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

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 15	0.36 8	1.12 88	0.51 1	0.33 27	1.16 47	0.37 69	0.83 12	0.56 10	0.61 88	0.50 38	0.23 1	0.38 21	0.83 57	0.43 47	0.21 66	0.28 475	0.39 534	0.43 600	0.32 328	0.31 339

LACA3	0.55 24	0.48 121	0.89 8	0.52 2	0.43 123	2.28 198	0.53 151	1.02 21	0.53 9	0.53 35	0.41 16	0.47 49	0.45 40	0.90 82	0.36 6	0.23 112	0.18 149	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 57

small-0shot	0.51 15	0.44 67	1.18 114	0.53 3	0.44 134	0.60 10	0.76 313	0.81 9	0.60 15	0.53 35	0.96 165	0.65 144	0.42 30	0.72 18	0.40 19	0.26 196	0.14 11	0.25 166	0.21 202	0.20 33	0.21 105

LACA1	0.60 36	0.43 58	0.92 15	0.53 3	0.32 22	3.20 332	0.33 43	1.48 60	0.48 6	0.57 57	0.39 12	0.41 30	0.59 104	0.83 57	0.37 10	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

LACA2	0.62 43	0.53 172	1.20 127	0.54 5	0.26 7	3.15 322	0.47 127	1.56 71	0.57 14	0.52 29	0.47 34	0.47 49	0.45 40	0.71 11	0.37 10	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.23 91	0.17 1

DispViT+	0.72 80	0.38 12	1.20 127	0.54 5	2.17 706	0.92 25	0.33 43	2.05 152	1.43 222	0.62 97	0.50 38	0.45 44	0.51 70	1.52 275	0.56 134	0.24 142	0.18 149	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 105

NoBS	0.40 1	0.40 22	1.10 76	0.55 7	0.32 22	0.33 2	0.30 29	0.43 1	0.39 1	0.41 1	0.51 44	0.27 2	0.25 1	0.84 64	0.40 19	0.25 170	0.19 200	0.32 405	0.24 301	0.29 240	0.22 142

TS12	0.80 130	0.43 58	1.08 61	0.55 7	0.30 13	3.40 375	0.41 90	2.20 175	1.37 200	0.69 125	1.15 218	0.54 79	0.69 149	1.27 211	0.57 140	0.21 66	0.18 149	0.22 61	0.17 57	0.22 80	0.26 238

BridgeDepth_RVC	0.53 21	0.41 34	1.03 28	0.55 7	0.37 65	0.99 30	0.23 5	1.38 49	0.67 19	0.56 48	0.52 47	0.50 59	0.82 214	0.83 57	0.47 81	0.29 301	0.16 52	0.23 79	0.18 107	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
DepthFocus	0.50 13	0.41 34	1.02 26	0.57 10	0.38 84	0.77 18	0.44 110	0.82 10	0.61 16	0.46 6	0.66 78	0.75 199	0.48 53	0.83 57	0.36 6	0.26 196	0.19 200	0.27 248	0.25 325	0.25 136	0.21 105

xyz-stereo-finetune2	1.16 273	0.63 318	1.50 204	0.57 10	0.36 44	3.47 393	0.65 232	2.70 286	1.23 170	0.88 219	1.75 413	0.91 249	1.76 528	3.54 462	1.74 522	0.24 142	0.22 327	0.30 348	0.27 380	0.31 293	0.26 238

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 57	0.54 192	1.32 166	0.58 12	0.41 108	2.06 171	0.42 99	1.52 66	0.81 65	0.70 128	0.50 38	0.57 104	0.39 22	1.11 144	0.61 157	0.24 142	0.17 93	0.29 316	0.22 243	0.33 350	0.21 105

LCMNet	0.63 50	0.40 22	0.95 18	0.58 12	0.39 91	3.11 316	0.27 22	1.58 74	0.84 79	0.56 48	0.58 61	0.52 69	0.53 76	0.77 37	0.51 112	0.17 14	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 105

BridgeDepth	0.54 22	0.42 47	1.05 34	0.58 12	0.25 5	1.30 75	0.36 60	1.53 68	0.86 84	0.56 48	0.37 10	0.57 104	0.65 131	0.87 69	0.40 19	0.20 54	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
RAStereo	0.75 94	0.52 154	2.86 357	0.58 12	0.62 278	1.19 53	0.32 40	1.81 115	0.99 133	0.75 151	1.05 194	0.64 138	0.47 48	0.80 44	0.94 323	0.22 93	0.20 256	0.27 248	0.21 202	0.34 371	0.22 142

LACA_dic	0.54 22	0.41 34	1.05 34	0.59 16	0.30 13	2.25 195	0.25 10	0.75 7	0.52 8	0.58 63	0.33 8	0.54 79	0.56 91	0.98 110	0.35 3	0.27 224	0.16 52	0.20 21	0.15 11	0.27 194	0.19 19

GELT-Stereo	0.91 191	0.54 192	1.21 132	0.59 16	1.81 680	3.45 389	0.49 134	2.77 296	1.17 158	0.93 230	0.59 63	0.81 216	0.66 138	1.13 154	0.75 232	0.17 14	0.16 52	0.23 79	0.21 202	0.27 194	0.22 142

xyz-stereo-finetune	1.05 244	0.62 310	1.46 197	0.59 16	0.36 44	3.48 397	0.81 367	2.69 285	1.74 397	0.94 233	1.21 234	0.91 249	0.78 195	2.53 421	1.28 421	0.24 142	0.24 395	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.23 166

MLG-Stereo_test3	0.60 36	0.37 10	1.12 88	0.59 16	0.57 247	2.19 189	0.31 31	1.68 96	0.56 10	0.49 16	0.51 44	0.56 95	0.33 9	0.96 104	0.54 125	0.21 66	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.20 33	0.21 105

LG-Stereo	0.85 156	0.60 280	2.71 347	0.59 16	0.45 143	2.85 265	0.55 161	2.41 214	1.34 192	0.59 76	1.19 227	0.43 35	0.40 24	0.76 32	0.75 232	0.20 54	0.17 93	0.31 381	0.24 301	0.29 240	0.19 19

VeloStereo	0.49 10	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 65	1.31 77	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 9	0.43 23	0.56 95	0.50 64	0.70 6	0.42 37	0.28 269	0.29 487	0.28 285	0.24 301	0.30 270	0.30 326

flow	0.52 17	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 65	1.31 77	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 9	0.43 23	0.56 95	0.50 64	1.22 192	0.42 37	0.28 269	0.29 487	0.28 285	0.24 301	0.30 270	0.30 326

CSFM-Stereo	0.60 36	0.39 18	0.95 18	0.60 21	0.32 22	2.66 245	0.31 31	1.44 56	0.77 43	0.72 139	0.51 44	0.55 89	0.51 70	0.75 28	0.46 76	0.17 14	0.17 93	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

mm2	0.45 3	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 44	0.66 13	0.25 10	0.95 15	0.90 91	0.52 29	0.43 23	0.56 95	0.32 6	0.71 11	0.41 30	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

mm1	0.47 7	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 44	0.66 13	0.25 10	1.32 40	0.90 91	0.52 29	0.43 23	0.56 95	0.32 6	0.71 11	0.41 30	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

VMStereo-Base	0.73 84	0.44 67	1.48 203	0.61 24	0.35 39	1.71 128	0.43 105	1.30 38	1.40 210	0.84 207	1.07 201	0.92 255	0.73 163	1.26 206	0.73 222	0.24 142	0.23 358	0.24 125	0.18 107	0.24 109	0.24 185

BLMT-Stereo	0.46 4	0.31 1	0.97 20	0.61 24	0.38 84	0.42 4	0.36 60	0.68 3	0.77 43	0.50 20	0.83 115	0.61 121	0.33 9	0.61 3	0.62 162	0.19 40	0.14 11	0.24 125	0.22 243	0.20 33	0.19 19

WQFJX	2.14 469	0.54 192	1.28 156	0.61 24	1.85 682	2.87 269	0.77 328	11.60 741	14.62 750	0.82 190	1.15 218	0.89 242	1.10 338	1.69 321	1.39 439	0.28 269	0.25 426	0.25 166	0.21 202	0.32 328	0.25 202

MonSter++	0.52 17	0.42 47	0.89 8	0.61 24	0.36 44	1.64 124	0.25 10	0.96 16	0.91 97	0.62 97	0.42 20	0.56 95	0.53 76	0.71 11	0.45 65	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 57

3.25w_new	0.69 69	0.46 85	1.10 76	0.61 24	0.61 268	2.23 192	0.51 141	2.45 228	0.90 91	0.63 105	0.78 102	0.47 49	0.71 155	0.78 39	0.50 101	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

3.25w	0.69 69	0.46 85	1.10 76	0.61 24	0.61 268	2.23 192	0.51 141	2.45 228	0.90 91	0.63 105	0.78 102	0.47 49	0.71 155	0.79 41	0.50 101	0.17 14	0.14 11	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

CREStereo	0.92 194	0.53 172	1.45 196	0.61 24	0.34 34	4.42 636	0.40 83	2.21 178	1.54 299	0.94 233	1.12 211	0.87 235	0.87 232	1.12 150	0.72 219	0.28 269	0.19 200	0.22 61	0.15 11	0.22 80	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
416test1013	0.55 24	0.49 132	1.07 46	0.62 33	1.12 504	1.18 50	0.31 31	1.12 25	0.81 65	0.49 16	0.40 14	0.41 30	0.60 111	0.73 24	0.42 37	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

416test	0.55 24	0.48 121	1.06 42	0.62 33	1.13 509	1.20 54	0.31 31	1.17 30	0.81 65	0.49 16	0.41 16	0.40 22	0.59 104	0.70 6	0.43 47	0.23 112	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.23 91	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 175	0.46 85	1.34 172	0.62 33	1.70 658	3.95 516	0.67 239	2.36 208	1.05 146	1.05 257	0.90 141	0.60 116	0.42 30	0.80 44	0.46 76	0.27 224	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.24 109	0.18 7

GeoVLM	0.52 17	0.42 47	0.88 4	0.62 33	0.36 44	1.62 121	0.25 10	0.96 16	0.90 91	0.61 88	0.43 23	0.57 104	0.53 76	0.71 11	0.45 65	0.16 7	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

WQFJX1	2.20 478	0.52 154	1.38 183	0.62 33	1.78 674	3.07 308	0.67 239	12.26 747	15.24 754	0.84 207	1.05 194	0.91 249	0.97 273	1.88 356	1.26 413	0.27 224	0.25 426	0.28 285	0.21 202	0.36 408	0.25 202

NLMM1	2.18 475	0.55 205	1.34 172	0.62 33	1.86 683	3.30 359	0.62 212	11.92 744	15.07 753	0.86 215	0.96 165	0.84 222	0.90 250	1.83 344	1.35 436	0.27 224	0.27 458	0.27 248	0.24 301	0.31 293	0.28 282

NLSM3	0.90 184	0.46 85	1.19 117	0.62 33	1.30 558	3.19 331	0.45 116	2.81 309	1.27 181	0.78 175	0.95 162	0.55 89	1.03 295	1.14 159	0.87 284	0.20 54	0.15 25	0.26 212	0.22 243	0.24 109	0.23 166

xyz-stereo	10.85 739	0.45 73	79.01 790	0.62 33	0.45 143	83.70 789	0.77 328	2.59 270	1.34 192	2.19 520	32.02 776	2.76 555	1.62 488	5.75 517	2.39 595	0.25 170	0.17 93	0.33 442	0.21 202	0.25 136	0.19 19

trnet	0.91 191	0.48 121	1.46 197	0.62 33	0.31 18	4.40 631	0.41 90	2.20 175	1.53 290	0.94 233	1.14 216	0.88 239	0.89 247	1.09 141	0.71 214	0.27 224	0.19 200	0.22 61	0.15 11	0.21 56	0.19 19

PMTNet	0.99 229	0.48 121	1.73 232	0.62 33	0.56 235	4.20 601	0.43 105	1.88 123	1.58 325	1.00 246	1.05 194	0.78 204	0.98 280	1.50 270	0.85 270	1.21 702	0.20 256	0.23 79	0.15 11	0.22 80	0.19 19

rgla	0.56 29	0.53 172	1.07 46	0.63 43	1.08 493	1.18 50	0.31 31	1.29 37	0.80 56	0.49 16	0.47 34	0.38 17	0.52 73	0.80 44	0.41 30	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.20 57

test410_97500	0.67 60	0.46 85	1.19 117	0.63 43	0.63 282	3.39 371	0.25 10	1.64 90	0.70 26	0.48 9	0.52 47	0.50 59	0.55 84	0.74 26	0.57 140	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 202

test410	0.69 69	0.47 110	1.19 117	0.63 43	0.71 328	3.65 440	0.26 19	1.73 102	0.70 26	0.50 20	0.50 38	0.49 57	0.51 70	0.74 26	0.58 146	0.16 7	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.23 91	0.25 202

PointNet	0.56 29	0.41 34	0.92 15	0.63 43	0.33 27	1.85 141	0.31 31	1.34 45	0.88 88	0.71 134	0.46 32	0.57 104	0.32 6	0.80 44	0.45 65	0.18 29	0.16 52	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.20 57

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 215	0.41 34	3.72 399	0.63 43	0.80 364	1.51 104	0.84 384	1.84 118	1.51 272	0.82 190	1.00 173	0.70 168	1.00 284	0.75 28	0.41 30	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.43 499	2.30 712

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 169	0.45 73	1.31 161	0.63 43	1.63 641	3.91 495	0.66 235	2.28 196	1.02 138	1.10 268	0.98 172	0.60 116	0.46 45	0.83 57	0.47 81	0.26 196	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.24 109	0.18 7

WQFJA1	2.11 460	0.52 154	1.23 136	0.63 43	1.87 686	2.81 259	0.61 197	11.67 742	15.01 752	0.80 183	0.86 126	0.92 255	1.03 295	1.13 154	1.48 464	0.26 196	0.25 426	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.24 185

NLMM	2.10 456	0.53 172	1.23 136	0.63 43	1.86 683	2.81 259	0.61 197	11.68 743	14.99 751	0.80 183	0.86 126	0.92 255	1.03 295	1.12 150	1.48 464	0.26 196	0.25 426	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.24 185

4.5_new	0.67 60	0.46 85	1.11 85	0.63 43	0.78 357	1.97 154	0.51 141	2.18 171	0.78 48	0.73 142	0.90 141	0.42 33	0.49 60	0.81 50	0.49 94	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4.5w-stereo	0.67 60	0.46 85	1.11 85	0.63 43	0.78 357	1.97 154	0.51 141	2.18 171	0.77 43	0.73 142	0.90 141	0.42 33	0.49 60	0.81 50	0.49 94	0.21 66	0.14 11	0.26 212	0.19 152	0.22 80	0.20 57

4w-stereo	0.67 60	0.49 132	1.07 46	0.63 43	0.75 343	1.63 123	0.44 110	2.23 184	0.77 43	0.56 48	0.92 149	0.40 22	0.82 214	1.08 138	0.53 119	0.18 29	0.13 1	0.25 166	0.18 107	0.19 10	0.20 57

3.75w	0.75 94	0.47 110	1.09 70	0.63 43	1.10 501	2.61 239	0.53 151	2.46 231	0.97 129	0.62 97	0.80 105	0.40 22	0.66 138	1.11 144	0.48 85	0.19 40	0.13 1	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.21 105

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 215	0.41 34	3.70 398	0.63 43	0.80 364	1.51 104	0.84 384	1.84 118	1.51 272	0.82 190	1.00 173	0.70 168	1.00 284	0.75 28	0.41 30	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.43 499	2.30 712

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 175	0.46 85	1.19 117	0.64 56	1.71 660	3.95 516	0.69 261	2.43 223	1.04 143	1.05 257	0.90 141	0.61 121	0.44 38	0.80 44	0.52 115	0.28 269	0.19 200	0.31 381	0.24 301	0.24 109	0.19 19

gcap_with_dpt	0.89 175	0.45 73	1.28 156	0.64 56	1.61 637	3.93 503	0.67 239	2.41 214	1.01 137	1.18 279	0.96 165	0.60 116	0.45 40	0.76 32	0.44 58	0.26 196	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.25 136	0.18 7

HiDET	0.61 40	0.41 34	0.88 4	0.64 56	0.39 91	2.67 246	0.25 10	1.59 77	0.91 97	0.59 76	0.44 29	0.52 69	0.50 64	0.76 32	0.54 125	0.17 14	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 105

asda	0.77 112	0.46 85	1.10 76	0.64 56	0.82 380	3.33 362	0.49 134	2.40 213	0.81 65	0.63 105	0.80 105	0.44 40	0.85 225	0.88 75	0.60 153	0.17 14	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.20 33	0.20 57

MLG-Stereo_test2	0.76 102	0.40 22	1.07 46	0.64 56	0.82 380	3.49 400	0.23 5	1.69 99	2.14 485	0.62 97	0.32 7	0.67 155	0.33 9	1.14 159	0.37 10	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.16 33	0.19 10	0.20 57

MLG-Stereo	0.77 112	0.39 18	1.04 29	0.64 56	0.41 108	3.01 299	0.31 31	1.89 126	2.92 637	0.47 7	0.29 6	0.66 150	0.47 48	1.35 232	0.39 16	0.20 54	0.18 149	0.24 125	0.16 33	0.19 10	0.20 57

dual_stereo	0.68 66	0.40 22	1.05 34	0.64 56	0.37 65	0.84 22	0.34 52	3.40 395	1.03 140	0.50 20	0.46 32	0.58 108	0.40 24	1.85 353	0.49 94	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 19

rvit_stereo_0080	0.94 200	0.72 411	2.56 329	0.64 56	0.59 260	1.90 146	0.75 308	2.71 287	1.40 210	0.91 225	1.04 187	0.85 227	0.82 214	1.14 159	0.78 245	0.35 456	0.29 487	0.25 166	0.27 380	0.45 519	0.29 295

gcap-zeroshot	0.90 184	0.46 85	1.36 179	0.64 56	1.71 660	3.95 516	0.68 250	2.49 235	0.98 130	1.05 257	0.85 122	0.62 128	0.43 33	0.79 41	0.51 112	0.27 224	0.19 200	0.30 348	0.24 301	0.24 109	0.19 19

test_for_model	0.89 175	0.46 85	1.19 117	0.64 56	1.71 660	3.95 516	0.69 261	2.43 223	1.04 143	1.05 257	0.90 141	0.61 121	0.44 38	0.80 44	0.52 115	0.28 269	0.19 200	0.31 381	0.24 301	0.24 109	0.19 19

whm_eth	0.94 200	0.72 411	2.56 329	0.64 56	0.59 260	1.90 146	0.75 308	2.71 287	1.40 210	0.91 225	1.04 187	0.85 227	0.82 214	1.14 159	0.78 245	0.35 456	0.29 487	0.25 166	0.27 380	0.45 519	0.29 295

testlalala	0.90 184	0.46 85	1.36 179	0.64 56	1.71 660	3.95 516	0.68 250	2.49 235	0.98 130	1.05 257	0.85 122	0.62 128	0.43 33	0.79 41	0.51 112	0.27 224	0.19 200	0.30 348	0.24 301	0.24 109	0.19 19

HHNet	2.48 545	0.71 404	20.52 700	0.64 56	0.64 286	4.07 555	0.93 466	3.76 462	1.56 315	2.15 504	4.92 696	0.98 268	3.37 653	1.66 310	1.79 529	0.32 394	0.20 256	0.31 381	0.27 380	0.36 408	0.42 483

over-9	0.64 52	0.59 261	1.20 127	0.65 69	0.24 1	2.26 196	0.36 60	1.76 107	0.73 37	0.53 35	0.50 38	0.53 74	0.68 147	1.06 133	0.40 19	0.33 414	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.25 136	0.18 7

LiteMatch*	0.67 60	0.46 85	3.75 402	0.65 69	0.36 44	1.48 100	0.26 19	1.11 24	0.96 124	0.58 63	0.45 31	0.55 89	0.46 45	0.70 6	0.37 10	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.20 57

S2M2_XL	0.46 4	0.41 34	1.09 70	0.65 69	0.34 34	0.29 1	0.23 5	0.67 2	0.50 7	0.53 35	0.92 149	0.65 144	0.53 76	0.54 1	0.50 101	0.28 269	0.24 395	0.25 166	0.21 202	0.23 91	0.22 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2.75w_new	0.75 94	0.45 73	1.10 76	0.65 69	0.62 278	2.45 218	0.56 166	2.75 293	0.74 39	0.78 175	0.73 88	0.38 17	0.92 257	1.04 131	0.66 182	0.17 14	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 19

3.5w_stereo	0.77 112	0.53 172	1.09 70	0.65 69	0.72 331	2.52 225	0.51 141	2.43 223	0.80 56	0.76 166	1.20 229	0.43 35	0.66 138	1.23 196	0.73 222	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

3w_stereo	0.71 79	0.47 110	1.14 104	0.65 69	0.39 91	1.73 131	0.68 250	2.79 305	0.79 52	0.67 119	0.84 117	0.37 13	1.02 294	1.03 126	0.56 134	0.18 29	0.14 11	0.23 79	0.18 107	0.20 33	0.22 142

MLG-Stereo_test1	0.80 130	0.39 18	1.02 26	0.65 69	1.20 535	3.14 321	0.29 28	1.59 77	3.05 653	0.50 20	0.24 1	0.67 155	0.43 33	1.33 228	0.40 19	0.21 66	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.19 10	0.20 57

plain	1.55 350	0.69 379	13.59 530	0.65 69	0.73 336	1.66 125	0.57 171	3.17 351	1.94 436	0.77 171	1.24 244	0.80 211	0.86 227	1.60 292	0.96 329	0.33 414	0.21 295	0.32 405	0.25 325	0.42 488	0.28 282

MaDis-Stereo	0.82 148	0.66 357	1.53 209	0.65 69	1.87 686	1.24 60	0.36 60	2.13 164	1.27 181	0.67 119	0.75 94	0.88 239	0.70 152	1.15 166	1.07 353	0.29 301	0.23 358	0.26 212	0.20 179	0.31 293	0.22 142

DIP-Stereo	1.24 296	0.69 379	1.77 237	0.65 69	0.61 268	4.29 614	0.58 181	4.44 679	2.53 578	1.98 434	1.33 279	0.91 249	0.86 227	1.25 205	1.25 410	0.36 471	0.23 358	0.32 405	0.23 269	0.32 328	0.29 295
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SCION-MonSter(vits)	1.24 296	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	3.21 354	1.68 369	0.58 63	1.84 465	2.54 526	1.48 447	2.43 403	3.21 639	0.38 496	0.27 458	0.50 612	0.51 635	1.05 669	0.53 557

monster_256*512	1.03 241	0.65 344	1.23 136	0.66 79	0.77 353	2.08 173	0.64 221	2.90 318	1.58 325	1.02 254	1.39 302	1.91 439	1.82 544	1.36 235	1.02 341	0.30 344	0.17 93	0.31 381	0.26 350	0.35 392	0.29 295

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 80	0.71 404	1.42 192	0.66 79	0.45 143	2.46 219	0.41 90	1.28 36	0.96 124	0.75 151	0.39 12	0.52 69	0.48 53	1.35 232	0.70 208	0.31 371	0.22 327	0.34 461	0.24 301	0.43 499	0.33 375

over-8	0.61 40	0.56 221	1.20 127	0.66 79	0.24 1	1.85 141	0.36 60	1.68 96	0.72 30	0.52 29	0.53 50	0.53 74	0.67 146	1.02 124	0.40 19	0.33 414	0.17 93	0.20 21	0.15 11	0.26 171	0.18 7

monster-pro	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.14 46	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.91 87	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

MonStereo	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.90 82	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

Wavelet-MonSter	0.57 31	0.47 110	1.13 97	0.66 79	0.78 357	1.60 116	0.30 29	1.17 30	0.68 20	0.58 63	0.69 82	0.39 20	0.48 53	0.99 116	0.46 76	0.15 1	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.88 75	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

2.5w	0.75 94	0.44 67	1.06 42	0.66 79	0.69 321	2.39 209	0.56 166	2.77 296	0.82 71	0.63 105	0.88 130	0.37 13	0.75 172	1.36 235	0.50 101	0.18 29	0.14 11	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 105

111111	0.87 166	0.50 138	1.13 97	0.66 79	1.08 493	3.37 366	0.33 43	2.33 205	1.47 243	0.74 147	1.50 331	0.61 121	0.59 104	1.40 244	0.48 85	0.24 142	0.19 200	0.22 61	0.16 33	0.24 109	0.19 19

MonSter	0.62 43	0.43 58	1.07 46	0.66 79	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.35 12	0.95 100	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

U	12.82 753	0.38 12	1.99 262	0.66 79	58.94 784	63.38 787	0.34 52	1.91 131	0.94 120	0.59 76	0.80 105	0.46 46	0.57 94	0.83 57	0.44 58	0.29 301	0.17 93	63.35 793	59.81 792	0.29 240	0.20 57

over-6	0.70 73	0.55 205	1.26 147	0.67 91	0.25 5	2.15 183	0.44 110	2.25 188	0.81 65	0.50 20	0.54 52	0.50 59	0.68 147	1.68 318	0.40 19	0.34 434	0.17 93	0.21 42	0.16 33	0.28 218	0.18 7

MatchStereo	0.68 66	0.46 85	1.93 253	0.67 91	0.28 10	0.98 28	0.33 43	2.01 145	1.69 377	0.48 9	1.02 176	0.47 49	0.59 104	0.91 87	0.58 146	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asd	0.70 73	0.45 73	1.10 76	0.67 91	0.90 426	2.88 270	0.43 105	1.64 90	0.79 52	0.68 121	0.88 130	0.43 35	0.74 169	0.85 67	0.49 94	0.19 40	0.13 1	0.24 125	0.17 57	0.22 80	0.20 57

qwe	0.75 94	0.45 73	1.10 76	0.67 91	1.06 483	2.49 222	0.45 116	2.57 258	0.90 91	0.71 134	0.83 115	0.43 35	0.48 53	1.10 142	0.64 169	0.17 14	0.14 11	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57

over v1	0.59 33	0.57 234	1.14 104	0.68 95	0.24 1	0.90 23	0.34 52	2.03 150	0.83 75	0.52 29	0.53 50	0.52 69	0.77 185	1.00 119	0.45 65	0.25 170	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.25 136	0.18 7

S	1.19 277	0.55 205	1.36 179	0.68 95	1.06 483	4.10 563	0.80 354	2.39 211	1.30 186	1.69 360	2.19 563	1.36 343	1.73 524	1.17 177	1.03 344	0.45 570	0.28 475	0.47 586	0.45 608	0.36 408	0.33 375

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 160	0.45 73	1.07 46	0.68 95	1.74 667	3.37 366	0.91 448	2.46 231	0.76 41	0.85 210	0.94 157	0.72 183	0.87 232	0.71 11	0.49 94	0.25 170	0.15 25	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 80	0.46 85	1.10 76	0.68 95	1.36 578	1.59 114	0.77 328	1.42 55	1.19 164	0.74 147	0.93 152	0.70 168	0.93 260	0.67 4	0.42 37	0.23 112	0.18 149	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.23 166

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 169	0.80 470	1.43 195	0.68 95	1.19 527	3.73 454	0.92 462	2.05 152	0.96 124	0.71 134	0.85 122	0.80 211	0.81 210	0.72 18	0.56 134	0.23 112	0.19 200	0.26 212	0.18 107	0.23 91	0.36 413

Pro-Stereo	0.68 66	0.33 4	0.97 20	0.68 95	0.43 123	3.11 316	0.35 58	0.70 4	0.96 124	0.54 44	0.54 52	0.62 128	0.27 2	2.06 372	0.68 191	0.24 142	0.16 52	0.30 348	0.25 325	0.20 33	0.19 19

NLCSM	2.07 452	0.57 234	1.26 147	0.68 95	1.83 681	3.24 341	0.69 261	8.40 734	9.75 739	0.92 228	1.30 266	0.87 235	1.06 317	7.60 568	1.57 488	0.28 269	0.25 426	0.29 316	0.25 325	0.36 408	0.27 259

2w_stereo	0.75 94	0.46 85	1.08 61	0.68 95	0.56 235	2.00 157	0.61 197	2.87 317	0.83 75	0.93 230	0.93 152	0.36 6	1.13 345	0.90 82	0.61 157	0.17 14	0.13 1	0.23 79	0.17 57	0.20 33	0.21 105

qqai	0.49 10	0.41 34	0.92 15	0.69 103	0.33 27	0.99 30	0.25 10	1.33 43	0.89 90	0.51 26	0.41 16	0.55 89	0.29 3	0.78 39	0.38 15	0.19 40	0.17 93	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 215	1.76 659	2.51 325	0.69 103	1.40 589	2.95 292	0.99 501	2.18 171	1.04 143	0.68 121	0.80 105	0.69 164	0.64 123	0.87 69	0.40 19	0.23 112	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.30 270	0.64 605

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 191	1.57 646	2.54 327	0.69 103	1.41 597	2.08 173	0.83 377	2.11 162	1.38 204	0.65 113	0.75 94	0.66 150	0.64 123	0.72 18	0.40 19	0.23 112	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.33 350	0.54 565

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 89	0.45 73	1.13 97	0.69 103	0.77 353	1.77 135	0.88 426	2.04 151	1.47 243	0.61 88	1.04 187	0.61 121	0.79 200	0.89 81	0.43 47	0.21 66	0.18 149	0.23 79	0.18 107	0.25 136	0.28 282

Foundation-i1b	0.74 89	0.38 12	1.05 34	0.69 103	0.43 123	0.94 26	0.66 235	2.52 243	1.67 366	0.83 203	0.81 110	1.03 279	1.08 328	1.13 154	0.48 85	0.23 112	0.16 52	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 19

2.25w	0.75 94	0.47 110	1.09 70	0.69 103	0.65 294	2.28 198	0.40 83	2.42 218	0.80 56	0.73 142	1.03 182	0.40 22	0.81 210	1.24 199	0.80 253	0.16 7	0.15 25	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 105

derf	0.49 10	0.40 22	0.90 14	0.70 109	0.35 39	1.17 48	0.24 8	1.17 30	0.92 105	0.53 35	0.41 16	0.51 63	0.29 3	0.77 37	0.37 10	0.18 29	0.18 149	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 105

aanet-new-70k	0.76 102	0.59 261	1.16 109	0.70 109	0.39 91	2.40 211	0.79 343	2.39 211	0.71 28	0.59 76	0.84 117	0.48 55	0.81 210	1.61 298	0.53 119	0.19 40	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-32k	0.81 143	0.64 331	3.94 407	0.70 109	0.97 446	1.43 91	0.96 485	1.36 46	0.72 30	0.61 88	1.02 176	0.62 128	0.87 232	0.72 18	0.44 58	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

aanet-new-30k	0.81 143	0.64 331	3.91 406	0.70 109	0.97 446	1.43 91	0.96 485	1.36 46	0.72 30	0.61 88	1.02 176	0.62 128	0.87 232	0.72 18	0.44 58	0.20 54	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.25 136	0.22 142

Replicate-Monster	0.79 128	1.36 624	2.08 281	0.70 109	0.52 207	2.05 168	0.34 52	1.92 133	0.82 71	1.03 255	0.60 64	0.48 55	0.52 73	1.28 213	0.39 16	0.19 40	0.14 11	0.19 10	0.16 33	0.22 80	0.78 639

AdaDepth	0.76 102	0.45 73	1.41 191	0.70 109	1.27 553	3.12 318	0.43 105	1.02 21	0.94 120	0.63 105	0.91 146	0.43 35	0.58 99	1.41 249	0.48 85	0.18 29	0.21 295	0.23 79	0.19 152	0.25 136	0.26 238

LG-Stereo_L2	0.63 50	0.46 85	1.15 107	0.70 109	0.43 123	2.32 202	0.28 24	1.86 122	0.68 20	0.56 48	0.42 20	0.37 13	0.45 40	1.36 235	0.40 19	0.23 112	0.18 149	0.22 61	0.18 107	0.21 56	0.20 57

LGtest1	0.55 24	0.41 34	1.14 104	0.70 109	0.40 101	0.99 30	0.26 19	1.32 40	0.93 115	0.53 35	0.60 64	0.44 40	0.49 60	1.02 124	0.45 65	0.27 224	0.19 200	0.23 79	0.16 33	0.21 56	0.23 166

IGEV-Stereo++	0.93 196	0.44 67	1.08 61	0.70 109	1.20 535	3.87 490	0.33 43	3.36 388	1.43 222	0.75 151	1.17 224	0.68 157	1.04 303	0.95 100	0.42 37	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.17 57	0.24 109	0.20 57

TestStereo	2.00 440	1.02 551	12.25 513	0.70 109	0.61 268	1.88 145	0.55 161	2.31 202	1.52 283	1.41 316	1.33 279	1.27 327	0.90 250	11.62 705	0.81 258	0.34 434	0.19 200	0.33 442	0.24 301	0.44 511	0.24 185

depth_test_26	0.55 24	0.41 34	1.12 88	0.71 119	0.37 65	0.63 12	0.34 52	0.94 14	0.80 56	0.42 2	1.40 307	0.69 164	0.53 76	0.75 28	0.40 19	0.31 371	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.26 171	0.24 185

LGCAT	0.64 52	0.42 47	0.89 8	0.71 119	0.36 44	1.91 148	0.25 10	1.18 34	0.66 18	0.53 35	0.42 20	1.24 321	0.55 84	1.60 292	0.45 65	0.35 456	0.35 548	0.18 2	0.23 269	0.19 10	0.31 339

aanet-new	0.94 200	0.56 221	2.97 361	0.71 119	1.41 597	2.86 267	1.03 518	1.99 142	0.82 71	0.59 76	0.93 152	0.58 108	1.30 390	1.18 185	0.50 101	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.22 142

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 130	0.50 138	1.52 207	0.71 119	1.26 550	2.61 239	0.93 466	1.85 120	0.80 56	0.62 97	1.15 218	0.66 150	0.76 180	0.88 75	0.54 125	0.23 112	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 122	0.45 73	1.12 88	0.71 119	1.00 467	2.05 168	0.87 419	2.25 188	1.18 160	0.56 48	0.74 93	0.44 40	1.03 295	0.81 50	0.41 30	0.21 66	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.27 194	0.91 656

Foundation-i1c-attn	0.74 89	0.38 12	1.05 34	0.71 119	0.35 39	0.95 27	0.67 239	2.42 218	1.68 369	0.77 171	0.88 130	0.76 200	1.25 380	1.38 243	0.48 85	0.23 112	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 105

Foundation-i1a	0.78 122	0.38 12	1.07 46	0.71 119	0.33 27	0.91 24	0.63 217	2.42 218	1.93 434	0.93 230	0.73 88	0.95 265	1.22 371	1.66 310	0.57 140	0.24 142	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 142

4.25_new	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.5w_new	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

4.25w-stereo	0.73 84	0.46 85	1.08 61	0.71 119	0.97 446	2.52 225	0.58 181	2.28 196	0.93 115	0.57 57	0.94 157	0.40 22	0.65 131	0.87 69	0.50 101	0.17 14	0.13 1	0.25 166	0.17 57	0.19 10	0.20 57

IGEV	0.70 73	0.36 8	1.07 46	0.71 119	1.31 561	2.82 261	0.41 90	1.76 107	0.98 130	0.73 142	0.71 84	0.35 5	0.42 30	0.90 82	0.42 37	0.18 29	0.18 149	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 57

LG-G_1	0.70 73	0.40 22	1.12 88	0.71 119	0.30 13	2.80 257	0.40 83	2.21 178	0.78 48	0.59 76	0.55 55	0.51 63	0.58 99	1.24 199	0.49 94	0.24 142	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

LG-G	0.70 73	0.40 22	1.12 88	0.71 119	0.30 13	2.80 257	0.40 83	2.21 178	0.78 48	0.59 76	0.55 55	0.51 63	0.58 99	1.24 199	0.49 94	0.24 142	0.18 149	0.23 79	0.15 11	0.21 56	0.21 105

MIF-Stereo (partial)	0.98 221	0.55 205	2.83 354	0.71 119	1.03 473	1.08 35	0.49 134	2.55 254	1.66 364	0.79 179	1.20 229	0.80 211	0.90 250	1.61 298	1.56 486	0.36 471	0.24 395	0.33 442	0.25 325	0.40 445	0.28 282

s12784h	1.31 324	0.45 73	2.41 318	0.71 119	0.35 39	4.42 636	0.50 137	4.22 604	2.73 605	2.01 453	2.48 610	0.91 249	0.96 268	2.01 370	0.70 208	0.29 301	0.18 149	0.24 125	0.16 33	0.27 194	0.18 7

MGA	0.59 33	0.40 22	1.04 29	0.72 134	0.80 364	1.74 134	0.41 90	0.98 19	0.99 133	0.60 85	0.54 52	0.54 79	0.29 3	1.06 133	0.42 37	0.20 54	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.21 56	0.21 105

CAR	0.60 36	0.41 34	1.04 29	0.72 134	0.61 268	2.02 159	0.33 43	1.13 27	0.94 120	0.61 88	0.49 36	0.54 79	0.35 12	1.14 159	0.45 65	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

MSE-Stereo	0.59 33	0.40 22	1.04 29	0.72 134	0.61 268	2.02 159	0.33 43	1.13 27	0.94 120	0.60 85	0.49 36	0.54 79	0.35 12	1.06 133	0.42 37	0.21 66	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.22 80	0.21 105

aanet-new-36k	0.77 112	0.54 192	1.39 185	0.72 134	0.32 22	2.92 280	0.60 192	2.21 178	0.87 86	0.55 45	1.12 211	0.56 95	0.87 232	0.98 110	0.48 85	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.26 171	0.21 105

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 102	0.51 146	2.13 285	0.72 134	0.38 84	2.35 205	0.99 501	1.82 116	0.80 56	0.68 121	0.88 130	0.56 95	0.64 123	0.87 69	0.55 130	0.23 112	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.20 57

aanet-new-24k	0.78 122	0.59 261	1.59 219	0.72 134	0.84 399	2.43 214	0.98 499	1.99 142	0.69 23	0.62 97	1.25 252	0.60 116	0.75 172	0.82 54	0.55 130	0.21 66	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.26 171	0.21 105

1w_stereo	0.86 160	0.42 47	1.07 46	0.72 134	0.81 370	3.00 296	0.67 239	3.28 369	0.75 40	0.74 147	1.32 277	0.37 13	1.37 407	0.92 91	0.68 191	0.16 7	0.14 11	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 142

DEFOM-Stereo	0.70 73	0.46 85	1.13 97	0.72 134	0.48 176	3.40 375	0.44 110	0.90 13	0.77 43	0.86 215	0.58 61	0.45 44	0.43 33	1.76 333	0.43 47	0.24 142	0.18 149	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.20 57

rvit_stereo_0081_aga	0.81 143	0.75 444	1.84 244	0.72 134	0.73 336	1.21 55	0.63 217	1.92 133	1.39 206	0.87 218	0.80 105	0.79 209	0.69 149	1.27 211	0.69 202	0.35 456	0.29 487	0.26 212	0.25 325	0.40 445	0.27 259

PStereo	1.08 254	1.10 571	1.37 182	0.73 143	0.52 207	1.69 127	0.97 490	1.91 131	1.14 155	1.23 287	0.55 55	0.63 135	1.81 541	1.44 256	1.19 388	0.88 681	0.90 703	0.53 628	0.49 624	1.06 671	1.54 695

aanet-new-60k	0.77 112	0.64 331	1.98 261	0.73 143	0.49 186	2.10 178	0.87 419	2.24 186	0.85 82	0.56 48	0.77 99	0.61 121	0.66 138	1.20 188	0.48 85	0.18 29	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.22 142

aanet-new-34k	0.66 59	0.60 280	1.23 136	0.73 143	0.33 27	1.44 94	0.87 419	1.52 66	0.92 105	0.51 26	1.36 294	0.59 113	0.87 232	0.58 2	0.44 58	0.22 93	0.16 52	0.25 166	0.17 57	0.23 91	0.20 57

aanet-new-16k	0.74 89	0.51 146	1.56 215	0.73 143	0.37 65	2.14 182	0.88 426	2.01 145	0.91 97	0.56 48	0.91 146	0.70 168	0.96 268	0.76 32	0.54 125	0.20 54	0.15 25	0.23 79	0.18 107	0.26 171	0.21 105

Foundation-i32	0.47 7	0.34 6	1.00 24	0.73 143	0.24 1	0.66 13	0.28 24	1.31 39	0.44 5	0.53 35	0.27 3	0.81 216	0.46 45	0.73 24	0.41 30	0.22 93	0.15 25	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 1

NLSM1	1.86 407	0.53 172	1.39 185	0.73 143	1.89 688	3.09 311	0.64 221	8.41 735	12.10 745	0.79 179	1.21 234	0.73 190	0.86 227	1.67 316	1.45 455	0.26 196	0.24 395	0.29 316	0.24 301	0.31 293	0.27 259

LG-Stereo_L1	0.61 40	0.47 110	1.10 76	0.73 143	0.49 186	1.72 129	0.33 43	1.95 138	0.65 17	0.56 48	0.40 14	0.40 22	0.43 33	1.40 244	0.42 37	0.23 112	0.19 200	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.19 19

AIO-Stereo	0.76 102	0.54 192	1.07 46	0.73 143	0.40 101	1.28 72	0.82 371	2.26 191	1.49 259	0.70 128	1.58 355	0.89 242	0.45 40	1.03 126	0.55 130	0.24 142	0.18 149	0.25 166	0.20 179	0.26 171	0.21 105

Anonymus	0.62 43	0.53 172	0.97 20	0.74 151	0.41 108	1.55 110	0.31 31	1.19 35	0.93 115	0.74 147	0.62 67	0.65 144	0.56 91	0.97 107	0.86 277	0.21 66	0.18 149	0.28 285	0.23 269	0.24 109	0.26 238

aanet-new-78k	1.46 344	0.57 234	14.51 552	0.74 151	0.34 34	3.31 360	0.68 250	2.34 206	0.72 30	0.58 63	0.88 130	0.50 59	1.06 317	1.42 252	0.45 65	0.19 40	0.15 25	0.25 166	0.17 57	0.24 109	0.20 57

aanet-new-22k	0.76 102	0.65 344	2.50 324	0.74 151	0.34 34	1.47 98	1.32 584	1.61 79	0.81 65	0.57 57	1.05 194	0.54 79	0.84 221	0.92 91	0.50 101	0.21 66	0.16 52	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

Test_v1	0.62 43	0.40 22	1.13 97	0.74 151	0.55 230	1.60 116	0.39 72	1.68 96	0.92 105	0.60 85	0.88 130	0.53 74	0.50 64	0.93 96	0.39 16	0.19 40	0.16 52	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 105

DRaft	2.28 497	0.56 221	2.64 342	0.74 151	0.46 157	3.94 510	1.23 572	2.32 204	1.55 307	2.64 630	2.80 642	1.60 379	5.34 699	6.96 556	10.99 712	0.34 434	0.22 327	0.27 248	0.27 380	0.29 240	0.37 428

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aanet-new-40k	0.73 84	0.59 261	1.25 145	0.75 156	1.49 610	1.42 90	0.96 485	1.95 138	0.84 79	0.52 29	1.06 198	0.51 63	0.76 180	0.85 67	0.47 81	0.18 29	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.26 171	0.22 142

aanet-32k-new	0.89 175	0.90 512	2.17 290	0.75 156	0.62 278	3.41 380	0.99 501	2.09 160	0.72 30	0.53 35	1.13 214	0.66 150	0.96 268	1.04 131	0.52 115	0.21 66	0.15 25	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

Selective-IGEV-i32	0.80 130	0.52 154	1.05 34	0.75 156	0.61 268	1.30 75	0.82 371	2.61 273	1.41 214	0.82 190	1.64 375	0.71 180	0.62 116	1.23 196	0.64 169	0.22 93	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

AIO_rvc	0.78 122	0.55 205	1.25 145	0.75 156	0.65 294	1.46 97	0.99 501	2.13 164	1.52 283	0.57 57	1.15 218	1.09 286	0.55 84	1.15 166	0.53 119	0.24 142	0.17 93	0.24 125	0.17 57	0.25 136	0.21 105

Selective-IGEV	0.80 130	0.52 154	1.05 34	0.75 156	0.61 268	1.31 77	0.82 371	2.60 272	1.41 214	0.82 190	1.64 375	0.71 180	0.62 116	1.22 192	0.64 169	0.22 93	0.19 200	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.20 57

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test-v	1.13 262	0.70 390	2.26 300	0.75 156	0.44 134	3.05 303	0.91 448	2.78 300	1.45 228	2.37 579	1.52 334	1.53 368	1.05 308	1.17 177	0.92 312	0.25 170	0.19 200	0.35 482	0.28 409	0.34 371	0.26 238

Patchmatch Stereo++	1.25 301	0.65 344	2.06 278	0.75 156	0.37 65	4.68 687	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 439	1.47 322	1.78 408	1.14 352	2.44 404	0.90 298	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295
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	1.24 296	0.65 344	2.03 266	0.75 156	0.37 65	4.68 687	0.73 284	2.53 244	1.58 325	1.99 439	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.18 389	0.87 284	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

ROB_FTStereo_v2	1.23 291	0.66 357	2.02 265	0.75 156	0.37 65	4.67 686	0.76 313	2.53 244	1.58 325	1.99 439	1.46 317	1.78 408	1.14 352	2.08 375	0.88 289	0.48 592	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

ROB_FTStereo	1.25 301	0.66 357	2.14 286	0.75 156	0.37 65	4.65 683	0.77 328	2.53 244	1.58 325	1.99 439	1.47 322	1.78 408	1.13 345	2.26 398	0.86 277	0.47 587	0.22 327	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

HUI-Stereo	1.25 301	0.66 357	2.33 309	0.75 156	0.37 65	4.68 687	0.78 335	2.53 244	1.58 325	1.99 439	1.46 317	1.79 415	1.13 345	2.17 387	0.85 270	0.48 592	0.23 358	0.32 405	0.27 380	0.40 445	0.29 295

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MCSU-Stereo	0.77 112	0.37 10	1.22 133	0.76 175	0.30 13	3.96 526	0.47 127	1.40 52	1.07 149	0.81 187	0.96 165	1.00 273	0.41 27	0.99 116	0.56 134	0.21 66	0.16 52	0.21 42	0.14 2	0.20 33	0.19 19

VIP-Stereo	0.85 156	0.83 487	1.59 219	0.76 175	0.87 414	3.18 328	0.80 354	1.94 137	0.83 75	0.78 175	1.04 187	0.64 138	0.59 104	1.24 199	0.61 157	0.28 269	0.18 149	0.23 79	0.17 57	0.22 80	0.19 19

monsters	0.82 148	0.58 251	1.16 109	0.76 175	1.52 619	2.92 280	0.40 83	2.66 281	0.72 30	0.66 116	0.84 117	0.38 17	0.41 27	1.84 347	0.48 85	0.20 54	0.16 52	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 19

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TANstereo	1.01 235	0.55 205	1.73 232	0.76 175	0.36 44	4.04 547	0.38 70	1.48 60	1.62 352	2.03 462	2.10 541	0.84 222	0.93 260	0.98 110	0.62 162	0.28 269	0.36 555	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.46 517

quiztm	1.09 256	0.79 465	1.33 171	0.77 181	1.50 613	2.48 220	0.76 313	3.65 434	1.55 307	1.65 352	1.80 438	1.18 308	0.64 123	1.17 177	1.07 353	0.30 344	0.17 93	0.23 79	0.20 179	0.36 408	0.28 282

aanet-new-8k	0.85 156	0.52 154	1.68 227	0.77 181	0.37 65	3.21 333	1.02 515	2.57 258	0.85 82	0.59 76	0.94 157	0.54 79	1.05 308	0.90 82	0.67 187	0.22 93	0.17 93	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.21 105

Foundation-i1	0.86 160	0.38 12	1.13 97	0.77 181	1.12 504	1.06 33	0.69 261	2.94 322	1.61 346	0.89 222	1.39 302	1.24 321	1.01 290	1.08 138	0.55 130	0.23 112	0.19 200	0.22 61	0.20 179	0.21 56	0.20 57

monsterstereo	0.82 148	0.50 138	1.26 147	0.77 181	1.41 597	2.54 232	0.40 83	3.14 346	0.71 28	0.70 128	1.11 209	0.41 30	0.39 22	1.50 270	0.50 101	0.19 40	0.16 52	0.22 61	0.16 33	0.21 56	0.17 1

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aanet-new-28k	0.77 112	0.58 251	2.64 342	0.78 186	0.39 91	1.97 154	1.05 526	1.72 101	0.79 52	0.58 63	1.10 207	0.54 79	0.78 195	0.70 6	0.44 58	0.20 54	0.15 25	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.21 105

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PSi22a	0.44 2	0.33 4	0.82 1	0.78 186	0.27 8	0.56 7	0.24 8	1.33 43	0.40 2	0.45 5	0.25 2	0.66 150	0.50 64	0.83 57	0.33 1	0.20 54	0.16 52	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

4D-IteraStereo	1.97 433	0.84 493	20.43 697	0.78 186	1.56 629	2.09 177	1.05 526	2.43 223	1.56 315	1.41 316	1.00 173	1.94 443	0.61 115	1.22 192	1.06 350	0.27 224	0.18 149	0.31 381	0.26 350	0.27 194	0.23 166

HCRNet	1.60 364	0.56 221	2.47 322	0.78 186	1.36 578	4.11 565	0.71 273	3.57 420	2.79 615	1.75 378	1.61 368	1.58 376	1.41 423	5.79 518	1.56 486	0.34 434	0.28 475	0.36 498	0.29 440	0.33 350	0.37 428

water-stereo	0.78 122	0.45 73	1.94 254	0.79 191	0.48 176	2.36 206	0.47 127	1.53 68	1.09 152	0.88 219	1.04 187	0.82 218	0.75 172	0.72 18	0.78 245	0.22 93	0.23 358	0.25 166	0.23 269	0.24 109	0.29 295

FoundationStereo	0.50 13	0.39 18	1.11 85	0.79 191	0.42 117	0.70 16	0.36 60	0.76 8	0.80 56	0.62 97	0.38 11	0.73 190	0.77 185	0.69 5	0.36 6	0.26 196	0.17 93	0.23 79	0.16 33	0.18 1	0.20 57

DEmStereo	2.97 610	0.58 251	13.42 526	0.79 191	0.51 194	3.84 477	1.84 651	2.42 218	1.60 342	2.25 545	2.74 635	2.03 462	6.04 708	6.79 554	12.80 724	0.35 456	0.26 446	0.26 212	0.27 380	0.27 194	0.37 428

LiteMatch	0.67 60	0.84 493	0.89 8	0.80 194	0.39 91	1.60 116	0.68 250	0.96 16	0.91 97	0.62 97	0.43 23	0.56 95	1.40 415	0.71 11	1.10 360	0.28 269	0.16 52	0.29 316	0.22 243	0.29 240	0.37 428

Lsterematch	1.15 268	0.84 493	4.02 409	0.80 194	0.39 91	1.68 126	0.68 250	2.01 145	2.02 450	1.58 333	2.02 520	1.35 341	1.40 415	1.41 249	1.10 360	0.28 269	0.16 52	0.29 316	0.22 243	0.29 240	0.37 428

BStereo	0.88 169	0.73 422	4.10 410	0.80 194	0.51 194	1.13 38	0.72 276	2.57 258	1.00 135	0.85 210	0.57 59	0.72 183	0.48 53	1.01 121	0.90 298	0.26 196	0.22 327	0.24 125	0.29 440	0.25 136	0.25 202

Anonymus123	1.07 250	0.73 422	4.10 410	0.80 194	0.51 194	4.91 710	0.72 276	2.50 239	1.00 135	0.85 210	0.57 59	0.72 183	0.48 53	1.01 121	0.90 298	0.26 196	0.22 327	0.24 125	0.29 440	0.25 136	0.25 202

SMOE	1.01 235	0.55 205	1.47 202	0.81 198	0.47 167	2.40 211	1.30 581	1.89 126	1.31 188	1.36 303	1.73 406	1.05 284	1.36 404	1.23 196	1.13 371	0.43 553	0.24 395	0.59 648	0.29 440	0.32 328	0.32 354

aanet-new-12k	0.80 130	0.44 67	1.68 227	0.81 198	0.31 18	3.00 296	0.97 490	2.65 278	0.78 48	0.69 125	0.55 55	0.58 108	0.77 185	0.99 116	0.54 125	0.21 66	0.14 11	0.24 125	0.19 152	0.26 171	0.22 142

aanet-new-14k	0.77 112	0.50 138	1.32 166	0.81 198	0.37 65	1.73 131	1.01 509	2.24 186	0.80 56	0.79 179	1.30 266	0.46 46	1.29 386	1.03 126	0.57 140	0.21 66	0.16 52	0.24 125	0.18 107	0.28 218	0.22 142

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CASnet	0.78 122	0.51 146	1.29 159	0.81 198	0.29 12	1.28 72	0.74 297	1.51 63	1.89 428	1.64 348	1.09 204	0.65 144	0.64 123	0.91 87	0.76 239	0.29 301	0.17 93	0.41 553	0.31 479	0.32 328	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
fff	1.74 388	0.70 390	9.08 472	0.81 198	0.36 44	4.15 574	0.57 171	4.23 608	2.09 469	2.30 556	1.80 438	1.19 313	3.02 635	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

iRaft-Stereo_5w	2.10 456	0.83 487	8.57 465	0.81 198	0.76 347	3.21 333	0.84 384	3.71 456	1.65 362	1.56 330	2.50 612	2.20 480	2.23 589	9.13 605	2.01 560	0.38 496	0.19 200	0.35 482	0.27 380	0.45 519	0.39 452

STrans-v2	3.03 620	0.77 454	20.91 715	0.81 198	0.63 282	3.89 492	1.01 509	4.27 627	2.64 595	2.28 550	3.70 682	4.13 660	5.20 695	7.33 560	1.27 417	0.31 371	0.18 149	0.29 316	0.25 325	0.29 240	0.41 479

csc	1.74 388	0.70 390	9.08 472	0.81 198	0.36 44	4.15 574	0.57 171	4.23 608	2.09 469	2.30 556	1.80 438	1.19 313	3.02 635	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

cscssc	1.74 388	0.70 390	9.08 472	0.81 198	0.36 44	4.15 574	0.57 171	4.23 608	2.09 469	2.30 556	1.80 438	1.19 313	3.02 635	1.44 256	1.46 456	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

111	1.83 403	0.92 520	9.08 472	0.81 198	0.36 44	4.25 606	0.91 448	4.44 679	2.70 602	2.39 584	1.96 504	2.30 490	1.64 504	1.28 213	1.82 532	0.28 269	0.22 327	0.24 125	0.20 179	0.31 293	0.54 565

AnonStereo	1.25 301	0.54 192	1.67 224	0.82 211	1.22 541	3.93 503	0.92 462	4.19 593	1.36 198	1.73 375	1.96 504	1.52 367	0.95 266	1.66 310	0.78 245	0.33 414	0.17 93	0.28 285	0.25 325	0.42 488	0.26 238

PipStereo	0.46 4	0.31 1	0.89 8	0.82 211	0.27 8	0.58 8	0.27 22	1.58 74	0.42 4	0.43 4	0.27 3	0.68 157	0.50 64	0.82 54	0.35 3	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

PSi22b	0.47 7	0.31 1	0.89 8	0.82 211	0.28 10	0.58 8	0.32 40	1.61 79	0.41 3	0.42 2	0.27 3	0.69 164	0.48 53	0.84 64	0.36 6	0.18 29	0.17 93	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

FlowAnything_test	0.75 94	0.60 280	1.18 114	0.82 211	0.58 257	2.29 200	0.66 235	1.38 49	0.80 56	1.03 255	0.76 96	0.63 135	0.49 60	0.84 64	0.91 307	0.31 371	0.27 458	0.40 541	0.48 619	0.31 293	0.30 326

fffft	0.76 102	0.47 110	1.28 156	0.82 211	0.54 221	1.51 104	0.80 354	2.09 160	1.18 160	0.63 105	0.84 117	0.59 113	0.55 84	1.80 339	0.85 270	0.19 40	0.18 149	0.27 248	0.20 179	0.26 171	0.24 185
1: 1. 1
Occ-G	0.86 160	0.52 154	1.39 185	0.82 211	0.66 302	1.37 84	0.79 343	1.58 74	1.31 188	1.56 330	0.87 129	2.18 479	0.89 247	0.97 107	0.88 289	0.26 196	0.19 200	0.26 212	0.19 152	0.25 136	0.24 185

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 256	3.30 703	2.61 335	0.82 211	0.38 84	1.27 65	0.62 212	1.51 63	1.29 184	0.91 225	0.92 149	0.65 144	0.57 94	1.08 138	0.59 149	1.55 716	0.15 25	0.32 405	0.28 409	1.10 678	1.98 707

DCANet-4	1.96 431	0.51 146	14.31 550	0.82 211	0.40 101	4.16 584	0.57 171	4.29 636	2.98 645	2.30 556	1.80 438	1.03 279	1.54 472	1.44 256	1.44 451	0.29 301	0.23 358	0.23 79	0.18 107	0.24 109	0.42 483

ADStereo(finetuned)	2.04 447	0.73 422	13.28 524	0.82 211	0.40 101	4.16 584	0.59 187	4.25 618	2.97 642	2.35 575	1.84 465	1.18 308	3.40 654	1.52 275	1.54 483	0.29 301	0.24 395	0.23 79	0.18 107	0.30 270	0.51 549

IPLGR	2.53 554	0.58 251	20.46 698	0.82 211	0.52 207	4.56 671	0.50 137	4.30 644	2.38 547	1.87 400	1.53 340	1.68 390	1.72 521	6.95 555	1.15 374	0.28 269	0.21 295	0.27 248	0.23 269	0.33 350	0.32 354

CrosDoStereo	5.24 701	0.60 280	20.23 683	0.82 211	0.51 194	3.39 371	18.11 760	3.82 476	2.27 513	1.98 434	8.74 725	1.96 450	6.96 720	7.35 561	26.35 767	0.30 344	0.22 327	0.30 348	0.28 409	0.33 350	0.38 445

DeepStereo_LL	5.24 701	0.60 280	20.23 683	0.82 211	0.51 194	3.39 371	18.11 760	3.82 476	2.27 513	1.98 434	8.74 725	1.96 450	6.96 720	7.35 561	26.35 767	0.30 344	0.22 327	0.30 348	0.28 409	0.33 350	0.38 445

CRE-IMP	1.23 291	0.61 300	2.14 286	0.82 211	0.39 91	4.54 661	0.83 377	2.63 276	1.55 307	1.95 427	1.46 317	1.87 435	0.96 268	1.48 267	1.33 432	0.45 570	0.21 295	0.31 381	0.26 350	0.41 469	0.31 339

DCANet	1.74 388	0.73 422	9.08 472	0.82 211	0.40 101	4.18 592	0.59 187	4.25 618	2.97 642	2.35 575	1.84 465	1.18 308	1.63 501	1.51 273	1.55 484	0.29 301	0.24 395	0.23 79	0.18 107	0.30 270	0.53 557

HLf8	2.17 474	0.96 541	17.42 599	0.83 225	0.81 370	3.37 366	0.55 161	3.88 494	2.99 648	1.19 281	1.20 229	1.22 318	1.00 284	5.68 514	0.82 260	0.26 196	0.20 256	0.29 316	0.20 179	0.25 136	0.27 259

RT-Monster	1.05 244	0.53 172	2.62 338	0.83 225	1.40 589	2.96 293	0.47 127	2.81 309	1.83 416	1.21 286	1.22 237	0.93 259	0.83 219	1.36 235	0.60 153	0.21 66	0.20 256	0.23 79	0.18 107	0.21 56	0.29 295

Monster-pub-mixall	0.64 52	0.42 47	1.00 24	0.83 225	0.48 176	1.39 86	0.32 40	1.45 57	0.82 71	0.88 219	0.85 122	0.39 20	0.36 15	1.99 366	0.47 81	0.20 54	0.16 52	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 105

SCV_C0	0.89 175	0.59 261	1.96 260	0.83 225	0.44 134	1.24 60	0.64 221	3.33 385	1.66 364	0.82 190	1.20 229	0.73 190	0.66 138	1.62 300	0.66 182	0.32 394	0.21 295	0.24 125	0.20 179	0.28 218	0.23 166

mms	0.77 112	0.68 376	1.17 113	0.83 225	0.71 328	1.41 88	0.67 239	1.61 79	1.12 154	0.77 171	1.37 296	0.63 135	0.54 83	1.75 332	0.63 166	0.24 142	0.19 200	0.26 212	0.21 202	0.31 293	0.34 392

RSM	0.80 130	0.50 138	1.08 61	0.83 225	0.51 194	1.31 77	0.77 328	2.28 196	1.43 222	0.82 190	1.44 314	1.22 318	0.62 116	1.17 177	0.63 166	0.22 93	0.18 149	0.24 125	0.19 152	0.27 194	0.20 57

PCWNet_CMD	2.23 483	0.65 344	17.36 596	0.83 225	0.76 347	3.51 406	0.64 221	3.60 424	1.97 440	1.70 365	1.63 373	3.22 595	3.05 639	2.09 378	1.11 365	0.31 371	0.36 555	0.47 586	0.26 350	0.64 605	0.47 522

anonymousdsp	0.95 208	0.69 379	1.27 154	0.83 225	0.52 207	4.54 661	0.84 384	1.76 107	1.24 172	0.76 166	1.06 198	0.78 204	0.77 185	1.67 316	0.69 202	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.26 238

GLC_STEREO	0.76 102	0.52 154	1.12 88	0.83 225	0.33 27	1.86 144	0.82 371	1.46 59	1.38 204	0.95 237	1.04 187	0.68 157	0.72 158	0.97 107	0.80 253	0.23 112	0.25 426	0.32 405	0.25 325	0.32 328	0.30 326

Anonymous3	1.72 385	0.76 450	11.61 508	0.83 225	0.84 399	4.46 642	0.84 384	3.57 420	1.16 156	1.34 297	1.37 296	1.11 291	1.03 295	1.58 285	1.13 371	0.70 663	0.58 666	0.33 442	0.35 528	0.47 535	0.42 483

CREStereo++_RVC	1.02 240	0.49 132	1.54 212	0.83 225	0.55 230	4.01 541	0.31 31	1.63 87	1.99 443	1.63 345	2.13 551	0.84 222	0.65 131	0.88 75	0.70 208	0.27 224	0.15 25	0.23 79	1.22 712	0.24 109	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
GMStereo	1.01 235	1.00 549	2.86 357	0.83 225	0.45 143	1.47 98	0.57 171	1.89 126	2.11 479	1.52 325	1.24 244	0.87 235	0.74 169	1.58 285	0.94 323	0.40 520	0.21 295	0.30 348	0.30 463	0.47 535	0.36 413
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF_test	0.52 17	0.43 58	1.13 97	0.84 237	0.50 191	0.60 10	0.36 60	0.82 10	0.72 30	0.48 9	0.50 38	0.60 116	0.47 48	0.88 75	0.33 1	0.30 344	0.18 149	0.21 42	0.21 202	0.53 558	0.35 406

ManiGeoR	2.11 460	0.93 524	18.17 613	0.84 237	0.84 399	2.72 252	0.56 166	3.67 439	2.82 627	1.08 264	1.23 241	1.12 293	1.07 322	4.60 489	1.17 383	0.25 170	0.20 256	0.30 348	0.20 179	0.23 91	0.26 238

HLf10	2.11 460	0.93 524	18.17 613	0.84 237	0.84 399	2.72 252	0.56 166	3.67 439	2.82 627	1.08 264	1.23 241	1.12 293	1.07 322	4.60 489	1.17 383	0.25 170	0.20 256	0.30 348	0.20 179	0.23 91	0.26 238

HART	1.03 241	0.85 499	3.13 369	0.84 237	0.38 84	1.17 48	0.42 99	3.54 416	1.47 243	1.08 264	2.17 559	1.48 363	0.57 94	1.37 242	0.74 229	0.23 112	0.18 149	0.28 285	0.21 202	0.32 328	0.24 185

Pointernet	0.88 169	0.44 67	2.26 300	0.84 237	0.37 65	2.29 200	0.38 70	3.06 339	1.46 238	0.66 116	1.39 302	0.91 249	0.73 163	1.01 121	0.72 219	0.23 112	0.19 200	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 57

WCG-NET（raft）	0.95 208	0.55 205	1.20 127	0.84 237	0.31 18	1.44 94	1.01 509	1.55 70	2.37 542	1.64 348	1.42 312	2.38 502	1.01 290	1.29 218	0.76 239	0.22 93	0.19 200	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.21 105

ff7	0.98 221	0.69 379	2.05 269	0.84 237	0.52 207	4.55 666	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

ffff	0.98 221	0.69 379	2.05 269	0.84 237	0.52 207	4.55 666	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

11t	0.98 221	0.69 379	2.05 269	0.84 237	0.52 207	4.55 666	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

LoS_RVC	0.94 200	1.30 611	1.31 161	0.84 237	1.63 641	2.02 159	0.59 187	1.51 63	1.36 198	0.81 187	1.33 279	0.84 222	0.88 241	1.36 235	0.73 222	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 692

ccc-4	0.98 221	0.69 379	2.05 269	0.84 237	0.52 207	4.55 666	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.75 151	1.03 182	0.70 168	0.77 185	1.84 347	0.68 191	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.27 259

test_4	1.30 321	0.50 138	6.16 437	0.84 237	0.45 143	1.61 119	1.12 547	2.14 166	1.42 218	1.52 325	2.31 594	1.84 430	0.79 200	2.52 419	1.19 388	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.29 440	0.29 240	0.25 202

IGEV-Stereo	0.95 208	0.69 379	1.27 154	0.84 237	0.52 207	4.54 661	0.84 384	1.76 107	1.24 172	0.75 151	1.06 198	0.79 209	0.77 185	1.68 318	0.69 202	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.21 202	0.31 293	0.26 238
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MSMDNet	2.23 483	0.64 331	17.32 592	0.84 237	0.75 343	3.53 411	0.64 221	3.61 428	1.98 442	1.71 369	1.64 375	3.22 595	2.99 632	2.08 375	1.11 365	0.31 371	0.37 569	0.45 576	0.26 350	0.62 594	0.45 506

ccs_rob	2.13 467	0.67 368	15.11 565	0.84 237	0.75 343	3.96 526	0.65 232	3.95 522	1.78 404	1.88 403	1.79 435	3.26 599	1.64 504	2.51 414	1.16 379	0.31 371	0.36 555	0.54 637	0.27 380	0.65 608	0.45 506

SE	1.07 250	0.63 318	1.22 133	0.85 252	0.45 143	3.47 393	0.80 354	2.16 170	1.09 152	1.37 307	1.90 494	0.95 265	1.74 526	1.17 177	1.00 338	1.00 693	0.24 395	0.36 498	0.28 409	0.35 392	0.33 375

TestStereo_HLe17	2.22 480	1.13 577	17.87 608	0.85 252	0.79 361	3.54 415	0.62 212	3.97 530	3.06 656	1.15 276	1.14 216	1.16 301	1.05 308	5.89 520	0.73 222	0.25 170	0.19 200	0.29 316	0.22 243	0.25 136	0.25 202

GEAStereo	0.84 155	0.48 121	1.09 70	0.85 252	0.45 143	4.54 661	0.83 377	1.88 123	0.91 97	0.75 151	0.89 137	0.53 74	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.30 344	0.19 200	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

gasm-f	0.89 175	0.49 132	1.30 160	0.85 252	0.44 134	4.42 636	0.95 477	1.88 123	0.91 97	0.75 151	1.46 317	0.53 74	0.88 241	0.88 75	0.57 140	0.30 344	0.19 200	0.27 248	0.19 152	0.28 218	0.19 19

depthmonostereo	0.94 200	0.71 404	2.39 315	0.85 252	0.54 221	2.21 191	0.53 151	1.83 117	1.17 158	0.95 237	1.09 204	0.99 270	0.97 273	2.37 401	0.68 191	0.23 112	0.27 458	0.22 61	0.20 179	0.25 136	0.26 238

SGD-Stereo	0.65 57	0.41 34	1.06 42	0.85 252	0.31 18	2.44 216	0.46 121	1.09 23	0.69 23	0.84 207	0.52 47	0.55 89	0.53 76	1.49 269	0.46 76	0.31 371	0.14 11	0.25 166	0.18 107	0.23 91	0.20 57

castereo	0.82 148	0.70 390	1.04 29	0.85 252	0.50 191	1.29 74	0.91 448	3.22 357	1.20 166	0.83 203	1.24 244	0.72 183	0.91 253	1.00 119	0.67 187	0.26 196	0.16 52	0.25 166	0.20 179	0.24 109	0.21 105

GCAP-Stereo	0.93 196	0.68 376	1.35 177	0.85 252	0.41 108	3.61 433	0.52 150	2.20 175	1.50 265	1.11 272	1.04 187	1.17 304	0.84 221	1.11 144	0.71 214	0.25 170	0.20 256	0.27 248	0.18 107	0.28 218	0.23 166

CFNet_pseudo	2.12 465	0.67 368	15.14 566	0.85 252	0.74 341	3.95 516	0.64 221	3.95 522	1.78 404	1.90 410	1.79 435	3.27 600	1.62 488	2.51 414	1.16 379	0.31 371	0.36 555	0.53 628	0.27 380	0.63 596	0.44 500

DNS	1.67 378	1.99 671	1.12 88	0.86 261	0.57 247	2.61 239	0.75 308	2.29 201	1.21 168	0.58 63	0.96 165	0.85 227	0.70 152	3.09 450	1.82 532	0.33 414	2.92 742	0.38 529	0.17 57	5.06 741	5.06 747

zero-FE	0.95 208	0.52 154	2.63 340	0.86 261	1.27 553	1.41 88	0.86 398	2.27 193	0.73 37	0.50 20	0.64 70	0.54 79	0.78 195	2.70 434	1.02 341	0.35 456	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.03 667	0.29 295

ours_stereo	0.76 102	0.64 331	1.40 190	0.86 261	0.61 268	1.12 37	0.57 171	1.63 87	1.20 166	0.72 139	1.43 313	0.70 168	0.62 116	1.56 280	0.58 146	0.25 170	0.18 149	0.26 212	0.21 202	0.29 240	0.31 339

IGEV-Stereo+	0.94 200	0.47 110	1.19 117	0.86 261	2.02 700	1.40 87	0.39 72	1.17 30	0.88 88	0.61 88	0.44 29	0.47 49	0.79 200	2.14 383	0.42 37	0.27 224	0.19 200	0.22 61	0.17 57	2.26 712	2.41 716

LoS	0.94 200	0.52 154	1.88 247	0.86 261	0.36 44	4.15 574	0.51 141	2.18 171	1.45 228	0.97 243	0.88 130	0.62 128	0.79 200	1.59 290	0.86 277	0.26 196	0.19 200	0.24 125	0.16 33	0.21 56	0.20 57
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.82 148	0.71 404	1.50 204	0.86 261	0.45 143	1.78 136	0.83 377	1.75 105	1.28 183	0.66 116	1.13 214	0.78 204	0.76 180	1.66 310	0.71 214	0.24 142	0.20 256	0.25 166	0.23 269	0.29 240	0.25 202

THIR-Stereo	4.14 679	0.82 483	10.85 499	0.86 261	0.43 123	2.16 185	16.77 758	3.22 357	1.54 299	2.04 465	12.05 744	2.68 541	7.53 726	7.30 559	12.62 723	0.30 344	0.21 295	0.29 316	0.28 409	0.33 350	0.41 479

rvit_stereo_0083	0.86 160	0.67 368	1.42 192	0.87 268	0.65 294	1.23 56	0.64 221	1.67 93	2.28 517	0.79 179	0.93 152	0.93 259	1.07 322	1.46 265	0.75 232	0.32 394	0.36 555	0.30 348	0.26 350	0.33 350	0.28 282

BUS	1.49 349	0.59 261	1.94 254	0.87 268	0.85 403	4.50 654	0.76 313	4.48 685	1.88 424	2.93 654	1.83 460	3.63 636	0.97 273	1.60 292	1.17 383	0.34 434	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

BSDual-CNN	1.46 344	0.59 261	1.94 254	0.87 268	0.85 403	4.16 584	1.16 556	4.48 685	1.88 424	2.93 654	1.83 460	2.60 533	1.31 392	1.60 292	1.21 397	0.34 434	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

hknet	1.98 436	0.64 331	8.70 469	0.87 268	1.07 490	4.16 584	1.16 556	4.48 685	1.73 391	2.93 654	1.83 460	3.48 618	1.30 390	3.91 476	1.51 477	0.31 371	0.25 426	0.31 381	0.28 409	0.35 392	0.33 375

CroCo-Stereo	0.98 221	0.87 506	3.44 384	0.87 268	0.53 218	0.49 5	0.50 137	3.99 537	1.49 259	0.81 187	1.25 252	1.00 273	0.75 172	1.10 142	1.09 359	0.24 142	0.21 295	0.24 125	0.19 152	0.35 392	0.27 259
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
anonymous	0.57 31	0.55 205	1.24 143	0.88 273	0.38 84	0.40 3	0.59 187	0.98 19	0.92 105	0.71 134	0.93 152	0.68 157	0.40 24	0.98 110	0.43 47	0.21 66	0.16 52	0.26 212	0.21 202	0.21 56	0.21 105

HLF11	2.10 456	0.80 470	18.68 629	0.88 273	0.83 390	2.11 180	0.58 181	3.39 394	2.56 585	1.33 295	1.30 266	0.98 268	1.00 284	4.75 495	1.51 477	0.25 170	0.21 295	0.24 125	0.18 107	0.23 91	0.27 259

DDF-Stereo	0.90 184	0.53 172	1.16 109	0.88 273	1.31 561	1.59 114	0.86 398	2.26 191	0.79 52	0.48 9	0.63 69	0.54 79	0.73 163	2.97 446	1.03 344	0.39 512	0.17 93	0.24 125	0.18 107	1.06 671	0.29 295

Zero-FE251	0.80 130	0.75 444	1.71 230	0.88 273	0.70 325	2.59 236	0.45 116	1.38 49	0.83 75	1.79 386	0.61 66	0.73 190	0.81 210	0.82 54	0.61 157	0.29 301	0.23 358	0.27 248	0.19 152	0.20 33	0.20 57

MSCF	0.97 215	0.82 483	1.26 147	0.88 273	0.40 101	3.17 325	0.88 426	2.79 305	1.39 206	1.32 294	1.19 227	0.58 108	1.33 395	1.28 213	0.64 169	0.25 170	0.19 200	0.25 166	0.25 325	0.28 218	0.32 354

MoCha-V2	0.87 166	0.48 121	1.87 246	0.88 273	0.32 22	1.37 84	0.55 161	2.71 287	1.42 218	0.92 228	1.75 413	0.65 144	1.17 362	1.45 261	0.57 140	0.21 66	0.21 295	0.20 21	0.19 152	0.24 109	0.23 166

knoymous	1.30 321	0.60 280	5.57 433	0.88 273	0.75 343	3.04 300	0.90 440	2.68 283	1.33 191	1.48 321	1.07 201	2.78 557	0.88 241	1.29 218	0.85 270	0.31 371	0.22 327	0.35 482	0.20 179	0.45 519	0.37 428

AnonymousM	1.22 290	1.32 618	0.97 20	0.88 273	0.56 235	4.03 545	0.69 261	2.41 214	1.68 369	1.48 321	1.31 274	1.15 300	1.00 284	1.18 185	0.73 222	0.32 394	0.40 590	2.07 722	1.70 723	0.24 109	0.22 142

SFCPSM	2.18 475	0.63 318	17.03 591	0.88 273	0.98 455	3.74 456	1.28 578	4.09 568	2.16 489	1.85 394	1.83 460	1.65 385	1.39 411	2.50 410	1.50 471	0.33 414	0.27 458	0.39 534	0.36 538	0.34 371	0.37 428

WQFJA1++	10.56 738	0.40 22	3.21 373	0.89 282	0.82 380	1.43 91	0.41 90	2.15 168	0.87 86	96.02 797	0.71 84	0.46 46	0.55 84	1.29 218	0.50 101	0.27 224	0.17 93	0.21 42	0.18 107	100.47 795	0.22 142

S2M2_L	0.64 52	0.55 205	1.07 46	0.89 282	0.54 221	1.08 35	0.20 1	1.16 29	1.37 200	0.59 76	0.81 110	0.86 232	0.47 48	0.70 6	0.65 178	0.31 371	0.33 528	0.27 248	0.27 380	0.36 408	0.31 339
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	1.60 364	0.42 47	10.69 496	0.89 282	0.68 314	3.27 350	0.47 127	2.27 193	1.54 299	1.48 321	1.24 244	2.55 528	2.68 620	1.48 267	1.10 360	0.19 40	0.19 200	0.22 61	0.18 107	0.24 109	0.26 238

AIO-test1	2.18 475	0.66 357	18.95 635	0.89 282	1.48 609	3.40 375	0.97 490	4.19 593	1.68 369	0.86 215	1.35 289	0.99 270	0.75 172	4.47 486	1.27 417	0.23 112	0.23 358	0.28 285	0.33 501	0.31 293	0.35 406

tt45	0.96 213	0.48 121	1.19 117	0.89 282	0.66 302	3.91 495	0.76 313	1.90 129	1.26 180	0.70 128	1.30 266	0.71 180	0.63 120	2.59 426	0.74 229	0.22 93	0.17 93	0.28 285	0.23 269	0.27 194	0.27 259

UGAM	2.58 565	0.56 221	18.55 627	0.89 282	0.71 328	3.23 338	1.03 518	2.75 293	1.75 399	1.36 303	2.77 639	2.69 542	1.28 383	10.75 664	1.40 442	0.28 269	0.24 395	0.40 541	0.31 479	0.35 392	0.30 326

CFNet_ucs	2.36 525	0.68 376	18.42 625	0.89 282	0.81 370	3.85 486	0.68 250	4.29 636	2.37 542	2.09 477	2.04 526	3.31 604	1.24 378	2.63 429	1.14 373	0.36 471	0.45 619	0.56 640	0.29 440	0.66 614	0.49 534

MIPNet	2.33 511	0.71 404	19.82 664	0.89 282	0.56 235	4.76 705	0.61 197	4.32 652	2.37 542	1.83 393	1.48 329	1.48 363	1.98 565	2.63 429	1.44 451	0.29 301	0.20 256	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.39 452

GMM-Stereo	2.45 537	0.52 154	20.38 693	0.89 282	0.82 380	4.18 592	1.91 653	2.45 228	1.48 253	2.48 595	2.30 588	1.69 394	1.86 552	2.93 442	1.08 356	0.28 269	0.18 149	0.33 442	0.48 619	0.35 392	2.41 716

ARAFT	2.56 561	1.13 577	19.50 655	0.89 282	0.48 176	4.15 574	1.40 603	4.36 664	2.82 627	2.36 578	1.88 483	1.70 396	1.04 303	6.45 538	1.22 400	0.29 301	0.18 149	0.37 512	0.35 528	0.35 392	0.25 202

DN	1.08 254	0.54 192	3.15 371	0.90 292	1.00 467	3.37 366	0.48 132	2.59 270	1.45 228	0.95 237	0.82 114	1.32 335	0.73 163	1.86 354	0.64 169	0.30 344	0.26 446	0.28 285	0.24 301	0.34 371	0.32 354

GASTEREO	1.00 232	0.98 544	1.23 136	0.90 292	0.40 101	3.40 375	0.88 426	2.77 296	1.44 225	1.39 312	1.30 266	0.55 89	1.35 401	1.33 228	0.64 169	0.25 170	0.19 200	0.25 166	0.25 325	0.25 136	0.31 339

HUF	1.15 268	0.64 331	8.62 468	0.90 292	0.35 39	1.35 82	0.78 335	1.97 140	1.50 265	0.63 105	1.52 334	0.83 220	0.66 138	1.28 213	0.63 166	0.29 301	0.23 358	0.26 212	0.17 57	0.23 91	0.25 202

WCG-NET	0.88 169	0.49 132	1.26 147	0.90 292	0.37 65	1.48 100	1.07 531	1.73 102	2.30 521	1.63 345	1.49 330	0.92 255	0.97 273	0.95 100	0.76 239	0.22 93	0.16 52	0.23 79	0.20 179	0.25 136	0.21 105

GCAP-BAT	3.82 666	0.52 154	59.75 787	0.90 292	1.06 483	2.70 249	0.77 328	3.08 341	1.18 160	1.20 284	0.81 110	0.68 157	0.55 84	0.96 104	0.68 191	0.27 224	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.27 194	0.25 202

rvit_stereo_0075_2	1.18 275	0.74 433	2.66 344	0.90 292	1.27 553	2.51 224	0.69 261	2.25 188	2.06 463	1.40 314	1.86 479	1.46 362	0.84 221	1.42 252	0.94 323	0.46 578	0.40 590	0.48 595	0.38 563	0.46 531	0.51 549

IGEVStereo-DCA	0.86 160	0.65 344	2.05 269	0.90 292	0.46 157	1.57 111	0.86 398	1.62 82	1.24 172	0.65 113	0.77 99	0.74 196	0.72 158	2.59 426	0.86 277	0.28 269	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.29 240	0.27 259

rrr	2.27 492	0.65 344	23.82 754	0.90 292	0.46 157	1.57 111	0.96 485	7.98 731	1.19 164	0.65 113	0.77 99	0.74 196	0.72 158	2.59 426	0.86 277	0.28 269	0.21 295	0.28 285	0.21 202	0.29 240	0.25 202

GCAPDPT-zeroshot	3.67 657	0.52 154	56.80 786	0.90 292	1.06 483	2.70 249	0.77 328	3.08 341	1.18 160	1.20 284	0.81 110	0.68 157	0.55 84	0.96 104	0.68 191	0.27 224	0.21 295	0.28 285	0.20 179	0.27 194	0.25 202

RCA-Stereo	1.21 286	0.52 154	1.58 218	0.90 292	0.46 157	4.68 687	0.79 343	4.13 578	1.74 397	1.92 417	1.80 438	0.94 264	1.48 447	1.14 159	0.70 208	0.27 224	0.18 149	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.23 166

iRaft-Stereo_20w	1.88 414	0.62 310	10.58 495	0.90 292	0.83 390	2.96 293	0.78 335	4.90 710	1.58 325	2.29 552	1.60 364	1.25 325	4.51 684	2.28 399	0.90 298	0.29 301	0.21 295	0.26 212	0.24 301	0.41 469	0.31 339

FAST (zero-shot)	0.87 166	0.59 261	1.18 114	0.91 303	2.13 704	2.08 173	0.73 284	1.75 105	1.41 214	0.61 88	0.84 117	0.52 69	0.84 221	1.22 192	0.59 149	0.38 496	0.62 675	0.26 212	0.26 350	0.30 270	0.25 202

S0	1.07 250	0.59 261	1.52 207	0.91 303	0.93 435	2.53 229	0.95 477	2.15 168	1.05 146	1.26 290	2.11 545	1.11 291	1.45 439	1.15 166	1.11 365	0.94 685	0.31 511	0.37 512	0.33 501	0.33 350	0.31 339

rvit_0105_5	1.13 262	0.93 524	2.60 332	0.91 303	0.56 235	1.92 150	0.91 448	3.02 333	2.63 593	0.95 237	1.20 229	1.18 308	0.93 260	1.51 273	0.93 321	0.40 520	0.43 609	0.37 512	0.35 528	0.42 488	0.44 500

rvit_stereo_0081	0.80 130	0.63 318	1.19 117	0.91 303	0.64 286	1.27 65	0.61 197	2.05 152	1.71 383	0.82 190	0.73 88	0.85 227	0.75 172	1.30 224	0.80 253	0.31 371	0.26 446	0.27 248	0.25 325	0.38 428	0.27 259

rvit_stereo_0082	0.80 130	0.63 318	1.19 117	0.91 303	0.64 286	1.27 65	0.61 197	2.05 152	1.71 383	0.82 190	0.73 88	0.85 227	0.75 172	1.30 224	0.80 253	0.31 371	0.26 446	0.27 248	0.25 325	0.38 428	0.27 259

IPLG	2.48 545	0.65 344	19.63 659	0.91 303	0.79 361	4.60 676	0.56 166	4.31 647	1.84 417	1.91 415	2.00 517	1.31 334	1.38 408	6.61 543	1.53 482	0.27 224	0.20 256	0.27 248	0.23 269	0.31 293	0.36 413

ACRE	2.27 492	1.11 575	19.45 652	0.91 303	1.30 558	3.94 510	0.87 419	4.21 600	1.80 407	2.28 550	2.62 626	1.17 304	1.04 303	1.52 275	1.30 425	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.46 517

test_xeample3	2.12 465	0.63 318	21.55 734	0.91 303	0.47 167	1.85 141	0.94 471	7.96 730	1.23 170	0.75 151	0.76 96	0.64 138	0.70 152	1.77 334	0.83 264	0.30 344	0.21 295	0.27 248	0.21 202	0.27 194	0.24 185

EE1	1.17 274	0.49 132	1.69 229	0.92 311	0.65 294	3.84 477	0.94 471	4.06 559	1.45 228	1.62 342	1.72 405	1.32 335	0.87 232	1.68 318	0.70 208	0.28 269	0.18 149	0.27 248	0.21 202	0.29 240	0.24 185

DNSM	1.74 388	2.04 674	1.19 117	0.92 311	0.53 218	2.93 285	0.80 354	2.22 182	1.31 188	0.70 128	0.66 78	0.70 168	0.87 232	3.23 451	2.53 613	0.34 434	2.87 740	0.23 79	0.17 57	5.37 744	5.08 748

DA	0.98 221	0.46 85	1.34 172	0.92 311	0.43 123	4.34 619	0.85 393	2.79 305	1.35 195	0.82 190	1.30 266	0.89 242	1.08 328	1.11 144	0.56 134	0.30 344	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 166

GGEV	0.98 221	0.46 85	1.34 172	0.92 311	0.43 123	4.34 619	0.85 393	2.79 305	1.35 195	0.82 190	1.30 266	0.89 242	1.08 328	1.11 144	0.56 134	0.30 344	0.18 149	0.24 125	0.18 107	0.25 136	0.23 166

castereo++	0.93 196	0.56 221	1.26 147	0.92 311	0.73 336	2.48 220	1.00 506	2.99 328	1.03 140	0.68 121	1.41 310	1.92 440	0.59 104	1.26 206	0.44 58	0.25 170	0.19 200	0.28 285	0.19 152	0.23 91	0.23 166

SMoEStereo_RVC	0.80 130	0.53 172	1.12 88	0.92 311	0.44 134	2.41 213	0.79 343	1.49 62	1.16 156	0.70 128	1.12 211	0.64 138	0.64 123	1.69 321	0.87 284	0.22 93	0.16 52	0.31 381	0.22 243	0.26 171	0.25 202

rvit_0105_6	1.00 232	0.93 524	2.21 293	0.92 311	0.55 230	1.52 108	0.79 343	2.41 214	2.96 641	0.76 166	0.72 87	1.02 277	0.75 172	1.42 252	0.81 258	0.40 520	0.43 609	0.34 461	0.31 479	0.43 499	0.34 392

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 194	0.73 422	1.42 192	0.92 311	1.08 493	2.97 295	0.53 151	1.77 111	1.39 206	1.16 277	1.54 343	0.58 108	0.65 131	1.03 126	0.84 267	0.25 170	0.23 358	0.30 348	0.24 301	0.43 499	0.29 295

CES	1.01 235	0.55 205	1.74 235	0.92 311	2.15 705	2.15 183	0.50 137	2.01 145	1.45 228	0.76 166	1.02 176	0.61 121	0.47 48	1.29 218	0.79 252	0.22 93	0.17 93	0.24 125	0.14 2	0.63 596	2.29 711

psmg	1.47 348	0.59 261	1.94 254	0.92 311	0.85 403	4.30 616	1.42 608	4.10 575	1.88 424	2.64 630	2.09 540	2.60 533	1.31 392	1.60 292	1.21 397	0.34 434	0.27 458	0.33 442	0.34 511	0.36 408	0.34 392

CIPLG	2.27 492	1.18 589	19.24 642	0.92 311	1.34 574	3.95 516	0.89 434	4.23 608	1.82 409	2.31 562	2.67 631	1.17 304	1.06 317	1.53 278	1.32 428	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.45 506

dd	1.26 309	1.15 583	2.47 322	0.92 311	0.49 186	4.35 622	0.75 308	1.92 133	2.11 479	1.44 318	1.24 244	1.19 313	1.05 308	1.78 335	1.70 514	0.57 631	0.34 542	0.35 482	0.33 501	0.60 585	0.46 517

IPLGR_C	2.28 497	1.31 616	19.46 653	0.92 311	1.32 568	3.93 503	0.89 434	4.20 595	1.82 409	2.30 556	2.63 628	1.16 301	1.07 322	1.41 249	1.29 424	0.37 479	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.31 293	0.45 506

PFNet+	1.46 344	0.57 234	2.84 355	0.92 311	0.47 167	4.64 681	0.84 384	2.46 231	1.99 443	2.14 496	1.64 375	1.34 339	1.03 295	4.68 493	1.23 404	0.45 570	0.33 528	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.49 534

PSM-AAD	2.43 534	0.54 192	1.32 166	0.92 311	0.54 221	4.48 645	7.47 737	2.96 325	1.55 307	2.31 562	2.56 620	1.26 326	16.23 754	2.46 406	0.89 293	0.28 269	0.21 295	0.58 645	0.41 589	0.34 371	1.32 686

sAnonymous2	1.37 330	1.22 600	9.79 482	0.92 311	0.88 418	1.23 56	0.61 197	2.56 256	1.69 377	0.85 210	1.02 176	0.73 190	1.23 376	0.98 110	0.78 245	0.29 301	0.25 426	0.31 381	0.30 463	1.06 671	0.71 620

CroCo_RVC	1.37 330	1.22 600	9.79 482	0.92 311	0.88 418	1.23 56	0.61 197	2.56 256	1.69 377	0.85 210	1.02 176	0.73 190	1.23 376	0.98 110	0.78 245	0.29 301	0.25 426	0.31 381	0.30 463	1.06 671	0.71 620

HSM-Net_RVC	2.87 596	0.57 234	17.46 602	0.92 311	0.90 426	3.70 446	1.20 567	5.64 725	2.51 575	3.22 675	2.43 605	2.54 526	1.59 477	11.41 695	1.65 509	0.34 434	0.25 426	0.26 212	0.23 269	0.30 270	0.29 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Weightmod	1.27 314	0.83 487	1.39 185	0.93 329	0.85 403	3.94 510	0.59 187	1.67 93	1.22 169	1.12 273	3.44 676	1.65 385	1.40 415	2.94 444	1.48 464	0.44 560	0.37 569	0.29 316	0.25 325	0.31 293	0.22 142

PhaseNet	0.64 52	0.53 172	1.06 42	0.93 329	0.48 176	0.76 17	0.36 60	1.32 40	0.91 97	0.83 203	0.65 77	0.78 204	0.52 73	1.15 166	1.04 347	0.24 142	0.19 200	0.30 348	0.28 409	0.25 136	0.31 339

DF	0.97 215	0.56 221	1.59 219	0.93 329	0.51 194	1.13 38	0.97 490	4.39 670	1.44 225	0.95 237	1.59 359	1.01 275	0.57 94	1.62 300	0.75 232	0.32 394	0.22 327	0.25 166	0.19 152	0.25 136	0.25 202

rvit_0105_4	1.07 250	0.99 545	2.39 315	0.93 329	0.54 221	1.62 121	0.84 384	2.77 296	2.91 635	0.80 183	0.91 146	1.09 286	0.86 227	1.63 305	0.85 270	0.40 520	0.45 619	0.35 482	0.31 479	0.43 499	0.40 473

MGS-Stereo	0.80 130	0.56 221	1.53 209	0.93 329	0.39 91	1.26 63	0.73 284	1.45 57	1.30 186	1.01 247	2.26 575	0.80 211	0.56 91	1.16 170	0.65 178	0.27 224	0.23 358	0.26 212	0.22 243	0.27 194	0.25 202

LL-Strereo2	1.23 291	0.85 499	2.38 314	0.93 329	0.68 314	3.72 450	1.37 596	2.54 253	1.99 443	1.75 378	1.40 307	1.82 424	0.73 163	1.40 244	0.99 336	0.31 371	0.23 358	0.55 638	0.35 528	0.29 240	0.24 185

ACVNet	1.46 344	0.64 331	3.56 390	0.93 329	0.85 403	4.22 602	0.80 354	2.85 312	2.08 466	1.78 382	1.88 483	3.10 585	1.46 443	1.33 228	1.89 541	0.29 301	0.26 446	0.30 348	0.26 350	0.39 440	0.27 259

MWSP-net	1.69 380	0.71 404	3.76 403	0.94 336	0.77 353	2.63 243	3.20 706	3.86 487	1.86 420	2.34 573	1.84 465	3.06 583	2.65 617	1.71 326	2.19 582	0.35 456	0.33 528	0.30 348	0.31 479	0.35 392	0.65 608

GEAR-Net	0.90 184	0.53 172	1.32 166	0.94 336	0.45 143	1.27 65	1.01 509	3.32 378	1.55 307	0.82 190	1.34 285	0.86 232	1.09 331	1.16 170	0.89 293	0.33 414	0.19 200	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

tg	1.15 268	0.67 368	1.31 161	0.94 336	0.54 221	4.02 543	0.41 90	2.96 325	1.59 341	1.69 360	1.85 475	1.84 430	0.97 273	1.78 335	0.83 264	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.26 350	0.29 240	0.27 259

IGEV++	0.90 184	0.58 251	1.32 166	0.94 336	0.45 143	1.27 65	1.00 506	3.32 378	1.55 307	0.82 190	1.34 285	0.86 232	1.09 331	1.16 170	0.89 293	0.33 414	0.18 149	0.23 79	0.19 152	0.29 240	0.22 142

IER	1.69 380	0.65 344	7.19 446	0.94 336	1.15 513	3.28 354	0.89 434	3.48 401	1.97 440	2.10 480	1.98 512	2.28 484	2.12 575	2.25 397	1.75 525	0.29 301	0.23 358	0.36 498	0.30 463	0.32 328	0.34 392

zzzzzzz1	3.04 624	13.29 755	18.93 634	0.95 341	1.27 553	2.59 236	0.94 471	3.25 365	2.75 609	1.17 278	1.31 274	2.07 471	1.95 562	5.33 503	2.79 628	0.41 535	0.24 395	0.28 285	0.29 440	0.65 608	0.42 483

RSM++	0.77 112	0.51 146	1.08 61	0.95 341	0.42 117	1.52 108	0.71 273	2.11 162	1.40 210	0.80 183	1.23 241	0.90 247	0.59 104	1.14 159	0.69 202	0.24 142	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.28 218	0.20 57

CASS	1.29 320	0.66 357	2.62 338	0.95 341	0.66 302	2.84 263	0.69 261	3.00 330	1.79 406	2.57 613	1.95 503	1.39 350	1.55 473	1.59 290	1.06 350	0.50 608	0.28 475	0.34 461	0.28 409	0.46 531	0.63 601
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
KYRaft	1.59 363	0.52 154	1.73 232	0.95 341	0.49 186	4.38 625	1.79 644	2.43 223	1.51 272	2.49 596	2.98 650	2.00 457	3.41 655	2.14 383	0.82 260	0.30 344	0.21 295	0.33 442	0.46 611	0.35 392	2.45 719

iRaftStereo_RVC	1.09 256	0.70 390	1.39 185	0.95 341	0.45 143	3.83 472	0.42 99	2.37 210	1.58 325	1.69 360	1.76 422	1.80 418	0.83 219	1.50 270	0.98 333	0.28 269	0.18 149	0.29 316	0.26 350	0.30 270	0.31 339

EAI-Stereo	2.35 520	0.63 318	2.97 361	0.95 341	0.65 294	3.84 477	14.27 756	5.04 713	2.19 494	2.06 472	7.25 713	1.10 289	0.94 263	1.65 309	1.37 438	0.31 371	0.22 327	0.27 248	0.60 660	0.27 194	0.32 354

MSKI-zero shot	2.22 480	0.64 331	20.09 678	0.96 347	0.56 235	4.04 547	0.70 271	3.91 508	1.50 265	1.92 417	2.28 580	1.92 440	0.71 155	2.93 442	0.67 187	0.26 196	0.23 358	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.26 238

UniTT-Stereo	0.82 148	0.47 110	2.63 340	0.96 347	1.19 527	0.78 20	0.39 72	1.12 25	1.54 299	1.19 281	1.26 254	0.51 63	0.64 123	1.13 154	1.03 344	0.30 344	0.20 256	0.24 125	0.21 202	0.40 445	0.25 202

GwcNet-ADL	2.47 543	0.67 368	21.48 733	0.96 347	0.72 331	4.61 677	0.95 477	4.42 675	2.36 536	1.98 434	1.80 438	2.55 528	1.24 378	1.90 358	1.41 446	0.40 520	0.46 628	0.24 125	0.27 380	0.41 469	0.49 534

FTStereo	3.71 661	0.53 172	20.37 692	0.96 347	0.65 294	4.34 619	11.29 745	2.62 275	1.50 265	2.58 617	5.04 697	1.90 437	13.84 744	3.71 469	1.25 410	0.38 496	0.24 395	0.31 381	0.32 493	0.30 270	2.10 709

RAFT	1.23 291	0.84 493	2.05 269	0.96 347	0.47 167	1.80 138	0.94 471	3.18 353	1.46 238	1.60 335	1.71 400	3.04 579	1.59 477	1.64 307	1.32 428	0.38 496	0.24 395	0.40 541	0.32 493	0.40 445	0.35 406

test-1	1.23 291	0.65 344	1.88 247	0.96 347	0.52 207	3.84 477	0.62 212	4.01 541	1.47 243	1.93 421	1.78 431	1.83 427	0.92 257	1.19 187	1.28 421	0.26 196	0.29 487	0.31 381	0.24 301	0.29 240	0.36 413

hitnet-ft	2.37 526	0.73 422	8.34 462	0.96 347	0.89 423	3.77 460	0.80 354	3.55 418	2.58 587	2.24 542	2.04 526	3.65 638	1.49 454	11.71 715	1.89 541	0.44 560	0.53 650	0.44 569	0.35 528	0.52 552	0.48 527

GSStereo	0.96 213	0.48 121	1.09 70	0.97 354	0.45 143	4.54 661	0.83 377	3.32 378	1.37 200	0.75 151	0.89 137	0.76 200	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

FE-Mocha	1.06 246	0.74 433	2.45 321	0.97 354	0.69 321	1.57 111	0.40 83	2.92 320	1.47 243	1.82 390	1.81 451	1.62 382	0.88 241	1.36 235	0.78 245	0.29 301	0.20 256	0.35 482	0.31 479	0.26 171	0.33 375

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 143	1.13 577	1.23 136	0.97 354	0.57 247	0.81 21	0.43 105	3.49 404	0.84 79	0.73 142	0.95 162	0.44 40	1.17 362	1.45 261	0.60 153	0.26 196	0.18 149	0.24 125	0.17 57	0.30 270	0.19 19

rvit_0105_3	1.24 296	0.93 524	2.84 355	0.97 354	0.58 257	2.38 207	1.08 536	3.26 366	2.53 578	1.18 279	1.40 307	1.24 321	1.04 303	1.73 329	0.97 330	0.44 560	0.44 614	0.40 541	0.42 596	0.42 488	0.50 541

rvit_stereo_ft	1.00 232	0.87 506	3.55 388	0.97 354	0.66 302	1.06 33	0.80 354	2.78 300	1.67 366	0.78 175	0.96 165	0.95 265	1.14 352	1.06 133	0.90 298	0.32 394	0.24 395	0.27 248	0.28 409	0.39 440	0.27 259

AEACV	0.79 128	0.54 192	1.35 177	0.97 354	0.63 282	1.13 38	0.92 462	2.02 149	0.91 97	0.76 166	0.79 104	0.80 211	1.61 484	1.28 213	0.61 157	0.22 93	0.18 149	0.26 212	0.23 269	0.27 194	0.23 166

RAFT+CT+SA	1.62 368	0.72 411	7.42 448	0.97 354	1.42 601	4.04 547	0.94 471	3.90 502	1.61 346	1.61 340	1.63 373	1.33 337	1.18 364	2.73 438	1.10 360	0.27 224	0.19 200	0.31 381	0.34 511	0.33 350	0.33 375

PS-NSSS	2.22 480	1.33 621	2.90 359	0.97 354	1.53 621	4.11 565	1.08 536	4.55 696	2.65 596	2.10 480	2.32 599	1.77 407	1.40 415	11.79 718	1.61 496	0.68 658	0.45 619	0.96 696	0.43 600	0.95 660	0.92 658

UGAM-zero	2.79 585	0.57 234	20.87 714	0.98 362	0.77 353	2.08 173	0.35 58	3.88 494	1.51 272	2.05 467	1.64 375	5.07 700	3.42 658	9.83 624	1.24 406	0.28 269	0.21 295	0.27 248	0.29 440	0.29 240	0.28 282

HH	2.23 483	0.86 502	21.59 735	0.98 362	0.51 194	1.49 102	0.82 371	2.74 291	1.54 299	1.10 268	1.69 394	4.62 686	1.86 552	2.55 422	0.69 202	0.26 196	0.22 327	0.29 316	0.23 269	0.34 371	0.27 259

HanStereo	2.23 483	0.86 502	21.59 735	0.98 362	0.51 194	1.49 102	0.82 371	2.74 291	1.54 299	1.10 268	1.69 394	4.62 686	1.86 552	2.55 422	0.69 202	0.26 196	0.22 327	0.29 316	0.23 269	0.34 371	0.27 259

dad	1.65 373	1.19 591	3.04 366	0.98 362	0.56 235	4.22 602	0.84 384	1.99 142	2.48 567	2.14 496	1.68 389	1.62 382	1.13 345	3.85 472	2.04 563	1.03 694	0.40 590	2.04 721	0.48 619	0.75 639	0.53 557

Prome-Stereo	1.61 366	0.55 205	1.71 230	0.98 362	0.60 263	4.41 634	1.82 648	3.03 334	1.53 290	2.18 516	3.45 677	1.72 399	3.49 662	2.23 396	1.08 356	0.29 301	0.20 256	0.26 212	0.25 325	0.34 371	2.16 710

FADNet_RVC	2.65 571	2.28 685	16.51 583	0.98 362	0.92 429	4.09 557	0.83 377	4.26 626	1.73 391	1.46 319	1.78 431	1.60 379	1.50 455	8.88 596	2.39 595	0.47 587	0.38 576	0.44 569	0.58 655	0.89 655	0.97 663

Weightmod_eth	1.21 286	0.56 221	1.31 161	0.99 368	1.50 613	1.26 63	0.57 171	1.85 120	1.35 195	0.99 245	3.16 664	1.24 321	1.50 455	2.50 410	0.60 153	3.48 731	0.25 426	0.30 348	0.22 243	0.31 293	0.23 166

RAFT-Stereo-weight	1.11 260	0.48 121	1.22 133	0.99 368	0.42 117	4.17 589	0.80 354	3.60 424	1.50 265	1.97 432	1.50 331	1.30 333	0.65 131	1.24 199	0.85 270	0.25 170	0.19 200	0.26 212	0.22 243	0.27 194	0.23 166

Selective-RAFT	1.15 268	0.46 85	1.64 223	0.99 368	0.45 143	4.17 589	0.51 141	3.21 354	1.69 377	1.12 273	1.34 285	1.45 360	1.40 415	2.08 375	0.94 323	0.41 535	0.20 256	0.24 125	0.23 269	0.27 194	0.25 202

CroCo-Stereo Lap2	0.99 229	0.89 510	2.55 328	0.99 368	1.80 678	0.54 6	0.46 121	3.10 343	1.24 172	1.07 263	1.21 234	1.05 284	0.78 195	1.26 206	1.08 356	0.27 224	0.23 358	0.27 248	0.21 202	0.43 499	0.34 392

test_3	1.19 277	0.51 146	2.08 281	0.99 368	0.41 108	2.05 168	0.87 419	4.40 673	1.42 218	1.99 439	1.18 225	2.03 462	0.79 200	2.70 434	0.75 232	0.27 224	0.17 93	0.29 316	0.29 440	0.30 270	0.27 259

LCNet	1.55 350	0.54 192	1.88 247	0.99 368	0.55 230	3.60 429	1.21 570	2.86 315	1.53 290	2.18 516	1.74 409	1.43 359	4.17 676	3.62 465	0.87 284	0.29 301	0.20 256	0.28 285	0.77 681	0.47 535	1.85 703

ICVP	2.26 490	0.66 357	21.18 725	0.99 368	0.88 418	4.28 613	0.95 477	3.32 378	1.60 342	1.66 354	1.76 422	1.34 339	1.14 352	1.62 300	1.32 428	0.53 623	0.35 548	0.33 442	0.29 440	0.40 445	0.51 549
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	1.20 283	0.58 251	1.81 241	0.99 368	0.67 309	3.78 462	0.90 440	4.09 568	1.51 272	2.16 510	1.71 400	1.13 295	0.94 263	1.40 244	0.91 307	0.30 344	0.24 395	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 202

RAFT-Stereo	1.20 283	0.58 251	1.81 241	0.99 368	0.67 309	3.78 462	0.90 440	4.09 568	1.51 272	2.16 510	1.71 400	1.13 295	0.94 263	1.40 244	0.91 307	0.30 344	0.24 395	0.26 212	0.21 202	0.26 171	0.25 202
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.93 196	0.71 404	1.23 136	1.00 377	0.36 44	1.73 131	0.36 60	3.46 399	1.44 225	0.98 244	1.39 302	1.16 301	0.64 123	1.95 363	0.75 232	0.19 40	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.34 371	0.35 406

Hybrid-DGEV-03	1.34 327	0.70 390	2.74 352	1.00 377	0.52 207	3.99 536	0.99 501	3.22 357	1.64 357	2.15 504	3.31 672	1.37 348	1.07 322	1.29 218	1.22 400	0.26 196	0.18 149	0.32 405	0.24 301	0.28 218	0.24 185

fffy	0.80 130	0.59 261	1.56 215	1.00 377	0.47 167	1.27 65	0.76 313	1.90 129	1.02 138	0.75 151	1.35 289	0.83 220	0.72 158	1.70 325	0.62 162	0.23 112	0.19 200	0.27 248	0.21 202	0.28 218	0.32 354

MyStereo07	1.01 235	0.80 470	1.26 147	1.00 377	1.04 477	3.95 516	0.95 477	2.07 158	1.42 218	0.75 151	1.22 237	0.68 157	0.91 253	1.63 305	0.67 187	0.24 142	0.24 395	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.37 428

MyStereo04	2.29 500	0.80 470	18.77 630	1.00 377	1.04 477	3.95 516	0.95 477	3.91 508	2.54 582	1.99 439	1.27 261	2.31 491	1.65 506	2.02 371	1.77 526	0.24 142	0.24 395	0.34 461	0.26 350	0.41 469	0.37 428

CoDeX	2.40 529	0.78 461	13.21 523	1.00 377	1.18 520	3.24 341	1.32 584	4.14 584	2.41 554	1.74 376	1.84 465	2.05 466	1.47 445	10.03 637	1.60 493	0.34 434	0.28 475	0.32 405	0.27 380	0.32 328	0.39 452

TransformOpticalFlow	3.03 620	0.77 454	20.99 718	1.00 377	0.55 230	4.18 592	0.64 221	4.33 655	3.02 650	2.18 516	3.09 659	4.35 672	5.07 693	7.36 563	1.27 417	0.32 394	0.18 149	0.32 405	0.26 350	0.28 218	0.46 517

noway7	2.85 591	13.00 751	18.98 636	1.01 384	0.83 390	2.94 291	0.76 313	3.38 390	2.95 640	1.19 281	1.57 353	1.93 442	2.07 572	1.69 321	2.46 607	0.29 301	0.18 149	0.29 316	0.23 269	0.63 596	0.52 554

252Zero-FE	0.72 80	0.46 85	1.08 61	1.01 384	0.41 108	1.27 65	0.22 4	1.79 113	1.03 140	2.52 604	1.24 244	0.32 3	0.41 27	1.03 126	0.45 65	0.21 66	0.17 93	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 57

DVStereo	0.81 143	0.60 280	1.51 206	1.01 384	0.59 260	1.34 81	0.51 141	1.56 71	1.08 151	1.26 290	1.24 244	0.77 203	0.87 232	1.79 338	0.72 219	0.23 112	0.24 395	0.22 61	0.21 202	0.25 136	0.23 166

StereoVision	1.65 373	0.75 444	7.47 450	1.01 384	1.80 678	2.61 239	0.61 197	3.06 339	1.96 437	1.25 288	3.46 678	1.85 433	0.88 241	2.07 373	1.93 547	0.43 553	0.36 555	0.37 512	0.36 538	0.48 538	0.33 375

RAFT-Test	1.44 341	0.59 261	6.10 436	1.01 384	0.69 321	2.90 273	0.80 354	3.68 443	1.70 382	1.85 394	1.68 389	3.15 590	1.03 295	1.20 188	0.99 336	0.27 224	0.22 327	0.25 166	0.23 269	0.27 194	0.25 202

ToySt	1.35 328	0.72 411	3.65 396	1.01 384	0.50 191	3.31 360	1.01 509	3.46 399	1.73 391	1.30 292	1.55 347	2.07 471	1.47 445	1.88 356	1.40 442	0.27 224	0.27 458	0.30 348	0.32 493	0.42 488	0.39 452

test-3	1.19 277	0.52 154	2.00 263	1.01 384	0.42 117	1.95 152	0.91 448	4.35 659	1.47 243	2.24 542	1.16 222	2.06 468	0.79 200	2.68 432	0.76 239	0.27 224	0.18 149	0.28 285	0.26 350	0.26 171	0.25 202

test_1	1.19 277	0.52 154	2.00 263	1.01 384	0.42 117	1.95 152	0.90 440	4.36 664	1.47 243	2.17 514	1.16 222	2.06 468	0.78 195	2.68 432	0.76 239	0.27 224	0.18 149	0.28 285	0.26 350	0.26 171	0.25 202

CFNet-RSSM	2.08 455	0.52 154	20.06 674	1.01 384	0.56 235	3.39 371	0.64 221	3.67 439	1.55 307	1.72 370	1.37 296	2.57 530	1.19 368	1.11 144	0.86 277	0.27 224	0.20 256	0.25 166	0.23 269	0.27 194	0.23 166

delet	1.92 424	0.76 450	5.14 425	1.01 384	1.65 648	3.44 383	2.03 660	3.76 462	2.48 567	2.01 453	2.05 532	2.63 537	1.90 558	5.34 504	2.12 573	0.28 269	0.29 487	0.40 541	0.31 479	0.41 469	0.45 506

Gwc-CoAtRS	1.58 358	0.57 234	11.69 509	1.01 384	0.60 263	2.53 229	0.64 221	2.36 208	1.56 315	1.80 387	1.47 322	2.74 547	1.18 364	1.12 150	0.90 298	0.27 224	0.21 295	0.25 166	0.22 243	0.27 194	0.23 166

DeepPruner_ROB	2.05 449	1.09 570	10.50 494	1.01 384	1.20 535	4.39 627	0.91 448	3.14 346	1.72 389	2.60 622	1.54 343	2.78 557	1.27 381	4.52 487	1.72 517	0.51 614	0.40 590	0.37 512	0.34 511	0.48 538	0.52 554

TestStereo-Hl	1.43 338	0.66 357	2.69 346	1.02 396	0.48 176	3.12 318	0.75 308	3.60 424	2.23 501	1.66 354	1.31 274	1.33 337	1.15 360	6.24 532	0.88 289	0.25 170	0.20 256	0.26 212	0.21 202	0.28 218	0.25 202

MyStereo06	2.46 540	0.72 411	19.97 671	1.02 396	0.99 458	4.26 607	0.86 398	3.51 410	1.68 369	1.92 417	1.73 406	4.01 653	4.22 677	1.62 300	0.88 289	0.24 142	0.23 358	0.34 461	0.26 350	0.42 488	0.36 413

MyStereo05	2.37 526	0.72 411	19.94 669	1.02 396	0.99 458	4.26 607	0.86 398	4.01 541	2.62 592	2.14 496	1.26 254	2.28 484	1.63 501	2.07 373	1.68 512	0.24 142	0.23 358	0.34 461	0.26 350	0.42 488	0.36 413

anonymousdsp2	1.26 309	0.60 280	3.74 400	1.02 396	0.41 108	3.60 429	0.72 276	3.68 443	1.47 243	1.37 307	1.56 351	1.83 427	1.01 290	2.00 367	0.66 182	0.29 301	0.20 256	0.28 285	0.20 179	0.32 328	0.29 295

EGLCR-Stereo	1.06 246	0.51 146	1.56 215	1.02 396	0.39 91	4.27 612	0.42 99	4.08 566	1.48 253	0.90 224	0.68 81	1.09 286	0.66 138	1.81 341	0.62 162	0.27 224	0.19 200	0.29 316	0.23 269	0.37 423	0.25 202

raft_robust	1.92 424	1.15 583	3.34 382	1.02 396	0.43 123	3.84 477	0.46 121	4.42 675	2.52 576	1.67 357	1.36 294	2.17 478	6.37 714	6.78 552	1.04 347	0.28 269	0.24 395	0.30 348	0.35 528	0.31 293	0.32 354

RAFT-345	2.46 540	0.55 205	19.69 661	1.02 396	0.49 186	4.43 639	0.78 335	1.64 90	2.34 531	2.09 477	3.12 661	1.96 450	1.31 392	6.65 545	1.43 449	0.36 471	0.23 358	0.32 405	0.25 325	0.28 218	0.25 202

sCroCo_RVC	1.06 246	0.82 483	5.05 424	1.02 396	1.05 479	0.98 28	0.61 197	2.06 156	1.29 184	0.69 125	1.26 254	0.82 218	1.10 338	1.20 188	0.90 298	0.42 547	0.40 590	0.33 442	0.30 463	0.46 531	0.38 445

TestStereo_HL3	2.30 503	0.54 192	20.47 699	1.03 404	0.70 325	2.70 249	0.78 335	3.61 428	1.71 383	1.82 390	1.53 340	1.29 331	0.95 266	6.56 541	0.70 208	0.25 170	0.24 395	0.25 166	0.22 243	0.26 171	0.30 326

999	0.97 215	0.48 121	1.24 143	1.03 404	0.64 286	3.25 345	0.92 462	1.40 52	1.39 206	0.71 134	1.68 389	0.70 168	0.66 138	3.03 449	0.89 293	0.23 112	0.19 200	0.25 166	0.21 202	0.25 136	0.29 295

cross-raft	2.01 443	0.57 234	19.01 638	1.03 404	0.56 235	2.11 180	0.72 276	3.63 431	1.57 321	1.77 380	1.51 333	3.17 592	1.13 345	1.16 170	0.85 270	0.23 112	0.21 295	0.26 212	0.23 269	0.28 218	0.25 202

anonymousa	2.16 471	0.67 368	19.19 639	1.04 407	1.67 652	2.06 171	0.79 343	2.86 315	1.96 437	1.85 394	2.14 554	3.23 597	1.81 541	1.12 150	1.15 374	0.26 196	0.26 446	0.34 461	0.32 493	0.30 270	0.28 282

SCION-M(vits-remse)	0.99 229	0.43 58	7.79 453	1.05 408	0.82 380	1.13 38	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.93 96	0.43 47	0.38 496	0.27 458	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 267	0.94 532	7.79 453	1.05 408	1.92 691	2.90 273	0.39 72	2.57 258	0.92 105	0.58 63	0.64 70	0.36 6	0.36 15	0.93 96	0.43 47	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 57	0.21 56	0.19 19

PAM_32	2.45 537	0.63 318	20.74 708	1.05 408	0.65 294	2.83 262	0.46 121	2.91 319	1.54 299	1.95 427	2.66 630	4.99 696	3.78 666	1.96 364	0.92 312	0.27 224	0.22 327	0.27 248	0.25 325	0.36 408	0.48 527

model_zeroshot	1.21 286	0.60 280	3.55 388	1.05 408	0.57 247	3.46 390	0.63 217	2.73 290	1.55 307	2.05 467	1.38 300	1.50 366	0.82 214	1.69 321	0.87 284	0.29 301	0.23 358	0.30 348	0.23 269	0.27 194	0.32 354

MIM_Stereo	1.20 283	0.78 461	3.30 379	1.05 408	0.43 123	3.04 300	0.60 192	2.46 231	1.51 272	1.60 335	1.58 355	1.82 424	1.29 386	2.00 367	1.07 353	0.24 142	0.24 395	0.28 285	0.25 325	0.27 194	0.27 259

riskmin	1.25 301	0.56 221	2.05 269	1.05 408	0.93 435	2.86 267	0.55 161	3.23 360	1.34 192	1.55 328	1.07 201	3.56 633	2.03 566	1.29 218	1.00 338	0.28 269	0.27 458	0.34 461	0.21 202	0.41 469	0.43 494

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 301	0.72 411	1.74 235	1.05 408	0.36 44	4.13 570	0.42 99	2.95 323	2.84 631	2.02 458	2.40 604	1.61 381	1.11 342	1.26 206	0.97 330	0.21 66	0.15 25	0.26 212	0.23 269	0.29 240	0.23 166

LALA_ROB	1.95 429	1.48 640	3.11 368	1.05 408	0.98 455	3.99 536	1.82 648	4.44 679	2.28 517	3.31 677	1.85 475	2.76 555	1.67 510	4.04 480	3.23 640	0.46 578	0.41 599	0.55 638	0.52 640	0.60 585	0.57 579

Select-FE	2.25 487	0.87 506	17.36 596	1.06 416	0.99 458	2.04 167	0.46 121	3.79 468	1.61 346	2.52 604	1.81 451	4.41 675	3.15 642	1.83 344	0.92 312	0.32 394	0.35 548	0.30 348	0.41 589	0.32 328	0.55 571

FACV-RUCA	1.26 309	0.65 344	2.21 293	1.06 416	1.50 613	2.69 248	1.15 553	3.05 336	1.87 422	1.36 303	1.99 515	1.03 279	1.15 360	1.36 235	1.10 360	0.41 535	0.41 599	0.73 684	0.41 589	0.61 590	0.41 479

Anonymous_2	3.01 618	0.89 510	4.53 420	1.06 416	1.18 520	2.93 285	0.87 419	3.24 362	1.46 238	1.86 398	1.35 289	4.11 659	2.35 598	1.64 307	1.28 421	0.82 675	0.90 703	8.71 769	15.84 773	4.44 738	0.74 630

PAM	2.43 534	0.61 300	20.86 712	1.07 419	0.73 336	2.93 285	0.53 151	3.24 362	1.53 290	1.89 409	2.43 605	5.29 707	2.76 622	1.84 347	1.02 341	0.27 224	0.24 395	0.26 212	0.25 325	0.40 445	0.50 541

DualNet (step1)	2.34 515	1.05 557	7.87 455	1.07 419	0.86 409	3.93 503	1.19 563	4.35 659	2.11 479	2.14 496	1.75 413	1.75 402	1.67 510	6.26 533	1.26 413	1.23 704	0.48 639	4.27 751	2.09 734	0.70 622	0.69 616

test_sample9	3.79 663	1.05 557	7.87 455	1.07 419	0.86 409	3.93 503	1.19 563	4.35 659	2.11 479	2.14 496	1.75 413	1.75 402	1.67 510	11.06 681	11.61 717	1.23 704	14.45 775	4.27 751	2.09 734	0.70 622	0.69 616

test_sample8	4.76 692	1.05 557	7.87 455	1.07 419	0.86 409	3.93 503	1.19 563	4.38 668	2.05 461	5.49 718	1.89 489	12.98 738	6.37 714	11.06 681	11.61 717	1.23 704	14.45 775	4.27 751	2.09 734	0.70 622	0.69 616

CBFPSM	2.05 449	0.95 535	10.12 489	1.07 419	1.05 479	2.84 263	1.20 567	3.28 369	1.73 391	1.82 390	1.30 266	4.56 683	4.06 673	2.34 400	2.34 594	0.25 170	0.38 576	0.32 405	0.27 380	0.37 423	0.79 643

SA	1.62 368	0.75 444	3.78 404	1.07 419	0.43 123	4.26 607	1.36 591	4.45 682	3.12 659	1.63 345	1.97 510	1.68 390	2.26 591	2.55 422	1.27 417	0.27 224	0.22 327	0.37 512	0.37 550	0.35 392	0.30 326

CFNet-ft	1.90 417	0.95 535	3.56 390	1.07 419	1.54 622	4.09 557	0.90 440	2.85 312	1.82 409	1.78 382	1.70 396	2.75 549	1.48 447	9.33 610	1.72 517	0.33 414	0.30 502	0.61 657	0.36 538	0.52 552	0.39 452

CFNet_RVC	1.90 417	0.95 535	3.56 390	1.07 419	1.54 622	4.09 557	0.90 440	2.85 312	1.82 409	1.78 382	1.70 396	2.75 549	1.48 447	9.33 610	1.72 517	0.33 414	0.30 502	0.61 657	0.36 538	0.52 552	0.39 452

SCION-MonSter	1.70 383	1.05 557	3.98 408	1.08 427	1.93 692	2.89 272	0.74 297	3.33 385	1.84 417	1.34 297	2.13 551	2.02 461	1.43 431	3.01 448	3.40 642	0.38 496	0.36 555	0.70 675	0.65 668	1.20 690	0.62 596

TestStereo_HL2	1.42 336	0.76 450	3.87 405	1.08 427	0.63 282	2.59 236	0.62 212	3.27 368	2.22 497	1.34 297	1.33 279	1.14 299	0.91 253	5.97 522	1.24 406	0.25 170	0.20 256	0.23 79	0.19 152	0.27 194	0.24 185

rvit_105_1	1.43 338	0.90 512	3.27 377	1.08 427	0.68 314	2.79 256	1.27 576	3.52 411	2.35 533	1.38 311	1.54 343	1.28 328	1.14 352	2.91 440	1.40 442	0.54 625	0.47 633	0.45 576	0.59 658	0.44 511	0.58 585

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 579	1.26 607	22.01 743	1.08 427	0.99 458	1.61 119	0.86 398	3.69 448	1.64 357	1.52 325	5.62 704	3.35 607	3.44 659	2.20 391	1.33 432	0.26 196	0.21 295	0.30 348	0.62 664	0.93 659	0.67 611

gwcnet-sp	2.31 505	1.21 594	17.34 593	1.08 427	0.92 429	3.56 421	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 609	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

scenet	2.31 505	1.21 594	17.34 593	1.08 427	0.92 429	3.56 421	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 609	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

ssnet	2.31 505	1.21 594	17.34 593	1.08 427	0.92 429	3.56 421	1.04 522	3.69 448	2.09 469	2.55 609	1.60 364	1.80 418	1.62 488	3.87 473	1.95 552	0.29 301	0.29 487	0.30 348	0.28 409	0.38 428	0.39 452

pcwnet_v2	2.70 582	0.65 344	22.48 746	1.08 427	1.03 473	3.56 421	0.81 367	4.29 636	3.14 662	2.29 552	2.29 583	3.01 577	1.71 519	3.32 458	1.43 449	0.43 553	0.50 645	0.41 553	0.34 511	0.61 590	0.56 575

GGDA	1.42 336	0.77 454	2.96 360	1.09 435	0.54 221	3.04 300	0.58 181	3.26 366	2.25 507	1.34 297	1.35 289	1.13 295	0.98 280	6.44 537	1.15 374	0.24 142	0.19 200	0.24 125	0.20 179	0.29 240	0.25 202

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 520	0.99 545	19.62 658	1.09 435	0.96 442	1.51 104	0.44 110	4.05 555	1.64 357	1.31 293	1.67 386	4.93 693	2.45 606	2.52 419	1.40 442	0.30 344	0.20 256	0.31 381	0.50 631	0.57 576	0.60 590

Any-RAFT	1.40 333	0.53 172	2.78 353	1.09 435	0.64 286	4.41 634	0.81 367	3.97 530	2.78 613	1.99 439	1.34 285	2.36 499	1.56 476	1.56 280	0.75 232	0.27 224	0.20 256	0.25 166	0.18 107	0.25 136	0.28 282

PSMNet-ADL	1.91 421	0.72 411	1.78 239	1.09 435	0.86 409	4.18 592	0.78 335	3.77 464	2.10 477	1.72 370	1.85 475	2.91 568	1.82 544	10.38 652	1.91 544	0.48 592	0.46 628	0.28 285	0.29 440	0.38 428	0.51 549

GES	1.38 332	0.64 331	2.61 335	1.09 435	0.57 247	4.30 616	1.02 515	3.86 487	1.51 272	1.72 370	1.74 409	1.28 328	1.77 530	1.62 300	1.61 496	0.39 512	0.27 458	0.33 442	0.30 463	0.41 469	0.47 522

test_xeample	2.67 575	0.56 221	2.05 269	1.09 435	0.81 370	3.24 341	0.80 354	4.55 696	2.70 602	2.42 589	2.27 576	1.39 350	1.40 415	10.75 664	17.51 746	0.30 344	0.30 502	0.32 405	0.28 409	0.34 371	0.33 375

FADNet-RVC	2.51 550	2.27 683	14.03 542	1.09 435	0.81 370	3.54 415	1.10 543	4.13 578	2.48 567	1.39 312	1.22 237	1.85 433	1.77 530	9.78 623	2.06 566	0.38 496	0.37 569	0.40 541	0.40 582	0.67 616	0.48 527

ADCP+	3.74 662	1.96 669	16.90 589	1.09 435	1.55 626	4.35 622	3.65 720	3.93 516	2.98 645	2.22 535	1.66 384	3.95 648	4.83 687	3.41 459	18.87 754	0.38 496	0.41 599	0.63 662	0.53 644	0.64 605	0.81 645

ETE_ROB	2.07 452	1.40 630	3.01 365	1.09 435	0.92 429	3.94 510	1.53 620	4.25 618	2.23 501	3.31 677	2.06 536	2.35 497	1.52 462	8.74 593	2.07 569	0.44 560	0.36 555	0.51 617	0.48 619	0.54 562	0.62 596

SGM-Forest	2.96 606	0.62 310	3.49 385	1.09 435	0.80 364	4.06 550	3.30 707	4.37 667	3.09 658	4.18 704	3.27 670	4.67 690	3.86 669	11.69 714	7.91 691	0.51 614	0.46 628	0.49 609	0.39 571	0.48 538	0.49 534
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GREAT-IGEV	0.74 89	0.54 192	1.86 245	1.10 445	0.44 134	2.44 216	0.34 52	1.37 48	1.51 272	0.48 9	0.86 126	0.51 63	0.60 111	1.07 137	0.45 65	0.22 93	0.17 93	0.21 42	0.17 57	0.23 91	0.25 202
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	1.27 314	0.90 512	2.33 309	1.10 445	0.68 314	2.92 280	0.45 116	2.49 235	1.76 401	2.13 493	1.65 382	2.42 510	1.84 547	1.58 285	1.61 496	0.26 196	0.16 52	0.28 285	0.29 440	0.26 171	0.25 202

CoSv	1.27 314	0.90 512	2.33 309	1.10 445	0.68 314	2.92 280	0.45 116	2.49 235	1.76 401	2.13 493	1.65 382	2.42 510	1.84 547	1.58 285	1.61 496	0.26 196	0.16 52	0.28 285	0.29 440	0.26 171	0.25 202

AE-Stereo	1.18 275	0.60 280	2.05 269	1.10 445	0.60 263	4.39 627	0.72 276	3.74 459	1.62 352	1.10 268	1.90 494	1.01 275	0.92 257	1.45 261	0.82 260	0.28 269	0.22 327	0.28 285	0.28 409	0.26 171	0.22 142

AFF-stereo	1.31 324	0.77 454	1.46 197	1.10 445	0.45 143	3.93 503	0.48 132	2.92 320	2.92 637	1.90 410	2.21 568	2.11 476	1.52 462	1.93 360	1.12 369	0.21 66	0.16 52	0.25 166	0.25 325	0.29 240	0.20 57

DSFCA	1.89 415	0.69 379	3.14 370	1.10 445	1.18 520	3.99 536	1.79 644	3.50 407	2.16 489	3.10 667	1.64 375	2.91 568	2.50 609	5.38 505	2.26 587	0.43 553	0.38 576	0.37 512	0.36 538	0.50 546	0.42 483

MLCV	1.87 410	0.91 518	8.59 466	1.10 445	0.57 247	3.59 427	0.53 151	3.70 453	2.20 496	2.80 646	2.25 574	2.00 457	1.42 428	4.13 481	1.86 538	0.30 344	0.20 256	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.36 413

DFGA-Net	2.11 460	3.00 698	7.43 449	1.11 452	0.76 347	3.72 450	0.60 192	2.63 276	1.91 432	2.01 453	2.07 537	1.22 318	1.04 303	10.26 648	2.26 587	0.27 224	0.22 327	0.34 461	0.34 511	0.61 590	0.48 527

DCVSM-stereo	2.31 505	0.66 357	20.69 707	1.11 452	0.93 435	2.58 235	0.73 284	2.61 273	1.60 342	2.57 613	1.53 340	3.30 603	1.72 521	2.19 390	1.23 404	0.34 434	0.53 650	0.41 553	0.32 493	0.45 519	0.62 596

Sa-1000	1.63 371	0.79 465	3.56 390	1.11 452	0.48 176	4.06 550	1.41 606	4.49 688	2.75 609	2.00 451	2.80 642	1.84 430	1.43 431	2.64 431	1.50 471	0.27 224	0.19 200	0.36 498	0.33 501	0.36 408	0.30 326

222	2.68 579	0.57 234	2.03 266	1.11 452	0.81 370	3.23 338	0.65 232	4.52 693	2.45 563	2.34 573	2.29 583	1.41 356	1.44 435	10.50 653	18.47 751	0.32 394	0.30 502	0.32 405	0.27 380	0.32 328	0.34 392

LL-Strereo	3.01 618	1.81 663	17.59 605	1.12 456	2.10 703	2.90 273	1.09 540	4.33 655	2.00 447	3.12 669	2.24 572	3.29 601	3.15 642	11.31 691	1.84 536	0.30 344	0.28 475	0.46 582	0.34 511	0.49 544	0.45 506

NINENet	1.87 410	0.74 433	2.60 332	1.12 456	1.06 483	4.50 654	0.76 313	4.41 674	2.24 504	2.16 510	1.86 479	3.63 636	0.97 273	8.00 576	1.17 383	0.41 535	0.30 502	0.41 553	0.30 463	0.41 469	0.36 413

RALCasStereoNet	1.19 277	1.02 551	2.06 278	1.12 456	1.14 511	3.08 310	0.70 271	2.99 328	1.73 391	1.34 297	1.68 389	1.18 308	0.91 253	2.16 385	1.00 338	0.30 344	0.26 446	0.24 125	0.21 202	0.29 240	0.30 326

MMNet	2.02 444	0.81 476	10.76 497	1.12 456	1.23 543	3.53 411	0.89 434	3.79 468	2.08 466	2.15 504	1.76 422	2.15 477	2.12 575	3.69 468	2.32 592	0.31 371	0.29 487	0.34 461	0.27 380	0.38 428	0.42 483

CCAANet	2.64 570	0.63 318	19.43 651	1.12 456	1.03 473	2.65 244	0.88 426	3.95 522	1.71 383	1.37 307	1.66 384	2.40 503	1.36 404	10.70 662	1.93 547	0.33 414	0.25 426	0.36 498	0.31 479	0.31 293	0.33 375

FADNet-RVC-Resample	2.83 588	2.02 673	21.07 719	1.12 456	0.91 428	3.53 411	1.37 596	4.08 566	2.09 469	1.68 359	1.33 279	2.03 462	1.51 460	9.54 615	1.69 513	0.38 496	0.37 569	0.42 560	0.44 604	0.56 571	0.56 575

RYNet	2.97 610	0.93 524	15.09 564	1.12 456	1.38 584	3.66 442	1.42 608	4.03 546	2.29 520	2.10 480	1.70 396	3.79 642	2.16 582	13.64 747	3.02 635	0.37 479	0.41 599	0.48 595	0.34 511	0.81 648	0.75 633

NaN_ROB	4.06 677	1.13 577	16.64 584	1.12 456	1.25 548	3.50 404	3.05 699	4.29 636	3.26 675	3.64 686	2.56 620	2.97 573	4.79 686	13.33 741	16.91 742	0.37 479	0.41 599	0.38 529	0.39 571	0.48 538	0.81 645

MEA-ACV	1.97 433	0.61 300	7.48 451	1.13 464	0.61 268	2.76 255	0.89 434	3.70 453	1.96 437	2.11 484	1.85 475	2.42 510	2.38 600	7.09 557	2.16 580	0.33 414	0.36 555	0.30 348	0.34 511	0.38 428	0.53 557

DCRE	1.44 341	0.74 433	3.50 387	1.13 464	0.72 331	1.78 136	0.67 239	2.14 166	1.56 315	1.99 439	8.09 720	1.73 400	1.07 322	1.24 199	0.83 264	0.23 112	0.25 426	0.26 212	0.26 350	0.28 218	0.30 326

H2IRNET	1.90 417	0.53 172	14.29 549	1.14 466	0.60 263	4.48 645	0.44 110	2.65 278	1.81 408	1.05 257	2.30 588	1.67 388	1.40 415	2.17 387	1.50 471	0.36 471	0.21 295	0.33 442	0.37 550	0.34 371	0.29 295

ffm	1.72 385	0.60 280	5.21 428	1.14 466	0.99 458	3.62 434	0.86 398	4.22 604	3.37 683	2.20 524	2.30 588	3.48 618	1.62 488	2.21 393	0.65 178	0.29 301	0.16 52	0.48 595	0.37 550	0.30 270	0.29 295

ff1	2.96 606	0.60 280	5.21 428	1.14 466	0.99 458	3.62 434	0.86 398	4.22 604	3.37 683	2.20 524	2.30 588	3.48 618	1.62 488	11.62 705	16.09 735	0.29 301	0.16 52	0.48 595	0.37 550	0.30 270	0.29 295

mmx	2.98 612	0.60 280	5.21 428	1.14 466	0.99 458	3.62 434	0.86 398	4.49 688	3.05 653	2.20 524	2.30 588	3.48 618	1.62 488	11.62 705	16.09 735	0.33 414	0.28 475	0.48 595	0.37 550	0.44 511	0.37 428

xxx	2.98 612	0.60 280	5.21 428	1.14 466	0.99 458	3.62 434	0.86 398	4.49 688	3.05 653	2.20 524	2.30 588	3.48 618	1.62 488	11.62 705	16.09 735	0.33 414	0.28 475	0.48 595	0.37 550	0.44 511	0.37 428

iinet-f	2.26 490	1.18 589	13.71 531	1.14 466	1.11 503	3.77 460	1.10 543	4.14 584	2.17 491	2.06 472	1.76 422	2.99 575	2.99 632	2.50 410	2.49 609	0.35 456	0.39 585	0.27 248	0.28 409	0.45 519	0.39 452

test_5	1.87 410	0.75 444	10.23 490	1.14 466	1.40 589	3.85 486	1.27 576	3.91 508	1.93 434	1.69 360	1.78 431	1.67 388	1.79 533	2.99 447	1.17 383	0.30 344	0.18 149	0.35 482	0.33 501	0.34 371	0.33 375

DAS	2.31 505	0.67 368	4.79 422	1.14 466	1.64 644	2.93 285	2.13 665	4.09 568	2.74 606	4.17 701	2.52 615	2.46 519	1.79 533	11.55 702	1.63 504	0.37 479	0.22 327	0.39 534	0.25 325	0.41 469	0.34 392

SepStereo	2.15 470	0.67 368	4.79 422	1.14 466	1.64 644	2.93 285	2.13 665	4.09 568	2.74 606	4.17 701	2.52 615	2.46 519	1.79 533	8.36 582	1.63 504	0.37 479	0.22 327	0.39 534	0.25 325	0.41 469	0.34 392

UNet	2.51 550	0.74 433	20.17 681	1.14 466	1.44 602	3.48 397	0.76 313	3.77 464	1.87 422	2.05 467	1.57 353	2.75 549	2.39 601	3.51 461	2.51 611	0.32 394	0.26 446	0.41 553	0.26 350	0.38 428	0.39 452

acv_ft	1.55 350	0.64 331	3.29 378	1.14 466	2.01 697	2.93 285	0.97 490	3.81 473	2.08 466	2.22 535	1.88 483	3.10 585	1.66 508	1.33 228	2.22 585	0.29 301	0.26 446	0.30 348	0.26 350	0.39 440	0.27 259

DMCA	1.72 385	0.74 433	6.63 439	1.14 466	0.96 442	3.98 534	0.90 440	3.75 460	2.76 611	2.83 649	1.58 355	2.35 497	1.18 364	1.58 285	1.98 557	0.40 520	0.27 458	0.42 560	0.26 350	0.36 408	0.38 445

HSM	2.35 520	0.81 476	2.21 293	1.14 466	1.55 626	3.44 383	1.03 518	3.99 537	2.25 507	2.29 552	2.11 545	8.04 725	3.05 639	11.60 703	1.71 515	0.33 414	0.22 327	0.28 285	0.23 269	0.32 328	0.35 406

MWDA-net	1.86 407	0.86 502	2.26 300	1.15 479	1.05 479	3.16 324	1.15 553	4.03 546	1.71 383	2.12 492	1.78 431	2.31 491	4.99 691	6.40 536	2.02 561	0.33 414	0.31 511	0.28 285	0.28 409	0.36 408	0.57 579

Selective-IGEV-i1	1.43 338	0.59 261	2.42 320	1.15 479	1.07 490	3.82 471	1.09 540	3.79 468	2.11 479	1.62 342	1.91 496	2.65 539	1.22 371	1.80 339	1.12 369	0.32 394	0.27 458	0.46 582	0.54 646	0.31 293	0.39 452

G2L-Stereo	2.49 547	0.94 532	14.54 553	1.15 479	1.35 575	3.57 425	0.95 477	3.62 430	2.00 447	2.11 484	1.61 368	3.20 593	1.34 398	9.54 615	1.91 544	0.34 434	0.27 458	0.35 482	0.28 409	0.30 270	0.35 406

MC-Stereo	1.06 246	0.48 121	1.55 213	1.15 479	0.41 108	4.56 671	0.61 197	2.06 156	1.46 238	1.90 410	1.61 368	0.89 242	1.12 343	1.35 232	0.73 222	0.25 170	0.18 149	0.26 212	0.22 243	0.25 136	0.24 185

qqq	1.30 321	0.57 234	1.67 224	1.15 479	0.51 194	2.18 186	0.91 448	3.98 533	1.53 290	1.50 324	1.24 244	1.79 415	1.34 398	4.66 491	0.98 333	0.28 269	0.31 511	0.33 442	0.33 501	0.33 350	0.32 354

NRIStereo	1.28 318	0.61 300	1.67 224	1.15 479	0.38 84	4.73 700	0.90 440	2.42 218	1.50 265	1.93 421	1.33 279	1.75 402	1.22 371	2.96 445	1.33 432	0.46 578	0.22 327	0.29 316	0.26 350	0.30 270	0.28 282

RAFT + AFF	2.51 550	2.66 693	4.48 419	1.15 479	1.95 694	4.15 574	2.01 659	4.46 683	3.30 680	2.19 520	2.51 614	2.22 481	4.87 688	8.91 598	2.06 566	0.30 344	0.60 671	0.48 595	0.38 563	0.77 641	0.69 616

NCCL2	2.53 554	1.35 622	10.90 500	1.15 479	0.97 446	3.53 411	2.56 681	3.65 434	2.23 501	2.76 642	1.80 438	2.41 507	1.66 508	10.35 649	2.07 569	0.44 560	0.40 590	0.57 643	0.53 644	0.59 581	0.65 608

Hybrid-DGEV-2	1.55 350	1.43 634	3.19 372	1.16 487	0.51 194	4.15 574	0.54 160	4.28 632	2.22 497	2.06 472	1.37 296	2.37 500	1.61 484	3.24 454	1.15 374	0.25 170	0.24 395	0.30 348	0.26 350	0.29 240	0.28 282

AIO-test2	1.61 366	1.30 611	3.40 383	1.16 487	1.31 561	3.18 328	0.74 297	4.06 559	1.52 283	1.72 370	2.21 568	0.78 204	0.74 169	3.64 467	0.95 328	3.64 734	0.26 446	0.35 482	0.42 596	0.37 423	0.33 375

CSP-Net	1.78 397	1.32 618	1.92 252	1.16 487	1.03 473	3.38 370	1.31 583	3.52 411	1.75 399	1.96 430	1.93 502	2.40 503	1.48 447	8.58 589	1.58 489	0.46 578	0.34 542	0.27 248	0.26 350	0.41 469	0.50 541

DispNO	3.00 616	0.75 444	18.92 633	1.17 490	1.10 501	3.72 450	0.94 471	4.29 636	2.54 582	2.24 542	2.28 580	4.51 679	2.12 575	11.40 694	2.09 571	0.31 371	0.28 475	0.31 381	0.28 409	0.36 408	0.39 452

coex-ft	18.59 761	6.62 720	113.53 797	1.17 490	1.31 561	2.33 204	1.93 654	2.81 309	14.00 747	124.82 800	8.45 723	5.90 714	51.74 787	9.99 635	22.69 759	0.57 631	0.62 675	0.50 612	0.49 624	1.08 677	1.28 682

rafts_anoy	1.24 296	0.80 470	3.61 394	1.17 490	1.20 535	3.00 296	0.61 197	3.17 351	1.58 325	1.37 307	1.26 254	1.19 313	1.12 343	1.78 335	1.25 410	0.32 394	0.23 358	0.32 405	0.32 493	0.31 293	0.30 326

FADNet	2.49 547	1.76 659	13.17 522	1.17 490	0.95 441	3.27 350	0.88 426	3.94 520	2.27 513	1.40 314	1.29 264	2.51 524	2.06 570	9.93 630	1.94 550	0.43 553	0.45 619	0.40 541	0.43 600	1.06 671	0.53 557

ADCRef	3.30 644	1.23 604	14.90 559	1.17 490	1.41 597	3.95 516	1.64 634	3.88 494	2.36 536	3.05 665	2.21 568	2.40 503	2.81 626	5.04 497	16.63 741	0.46 578	0.34 542	0.63 662	0.62 664	0.54 562	0.67 611

AANet_RVC	3.03 620	1.72 656	12.78 520	1.17 490	1.12 504	3.79 466	1.10 543	3.86 487	3.13 660	2.62 626	4.26 689	3.96 650	1.41 423	11.43 697	5.23 670	0.94 685	0.47 633	0.34 461	0.23 269	0.40 445	0.55 571

w-ln-seven-2	2.73 584	2.13 677	12.47 517	1.18 496	1.01 470	3.54 415	1.58 627	3.93 516	3.26 675	2.43 591	2.02 520	2.63 537	2.28 592	7.93 575	5.45 672	0.40 520	0.40 590	0.44 569	0.34 511	0.62 594	0.47 522

Wz-Net-LNSev	2.30 503	1.67 655	14.88 558	1.18 496	1.65 648	3.49 400	1.54 623	3.63 431	2.03 454	1.88 403	1.64 375	3.29 601	2.06 570	2.71 436	2.02 561	0.40 520	0.33 528	0.32 405	0.31 479	0.53 558	0.49 534

aanetorigin	3.30 644	1.66 653	17.52 604	1.18 496	1.58 634	2.57 233	3.80 722	2.65 278	2.03 454	6.12 726	4.30 690	2.82 560	5.70 702	5.47 508	4.67 656	0.50 608	0.44 614	0.43 564	0.47 614	1.17 687	0.92 658

G2L-ROB	2.13 467	0.78 461	10.06 486	1.19 499	1.06 483	3.84 477	0.93 466	3.32 378	2.27 513	2.20 524	1.47 322	2.65 539	1.20 370	8.38 584	1.81 530	0.28 269	0.19 200	0.23 79	0.22 243	0.28 218	0.32 354

EDNetEfficientorigin	12.35 748	2.51 687	179.47 799	1.19 499	0.96 442	2.91 277	1.81 647	3.00 330	5.35 723	8.91 744	4.79 694	4.18 664	4.64 685	9.98 634	11.30 714	0.37 479	0.38 576	0.60 654	0.85 687	1.32 697	2.43 718

CSAN	4.71 691	1.39 629	20.23 683	1.19 499	0.87 414	3.65 440	3.50 714	4.57 698	3.87 697	3.89 692	7.82 717	3.54 632	6.16 712	23.47 766	6.82 680	0.52 620	0.45 619	0.49 609	0.52 640	0.63 596	0.66 610

PSMNet_ROB	2.95 603	1.38 627	18.46 626	1.19 499	1.20 535	3.80 467	1.65 637	3.54 416	2.35 533	1.98 434	1.71 400	2.75 549	1.79 533	11.43 697	2.78 627	0.42 547	0.36 555	0.50 612	0.60 660	0.59 581	0.49 534

ITSA-stereo	1.86 407	0.72 411	3.74 400	1.20 503	0.66 302	4.09 557	0.91 448	4.24 616	2.53 578	1.93 421	1.77 428	1.59 378	2.15 579	6.12 529	2.44 604	0.40 520	0.38 576	0.40 541	0.40 582	0.50 546	0.98 665

1111x	3.13 630	0.57 234	8.38 464	1.20 503	0.76 347	3.80 467	0.88 426	4.61 700	2.63 593	2.31 562	2.16 557	1.95 445	1.81 541	11.54 701	18.13 749	0.32 394	0.31 511	0.32 405	0.30 463	0.35 392	0.34 392

ssnet_v2	2.04 447	0.88 509	7.87 455	1.20 503	0.87 414	3.86 488	1.64 634	4.01 541	2.60 591	2.61 624	1.96 504	3.79 642	1.71 519	2.20 391	2.96 632	0.41 535	0.35 548	0.42 560	0.37 550	0.55 565	0.52 554

ADLNet2	3.15 633	0.92 520	20.06 674	1.20 503	1.79 675	3.83 472	1.48 613	3.94 520	3.59 690	2.19 520	2.47 609	4.65 689	1.93 561	10.69 661	1.96 555	0.39 512	0.37 569	0.28 285	0.30 463	0.48 538	0.43 494

GEStereo_RVC	1.91 421	0.80 470	6.57 438	1.20 503	1.06 483	4.02 543	1.43 610	4.13 578	1.89 428	2.03 462	1.80 438	2.34 495	1.86 552	4.94 496	1.77 526	0.48 592	0.38 576	0.32 405	0.28 409	0.42 488	0.50 541

BEATNet_4x	1.92 424	1.36 624	8.75 470	1.20 503	0.56 235	3.46 390	1.03 518	4.00 539	2.43 558	2.25 545	1.70 396	2.10 474	1.59 477	2.57 425	3.05 636	0.37 479	0.22 327	0.47 586	0.29 440	0.60 585	0.40 473

StereoDRNet-Refined	1.77 396	0.81 476	2.22 296	1.21 509	0.76 347	3.26 347	0.71 273	3.82 476	2.05 461	2.29 552	2.05 532	2.98 574	1.44 435	7.15 558	2.27 589	0.30 344	0.23 358	0.42 560	0.33 501	0.45 519	0.64 605
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	3.62 655	0.70 390	21.42 732	1.21 509	0.89 423	4.43 639	1.76 643	4.39 670	2.79 615	5.88 722	3.38 674	4.18 664	5.12 694	10.75 664	2.32 592	0.56 629	0.55 657	0.53 628	0.51 635	0.55 565	0.46 517

MSMD_ROB	5.61 707	1.08 567	16.68 585	1.21 509	0.83 390	10.14 738	2.07 663	3.93 516	6.22 730	10.37 752	8.03 719	22.22 759	9.45 736	11.66 711	4.52 655	0.66 651	0.58 666	0.66 669	0.68 672	0.65 608	0.63 601

Selective-IGEV-i16pb	3.23 639	0.73 422	21.29 727	1.22 512	0.68 314	3.99 536	3.38 710	4.52 693	2.52 576	1.72 370	3.60 680	2.92 570	2.21 588	10.07 639	2.59 619	0.68 658	0.50 645	0.37 512	0.48 619	0.54 562	0.54 565

IGEV-FE	2.16 471	0.69 379	20.56 701	1.22 512	0.54 221	2.18 186	0.53 151	3.38 390	1.61 346	1.93 421	1.55 347	3.74 639	1.06 317	1.56 280	0.91 307	0.29 301	0.20 256	0.27 248	0.29 440	0.40 445	0.32 354

MyStereo8	2.33 511	1.13 577	19.26 645	1.22 512	1.62 639	4.16 584	0.57 171	3.50 407	2.36 536	2.15 504	1.75 413	2.28 484	1.14 352	1.46 265	2.20 584	0.24 142	0.21 295	0.32 405	0.27 380	0.36 408	0.43 494

IGEV_Zeroshot_test	2.16 471	0.69 379	20.60 705	1.22 512	0.54 221	2.18 186	0.53 151	3.38 390	1.61 346	1.93 421	1.55 347	3.76 641	1.05 308	1.55 279	0.91 307	0.29 301	0.20 256	0.27 248	0.29 440	0.40 445	0.32 354

xxxx	2.67 575	0.54 192	2.03 266	1.22 512	0.81 370	3.49 400	0.63 217	4.49 688	2.49 571	2.22 535	2.23 571	2.05 466	1.38 408	10.05 638	17.91 747	0.32 394	0.32 521	0.30 348	0.27 380	0.33 350	0.34 392

GwcNet-RSSM	2.66 573	1.05 557	15.91 574	1.22 512	1.19 527	4.12 567	1.12 547	3.84 480	2.02 450	1.93 421	1.79 435	3.12 588	1.46 443	10.37 650	2.05 565	0.33 414	0.27 458	0.35 482	0.30 463	0.40 445	0.36 413

HGLStereo	2.03 445	0.74 433	7.50 452	1.23 518	1.56 629	3.62 434	0.95 477	3.78 467	1.89 428	2.03 462	2.20 566	3.12 588	2.14 578	5.68 514	2.04 563	0.37 479	0.31 511	0.32 405	0.29 440	0.40 445	0.45 506

DMCA-RVC	2.45 537	1.22 600	18.29 619	1.23 518	1.14 511	2.49 222	0.85 393	3.29 371	1.68 369	3.02 661	1.41 310	2.00 457	1.53 469	6.39 535	2.00 558	0.38 496	0.30 502	0.44 569	0.35 528	0.45 519	0.44 500

FCDSN-DC	6.04 714	0.84 493	19.25 643	1.24 520	1.09 499	4.38 625	2.62 684	4.38 668	4.71 715	9.59 749	11.22 739	19.19 753	17.40 756	12.30 727	8.55 695	0.69 662	0.57 660	0.60 654	0.60 660	0.70 622	0.78 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DLCB_ROB	2.05 449	0.95 535	2.37 313	1.24 520	1.02 472	2.92 280	1.30 581	3.68 443	2.30 521	2.91 652	2.17 559	3.32 605	1.52 462	10.37 650	2.50 610	0.40 520	0.33 528	0.40 541	0.36 538	0.41 469	0.47 522

zh-sn7	3.81 664	11.43 746	15.78 573	1.25 522	1.15 513	3.68 445	2.58 683	4.15 588	2.42 557	2.61 624	3.10 660	3.38 612	3.03 638	11.43 697	6.88 682	0.45 570	0.48 639	0.45 576	0.43 600	0.72 634	0.71 620

GANet-ADL	2.20 478	0.73 422	20.11 679	1.25 522	0.69 321	3.83 472	0.76 313	3.49 404	1.71 383	1.65 352	1.99 515	2.10 474	1.10 338	1.42 252	1.26 413	0.38 496	0.33 528	0.25 166	0.22 243	0.42 488	0.36 413

RALAANet	1.28 318	1.08 567	3.21 373	1.25 522	0.94 438	1.44 94	0.69 261	3.15 348	2.57 586	2.01 453	1.80 438	1.29 331	1.05 308	2.00 367	1.48 464	0.27 224	0.20 256	0.27 248	0.24 301	0.40 445	0.27 259

UPFNet	1.81 402	0.63 318	6.71 440	1.25 522	1.44 602	3.50 404	1.35 589	4.02 545	1.85 419	2.40 586	1.52 334	2.41 507	1.40 415	3.62 465	1.88 540	0.34 434	0.33 528	0.37 512	0.31 479	0.41 469	0.39 452

FAT-Stereo	3.34 647	0.81 476	20.05 673	1.25 522	1.20 535	3.44 383	1.99 658	4.23 608	2.67 599	3.14 670	3.82 685	3.51 627	3.32 652	11.68 713	1.94 550	0.64 646	0.67 684	0.48 595	0.52 640	0.61 590	0.81 645

NCC-stereo	3.16 636	1.28 609	18.31 622	1.25 522	1.75 669	4.06 550	1.40 603	3.89 497	2.22 497	2.72 639	2.55 618	3.49 624	2.65 617	9.91 628	2.99 633	1.29 710	0.65 680	0.64 665	0.86 688	0.65 608	0.71 620

Abc-Net	3.16 636	1.28 609	18.31 622	1.25 522	1.75 669	4.06 550	1.40 603	3.89 497	2.22 497	2.72 639	2.55 618	3.49 624	2.65 617	9.91 628	2.99 633	1.29 710	0.65 680	0.64 665	0.86 688	0.65 608	0.71 620
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zh-mn7	3.15 633	9.61 738	12.45 516	1.26 529	0.99 458	2.91 277	1.32 584	4.12 576	2.74 606	3.33 679	3.07 655	2.84 561	1.89 557	8.91 598	4.69 658	0.49 604	0.40 590	0.38 529	0.38 563	0.56 571	0.63 601

DDVS	1.68 379	0.79 465	2.52 326	1.26 529	1.16 518	3.17 325	0.78 335	3.12 345	1.82 409	1.86 398	1.91 496	2.92 570	1.43 431	6.20 530	1.63 504	0.45 570	0.65 680	0.34 461	0.38 563	0.48 538	0.79 643

RAFT-RH_RVC	2.63 568	0.55 205	19.97 671	1.26 529	0.47 167	4.46 642	0.57 171	1.71 100	1.64 357	3.06 666	5.51 701	2.03 462	1.28 383	6.70 547	1.52 481	0.42 547	0.22 327	0.37 512	0.34 511	0.28 218	0.29 295

raftrobust	1.19 277	0.72 411	2.30 306	1.26 529	1.31 561	3.55 419	0.68 250	2.75 293	1.47 243	2.21 533	1.38 300	1.17 304	1.22 371	1.20 188	1.11 365	0.28 269	0.24 395	0.21 42	0.19 152	0.25 136	0.28 282

psm_up	2.28 497	0.81 476	5.45 432	1.26 529	1.50 613	3.84 477	1.23 572	4.23 608	2.03 454	2.55 609	1.80 438	2.44 518	1.65 506	12.90 737	1.58 489	0.37 479	0.38 576	0.41 553	0.34 511	0.43 499	0.39 452

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 671	10.88 744	12.30 514	1.26 529	1.55 626	5.19 715	3.33 709	4.42 675	2.82 627	2.58 617	2.62 626	5.00 697	2.11 574	14.03 751	2.73 624	1.28 709	2.34 736	0.67 671	1.83 728	0.81 648	1.03 668

ADCMid	3.96 672	3.27 702	15.48 571	1.26 529	1.40 589	4.66 684	2.28 670	4.06 559	3.54 689	3.94 693	3.02 652	3.85 645	3.67 665	4.03 479	18.65 752	0.68 658	0.61 674	1.09 704	1.18 710	1.38 698	1.08 671

SANet	5.65 709	1.72 656	20.94 716	1.26 529	0.88 418	7.20 729	3.81 723	4.60 699	11.23 740	4.56 708	8.78 727	7.49 722	6.95 719	11.85 721	18.11 748	0.49 604	0.44 614	0.50 612	0.42 596	0.90 657	0.82 649

Selective-IGEV-i16pc	2.84 589	0.70 390	20.78 709	1.27 537	0.56 235	4.35 622	2.77 687	4.32 652	2.02 450	1.57 332	1.84 465	2.40 503	1.33 395	8.80 594	1.39 439	0.60 636	0.46 628	0.33 442	0.38 563	0.43 499	0.45 506

w-ln-seven	2.86 592	3.06 699	14.02 541	1.27 537	1.32 568	4.10 563	1.59 628	3.90 502	2.59 590	3.03 662	2.27 576	3.42 614	2.25 590	6.70 547	4.81 662	0.39 512	0.34 542	0.48 595	0.40 582	0.74 636	0.55 571

ISRNet	1.69 380	0.76 450	5.69 434	1.27 537	1.36 578	2.85 265	0.61 197	3.60 424	1.91 432	2.13 493	2.12 549	2.90 565	1.41 423	2.51 414	1.71 515	0.49 604	0.50 645	0.56 640	0.47 614	0.49 544	0.57 579

z-mn7	3.36 649	9.42 736	14.16 545	1.28 540	1.22 541	3.78 462	1.43 610	3.92 513	3.35 682	2.85 650	3.36 673	3.06 583	1.97 564	9.66 619	5.16 666	0.42 547	0.35 548	0.43 564	0.33 501	0.63 596	0.48 527

edge stereo	3.37 650	1.01 550	21.99 742	1.28 540	1.37 581	2.67 246	1.39 601	3.98 533	2.87 632	2.93 654	3.27 670	4.35 672	2.43 604	11.62 705	2.39 595	0.60 636	0.63 678	0.79 687	0.55 649	0.68 619	0.67 611

ADCPNet	3.89 667	1.63 649	20.25 687	1.28 540	1.27 553	6.43 724	2.65 685	3.93 516	2.70 602	2.78 644	2.20 566	4.28 670	6.16 712	5.56 511	10.27 703	0.65 649	1.18 712	0.71 677	1.70 723	0.84 652	1.37 688

AdaStereo	1.45 343	0.83 487	2.34 312	1.28 540	0.81 370	3.21 333	1.14 552	4.20 595	2.46 566	2.05 467	1.77 428	2.48 521	1.18 364	1.71 326	1.44 451	0.43 553	0.25 426	0.43 564	0.28 409	0.44 511	0.34 392
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_sample5	2.33 511	0.62 310	11.29 504	1.29 544	0.83 390	3.09 311	0.74 297	4.28 632	2.31 525	2.20 524	1.97 510	1.68 390	1.39 411	11.19 688	1.47 461	0.37 479	0.31 511	0.37 512	0.37 550	0.41 469	0.39 452

DualNet	2.33 511	0.62 310	11.29 504	1.29 544	0.83 390	3.09 311	0.74 297	4.28 632	2.31 525	2.26 548	2.04 526	1.68 390	1.39 411	11.19 688	1.47 461	0.37 479	0.31 511	0.37 512	0.37 550	0.41 469	0.39 452

GMStereo_Zeroshot	1.41 335	1.21 594	3.33 381	1.29 544	0.72 331	3.35 364	0.53 151	2.58 269	1.68 369	2.35 575	1.56 351	2.42 510	0.96 268	2.50 410	1.16 379	0.45 570	0.23 358	0.40 541	0.24 301	0.79 645	0.33 375

FINET	2.96 606	1.07 565	23.18 752	1.29 544	1.86 683	2.03 162	1.52 618	4.30 644	4.71 715	2.23 539	2.34 601	1.65 385	1.48 447	5.89 520	2.81 630	0.51 614	0.47 633	0.49 609	0.40 582	0.59 581	0.49 534

PSMNet-RSSM	1.96 431	0.77 454	3.26 376	1.29 544	1.31 561	4.19 596	0.96 485	3.68 443	1.89 428	2.05 467	1.80 438	2.60 533	1.70 517	9.84 625	1.81 530	0.35 456	0.29 487	0.35 482	0.37 550	0.42 488	0.35 406

ADCL	4.35 683	1.63 649	14.21 547	1.29 544	1.26 550	5.56 719	11.16 744	3.97 530	3.37 683	6.07 724	4.67 693	4.30 671	5.72 704	5.08 499	14.51 729	0.50 608	0.48 639	0.89 694	0.77 681	0.78 643	0.76 635

TDLM	2.29 500	1.08 567	4.61 421	1.29 544	1.01 470	4.26 607	2.17 667	3.75 460	2.79 615	2.31 562	1.98 512	2.06 468	1.59 477	12.45 732	1.72 517	0.51 614	0.28 475	0.52 623	0.35 528	0.56 571	0.50 541

IGEV_i1	1.83 403	0.60 280	10.98 501	1.30 551	0.53 218	3.09 311	0.86 398	3.70 453	1.57 321	1.67 357	1.76 422	2.33 494	1.35 401	3.23 451	1.16 379	0.35 456	0.27 458	0.53 628	0.58 655	0.34 371	0.40 473

test_sample4	2.34 515	0.63 318	11.59 507	1.30 551	0.83 390	3.07 308	0.72 276	4.27 627	2.30 521	2.30 556	1.88 483	1.73 400	1.42 428	11.14 687	1.46 456	0.35 456	0.29 487	0.35 482	0.36 538	0.40 445	0.38 445

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 533	1.47 639	14.14 544	1.30 551	1.35 575	3.51 406	1.64 634	4.04 551	2.10 477	2.46 592	1.88 483	2.28 484	2.51 610	4.73 494	3.17 638	0.38 496	0.19 200	0.35 482	0.20 179	0.40 445	0.36 413

XX-TBD	1.03 241	0.95 535	1.94 254	1.30 551	0.43 123	3.97 532	0.33 43	1.74 104	1.73 391	1.59 334	2.02 520	0.69 164	0.60 111	1.16 170	0.66 182	0.30 344	0.25 426	0.23 79	0.15 11	0.31 293	0.22 142

coex_refinement	2.10 456	0.85 499	3.67 397	1.31 555	1.13 509	3.21 333	0.85 393	3.86 487	2.31 525	2.51 602	1.92 499	3.49 624	1.69 515	11.08 684	2.13 576	0.37 479	0.25 426	0.27 248	0.31 479	0.41 469	0.37 428

SDNR	3.97 673	1.93 667	20.28 689	1.31 555	0.94 438	5.16 714	0.67 239	4.33 655	2.58 587	4.82 713	5.94 705	5.01 698	1.45 439	17.52 755	2.53 613	0.79 669	0.72 692	0.59 648	0.45 608	1.15 685	1.17 676

APVNet	3.13 630	1.25 606	21.14 721	1.31 555	1.52 619	3.94 510	1.13 550	3.32 378	2.14 485	2.20 524	2.03 523	3.05 582	1.96 563	11.79 718	2.53 613	0.42 547	0.45 619	0.64 665	0.46 611	0.67 616	0.57 579

GIP-stereo	0.88 169	0.50 138	1.34 172	1.32 558	0.94 438	2.90 273	0.42 99	3.41 396	1.06 148	0.63 105	0.76 96	0.90 247	0.76 180	0.91 87	0.52 115	0.27 224	0.18 149	0.25 166	0.16 33	0.25 136	0.19 19

GwcNet	3.00 616	1.63 649	19.83 665	1.32 558	2.04 701	3.27 350	1.55 624	3.65 434	2.33 530	2.00 451	2.12 549	3.56 633	1.68 514	9.47 613	2.45 605	0.44 560	0.45 619	0.46 582	0.38 563	0.60 585	0.76 635

ac_64	2.35 520	0.62 310	9.77 481	1.32 558	1.71 660	3.27 350	0.93 466	3.48 401	2.50 572	1.74 376	1.73 406	3.91 647	1.77 530	10.21 644	1.86 538	0.40 520	0.31 511	0.33 442	0.30 463	0.34 371	0.39 452

NVstereo2D	2.54 556	0.90 512	11.10 502	1.32 558	1.47 608	3.58 426	1.38 599	4.13 578	2.45 563	1.90 410	1.71 400	2.86 563	1.76 528	10.86 669	1.66 510	0.60 636	0.43 609	0.53 628	0.41 589	0.78 643	0.94 661

CBMV	3.32 646	0.96 541	21.16 723	1.32 558	0.83 390	3.81 469	3.91 725	4.47 684	2.53 578	3.34 680	2.24 572	4.45 676	2.58 614	10.07 639	1.96 555	0.45 570	0.43 609	0.48 595	0.38 563	0.52 552	0.53 557
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DStereoRT	3.28 643	1.06 563	14.58 554	1.33 563	1.12 504	4.51 658	1.29 580	4.21 600	3.48 688	2.50 598	2.13 551	1.89 436	7.69 728	7.57 567	2.43 602	0.66 651	0.33 528	4.46 755	2.84 748	0.38 428	1.12 674

ACV-stereo	2.92 601	0.92 520	20.27 688	1.33 563	1.05 479	4.68 687	1.10 543	2.66 281	1.64 357	1.46 319	1.32 277	5.41 709	4.24 678	7.83 573	1.90 543	0.44 560	0.52 649	0.32 405	0.29 440	0.45 519	0.63 601

test_sample6	2.35 520	0.62 310	10.78 498	1.33 563	0.83 390	3.15 322	0.79 343	4.36 664	2.43 558	2.26 548	2.04 526	1.69 394	1.39 411	11.48 700	1.61 496	0.38 496	0.32 521	0.37 512	0.39 571	0.41 469	0.42 483

test_sample3	2.34 515	0.61 300	11.94 511	1.33 563	0.85 403	3.10 315	0.73 284	4.24 616	2.19 494	2.21 533	1.75 413	1.80 418	1.41 423	11.11 686	1.46 456	0.35 456	0.29 487	0.34 461	0.35 528	0.39 440	0.37 428

AF-Net	2.87 596	1.30 611	16.24 578	1.33 563	1.75 669	3.26 347	1.59 628	4.09 568	2.43 558	2.69 637	2.94 648	4.51 679	3.20 647	5.84 519	2.75 626	0.76 667	0.36 555	0.72 681	0.49 624	0.70 622	0.56 575

DeepPrunerF	3.70 659	1.72 656	14.87 557	1.33 563	1.74 667	3.70 446	1.55 624	4.20 595	14.00 747	2.02 458	1.77 428	2.74 547	2.30 593	10.88 670	6.88 682	0.68 658	0.60 671	0.78 686	0.78 684	0.81 648	0.71 620

StereoDRNet	2.84 589	1.49 641	14.48 551	1.33 563	1.57 633	3.44 383	2.06 661	3.69 448	2.36 536	3.26 676	1.84 465	2.79 559	1.80 538	10.88 670	3.16 637	0.41 535	0.33 528	0.39 534	0.36 538	0.59 581	0.58 585

PWC_ROB	2.69 581	2.01 672	8.36 463	1.33 563	1.90 690	3.23 338	1.18 560	4.33 655	3.25 674	3.11 668	3.41 675	2.71 545	2.18 586	9.15 606	4.48 654	0.56 629	0.31 511	0.61 657	0.36 538	0.69 621	0.74 630

z-ln-s-r	2.67 575	1.16 586	12.43 515	1.34 571	1.26 550	3.70 446	1.21 570	4.20 595	2.38 547	2.04 465	1.92 499	2.43 514	1.60 483	10.58 655	5.19 669	0.29 301	0.20 256	0.32 405	0.24 301	0.51 548	0.38 445

Syn2CoEx	3.08 625	2.55 692	19.88 667	1.34 571	1.18 520	2.43 214	1.65 637	3.91 508	2.40 552	2.39 584	2.27 576	2.90 565	3.17 646	9.57 618	2.54 616	0.50 608	0.45 619	0.53 628	0.39 571	0.74 636	0.72 627

CFNet	2.34 515	1.10 571	8.96 471	1.34 571	1.24 545	4.09 557	0.73 284	4.04 551	2.77 612	1.62 342	1.87 482	2.27 483	1.45 439	11.41 695	1.82 532	0.31 371	0.24 395	0.43 564	0.36 538	0.43 499	0.33 375

HITNet	2.07 452	0.82 483	14.77 555	1.34 571	0.56 235	3.47 393	0.80 354	4.07 562	2.35 533	2.16 510	1.61 368	1.64 384	1.44 435	2.09 378	2.56 618	0.26 196	0.18 149	0.41 553	0.26 350	0.45 519	0.25 202
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
MeshStereo	5.35 703	1.32 618	21.34 729	1.34 571	1.15 513	4.40 631	3.90 724	5.18 715	4.55 711	10.14 751	11.82 743	11.47 732	5.84 705	13.84 749	7.03 685	0.61 640	0.58 666	0.60 654	0.58 655	0.72 634	0.59 589
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
AASNet	2.44 536	0.92 520	19.79 663	1.35 576	1.49 610	3.81 469	1.07 531	3.85 483	2.93 639	1.95 427	2.29 583	1.96 450	1.29 386	1.73 329	1.93 547	0.39 512	0.33 528	0.45 576	0.30 463	0.55 565	0.45 506

raft+_RVC	1.21 286	0.83 487	2.61 335	1.35 576	0.97 446	3.60 429	0.76 313	3.23 360	1.51 272	1.33 295	1.67 386	1.03 279	1.10 338	1.87 355	0.92 312	0.24 142	0.22 327	0.25 166	0.24 301	0.26 171	0.25 202

ADLNet	2.29 500	0.83 487	3.62 395	1.35 576	1.60 635	3.67 443	1.24 574	3.95 522	2.98 645	2.58 617	2.29 583	4.01 653	1.79 533	11.23 690	2.09 571	0.37 479	0.38 576	0.36 498	0.34 511	0.45 519	0.71 620

FENet	2.25 487	0.50 138	20.29 690	1.35 576	0.67 309	4.01 541	0.60 192	3.95 522	1.99 443	1.96 430	1.11 209	2.43 514	1.43 431	1.60 292	1.39 439	0.32 394	0.22 327	0.33 442	0.26 350	0.29 240	0.39 452

Nwc_Net	2.88 598	1.16 586	18.30 621	1.35 576	1.68 655	3.52 409	1.18 560	3.90 502	2.06 463	2.52 604	2.82 645	3.82 644	2.34 597	6.78 552	2.55 617	0.86 679	0.40 590	0.59 648	0.67 669	0.57 576	0.55 571

DRN-Test	3.03 620	0.99 545	18.18 615	1.35 576	1.60 635	3.59 427	1.48 613	4.13 578	2.45 563	3.47 685	1.92 499	2.58 532	2.53 611	10.88 670	2.80 629	0.39 512	0.36 555	0.44 569	0.41 589	0.55 565	0.57 579

YMNet	2.40 529	1.41 632	13.46 527	1.36 582	1.67 652	3.96 526	0.97 490	3.81 473	2.37 542	2.64 630	2.57 622	3.35 607	1.53 469	3.28 456	2.42 600	0.48 592	0.54 652	0.52 623	0.49 624	0.70 622	0.54 565

YMNet_1	2.40 529	1.41 632	13.46 527	1.36 582	1.67 652	3.96 526	0.97 490	3.81 473	2.37 542	2.64 630	2.57 622	3.35 607	1.53 469	3.28 456	2.42 600	0.48 592	0.54 652	0.52 623	0.49 624	0.70 622	0.54 565

SMFormer	2.00 440	0.57 234	4.46 415	1.36 582	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 618	2.80 619	2.32 566	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	2.13 576	0.34 434	0.32 521	0.36 498	0.31 479	0.38 428	0.36 413

tta	2.00 440	0.57 234	4.46 415	1.36 582	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 618	2.80 619	2.32 566	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	2.13 576	0.34 434	0.32 521	0.36 498	0.31 479	0.29 240	0.29 295

qqq1	1.92 424	0.57 234	4.46 415	1.36 582	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 618	2.80 619	2.32 566	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	0.71 214	0.34 434	0.32 521	0.30 348	0.23 269	0.29 240	0.29 295

fff1	1.92 424	0.57 234	4.46 415	1.36 582	0.57 247	2.03 162	0.73 284	4.25 618	2.80 619	2.32 566	2.31 594	1.95 445	1.52 462	10.99 677	0.71 214	0.34 434	0.32 521	0.30 348	0.23 269	0.29 240	0.29 295

S-Stereo	3.48 652	0.91 518	22.06 745	1.36 582	1.50 613	3.55 419	2.53 680	4.21 600	2.81 625	2.37 579	3.81 684	3.75 640	1.84 547	11.90 723	2.51 611	0.63 643	0.71 691	0.48 595	0.76 679	0.67 616	1.19 678

XQC	2.96 606	2.42 686	14.85 556	1.36 582	1.32 568	3.29 358	1.53 620	4.28 632	2.78 613	3.21 674	2.46 607	3.53 629	2.92 630	6.58 542	4.67 656	0.70 663	0.41 599	0.59 648	0.56 651	0.96 664	0.83 650

UCFNet_RVC	1.57 357	0.84 493	3.25 375	1.36 582	1.40 589	4.07 555	1.01 509	2.68 283	1.50 265	2.11 484	1.88 483	2.37 500	1.50 455	3.41 459	1.42 448	0.36 471	0.28 475	0.52 623	0.40 582	0.53 558	0.43 494

XPNet_ROB	2.27 492	1.11 575	4.10 410	1.36 582	0.97 446	3.94 510	1.63 632	4.07 562	2.14 485	2.82 648	2.00 517	2.32 493	1.73 524	10.81 668	3.39 641	0.51 614	0.47 633	0.48 595	0.40 582	0.51 548	0.56 575

ASMatch	2.62 567	0.60 280	20.65 706	1.37 592	0.64 286	4.39 627	0.78 335	1.97 140	1.58 325	1.70 365	3.89 686	1.94 443	3.79 667	5.46 507	1.64 507	0.31 371	0.24 395	0.34 461	0.28 409	0.33 350	0.50 541

stereogan	3.09 626	0.93 524	16.43 581	1.37 592	1.66 651	3.70 446	1.67 639	3.87 491	3.15 664	3.04 663	2.70 634	5.04 699	2.79 624	9.96 632	1.78 528	0.63 643	0.49 644	0.69 673	0.47 614	0.83 651	0.68 614

UDGNet	1.40 333	1.52 643	2.22 296	1.38 594	0.62 278	4.39 627	0.68 250	1.80 114	2.18 493	1.34 297	1.18 225	0.99 270	1.00 284	2.16 385	1.19 388	1.09 696	0.34 542	1.30 711	0.98 696	1.10 678	0.58 585

PA-Net	3.09 626	1.24 605	18.84 631	1.38 594	1.19 527	3.42 381	1.75 642	3.89 497	3.27 679	1.88 403	2.10 541	3.03 578	1.88 556	11.60 703	2.88 631	0.40 520	0.54 652	0.44 569	0.62 664	0.52 552	1.02 667
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MM-Stereo_test1	1.90 417	0.53 172	19.85 666	1.39 596	0.48 176	1.81 139	0.79 343	3.00 330	1.82 409	1.69 360	1.09 204	0.87 235	0.97 273	1.45 261	0.74 229	0.24 142	0.21 295	0.27 248	0.24 301	0.35 392	0.24 185

DPSNet	3.43 651	1.37 626	12.19 512	1.39 596	1.24 545	4.15 574	2.06 661	4.51 692	3.34 681	2.69 637	1.96 504	3.52 628	5.56 701	10.68 660	9.68 700	0.93 684	0.73 693	0.40 541	0.37 550	1.06 671	0.86 651

iResNet_ROB	1.89 415	1.02 551	8.60 467	1.39 596	0.98 455	3.72 450	0.66 235	3.84 480	2.65 596	1.88 403	2.05 532	1.98 454	1.27 381	4.52 487	1.67 511	0.30 344	0.20 256	0.28 285	0.18 107	0.31 293	0.40 473

Consistency-Raft	2.86 592	1.66 653	19.61 657	1.40 599	1.75 669	3.84 477	1.32 584	4.07 562	2.25 507	1.78 382	2.67 631	1.82 424	4.41 681	1.94 362	2.06 566	0.83 677	0.94 706	1.03 699	1.12 706	1.70 705	1.09 672

AANet	3.15 633	2.93 697	15.16 567	1.41 600	1.08 493	2.23 192	1.37 596	2.95 323	3.65 692	4.12 699	4.40 691	4.13 660	5.32 698	6.55 540	3.76 648	0.60 636	0.42 608	0.50 612	0.42 596	0.99 665	0.93 660

test_sample2	1.75 393	0.56 221	2.25 299	1.41 600	0.80 364	2.91 277	0.86 398	4.05 555	2.04 458	1.91 415	1.39 302	1.57 374	1.55 473	10.65 659	1.06 350	0.32 394	0.28 475	0.32 405	0.30 463	0.36 408	0.33 375

mmm	1.27 314	0.58 251	2.20 291	1.41 600	0.68 314	2.39 209	0.85 393	3.90 502	1.63 355	2.20 524	1.84 465	1.28 328	1.50 455	1.91 359	0.89 293	0.31 371	0.27 458	0.45 576	0.37 550	0.38 428	0.34 392

fast-acv-ft	2.54 556	1.19 591	20.08 677	1.41 600	1.40 589	3.18 328	1.17 559	3.37 389	2.28 517	1.90 410	2.15 556	2.69 542	2.17 584	2.91 440	2.31 591	0.37 479	0.39 585	0.45 576	0.39 571	0.57 576	0.45 506

MM-Stereo_test2	1.79 399	0.53 172	20.16 680	1.43 604	0.47 167	2.57 233	0.73 284	1.67 93	1.47 243	0.94 233	0.96 165	0.84 222	0.79 200	1.16 170	0.68 191	0.24 142	0.17 93	0.25 166	0.22 243	0.30 270	0.22 142

WZ-Net	3.62 655	4.87 712	16.77 588	1.43 604	1.40 589	3.75 457	2.29 671	4.12 576	2.50 572	2.74 641	2.19 563	4.06 656	5.29 697	10.19 643	7.36 687	0.54 625	0.37 569	0.47 586	0.49 624	0.77 641	0.73 629

STTStereo	2.34 515	0.95 535	14.93 561	1.43 604	1.54 622	3.86 488	0.86 398	3.65 434	2.44 562	2.15 504	1.55 347	2.49 523	1.59 477	5.14 500	1.44 451	0.38 496	0.39 585	0.47 586	0.51 635	0.52 552	0.51 549

test_sample1	1.62 368	0.55 205	1.88 247	1.44 607	0.79 361	2.27 197	0.64 221	4.00 539	1.82 409	1.87 400	1.35 289	1.57 374	1.62 488	9.55 617	1.24 406	0.30 344	0.27 458	0.31 381	0.28 409	0.32 328	0.32 354

x	1.15 268	0.57 234	1.53 209	1.44 607	0.67 309	1.94 151	0.97 490	3.87 491	1.57 321	1.61 340	1.28 262	1.58 376	1.22 371	1.93 360	1.04 347	0.28 269	0.30 502	0.34 461	0.29 440	0.32 328	0.31 339

SACVNet	2.46 540	1.14 582	9.47 479	1.44 607	1.18 520	4.06 550	1.49 617	3.84 480	2.24 504	2.62 626	1.89 489	2.57 530	1.28 383	11.35 693	1.64 507	0.50 608	0.39 585	0.48 595	0.41 589	0.55 565	0.75 633

SST-Stereo	1.76 394	0.58 251	3.10 367	1.44 607	0.46 157	4.71 699	0.76 313	2.22 182	2.79 615	2.07 476	2.18 561	2.43 514	3.22 648	6.66 546	0.84 267	0.42 547	0.19 200	0.30 348	0.27 380	0.35 392	0.26 238

AACVNet	1.83 403	1.02 551	2.41 318	1.45 611	0.87 414	3.21 333	0.73 284	3.16 349	1.61 346	2.01 453	1.82 459	2.28 484	1.33 395	10.98 676	1.49 470	0.39 512	0.32 521	0.38 529	0.32 493	0.43 499	0.44 500

SuperB	4.79 693	4.41 709	21.08 720	1.45 611	1.08 493	3.91 495	3.08 701	4.18 590	3.01 649	2.50 598	2.10 541	2.75 549	3.49 662	8.80 594	19.60 756	0.44 560	0.33 528	0.53 628	0.39 571	12.01 761	0.64 605

RAFT_R40	1.70 383	0.59 261	2.99 363	1.46 613	0.46 157	4.74 703	0.98 499	2.23 184	1.56 315	2.02 458	2.35 602	2.71 545	2.56 613	6.71 550	0.90 298	0.40 520	0.19 200	0.30 348	0.27 380	0.33 350	0.26 238

RGC	3.10 628	1.45 638	14.90 559	1.46 613	1.79 675	3.33 362	1.39 601	4.04 551	2.26 511	2.77 643	3.26 669	4.00 652	2.71 621	11.63 710	2.62 622	0.82 675	0.46 628	0.79 687	0.79 685	0.71 631	0.78 639

CVANet_RVC	2.55 560	1.10 571	9.13 477	1.46 613	1.15 513	3.96 526	1.53 620	3.91 508	2.50 572	3.04 663	2.04 526	2.60 533	1.72 521	12.46 733	1.50 471	0.49 604	0.30 502	0.51 617	0.41 589	0.63 596	0.50 541

TCMNet	2.98 612	1.30 611	18.26 618	1.47 616	2.09 702	3.84 477	1.08 536	3.96 528	2.39 551	2.53 607	2.29 583	2.43 514	1.75 527	10.09 641	2.39 595	0.52 620	0.45 619	0.61 657	0.50 631	0.80 647	0.78 639

NVStereoNet_ROB	4.91 697	1.40 630	16.46 582	1.47 616	1.72 666	3.46 390	1.96 655	3.89 497	3.61 691	2.90 651	24.61 766	4.81 691	4.49 683	13.57 745	4.87 663	1.33 713	1.29 717	1.70 718	1.68 721	1.41 700	1.66 697
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample7	1.65 373	0.70 390	2.60 332	1.48 618	0.76 347	2.38 207	1.07 531	4.35 659	2.11 479	2.14 496	1.75 413	1.75 402	1.67 510	6.26 533	1.26 413	0.44 560	0.48 639	0.43 564	0.40 582	0.46 531	0.43 494

Wz-Net-TNSev	3.67 657	8.83 727	13.47 529	1.48 618	1.18 520	3.60 429	2.49 677	4.27 627	3.13 660	2.18 516	1.89 489	4.21 668	2.80 625	12.10 725	7.58 690	0.57 631	0.55 657	0.47 586	0.54 646	0.91 658	1.05 669

cf-r	2.57 564	0.79 465	16.09 577	1.48 618	1.35 575	4.19 596	0.93 466	3.68 443	2.36 536	1.97 432	1.81 451	3.42 614	1.45 439	8.24 580	1.83 535	0.32 394	0.26 446	0.33 442	0.30 463	0.34 371	0.37 428

RT-IGEV	2.37 526	0.60 280	15.33 570	1.49 621	0.78 357	2.10 178	1.28 578	4.25 618	1.69 377	2.58 617	3.19 666	3.60 635	4.94 690	2.49 409	1.19 388	0.35 456	0.24 395	0.31 381	0.26 350	0.33 350	0.42 483

FBW_ROB	3.24 640	1.02 551	9.21 478	1.49 621	1.07 490	3.78 462	1.48 613	4.31 647	3.08 657	2.46 592	2.32 599	4.20 667	2.08 573	15.19 753	7.16 686	0.84 678	0.62 675	1.33 712	0.92 691	0.99 665	1.31 684

PSMNet-RUCA	1.64 372	1.50 642	2.57 331	1.50 623	1.38 584	3.05 303	1.36 591	3.31 373	2.24 504	1.36 303	2.07 537	1.40 355	1.09 331	1.83 344	1.55 484	1.15 700	0.69 688	1.26 710	0.96 694	1.64 703	0.94 661

WCMA_ROB	5.12 699	0.90 512	21.33 728	1.50 623	1.33 572	4.09 557	3.49 713	4.03 546	4.59 713	6.57 734	10.95 738	12.92 737	8.41 734	9.86 626	8.78 696	0.75 666	0.58 666	0.51 617	0.50 631	0.68 619	0.57 579

GANetREF_RVC	3.20 638	1.93 667	18.84 631	1.51 625	0.80 364	4.12 567	1.82 648	4.16 589	2.91 635	1.87 400	1.74 409	2.48 521	1.84 547	13.18 738	1.74 522	0.80 671	0.57 660	0.79 687	0.74 676	1.20 690	0.86 651
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
Wz-Net-MNSev	2.71 583	2.54 691	13.91 540	1.52 626	1.37 581	3.28 354	2.47 675	4.03 546	2.32 529	2.57 613	2.07 537	2.29 489	3.01 634	7.55 566	2.74 625	0.38 496	0.36 555	0.36 498	0.37 550	0.57 576	0.47 522

psmorigin	6.59 717	1.15 583	88.11 793	1.52 626	0.97 446	2.88 270	1.20 567	3.21 354	2.04 458	3.73 689	2.46 607	5.15 704	2.55 612	10.60 657	2.47 608	0.55 627	0.68 687	0.48 595	0.51 635	0.70 622	0.88 655

TRStereo	2.31 505	1.87 665	19.74 662	1.53 628	1.16 518	4.26 607	1.08 536	4.73 705	1.45 228	1.55 328	1.28 262	1.75 402	0.85 225	1.81 341	1.20 393	0.36 471	0.26 446	0.32 405	0.36 538	0.34 371	0.33 375

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 556	1.04 556	16.73 586	1.53 628	2.00 696	3.96 526	0.87 419	3.87 491	2.31 525	2.54 608	1.67 386	2.85 562	1.63 501	5.55 510	1.62 501	0.46 578	0.33 528	0.38 529	0.38 563	0.53 558	0.62 596
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HBP-ISP	3.25 642	1.10 571	20.86 712	1.54 630	1.15 513	4.50 654	2.89 693	4.43 678	2.38 547	4.14 700	1.96 504	1.90 437	2.04 568	11.08 684	1.32 428	0.66 651	0.57 660	0.66 669	0.61 663	0.64 605	0.61 593

DisPM	1.36 329	0.55 205	2.39 315	1.54 630	0.51 194	4.59 674	0.79 343	2.50 239	1.88 424	2.50 598	1.83 460	1.45 360	1.01 290	2.71 436	0.93 321	0.46 578	0.20 256	0.32 405	0.31 479	0.31 293	0.44 500

ccnet	2.66 573	0.97 543	8.01 460	1.54 630	1.24 545	3.75 457	2.18 668	4.07 562	2.41 554	2.66 635	3.25 668	2.87 564	2.31 596	9.89 627	3.50 643	0.78 668	0.75 695	0.71 677	0.67 669	0.76 640	0.81 645

RP	2.79 585	1.20 593	10.36 491	1.54 630	1.93 692	3.44 383	1.97 656	4.05 555	2.34 531	2.66 635	2.79 640	3.98 651	2.58 614	10.21 644	2.61 620	0.95 688	0.47 633	0.71 677	0.57 654	0.71 631	0.68 614

RTSC	2.95 603	2.51 687	15.49 572	1.54 630	1.30 558	3.51 406	0.86 398	3.89 497	2.48 567	3.64 686	3.12 661	3.04 579	2.30 593	5.70 516	6.67 676	0.55 627	0.35 548	0.37 512	0.39 571	0.70 622	0.60 590

11t1	1.11 260	0.53 172	1.80 240	1.55 635	0.65 294	2.20 190	0.60 192	3.66 438	1.49 259	1.60 335	1.26 254	1.03 279	1.35 401	1.72 328	0.97 330	0.28 269	0.31 511	0.29 316	0.23 269	0.30 270	0.34 392

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 685	10.62 741	15.18 568	1.55 635	1.45 606	6.16 721	3.54 717	5.41 723	3.68 695	2.59 621	2.74 635	4.81 691	2.20 587	13.79 748	4.40 653	2.04 717	3.36 751	1.05 701	1.20 711	2.09 708	1.72 700

GASNet	3.24 640	5.55 717	20.58 704	1.56 637	1.25 548	2.32 202	1.12 547	4.04 551	2.67 599	1.88 403	2.10 541	3.00 576	2.16 582	10.59 656	2.43 602	0.65 649	0.37 569	0.61 657	0.45 608	0.87 654	0.58 585

Wz-Net-SNSev	2.98 612	4.36 708	15.98 575	1.57 638	1.19 527	3.28 354	1.80 646	3.96 528	2.40 552	2.32 566	2.28 580	3.48 618	2.05 569	7.84 574	3.82 649	0.47 587	0.39 585	0.53 628	0.49 624	0.71 631	0.60 590

2222	4.03 676	1.81 663	17.63 606	1.58 639	1.38 584	3.98 534	5.28 729	3.92 513	3.04 652	2.49 596	5.26 699	6.19 716	3.44 659	9.93 630	10.56 704	0.86 679	0.51 648	0.67 671	0.51 635	0.86 653	0.72 627

GrayStereo	2.58 565	0.53 172	1.63 222	1.58 639	0.89 423	4.17 589	8.17 741	3.03 334	1.52 283	2.80 646	2.50 612	1.70 396	17.10 755	2.83 439	1.15 374	0.33 414	0.21 295	0.27 248	0.32 493	0.28 218	0.53 557

LMCR-Stereo	2.40 529	1.31 616	18.61 628	1.59 641	0.86 409	3.87 490	1.15 553	4.32 652	1.60 342	2.25 545	2.27 576	1.13 295	2.43 604	2.48 408	1.60 493	0.88 681	0.24 395	0.29 316	0.24 301	0.56 571	0.30 326

PWCDC_ROB	2.95 603	3.26 701	14.06 543	1.59 641	1.56 629	4.19 596	0.86 398	4.30 644	4.08 703	2.06 472	7.37 714	2.75 549	2.42 603	3.59 464	2.67 623	1.34 714	0.36 555	0.39 534	0.34 511	1.13 681	0.62 596

AnyNet_C32	4.17 680	5.75 718	12.62 518	1.60 643	1.54 622	5.51 718	4.09 726	3.90 502	3.23 673	4.22 705	3.03 653	3.10 585	3.41 655	8.01 578	18.85 753	0.53 623	0.58 666	0.53 628	0.74 676	1.19 689	0.97 663

RASNet	2.56 561	0.70 390	10.06 486	1.60 643	2.25 710	3.67 443	1.00 506	3.38 390	3.14 662	1.81 388	2.11 545	4.60 684	2.30 593	10.25 647	2.61 620	0.37 479	0.24 395	0.25 166	0.24 301	0.28 218	0.26 238

pmcnn	5.45 705	1.22 600	17.40 598	1.60 643	2.41 714	3.48 397	2.12 664	4.52 693	3.26 675	3.67 688	13.15 747	22.10 758	3.46 661	11.92 724	17.16 744	0.34 434	0.21 295	0.23 79	0.19 152	0.36 408	0.28 282

TestStereo1	1.56 355	0.81 476	2.32 307	1.61 646	0.64 286	4.13 570	1.36 591	3.79 468	3.20 670	1.60 335	2.57 622	1.39 350	2.15 579	2.51 414	1.30 425	0.29 301	0.20 256	0.34 461	0.25 325	0.40 445	0.36 413

SA-5K	1.56 355	0.81 476	2.32 307	1.61 646	0.64 286	4.13 570	1.36 591	3.79 468	3.20 670	1.60 335	2.57 622	1.39 350	2.15 579	2.51 414	1.30 425	0.29 301	0.20 256	0.34 461	0.25 325	0.40 445	0.36 413

SME	1.78 397	1.35 622	1.95 259	1.62 648	1.19 527	2.00 157	1.06 528	3.44 397	1.63 355	2.19 520	2.01 519	1.37 348	1.55 473	10.23 646	1.92 546	0.32 394	0.25 426	0.34 461	0.33 501	0.45 519	0.32 354

ADCS	4.22 682	5.33 714	16.32 579	1.64 649	1.31 561	3.91 495	3.64 719	4.21 600	2.89 633	5.11 716	2.81 644	4.46 677	3.06 641	5.21 501	19.50 755	0.63 643	0.64 679	0.69 673	0.69 674	1.12 680	1.26 680

GANet	2.93 602	1.05 557	11.29 504	1.64 649	0.96 442	3.91 495	2.52 678	3.72 457	2.41 554	2.95 659	3.00 651	3.21 594	2.03 566	12.42 731	4.72 659	0.51 614	0.41 599	0.46 582	0.39 571	0.60 585	0.50 541

G2L-Stereo_test	2.11 460	0.86 502	7.12 445	1.65 651	1.19 527	3.54 415	1.02 515	3.57 420	2.01 449	2.50 598	1.68 389	3.15 590	1.50 455	9.21 608	1.62 501	0.28 269	0.19 200	0.23 79	0.22 243	0.27 194	0.31 339

TARStereo	17.40 759	0.99 545	27.70 762	1.66 652	47.94 782	18.87 759	35.88 774	13.76 753	16.36 755	15.12 763	16.16 761	21.76 757	18.07 760	12.38 730	14.22 728	0.92 683	0.57 660	0.80 690	34.56 784	2.36 713	47.91 787

anonymity	1.76 394	1.26 607	2.73 351	1.66 652	1.32 568	1.84 140	1.07 531	3.49 404	2.30 521	2.11 484	2.11 545	1.71 398	3.90 670	1.82 343	1.48 464	1.10 697	1.09 709	1.08 703	1.08 704	1.05 669	1.09 672

EDNetEfficient	5.61 707	2.14 679	16.75 587	1.67 654	3.64 734	4.12 567	7.51 738	3.05 336	5.63 727	11.57 758	4.83 695	3.95 648	12.72 740	8.44 587	20.78 758	0.41 535	0.43 609	0.47 586	1.01 698	1.66 704	1.39 691

FC-DCNN	6.64 718	0.77 454	19.26 645	1.68 655	1.64 644	8.27 734	2.35 673	6.35 727	9.23 737	10.85 755	11.27 740	19.89 754	13.33 741	12.51 734	11.79 721	0.66 651	0.57 660	0.58 645	0.56 651	0.63 596	0.61 593

FC-DCNN v2	6.91 723	0.77 454	19.25 643	1.69 656	1.64 644	9.13 736	2.40 674	7.20 729	9.47 738	11.07 757	11.62 742	20.05 756	15.79 753	12.55 735	11.99 722	0.66 651	0.57 660	0.58 645	0.56 651	0.63 596	0.61 593

GANet-RSSM	1.98 436	0.62 310	3.49 385	1.69 656	1.23 543	4.22 602	0.91 448	3.31 373	1.86 420	1.81 388	1.74 409	2.34 495	1.82 544	10.92 673	1.73 521	0.34 434	0.29 487	0.31 381	0.28 409	0.39 440	0.40 473

SHD	2.82 587	2.04 674	13.80 537	1.69 656	1.79 675	2.73 254	1.07 531	3.85 483	3.18 666	4.63 709	2.74 635	3.38 612	2.77 623	5.48 509	3.66 646	0.62 642	0.47 633	0.51 617	0.55 649	0.65 608	0.74 630

SCV	0.95 208	0.63 318	1.38 183	1.70 659	0.41 108	1.23 56	0.89 434	3.53 415	1.57 321	0.61 88	1.54 343	0.93 259	0.77 185	1.66 310	0.66 182	0.36 471	0.20 256	0.25 166	0.19 152	0.29 240	0.25 202

RAFT_CTSACE	1.80 401	1.06 563	10.00 485	1.71 660	1.39 587	3.49 400	1.06 528	3.05 336	1.62 352	1.70 365	2.04 526	2.51 524	1.80 538	1.98 365	0.94 323	0.25 170	0.22 327	0.28 285	0.30 463	0.30 270	0.26 238

NOSS_ROB	2.27 492	0.73 422	3.00 364	1.71 660	1.00 467	3.90 494	0.97 490	4.29 636	2.81 625	2.94 658	2.19 563	3.88 646	1.19 368	11.77 717	1.62 501	0.59 634	0.54 652	0.56 640	0.52 640	0.56 571	0.54 565

SPS-STEREO	3.97 673	1.44 637	20.85 711	1.72 662	1.71 660	3.24 341	2.30 672	3.55 418	2.68 601	4.79 712	3.66 681	5.44 710	2.97 631	9.11 604	9.35 699	1.15 700	1.10 710	1.06 702	1.02 700	1.16 686	1.18 677
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MM-Stereo_test3	1.09 256	0.59 261	1.55 213	1.73 663	1.18 520	1.91 148	0.86 398	3.52 411	1.76 401	1.25 288	1.86 479	1.10 289	0.69 149	1.32 227	0.86 277	0.27 224	0.23 358	0.27 248	0.22 243	0.34 371	0.30 326

PASM	2.67 575	2.05 676	9.71 480	1.73 663	1.37 581	2.53 229	1.52 618	3.10 343	2.17 491	2.79 645	1.84 465	2.90 565	1.85 551	11.89 722	2.19 582	0.81 674	0.85 700	0.87 693	1.01 698	1.14 682	1.05 669

tt1	1.79 399	0.73 422	10.41 493	1.75 665	0.36 44	4.55 666	0.79 343	4.22 604	3.37 683	1.08 264	1.80 438	0.74 196	1.48 447	2.21 393	0.65 178	0.29 301	0.16 52	0.31 381	0.22 243	0.30 270	0.29 295

DISCO	2.25 487	0.73 422	10.06 486	1.76 666	1.12 504	3.47 393	1.25 575	3.24 362	2.26 511	2.65 634	1.96 504	4.53 681	1.92 560	4.17 483	3.61 645	0.32 394	0.25 426	0.31 381	0.29 440	0.66 614	0.41 479

EKT-Stereo	6.79 720	0.64 331	4.24 413	1.77 667	106.39 792	4.51 658	0.61 197	3.16 349	1.53 290	1.88 403	1.22 237	1.98 454	1.36 404	3.81 470	0.84 267	0.35 456	0.24 395	0.29 316	0.26 350	0.34 371	0.48 527

ACVNet-DCA	1.85 406	0.74 433	13.77 533	1.78 668	0.36 44	4.48 645	0.74 297	3.98 533	1.53 290	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.32 354

xx1	2.03 445	0.74 433	13.77 533	1.78 668	0.36 44	4.48 645	0.74 297	4.23 608	3.95 701	1.01 247	1.81 451	1.79 415	1.34 398	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.33 442	0.33 501	0.33 350	0.32 354

1test111	1.99 439	0.74 433	13.77 533	1.78 668	0.36 44	4.48 645	0.74 297	3.98 533	1.53 290	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	4.66 491	0.98 333	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.33 350	0.32 354

cc1	1.98 436	0.74 433	13.77 533	1.78 668	0.36 44	4.48 645	0.74 297	4.23 608	3.95 701	1.01 247	1.81 451	0.72 183	1.62 488	2.13 380	0.64 169	0.29 301	0.17 93	0.32 405	0.21 202	0.31 293	0.29 295

XX-Stereo	2.54 556	0.61 300	20.21 682	1.78 668	1.19 527	4.30 616	0.46 121	4.39 670	1.58 325	2.32 566	1.89 489	4.64 688	0.60 111	4.16 482	0.82 260	0.31 371	0.21 295	0.28 285	0.27 380	0.51 548	0.26 238

Pruner-Stereo	1.32 326	0.59 261	2.11 284	1.79 673	0.47 167	4.73 700	0.79 343	2.53 244	1.72 389	2.47 594	1.58 355	1.48 363	1.03 295	1.66 310	1.47 461	0.44 560	0.21 295	0.34 461	0.30 463	0.30 270	0.39 452

PVD	3.12 629	1.97 670	12.80 521	1.79 673	1.63 641	3.83 472	1.34 588	3.48 401	3.88 698	5.77 720	3.56 679	3.45 617	3.29 650	5.58 513	5.30 671	0.71 665	0.69 688	0.74 685	0.77 681	0.79 645	1.13 675

mmmmmm	4.65 690	4.41 709	16.08 576	1.82 675	1.46 607	6.73 726	3.16 705	3.85 483	8.32 735	5.90 723	6.03 706	5.25 706	4.89 689	9.96 632	9.11 698	0.80 671	0.70 690	1.16 707	1.02 700	1.28 694	0.99 666

DN-CSS_ROB	1.91 421	1.55 645	11.13 503	1.82 675	0.88 418	3.99 536	0.61 197	4.01 541	1.67 366	1.64 348	1.89 489	1.39 350	1.06 317	3.23 451	1.50 471	0.31 371	0.19 200	0.44 569	0.29 440	0.37 423	0.31 339

DANet	2.63 568	1.07 565	8.10 461	1.83 677	1.70 658	3.25 345	1.16 556	4.31 647	2.38 547	3.40 683	2.18 561	4.08 657	1.80 538	9.77 621	3.89 650	0.52 620	0.55 657	0.59 648	0.44 604	0.63 596	0.86 651
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MFN_U_SF_RVC	3.81 664	10.78 743	15.01 562	1.84 678	1.39 587	3.73 454	1.63 632	4.05 555	3.26 675	2.91 652	2.38 603	4.36 674	3.65 664	8.43 586	4.91 664	1.11 699	1.04 707	0.99 697	1.31 714	1.58 701	1.75 702

iResNet	2.52 553	0.94 532	21.17 724	1.84 678	0.72 331	3.75 457	0.81 367	4.14 584	2.55 584	2.33 572	2.03 523	1.35 341	1.44 435	3.27 455	2.16 580	0.35 456	0.23 358	0.28 285	0.22 243	0.44 511	0.45 506

SGM_RVC	4.57 687	0.72 411	17.46 602	1.84 678	0.58 257	4.23 605	3.45 712	4.66 702	3.66 694	7.99 741	8.82 728	7.56 723	8.74 735	12.30 727	6.84 681	0.43 553	0.38 576	0.39 534	0.35 528	0.51 548	0.48 527
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	3.55 653	2.16 680	14.18 546	1.86 681	1.49 610	4.62 678	2.65 685	3.58 423	2.80 619	7.05 736	3.05 654	5.16 705	4.07 674	9.18 607	4.80 661	0.64 646	0.67 684	0.59 648	0.68 672	0.89 655	0.91 656

MADNet+	3.97 673	9.54 737	13.83 538	1.87 682	1.69 657	4.19 596	2.87 692	4.80 709	4.10 705	2.51 602	2.67 631	4.55 682	3.41 655	8.72 592	6.92 684	1.25 707	1.27 716	1.04 700	0.93 692	1.39 699	1.85 703

WAO-7	5.16 700	3.21 700	18.98 636	1.88 683	1.44 602	5.34 716	3.09 702	4.91 711	5.81 728	4.35 706	8.92 729	6.55 717	6.06 709	13.40 743	10.81 709	1.34 714	1.20 715	1.48 717	1.35 717	1.60 702	1.45 692

1111	4.98 698	1.30 611	19.29 649	1.92 684	1.51 618	4.47 644	6.87 736	3.90 502	4.09 704	4.92 714	5.54 702	5.62 712	5.70 702	11.32 692	16.16 738	0.97 691	0.60 671	0.65 668	0.74 676	2.04 707	2.02 708

GCST	2.56 561	1.79 662	18.02 612	1.92 684	1.33 572	1.72 129	0.51 141	3.67 439	2.03 454	1.70 365	1.61 368	1.55 373	1.29 386	5.06 498	1.24 406	2.06 718	0.77 696	1.45 716	0.97 695	1.14 682	1.34 687

DGSMNet	7.55 726	1.62 647	17.42 599	1.92 684	12.73 752	7.45 732	42.99 781	4.13 578	2.07 465	2.10 480	3.16 664	3.42 614	1.70 517	9.24 609	2.30 590	3.70 737	10.89 773	11.80 775	5.54 760	4.24 733	2.66 720

RTS	3.90 668	7.04 721	17.94 610	1.92 684	2.19 707	5.00 712	2.96 695	4.29 636	3.19 667	4.05 696	3.08 656	4.94 694	3.16 644	7.64 569	6.72 677	0.66 651	0.44 614	0.51 617	0.47 614	0.95 660	0.76 635

RTSA	3.90 668	7.04 721	17.94 610	1.92 684	2.19 707	5.00 712	2.96 695	4.29 636	3.19 667	4.05 696	3.08 656	4.94 694	3.16 644	7.64 569	6.72 677	0.66 651	0.44 614	0.51 617	0.47 614	0.95 660	0.76 635

JetBlue	6.27 716	9.15 733	13.76 532	1.94 689	4.60 746	11.91 740	12.00 748	5.12 714	3.45 687	3.79 690	4.52 692	9.54 730	6.56 718	9.40 612	13.48 726	1.26 708	1.37 719	1.17 708	1.34 716	7.06 754	3.95 742

ELAS	5.99 713	1.62 647	20.29 690	1.96 690	2.01 697	15.09 747	8.38 742	5.23 716	5.54 725	9.02 745	8.61 724	6.74 718	9.75 737	7.48 564	11.40 716	0.96 689	1.18 712	0.72 681	0.93 692	1.30 696	1.67 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	4.37 684	7.80 723	16.40 580	1.98 691	1.40 589	6.37 723	6.47 735	4.09 568	5.03 720	4.06 698	3.78 683	4.16 663	3.31 651	6.62 544	10.00 701	0.61 640	0.67 684	0.63 662	0.67 669	2.01 706	1.31 684

PDISCO_ROB	2.86 592	1.53 644	14.27 548	1.98 691	2.19 707	4.52 660	1.35 589	4.65 701	3.19 667	2.09 477	2.16 557	3.53 629	2.45 606	5.32 502	2.12 573	1.30 712	0.78 697	0.72 681	0.59 658	1.24 692	1.28 682

SGM+DAISY	8.36 729	3.82 706	24.83 756	2.02 693	1.75 669	14.80 746	17.22 759	4.27 627	11.79 743	13.88 759	14.38 754	11.74 736	13.83 743	10.56 654	15.12 730	1.21 702	1.19 714	1.14 706	1.13 708	1.17 687	1.37 688

AAGNet	2.86 592	0.60 280	1.77 237	2.05 694	0.46 157	4.76 705	1.09 540	2.27 193	1.56 315	2.17 514	1.84 465	2.41 507	4.00 672	6.23 531	24.22 763	0.46 578	0.19 200	0.30 348	0.29 440	0.32 328	0.24 185

iResNetv2_ROB	2.65 571	5.00 713	19.28 648	2.06 695	1.09 499	3.83 472	1.13 550	4.14 584	2.09 469	1.85 394	2.03 523	2.01 460	1.51 460	3.58 463	1.58 489	0.34 434	0.21 295	0.32 405	0.21 202	0.44 511	0.29 295

MultiAttention	8.74 730	0.56 221	7.25 447	2.07 696	22.74 768	35.86 774	8.44 743	4.97 712	2.58 587	2.57 613	5.11 698	5.55 711	1.59 477	52.70 788	7.50 689	0.47 587	0.24 395	0.52 623	1.00 697	6.84 752	6.30 754

ELAS_RVC	5.72 710	1.64 652	20.40 694	2.09 697	2.01 697	4.95 711	11.47 747	4.66 702	6.31 732	8.09 742	8.01 718	8.06 727	11.65 739	8.36 582	10.22 702	0.99 692	1.17 711	0.81 691	0.76 679	1.14 682	1.58 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	11.55 742	1.16 586	21.62 738	2.14 698	0.81 370	22.25 763	19.08 762	16.50 759	11.34 741	15.94 766	14.44 755	27.12 769	22.61 768	24.76 768	28.39 774	0.50 608	0.48 639	0.47 586	0.44 604	0.55 565	0.53 557

PFNet	2.47 543	0.60 280	16.95 590	2.15 699	0.81 370	4.63 680	0.91 448	2.55 254	1.52 283	2.40 586	2.79 640	1.83 427	1.42 428	7.54 565	1.34 435	0.33 414	0.21 295	0.36 498	0.27 380	0.32 328	0.39 452

PSM-softLoss	1.66 376	0.59 261	5.15 426	2.25 700	0.48 176	4.68 687	0.69 261	2.57 258	1.52 283	2.14 496	1.45 315	1.42 357	0.99 282	6.04 526	1.20 393	0.41 535	0.23 358	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.31 339

KMStereo	1.66 376	0.59 261	5.15 426	2.25 700	0.48 176	4.68 687	0.69 261	2.57 258	1.52 283	2.14 496	1.45 315	1.42 357	0.99 282	6.04 526	1.20 393	0.41 535	0.23 358	0.37 512	0.39 571	0.32 328	0.31 339

NF-Stereo	1.58 358	0.61 300	2.66 344	2.26 702	0.47 167	4.68 687	0.67 239	3.31 373	1.48 253	2.11 484	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.08 528	1.20 393	0.40 520	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.36 413

RE-Stereo	1.58 358	0.61 300	2.72 348	2.26 702	0.46 157	4.68 687	0.68 250	3.31 373	1.48 253	2.11 484	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.01 523	1.22 400	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

TVStereo	1.58 358	0.61 300	2.72 348	2.26 702	0.46 157	4.68 687	0.68 250	3.31 373	1.48 253	2.11 484	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.01 523	1.22 400	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

OCTAStereo	1.58 358	0.61 300	2.72 348	2.27 705	0.46 157	4.68 687	0.67 239	3.30 372	1.48 253	2.11 484	1.59 359	1.36 343	1.09 331	6.02 525	1.21 397	0.41 535	0.20 256	0.36 498	0.34 511	0.31 293	0.37 428

nnnnnnn	4.87 696	1.43 634	17.68 607	2.28 706	1.68 655	4.44 641	3.12 703	3.63 431	5.30 722	5.10 715	9.01 730	8.79 728	6.03 707	10.70 662	11.77 720	0.94 685	0.87 702	1.02 698	1.02 700	1.27 693	1.24 679

CRFU-Net	2.49 547	0.78 461	10.36 491	2.30 707	1.08 493	3.91 495	1.41 606	3.85 483	1.65 362	2.15 504	1.76 422	3.34 606	7.95 730	5.56 511	1.48 464	0.47 587	0.35 548	0.30 348	0.28 409	0.37 423	0.43 494

G-Net	4.11 678	1.21 594	19.47 654	2.31 708	2.94 721	4.74 703	2.95 694	3.33 385	2.14 485	4.44 707	9.43 731	6.93 720	3.84 668	9.01 602	4.92 665	0.79 669	0.80 699	0.70 675	0.50 631	0.95 660	0.87 654

CC-Net-ROB	3.35 648	1.76 659	13.89 539	2.33 709	1.65 648	4.49 651	1.62 631	4.73 705	2.90 634	1.92 417	2.05 532	1.99 456	1.61 484	12.57 736	1.60 493	2.46 721	2.18 730	2.68 733	1.04 703	2.11 709	1.38 690

IRAFT_RVC	1.87 410	0.60 280	4.33 414	2.40 710	0.66 302	4.59 674	1.59 628	2.96 325	1.51 272	2.23 539	1.75 413	2.09 473	2.63 616	6.70 547	1.50 471	0.33 414	0.21 295	0.33 442	0.29 440	0.32 328	0.32 354

MSAF-DinoV2	13.69 754	13.09 754	22.03 744	2.41 711	1.44 602	4.03 545	1.38 599	9.07 737	9.20 736	2.23 539	1.98 512	5.08 701	5.06 692	177.66 800	5.46 673	0.45 570	0.34 542	0.40 541	0.62 664	6.09 746	5.80 753

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 630	1.43 634	9.93 484	2.50 712	1.62 639	4.29 614	1.68 641	3.95 522	2.43 558	1.66 354	1.91 496	3.04 579	1.41 423	13.26 739	1.58 489	3.82 738	1.59 722	1.12 705	0.46 611	2.21 711	2.74 725

MDST_ROB	5.53 706	0.59 261	23.11 750	2.55 713	2.69 716	21.20 761	1.98 657	4.77 708	2.65 596	9.36 746	4.25 688	4.14 662	4.45 682	22.57 761	3.68 647	0.48 592	0.33 528	0.47 586	0.44 604	0.44 511	0.44 500

fsdfsdds	8.87 731	2.16 680	21.61 737	2.61 714	3.45 731	18.25 757	24.41 766	8.05 732	8.09 734	10.74 754	14.36 753	16.91 744	10.35 738	10.95 674	11.69 719	1.08 695	0.79 698	1.94 720	1.10 705	5.07 742	3.78 740

UDG	3.55 653	2.81 696	17.45 601	2.69 715	1.98 695	3.97 532	1.19 563	4.35 659	2.02 450	2.42 589	2.53 617	4.50 678	2.46 608	6.53 539	2.41 599	2.12 719	1.77 726	2.63 732	2.57 742	2.64 715	1.95 705

SQANet	3.70 659	9.34 735	18.41 624	2.75 716	2.74 717	3.40 375	1.47 612	3.50 407	1.68 369	2.60 622	1.75 413	2.69 542	1.91 559	6.72 551	1.74 522	2.96 724	1.41 720	1.85 719	1.12 706	3.17 719	2.70 724

OMP-Stereo	1.97 433	0.93 524	1.88 247	2.76 717	0.67 309	4.58 673	1.48 613	4.31 647	1.54 299	3.15 672	2.76 638	3.25 598	1.38 408	7.66 572	1.35 436	0.40 520	0.20 256	0.33 442	0.26 350	0.33 350	0.24 185

IIG-Stereo	1.95 429	0.79 465	2.14 286	2.78 718	0.66 302	4.62 678	0.76 313	4.27 627	1.53 290	2.63 629	3.14 663	3.35 607	1.61 484	7.65 571	1.41 446	0.39 512	0.20 256	0.31 381	0.25 325	0.33 350	0.22 142

PWCK	5.85 711	9.95 739	15.22 569	2.90 719	1.56 629	5.66 720	7.69 739	5.27 717	4.74 717	3.88 691	7.51 715	8.04 725	5.28 696	15.18 752	8.40 694	3.08 726	1.51 721	2.24 725	1.37 718	5.55 745	1.96 706

WAO-6	5.87 712	2.27 683	15.05 563	2.96 720	2.77 718	12.01 741	3.58 718	5.37 722	11.91 744	3.34 680	9.69 732	6.78 719	5.84 705	11.82 720	8.89 697	2.87 723	2.35 737	2.50 727	1.84 729	2.85 716	2.67 721

CAS	1.26 309	0.40 22	1.46 197	2.97 721	1.61 637	4.13 570	0.73 284	1.78 112	1.49 259	0.83 203	1.10 207	0.59 113	0.53 76	1.26 206	0.80 253	2.99 725	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 293	1.72 700

MFMNet_re	2.91 599	1.91 666	18.25 617	3.06 722	1.89 688	3.13 320	1.67 639	3.52 411	2.97 642	3.14 670	2.87 647	2.26 482	2.41 602	2.42 402	2.00 558	1.10 697	1.05 708	0.94 695	0.90 690	1.28 694	1.46 694

otaku	4.58 688	8.93 730	19.95 670	3.11 723	2.67 715	3.91 495	2.57 682	3.82 476	2.25 507	2.22 535	9.72 733	4.08 657	2.35 598	8.57 588	2.13 576	3.51 732	1.65 724	2.15 724	1.17 709	3.69 726	3.15 728

Ntro	4.21 681	8.94 731	19.89 668	3.22 724	2.96 722	4.15 574	1.89 652	3.92 513	2.36 536	1.77 380	2.14 554	3.35 607	2.17 584	9.48 614	2.24 586	3.52 733	1.76 725	2.13 723	1.31 714	3.83 729	3.09 726

Selective-IGEV-i16pa	129.35 799	164.95 800	19.57 656	3.26 725	2.26 711	202.88 801	5.86 731	236.38 802	207.45 802	116.27 799	209.82 800	153.71 801	219.30 802	258.04 802	190.96 801	192.94 801	94.03 798	90.21 794	64.92 793	4.40 737	149.67 800

ACVNet_2	5.41 704	12.60 747	20.42 696	3.27 726	3.15 728	4.50 654	3.02 698	4.66 702	3.73 696	3.35 682	5.36 700	7.86 724	2.88 627	12.33 729	4.76 660	3.12 727	2.22 731	2.70 735	1.69 722	3.49 722	3.10 727

UHP	27.62 769	12.79 748	51.76 776	3.35 727	19.91 758	32.31 770	30.93 769	42.54 778	52.02 786	30.72 776	53.61 788	32.18 771	41.25 777	24.40 767	33.48 776	11.38 771	4.27 753	5.79 764	20.16 774	19.71 773	29.76 776

WAO-8	11.95 743	13.02 752	20.56 701	3.50 728	3.08 725	15.11 748	2.80 689	12.91 749	19.11 767	7.69 738	13.12 745	11.62 733	7.01 722	84.40 794	7.91 691	3.42 729	1.92 728	3.54 747	1.93 732	3.68 724	2.69 722

Venus	11.95 743	13.02 752	20.56 701	3.50 728	3.08 725	15.11 748	2.80 689	12.91 749	19.11 767	7.69 738	13.12 745	11.62 733	7.01 722	84.40 794	7.91 691	3.42 729	1.92 728	3.54 747	1.93 732	3.68 724	2.69 722

DDUNet	2.91 599	2.78 695	6.94 444	3.53 730	2.26 711	3.28 354	1.36 591	3.77 464	2.04 458	2.62 626	2.49 611	4.18 664	1.69 515	5.38 505	1.85 537	2.21 720	1.77 726	2.61 731	2.43 740	2.60 714	2.34 715

ACVNet-4b	6.73 719	13.67 757	21.87 741	3.54 731	3.07 724	4.19 596	2.25 669	4.03 546	3.65 692	1.64 348	3.98 687	5.88 713	2.89 628	10.01 636	16.98 743	23.29 781	2.24 732	2.53 728	1.78 726	3.87 730	3.21 731

ACVNet_1	6.04 714	13.97 759	21.36 730	3.58 732	3.14 727	4.73 700	2.48 676	4.20 595	3.17 665	2.98 660	2.83 646	23.31 762	4.34 680	11.06 681	2.45 605	3.68 735	2.33 735	2.60 730	1.79 727	3.69 726	3.19 730

LVE	6.88 722	9.31 734	21.14 721	3.61 733	3.18 729	4.49 651	2.79 688	10.21 739	11.69 742	3.16 673	11.53 741	18.33 745	4.31 679	11.66 711	3.52 644	4.45 747	2.93 743	2.56 729	1.91 731	3.62 723	3.16 729

RainbowNet	4.56 686	8.28 724	20.07 676	3.64 734	3.23 730	4.15 574	2.99 697	4.18 590	3.03 651	2.20 524	2.65 629	4.26 669	2.90 629	9.77 621	2.12 573	3.88 739	2.27 733	2.71 736	1.72 725	3.78 728	3.31 734

Dean	7.52 725	9.08 732	21.41 731	3.74 735	3.53 732	4.81 707	3.53 715	5.33 721	5.25 721	4.17 701	26.53 767	25.62 768	4.09 675	10.97 675	4.32 652	3.69 736	2.30 734	2.91 737	1.87 730	4.03 732	3.24 732

DispFullNet	4.64 689	3.48 704	23.95 755	3.99 736	3.03 723	3.35 364	1.06 528	4.18 590	2.80 619	6.33 728	2.94 648	4.04 655	7.81 729	3.92 477	5.16 666	2.75 722	1.61 723	3.10 741	2.68 745	3.32 721	3.31 734

tt	7.19 724	0.51 146	6.83 441	4.03 737	2.30 713	12.05 742	20.19 764	15.46 757	6.58 733	3.42 684	3.22 667	5.37 708	6.39 717	4.20 484	7.46 688	9.81 766	11.53 774	7.05 765	7.46 764	6.31 748	3.71 739

TorneroNet	25.88 768	11.28 745	21.62 738	4.20 738	4.07 741	55.25 779	3.15 704	15.16 756	76.94 795	58.09 789	82.72 795	86.88 794	41.15 776	13.35 742	18.13 749	4.32 742	2.85 739	3.45 743	2.62 743	8.33 758	4.14 744

JetRed	10.48 736	27.10 771	35.70 766	4.27 739	4.09 742	15.55 750	12.83 755	12.16 745	5.50 724	5.83 721	5.56 703	10.14 731	7.43 725	8.88 596	26.39 769	3.32 728	3.81 752	3.51 745	2.96 751	7.85 755	6.69 755

TorneroNet-64	10.12 733	8.74 726	20.95 717	4.27 739	3.76 738	13.86 745	2.85 691	15.05 755	23.15 770	10.07 750	23.84 765	13.47 739	8.24 733	13.96 750	17.21 745	3.96 740	2.72 738	3.23 742	2.48 741	6.29 747	4.27 745

IMH-64-1	4.84 694	2.53 689	6.83 441	4.30 741	3.74 735	4.81 707	6.05 732	5.30 718	3.92 699	3.95 694	8.33 721	5.08 701	6.06 709	8.96 600	6.30 674	4.57 749	2.96 745	3.04 738	2.12 737	4.28 734	3.62 737

IMH-64	4.84 694	2.53 689	6.83 441	4.30 741	3.74 735	4.81 707	6.05 732	5.30 718	3.92 699	3.95 694	8.33 721	5.08 701	6.06 709	8.96 600	6.30 674	4.57 749	2.96 745	3.04 738	2.12 737	4.28 734	3.62 737

IMH	6.81 721	13.66 756	20.41 695	4.33 743	3.74 735	5.50 717	3.06 700	5.49 724	6.22 730	4.64 710	10.35 735	9.30 729	8.03 732	13.61 746	6.81 679	4.80 752	2.99 748	3.09 740	2.12 737	4.36 736	3.61 736

DStereoO	3.90 668	2.13 677	7.90 459	4.43 744	2.84 720	4.40 631	5.30 730	4.31 647	3.21 672	2.41 588	3.08 656	2.93 572	7.14 724	4.20 484	11.12 713	4.11 741	1.30 718	1.33 712	1.63 720	3.09 717	1.26 680

KSHMR	16.96 758	5.37 715	21.64 740	4.46 745	4.50 744	8.30 735	3.32 708	15.58 758	76.24 794	6.62 735	61.47 789	56.53 785	5.43 700	35.17 774	11.37 715	4.39 744	2.97 747	3.63 749	2.74 747	5.10 743	4.34 746

ktn	21.74 766	10.34 740	19.68 660	4.53 746	4.00 740	6.53 725	4.51 727	6.79 728	78.82 796	84.69 795	100.86 798	58.49 786	7.57 727	12.11 726	13.35 725	4.58 751	3.24 750	3.49 744	2.62 743	4.65 739	3.84 741

notaker	10.50 737	8.60 725	20.23 683	4.54 747	3.95 739	6.27 722	3.44 711	8.07 733	4.75 718	8.73 743	46.45 778	13.86 742	27.86 769	13.49 744	13.61 727	4.56 748	3.18 749	3.52 746	2.68 745	8.13 757	4.05 743

MonStereo1	8.07 728	2.24 682	5.83 435	4.68 748	3.60 733	18.80 758	2.52 678	5.89 726	5.86 729	4.76 711	13.98 752	7.41 721	50.63 786	13.28 740	5.16 666	4.40 745	0.90 703	2.69 734	1.55 719	3.92 731	3.30 733

BEATNet-Init1	49.72 786	64.32 790	97.77 796	4.68 748	4.28 743	84.75 790	60.42 782	73.38 791	68.59 793	88.29 796	88.51 797	91.94 795	97.99 796	85.26 796	70.96 793	0.80 671	0.65 680	0.85 692	0.70 675	7.96 756	2.33 714

DStereoSA	10.13 734	4.62 711	12.76 519	4.78 750	13.35 753	9.97 737	22.80 765	4.74 707	16.44 756	5.11 716	15.31 756	4.61 685	13.82 742	8.00 576	27.60 771	6.51 757	8.86 765	1.43 715	8.28 765	3.16 718	10.38 756

MANE	11.39 741	1.38 627	23.16 751	4.82 751	2.79 719	22.02 762	14.51 757	25.81 766	26.28 771	10.93 756	13.17 748	19.90 755	18.03 759	15.69 754	20.41 757	0.96 689	0.74 694	1.42 714	3.24 752	0.74 636	1.71 699

UNDER WATER	10.47 735	3.95 707	22.62 749	5.07 752	4.51 745	7.78 733	3.77 721	12.56 748	21.72 769	7.84 740	10.78 736	23.96 764	31.66 770	10.78 667	16.19 739	4.44 746	2.93 743	4.24 750	2.86 749	6.33 749	5.47 752

UNDER WATER-64	9.33 732	5.37 715	22.60 748	5.22 753	4.86 747	10.75 739	4.61 728	11.45 740	17.30 761	7.59 737	9.80 734	15.99 743	17.90 758	10.63 658	15.72 734	4.36 743	2.87 740	4.39 754	2.86 749	7.01 753	5.36 751

DStereoFS	11.11 740	13.81 758	11.82 510	5.73 754	11.05 751	20.81 760	11.36 746	8.68 736	16.52 759	14.90 762	15.81 760	11.63 735	13.85 745	9.05 603	15.60 733	7.57 758	8.88 766	2.41 726	5.29 759	2.16 710	15.30 767

MADNet++	7.57 727	5.80 719	13.28 524	6.38 755	5.26 748	7.18 728	7.77 740	5.32 720	5.62 726	6.11 725	7.78 716	6.02 715	8.01 731	11.74 716	16.36 740	9.36 764	4.95 756	8.57 768	5.66 761	4.83 740	5.34 750

HanzoNet	31.60 773	17.23 765	21.22 726	7.32 756	5.84 749	7.25 730	3.53 715	13.82 754	14.20 749	50.38 785	47.01 779	44.45 774	56.61 788	36.61 775	32.00 775	63.89 793	56.57 794	7.97 767	89.20 797	28.69 774	28.25 775

PML	64.32 790	53.22 785	17.88 609	8.10 757	32.94 771	148.46 799	247.79 802	12.18 746	45.42 784	111.41 798	288.92 802	101.47 796	101.31 797	31.67 770	15.55 732	14.03 772	4.83 755	10.98 770	6.18 762	28.82 775	5.17 749

LE_ROB	18.58 760	1.21 594	48.38 772	8.60 758	23.00 769	7.32 731	19.74 763	9.94 738	38.69 781	43.53 778	21.91 762	28.40 770	40.92 775	23.18 763	54.71 782	0.34 434	0.33 528	0.32 405	0.36 538	0.42 488	0.40 473

DGTPSM_ROB	15.31 755	8.85 728	28.14 763	9.90 759	18.89 755	12.44 743	33.21 770	13.48 751	17.86 765	9.50 747	22.89 763	13.78 740	19.67 761	21.26 757	23.68 761	5.08 754	8.84 763	5.62 762	11.50 768	6.72 750	14.87 765

Selective-IGEV-i1pa	29.93 772	36.60 773	34.97 765	9.92 760	7.41 750	38.91 775	35.81 773	43.96 779	35.07 779	30.01 768	53.53 787	41.78 772	35.42 771	40.57 776	33.93 777	30.94 783	15.47 777	23.33 776	13.36 772	10.61 760	27.01 773

DPSMNet_ROB	15.52 756	8.89 729	31.44 764	10.07 761	18.91 756	12.44 743	33.22 771	13.51 752	17.94 766	9.58 748	22.91 764	13.79 741	19.67 761	21.43 758	23.73 762	5.17 755	8.84 763	5.63 763	11.52 771	6.79 751	14.90 766

USTest	15.98 757	15.58 764	22.56 747	18.49 762	16.99 754	26.43 764	36.08 775	27.68 769	12.77 746	10.69 753	10.80 737	18.35 746	15.09 749	18.62 756	23.37 760	4.85 753	5.34 761	7.38 766	7.43 763	9.90 759	11.23 757

noway3	12.11 745	12.88 749	18.29 619	22.08 763	20.58 760	16.00 752	12.31 750	22.29 760	4.37 706	6.52 733	6.38 708	18.56 751	15.10 750	8.64 590	10.68 706	9.17 761	5.00 757	5.23 756	3.94 755	12.14 762	12.14 760

noway2	12.12 746	12.89 750	18.23 616	22.27 764	20.57 759	16.13 753	12.37 753	22.35 761	4.45 707	6.34 729	6.58 712	18.59 752	15.01 747	8.11 579	10.67 705	9.07 760	5.26 758	5.25 757	3.92 753	12.23 763	12.12 759

iinet-test	19.59 762	18.93 766	25.29 757	22.27 764	21.21 764	29.32 765	37.73 776	31.61 772	16.48 757	14.41 760	13.76 749	22.91 760	19.69 763	21.98 759	26.21 765	10.17 767	8.89 767	11.03 771	10.88 766	13.66 768	15.45 768

IINet	19.59 762	18.93 766	25.29 757	22.27 764	21.21 764	29.32 765	37.73 776	31.61 772	16.48 757	14.41 760	13.76 749	22.91 760	19.69 763	21.98 759	26.21 765	10.17 767	8.89 767	11.03 771	10.88 766	13.66 768	15.45 768

TCMNet-wrong-test	12.32 747	14.13 760	19.38 650	22.38 767	19.85 757	15.99 751	12.34 752	22.95 762	4.56 712	6.24 727	6.27 707	18.40 747	15.71 752	10.10 642	10.72 707	9.06 759	4.78 754	5.35 761	3.95 758	12.28 766	11.97 758

zzzz4	12.38 749	14.70 762	19.20 641	22.47 768	20.75 761	16.16 755	12.33 751	23.67 765	4.48 709	6.35 731	6.53 711	18.55 749	14.99 746	8.35 581	10.84 710	9.34 762	5.29 759	5.25 757	3.94 755	12.24 764	12.15 761

noway1	12.38 749	14.65 761	19.19 639	22.47 768	20.76 762	16.13 753	12.30 749	23.66 764	4.48 709	6.34 729	6.52 710	18.55 749	15.01 747	8.39 585	10.84 710	9.34 762	5.29 759	5.25 757	3.94 755	12.24 764	12.15 761

noway4	12.47 751	15.37 763	19.26 645	22.73 770	20.78 763	16.28 756	12.44 754	23.08 763	4.68 714	6.43 732	6.45 709	18.54 748	15.51 751	8.64 590	10.74 708	9.53 765	5.34 761	5.27 760	3.92 753	12.28 766	12.23 763

Anonymous_1	57.11 787	19.68 768	26.15 759	23.10 771	142.31 797	30.84 767	39.75 778	33.86 776	16.98 760	70.53 793	15.42 757	23.46 763	19.75 765	23.04 762	27.23 770	164.73 800	9.02 769	130.38 796	137.40 798	161.27 801	27.24 774

DPSM_ROB	20.78 764	20.03 769	26.57 760	23.62 772	22.46 766	31.10 768	39.97 779	33.52 774	17.41 763	15.25 764	15.80 758	24.06 765	20.71 766	23.30 764	27.62 772	10.78 769	9.41 770	11.69 773	11.50 768	14.49 770	16.36 770

DPSM	20.78 764	20.03 769	26.57 760	23.62 772	22.46 766	31.10 768	39.97 779	33.52 774	17.41 763	15.25 764	15.80 758	24.06 765	20.71 766	23.30 764	27.62 772	10.78 769	9.41 770	11.69 773	11.50 768	14.49 770	16.36 770

LRCNet_RVC	25.52 767	33.45 772	23.21 753	31.79 774	32.78 770	6.74 727	1.18 560	25.88 767	4.46 708	28.94 767	30.89 768	24.91 767	17.57 757	27.66 769	24.34 764	35.26 787	25.60 786	35.91 787	33.81 783	31.90 784	34.10 784

HaxPig	43.25 782	43.65 782	45.00 770	33.85 775	35.61 772	32.69 771	30.52 767	45.09 780	42.97 782	48.77 781	48.17 782	43.00 773	40.26 774	44.58 777	43.61 778	47.18 790	49.30 791	51.54 791	50.25 790	43.73 785	45.29 785

MEDIAN_ROB	47.37 784	49.08 784	49.92 774	40.32 776	39.97 774	34.95 773	33.43 772	49.17 782	46.39 785	53.06 786	52.65 786	47.65 777	42.23 785	48.35 787	47.29 780	52.10 792	54.04 793	54.28 792	53.48 791	48.76 789	50.33 790

AVERAGE_ROB	44.46 783	45.91 783	46.59 771	40.59 777	38.66 773	32.99 772	30.52 767	46.19 781	43.26 783	49.59 784	48.97 783	44.62 775	39.89 773	45.04 778	43.94 779	48.74 791	50.69 792	50.80 790	49.79 789	45.54 788	46.97 786

Hybrid-DGEV	41.74 775	40.15 777	53.21 780	47.72 778	45.04 775	62.46 781	80.71 790	67.23 785	34.70 772	30.38 769	31.64 770	48.32 783	41.44 778	46.71 786	55.65 789	21.63 778	18.85 779	23.50 783	23.21 779	29.18 779	33.09 783

Selective-RAFT-Error	41.77 778	40.16 778	53.34 781	47.73 779	45.25 780	62.51 782	80.64 789	67.22 784	34.93 778	30.64 775	31.81 772	48.11 778	42.11 784	46.57 780	54.95 783	21.61 775	18.87 780	23.48 778	23.15 778	29.16 778	33.08 782

CasAABBNet	41.80 781	40.20 779	53.41 783	47.73 779	45.18 777	62.51 782	80.71 790	67.26 786	34.80 776	30.49 771	31.88 773	48.24 780	41.81 780	46.63 782	55.64 788	21.60 774	18.88 781	23.48 778	23.22 780	29.19 780	33.05 779

RAFT-FEzeroshot	41.78 779	40.21 780	53.07 778	47.74 781	45.19 778	62.51 782	80.73 792	67.30 787	34.75 773	30.51 772	31.88 773	48.27 781	41.88 781	46.64 783	55.54 786	21.62 776	18.89 783	23.48 778	23.22 780	29.20 781	33.05 779

RAFT-FE	41.78 779	40.21 780	53.07 778	47.74 781	45.19 778	62.51 782	80.73 792	67.30 787	34.75 773	30.51 772	31.88 773	48.27 781	41.88 781	46.64 783	55.54 786	21.62 776	18.89 783	23.48 778	23.22 780	29.20 781	33.05 779

FlowAnything	41.75 777	39.90 775	53.36 782	47.83 783	45.06 776	62.45 780	80.51 787	67.34 789	34.89 777	30.56 774	31.52 769	48.18 779	42.05 783	46.66 785	55.24 784	21.71 780	18.88 781	23.49 782	23.13 776	29.12 776	33.04 778

fast-reg	41.74 775	39.55 774	52.36 777	48.35 784	53.83 783	63.99 788	80.62 788	67.13 783	34.76 775	30.46 770	31.71 771	46.30 776	38.94 772	45.39 779	53.82 781	20.51 773	18.78 778	23.33 776	22.88 775	29.12 776	32.91 777

LSM	12.71 752	3.52 705	20.79 710	55.63 785	84.76 787	3.63 439	6.30 734	3.73 458	4.93 719	5.55 719	13.92 751	3.53 629	3.25 649	9.72 620	4.12 651	0.64 646	0.85 700	0.71 677	0.81 686	1.03 667	26.84 772

light-stereo	41.45 774	10.64 742	54.16 785	59.84 786	45.61 781	131.14 798	1.57 626	37.33 777	17.30 761	76.21 794	120.65 799	118.18 799	3.98 671	89.11 797	15.46 731	5.48 756	9.68 772	1.25 709	1.28 713	17.93 772	12.24 764

zzzz2	62.05 788	59.17 788	79.56 791	72.07 787	67.48 785	93.36 793	121.04 796	99.79 795	52.42 787	44.70 779	47.17 780	69.71 787	59.48 789	69.15 790	80.64 794	32.46 784	28.45 787	35.17 785	35.02 785	43.94 786	50.13 788

noway5	62.05 788	59.17 788	79.56 791	72.07 787	67.48 785	93.36 793	121.04 796	99.79 795	52.42 787	44.70 779	47.17 780	69.71 787	59.48 789	69.15 790	80.64 794	32.46 784	28.45 787	35.17 785	35.02 785	43.94 786	50.13 788

zzzzzz3	69.47 792	68.75 791	95.95 795	92.04 789	86.19 788	92.69 792	109.30 794	107.64 797	55.63 789	49.24 783	52.63 784	85.19 793	79.67 794	70.47 792	82.28 797	37.59 788	29.10 789	39.83 789	38.78 787	54.76 791	61.64 792

zzz1	69.44 791	68.76 792	95.90 794	92.07 790	86.22 789	92.47 791	109.30 794	107.66 798	55.65 790	49.21 782	52.63 784	85.10 792	79.74 795	70.47 792	82.00 796	37.59 788	29.10 789	39.82 788	38.78 787	54.75 790	61.65 793

LSM0	49.58 785	40.04 776	53.62 784	97.15 791	128.68 796	62.75 786	79.89 786	67.63 790	35.11 780	33.02 777	32.61 777	48.43 784	41.60 779	46.60 781	55.43 785	21.63 778	18.99 785	23.62 784	23.13 776	29.47 783	52.26 791

DPSimNet_ROB	102.30 793	119.72 799	143.59 798	109.42 792	94.10 790	127.22 797	127.15 798	26.62 768	102.36 800	149.58 801	83.99 796	139.34 800	137.54 800	64.62 789	82.36 798	105.18 794	66.15 795	120.15 795	69.61 794	99.58 793	77.72 794

RSGM-EC	108.14 794	104.44 796	68.66 788	115.42 793	109.31 793	116.48 795	139.19 799	127.02 799	55.95 791	55.27 787	71.01 790	116.54 797	111.76 798	176.57 798	175.06 799	117.34 798	71.64 796	140.65 797	83.55 795	123.96 796	82.91 795

acva	108.14 794	104.44 796	68.66 788	115.42 793	109.31 793	116.48 795	139.19 799	127.02 799	55.95 791	55.27 787	71.01 790	116.54 797	111.76 798	176.57 798	175.06 799	117.34 798	71.64 796	140.65 797	83.55 795	123.96 796	82.91 795

DLNR_Zeroshot_test	28.62 770	55.50 786	49.94 775	183.62 795	115.05 795	3.43 382	0.28 24	29.49 770	1.49 259	1.01 247	1.26 254	0.93 259	0.63 120	3.92 477	1.51 477	29.81 782	0.41 599	0.26 212	0.23 269	93.28 792	0.32 354

DLNR-FE	28.68 771	56.10 787	49.61 773	183.75 796	105.98 791	3.44 383	0.28 24	29.58 771	1.49 259	1.01 247	1.26 254	0.93 259	0.63 120	3.81 470	1.51 477	33.14 786	0.41 599	0.26 212	0.23 269	99.94 794	0.32 354

test_example2	212.63 800	219.92 801	221.87 800	213.67 797	221.17 801	199.47 800	200.74 801	185.30 801	141.66 801	209.52 802	213.45 801	210.82 802	205.48 801	221.27 801	216.64 802	236.83 802	242.07 802	213.93 799	217.01 799	235.69 802	226.10 801

xxxxx1	112.33 796	88.53 793	37.76 767	227.84 798	157.23 798	39.05 776	61.41 783	93.76 792	79.29 797	62.45 790	74.79 792	78.32 789	70.96 791	33.47 771	70.69 790	114.00 795	130.36 799	259.31 800	274.34 800	145.54 798	147.50 797

tt_ll	112.33 796	88.53 793	37.76 767	227.84 798	157.23 798	39.05 776	61.41 783	93.76 792	79.29 797	62.45 790	74.79 792	78.32 789	70.96 791	33.47 771	70.69 790	114.00 795	130.36 799	259.31 800	274.34 800	145.54 798	147.50 797

ff	112.33 796	88.53 793	37.76 767	227.84 798	157.23 798	39.05 776	61.41 783	93.76 792	79.29 797	62.45 790	74.79 792	78.32 789	70.96 791	33.47 771	70.69 790	114.00 795	130.36 799	259.31 800	274.34 800	145.54 798	147.50 797

ccccc		629.75 802		567.84 801	570.84 802	582.44 802		613.82 803		614.58 803		555.57 803		666.94 803		781.57 803	507.24 803	391.36 803	342.44 803	689.82 803

GS-Stereo							0.83 377	3.32 378	1.37 200	0.75 151	0.89 137	0.76 200	0.80 207	0.92 91	0.53 119	0.26 196	0.18 149	0.26 212	0.20 179	0.28 218	0.21 105

FSD					0.60 263	0.77 18	0.67 239	1.57 73	0.68 20	0.72 139	0.62 67	1.02 277	0.72 158	0.81 50	0.73 222	0.59 634	0.54 652	0.57 643	0.54 646	0.57 576

ASD4		113.98 798

Low-res two-view benchmark