180	0.41 24	0.39 18	1.50 238	0.50 83	0.19 36	0.16 49	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.17 1

FENet	2.25 442	0.50 122	20.29 635	1.35 530	0.67 279	4.01 494	0.60 167	3.95 474	1.99 397	1.96 386	1.11 180	2.43 469	1.43 398	1.60 260	1.39 401	0.32 369	0.22 303	0.33 406	0.26 319	0.29 222	0.39 415

aanet-new-36k	0.77 90	0.54 173	1.39 152	0.72 112	0.32 16	2.92 247	0.60 167	2.21 149	0.87 68	0.55 31	1.12 182	0.56 79	0.87 204	0.98 96	0.48 67	0.19 36	0.15 24	0.25 149	0.17 47	0.26 161	0.21 94

SMoEStereo_RVC	0.80 107	0.53 157	1.12 78	0.92 283	0.44 120	2.41 188	0.79 310	1.49 46	1.16 128	0.70 106	1.12 182	0.64 117	0.64 102	1.69 286	0.87 256	0.22 85	0.16 49	0.31 345	0.22 224	0.26 161	0.25 180

CREStereo	0.92 168	0.53 157	1.45 161	0.61 16	0.34 26	4.42 588	0.40 63	2.21 149	1.54 262	0.94 202	1.12 182	0.87 205	0.87 204	1.12 130	0.72 192	0.28 251	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.22 75	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-32k-new	0.89 151	0.90 471	2.17 251	0.75 132	0.62 251	3.41 341	0.99 459	2.09 133	0.72 22	0.53 23	1.13 185	0.66 127	0.96 235	1.04 113	0.52 97	0.21 63	0.15 24	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.20 48

ProNet	0.82 125	0.71 367	1.50 168	0.86 236	0.45 128	1.78 117	0.83 341	1.75 84	1.28 152	0.66 94	1.13 185	0.78 178	0.76 154	1.66 278	0.71 187	0.24 131	0.20 231	0.25 149	0.23 246	0.29 222	0.25 180

TestStereo_HLe17	2.22 434	1.13 534	17.87 557	0.85 227	0.79 330	3.54 374	0.62 187	3.97 482	3.06 608	1.15 243	1.14 187	1.16 270	1.05 276	5.89 478	0.73 195	0.25 158	0.19 179	0.29 287	0.22 224	0.25 129	0.25 180

trnet	0.91 166	0.48 108	1.46 162	0.62 25	0.31 12	4.40 583	0.41 70	2.20 146	1.53 253	0.94 202	1.14 187	0.88 209	0.89 217	1.09 122	0.71 187	0.27 207	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.21 55	0.19 15

TestStereo_HL2	2.23 437	0.77 414	19.10 587	0.83 199	0.81 340	2.45 193	0.63 191	3.14 311	2.54 534	1.08 231	1.15 189	1.06 254	1.06 285	7.23 511	1.43 411	0.24 131	0.20 231	0.26 193	0.19 137	0.22 75	0.26 211

TS12	0.80 107	0.43 51	1.08 52	0.55 5	0.30 9	3.40 336	0.41 70	2.20 146	1.37 164	0.69 103	1.15 189	0.54 64	0.69 124	1.27 182	0.57 121	0.21 63	0.18 131	0.22 52	0.17 47	0.22 75	0.26 211

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 107	0.50 122	1.52 171	0.71 98	1.26 509	2.61 211	0.93 428	1.85 97	0.80 45	0.62 75	1.15 189	0.66 127	0.76 154	0.88 65	0.54 107	0.23 103	0.16 49	0.24 108	0.18 92	0.26 161	0.21 94

WQFJX	2.14 422	0.54 173	1.28 128	0.61 16	1.85 634	2.87 238	0.77 296	11.60 689	14.62 693	0.82 162	1.15 189	0.89 211	1.10 307	1.69 286	1.39 401	0.28 251	0.25 397	0.25 149	0.21 189	0.32 301	0.25 180

AIO_rvc	0.78 99	0.55 182	1.25 118	0.75 132	0.65 265	1.46 80	0.99 459	2.13 137	1.52 246	0.57 42	1.15 189	1.09 256	0.55 69	1.15 145	0.53 101	0.24 131	0.17 85	0.24 108	0.17 47	0.25 129	0.21 94

test-3	1.19 243	0.52 139	2.00 224	1.01 348	0.42 103	1.95 132	0.91 411	4.35 608	1.47 205	2.24 495	1.16 194	2.06 426	0.79 173	2.68 393	0.76 212	0.27 207	0.18 131	0.28 262	0.26 319	0.26 161	0.25 180

test_1	1.19 243	0.52 139	2.00 224	1.01 348	0.42 103	1.95 132	0.90 403	4.36 613	1.47 205	2.17 468	1.16 194	2.06 426	0.78 168	2.68 393	0.76 212	0.27 207	0.18 131	0.28 262	0.26 319	0.26 161	0.25 180

IGEV-Stereo++	0.93 170	0.44 57	1.08 52	0.70 88	1.20 495	3.87 447	0.33 33	3.36 348	1.43 185	0.75 125	1.17 196	0.68 134	1.04 270	0.95 87	0.42 28	0.22 85	0.16 49	0.23 68	0.17 47	0.24 102	0.20 48

UDGNet	1.40 294	1.52 597	2.22 257	1.38 548	0.62 251	4.39 579	0.68 224	1.80 91	2.18 448	1.34 263	1.18 197	0.99 240	1.00 250	2.16 348	1.19 352	1.09 644	0.34 502	1.30 659	0.98 647	1.10 633	0.58 543

test_3	1.19 243	0.51 131	2.08 242	0.99 333	0.41 96	2.05 148	0.87 383	4.40 622	1.42 181	1.99 395	1.18 197	2.03 420	0.79 173	2.70 395	0.75 205	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.29 404	0.30 248	0.27 234

MSCF	0.97 189	0.82 443	1.26 120	0.88 247	0.40 89	3.17 288	0.88 390	2.79 270	1.39 170	1.32 260	1.19 199	0.58 89	1.33 364	1.28 184	0.64 145	0.25 158	0.19 179	0.25 149	0.25 296	0.28 202	0.32 322

LG-Stereo	0.85 133	0.60 247	2.71 306	0.59 12	0.45 128	2.85 234	0.55 139	2.41 182	1.34 158	0.59 56	1.19 199	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 205	0.20 50	0.17 85	0.31 345	0.24 276	0.29 222	0.19 15

HLf8	2.17 427	0.96 501	17.42 550	0.83 199	0.81 340	3.37 328	0.55 139	3.88 448	2.99 601	1.19 248	1.20 201	1.22 287	1.00 250	5.68 472	0.82 233	0.26 180	0.20 231	0.29 287	0.20 164	0.25 129	0.27 234

3.5w_stereo	0.77 90	0.53 157	1.09 61	0.65 56	0.72 300	2.52 200	0.51 117	2.43 191	0.80 45	0.76 139	1.20 201	0.43 28	0.66 117	1.23 168	0.73 195	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

SCV_C0	0.89 151	0.59 231	1.96 221	0.83 199	0.44 120	1.24 47	0.64 196	3.33 346	1.66 324	0.82 162	1.20 201	0.73 164	0.66 117	1.62 268	0.66 158	0.32 369	0.21 270	0.24 108	0.20 164	0.28 202	0.23 148

rvit_0105_5	1.13 230	0.93 485	2.60 292	0.91 277	0.56 210	1.92 130	0.91 411	3.02 298	2.63 546	0.95 206	1.20 201	1.18 277	0.93 229	1.51 241	0.93 292	0.40 480	0.43 566	0.37 473	0.35 486	0.42 451	0.44 462

MIF-Stereo (partial)	0.98 195	0.55 182	2.83 313	0.71 98	1.03 439	1.08 28	0.49 111	2.55 222	1.66 324	0.79 152	1.20 201	0.80 184	0.90 220	1.61 266	1.56 448	0.36 435	0.24 369	0.33 406	0.25 296	0.40 408	0.28 257

NLSM1	1.86 360	0.53 157	1.39 152	0.73 121	1.89 640	3.09 276	0.64 196	8.41 683	12.10 688	0.79 152	1.21 206	0.73 164	0.86 199	1.67 283	1.45 418	0.26 180	0.24 369	0.29 287	0.24 276	0.31 268	0.27 234

xyz-stereo-finetune	1.05 215	0.62 276	1.46 162	0.59 12	0.36 36	3.48 356	0.81 331	2.69 251	1.74 354	0.94 202	1.21 206	0.91 218	0.78 168	2.53 382	1.28 383	0.24 131	0.24 369	0.26 193	0.23 246	0.30 248	0.23 148

CroCo-Stereo Lap2	0.99 203	0.89 469	2.55 288	0.99 333	1.80 631	0.54 4	0.46 99	3.10 308	1.24 141	1.07 230	1.21 206	1.05 253	0.78 168	1.26 177	1.08 323	0.27 207	0.23 333	0.27 227	0.21 189	0.43 461	0.34 355

RT-Monster	1.05 215	0.53 157	2.62 298	0.83 199	1.40 546	2.96 259	0.47 105	2.81 275	1.83 373	1.21 252	1.22 209	0.93 228	0.83 192	1.36 205	0.60 131	0.21 63	0.20 231	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.29 270

MyStereo07	1.01 208	0.80 430	1.26 120	1.00 341	1.04 443	3.95 471	0.95 437	2.07 131	1.42 181	0.75 125	1.22 209	0.68 134	0.91 223	1.63 273	0.67 163	0.24 131	0.24 369	0.34 425	0.26 319	0.41 432	0.37 391

EKT-Stereo	6.79 669	0.64 296	4.24 368	1.77 618	106.39 729	4.51 608	0.61 172	3.16 315	1.53 253	1.88 359	1.22 209	1.98 413	1.36 373	3.81 429	0.84 240	0.35 421	0.24 369	0.29 287	0.26 319	0.34 340	0.48 489

FADNet-RVC	2.51 504	2.27 633	14.03 494	1.09 392	0.81 340	3.54 374	1.10 499	4.13 528	2.48 519	1.39 273	1.22 209	1.85 394	1.77 490	9.78 572	2.06 526	0.38 460	0.37 527	0.40 499	0.40 540	0.67 574	0.48 489

ManiGeoR	2.11 413	0.93 485	18.17 563	0.84 212	0.84 367	2.72 221	0.56 144	3.67 396	2.82 581	1.08 231	1.23 213	1.12 263	1.07 291	4.60 448	1.17 347	0.25 158	0.20 231	0.30 316	0.20 164	0.23 88	0.26 211

HLf10	2.11 413	0.93 485	18.17 563	0.84 212	0.84 367	2.72 221	0.56 144	3.67 396	2.82 581	1.08 231	1.23 213	1.12 263	1.07 291	4.60 448	1.17 347	0.25 158	0.20 231	0.30 316	0.20 164	0.23 88	0.26 211

RSM++	0.77 90	0.51 131	1.08 52	0.95 307	0.42 103	1.52 91	0.71 247	2.11 135	1.40 174	0.80 156	1.23 213	0.90 216	0.59 85	1.14 138	0.69 178	0.24 131	0.19 179	0.25 149	0.21 189	0.28 202	0.20 48

252Zero-FE	0.72 59	0.46 74	1.08 52	1.01 348	0.41 96	1.27 51	0.22 2	1.79 90	1.03 116	2.52 555	1.24 216	0.32 1	0.41 21	1.03 107	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

DilatedVolume-Stereo	0.81 120	0.60 247	1.51 170	1.01 348	0.59 234	1.34 64	0.51 117	1.56 54	1.08 125	1.26 257	1.24 216	0.77 177	0.87 204	1.79 301	0.72 192	0.23 103	0.24 369	0.22 52	0.21 189	0.25 129	0.23 148

Reg-Stereo(zero)	1.60 322	0.42 42	10.69 448	0.89 255	0.68 285	3.27 312	0.47 105	2.27 162	1.54 262	1.48 282	1.24 216	2.55 482	2.68 574	1.48 235	1.10 327	0.19 36	0.19 179	0.22 52	0.18 92	0.24 102	0.26 211

castereo	0.82 125	0.70 353	1.04 26	0.85 227	0.50 170	1.29 59	0.91 411	3.22 322	1.20 137	0.83 174	1.24 216	0.72 157	0.91 223	1.00 102	0.67 163	0.26 180	0.16 49	0.25 149	0.20 164	0.24 102	0.21 94

plain	1.55 308	0.69 342	13.59 482	0.65 56	0.73 306	1.66 107	0.57 149	3.17 317	1.94 391	0.77 144	1.24 216	0.80 184	0.86 199	1.60 260	0.96 300	0.33 388	0.21 270	0.32 369	0.25 296	0.42 451	0.28 257

qqq	1.30 282	0.57 205	1.67 187	1.15 434	0.51 172	2.18 164	0.91 411	3.98 485	1.53 253	1.50 285	1.24 216	1.79 376	1.34 367	4.66 450	0.98 304	0.28 251	0.31 474	0.33 406	0.33 462	0.33 321	0.32 322

dd	1.26 271	1.15 540	2.47 282	0.92 283	0.49 165	4.35 574	0.75 280	1.92 107	2.11 434	1.44 279	1.24 216	1.19 282	1.05 276	1.78 298	1.70 476	0.57 588	0.34 502	0.35 444	0.33 462	0.60 545	0.46 479

GMStereo	1.01 208	1.00 508	2.86 316	0.83 199	0.45 128	1.47 81	0.57 149	1.89 102	2.11 434	1.52 286	1.24 216	0.87 205	0.74 143	1.58 253	0.94 294	0.40 480	0.21 270	0.30 316	0.30 425	0.47 496	0.36 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL1	2.05 400	0.90 471	18.58 576	0.84 212	0.79 330	2.84 231	0.53 128	3.40 354	2.69 555	1.25 254	1.25 224	1.06 254	1.09 300	3.34 416	0.89 264	0.25 158	0.20 231	0.31 345	0.20 164	0.23 88	0.26 211

aanet-new-24k	0.78 99	0.59 231	1.59 182	0.72 112	0.84 367	2.43 189	0.98 457	1.99 116	0.69 17	0.62 75	1.25 224	0.60 97	0.75 146	0.82 45	0.55 112	0.21 63	0.15 24	0.25 149	0.19 137	0.26 161	0.21 94

CroCo-Stereo	0.98 195	0.87 465	3.44 342	0.87 242	0.53 195	0.49 3	0.50 113	3.99 489	1.49 221	0.81 160	1.25 224	1.00 243	0.75 146	1.10 123	1.09 326	0.24 131	0.21 270	0.24 108	0.19 137	0.35 361	0.27 234
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
DLNR-FE	28.68 712	56.10 728	49.61 715	183.75 733	105.98 728	3.44 344	0.28 19	29.58 713	1.49 221	1.01 215	1.26 227	0.93 228	0.63 99	3.81 429	1.51 439	33.14 725	0.41 556	0.26 193	0.23 246	99.94 731	0.32 322

MyStereo05	2.37 480	0.72 372	19.94 614	1.02 359	0.99 424	4.26 559	0.86 362	4.01 493	2.62 545	2.14 450	1.26 227	2.28 441	1.63 463	2.07 336	1.68 474	0.24 131	0.23 333	0.34 425	0.26 319	0.42 451	0.36 375

11t1	1.11 228	0.53 157	1.80 202	1.55 589	0.65 265	2.20 168	0.60 167	3.66 395	1.49 221	1.60 296	1.26 227	1.03 248	1.35 370	1.72 291	0.97 301	0.28 251	0.31 474	0.29 287	0.23 246	0.30 248	0.34 355

UniTT-Stereo	0.82 125	0.47 98	2.63 300	0.96 312	1.19 488	0.78 14	0.39 55	1.12 16	1.54 262	1.19 248	1.26 227	0.51 53	0.64 102	1.13 134	1.03 313	0.30 323	0.20 231	0.24 108	0.21 189	0.40 408	0.25 180

DLNR_Zeroshot_test	28.62 711	55.50 727	49.94 717	183.62 732	115.05 732	3.43 343	0.28 19	29.49 712	1.49 221	1.01 215	1.26 227	0.93 228	0.63 99	3.92 436	1.51 439	29.81 723	0.41 556	0.26 193	0.23 246	93.28 729	0.32 322

rafts_anoy	1.24 260	0.80 430	3.61 352	1.17 444	1.20 495	3.00 262	0.61 172	3.17 317	1.58 287	1.37 269	1.26 227	1.19 282	1.12 313	1.78 298	1.25 372	0.32 369	0.23 333	0.32 369	0.32 454	0.31 268	0.30 300

sCroCo_RVC	1.06 217	0.82 443	5.05 379	1.02 359	1.05 445	0.98 21	0.61 172	2.06 129	1.29 153	0.69 103	1.26 227	0.82 190	1.10 307	1.20 162	0.90 269	0.42 506	0.40 547	0.33 406	0.30 425	0.46 492	0.38 408

MyStereo04	2.29 455	0.80 430	18.77 579	1.00 341	1.04 443	3.95 471	0.95 437	3.91 461	2.54 534	1.99 395	1.27 234	2.31 448	1.65 468	2.02 334	1.77 488	0.24 131	0.24 369	0.34 425	0.26 319	0.41 432	0.37 391

x	1.15 235	0.57 205	1.53 172	1.44 561	0.67 279	1.94 131	0.97 449	3.87 445	1.57 283	1.61 301	1.28 235	1.58 338	1.22 340	1.93 323	1.04 315	0.28 251	0.30 465	0.34 425	0.29 404	0.32 301	0.31 310

TRStereo	2.31 459	1.87 618	19.74 607	1.53 582	1.16 479	4.26 559	1.08 492	4.73 654	1.45 191	1.55 289	1.28 235	1.75 363	0.85 197	1.81 304	1.20 356	0.36 435	0.26 415	0.32 369	0.36 496	0.34 340	0.33 341

TestStereo-Hl	2.05 400	0.90 471	18.14 562	0.85 227	0.74 311	2.95 257	0.52 126	3.59 383	2.78 566	1.21 252	1.29 237	1.14 268	1.10 307	3.50 419	0.81 230	0.28 251	0.21 270	0.32 369	0.20 164	0.24 102	0.26 211

CAS++	0.89 151	0.64 296	1.46 162	0.81 174	0.51 172	1.24 47	0.86 362	3.44 357	1.46 200	1.14 242	1.29 237	0.62 108	0.58 80	1.13 134	0.59 128	0.34 401	0.30 465	0.34 425	0.26 319	0.41 432	0.29 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FADNet	2.49 501	1.76 613	13.17 474	1.17 444	0.95 407	3.27 312	0.88 390	3.94 472	2.27 465	1.40 275	1.29 237	2.51 479	2.06 527	9.93 579	1.94 511	0.43 512	0.45 576	0.40 499	0.43 558	1.06 627	0.53 518

HLF11	2.10 409	0.80 430	18.68 578	0.88 247	0.83 359	2.11 158	0.58 158	3.39 353	2.56 538	1.33 261	1.30 240	0.98 238	1.00 250	4.75 454	1.51 439	0.25 158	0.21 270	0.24 108	0.18 92	0.23 88	0.27 234

DNS	3.43 603	0.50 122	1.75 198	0.77 156	0.67 279	2.16 162	0.41 70	2.32 172	1.51 234	51.54 722	1.30 240	0.97 236	1.04 270	1.03 107	0.75 205	0.45 527	0.24 369	0.21 36	0.20 164	0.44 472	0.36 375

aanet-new-14k	0.77 90	0.50 122	1.32 137	0.81 174	0.37 57	1.73 112	1.01 467	2.24 156	0.80 45	0.79 152	1.30 240	0.46 39	1.29 355	1.03 107	0.57 121	0.21 63	0.16 49	0.24 108	0.18 92	0.28 202	0.22 128

NLCSM	2.07 405	0.57 205	1.26 120	0.68 76	1.83 633	3.24 303	0.69 235	8.40 682	9.75 682	0.92 198	1.30 240	0.87 205	1.06 285	7.60 522	1.57 450	0.28 251	0.25 397	0.29 287	0.25 296	0.36 374	0.27 234

DA	0.98 195	0.46 74	1.34 141	0.92 283	0.43 109	4.34 571	0.85 357	2.79 270	1.35 161	0.82 162	1.30 240	0.89 211	1.08 297	1.11 125	0.56 116	0.30 323	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.23 148

GGEV	0.98 195	0.46 74	1.34 141	0.92 283	0.43 109	4.34 571	0.85 357	2.79 270	1.35 161	0.82 162	1.30 240	0.89 211	1.08 297	1.11 125	0.56 116	0.30 323	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.23 148

GASTEREO	1.00 205	0.98 504	1.23 111	0.90 266	0.40 89	3.40 336	0.88 390	2.77 262	1.44 188	1.39 273	1.30 240	0.55 73	1.35 370	1.33 199	0.64 145	0.25 158	0.19 179	0.25 149	0.25 296	0.25 129	0.31 310

tt45	0.96 187	0.48 108	1.19 100	0.89 255	0.66 272	3.91 452	0.76 283	1.90 104	1.26 149	0.70 106	1.30 240	0.71 154	0.63 99	2.59 387	0.74 202	0.22 85	0.17 85	0.28 262	0.23 246	0.27 181	0.27 234

CBFPSM	2.05 400	0.95 495	10.12 441	1.07 378	1.05 445	2.84 231	1.20 522	3.28 331	1.73 348	1.82 347	1.30 240	4.56 636	4.06 626	2.34 363	2.34 552	0.25 158	0.38 533	0.32 369	0.27 347	0.37 387	0.79 598

TestStereo_HL3	2.20 431	0.83 447	19.03 586	0.89 255	0.72 300	1.95 132	0.58 158	2.79 270	2.08 420	1.18 245	1.31 249	0.97 236	1.02 260	7.51 518	1.89 502	0.24 131	0.18 131	0.24 108	0.19 137	0.22 75	0.26 211

AnonymousM	1.22 254	1.32 574	0.97 18	0.88 247	0.56 210	4.03 498	0.69 235	2.41 182	1.68 329	1.48 282	1.31 249	1.15 269	1.00 250	1.18 159	0.73 195	0.32 369	0.40 547	2.07 669	1.70 671	0.24 102	0.22 128

1w_stereo	0.86 137	0.42 42	1.07 40	0.72 112	0.81 340	3.00 262	0.67 213	3.28 331	0.75 29	0.74 122	1.32 251	0.37 9	1.37 375	0.92 80	0.68 167	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.22 128

ACV-stereo	2.92 554	0.92 481	20.27 633	1.33 517	1.05 445	4.68 637	1.10 499	2.66 247	1.64 317	1.46 280	1.32 251	5.41 661	4.24 631	7.83 527	1.90 505	0.44 518	0.52 605	0.32 369	0.29 404	0.45 481	0.63 558

LoS_RVC	0.94 174	1.30 568	1.31 133	0.84 212	1.63 595	2.02 139	0.59 164	1.51 47	1.36 163	0.81 160	1.33 253	0.84 194	0.88 211	1.36 205	0.73 195	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 645

NRIStereo	1.28 279	0.61 267	1.67 187	1.15 434	0.38 73	4.73 650	0.90 403	2.42 186	1.50 227	1.93 377	1.33 253	1.75 363	1.22 340	2.96 405	1.33 394	0.46 535	0.22 303	0.29 287	0.26 319	0.30 248	0.28 257

TestStereo	2.00 391	1.02 510	12.25 465	0.70 88	0.61 242	1.88 125	0.55 139	2.31 170	1.52 246	1.41 277	1.33 253	1.27 295	0.90 220	11.62 648	0.81 230	0.34 401	0.19 179	0.33 406	0.24 276	0.44 472	0.24 166

FADNet-RVC-Resample	2.83 542	2.02 625	21.07 663	1.12 412	0.91 395	3.53 370	1.37 550	4.08 516	2.09 424	1.68 318	1.33 253	2.03 420	1.51 423	9.54 564	1.69 475	0.38 460	0.37 527	0.42 518	0.44 561	0.56 531	0.56 534

DIP-Stereo	1.24 260	0.69 342	1.77 199	0.65 56	0.61 242	4.29 566	0.58 158	4.44 628	2.53 530	1.98 390	1.33 253	0.91 218	0.86 199	1.25 176	1.25 372	0.36 435	0.23 333	0.32 369	0.23 246	0.32 301	0.29 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV++	0.90 160	0.58 221	1.32 137	0.94 304	0.45 128	1.27 51	1.00 464	3.32 340	1.55 270	0.82 162	1.34 258	0.86 203	1.09 300	1.16 147	0.89 264	0.33 388	0.18 131	0.23 68	0.19 137	0.29 222	0.22 128

Any-RAFT	1.40 294	0.53 157	2.78 312	1.09 392	0.64 257	4.41 586	0.81 331	3.97 482	2.78 566	1.99 395	1.34 258	2.36 455	1.56 438	1.56 248	0.75 205	0.27 207	0.20 231	0.25 149	0.18 92	0.25 129	0.28 257

Selective-RAFT	1.15 235	0.46 74	1.64 186	0.99 333	0.45 128	4.17 541	0.51 117	3.21 320	1.69 336	1.12 241	1.34 258	1.45 323	1.40 383	2.08 338	0.94 294	0.41 495	0.20 231	0.24 108	0.23 246	0.27 181	0.25 180

AIO-test1	2.18 428	0.66 321	18.95 583	0.89 255	1.48 565	3.40 336	0.97 449	4.19 543	1.68 329	0.86 185	1.35 261	0.99 240	0.75 146	4.47 445	1.27 379	0.23 103	0.23 333	0.28 262	0.33 462	0.31 268	0.35 369

fffy	0.80 107	0.59 231	1.56 178	1.00 341	0.47 149	1.27 51	0.76 283	1.90 104	1.02 114	0.75 125	1.35 261	0.83 192	0.72 132	1.70 289	0.62 138	0.23 103	0.19 179	0.27 227	0.21 189	0.28 202	0.32 322

test_sample1	1.62 326	0.55 182	1.88 209	1.44 561	0.79 330	2.27 173	0.64 196	4.00 491	1.82 366	1.87 356	1.35 261	1.57 336	1.62 450	9.55 566	1.24 369	0.30 323	0.27 427	0.31 345	0.28 376	0.32 301	0.32 322

Anonymous_2	3.01 571	0.89 469	4.53 375	1.06 375	1.18 481	2.93 252	0.87 383	3.24 327	1.46 200	1.86 354	1.35 261	4.11 612	2.35 554	1.64 275	1.28 383	0.82 631	0.90 653	8.71 710	15.84 716	4.44 688	0.74 585

aanet-new-34k	0.66 42	0.60 247	1.23 111	0.73 121	0.33 20	1.44 77	0.87 383	1.52 50	0.92 87	0.51 16	1.36 265	0.59 94	0.87 204	0.58 2	0.44 41	0.22 85	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.23 88	0.20 48

raft_robust	1.92 376	1.15 540	3.34 340	1.02 359	0.43 109	3.84 435	0.46 99	4.42 624	2.52 528	1.67 316	1.36 265	2.17 435	6.37 663	6.78 505	1.04 315	0.28 251	0.24 369	0.30 316	0.35 486	0.31 268	0.32 322

Hybrid-DGEV-2	1.55 308	1.43 589	3.19 330	1.16 441	0.51 172	4.15 526	0.54 138	4.28 581	2.22 452	2.06 428	1.37 267	2.37 456	1.61 446	3.24 411	1.15 339	0.25 158	0.24 369	0.30 316	0.26 319	0.29 222	0.28 257

mms	0.77 90	0.68 339	1.17 97	0.83 199	0.71 298	1.41 71	0.67 213	1.61 62	1.12 127	0.77 144	1.37 267	0.63 115	0.54 68	1.75 295	0.63 142	0.24 131	0.19 179	0.26 193	0.21 189	0.31 268	0.34 355

Anonymous3	1.72 340	0.76 411	11.61 460	0.83 199	0.84 367	4.46 593	0.84 348	3.57 379	1.16 128	1.34 263	1.37 267	1.11 261	1.03 262	1.58 253	1.13 337	0.70 620	0.58 621	0.33 406	0.35 486	0.47 496	0.42 446

CFNet-RSSM	2.08 408	0.52 139	20.06 619	1.01 348	0.56 210	3.39 333	0.64 196	3.67 396	1.55 270	1.72 328	1.37 267	2.57 484	1.19 337	1.11 125	0.86 250	0.27 207	0.20 231	0.25 149	0.23 246	0.27 181	0.23 148

model_zeroshot	1.21 251	0.60 247	3.55 346	1.05 369	0.57 222	3.46 350	0.63 191	2.73 256	1.55 270	2.05 423	1.38 271	1.50 329	0.82 187	1.69 286	0.87 256	0.29 281	0.23 333	0.30 316	0.23 246	0.27 181	0.32 322

raftrobust	1.19 243	0.72 372	2.30 266	1.26 483	1.31 519	3.55 378	0.68 224	2.75 259	1.47 205	2.21 486	1.38 271	1.17 273	1.22 340	1.20 162	1.11 332	0.28 251	0.24 369	0.21 36	0.19 137	0.25 129	0.28 257

PSi22	0.93 170	0.71 367	1.23 111	1.00 341	0.36 36	1.73 112	0.36 48	3.46 358	1.44 188	0.98 213	1.39 273	1.16 270	0.64 102	1.95 326	0.75 205	0.19 36	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.34 340	0.35 369

Foundation-i1	0.86 137	0.38 10	1.13 84	0.77 156	1.12 467	1.06 26	0.69 235	2.94 287	1.61 307	0.89 192	1.39 273	1.24 290	1.01 256	1.08 119	0.55 112	0.23 103	0.19 179	0.22 52	0.20 164	0.21 55	0.20 48

Pointernet	0.88 145	0.44 57	2.26 261	0.84 212	0.37 57	2.29 176	0.38 53	3.06 304	1.46 200	0.66 94	1.39 273	0.91 218	0.73 137	1.01 103	0.72 192	0.23 103	0.19 179	0.20 20	0.18 92	0.19 10	0.20 48

test_sample2	1.75 347	0.56 194	2.25 260	1.41 554	0.80 334	2.91 244	0.86 362	4.05 506	2.04 412	1.91 371	1.39 273	1.57 336	1.55 436	10.65 605	1.06 317	0.32 369	0.28 442	0.32 369	0.30 425	0.36 374	0.33 341

rvit_0105_3	1.24 260	0.93 485	2.84 314	0.97 319	0.58 231	2.38 183	1.08 492	3.26 330	2.53 530	1.18 245	1.40 277	1.24 290	1.04 270	1.73 292	0.97 301	0.44 518	0.44 571	0.40 499	0.42 554	0.42 451	0.50 503

LL-Strereo2	1.23 255	0.85 459	2.38 274	0.93 299	0.68 285	3.72 408	1.37 550	2.54 221	1.99 397	1.75 335	1.40 277	1.82 385	0.73 137	1.40 213	0.99 307	0.31 348	0.23 333	0.55 593	0.35 486	0.29 222	0.24 166

castereo++	0.93 170	0.56 194	1.26 120	0.92 283	0.73 306	2.48 195	1.00 464	2.99 293	1.03 116	0.68 99	1.41 279	1.92 400	0.59 85	1.26 177	0.44 41	0.25 158	0.19 179	0.28 262	0.19 137	0.23 88	0.23 148

DMCA-RVC	2.45 491	1.22 557	18.29 568	1.23 472	1.14 472	2.49 197	0.85 357	3.29 333	1.68 329	3.02 612	1.41 279	2.00 416	1.53 432	6.39 491	2.00 519	0.38 460	0.30 465	0.44 527	0.35 486	0.45 481	0.44 462

WCG-NET（raft）	0.95 182	0.55 182	1.20 107	0.84 212	0.31 12	1.44 77	1.01 467	1.55 53	2.37 494	1.64 308	1.42 281	2.38 458	1.01 256	1.29 189	0.76 212	0.22 85	0.19 179	0.22 52	0.20 164	0.25 129	0.21 94

ours_stereo	0.76 80	0.64 296	1.40 156	0.86 236	0.61 242	1.12 30	0.57 149	1.63 70	1.20 137	0.72 114	1.43 282	0.70 143	0.62 95	1.56 248	0.58 126	0.25 158	0.18 131	0.26 193	0.21 189	0.29 222	0.31 310

RSM	0.80 107	0.50 122	1.08 52	0.83 199	0.51 172	1.31 62	0.77 296	2.28 165	1.43 185	0.82 162	1.44 283	1.22 287	0.62 95	1.17 153	0.63 142	0.22 85	0.18 131	0.24 108	0.19 137	0.27 181	0.20 48

PSM-softLoss	1.66 334	0.59 231	5.15 381	2.25 649	0.48 157	4.68 637	0.69 235	2.57 226	1.52 246	2.14 450	1.45 284	1.42 320	0.99 248	6.04 483	1.20 356	0.41 495	0.23 333	0.37 473	0.39 529	0.32 301	0.31 310

KMStereo	1.66 334	0.59 231	5.15 381	2.25 649	0.48 157	4.68 637	0.69 235	2.57 226	1.52 246	2.14 450	1.45 284	1.42 320	0.99 248	6.04 483	1.20 356	0.41 495	0.23 333	0.37 473	0.39 529	0.32 301	0.31 310

gasm-f	0.89 151	0.49 118	1.30 132	0.85 227	0.44 120	4.42 588	0.95 437	1.88 99	0.91 80	0.75 125	1.46 286	0.53 61	0.88 211	0.88 65	0.57 121	0.30 323	0.19 179	0.27 227	0.19 137	0.28 202	0.19 15

ROB_FTStereo_v2	1.23 255	0.66 321	2.02 226	0.75 132	0.37 57	4.67 636	0.76 283	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.46 286	1.78 369	1.14 322	2.08 338	0.88 261	0.48 549	0.22 303	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

HUI-Stereo	1.25 264	0.66 321	2.33 269	0.75 132	0.37 57	4.68 637	0.78 303	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.46 286	1.79 376	1.13 315	2.17 350	0.85 243	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

iGMRVC	1.26 271	0.66 321	2.14 247	0.75 132	0.37 57	4.66 634	0.74 270	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.46 286	1.78 369	1.14 322	2.46 368	0.92 283	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

CRE-IMP	1.23 255	0.61 267	2.14 247	0.82 186	0.39 79	4.54 611	0.83 341	2.63 242	1.55 270	1.95 383	1.46 286	1.87 396	0.96 235	1.48 235	1.33 394	0.45 527	0.21 270	0.31 345	0.26 319	0.41 432	0.31 310

G2L-ROB	2.13 420	0.78 421	10.06 438	1.19 453	1.06 448	3.84 435	0.93 428	3.32 340	2.27 465	2.20 477	1.47 291	2.65 493	1.20 339	8.38 536	1.81 492	0.28 251	0.19 179	0.23 68	0.22 224	0.28 202	0.32 322

Patchmatch Stereo++	1.25 264	0.65 309	2.06 239	0.75 132	0.37 57	4.68 637	0.76 283	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.47 291	1.78 369	1.14 322	2.44 366	0.90 269	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270
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
PSM-adaLoss	1.24 260	0.65 309	2.03 227	0.75 132	0.37 57	4.68 637	0.73 258	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.47 291	1.78 369	1.13 315	2.18 352	0.87 256	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

ROB_FTStereo	1.25 264	0.66 321	2.14 247	0.75 132	0.37 57	4.65 633	0.77 296	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.47 291	1.78 369	1.13 315	2.26 361	0.86 250	0.47 544	0.22 303	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

iRAFT	1.25 264	0.65 309	2.06 239	0.75 132	0.37 57	4.68 637	0.76 283	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.47 291	1.78 369	1.14 322	2.44 366	0.90 269	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

RAFT-IKP	1.25 264	0.66 321	2.23 259	0.75 132	0.37 57	4.64 631	0.74 270	2.53 212	1.58 287	1.99 395	1.47 291	1.78 369	1.13 315	2.22 358	0.92 283	0.48 549	0.22 303	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

Gwc-CoAtRS	1.58 316	0.57 205	11.69 461	1.01 348	0.60 237	2.53 204	0.64 196	2.36 177	1.56 277	1.80 344	1.47 291	2.74 501	1.18 333	1.12 130	0.90 269	0.27 207	0.21 270	0.25 149	0.22 224	0.27 181	0.23 148

MIPNet	2.33 465	0.71 367	19.82 609	0.89 255	0.56 210	4.76 655	0.61 172	4.32 601	2.37 494	1.83 349	1.48 298	1.48 326	1.98 522	2.63 390	1.44 414	0.29 281	0.20 231	0.26 193	0.23 246	0.30 248	0.39 415

WCG-NET	0.88 145	0.49 118	1.26 120	0.90 266	0.37 57	1.48 83	1.07 487	1.73 82	2.30 473	1.63 305	1.49 299	0.92 224	0.97 240	0.95 87	0.76 212	0.22 85	0.16 49	0.23 68	0.20 164	0.25 129	0.21 94

111111	0.87 143	0.50 122	1.13 84	0.66 65	1.08 457	3.37 328	0.33 33	2.33 174	1.47 205	0.74 122	1.50 300	0.61 101	0.59 85	1.40 213	0.48 67	0.24 131	0.19 179	0.22 52	0.16 28	0.24 102	0.19 15

RAFT-Stereo-weight	1.11 228	0.48 108	1.22 110	0.99 333	0.42 103	4.17 541	0.80 321	3.60 384	1.50 227	1.97 388	1.50 300	1.30 300	0.65 110	1.24 170	0.85 243	0.25 158	0.19 179	0.26 193	0.22 224	0.27 181	0.23 148

cross-raft	2.01 394	0.57 205	19.01 585	1.03 366	0.56 210	2.11 158	0.72 250	3.63 389	1.57 283	1.77 337	1.51 302	3.17 545	1.13 315	1.16 147	0.85 243	0.23 103	0.21 270	0.26 193	0.23 246	0.28 202	0.25 180

HUF	1.15 235	0.64 296	8.62 420	0.90 266	0.35 31	1.35 65	0.78 303	1.97 114	1.50 227	0.63 83	1.52 303	0.83 192	0.66 117	1.28 184	0.63 142	0.29 281	0.23 333	0.26 193	0.17 47	0.23 88	0.25 180

GMOStereo	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 531	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

error version	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 531	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

test-v	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 531	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

test-2	1.13 230	0.70 353	2.26 261	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 531	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

UPFNet	1.81 355	0.63 284	6.71 395	1.25 476	1.44 559	3.50 363	1.35 543	4.02 497	1.85 375	2.40 538	1.52 303	2.41 463	1.40 383	3.62 424	1.88 501	0.34 401	0.33 489	0.37 473	0.31 441	0.41 432	0.39 415

DCVSM-stereo	2.31 459	0.66 321	20.69 651	1.11 408	0.93 402	2.58 209	0.73 258	2.61 239	1.60 303	2.57 564	1.53 309	3.30 556	1.72 483	2.19 353	1.23 367	0.34 401	0.53 606	0.41 511	0.32 454	0.45 481	0.62 554

IPLGR	2.53 508	0.58 221	20.46 643	0.82 186	0.52 185	4.56 621	0.50 113	4.30 593	2.38 499	1.87 356	1.53 309	1.68 351	1.72 483	6.95 508	1.15 339	0.28 251	0.21 270	0.27 227	0.23 246	0.33 321	0.32 322

SCV	0.95 182	0.63 284	1.38 150	1.70 610	0.41 96	1.23 43	0.89 398	3.53 374	1.57 283	0.61 68	1.54 311	0.93 228	0.77 159	1.66 278	0.66 158	0.36 435	0.20 231	0.25 149	0.19 137	0.29 222	0.25 180

rvit_105_1	1.43 297	0.90 471	3.27 335	1.08 386	0.68 285	2.79 224	1.27 531	3.52 370	2.35 485	1.38 272	1.54 311	1.28 296	1.14 322	2.91 401	1.40 404	0.54 582	0.47 590	0.45 534	0.59 611	0.44 472	0.58 543

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 168	0.73 383	1.42 158	0.92 283	1.08 457	2.97 261	0.53 128	1.77 88	1.39 170	1.16 244	1.54 311	0.58 89	0.65 110	1.03 107	0.84 240	0.25 158	0.23 333	0.30 316	0.24 276	0.43 461	0.29 270

DeepPruner_ROB	2.05 400	1.09 528	10.50 446	1.01 348	1.20 495	4.39 579	0.91 411	3.14 311	1.72 346	2.60 573	1.54 311	2.78 511	1.27 350	4.52 446	1.72 479	0.51 571	0.40 547	0.37 473	0.34 470	0.48 499	0.52 516

IGEV-FE	2.16 424	0.69 342	20.56 645	1.22 466	0.54 197	2.18 164	0.53 128	3.38 350	1.61 307	1.93 377	1.55 315	3.74 592	1.06 285	1.56 248	0.91 278	0.29 281	0.20 231	0.27 227	0.29 404	0.40 408	0.32 322

IGEV_Zeroshot_test	2.16 424	0.69 342	20.60 649	1.22 466	0.54 197	2.18 164	0.53 128	3.38 350	1.61 307	1.93 377	1.55 315	3.76 594	1.05 276	1.55 247	0.91 278	0.29 281	0.20 231	0.27 227	0.29 404	0.40 408	0.32 322

ToySt	1.35 289	0.72 372	3.65 354	1.01 348	0.50 170	3.31 322	1.01 467	3.46 358	1.73 348	1.30 258	1.55 315	2.07 429	1.47 410	1.88 319	1.40 404	0.27 207	0.27 427	0.30 316	0.32 454	0.42 451	0.39 415

STTStereo	2.34 469	0.95 495	14.93 513	1.43 558	1.54 576	3.86 445	0.86 362	3.65 391	2.44 514	2.15 458	1.55 315	2.49 478	1.59 439	5.14 459	1.44 414	0.38 460	0.39 542	0.47 544	0.51 590	0.52 513	0.51 511

GMStereo_Zeroshot	1.41 296	1.21 551	3.33 339	1.29 498	0.72 300	3.35 326	0.53 128	2.58 235	1.68 329	2.35 527	1.56 319	2.42 466	0.96 235	2.50 372	1.16 343	0.45 527	0.23 333	0.40 499	0.24 276	0.79 603	0.33 341

anonymousdsp2	1.26 271	0.60 247	3.74 358	1.02 359	0.41 96	3.60 388	0.72 250	3.68 400	1.47 205	1.37 269	1.56 319	1.83 388	1.01 256	2.00 330	0.66 158	0.29 281	0.20 231	0.28 262	0.20 164	0.32 301	0.29 270

UNet	2.51 504	0.74 394	20.17 626	1.14 421	1.44 559	3.48 356	0.76 283	3.77 420	1.87 377	2.05 423	1.57 321	2.75 503	2.39 556	3.51 420	2.51 568	0.32 369	0.26 415	0.41 511	0.26 319	0.38 392	0.39 415

AIO-Stereo	0.76 80	0.54 173	1.07 40	0.73 121	0.40 89	1.28 57	0.82 335	2.26 160	1.49 221	0.70 106	1.58 322	0.89 211	0.45 32	1.03 107	0.55 112	0.24 131	0.18 131	0.25 149	0.20 164	0.26 161	0.21 94

MIM_Stereo	1.20 248	0.78 421	3.30 337	1.05 369	0.43 109	3.04 266	0.60 167	2.46 199	1.51 234	1.60 296	1.58 322	1.82 385	1.29 355	2.00 330	1.07 320	0.24 131	0.24 369	0.28 262	0.25 296	0.27 181	0.27 234

Pruner-Stereo	1.32 287	0.59 231	2.11 245	1.79 624	0.47 149	4.73 650	0.79 310	2.53 212	1.72 346	2.47 546	1.58 322	1.48 326	1.03 262	1.66 278	1.47 424	0.44 518	0.21 270	0.34 425	0.30 425	0.30 248	0.39 415

DMCA	1.72 340	0.74 394	6.63 394	1.14 421	0.96 408	3.98 488	0.90 403	3.75 416	2.76 564	2.83 600	1.58 322	2.35 453	1.18 333	1.58 253	1.98 518	0.40 480	0.27 427	0.42 518	0.26 319	0.36 374	0.38 408

DF	0.97 189	0.56 194	1.59 182	0.93 299	0.51 172	1.13 31	0.97 449	4.39 619	1.44 188	0.95 206	1.59 326	1.01 244	0.57 76	1.62 268	0.75 205	0.32 369	0.22 303	0.25 149	0.19 137	0.25 129	0.25 180

NF-Stereo	1.58 316	0.61 267	2.66 304	2.26 651	0.47 149	4.68 637	0.67 213	3.31 335	1.48 215	2.11 440	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.08 485	1.20 356	0.40 480	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.36 375

OCTAStereo	1.58 316	0.61 267	2.72 307	2.27 654	0.46 139	4.68 637	0.67 213	3.30 334	1.48 215	2.11 440	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.02 482	1.21 360	0.41 495	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.37 391

RE-Stereo	1.58 316	0.61 267	2.72 307	2.26 651	0.46 139	4.68 637	0.68 224	3.31 335	1.48 215	2.11 440	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.01 480	1.22 363	0.41 495	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.37 391

TVStereo	1.58 316	0.61 267	2.72 307	2.26 651	0.46 139	4.68 637	0.68 224	3.31 335	1.48 215	2.11 440	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.01 480	1.22 363	0.41 495	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.37 391

gwcnet-sp	2.31 459	1.21 551	17.34 544	1.08 386	0.92 396	3.56 380	1.04 479	3.69 405	2.09 424	2.55 560	1.60 331	1.80 379	1.62 450	3.87 432	1.95 513	0.29 281	0.29 452	0.30 316	0.28 376	0.38 392	0.39 415

scenet	2.31 459	1.21 551	17.34 544	1.08 386	0.92 396	3.56 380	1.04 479	3.69 405	2.09 424	2.55 560	1.60 331	1.80 379	1.62 450	3.87 432	1.95 513	0.29 281	0.29 452	0.30 316	0.28 376	0.38 392	0.39 415

ssnet	2.31 459	1.21 551	17.34 544	1.08 386	0.92 396	3.56 380	1.04 479	3.69 405	2.09 424	2.55 560	1.60 331	1.80 379	1.62 450	3.87 432	1.95 513	0.29 281	0.29 452	0.30 316	0.28 376	0.38 392	0.39 415

iRaft-Stereo_20w	1.88 366	0.62 276	10.58 447	0.90 266	0.83 359	2.96 259	0.78 303	4.90 659	1.58 287	2.29 505	1.60 331	1.25 293	4.51 637	2.28 362	0.90 269	0.29 281	0.21 270	0.26 193	0.24 276	0.41 432	0.31 310

G2L-Stereo	2.49 501	0.94 493	14.54 505	1.15 434	1.35 533	3.57 384	0.95 437	3.62 388	2.00 401	2.11 440	1.61 335	3.20 546	1.34 367	9.54 564	1.91 506	0.34 401	0.27 427	0.35 444	0.28 376	0.30 248	0.35 369

GCST	2.56 515	1.79 616	18.02 561	1.92 634	1.33 530	1.72 110	0.51 117	3.67 396	2.03 408	1.70 323	1.61 335	1.55 335	1.29 355	5.06 457	1.24 369	2.06 666	0.77 648	1.45 664	0.97 646	1.14 637	1.34 640

MC-Stereo	1.06 217	0.48 108	1.55 176	1.15 434	0.41 96	4.56 621	0.61 172	2.06 129	1.46 200	1.90 366	1.61 335	0.89 211	1.12 313	1.35 203	0.73 195	0.25 158	0.18 131	0.26 193	0.22 224	0.25 129	0.24 166

HCRNet	1.60 322	0.56 194	2.47 282	0.78 162	1.36 536	4.11 517	0.71 247	3.57 379	2.79 569	1.75 335	1.61 335	1.58 338	1.41 390	5.79 476	1.56 448	0.34 401	0.28 442	0.36 460	0.29 404	0.33 321	0.37 391

HITNet	2.07 405	0.82 443	14.77 507	1.34 525	0.56 210	3.47 353	0.80 321	4.07 512	2.35 485	2.16 464	1.61 335	1.64 346	1.44 401	2.09 341	2.56 574	0.26 180	0.18 131	0.41 511	0.26 319	0.45 481	0.25 180
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
PCWNet_CMD	2.23 437	0.65 309	17.36 547	0.83 199	0.76 318	3.51 365	0.64 196	3.60 384	1.97 394	1.70 323	1.63 340	3.22 548	3.05 593	2.09 341	1.11 332	0.31 348	0.36 515	0.47 544	0.26 319	0.64 564	0.47 484

RAFT+CT+SA	1.62 326	0.72 372	7.42 403	0.97 319	1.42 558	4.04 500	0.94 433	3.90 456	1.61 307	1.61 301	1.63 340	1.33 303	1.18 333	2.73 399	1.10 327	0.27 207	0.19 179	0.31 345	0.34 470	0.33 321	0.33 341

Selective-IGEV-i32	0.80 107	0.52 139	1.05 31	0.75 132	0.61 242	1.30 60	0.82 335	2.61 239	1.41 178	0.82 162	1.64 342	0.71 154	0.62 95	1.23 168	0.64 145	0.22 85	0.19 179	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.20 48

UGAM-zero	2.79 539	0.57 205	20.87 658	0.98 327	0.77 324	2.08 152	0.35 46	3.88 448	1.51 234	2.05 423	1.64 342	5.07 653	3.42 612	9.83 573	1.24 369	0.28 251	0.21 270	0.27 227	0.29 404	0.29 222	0.28 257

Selective-IGEV	0.80 107	0.52 139	1.05 31	0.75 132	0.61 242	1.31 62	0.82 335	2.60 238	1.41 178	0.82 162	1.64 342	0.71 154	0.62 95	1.22 166	0.64 145	0.22 85	0.19 179	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.20 48

Wz-Net-LNSev	2.30 458	1.67 609	14.88 510	1.18 450	1.65 602	3.49 359	1.54 577	3.63 389	2.03 408	1.88 359	1.64 342	3.29 554	2.06 527	2.71 397	2.02 522	0.40 480	0.33 489	0.32 369	0.31 441	0.53 519	0.49 496

PFNet+	1.46 302	0.57 205	2.84 314	0.92 283	0.47 149	4.64 631	0.84 348	2.46 199	1.99 397	2.14 450	1.64 342	1.34 304	1.03 262	4.68 452	1.23 367	0.45 527	0.33 489	0.37 473	0.39 529	0.32 301	0.49 496

DSFCA	1.89 367	0.69 342	3.14 328	1.10 401	1.18 481	3.99 489	1.79 598	3.50 366	2.16 444	3.10 618	1.64 342	2.91 522	2.50 564	5.38 463	2.26 545	0.43 512	0.38 533	0.37 473	0.36 496	0.50 507	0.42 446

MSMDNet	2.23 437	0.64 296	17.32 543	0.84 212	0.75 314	3.53 370	0.64 196	3.61 387	1.98 396	1.71 327	1.64 342	3.22 548	2.99 586	2.08 338	1.11 332	0.31 348	0.37 527	0.45 534	0.26 319	0.62 554	0.45 468

fast-iter	1.27 276	0.90 471	2.33 269	1.10 401	0.68 285	2.92 247	0.45 93	2.49 203	1.76 358	2.13 447	1.65 349	2.42 466	1.84 505	1.58 253	1.61 458	0.26 180	0.16 49	0.28 262	0.29 404	0.26 161	0.25 180

CoSv	1.27 276	0.90 471	2.33 269	1.10 401	0.68 285	2.92 247	0.45 93	2.49 203	1.76 358	2.13 447	1.65 349	2.42 466	1.84 505	1.58 253	1.61 458	0.26 180	0.16 49	0.28 262	0.29 404	0.26 161	0.25 180

CCAANet	2.64 524	0.63 284	19.43 596	1.12 412	1.03 439	2.65 214	0.88 390	3.95 474	1.71 342	1.37 269	1.66 351	2.40 459	1.36 373	10.70 608	1.93 508	0.33 388	0.25 397	0.36 460	0.31 441	0.31 268	0.33 341

ADCP+	3.74 615	1.96 622	16.90 540	1.09 392	1.55 580	4.35 574	3.65 671	3.93 468	2.98 598	2.22 488	1.66 351	3.95 601	4.83 640	3.41 417	18.87 696	0.38 460	0.41 556	0.63 616	0.53 597	0.64 564	0.81 600

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 474	0.99 505	19.62 603	1.09 392	0.96 408	1.51 87	0.44 88	4.05 506	1.64 317	1.31 259	1.67 353	4.93 646	2.45 561	2.52 380	1.40 404	0.30 323	0.20 231	0.31 345	0.50 586	0.57 536	0.60 548

raft+_RVC	1.21 251	0.83 447	2.61 295	1.35 530	0.97 412	3.60 388	0.76 283	3.23 325	1.51 234	1.33 261	1.67 353	1.03 248	1.10 307	1.87 318	0.92 283	0.24 131	0.22 303	0.25 149	0.24 276	0.26 161	0.25 180

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 510	1.04 515	16.73 537	1.53 582	2.00 646	3.96 481	0.87 383	3.87 445	2.31 477	2.54 559	1.67 353	2.85 516	1.63 463	5.55 468	1.62 463	0.46 535	0.33 489	0.38 489	0.38 521	0.53 519	0.62 554
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	2.11 413	0.86 462	7.12 400	1.65 603	1.19 488	3.54 374	1.02 472	3.57 379	2.01 403	2.50 549	1.68 356	3.15 543	1.50 419	9.21 557	1.62 463	0.28 251	0.19 179	0.23 68	0.22 224	0.27 181	0.31 310

999	0.97 189	0.48 108	1.24 117	1.03 366	0.64 257	3.25 307	0.92 425	1.40 37	1.39 170	0.71 110	1.68 356	0.70 143	0.66 117	3.03 408	0.89 264	0.23 103	0.19 179	0.25 149	0.21 189	0.25 129	0.29 270

RAFT-Test	1.44 299	0.59 231	6.10 391	1.01 348	0.69 292	2.90 241	0.80 321	3.68 400	1.70 341	1.85 350	1.68 356	3.15 543	1.03 262	1.20 162	0.99 307	0.27 207	0.22 303	0.25 149	0.23 246	0.27 181	0.25 180

dad	1.65 331	1.19 548	3.04 324	0.98 327	0.56 210	4.22 554	0.84 348	1.99 116	2.48 519	2.14 450	1.68 356	1.62 344	1.13 315	3.85 431	2.04 523	1.03 643	0.40 547	2.04 668	0.48 575	0.75 597	0.53 518

RALCasStereoNet	1.19 243	1.02 510	2.06 239	1.12 412	1.14 472	3.08 275	0.70 245	2.99 293	1.73 348	1.34 263	1.68 356	1.18 277	0.91 223	2.16 348	1.00 309	0.30 323	0.26 415	0.24 108	0.21 189	0.29 222	0.30 300

HH	2.23 437	0.86 462	21.59 679	0.98 327	0.51 172	1.49 85	0.82 335	2.74 257	1.54 262	1.10 236	1.69 361	4.62 639	1.86 510	2.55 383	0.69 178	0.26 180	0.22 303	0.29 287	0.23 246	0.34 340	0.27 234

HanStereo	2.23 437	0.86 462	21.59 679	0.98 327	0.51 172	1.49 85	0.82 335	2.74 257	1.54 262	1.10 236	1.69 361	4.62 639	1.86 510	2.55 383	0.69 178	0.26 180	0.22 303	0.29 287	0.23 246	0.34 340	0.27 234

CFNet-ft	1.90 369	0.95 495	3.56 348	1.07 378	1.54 576	4.09 510	0.90 403	2.85 278	1.82 366	1.78 339	1.70 363	2.75 503	1.48 412	9.33 559	1.72 479	0.33 388	0.30 465	0.61 611	0.36 496	0.52 513	0.39 415

BEATNet_4x	1.92 376	1.36 579	8.75 422	1.20 457	0.56 210	3.46 350	1.03 475	4.00 491	2.43 510	2.25 498	1.70 363	2.10 431	1.59 439	2.57 386	3.05 591	0.37 443	0.22 303	0.47 544	0.29 404	0.60 545	0.40 436

RYNet	2.97 563	0.93 485	15.09 516	1.12 412	1.38 542	3.66 400	1.42 562	4.03 498	2.29 472	2.10 436	1.70 363	3.79 595	2.16 538	13.64 689	3.02 590	0.37 443	0.41 556	0.48 552	0.34 470	0.81 606	0.75 588

CFNet_RVC	1.90 369	0.95 495	3.56 348	1.07 378	1.54 576	4.09 510	0.90 403	2.85 278	1.82 366	1.78 339	1.70 363	2.75 503	1.48 412	9.33 559	1.72 479	0.33 388	0.30 465	0.61 611	0.36 496	0.52 513	0.39 415

RAFT	1.23 255	0.84 453	2.05 230	0.96 312	0.47 149	1.80 119	0.94 433	3.18 319	1.46 200	1.60 296	1.71 367	3.04 533	1.59 439	1.64 275	1.32 390	0.38 460	0.24 369	0.40 499	0.32 454	0.40 408	0.35 369

R-Stereo Train	1.20 248	0.58 221	1.81 203	0.99 333	0.67 279	3.78 420	0.90 403	4.09 518	1.51 234	2.16 464	1.71 367	1.13 265	0.94 232	1.40 213	0.91 278	0.30 323	0.24 369	0.26 193	0.21 189	0.26 161	0.25 180

RAFT-Stereo	1.20 248	0.58 221	1.81 203	0.99 333	0.67 279	3.78 420	0.90 403	4.09 518	1.51 234	2.16 464	1.71 367	1.13 265	0.94 232	1.40 213	0.91 278	0.30 323	0.24 369	0.26 193	0.21 189	0.26 161	0.25 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	2.54 510	0.90 471	11.10 454	1.32 512	1.47 564	3.58 385	1.38 553	4.13 528	2.45 515	1.90 366	1.71 367	2.86 517	1.76 488	10.86 614	1.66 472	0.60 593	0.43 566	0.53 584	0.41 547	0.78 601	0.94 616

PSMNet_ROB	2.95 556	1.38 582	18.46 574	1.19 453	1.20 495	3.80 425	1.65 591	3.54 375	2.35 485	1.98 390	1.71 367	2.75 503	1.79 493	11.43 640	2.78 583	0.42 506	0.36 515	0.50 569	0.60 613	0.59 541	0.49 496

MyStereo06	2.46 494	0.72 372	19.97 616	1.02 359	0.99 424	4.26 559	0.86 362	3.51 369	1.68 329	1.92 373	1.73 372	4.01 606	4.22 630	1.62 268	0.88 261	0.24 131	0.23 333	0.34 425	0.26 319	0.42 451	0.36 375

ac_64	2.35 474	0.62 276	9.77 433	1.32 512	1.71 613	3.27 312	0.93 428	3.48 360	2.50 524	1.74 333	1.73 372	3.91 600	1.77 490	10.21 591	1.86 499	0.40 480	0.31 474	0.33 406	0.30 425	0.34 340	0.39 415

LCNet	1.55 308	0.54 173	1.88 209	0.99 333	0.55 205	3.60 388	1.21 525	2.86 281	1.53 253	2.18 470	1.74 374	1.43 322	4.17 629	3.62 424	0.87 256	0.29 281	0.20 231	0.28 262	0.77 632	0.47 496	1.85 655

GES	1.38 293	0.64 296	2.61 295	1.09 392	0.57 222	4.30 568	1.02 472	3.86 442	1.51 234	1.72 328	1.74 374	1.28 296	1.77 490	1.62 268	1.61 458	0.39 472	0.27 427	0.33 406	0.30 425	0.41 432	0.47 484

GANet-RSSM	1.98 387	0.62 276	3.49 343	1.69 607	1.23 502	4.22 554	0.91 411	3.31 335	1.86 376	1.81 345	1.74 374	2.34 451	1.82 503	10.92 618	1.73 483	0.34 401	0.29 452	0.31 345	0.28 376	0.39 403	0.40 436

GANetREF_RVC	3.20 590	1.93 620	18.84 580	1.51 579	0.80 334	4.12 519	1.82 602	4.16 539	2.91 589	1.87 356	1.74 374	2.48 476	1.84 505	13.18 680	1.74 484	0.80 628	0.57 616	0.79 638	0.74 628	1.20 645	0.86 606
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
xyz-stereo-finetune2	1.16 240	0.63 284	1.50 168	0.57 7	0.36 36	3.47 353	0.65 206	2.70 252	1.23 139	0.88 189	1.75 378	0.91 218	1.76 488	3.54 421	1.74 484	0.24 131	0.22 303	0.30 316	0.27 347	0.31 268	0.26 211

DualNet (step1)	2.34 469	1.05 516	7.87 407	1.07 378	0.86 376	3.93 460	1.19 518	4.35 608	2.11 434	2.14 450	1.75 378	1.75 363	1.67 472	6.26 489	1.26 375	1.23 652	0.48 596	4.27 698	2.09 682	0.70 580	0.69 572

test_sample9	3.79 616	1.05 516	7.87 407	1.07 378	0.86 376	3.93 460	1.19 518	4.35 608	2.11 434	2.14 450	1.75 378	1.75 363	1.67 472	11.06 625	11.61 663	1.23 652	14.45 716	4.27 698	2.09 682	0.70 580	0.69 572

test_sample7	1.65 331	0.70 353	2.60 292	1.48 572	0.76 318	2.38 183	1.07 487	4.35 608	2.11 434	2.14 450	1.75 378	1.75 363	1.67 472	6.26 489	1.26 375	0.44 518	0.48 596	0.43 522	0.40 540	0.46 492	0.43 456

test_sample3	2.34 469	0.61 267	11.94 463	1.33 517	0.85 371	3.10 280	0.73 258	4.24 565	2.19 449	2.21 486	1.75 378	1.80 379	1.41 390	11.11 630	1.46 419	0.35 421	0.29 452	0.34 425	0.35 486	0.39 403	0.37 391

MoCha-V2	0.87 143	0.48 108	1.87 208	0.88 247	0.32 16	1.37 67	0.55 139	2.71 253	1.42 181	0.92 198	1.75 378	0.65 123	1.17 331	1.45 229	0.57 121	0.21 63	0.21 270	0.20 20	0.19 137	0.24 102	0.23 148

MyStereo8	2.33 465	1.13 534	19.26 592	1.22 466	1.62 593	4.16 536	0.57 149	3.50 366	2.36 488	2.15 458	1.75 378	2.28 441	1.14 322	1.46 233	2.20 542	0.24 131	0.21 270	0.32 369	0.27 347	0.36 374	0.43 456

SQANet	3.70 612	9.34 684	18.41 572	2.75 663	2.74 666	3.40 336	1.47 566	3.50 366	1.68 329	2.60 573	1.75 378	2.69 496	1.91 517	6.72 504	1.74 484	2.96 672	1.41 669	1.85 667	1.12 654	3.17 669	2.70 675

IRAFT_RVC	1.87 362	0.60 247	4.33 369	2.40 658	0.66 272	4.59 624	1.59 582	2.96 290	1.51 234	2.23 492	1.75 378	2.09 430	2.63 571	6.70 500	1.50 433	0.33 388	0.21 270	0.33 406	0.29 404	0.32 301	0.32 322

IGEV_i1	1.83 356	0.60 247	10.98 453	1.30 505	0.53 195	3.09 276	0.86 362	3.70 410	1.57 283	1.67 316	1.76 387	2.33 450	1.35 370	3.23 409	1.16 343	0.35 421	0.27 427	0.53 584	0.58 608	0.34 340	0.40 436

iinet-f	2.26 445	1.18 546	13.71 483	1.14 421	1.11 466	3.77 418	1.10 499	4.14 534	2.17 446	2.06 428	1.76 387	2.99 529	2.99 586	2.50 372	2.49 566	0.35 421	0.39 542	0.27 227	0.28 376	0.45 481	0.39 415

CRFU-Net	2.49 501	0.78 421	10.36 443	2.30 655	1.08 457	3.91 452	1.41 560	3.85 439	1.65 322	2.15 458	1.76 387	3.34 559	7.95 679	5.56 469	1.48 427	0.47 544	0.35 508	0.30 316	0.28 376	0.37 387	0.43 456

ICVP	2.26 445	0.66 321	21.18 669	0.99 333	0.88 385	4.28 565	0.95 437	3.32 340	1.60 303	1.66 314	1.76 387	1.34 304	1.14 322	1.62 268	1.32 390	0.53 580	0.35 508	0.33 406	0.29 404	0.40 408	0.51 511
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	1.09 224	0.70 353	1.39 152	0.95 307	0.45 128	3.83 430	0.42 78	2.37 179	1.58 287	1.69 319	1.76 387	1.80 379	0.83 192	1.50 238	0.98 304	0.28 251	0.18 131	0.29 287	0.26 319	0.30 248	0.31 310

MMNet	2.02 395	0.81 436	10.76 449	1.12 412	1.23 502	3.53 370	0.89 398	3.79 424	2.08 420	2.15 458	1.76 387	2.15 434	2.12 531	3.69 427	2.32 550	0.31 348	0.29 452	0.34 425	0.27 347	0.38 392	0.42 446

ITSA-stereo	1.86 360	0.72 372	3.74 358	1.20 457	0.66 272	4.09 510	0.91 411	4.24 565	2.53 530	1.93 377	1.77 393	1.59 340	2.15 535	6.12 486	2.44 562	0.40 480	0.38 533	0.40 499	0.40 540	0.50 507	0.98 620

DeepPrunerF	3.70 612	1.72 610	14.87 509	1.33 517	1.74 620	3.70 404	1.55 578	4.20 544	14.00 690	2.02 414	1.77 393	2.74 501	2.30 549	10.88 615	6.88 635	0.68 615	0.60 626	0.78 637	0.78 635	0.81 606	0.71 576

AdaStereo	1.45 301	0.83 447	2.34 272	1.28 494	0.81 340	3.21 295	1.14 508	4.20 544	2.46 518	2.05 423	1.77 393	2.48 476	1.18 333	1.71 290	1.44 414	0.43 512	0.25 397	0.43 522	0.28 376	0.44 472	0.34 355
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.
test_5	1.87 362	0.75 405	10.23 442	1.14 421	1.40 546	3.85 443	1.27 531	3.91 461	1.93 389	1.69 319	1.78 396	1.67 349	1.79 493	2.99 407	1.17 347	0.30 323	0.18 131	0.35 444	0.33 462	0.34 340	0.33 341

test-1	1.23 255	0.65 309	1.88 209	0.96 312	0.52 185	3.84 435	0.62 187	4.01 493	1.47 205	1.93 377	1.78 396	1.83 388	0.92 226	1.19 161	1.28 383	0.26 180	0.29 452	0.31 345	0.24 276	0.29 222	0.36 375

FADNet_RVC	2.65 525	2.28 635	16.51 534	0.98 327	0.92 396	4.09 510	0.83 341	4.26 575	1.73 348	1.46 280	1.78 396	1.60 341	1.50 419	8.88 545	2.39 553	0.47 544	0.38 533	0.44 527	0.58 608	0.89 612	0.97 618

CFNet_pseudo	2.12 418	0.67 331	15.14 518	0.85 227	0.74 311	3.95 471	0.64 196	3.95 474	1.78 361	1.90 366	1.79 399	3.27 553	1.62 450	2.51 375	1.16 343	0.31 348	0.36 515	0.53 584	0.27 347	0.63 556	0.44 462

GwcNet-RSSM	2.66 527	1.05 516	15.91 526	1.22 466	1.19 488	4.12 519	1.12 503	3.84 436	2.02 404	1.93 377	1.79 399	3.12 541	1.46 408	10.37 596	2.05 525	0.33 388	0.27 427	0.35 444	0.30 425	0.40 408	0.36 375

ccs_rob	2.13 420	0.67 331	15.11 517	0.84 212	0.75 314	3.96 481	0.65 206	3.95 474	1.78 361	1.88 359	1.79 399	3.26 552	1.64 466	2.51 375	1.16 343	0.31 348	0.36 515	0.54 592	0.27 347	0.65 567	0.45 468

quiztm	1.09 224	0.79 425	1.33 140	0.77 156	1.50 569	2.48 195	0.76 283	3.65 391	1.55 270	1.65 312	1.80 402	1.18 277	0.64 102	1.17 153	1.07 320	0.30 323	0.17 85	0.23 68	0.20 164	0.36 374	0.28 257

tt1	1.79 352	0.73 383	10.41 445	1.75 616	0.36 36	4.55 616	0.79 310	4.22 553	3.37 635	1.08 231	1.80 402	0.74 170	1.48 412	2.21 356	0.65 154	0.29 281	0.16 49	0.31 345	0.22 224	0.30 248	0.29 270

RCA-Stereo	1.21 251	0.52 139	1.58 181	0.90 266	0.46 139	4.68 637	0.79 310	4.13 528	1.74 354	1.92 373	1.80 402	0.94 233	1.48 412	1.14 138	0.70 184	0.27 207	0.18 131	0.25 149	0.19 137	0.25 129	0.23 148

DCANet-4	1.96 383	0.51 131	14.31 502	0.82 186	0.40 89	4.16 536	0.57 149	4.29 585	2.98 598	2.30 509	1.80 402	1.03 248	1.54 435	1.44 225	1.44 414	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

fff	1.74 343	0.70 353	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.15 526	0.57 149	4.23 557	2.09 424	2.30 509	1.80 402	1.19 282	3.02 589	1.44 225	1.46 419	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

GwcNet-ADL	2.47 497	0.67 331	21.48 677	0.96 312	0.72 300	4.61 627	0.95 437	4.42 624	2.36 488	1.98 390	1.80 402	2.55 482	1.24 347	1.90 321	1.41 408	0.40 480	0.46 585	0.24 108	0.27 347	0.41 432	0.49 496

GEStereo_RVC	1.91 373	0.80 430	6.57 393	1.20 457	1.06 448	4.02 496	1.43 564	4.13 528	1.89 383	2.03 418	1.80 402	2.34 451	1.86 510	4.94 455	1.77 488	0.48 549	0.38 533	0.32 369	0.28 376	0.42 451	0.50 503

RALAANet	1.28 279	1.08 525	3.21 331	1.25 476	0.94 404	1.44 77	0.69 235	3.15 314	2.57 539	2.01 409	1.80 402	1.29 299	1.05 276	2.00 330	1.48 427	0.27 207	0.20 231	0.27 227	0.24 276	0.40 408	0.27 234

csc	1.74 343	0.70 353	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.15 526	0.57 149	4.23 557	2.09 424	2.30 509	1.80 402	1.19 282	3.02 589	1.44 225	1.46 419	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

cscssc	1.74 343	0.70 353	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.15 526	0.57 149	4.23 557	2.09 424	2.30 509	1.80 402	1.19 282	3.02 589	1.44 225	1.46 419	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

psm_up	2.28 452	0.81 436	5.45 387	1.26 483	1.50 569	3.84 435	1.23 527	4.23 557	2.03 408	2.55 560	1.80 402	2.44 473	1.65 468	12.90 679	1.58 451	0.37 443	0.38 533	0.41 511	0.34 470	0.43 461	0.39 415

PSMNet-RSSM	1.96 383	0.77 414	3.26 334	1.29 498	1.31 519	4.19 548	0.96 444	3.68 400	1.89 383	2.05 423	1.80 402	2.60 487	1.70 479	9.84 574	1.81 492	0.35 421	0.29 452	0.35 444	0.37 508	0.42 451	0.35 369

NCCL2	2.53 508	1.35 578	10.90 452	1.15 434	0.97 412	3.53 370	2.56 635	3.65 391	2.23 455	2.76 593	1.80 402	2.41 463	1.66 470	10.35 595	2.07 529	0.44 518	0.40 547	0.57 598	0.53 597	0.59 541	0.65 565

FE-Mocha	1.06 217	0.74 394	2.45 281	0.97 319	0.69 292	1.57 93	0.40 63	2.92 285	1.47 205	1.82 347	1.81 415	1.62 344	0.88 211	1.36 205	0.78 218	0.29 281	0.20 231	0.35 444	0.31 441	0.26 161	0.33 341

Select-FE	2.25 442	0.87 465	17.36 547	1.06 375	0.99 424	2.04 147	0.46 99	3.79 424	1.61 307	2.52 555	1.81 415	4.41 628	3.15 596	1.83 307	0.92 283	0.32 369	0.35 508	0.30 316	0.41 547	0.32 301	0.55 530

ACVNet-DCA	1.85 359	0.74 394	13.77 485	1.78 619	0.36 36	4.48 595	0.74 270	3.98 485	1.53 253	1.01 215	1.81 415	0.72 157	1.62 450	2.13 343	0.64 145	0.29 281	0.17 85	0.32 369	0.21 189	0.33 321	0.32 322

xx1	2.03 396	0.74 394	13.77 485	1.78 619	0.36 36	4.48 595	0.74 270	4.23 557	3.95 653	1.01 215	1.81 415	1.79 376	1.34 367	2.13 343	0.64 145	0.29 281	0.17 85	0.33 406	0.33 462	0.33 321	0.32 322

1test111	1.99 390	0.74 394	13.77 485	1.78 619	0.36 36	4.48 595	0.74 270	3.98 485	1.53 253	1.01 215	1.81 415	0.72 157	1.62 450	4.66 450	0.98 304	0.29 281	0.17 85	0.32 369	0.21 189	0.33 321	0.32 322

cc1	1.98 387	0.74 394	13.77 485	1.78 619	0.36 36	4.48 595	0.74 270	4.23 557	3.95 653	1.01 215	1.81 415	0.72 157	1.62 450	2.13 343	0.64 145	0.29 281	0.17 85	0.32 369	0.21 189	0.31 268	0.29 270

DeepStereo_RVC	1.55 308	0.63 284	3.32 338	0.77 156	0.42 103	4.49 601	0.72 250	2.50 207	1.58 287	2.02 414	1.81 415	1.54 334	6.38 665	1.73 292	1.19 352	0.46 535	0.22 303	0.29 287	0.28 376	0.35 361	0.38 408

cf-r	2.57 518	0.79 425	16.09 528	1.48 572	1.35 533	4.19 548	0.93 428	3.68 400	2.36 488	1.97 388	1.81 415	3.42 567	1.45 405	8.24 533	1.83 496	0.32 369	0.26 415	0.33 406	0.30 425	0.34 340	0.37 391

AACVNet	1.83 356	1.02 510	2.41 278	1.45 565	0.87 381	3.21 295	0.73 258	3.16 315	1.61 307	2.01 409	1.82 423	2.28 441	1.33 364	10.98 620	1.49 432	0.39 472	0.32 482	0.38 489	0.32 454	0.43 461	0.44 462

DisPM	1.36 290	0.55 182	2.39 275	1.54 584	0.51 172	4.59 624	0.79 310	2.50 207	1.88 379	2.50 549	1.83 424	1.45 323	1.01 256	2.71 397	0.93 292	0.46 535	0.20 231	0.32 369	0.31 441	0.31 268	0.44 462

BUS	1.49 307	0.59 231	1.94 216	0.87 242	0.85 371	4.50 604	0.76 283	4.48 634	1.88 379	2.93 605	1.83 424	3.63 589	0.97 240	1.60 260	1.17 347	0.34 401	0.25 397	0.31 345	0.28 376	0.35 361	0.33 341

BSDual-CNN	1.46 302	0.59 231	1.94 216	0.87 242	0.85 371	4.16 536	1.16 511	4.48 634	1.88 379	2.93 605	1.83 424	2.60 487	1.31 361	1.60 260	1.21 360	0.34 401	0.25 397	0.31 345	0.28 376	0.35 361	0.33 341

hknet	1.98 387	0.64 296	8.70 421	0.87 242	1.07 454	4.16 536	1.16 511	4.48 634	1.73 348	2.93 605	1.83 424	3.48 571	1.30 359	3.91 435	1.51 439	0.31 348	0.25 397	0.31 345	0.28 376	0.35 361	0.33 341

SFCPSM	2.18 428	0.63 284	17.03 542	0.88 247	0.98 421	3.74 414	1.28 533	4.09 518	2.16 444	1.85 350	1.83 424	1.65 347	1.39 379	2.50 372	1.50 433	0.33 388	0.27 427	0.39 493	0.36 496	0.34 340	0.37 391

Selective-IGEV-i16pc	2.84 543	0.70 353	20.78 653	1.27 491	0.56 210	4.35 574	2.77 641	4.32 601	2.02 404	1.57 293	1.84 429	2.40 459	1.33 364	8.80 543	1.39 401	0.60 593	0.46 585	0.33 406	0.38 521	0.43 461	0.45 468

CoDeX	2.40 483	0.78 421	13.21 475	1.00 341	1.18 481	3.24 303	1.32 538	4.14 534	2.41 506	1.74 333	1.84 429	2.05 424	1.47 410	10.03 584	1.60 455	0.34 401	0.28 442	0.32 369	0.27 347	0.32 301	0.39 415

mmm	1.27 276	0.58 221	2.20 252	1.41 554	0.68 285	2.39 185	0.85 357	3.90 456	1.63 316	2.20 477	1.84 429	1.28 296	1.50 419	1.91 322	0.89 264	0.31 348	0.27 427	0.45 534	0.37 508	0.38 392	0.34 355

ADStereo(finetuned)	2.04 398	0.73 383	13.28 476	0.82 186	0.40 89	4.16 536	0.59 164	4.25 567	2.97 595	2.35 527	1.84 429	1.18 277	3.40 608	1.52 243	1.54 445	0.29 281	0.24 369	0.23 68	0.18 92	0.30 248	0.51 511

AAGNet	2.86 545	0.60 247	1.77 199	2.05 643	0.46 139	4.76 655	1.09 496	2.27 162	1.56 277	2.17 468	1.84 429	2.41 463	4.00 625	6.23 488	24.22 705	0.46 535	0.19 179	0.30 316	0.29 404	0.32 301	0.24 166

DCANet	1.74 343	0.73 383	9.08 424	0.82 186	0.40 89	4.18 544	0.59 164	4.25 567	2.97 595	2.35 527	1.84 429	1.18 277	1.63 463	1.51 241	1.55 446	0.29 281	0.24 369	0.23 68	0.18 92	0.30 248	0.53 518

PASM	2.67 529	2.05 627	9.71 432	1.73 614	1.37 539	2.53 204	1.52 572	3.10 308	2.17 446	2.79 596	1.84 429	2.90 519	1.85 509	11.89 665	2.19 541	0.81 630	0.85 651	0.87 643	1.01 649	1.14 637	1.05 623

StereoDRNet	2.84 543	1.49 595	14.48 503	1.33 517	1.57 587	3.44 344	2.06 615	3.69 405	2.36 488	3.26 627	1.84 429	2.79 513	1.80 498	10.88 615	3.16 592	0.41 495	0.33 489	0.39 493	0.36 496	0.59 541	0.58 543

tg	1.15 235	0.67 331	1.31 133	0.94 304	0.54 197	4.02 496	0.41 70	2.96 290	1.59 302	1.69 319	1.85 437	1.84 391	0.97 240	1.78 298	0.83 237	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.26 319	0.29 222	0.27 234

PSMNet-ADL	1.91 373	0.72 372	1.78 201	1.09 392	0.86 376	4.18 544	0.78 303	3.77 420	2.10 432	1.72 328	1.85 437	2.91 522	1.82 503	10.38 598	1.91 506	0.48 549	0.46 585	0.28 262	0.29 404	0.38 392	0.51 511

LALA_ROB	1.95 381	1.48 594	3.11 326	1.05 369	0.98 421	3.99 489	1.82 602	4.44 628	2.28 469	3.31 628	1.85 437	2.76 509	1.67 472	4.04 439	3.23 594	0.46 535	0.41 556	0.55 593	0.52 593	0.60 545	0.57 538

MM-Stereo_test3	1.09 224	0.59 231	1.55 176	1.73 614	1.18 481	1.91 128	0.86 362	3.52 370	1.76 358	1.25 254	1.86 440	1.10 259	0.69 124	1.32 198	0.86 250	0.27 207	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.34 340	0.30 300

rvit_stereo_0075_2	1.18 241	0.74 394	2.66 304	0.90 266	1.27 512	2.51 199	0.69 235	2.25 158	2.06 417	1.40 275	1.86 440	1.46 325	0.84 194	1.42 221	0.94 294	0.46 535	0.40 547	0.48 552	0.38 521	0.46 492	0.51 511

NINENet	1.87 362	0.74 394	2.60 292	1.12 412	1.06 448	4.50 604	0.76 283	4.41 623	2.24 457	2.16 464	1.86 440	3.63 589	0.97 240	8.00 530	1.17 347	0.41 495	0.30 465	0.41 511	0.30 425	0.41 432	0.36 375

CFNet	2.34 469	1.10 529	8.96 423	1.34 525	1.24 504	4.09 510	0.73 258	4.04 502	2.77 565	1.62 303	1.87 443	2.27 440	1.45 405	11.41 638	1.82 494	0.31 348	0.24 369	0.43 522	0.36 496	0.43 461	0.33 341

test_sample4	2.34 469	0.63 284	11.59 459	1.30 505	0.83 359	3.07 273	0.72 250	4.27 576	2.30 473	2.30 509	1.88 444	1.73 361	1.42 395	11.14 631	1.46 419	0.35 421	0.29 452	0.35 444	0.36 496	0.40 408	0.38 408

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 487	1.47 593	14.14 496	1.30 505	1.35 533	3.51 365	1.64 588	4.04 502	2.10 432	2.46 544	1.88 444	2.28 441	2.51 565	4.73 453	3.17 593	0.38 460	0.19 179	0.35 444	0.20 164	0.40 408	0.36 375

ARAFT	2.56 515	1.13 534	19.50 600	0.89 255	0.48 157	4.15 526	1.40 557	4.36 613	2.82 581	2.36 530	1.88 444	1.70 357	1.04 270	6.45 492	1.22 363	0.29 281	0.18 131	0.37 473	0.35 486	0.35 361	0.25 180

ACVNet	1.46 302	0.64 296	3.56 348	0.93 299	0.85 371	4.22 554	0.80 321	2.85 278	2.08 420	1.78 339	1.88 444	3.10 538	1.46 408	1.33 199	1.89 502	0.29 281	0.26 415	0.30 316	0.26 319	0.39 403	0.27 234

acv_ft	1.55 308	0.64 296	3.29 336	1.14 421	2.01 647	2.93 252	0.97 449	3.81 429	2.08 420	2.22 488	1.88 444	3.10 538	1.66 470	1.33 199	2.22 543	0.29 281	0.26 415	0.30 316	0.26 319	0.39 403	0.27 234

UCFNet_RVC	1.57 315	0.84 453	3.25 333	1.36 536	1.40 546	4.07 508	1.01 467	2.68 249	1.50 227	2.11 440	1.88 444	2.37 456	1.50 419	3.41 417	1.42 410	0.36 435	0.28 442	0.52 579	0.40 540	0.53 519	0.43 456

test_sample8	4.76 643	1.05 516	7.87 407	1.07 378	0.86 376	3.93 460	1.19 518	4.38 617	2.05 415	5.49 667	1.89 450	12.98 687	6.37 663	11.06 625	11.61 663	1.23 652	14.45 716	4.27 698	2.09 682	0.70 580	0.69 572

Wz-Net-TNSev	3.67 610	8.83 676	13.47 481	1.48 572	1.18 481	3.60 388	2.49 631	4.27 576	3.13 612	2.18 470	1.89 450	4.21 621	2.80 579	12.10 668	7.58 643	0.57 588	0.55 613	0.47 544	0.54 599	0.91 615	1.05 623

SACVNet	2.46 494	1.14 539	9.47 431	1.44 561	1.18 481	4.06 503	1.49 571	3.84 436	2.24 457	2.62 577	1.89 450	2.57 484	1.28 352	11.35 636	1.64 469	0.50 565	0.39 542	0.48 552	0.41 547	0.55 525	0.75 588

XX-Stereo	2.54 510	0.61 267	20.21 627	1.78 619	1.19 488	4.30 568	0.46 99	4.39 619	1.58 287	2.32 519	1.89 450	4.64 641	0.60 91	4.16 441	0.82 233	0.31 348	0.21 270	0.28 262	0.27 347	0.51 509	0.26 211

DN-CSS_ROB	1.91 373	1.55 599	11.13 455	1.82 626	0.88 385	3.99 489	0.61 172	4.01 493	1.67 326	1.64 308	1.89 450	1.39 313	1.06 285	3.23 409	1.50 433	0.31 348	0.19 179	0.44 527	0.29 404	0.37 387	0.31 310

AE-Stereo	1.18 241	0.60 247	2.05 230	1.10 401	0.60 237	4.39 579	0.72 250	3.74 415	1.62 313	1.10 236	1.90 455	1.01 244	0.92 226	1.45 229	0.82 233	0.28 251	0.22 303	0.28 262	0.28 376	0.26 161	0.22 128

Selective-IGEV-i1	1.43 297	0.59 231	2.42 280	1.15 434	1.07 454	3.82 429	1.09 496	3.79 424	2.11 434	1.62 303	1.91 456	2.65 493	1.22 340	1.80 302	1.12 335	0.32 369	0.27 427	0.46 540	0.54 599	0.31 268	0.39 415

DDVS	1.68 336	0.79 425	2.52 286	1.26 483	1.16 479	3.17 288	0.78 303	3.12 310	1.82 366	1.86 354	1.91 456	2.92 524	1.43 398	6.20 487	1.63 466	0.45 527	0.65 633	0.34 425	0.38 521	0.48 499	0.79 598

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 582	1.43 589	9.93 436	2.50 660	1.62 593	4.29 566	1.68 595	3.95 474	2.43 510	1.66 314	1.91 456	3.04 533	1.41 390	13.26 681	1.58 451	3.82 685	1.59 671	1.12 654	0.46 567	2.21 662	2.74 676

z-ln-s-r	2.67 529	1.16 543	12.43 467	1.34 525	1.26 509	3.70 404	1.21 525	4.20 544	2.38 499	2.04 421	1.92 459	2.43 469	1.60 445	10.58 601	5.19 622	0.29 281	0.20 231	0.32 369	0.24 276	0.51 509	0.38 408

coex_refinement	2.10 409	0.85 459	3.67 355	1.31 509	1.13 471	3.21 295	0.85 357	3.86 442	2.31 477	2.51 553	1.92 459	3.49 577	1.69 477	11.08 628	2.13 536	0.37 443	0.25 397	0.27 227	0.31 441	0.41 432	0.37 391

DRN-Test	3.03 573	0.99 505	18.18 565	1.35 530	1.60 589	3.59 386	1.48 567	4.13 528	2.45 515	3.47 636	1.92 459	2.58 486	2.53 566	10.88 615	2.80 584	0.39 472	0.36 515	0.44 527	0.41 547	0.55 525	0.57 538

CSP-Net	1.78 351	1.32 574	1.92 214	1.16 441	1.03 439	3.38 332	1.31 537	3.52 370	1.75 356	1.96 386	1.93 462	2.40 459	1.48 412	8.58 540	1.58 451	0.46 535	0.34 502	0.27 227	0.26 319	0.41 432	0.50 503

CASS	1.29 281	0.66 321	2.62 298	0.95 307	0.66 272	2.84 231	0.69 235	3.00 295	1.79 363	2.57 564	1.95 463	1.39 313	1.55 436	1.59 258	1.06 317	0.50 565	0.28 442	0.34 425	0.28 376	0.46 492	0.63 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	2.04 398	0.88 468	7.87 407	1.20 457	0.87 381	3.86 445	1.64 588	4.01 493	2.60 544	2.61 575	1.96 464	3.79 595	1.71 481	2.20 354	2.96 587	0.41 495	0.35 508	0.42 518	0.37 508	0.55 525	0.52 516

HBP-ISP	3.25 594	1.10 529	20.86 656	1.54 584	1.15 474	4.50 604	2.89 647	4.43 627	2.38 499	4.14 651	1.96 464	1.90 398	2.04 525	11.08 628	1.32 390	0.66 608	0.57 616	0.66 622	0.61 616	0.64 564	0.61 551

111	1.83 356	0.92 481	9.08 424	0.81 174	0.36 36	4.25 558	0.91 411	4.44 628	2.70 556	2.39 536	1.96 464	2.30 447	1.64 466	1.28 184	1.82 494	0.28 251	0.22 303	0.24 108	0.20 164	0.31 268	0.54 524

DPSNet	3.43 603	1.37 581	12.19 464	1.39 550	1.24 504	4.15 526	2.06 615	4.51 641	3.34 633	2.69 588	1.96 464	3.52 581	5.56 652	10.68 606	9.68 652	0.93 637	0.73 645	0.40 499	0.37 508	1.06 627	0.86 606

DISCO	2.25 442	0.73 383	10.06 438	1.76 617	1.12 467	3.47 353	1.25 530	3.24 327	2.26 463	2.65 585	1.96 464	4.53 634	1.92 518	4.17 442	3.61 598	0.32 369	0.25 397	0.31 345	0.29 404	0.66 572	0.41 442

test_sample5	2.33 465	0.62 276	11.29 456	1.29 498	0.83 359	3.09 276	0.74 270	4.28 581	2.31 477	2.20 477	1.97 469	1.68 351	1.39 379	11.19 632	1.47 424	0.37 443	0.31 474	0.37 473	0.37 508	0.41 432	0.39 415

SA	1.62 326	0.75 405	3.78 361	1.07 378	0.43 109	4.26 559	1.36 545	4.45 631	3.12 611	1.63 305	1.97 469	1.68 351	2.26 547	2.55 383	1.27 379	0.27 207	0.22 303	0.37 473	0.37 508	0.35 361	0.30 300

MSAF-DinoV2	13.69 697	13.09 699	22.03 687	2.41 659	1.44 559	4.03 498	1.38 553	9.07 685	9.20 679	2.23 492	1.98 471	5.08 654	5.06 643	177.66 737	5.46 626	0.45 527	0.34 502	0.40 499	0.62 617	6.09 693	5.80 701

IER	1.69 337	0.65 309	7.19 401	0.94 304	1.15 474	3.28 316	0.89 398	3.48 360	1.97 394	2.10 436	1.98 471	2.28 441	2.12 531	2.25 360	1.75 487	0.29 281	0.23 333	0.36 460	0.30 425	0.32 301	0.34 355

TDLM	2.29 455	1.08 525	4.61 376	1.29 498	1.01 436	4.26 559	2.17 621	3.75 416	2.79 569	2.31 515	1.98 471	2.06 426	1.59 439	12.45 674	1.72 479	0.51 571	0.28 442	0.52 579	0.35 486	0.56 531	0.50 503

FACV-RUCA	1.26 271	0.65 309	2.21 254	1.06 375	1.50 569	2.69 218	1.15 509	3.05 301	1.87 377	1.36 266	1.99 474	1.03 248	1.15 330	1.36 205	1.10 327	0.41 495	0.41 556	0.73 635	0.41 547	0.61 550	0.41 442

GANet-ADL	2.20 431	0.73 383	20.11 624	1.25 476	0.69 292	3.83 430	0.76 283	3.49 363	1.71 342	1.65 312	1.99 474	2.10 431	1.10 307	1.42 221	1.26 375	0.38 460	0.33 489	0.25 149	0.22 224	0.42 451	0.36 375

IPLG	2.48 499	0.65 309	19.63 604	0.91 277	0.79 330	4.60 626	0.56 144	4.31 596	1.84 374	1.91 371	2.00 476	1.31 301	1.38 376	6.61 496	1.53 444	0.27 207	0.20 231	0.27 227	0.23 246	0.31 268	0.36 375

XPNet_ROB	2.27 447	1.11 532	4.10 365	1.36 536	0.97 412	3.94 466	1.63 586	4.07 512	2.14 440	2.82 599	2.00 476	2.32 449	1.73 486	10.81 613	3.39 595	0.51 571	0.47 590	0.48 552	0.40 540	0.51 509	0.56 534

Lsterematch	1.15 235	0.84 453	4.02 364	0.80 170	0.39 79	1.68 108	0.68 224	2.01 119	2.02 404	1.58 294	2.02 478	1.35 306	1.40 383	1.41 218	1.10 327	0.28 251	0.16 49	0.29 287	0.22 224	0.29 222	0.37 391

w-ln-seven-2	2.73 538	2.13 628	12.47 469	1.18 450	1.01 436	3.54 374	1.58 581	3.93 468	3.26 627	2.43 543	2.02 478	2.63 491	2.28 548	7.93 529	5.45 625	0.40 480	0.40 547	0.44 527	0.34 470	0.62 554	0.47 484

XX-TBD	1.03 213	0.95 495	1.94 216	1.30 505	0.43 109	3.97 486	0.33 33	1.74 83	1.73 348	1.59 295	2.02 478	0.69 140	0.60 91	1.16 147	0.66 158	0.30 323	0.25 397	0.23 68	0.15 10	0.31 268	0.22 128

APVNet	3.13 582	1.25 563	21.14 665	1.31 509	1.52 573	3.94 466	1.13 506	3.32 340	2.14 440	2.20 477	2.03 481	3.05 536	1.96 520	11.79 661	2.53 570	0.42 506	0.45 576	0.64 619	0.46 567	0.67 574	0.57 538

iResNetv2_ROB	2.65 525	5.00 662	19.28 594	2.06 644	1.09 462	3.83 430	1.13 506	4.14 534	2.09 424	1.85 350	2.03 481	2.01 419	1.51 423	3.58 422	1.58 451	0.34 401	0.21 270	0.32 369	0.21 189	0.44 472	0.29 270

iResNet	2.52 507	0.94 493	21.17 668	1.84 628	0.72 300	3.75 415	0.81 331	4.14 534	2.55 537	2.33 525	2.03 481	1.35 306	1.44 401	3.27 412	2.16 540	0.35 421	0.23 333	0.28 262	0.22 224	0.44 472	0.45 468

test_sample6	2.35 474	0.62 276	10.78 450	1.33 517	0.83 359	3.15 286	0.79 310	4.36 613	2.43 510	2.26 501	2.04 484	1.69 355	1.39 379	11.48 643	1.61 458	0.38 460	0.32 482	0.37 473	0.39 529	0.41 432	0.42 446

DualNet	2.33 465	0.62 276	11.29 456	1.29 498	0.83 359	3.09 276	0.74 270	4.28 581	2.31 477	2.26 501	2.04 484	1.68 351	1.39 379	11.19 632	1.47 424	0.37 443	0.31 474	0.37 473	0.37 508	0.41 432	0.39 415

CFNet_ucs	2.36 479	0.68 339	18.42 573	0.89 255	0.81 340	3.85 443	0.68 224	4.29 585	2.37 494	2.09 433	2.04 484	3.31 557	1.24 347	2.63 390	1.14 338	0.36 435	0.45 576	0.56 595	0.29 404	0.66 572	0.49 496

RAFT_CTSACE	1.80 354	1.06 521	10.00 437	1.71 611	1.39 544	3.49 359	1.06 485	3.05 301	1.62 313	1.70 323	2.04 484	2.51 479	1.80 498	1.98 328	0.94 294	0.25 158	0.22 303	0.28 262	0.30 425	0.30 248	0.26 211

hitnet-ft	2.37 480	0.73 383	8.34 414	0.96 312	0.89 390	3.77 418	0.80 321	3.55 377	2.58 540	2.24 495	2.04 484	3.65 591	1.49 418	11.71 658	1.89 502	0.44 518	0.53 606	0.44 527	0.35 486	0.52 513	0.48 489

CVANet_RVC	2.55 514	1.10 529	9.13 429	1.46 567	1.15 474	3.96 481	1.53 574	3.91 461	2.50 524	3.04 614	2.04 484	2.60 487	1.72 483	12.46 675	1.50 433	0.49 561	0.30 465	0.51 573	0.41 547	0.63 556	0.50 503

delet	1.92 376	0.76 411	5.14 380	1.01 348	1.65 602	3.44 344	2.03 614	3.76 418	2.48 519	2.01 409	2.05 490	2.63 491	1.90 516	5.34 462	2.12 533	0.28 251	0.29 452	0.40 499	0.31 441	0.41 432	0.45 468

CC-Net-ROB	3.35 600	1.76 613	13.89 491	2.33 657	1.65 602	4.49 601	1.62 585	4.73 654	2.90 588	1.92 373	2.05 490	1.99 415	1.61 446	12.57 678	1.60 455	2.46 669	2.18 679	2.68 680	1.04 652	2.11 660	1.38 643

StereoDRNet-Refined	1.77 350	0.81 436	2.22 257	1.21 463	0.76 318	3.26 309	0.71 247	3.82 432	2.05 415	2.29 505	2.05 490	2.98 528	1.44 401	7.15 510	2.27 547	0.30 323	0.23 333	0.42 518	0.33 462	0.45 481	0.64 562
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	1.89 367	1.02 510	8.60 419	1.39 550	0.98 421	3.72 408	0.66 209	3.84 436	2.65 549	1.88 359	2.05 490	1.98 413	1.27 350	4.52 446	1.67 473	0.30 323	0.20 231	0.28 262	0.18 92	0.31 268	0.40 436

ETE_ROB	2.07 405	1.40 585	3.01 323	1.09 392	0.92 396	3.94 466	1.53 574	4.25 567	2.23 455	3.31 628	2.06 494	2.35 453	1.52 425	8.74 542	2.07 529	0.44 518	0.36 515	0.51 573	0.48 575	0.54 522	0.62 554

DFGA-Net	2.11 413	3.00 648	7.43 404	1.11 408	0.76 318	3.72 408	0.60 167	2.63 242	1.91 387	2.01 409	2.07 495	1.22 287	1.04 270	10.26 594	2.26 545	0.27 207	0.22 303	0.34 425	0.34 470	0.61 550	0.48 489

PSMNet-RUCA	1.64 330	1.50 596	2.57 291	1.50 577	1.38 542	3.05 268	1.36 545	3.31 335	2.24 457	1.36 266	2.07 495	1.40 318	1.09 300	1.83 307	1.55 446	1.15 648	0.69 641	1.26 658	0.96 645	1.64 655	0.94 616

Wz-Net-MNSev	2.71 537	2.54 641	13.91 492	1.52 580	1.37 539	3.28 316	2.47 629	4.03 498	2.32 481	2.57 564	2.07 495	2.29 446	3.01 588	7.55 520	2.74 581	0.38 460	0.36 515	0.36 460	0.37 508	0.57 536	0.47 484

psmg	1.47 306	0.59 231	1.94 216	0.92 283	0.85 371	4.30 568	1.42 562	4.10 525	1.88 379	2.64 581	2.09 498	2.60 487	1.31 361	1.60 260	1.21 360	0.34 401	0.27 427	0.33 406	0.34 470	0.36 374	0.34 355

GASNet	3.24 592	5.55 666	20.58 648	1.56 591	1.25 507	2.32 178	1.12 503	4.04 502	2.67 552	1.88 359	2.10 499	3.00 530	2.16 538	10.59 602	2.43 560	0.65 606	0.37 527	0.61 611	0.45 565	0.87 611	0.58 543

TANstereo	1.01 208	0.55 182	1.73 193	0.76 150	0.36 36	4.04 500	0.38 53	1.48 44	1.62 313	2.03 418	2.10 499	0.84 194	0.93 229	0.98 96	0.62 138	0.28 251	0.36 515	0.23 68	0.20 164	0.25 129	0.46 479

SuperB	4.79 644	4.41 659	21.08 664	1.45 565	1.08 457	3.91 452	3.08 655	4.18 540	3.01 602	2.50 549	2.10 499	2.75 503	3.49 615	8.80 543	19.60 698	0.44 518	0.33 489	0.53 584	0.39 529	12.01 708	0.64 562

PA-Net	3.09 578	1.24 562	18.84 580	1.38 548	1.19 488	3.42 342	1.75 596	3.89 451	3.27 631	1.88 359	2.10 499	3.03 532	1.88 514	11.60 646	2.88 586	0.40 480	0.54 608	0.44 527	0.62 617	0.52 513	1.02 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
anonymity	1.76 348	1.26 564	2.73 310	1.66 604	1.32 526	1.84 121	1.07 487	3.49 363	2.30 473	2.11 440	2.11 503	1.71 359	3.90 623	1.82 306	1.48 427	1.10 645	1.09 658	1.08 652	1.08 653	1.05 626	1.09 626

RASNet	2.56 515	0.70 353	10.06 438	1.60 596	2.25 659	3.67 401	1.00 464	3.38 350	3.14 614	1.81 345	2.11 503	4.60 637	2.30 549	10.25 593	2.61 576	0.37 443	0.24 369	0.25 149	0.24 276	0.28 202	0.26 211

HSM	2.35 474	0.81 436	2.21 254	1.14 421	1.55 580	3.44 344	1.03 475	3.99 489	2.25 460	2.29 505	2.11 503	8.04 675	3.05 593	11.60 646	1.71 477	0.33 388	0.22 303	0.28 262	0.23 246	0.32 301	0.35 369

ISRNet	1.69 337	0.76 411	5.69 389	1.27 491	1.36 536	2.85 234	0.61 172	3.60 384	1.91 387	2.13 447	2.12 506	2.90 519	1.41 390	2.51 375	1.71 477	0.49 561	0.50 602	0.56 595	0.47 570	0.49 505	0.57 538

GwcNet	3.00 569	1.63 603	19.83 610	1.32 512	2.04 651	3.27 312	1.55 578	3.65 391	2.33 482	2.00 407	2.12 506	3.56 586	1.68 476	9.47 562	2.45 563	0.44 518	0.45 576	0.46 540	0.38 521	0.60 545	0.76 590

DStereoRT	3.28 595	1.06 521	14.58 506	1.33 517	1.12 467	4.51 608	1.29 535	4.21 549	3.48 640	2.50 549	2.13 508	1.89 397	7.69 677	7.57 521	2.43 560	0.66 608	0.33 489	4.46 702	2.84 696	0.38 392	1.12 628

CREStereo++_RVC	1.02 212	0.49 118	1.54 175	0.83 199	0.55 205	4.01 494	0.31 25	1.63 70	1.99 397	1.63 305	2.13 508	0.84 194	0.65 110	0.88 65	0.70 184	0.27 207	0.15 24	0.23 68	1.22 660	0.24 102	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Ntro	4.21 633	8.94 680	19.89 613	3.22 671	2.96 671	4.15 526	1.89 606	3.92 466	2.36 488	1.77 337	2.14 510	3.35 560	2.17 540	9.48 563	2.24 544	3.52 680	1.76 674	2.13 670	1.31 662	3.83 679	3.09 677

anonymousa	2.16 424	0.67 331	19.19 588	1.04 368	1.67 606	2.06 151	0.79 310	2.86 281	1.96 392	1.85 350	2.14 510	3.23 550	1.81 501	1.12 130	1.15 339	0.26 180	0.26 415	0.34 425	0.32 454	0.30 248	0.28 257

fast-acv-ft	2.54 510	1.19 548	20.08 622	1.41 554	1.40 546	3.18 290	1.17 514	3.37 349	2.28 469	1.90 366	2.15 512	2.69 496	2.17 540	2.91 401	2.31 549	0.37 443	0.39 542	0.45 534	0.39 529	0.57 536	0.45 468

1111x	3.13 582	0.57 205	8.38 416	1.20 457	0.76 318	3.80 425	0.88 390	4.61 649	2.63 546	2.31 515	2.16 513	1.95 404	1.81 501	11.54 644	18.13 691	0.32 369	0.31 474	0.32 369	0.30 425	0.35 361	0.34 355

PDISCO_ROB	2.86 545	1.53 598	14.27 500	1.98 640	2.19 656	4.52 610	1.35 543	4.65 650	3.19 619	2.09 433	2.16 513	3.53 582	2.45 561	5.32 461	2.12 533	1.30 660	0.78 649	0.72 632	0.59 611	1.24 646	1.28 635

HART	1.03 213	0.85 459	3.13 327	0.84 212	0.38 73	1.17 38	0.42 78	3.54 375	1.47 205	1.08 231	2.17 515	1.48 326	0.57 76	1.37 211	0.74 202	0.23 103	0.18 131	0.28 262	0.21 189	0.32 301	0.24 166

DLCB_ROB	2.05 400	0.95 495	2.37 273	1.24 474	1.02 438	2.92 247	1.30 536	3.68 400	2.30 473	2.91 603	2.17 515	3.32 558	1.52 425	10.37 596	2.50 567	0.40 480	0.33 489	0.40 499	0.36 496	0.41 432	0.47 484

SST-Stereo	1.76 348	0.58 221	3.10 325	1.44 561	0.46 139	4.71 649	0.76 283	2.22 153	2.79 569	2.07 432	2.18 517	2.43 469	3.22 602	6.66 499	0.84 240	0.42 506	0.19 179	0.30 316	0.27 347	0.35 361	0.26 211

DANet	2.63 522	1.07 523	8.10 413	1.83 627	1.70 611	3.25 307	1.16 511	4.31 596	2.38 499	3.40 634	2.18 517	4.08 610	1.80 498	9.77 570	3.89 603	0.52 577	0.55 613	0.59 603	0.44 561	0.63 556	0.86 606
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WZ-Net	3.62 608	4.87 661	16.77 539	1.43 558	1.40 546	3.75 415	2.29 625	4.12 526	2.50 524	2.74 592	2.19 519	4.06 609	5.29 648	10.19 590	7.36 640	0.54 582	0.37 527	0.47 544	0.49 580	0.77 599	0.73 584

NOSS_ROB	2.27 447	0.73 383	3.00 322	1.71 611	1.00 433	3.90 451	0.97 449	4.29 585	2.81 579	2.94 609	2.19 519	3.88 599	1.19 337	11.77 660	1.62 463	0.59 591	0.54 608	0.56 595	0.52 593	0.56 531	0.54 524

HGLStereo	2.03 396	0.74 394	7.50 406	1.23 472	1.56 583	3.62 393	0.95 437	3.78 423	1.89 383	2.03 418	2.20 521	3.12 541	2.14 534	5.68 472	2.04 523	0.37 443	0.31 474	0.32 369	0.29 404	0.40 408	0.45 468

ADCPNet	3.89 620	1.63 603	20.25 632	1.28 494	1.27 512	6.43 674	2.65 639	3.93 468	2.70 556	2.78 595	2.20 521	4.28 623	6.16 661	5.56 469	10.27 655	0.65 606	1.18 661	0.71 628	1.70 671	0.84 610	1.37 641

AIO-test2	1.61 324	1.30 568	3.40 341	1.16 441	1.31 519	3.18 290	0.74 270	4.06 510	1.52 246	1.72 328	2.21 523	0.78 178	0.74 143	3.64 426	0.95 299	3.64 681	0.26 415	0.35 444	0.42 554	0.37 387	0.33 341

AFF-stereo	1.31 285	0.77 414	1.46 162	1.10 401	0.45 128	3.93 460	0.48 109	2.92 285	2.92 591	1.90 366	2.21 523	2.11 433	1.52 425	1.93 323	1.12 335	0.21 63	0.16 49	0.25 149	0.25 296	0.29 222	0.20 48

ADCRef	3.30 596	1.23 561	14.90 511	1.17 444	1.41 554	3.95 471	1.64 588	3.88 448	2.36 488	3.05 616	2.21 523	2.40 459	2.81 580	5.04 456	16.63 683	0.46 535	0.34 502	0.63 616	0.62 617	0.54 522	0.67 567

xxxx	2.67 529	0.54 173	2.03 227	1.22 466	0.81 340	3.49 359	0.63 191	4.49 637	2.49 523	2.22 488	2.23 526	2.05 424	1.38 376	10.05 585	17.91 689	0.32 369	0.32 482	0.30 316	0.27 347	0.33 321	0.34 355

LL-Strereo	3.01 571	1.81 617	17.59 556	1.12 412	2.10 653	2.90 241	1.09 496	4.33 604	2.00 401	3.12 620	2.24 527	3.29 554	3.15 596	11.31 635	1.84 497	0.30 323	0.28 442	0.46 540	0.34 470	0.49 505	0.45 468

CBMV	3.32 598	0.96 501	21.16 667	1.32 512	0.83 359	3.81 427	3.91 676	4.47 633	2.53 530	3.34 631	2.24 527	4.45 629	2.58 569	10.07 586	1.96 516	0.45 527	0.43 566	0.48 552	0.38 521	0.52 513	0.53 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MLCV	1.87 362	0.91 479	8.59 418	1.10 401	0.57 222	3.59 386	0.53 128	3.70 410	2.20 451	2.80 597	2.25 529	2.00 416	1.42 395	4.13 440	1.86 499	0.30 323	0.20 231	0.32 369	0.21 189	0.33 321	0.36 375

MGS-Stereo	0.80 107	0.56 194	1.53 172	0.93 299	0.39 79	1.26 50	0.73 258	1.45 41	1.30 155	1.01 215	2.26 530	0.80 184	0.56 75	1.16 147	0.65 154	0.27 207	0.23 333	0.26 193	0.22 224	0.27 181	0.25 180

w-ln-seven	2.86 545	3.06 649	14.02 493	1.27 491	1.32 526	4.10 516	1.59 582	3.90 456	2.59 543	3.03 613	2.27 531	3.42 567	2.25 546	6.70 500	4.81 615	0.39 472	0.34 502	0.48 552	0.40 540	0.74 594	0.55 530

LMCR-Stereo	2.40 483	1.31 572	18.61 577	1.59 594	0.86 376	3.87 447	1.15 509	4.32 601	1.60 303	2.25 498	2.27 531	1.13 265	2.43 559	2.48 370	1.60 455	0.88 636	0.24 369	0.29 287	0.24 276	0.56 531	0.30 300

test_xeample	2.67 529	0.56 194	2.05 230	1.09 392	0.81 340	3.24 303	0.80 321	4.55 645	2.70 556	2.42 541	2.27 531	1.39 313	1.40 383	10.75 609	17.51 688	0.30 323	0.30 465	0.32 369	0.28 376	0.34 340	0.33 341

Syn2CoEx	3.08 577	2.55 642	19.88 612	1.34 525	1.18 481	2.43 189	1.65 591	3.91 461	2.40 504	2.39 536	2.27 531	2.90 519	3.17 600	9.57 567	2.54 572	0.50 565	0.45 576	0.53 584	0.39 529	0.74 594	0.72 583

DispNO	3.00 569	0.75 405	18.92 582	1.17 444	1.10 464	3.72 408	0.94 433	4.29 585	2.54 534	2.24 495	2.28 535	4.51 632	2.12 531	11.40 637	2.09 531	0.31 348	0.28 442	0.31 345	0.28 376	0.36 374	0.39 415

MSKI-zero shot	2.22 434	0.64 296	20.09 623	0.96 312	0.56 210	4.04 500	0.70 245	3.91 461	1.50 227	1.92 373	2.28 535	1.92 400	0.71 129	2.93 403	0.67 163	0.26 180	0.23 333	0.26 193	0.21 189	0.28 202	0.26 211

Wz-Net-SNSev	2.98 565	4.36 658	15.98 527	1.57 592	1.19 488	3.28 316	1.80 600	3.96 480	2.40 504	2.32 519	2.28 535	3.48 571	2.05 526	7.84 528	3.82 602	0.47 544	0.39 542	0.53 584	0.49 580	0.71 589	0.60 548

TCMNet	2.98 565	1.30 568	18.26 567	1.47 570	2.09 652	3.84 435	1.08 492	3.96 480	2.39 503	2.53 558	2.29 538	2.43 469	1.75 487	10.09 588	2.39 553	0.52 577	0.45 576	0.61 611	0.50 586	0.80 605	0.78 594

AASNet	2.44 490	0.92 481	19.79 608	1.35 530	1.49 566	3.81 427	1.07 487	3.85 439	2.93 593	1.95 383	2.29 538	1.96 409	1.29 355	1.73 292	1.93 508	0.39 472	0.33 489	0.45 534	0.30 425	0.55 525	0.45 468

pcwnet_v2	2.70 536	0.65 309	22.48 689	1.08 386	1.03 439	3.56 380	0.81 331	4.29 585	3.14 614	2.29 505	2.29 538	3.01 531	1.71 481	3.32 415	1.43 411	0.43 512	0.50 602	0.41 511	0.34 470	0.61 550	0.56 534

ADLNet	2.29 455	0.83 447	3.62 353	1.35 530	1.60 589	3.67 401	1.24 529	3.95 474	2.98 598	2.58 568	2.29 538	4.01 606	1.79 493	11.23 634	2.09 531	0.37 443	0.38 533	0.36 460	0.34 470	0.45 481	0.71 576

222	2.68 533	0.57 205	2.03 227	1.11 408	0.81 340	3.23 300	0.65 206	4.52 642	2.45 515	2.34 526	2.29 538	1.41 319	1.44 401	10.50 599	18.47 693	0.32 369	0.30 465	0.32 369	0.27 347	0.32 301	0.34 355

H2IRNET	1.90 369	0.53 157	14.29 501	1.14 421	0.60 237	4.48 595	0.44 88	2.65 244	1.81 365	1.05 224	2.30 543	1.67 349	1.40 383	2.17 350	1.50 433	0.36 435	0.21 270	0.33 406	0.37 508	0.34 340	0.29 270

ffm	1.72 340	0.60 247	5.21 383	1.14 421	0.99 424	3.62 393	0.86 362	4.22 553	3.37 635	2.20 477	2.30 543	3.48 571	1.62 450	2.21 356	0.65 154	0.29 281	0.16 49	0.48 552	0.37 508	0.30 248	0.29 270

ff1	2.96 559	0.60 247	5.21 383	1.14 421	0.99 424	3.62 393	0.86 362	4.22 553	3.37 635	2.20 477	2.30 543	3.48 571	1.62 450	11.62 648	16.09 678	0.29 281	0.16 49	0.48 552	0.37 508	0.30 248	0.29 270

mmx	2.98 565	0.60 247	5.21 383	1.14 421	0.99 424	3.62 393	0.86 362	4.49 637	3.05 605	2.20 477	2.30 543	3.48 571	1.62 450	11.62 648	16.09 678	0.33 388	0.28 442	0.48 552	0.37 508	0.44 472	0.37 391

xxx	2.98 565	0.60 247	5.21 383	1.14 421	0.99 424	3.62 393	0.86 362	4.49 637	3.05 605	2.20 477	2.30 543	3.48 571	1.62 450	11.62 648	16.09 678	0.33 388	0.28 442	0.48 552	0.37 508	0.44 472	0.37 391

GMM-Stereo	2.45 491	0.52 139	20.38 638	0.89 255	0.82 351	4.18 544	1.91 607	2.45 196	1.48 215	2.48 547	2.30 543	1.69 355	1.86 510	2.93 403	1.08 323	0.28 251	0.18 131	0.33 406	0.48 575	0.35 361	2.41 667

SMFormer	2.00 391	0.57 205	4.46 370	1.36 536	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 567	2.80 573	2.32 519	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	2.13 536	0.34 401	0.32 482	0.36 460	0.31 441	0.38 392	0.36 375

tta	2.00 391	0.57 205	4.46 370	1.36 536	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 567	2.80 573	2.32 519	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	2.13 536	0.34 401	0.32 482	0.36 460	0.31 441	0.29 222	0.29 270

qqq1	1.92 376	0.57 205	4.46 370	1.36 536	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 567	2.80 573	2.32 519	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	0.71 187	0.34 401	0.32 482	0.30 316	0.23 246	0.29 222	0.29 270

fff1	1.92 376	0.57 205	4.46 370	1.36 536	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 567	2.80 573	2.32 519	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	0.71 187	0.34 401	0.32 482	0.30 316	0.23 246	0.29 222	0.29 270

test_4	1.30 282	0.50 122	6.16 392	0.84 212	0.45 128	1.61 101	1.12 503	2.14 139	1.42 181	1.52 286	2.31 549	1.84 391	0.79 173	2.52 380	1.19 352	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.29 404	0.29 222	0.25 180

PS-NSSS	2.22 434	1.33 577	2.90 318	0.97 319	1.53 575	4.11 517	1.08 492	4.55 645	2.65 549	2.10 436	2.32 554	1.77 368	1.40 383	11.79 661	1.61 458	0.68 615	0.45 576	0.96 646	0.43 558	0.95 617	0.92 613

FBW_ROB	3.24 592	1.02 510	9.21 430	1.49 575	1.07 454	3.78 420	1.48 567	4.31 596	3.08 609	2.46 544	2.32 554	4.20 620	2.08 529	15.19 695	7.16 639	0.84 634	0.62 629	1.33 660	0.92 642	0.99 622	1.31 637

FINET	2.96 559	1.07 523	23.18 695	1.29 498	1.86 635	2.03 142	1.52 572	4.30 593	4.71 661	2.23 492	2.34 556	1.65 347	1.48 412	5.89 478	2.81 585	0.51 571	0.47 590	0.49 566	0.40 540	0.59 541	0.49 496

RAFT_R40	1.70 339	0.59 231	2.99 321	1.46 567	0.46 139	4.74 653	0.98 457	2.23 154	1.56 277	2.02 414	2.35 557	2.71 499	2.56 568	6.71 503	0.90 269	0.40 480	0.19 179	0.30 316	0.27 347	0.33 321	0.26 211

MFN_U_SF_RVC	3.81 617	10.78 692	15.01 514	1.84 628	1.39 544	3.73 412	1.63 586	4.05 506	3.26 627	2.91 603	2.38 558	4.36 627	3.65 617	8.43 537	4.91 617	1.11 647	1.04 656	0.99 647	1.31 662	1.58 653	1.75 654

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 264	0.72 372	1.74 196	1.05 369	0.36 36	4.13 522	0.42 78	2.95 288	2.84 585	2.02 414	2.40 559	1.61 343	1.11 312	1.26 177	0.97 301	0.21 63	0.15 24	0.26 193	0.23 246	0.29 222	0.23 148

PAM	2.43 488	0.61 267	20.86 656	1.07 378	0.73 306	2.93 252	0.53 128	3.24 327	1.53 253	1.89 365	2.43 560	5.29 659	2.76 576	1.84 310	1.02 311	0.27 207	0.24 369	0.26 193	0.25 296	0.40 408	0.50 503

HSM-Net_RVC	2.87 549	0.57 205	17.46 553	0.92 283	0.90 393	3.70 404	1.20 522	5.64 674	2.51 527	3.22 626	2.43 560	2.54 481	1.59 439	11.41 638	1.65 471	0.34 401	0.25 397	0.26 193	0.23 246	0.30 248	0.29 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
psmorigin	6.59 666	1.15 540	88.11 732	1.52 580	0.97 412	2.88 239	1.20 522	3.21 320	2.04 412	3.73 640	2.46 562	5.15 657	2.55 567	10.60 603	2.47 565	0.55 584	0.68 640	0.48 552	0.51 590	0.70 580	0.88 610

XQC	2.96 559	2.42 636	14.85 508	1.36 536	1.32 526	3.29 320	1.53 574	4.28 581	2.78 566	3.21 625	2.46 562	3.53 582	2.92 584	6.58 495	4.67 609	0.70 620	0.41 556	0.59 603	0.56 604	0.96 621	0.83 605

ADLNet2	3.15 585	0.92 481	20.06 619	1.20 457	1.79 628	3.83 430	1.48 567	3.94 472	3.59 642	2.19 474	2.47 564	4.65 642	1.93 519	10.69 607	1.96 516	0.39 472	0.37 527	0.28 262	0.30 425	0.48 499	0.43 456

s12784h	1.31 285	0.45 62	2.41 278	0.71 98	0.35 31	4.42 588	0.50 113	4.22 553	2.73 559	2.01 409	2.48 565	0.91 218	0.96 235	2.01 333	0.70 184	0.29 281	0.18 131	0.24 108	0.16 28	0.27 181	0.18 7

DDUNet	2.91 552	2.78 645	6.94 399	3.53 676	2.26 660	3.28 316	1.36 545	3.77 420	2.04 412	2.62 577	2.49 566	4.18 617	1.69 477	5.38 463	1.85 498	2.21 668	1.77 675	2.61 678	2.43 688	2.60 664	2.34 666

iRaft-Stereo_5w	2.10 409	0.83 447	8.57 417	0.81 174	0.76 318	3.21 295	0.84 348	3.71 412	1.65 322	1.56 291	2.50 567	2.20 437	2.23 545	9.13 554	2.01 521	0.38 460	0.19 179	0.35 444	0.27 347	0.45 481	0.39 415

GrayStereo	2.58 519	0.53 157	1.63 185	1.58 593	0.89 390	4.17 541	8.17 690	3.03 299	1.52 246	2.80 597	2.50 567	1.70 357	17.10 698	2.83 400	1.15 339	0.33 388	0.21 270	0.27 227	0.32 454	0.28 202	0.53 518

RAFT + AFF	2.51 504	2.66 643	4.48 374	1.15 434	1.95 644	4.15 526	2.01 613	4.46 632	3.30 632	2.19 474	2.51 569	2.22 438	4.87 641	8.91 547	2.06 526	0.30 323	0.60 626	0.48 552	0.38 521	0.77 599	0.69 572

DAS	2.31 459	0.67 331	4.79 377	1.14 421	1.64 598	2.93 252	2.13 619	4.09 518	2.74 560	4.17 652	2.52 570	2.46 474	1.79 493	11.55 645	1.63 466	0.37 443	0.22 303	0.39 493	0.25 296	0.41 432	0.34 355

SepStereo	2.15 423	0.67 331	4.79 377	1.14 421	1.64 598	2.93 252	2.13 619	4.09 518	2.74 560	4.17 652	2.52 570	2.46 474	1.79 493	8.36 534	1.63 466	0.37 443	0.22 303	0.39 493	0.25 296	0.41 432	0.34 355

UDG	3.55 606	2.81 646	17.45 552	2.69 662	1.98 645	3.97 486	1.19 518	4.35 608	2.02 404	2.42 541	2.53 572	4.50 631	2.46 563	6.53 493	2.41 557	2.12 667	1.77 675	2.63 679	2.57 690	2.64 665	1.95 657

NCC-stereo	3.16 588	1.28 566	18.31 570	1.25 476	1.75 622	4.06 503	1.40 557	3.89 451	2.22 452	2.72 590	2.55 573	3.49 577	2.65 572	9.91 577	2.99 588	1.29 658	0.65 633	0.64 619	0.86 639	0.65 567	0.71 576

Abc-Net	3.16 588	1.28 566	18.31 570	1.25 476	1.75 622	4.06 503	1.40 557	3.89 451	2.22 452	2.72 590	2.55 573	3.49 577	2.65 572	9.91 577	2.99 588	1.29 658	0.65 633	0.64 619	0.86 639	0.65 567	0.71 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSM-AAD	2.43 488	0.54 173	1.32 137	0.92 283	0.54 197	4.48 595	7.47 686	2.96 290	1.55 270	2.31 515	2.56 575	1.26 294	16.23 697	2.46 368	0.89 264	0.28 251	0.21 270	0.58 600	0.41 547	0.34 340	1.32 639

NaN_ROB	4.06 629	1.13 534	16.64 535	1.12 412	1.25 507	3.50 363	3.05 653	4.29 585	3.26 627	3.64 637	2.56 575	2.97 527	4.79 639	13.33 683	16.91 684	0.37 443	0.41 556	0.38 489	0.39 529	0.48 499	0.81 600

YMNet	2.40 483	1.41 587	13.46 479	1.36 536	1.67 606	3.96 481	0.97 449	3.81 429	2.37 494	2.64 581	2.57 577	3.35 560	1.53 432	3.28 413	2.42 558	0.48 549	0.54 608	0.52 579	0.49 580	0.70 580	0.54 524

YMNet_1	2.40 483	1.41 587	13.46 479	1.36 536	1.67 606	3.96 481	0.97 449	3.81 429	2.37 494	2.64 581	2.57 577	3.35 560	1.53 432	3.28 413	2.42 558	0.48 549	0.54 608	0.52 579	0.49 580	0.70 580	0.54 524

TestStereo1	1.56 313	0.81 436	2.32 267	1.61 599	0.64 257	4.13 522	1.36 545	3.79 424	3.20 622	1.60 296	2.57 577	1.39 313	2.15 535	2.51 375	1.30 387	0.29 281	0.20 231	0.34 425	0.25 296	0.40 408	0.36 375

SA-5K	1.56 313	0.81 436	2.32 267	1.61 599	0.64 257	4.13 522	1.36 545	3.79 424	3.20 622	1.60 296	2.57 577	1.39 313	2.15 535	2.51 375	1.30 387	0.29 281	0.20 231	0.34 425	0.25 296	0.40 408	0.36 375

ACRE	2.27 447	1.11 532	19.45 597	0.91 277	1.30 516	3.94 466	0.87 383	4.21 549	1.80 364	2.28 503	2.62 581	1.17 273	1.04 270	1.52 243	1.30 387	0.37 443	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.46 479

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 624	10.88 693	12.30 466	1.26 483	1.55 580	5.19 665	3.33 660	4.42 624	2.82 581	2.58 568	2.62 581	5.00 650	2.11 530	14.03 693	2.73 580	1.28 657	2.34 685	0.67 624	1.83 676	0.81 606	1.03 622

IPLGR_C	2.28 452	1.31 572	19.46 598	0.92 283	1.32 526	3.93 460	0.89 398	4.20 544	1.82 366	2.30 509	2.63 583	1.16 270	1.07 291	1.41 218	1.29 386	0.37 443	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.45 468

RainbowNet	4.56 638	8.28 673	20.07 621	3.64 680	3.23 679	4.15 526	2.99 651	4.18 540	3.03 604	2.20 477	2.65 584	4.26 622	2.90 583	9.77 570	2.12 533	3.88 686	2.27 682	2.71 683	1.72 673	3.78 678	3.31 685

PAM_32	2.45 491	0.63 284	20.74 652	1.05 369	0.65 265	2.83 230	0.46 99	2.91 284	1.54 262	1.95 383	2.66 585	4.99 649	3.78 619	1.96 327	0.92 283	0.27 207	0.22 303	0.27 227	0.25 296	0.36 374	0.48 489

CIPLG	2.27 447	1.18 546	19.24 589	0.92 283	1.34 532	3.95 471	0.89 398	4.23 557	1.82 366	2.31 515	2.67 586	1.17 273	1.06 285	1.53 246	1.32 390	0.37 443	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.45 468

Consistency-Raft	2.86 545	1.66 607	19.61 602	1.40 553	1.75 622	3.84 435	1.32 538	4.07 512	2.25 460	1.78 339	2.67 586	1.82 385	4.41 634	1.94 325	2.06 526	0.83 633	0.94 655	1.03 648	1.12 654	1.70 657	1.09 626

MADNet+	3.97 626	9.54 686	13.83 490	1.87 632	1.69 610	4.19 548	2.87 646	4.80 658	4.10 656	2.51 553	2.67 586	4.55 635	3.41 609	8.72 541	6.92 637	1.25 655	1.27 665	1.04 649	0.93 643	1.39 651	1.85 655

stereogan	3.09 578	0.93 485	16.43 532	1.37 546	1.66 605	3.70 404	1.67 593	3.87 445	3.15 616	3.04 614	2.70 589	5.04 652	2.79 578	9.96 580	1.78 490	0.63 600	0.49 601	0.69 625	0.47 570	0.83 609	0.68 570

DEmStereo	2.97 563	0.58 221	13.42 478	0.79 167	0.51 172	3.84 435	1.84 605	2.42 186	1.60 303	2.25 498	2.74 590	2.03 420	6.04 657	6.79 507	12.80 668	0.35 421	0.26 415	0.26 193	0.27 347	0.27 181	0.37 391

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 637	10.62 690	15.18 520	1.55 589	1.45 563	6.16 671	3.54 668	5.41 672	3.68 647	2.59 572	2.74 590	4.81 644	2.20 543	13.79 690	4.40 606	2.04 665	3.36 698	1.05 650	1.20 659	2.09 659	1.72 652

SHD	2.82 541	2.04 626	13.80 489	1.69 607	1.79 628	2.73 223	1.07 487	3.85 439	3.18 618	4.63 660	2.74 590	3.38 565	2.77 577	5.48 467	3.66 599	0.62 599	0.47 590	0.51 573	0.55 602	0.65 567	0.74 585

OMP-Stereo	1.97 385	0.93 485	1.88 209	2.76 664	0.67 279	4.58 623	1.48 567	4.31 596	1.54 262	3.15 623	2.76 593	3.25 551	1.38 376	7.66 526	1.35 398	0.40 480	0.20 231	0.33 406	0.26 319	0.33 321	0.24 166

UGAM	2.58 519	0.56 194	18.55 575	0.89 255	0.71 298	3.23 300	1.03 475	2.75 259	1.75 356	1.36 266	2.77 594	2.69 496	1.28 352	10.75 609	1.40 404	0.28 251	0.24 369	0.40 499	0.31 441	0.35 361	0.30 300

PFNet	2.47 497	0.60 247	16.95 541	2.15 648	0.81 340	4.63 630	0.91 411	2.55 222	1.52 246	2.40 538	2.79 595	1.83 388	1.42 395	7.54 519	1.34 397	0.33 388	0.21 270	0.36 460	0.27 347	0.32 301	0.39 415

RP	2.79 539	1.20 550	10.36 443	1.54 584	1.93 643	3.44 344	1.97 610	4.05 506	2.34 483	2.66 586	2.79 595	3.98 604	2.58 569	10.21 591	2.61 576	0.95 639	0.47 590	0.71 628	0.57 607	0.71 589	0.68 570

Sa-1000	1.63 329	0.79 425	3.56 348	1.11 408	0.48 157	4.06 503	1.41 560	4.49 637	2.75 563	2.00 407	2.80 597	1.84 391	1.43 398	2.64 392	1.50 433	0.27 207	0.19 179	0.36 460	0.33 462	0.36 374	0.30 300

DRaft	2.28 452	0.56 194	2.64 302	0.74 128	0.46 139	3.94 466	1.23 527	2.32 172	1.55 270	2.64 581	2.80 597	1.60 341	5.34 650	6.96 509	10.99 658	0.34 401	0.22 303	0.27 227	0.27 347	0.29 222	0.37 391

ADCS	4.22 634	5.33 663	16.32 530	1.64 601	1.31 519	3.91 452	3.64 670	4.21 549	2.89 587	5.11 665	2.81 599	4.46 630	3.06 595	5.21 460	19.50 697	0.63 600	0.64 632	0.69 625	0.69 626	1.12 635	1.26 633

Nwc_Net	2.88 551	1.16 543	18.30 569	1.35 530	1.68 609	3.52 368	1.18 515	3.90 456	2.06 417	2.52 555	2.82 600	3.82 597	2.34 553	6.78 505	2.55 573	0.86 635	0.40 547	0.59 603	0.67 621	0.57 536	0.55 530

ACVNet_1	6.04 663	13.97 703	21.36 674	3.58 678	3.14 676	4.73 650	2.48 630	4.20 544	3.17 617	2.98 611	2.83 601	23.31 704	4.34 633	11.06 625	2.45 563	3.68 682	2.33 684	2.60 677	1.79 675	3.69 676	3.19 681

MFMNet_re	2.91 552	1.91 619	18.25 566	3.06 669	1.89 640	3.13 284	1.67 593	3.52 370	2.97 595	3.14 621	2.87 602	2.26 439	2.41 557	2.42 365	2.00 519	1.10 645	1.05 657	0.94 645	0.90 641	1.28 647	1.46 647

AF-Net	2.87 549	1.30 568	16.24 529	1.33 517	1.75 622	3.26 309	1.59 582	4.09 518	2.43 510	2.69 588	2.94 603	4.51 632	3.20 601	5.84 477	2.75 582	0.76 624	0.36 515	0.72 632	0.49 580	0.70 580	0.56 534

DispFullNet	4.64 641	3.48 654	23.95 698	3.99 682	3.03 672	3.35 326	1.06 485	4.18 540	2.80 573	6.33 676	2.94 603	4.04 608	7.81 678	3.92 436	5.16 619	2.75 670	1.61 672	3.10 688	2.68 693	3.32 671	3.31 685

KYRaft	1.59 321	0.52 139	1.73 193	0.95 307	0.49 165	4.38 577	1.79 598	2.43 191	1.51 234	2.49 548	2.98 605	2.00 416	3.41 609	2.14 346	0.82 233	0.30 323	0.21 270	0.33 406	0.46 567	0.35 361	2.45 670

GANet	2.93 555	1.05 516	11.29 456	1.64 601	0.96 408	3.91 452	2.52 632	3.72 413	2.41 506	2.95 610	3.00 606	3.21 547	2.03 523	12.42 673	4.72 612	0.51 571	0.41 556	0.46 540	0.39 529	0.60 545	0.50 503

ADCMid	3.96 625	3.27 652	15.48 523	1.26 483	1.40 546	4.66 634	2.28 624	4.06 510	3.54 641	3.94 644	3.02 607	3.85 598	3.67 618	4.03 438	18.65 694	0.68 615	0.61 628	1.09 653	1.18 658	1.38 650	1.08 625

AnyNet_C32	4.17 632	5.75 667	12.62 470	1.60 596	1.54 576	5.51 668	4.09 677	3.90 456	3.23 625	4.22 656	3.03 608	3.10 538	3.41 609	8.01 532	18.85 695	0.53 580	0.58 621	0.53 584	0.74 628	1.19 644	0.97 618

SAMSARA	3.55 606	2.16 631	14.18 498	1.86 631	1.49 566	4.62 628	2.65 639	3.58 382	2.80 573	7.05 679	3.05 609	5.16 658	4.07 627	9.18 556	4.80 614	0.64 603	0.67 637	0.59 603	0.68 624	0.89 612	0.91 611

zh-mn7	3.15 585	9.61 687	12.45 468	1.26 483	0.99 424	2.91 244	1.32 538	4.12 526	2.74 560	3.33 630	3.07 610	2.84 515	1.89 515	8.91 547	4.69 611	0.49 561	0.40 547	0.38 489	0.38 521	0.56 531	0.63 558

DStereoO	3.90 621	2.13 628	7.90 411	4.43 690	2.84 669	4.40 583	5.30 680	4.31 596	3.21 624	2.41 540	3.08 611	2.93 526	7.14 673	4.20 443	11.12 659	4.11 688	1.30 667	1.33 660	1.63 668	3.09 667	1.26 633

RTS	3.90 621	7.04 670	17.94 559	1.92 634	2.19 656	5.00 662	2.96 649	4.29 585	3.19 619	4.05 647	3.08 611	4.94 647	3.16 598	7.64 523	6.72 630	0.66 608	0.44 571	0.51 573	0.47 570	0.95 617	0.76 590

RTSA	3.90 621	7.04 670	17.94 559	1.92 634	2.19 656	5.00 662	2.96 649	4.29 585	3.19 619	4.05 647	3.08 611	4.94 647	3.16 598	7.64 523	6.72 630	0.66 608	0.44 571	0.51 573	0.47 570	0.95 617	0.76 590

TransformOpticalFlow	3.03 573	0.77 414	20.99 662	1.00 341	0.55 205	4.18 544	0.64 196	4.33 604	3.02 603	2.18 470	3.09 614	4.35 625	5.07 644	7.36 516	1.27 379	0.32 369	0.18 131	0.32 369	0.26 319	0.28 202	0.46 479

zh-sn7	3.81 617	11.43 695	15.78 525	1.25 476	1.15 474	3.68 403	2.58 637	4.15 538	2.42 509	2.61 575	3.10 615	3.38 565	3.03 592	11.43 640	6.88 635	0.45 527	0.48 596	0.45 534	0.43 558	0.72 592	0.71 576

RAFT-345	2.46 494	0.55 182	19.69 606	1.02 359	0.49 165	4.43 591	0.78 303	1.64 72	2.34 483	2.09 433	3.12 616	1.96 409	1.31 361	6.65 498	1.43 411	0.36 435	0.23 333	0.32 369	0.25 296	0.28 202	0.25 180

RTSC	2.95 556	2.51 637	15.49 524	1.54 584	1.30 516	3.51 365	0.86 362	3.89 451	2.48 519	3.64 637	3.12 616	3.04 533	2.30 549	5.70 474	6.67 629	0.55 584	0.35 508	0.37 473	0.39 529	0.70 580	0.60 548

IIG-Stereo	1.95 381	0.79 425	2.14 247	2.78 665	0.66 272	4.62 628	0.76 283	4.27 576	1.53 253	2.63 580	3.14 618	3.35 560	1.61 446	7.65 525	1.41 408	0.39 472	0.20 231	0.31 345	0.25 296	0.33 321	0.22 128

DGSMNet	7.55 675	1.62 601	17.42 550	1.92 634	12.73 700	7.45 681	42.99 722	4.13 528	2.07 419	2.10 436	3.16 619	3.42 567	1.70 479	9.24 558	2.30 548	3.70 684	10.89 714	11.80 716	5.54 703	4.24 683	2.66 671

RT-IGEV	2.37 480	0.60 247	15.33 522	1.49 575	0.78 326	2.10 155	1.28 533	4.25 567	1.69 336	2.58 568	3.19 620	3.60 588	4.94 642	2.49 371	1.19 352	0.35 421	0.24 369	0.31 345	0.26 319	0.33 321	0.42 446

tt	7.19 673	0.51 131	6.83 396	4.03 683	2.30 662	12.05 691	20.19 708	15.46 704	6.58 678	3.42 635	3.22 621	5.37 660	6.39 666	4.20 443	7.46 641	9.81 708	11.53 715	7.05 706	7.46 707	6.31 695	3.71 690

ccnet	2.66 527	0.97 503	8.01 412	1.54 584	1.24 504	3.75 415	2.18 622	4.07 512	2.41 506	2.66 586	3.25 622	2.87 518	2.31 552	9.89 576	3.50 596	0.78 625	0.75 647	0.71 628	0.67 621	0.76 598	0.81 600

RGC	3.10 580	1.45 592	14.90 511	1.46 567	1.79 628	3.33 324	1.39 555	4.04 502	2.26 463	2.77 594	3.26 623	4.00 605	2.71 575	11.63 653	2.62 578	0.82 631	0.46 585	0.79 638	0.79 636	0.71 589	0.78 594

edge stereo	3.37 602	1.01 509	21.99 685	1.28 494	1.37 539	2.67 216	1.39 555	3.98 485	2.87 586	2.93 605	3.27 624	4.35 625	2.43 559	11.62 648	2.39 553	0.60 593	0.63 631	0.79 638	0.55 602	0.68 577	0.67 567

SGM-Forest	2.96 559	0.62 276	3.49 343	1.09 392	0.80 334	4.06 503	3.30 658	4.37 616	3.09 610	4.18 655	3.27 624	4.67 643	3.86 622	11.69 657	7.91 644	0.51 571	0.46 585	0.49 566	0.39 529	0.48 499	0.49 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Hybrid-DGEV-03	1.34 288	0.70 353	2.74 311	1.00 341	0.52 185	3.99 489	0.99 459	3.22 322	1.64 317	2.15 458	3.31 626	1.37 312	1.07 291	1.29 189	1.22 363	0.26 180	0.18 131	0.32 369	0.24 276	0.28 202	0.24 166

z-mn7	3.36 601	9.42 685	14.16 497	1.28 494	1.22 501	3.78 420	1.43 564	3.92 466	3.35 634	2.85 601	3.36 627	3.06 537	1.97 521	9.66 568	5.16 619	0.42 506	0.35 508	0.43 522	0.33 462	0.63 556	0.48 489

CBMV_ROB	3.62 608	0.70 353	21.42 676	1.21 463	0.89 390	4.43 591	1.76 597	4.39 619	2.79 569	5.88 671	3.38 628	4.18 617	5.12 645	10.75 609	2.32 550	0.56 586	0.55 613	0.53 584	0.51 590	0.55 525	0.46 479

PWC_ROB	2.69 535	2.01 624	8.36 415	1.33 517	1.90 642	3.23 300	1.18 515	4.33 604	3.25 626	3.11 619	3.41 629	2.71 499	2.18 542	9.15 555	4.48 607	0.56 586	0.31 474	0.61 611	0.36 496	0.69 579	0.74 585

Prome-Stereo	1.61 324	0.55 182	1.71 191	0.98 327	0.60 237	4.41 586	1.82 602	3.03 299	1.53 253	2.18 470	3.45 630	1.72 360	3.49 615	2.23 359	1.08 323	0.29 281	0.20 231	0.26 193	0.25 296	0.34 340	2.16 661

StereoVision	1.65 331	0.75 405	7.47 405	1.01 348	1.80 631	2.61 211	0.61 172	3.06 304	1.96 392	1.25 254	3.46 631	1.85 394	0.88 211	2.07 336	1.93 508	0.43 512	0.36 515	0.37 473	0.36 496	0.48 499	0.33 341

PVD	3.12 581	1.97 623	12.80 473	1.79 624	1.63 595	3.83 430	1.34 542	3.48 360	3.88 650	5.77 669	3.56 632	3.45 570	3.29 604	5.58 471	5.30 624	0.71 622	0.69 641	0.74 636	0.77 632	0.79 603	1.13 629

Selective-IGEV-i16pb	3.23 591	0.73 383	21.29 671	1.22 466	0.68 285	3.99 489	3.38 661	4.52 642	2.52 528	1.72 328	3.60 633	2.92 524	2.21 544	10.07 586	2.59 575	0.68 615	0.50 602	0.37 473	0.48 575	0.54 522	0.54 524

SPS-STEREO	3.97 626	1.44 591	20.85 655	1.72 613	1.71 613	3.24 303	2.30 626	3.55 377	2.68 554	4.79 663	3.66 634	5.44 662	2.97 585	9.11 553	9.35 651	1.15 648	1.10 659	1.06 651	1.02 651	1.16 641	1.18 631
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STrans-v2	3.03 573	0.77 414	20.91 659	0.81 174	0.63 255	3.89 449	1.01 467	4.27 576	2.64 548	2.28 503	3.70 635	4.13 613	5.20 646	7.33 513	1.27 379	0.31 348	0.18 131	0.29 287	0.25 296	0.29 222	0.41 442

AnyNet_C01	4.37 636	7.80 672	16.40 531	1.98 640	1.40 546	6.37 673	6.47 685	4.09 518	5.03 666	4.06 649	3.78 636	4.16 616	3.31 605	6.62 497	10.00 653	0.61 597	0.67 637	0.63 616	0.67 621	2.01 658	1.31 637

S-Stereo	3.48 605	0.91 479	22.06 688	1.36 536	1.50 569	3.55 378	2.53 634	4.21 549	2.81 579	2.37 531	3.81 637	3.75 593	1.84 505	11.90 666	2.51 568	0.63 600	0.71 643	0.48 552	0.76 630	0.67 574	1.19 632

FAT-Stereo	3.34 599	0.81 436	20.05 618	1.25 476	1.20 495	3.44 344	1.99 612	4.23 557	2.67 552	3.14 621	3.82 638	3.51 580	3.32 606	11.68 656	1.94 511	0.64 603	0.67 637	0.48 552	0.52 593	0.61 550	0.81 600

ASMatch	2.62 521	0.60 247	20.65 650	1.37 546	0.64 257	4.39 579	0.78 303	1.97 114	1.58 287	1.70 323	3.89 639	1.94 402	3.79 620	5.46 465	1.64 469	0.31 348	0.24 369	0.34 425	0.28 376	0.33 321	0.50 503

ACVNet-4b	6.73 668	13.67 701	21.87 684	3.54 677	3.07 673	4.19 548	2.25 623	4.03 498	3.65 644	1.64 308	3.98 640	5.88 664	2.89 582	10.01 583	16.98 685	23.29 722	2.24 681	2.53 675	1.78 674	3.87 680	3.21 682

MDST_ROB	5.53 655	0.59 231	23.11 693	2.55 661	2.69 665	21.20 703	1.98 611	4.77 657	2.65 549	9.36 689	4.25 641	4.14 615	4.45 635	22.57 703	3.68 600	0.48 549	0.33 489	0.47 544	0.44 561	0.44 472	0.44 462

AANet_RVC	3.03 573	1.72 610	12.78 472	1.17 444	1.12 467	3.79 424	1.10 499	3.86 442	3.13 612	2.62 577	4.26 642	3.96 603	1.41 390	11.43 640	5.23 623	0.94 638	0.47 590	0.34 425	0.23 246	0.40 408	0.55 530

aanetorigin	3.30 596	1.66 607	17.52 555	1.18 450	1.58 588	2.57 207	3.80 673	2.65 244	2.03 408	6.12 674	4.30 643	2.82 514	5.70 653	5.47 466	4.67 609	0.50 565	0.44 571	0.43 522	0.47 570	1.17 642	0.92 613

AANet	3.15 585	2.93 647	15.16 519	1.41 554	1.08 457	2.23 170	1.37 550	2.95 288	3.65 644	4.12 650	4.40 644	4.13 613	5.32 649	6.55 494	3.76 601	0.60 593	0.42 565	0.50 569	0.42 554	0.99 622	0.93 615

JetBlue	6.27 665	9.15 682	13.76 484	1.94 638	4.60 694	11.91 689	12.00 697	5.12 663	3.45 639	3.79 641	4.52 645	9.54 679	6.56 667	9.40 561	13.48 670	1.26 656	1.37 668	1.17 656	1.34 664	7.06 701	3.95 692

ADCL	4.35 635	1.63 603	14.21 499	1.29 498	1.26 509	5.56 669	11.16 693	3.97 482	3.37 635	6.07 672	4.67 646	4.30 624	5.72 654	5.08 458	14.51 672	0.50 565	0.48 596	0.89 644	0.77 632	0.78 601	0.76 590

EDNetEfficientorigin	12.35 694	2.51 637	179.47 736	1.19 453	0.96 408	2.91 244	1.81 601	3.00 295	5.35 668	8.91 687	4.79 647	4.18 617	4.64 638	9.98 581	11.30 660	0.37 443	0.38 533	0.60 608	0.85 638	1.32 649	2.43 669

EDNetEfficient	5.61 656	2.14 630	16.75 538	1.67 605	3.64 682	4.12 519	7.51 687	3.05 301	5.63 672	11.57 700	4.83 648	3.95 601	12.72 688	8.44 538	20.78 700	0.41 495	0.43 566	0.47 544	1.01 649	1.66 656	1.39 644

HHNet	2.48 499	0.71 367	20.52 644	0.64 43	0.64 257	4.07 508	0.93 428	3.76 418	1.56 277	2.15 458	4.92 649	0.98 238	3.37 607	1.66 278	1.79 491	0.32 369	0.20 231	0.31 345	0.27 347	0.36 374	0.42 446

FTStereo	3.71 614	0.53 157	20.37 637	0.96 312	0.65 265	4.34 571	11.29 694	2.62 241	1.50 227	2.58 568	5.04 650	1.90 398	13.84 692	3.71 428	1.25 372	0.38 460	0.24 369	0.31 345	0.32 454	0.30 248	2.10 660

MultiAttention	8.74 679	0.56 194	7.25 402	2.07 645	22.74 710	35.86 715	8.44 692	4.97 661	2.58 540	2.57 564	5.11 651	5.55 663	1.59 439	52.70 729	7.50 642	0.47 544	0.24 369	0.52 579	1.00 648	6.84 699	6.30 702

ACVNet_2	5.41 653	12.60 696	20.42 641	3.27 673	3.15 677	4.50 604	3.02 652	4.66 651	3.73 648	3.35 633	5.36 652	7.86 674	2.88 581	12.33 672	4.76 613	3.12 675	2.22 680	2.70 682	1.69 670	3.49 672	3.10 678

RAFT-RH_RVC	2.63 522	0.55 182	19.97 616	1.26 483	0.47 149	4.46 593	0.57 149	1.71 79	1.64 317	3.06 617	5.51 653	2.03 420	1.28 352	6.70 500	1.52 443	0.42 506	0.22 303	0.37 473	0.34 470	0.28 202	0.29 270

JetRed	10.48 684	27.10 712	35.70 708	4.27 685	4.09 690	15.55 699	12.83 699	12.16 693	5.50 669	5.83 670	5.56 654	10.14 680	7.43 674	8.88 545	26.39 711	3.32 676	3.81 699	3.51 692	2.96 699	7.85 702	6.69 703

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 533	1.26 564	22.01 686	1.08 386	0.99 424	1.61 101	0.86 362	3.69 405	1.64 317	1.52 286	5.62 655	3.35 560	3.44 613	2.20 354	1.33 394	0.26 180	0.21 270	0.30 316	0.62 617	0.93 616	0.67 567

SDNR	3.97 626	1.93 620	20.28 634	1.31 509	0.94 404	5.16 664	0.67 213	4.33 604	2.58 540	4.82 664	5.94 656	5.01 651	1.45 405	17.52 697	2.53 570	0.79 626	0.72 644	0.59 603	0.45 565	1.15 640	1.17 630

TCMNet-wrong-test	12.32 693	14.13 704	19.38 595	22.38 711	19.85 705	15.99 700	12.34 698	22.95 707	4.56 659	6.24 675	6.27 657	18.40 695	15.71 695	10.10 589	10.72 656	9.06 706	4.78 700	5.35 703	3.95 701	12.28 709	11.97 706

EAI-Stereo	2.35 474	0.63 284	2.97 319	0.95 307	0.65 265	3.84 435	14.27 700	5.04 662	2.19 449	2.06 428	7.25 658	1.10 259	0.94 232	1.65 277	1.37 400	0.31 348	0.22 303	0.27 227	0.60 613	0.27 181	0.32 322

PWCDC_ROB	2.95 556	3.26 651	14.06 495	1.59 594	1.56 583	4.19 548	0.86 362	4.30 593	4.08 655	2.06 428	7.37 659	2.75 503	2.42 558	3.59 423	2.67 579	1.34 662	0.36 515	0.39 493	0.34 470	1.13 636	0.62 554

PWCK	5.85 660	9.95 688	15.22 521	2.90 666	1.56 583	5.66 670	7.69 688	5.27 666	4.74 663	3.88 642	7.51 660	8.04 675	5.28 647	15.18 694	8.40 647	3.08 674	1.51 670	2.24 672	1.37 666	5.55 692	1.96 658

MADNet++	7.57 676	5.80 668	13.28 476	6.38 701	5.26 696	7.18 677	7.77 689	5.32 669	5.62 671	6.11 673	7.78 661	6.02 666	8.01 680	11.74 659	16.36 682	9.36 707	4.95 702	8.57 709	5.66 704	4.83 690	5.34 698

CSAN	4.71 642	1.39 584	20.23 628	1.19 453	0.87 381	3.65 399	3.50 665	4.57 647	3.87 649	3.89 643	7.82 662	3.54 585	6.16 661	23.47 708	6.82 633	0.52 577	0.45 576	0.49 566	0.52 593	0.63 556	0.66 566

ELAS_RVC	5.72 659	1.64 606	20.40 639	2.09 646	2.01 647	4.95 661	11.47 696	4.66 651	6.31 677	8.09 685	8.01 663	8.06 677	11.65 687	8.36 534	10.22 654	0.99 642	1.17 660	0.81 641	0.76 630	1.14 637	1.58 648
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	5.61 656	1.08 525	16.68 536	1.21 463	0.83 359	10.14 687	2.07 617	3.93 468	6.22 675	10.37 695	8.03 664	22.22 701	9.45 685	11.66 654	4.52 608	0.66 608	0.58 621	0.66 622	0.68 624	0.65 567	0.63 558

DCRE	1.44 299	0.74 394	3.50 345	1.13 420	0.72 300	1.78 117	0.67 213	2.14 139	1.56 277	1.99 395	8.09 665	1.73 361	1.07 291	1.24 170	0.83 237	0.23 103	0.25 397	0.26 193	0.26 319	0.28 202	0.30 300

IMH-64-1	4.84 645	2.53 639	6.83 396	4.30 687	3.74 683	4.81 657	6.05 682	5.30 667	3.92 651	3.95 645	8.33 666	5.08 654	6.06 658	8.96 549	6.30 627	4.57 696	2.96 692	3.04 685	2.12 685	4.28 684	3.62 688

IMH-64	4.84 645	2.53 639	6.83 396	4.30 687	3.74 683	4.81 657	6.05 682	5.30 667	3.92 651	3.95 645	8.33 666	5.08 654	6.06 658	8.96 549	6.30 627	4.57 696	2.96 692	3.04 685	2.12 685	4.28 684	3.62 688

coex-ft	18.59 703	6.62 669	113.53 734	1.17 444	1.31 519	2.33 180	1.93 608	2.81 275	14.00 690	124.82 737	8.45 668	5.90 665	51.74 728	9.99 582	22.69 701	0.57 588	0.62 629	0.50 569	0.49 580	1.08 632	1.28 635

ELAS	5.99 662	1.62 601	20.29 635	1.96 639	2.01 647	15.09 696	8.38 691	5.23 665	5.54 670	9.02 688	8.61 669	6.74 668	9.75 686	7.48 517	11.40 662	0.96 640	1.18 661	0.72 632	0.93 643	1.30 648	1.67 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CrosDoStereo	5.24 650	0.60 247	20.23 628	0.82 186	0.51 172	3.39 333	18.11 704	3.82 432	2.27 465	1.98 390	8.74 670	1.96 409	6.96 669	7.35 514	26.35 709	0.30 323	0.22 303	0.30 316	0.28 376	0.33 321	0.38 408

DeepStereo_LL	5.24 650	0.60 247	20.23 628	0.82 186	0.51 172	3.39 333	18.11 704	3.82 432	2.27 465	1.98 390	8.74 670	1.96 409	6.96 669	7.35 514	26.35 709	0.30 323	0.22 303	0.30 316	0.28 376	0.33 321	0.38 408

SANet	5.65 658	1.72 610	20.94 660	1.26 483	0.88 385	7.20 678	3.81 674	4.60 648	11.23 683	4.56 659	8.78 672	7.49 672	6.95 668	11.85 664	18.11 690	0.49 561	0.44 571	0.50 569	0.42 554	0.90 614	0.82 604

SGM_RVC	4.57 639	0.72 372	17.46 553	1.84 628	0.58 231	4.23 557	3.45 663	4.66 651	3.66 646	7.99 684	8.82 673	7.56 673	8.74 684	12.30 670	6.84 634	0.43 512	0.38 533	0.39 493	0.35 486	0.51 509	0.48 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	5.16 649	3.21 650	18.98 584	1.88 633	1.44 559	5.34 666	3.09 656	4.91 660	5.81 673	4.35 657	8.92 674	6.55 667	6.06 658	13.40 685	10.81 657	1.34 662	1.20 664	1.48 665	1.35 665	1.60 654	1.45 645

G-Net	4.11 630	1.21 551	19.47 599	2.31 656	2.94 670	4.74 653	2.95 648	3.33 346	2.14 440	4.44 658	9.43 675	6.93 670	3.84 621	9.01 551	4.92 618	0.79 626	0.80 650	0.70 627	0.50 586	0.95 617	0.87 609

WAO-6	5.87 661	2.27 633	15.05 515	2.96 667	2.77 667	12.01 690	3.58 669	5.37 671	11.91 687	3.34 631	9.69 676	6.78 669	5.84 655	11.82 663	8.89 650	2.87 671	2.35 686	2.50 674	1.84 677	2.85 666	2.67 672

otaku	4.58 640	8.93 679	19.95 615	3.11 670	2.67 664	3.91 452	2.57 636	3.82 432	2.25 460	2.22 488	9.72 677	4.08 610	2.35 554	8.57 539	2.13 536	3.51 679	1.65 673	2.15 671	1.17 657	3.69 676	3.15 679

UNDER WATER-64	9.33 680	5.37 664	22.60 691	5.22 699	4.86 695	10.75 688	4.61 679	11.45 688	17.30 703	7.59 680	9.80 678	15.99 692	17.90 701	10.63 604	15.72 677	4.36 690	2.87 689	4.39 701	2.86 697	7.01 700	5.36 699

IMH	6.81 670	13.66 700	20.41 640	4.33 689	3.74 683	5.50 667	3.06 654	5.49 673	6.22 675	4.64 661	10.35 679	9.30 678	8.03 681	13.61 688	6.81 632	4.80 699	2.99 695	3.09 687	2.12 685	4.36 686	3.61 687

UNDER WATER	10.47 683	3.95 657	22.62 692	5.07 698	4.51 693	7.78 682	3.77 672	12.56 696	21.72 711	7.84 683	10.78 680	23.96 706	31.66 712	10.78 612	16.19 681	4.44 693	2.93 690	4.24 697	2.86 697	6.33 696	5.47 700

USTest	15.98 700	15.58 705	22.56 690	18.49 708	16.99 702	26.43 706	36.08 716	27.68 711	12.77 689	10.69 696	10.80 681	18.35 694	15.09 694	18.62 698	23.37 702	4.85 700	5.34 703	7.38 707	7.43 706	9.90 706	11.23 705

WCMA_ROB	5.12 648	0.90 471	21.33 672	1.50 577	1.33 530	4.09 510	3.49 664	4.03 498	4.59 660	6.57 677	10.95 682	12.92 686	8.41 683	9.86 575	8.78 649	0.75 623	0.58 621	0.51 573	0.50 586	0.68 577	0.57 538

FCDSN-DC	6.04 663	0.84 453	19.25 590	1.24 474	1.09 462	4.38 577	2.62 638	4.38 617	4.71 661	9.59 692	11.22 683	19.19 696	17.40 699	12.30 670	8.55 648	0.69 619	0.57 616	0.60 608	0.60 613	0.70 580	0.78 594
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	6.64 667	0.77 414	19.26 592	1.68 606	1.64 598	8.27 683	2.35 627	6.35 676	9.23 680	10.85 697	11.27 684	19.89 697	13.33 689	12.51 676	11.79 665	0.66 608	0.57 616	0.58 600	0.56 604	0.63 556	0.61 551

LVE	6.88 671	9.31 683	21.14 665	3.61 679	3.18 678	4.49 601	2.79 642	10.21 687	11.69 685	3.16 624	11.53 685	18.33 693	4.31 632	11.66 654	3.52 597	4.45 694	2.93 690	2.56 676	1.91 679	3.62 673	3.16 680

FC-DCNN v2	6.91 672	0.77 414	19.25 590	1.69 607	1.64 598	9.13 685	2.40 628	7.20 678	9.47 681	11.07 699	11.62 686	20.05 699	15.79 696	12.55 677	11.99 666	0.66 608	0.57 616	0.58 600	0.56 604	0.63 556	0.61 551

MeshStereo	5.35 652	1.32 574	21.34 673	1.34 525	1.15 474	4.40 583	3.90 675	5.18 664	4.55 658	10.14 694	11.82 687	11.47 681	5.84 655	13.84 691	7.03 638	0.61 597	0.58 621	0.60 608	0.58 608	0.72 592	0.59 547
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
THIR-Stereo	4.14 631	0.82 443	10.85 451	0.86 236	0.43 109	2.16 162	16.77 702	3.22 322	1.54 262	2.04 421	12.05 688	2.68 495	7.53 675	7.30 512	12.62 667	0.30 323	0.21 270	0.29 287	0.28 376	0.33 321	0.41 442

WAO-8	11.95 691	13.02 697	20.56 645	3.50 674	3.08 674	15.11 697	2.80 643	12.91 697	19.11 709	7.69 681	13.12 689	11.62 682	7.01 671	84.40 731	7.91 644	3.42 677	1.92 677	3.54 694	1.93 680	3.68 674	2.69 673

Venus	11.95 691	13.02 697	20.56 645	3.50 674	3.08 674	15.11 697	2.80 643	12.91 697	19.11 709	7.69 681	13.12 689	11.62 682	7.01 671	84.40 731	7.91 644	3.42 677	1.92 677	3.54 694	1.93 680	3.68 674	2.69 673

pmcnn	5.45 654	1.22 557	17.40 549	1.60 596	2.41 663	3.48 356	2.12 618	4.52 642	3.26 627	3.67 639	13.15 691	22.10 700	3.46 614	11.92 667	17.16 686	0.34 401	0.21 270	0.23 68	0.19 137	0.36 374	0.28 257

MANE	11.39 689	1.38 582	23.16 694	4.82 697	2.79 668	22.02 704	14.51 701	25.81 708	26.28 713	10.93 698	13.17 692	19.90 698	18.03 702	15.69 696	20.41 699	0.96 640	0.74 646	1.42 662	3.24 700	0.74 594	1.71 651

iinet-test	19.59 704	18.93 707	25.29 700	22.27 709	21.21 706	29.32 707	37.73 717	31.61 714	16.48 699	14.41 702	13.76 693	22.91 702	19.69 705	21.98 701	26.21 707	10.17 709	8.89 708	11.03 712	10.88 709	13.66 710	15.45 711

IINet	19.59 704	18.93 707	25.29 700	22.27 709	21.21 706	29.32 707	37.73 717	31.61 714	16.48 699	14.41 702	13.76 693	22.91 702	19.69 705	21.98 701	26.21 707	10.17 709	8.89 708	11.03 712	10.88 709	13.66 710	15.45 711

LSM	12.71 695	3.52 655	20.79 654	55.63 726	84.76 726	3.63 398	6.30 684	3.73 414	4.93 665	5.55 668	13.92 695	3.53 582	3.25 603	9.72 569	4.12 604	0.64 603	0.85 651	0.71 628	0.81 637	1.03 624	26.84 715

MonStereo1	8.07 677	2.24 632	5.83 390	4.68 694	3.60 681	18.80 701	2.52 632	5.89 675	5.86 674	4.76 662	13.98 696	7.41 671	50.63 727	13.28 682	5.16 619	4.40 692	0.90 653	2.69 681	1.55 667	3.92 681	3.30 684

SGM+DAISY	8.36 678	3.82 656	24.83 699	2.02 642	1.75 622	14.80 695	17.22 703	4.27 576	11.79 686	13.88 701	14.38 697	11.74 685	13.83 691	10.56 600	15.12 673	1.21 650	1.19 663	1.14 655	1.13 656	1.17 642	1.37 641

SGM-ForestM	11.55 690	1.16 543	21.62 681	2.14 647	0.81 340	22.25 705	19.08 706	16.50 706	11.34 684	15.94 707	14.44 698	27.12 711	22.61 710	24.76 709	28.39 716	0.50 565	0.48 596	0.47 544	0.44 561	0.55 525	0.53 518

DStereoSA	10.13 682	4.62 660	12.76 471	4.78 696	13.35 701	9.97 686	22.80 709	4.74 656	16.44 698	5.11 665	15.31 699	4.61 638	13.82 690	8.00 530	27.60 713	6.51 704	8.86 706	1.43 663	8.28 708	3.16 668	10.38 704

Anonymous_1	57.11 728	19.68 709	26.15 702	23.10 712	142.31 734	30.84 709	39.75 719	33.86 718	16.98 702	70.53 730	15.42 700	23.46 705	19.75 707	23.04 704	27.23 712	164.73 737	9.02 710	130.38 733	137.40 735	161.27 738	27.24 717

DPSM_ROB	20.78 706	20.03 710	26.57 703	23.62 713	22.46 708	31.10 710	39.97 720	33.52 716	17.41 705	15.25 705	15.80 701	24.06 707	20.71 708	23.30 706	27.62 714	10.78 711	9.41 711	11.69 714	11.50 711	14.49 712	16.36 713

DPSM	20.78 706	20.03 710	26.57 703	23.62 713	22.46 708	31.10 710	39.97 720	33.52 716	17.41 705	15.25 705	15.80 701	24.06 707	20.71 708	23.30 706	27.62 714	10.78 711	9.41 711	11.69 714	11.50 711	14.49 712	16.36 713

DStereoFS	11.11 688	13.81 702	11.82 462	5.73 700	11.05 699	20.81 702	11.36 695	8.68 684	16.52 701	14.90 704	15.81 703	11.63 684	13.85 693	9.05 552	15.60 676	7.57 705	8.88 707	2.41 673	5.29 702	2.16 661	15.30 710

LE_ROB	18.58 702	1.21 551	48.38 714	8.60 704	23.00 711	7.32 680	19.74 707	9.94 686	38.69 723	43.53 718	21.91 704	28.40 712	40.92 717	23.18 705	54.71 723	0.34 401	0.33 489	0.32 369	0.36 496	0.42 451	0.40 436

DGTPSM_ROB	15.31 698	8.85 677	28.14 705	9.90 705	18.89 703	12.44 692	33.21 712	13.48 699	17.86 707	9.50 690	22.89 705	13.78 689	19.67 703	21.26 699	23.68 703	5.08 701	8.84 704	5.62 704	11.50 711	6.72 697	14.87 708

DPSMNet_ROB	15.52 699	8.89 678	31.44 706	10.07 707	18.91 704	12.44 692	33.22 713	13.51 700	17.94 708	9.58 691	22.91 706	13.79 690	19.67 703	21.43 700	23.73 704	5.17 702	8.84 704	5.63 705	11.52 714	6.79 698	14.90 709

TorneroNet-64	10.12 681	8.74 675	20.95 661	4.27 685	3.76 686	13.86 694	2.85 645	15.05 702	23.15 712	10.07 693	23.84 707	13.47 688	8.24 682	13.96 692	17.21 687	3.96 687	2.72 687	3.23 689	2.48 689	6.29 694	4.27 695

NVStereoNet_ROB	4.91 647	1.40 585	16.46 533	1.47 570	1.72 619	3.46 350	1.96 609	3.89 451	3.61 643	2.90 602	24.61 708	4.81 644	4.49 636	13.57 687	4.87 616	1.33 661	1.29 666	1.70 666	1.68 669	1.41 652	1.66 649
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	7.52 674	9.08 681	21.41 675	3.74 681	3.53 680	4.81 657	3.53 666	5.33 670	5.25 667	4.17 652	26.53 709	25.62 710	4.09 628	10.97 619	4.32 605	3.69 683	2.30 683	2.91 684	1.87 678	4.03 682	3.24 683

LRCNet_RVC	25.52 709	33.45 713	23.21 696	31.79 715	32.78 712	6.74 676	1.18 515	25.88 709	4.46 657	28.94 708	30.89 710	24.91 709	17.57 700	27.66 710	24.34 706	35.26 726	25.60 727	35.91 726	33.81 725	31.90 725	34.10 726

FlowAnything	41.75 718	39.90 716	53.36 723	47.83 724	45.06 718	62.45 721	80.51 728	67.34 730	34.89 719	30.56 715	31.52 711	48.18 720	42.05 724	46.66 726	55.24 725	21.71 721	18.88 722	23.49 723	23.13 718	29.12 717	33.04 720

Hybrid-DGEV	41.74 716	40.15 718	53.21 721	47.72 719	45.04 717	62.46 722	80.71 731	67.23 726	34.70 714	30.38 710	31.64 712	48.32 724	41.44 719	46.71 727	55.65 730	21.63 719	18.85 720	23.50 724	23.21 721	29.18 720	33.09 725

fast-reg	41.74 716	39.55 715	52.36 718	48.35 725	53.83 724	63.99 729	80.62 729	67.13 724	34.76 717	30.46 711	31.71 713	46.30 717	38.94 714	45.39 720	53.82 722	20.51 714	18.78 719	23.33 717	22.88 717	29.12 717	32.91 719

Selective-RAFT-Error	41.77 719	40.16 719	53.34 722	47.73 720	45.25 722	62.51 723	80.64 730	67.22 725	34.93 720	30.64 716	31.81 714	48.11 719	42.11 725	46.57 721	54.95 724	21.61 716	18.87 721	23.48 719	23.15 720	29.16 719	33.08 724

RAFT-FEzeroshot	41.78 720	40.21 721	53.07 719	47.74 722	45.19 720	62.51 723	80.73 733	67.30 728	34.75 715	30.51 713	31.88 715	48.27 722	41.88 722	46.64 724	55.54 727	21.62 717	18.89 724	23.48 719	23.22 722	29.20 722	33.05 721

RAFT-FE	41.78 720	40.21 721	53.07 719	47.74 722	45.19 720	62.51 723	80.73 733	67.30 728	34.75 715	30.51 713	31.88 715	48.27 722	41.88 722	46.64 724	55.54 727	21.62 717	18.89 724	23.48 719	23.22 722	29.20 722	33.05 721

CasAABBNet	41.80 722	40.20 720	53.41 724	47.73 720	45.18 719	62.51 723	80.71 731	67.26 727	34.80 718	30.49 712	31.88 715	48.24 721	41.81 721	46.63 723	55.64 729	21.60 715	18.88 722	23.48 719	23.22 722	29.19 721	33.05 721

xyz-stereo	10.85 687	0.45 62	79.01 731	0.62 25	0.45 128	83.70 730	0.77 296	2.59 236	1.34 158	2.19 474	32.02 718	2.76 509	1.62 450	5.75 475	2.39 553	0.25 158	0.17 85	0.33 406	0.21 189	0.25 129	0.19 15

LSM0	49.58 726	40.04 717	53.62 725	97.15 728	128.68 733	62.75 727	79.89 727	67.63 731	35.11 722	33.02 717	32.61 719	48.43 725	41.60 720	46.60 722	55.43 726	21.63 719	18.99 726	23.62 725	23.13 718	29.47 724	52.26 730

notaker	10.50 685	8.60 674	20.23 628	4.54 693	3.95 687	6.27 672	3.44 662	8.07 681	4.75 664	8.73 686	46.45 720	13.86 691	27.86 711	13.49 686	13.61 671	4.56 695	3.18 696	3.52 693	2.68 693	8.13 704	4.05 693

HanzoNet	31.60 714	17.23 706	21.22 670	7.32 702	5.84 697	7.25 679	3.53 666	13.82 701	14.20 692	50.38 721	47.01 721	44.45 715	56.61 729	36.61 716	32.00 717	63.89 730	56.57 731	7.97 708	89.20 734	28.69 715	28.25 718

HaxPig	43.25 723	43.65 723	45.00 712	33.85 716	35.61 714	32.69 712	30.52 710	45.09 721	42.97 724	48.77 719	48.17 722	43.00 714	40.26 716	44.58 718	43.61 719	47.18 727	49.30 728	51.54 728	50.25 727	43.73 726	45.29 727

AVERAGE_ROB	44.46 724	45.91 724	46.59 713	40.59 718	38.66 715	32.99 713	30.52 710	46.19 722	43.26 725	49.59 720	48.97 723	44.62 716	39.89 715	45.04 719	43.94 720	48.74 728	50.69 729	50.80 727	49.79 726	45.54 727	46.97 728

MEDIAN_ROB	47.37 725	49.08 725	49.92 716	40.32 717	39.97 716	34.95 714	33.43 714	49.17 723	46.39 727	53.06 723	52.65 724	47.65 718	42.23 726	48.35 728	47.29 721	52.10 729	54.04 730	54.28 729	53.48 728	48.76 728	50.33 729

Selective-IGEV-i1pa	29.93 713	36.60 714	34.97 707	9.92 706	7.41 698	38.91 716	35.81 715	43.96 720	35.07 721	30.01 709	53.53 725	41.78 713	35.42 713	40.57 717	33.93 718	30.94 724	15.47 718	23.33 717	13.36 715	10.61 707	27.01 716

KSHMR	16.96 701	5.37 664	21.64 683	4.46 691	4.50 692	8.30 684	3.32 659	15.58 705	76.24 731	6.62 678	61.47 726	56.53 726	5.43 651	35.17 715	11.37 661	4.39 691	2.97 694	3.63 696	2.74 695	5.10 691	4.34 696

RSGM-EC	108.14 731	104.44 733	68.66 729	115.42 730	109.31 730	116.48 732	139.19 736	127.02 736	55.95 728	55.27 724	71.01 727	116.54 734	111.76 735	176.57 735	175.06 736	117.34 735	71.64 733	140.65 734	83.55 732	123.96 733	82.91 732

acva	108.14 731	104.44 733	68.66 729	115.42 730	109.31 730	116.48 732	139.19 736	127.02 736	55.95 728	55.27 724	71.01 727	116.54 734	111.76 735	176.57 735	175.06 736	117.34 735	71.64 733	140.65 734	83.55 732	123.96 733	82.91 732

xxxxx1	112.33 733	88.53 730	37.76 709	227.84 735	157.23 735	39.05 717	61.41 724	93.76 733	79.29 734	62.45 727	74.79 729	78.32 728	70.96 730	33.47 712	70.69 731	114.00 732	130.36 736	259.31 737	274.34 737	145.54 735	147.50 734

tt_ll	112.33 733	88.53 730	37.76 709	227.84 735	157.23 735	39.05 717	61.41 724	93.76 733	79.29 734	62.45 727	74.79 729	78.32 728	70.96 730	33.47 712	70.69 731	114.00 732	130.36 736	259.31 737	274.34 737	145.54 735	147.50 734

ff	112.33 733	88.53 730	37.76 709	227.84 735	157.23 735	39.05 717	61.41 724	93.76 733	79.29 734	62.45 727	74.79 729	78.32 728	70.96 730	33.47 712	70.69 731	114.00 732	130.36 736	259.31 737	274.34 737	145.54 735	147.50 734

TorneroNet	25.88 710	11.28 694	21.62 681	4.20 684	4.07 689	55.25 720	3.15 657	15.16 703	76.94 732	58.09 726	82.72 732	86.88 731	41.15 718	13.35 684	18.13 691	4.32 689	2.85 688	3.45 690	2.62 691	8.33 705	4.14 694

DPSimNet_ROB	102.30 730	119.72 736	143.59 735	109.42 729	94.10 727	127.22 734	127.15 735	26.62 710	102.36 737	149.58 738	83.99 733	139.34 737	137.54 737	64.62 730	82.36 735	105.18 731	66.15 732	120.15 732	69.61 731	99.58 730	77.72 731

BEATNet-Init1	49.72 727	64.32 729	97.77 733	4.68 694	4.28 691	84.75 731	60.42 723	73.38 732	68.59 730	88.29 733	88.51 734	91.94 732	97.99 733	85.26 733	70.96 734	0.80 628	0.65 633	0.85 642	0.70 627	7.96 703	2.33 665

ktn	21.74 708	10.34 689	19.68 605	4.53 692	4.00 688	6.53 675	4.51 678	6.79 677	78.82 733	84.69 732	100.86 735	58.49 727	7.57 676	12.11 669	13.35 669	4.58 698	3.24 697	3.49 691	2.62 691	4.65 689	3.84 691

light-stereo	41.45 715	10.64 691	54.16 726	59.84 727	45.61 723	131.14 735	1.57 580	37.33 719	17.30 703	76.21 731	120.65 736	118.18 736	3.98 624	89.11 734	15.46 674	5.48 703	9.68 713	1.25 657	1.28 661	17.93 714	12.24 707

Selective-IGEV-i16pa	129.35 736	164.95 737	19.57 601	3.26 672	2.26 660	202.88 738	5.86 681	236.38 739	207.45 739	116.27 736	209.82 737	153.71 738	219.30 739	258.04 739	190.96 738	192.94 738	94.03 735	90.21 731	64.92 730	4.40 687	149.67 737

test_example2	212.63 737	219.92 738	221.87 737	213.67 734	221.17 738	199.47 737	200.74 738	185.30 738	141.66 738	209.52 739	213.45 738	210.82 739	205.48 738	221.27 738	216.64 739	236.83 739	242.07 739	213.93 736	217.01 736	235.69 739	226.10 738

PML	64.32 729	53.22 726	17.88 558	8.10 703	32.94 713	148.46 736	247.79 739	12.18 694	45.42 726	111.41 735	288.92 739	101.47 733	101.31 734	31.67 711	15.55 675	14.03 713	4.83 701	10.98 711	6.18 705	28.82 716	5.17 697

ccccc		629.75 739		567.84 738	570.84 739	582.44 739		613.82 740		614.58 740		555.57 740		666.94 740		781.57 740	507.24 740	391.36 740	342.44 740	689.82 740

ASD4		113.98 735

Low-res two-view benchmark