Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.46 4	0.41 34	1.09 78	0.65 71	0.34 46	0.29 1	0.23 5	0.67 2	0.50 7	0.53 45	0.92 161	0.65 156	0.53 80	0.54 1	0.50 113	0.28 280	0.24 407	0.25 175	0.21 208	0.23 92	0.22 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-34k	0.66 70	0.60 292	1.23 148	0.73 155	0.33 38	1.44 103	0.87 431	1.52 67	0.92 105	0.51 36	1.36 306	0.59 124	0.87 244	0.58 2	0.44 68	0.22 95	0.16 63	0.25 175	0.17 57	0.23 92	0.20 68

BLMT-Stereo	0.46 4	0.31 1	0.97 20	0.61 24	0.38 96	0.42 4	0.36 66	0.68 3	0.77 43	0.50 30	0.83 127	0.61 132	0.33 9	0.61 3	0.62 174	0.19 40	0.14 12	0.24 131	0.22 252	0.20 33	0.19 30

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 92	0.46 86	1.10 87	0.68 105	1.36 590	1.59 124	0.77 340	1.42 56	1.19 175	0.74 159	0.93 164	0.70 180	0.93 272	0.67 4	0.42 47	0.23 114	0.18 160	0.24 131	0.19 154	0.26 182	0.23 178

FoundationStereo	0.50 13	0.39 18	1.11 97	0.79 203	0.42 129	0.70 16	0.36 66	0.76 8	0.80 56	0.62 108	0.38 12	0.73 202	0.77 196	0.69 5	0.36 13	0.26 201	0.17 104	0.23 80	0.16 33	0.18 1	0.20 68

416test	0.55 24	0.48 122	1.06 47	0.62 34	1.13 521	1.20 63	0.31 32	1.17 31	0.81 65	0.49 23	0.41 17	0.40 23	0.59 111	0.70 6	0.43 57	0.23 114	0.16 63	0.22 61	0.16 33	0.23 92	0.20 68

VeloStereo	0.49 10	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 77	1.31 86	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 16	0.43 24	0.56 106	0.50 65	0.70 6	0.42 47	0.28 280	0.29 499	0.28 297	0.24 313	0.30 282	0.30 338

LiteMatch*	0.67 72	0.46 86	3.75 414	0.65 71	0.36 56	1.48 109	0.26 19	1.11 25	0.96 128	0.58 74	0.45 32	0.55 100	0.46 46	0.70 6	0.37 18	0.21 66	0.16 63	0.21 42	0.17 57	0.21 57	0.20 68

aanet-new-28k	0.77 124	0.58 263	2.64 354	0.78 198	0.39 103	1.97 165	1.05 538	1.72 102	0.79 52	0.58 74	1.10 219	0.54 90	0.78 206	0.70 6	0.44 68	0.20 54	0.15 35	0.25 175	0.19 154	0.29 252	0.21 116

S2M2_L	0.64 62	0.55 216	1.07 51	0.89 294	0.54 233	1.08 37	0.20 1	1.16 30	1.37 212	0.59 87	0.81 122	0.86 244	0.47 49	0.70 6	0.65 190	0.31 382	0.33 540	0.27 260	0.27 392	0.36 420	0.31 351
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.45 3	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 56	0.66 13	0.25 10	0.95 15	0.90 91	0.52 39	0.43 24	0.56 106	0.32 6	0.71 11	0.41 39	0.16 7	0.15 35	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 68

mm1	0.47 7	0.42 47	0.88 4	0.61 24	0.36 56	0.66 13	0.25 10	1.32 41	0.90 91	0.52 39	0.43 24	0.56 106	0.32 6	0.71 11	0.41 39	0.16 7	0.15 35	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 68

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 172	0.45 74	1.07 51	0.68 105	1.74 679	3.37 378	0.91 460	2.46 240	0.76 41	0.85 222	0.94 169	0.72 195	0.87 244	0.71 11	0.49 106	0.25 173	0.15 35	0.26 222	0.17 57	0.23 92	0.19 30

LiteMatch	0.67 72	0.84 505	0.89 8	0.80 206	0.39 103	1.60 126	0.68 262	0.96 16	0.91 97	0.62 108	0.43 24	0.56 106	1.40 427	0.71 11	1.10 372	0.28 280	0.16 63	0.29 328	0.22 252	0.29 252	0.37 440

GeoVLM	0.52 17	0.42 47	0.88 4	0.62 34	0.36 56	1.62 131	0.25 10	0.96 16	0.90 91	0.61 99	0.43 24	0.57 115	0.53 80	0.71 11	0.45 75	0.16 7	0.15 35	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 30

LACA2	0.62 52	0.53 181	1.20 139	0.54 5	0.26 17	3.15 334	0.47 138	1.56 72	0.57 14	0.52 39	0.47 35	0.47 53	0.45 41	0.71 11	0.37 18	0.23 114	0.17 104	0.21 42	0.15 11	0.23 92	0.17 2

MonSter++	0.52 17	0.42 47	0.89 8	0.61 24	0.36 56	1.64 134	0.25 10	0.96 16	0.91 97	0.62 108	0.42 21	0.56 106	0.53 80	0.71 11	0.45 75	0.17 14	0.15 35	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 68

small-0shot	0.51 15	0.44 68	1.18 126	0.53 3	0.44 146	0.60 10	0.76 325	0.81 9	0.60 15	0.53 45	0.96 177	0.65 156	0.42 30	0.72 18	0.40 28	0.26 201	0.14 12	0.25 175	0.21 208	0.20 33	0.21 116

aanet-new-32k	0.81 155	0.64 343	3.94 419	0.70 121	0.97 458	1.43 100	0.96 497	1.36 47	0.72 30	0.61 99	1.02 188	0.62 139	0.87 244	0.72 18	0.44 68	0.20 54	0.16 63	0.25 175	0.17 57	0.25 146	0.22 154

aanet-new-30k	0.81 155	0.64 343	3.91 418	0.70 121	0.97 458	1.43 100	0.96 497	1.36 47	0.72 30	0.61 99	1.02 188	0.62 139	0.87 244	0.72 18	0.44 68	0.20 54	0.16 63	0.25 175	0.17 57	0.25 146	0.22 154

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 203	1.57 658	2.54 339	0.69 115	1.41 609	2.08 184	0.83 389	2.11 165	1.38 216	0.65 124	0.75 105	0.66 162	0.64 132	0.72 18	0.40 28	0.23 114	0.19 212	0.24 131	0.18 107	0.33 362	0.54 577

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 181	0.80 482	1.43 207	0.68 105	1.19 539	3.73 466	0.92 474	2.05 154	0.96 128	0.71 145	0.85 134	0.80 223	0.81 222	0.72 18	0.56 146	0.23 114	0.19 212	0.26 222	0.18 107	0.23 92	0.36 425

water-stereo	0.78 134	0.45 74	1.94 266	0.79 203	0.48 188	2.36 218	0.47 138	1.53 69	1.09 163	0.88 231	1.04 199	0.82 230	0.75 183	0.72 18	0.78 257	0.22 95	0.23 370	0.25 175	0.23 281	0.24 112	0.29 307

416test1013	0.55 24	0.49 134	1.07 51	0.62 34	1.12 516	1.18 57	0.31 32	1.12 26	0.81 65	0.49 23	0.40 15	0.41 31	0.60 120	0.73 24	0.42 47	0.23 114	0.16 63	0.22 61	0.16 33	0.23 92	0.20 68

Foundation-i32	0.47 7	0.34 6	1.00 25	0.73 155	0.24 1	0.66 13	0.28 25	1.31 40	0.44 5	0.53 45	0.27 3	0.81 228	0.46 46	0.73 24	0.41 39	0.22 95	0.15 35	0.19 10	0.16 33	0.19 10	0.17 2

test410_97500	0.67 72	0.46 86	1.19 129	0.63 44	0.63 294	3.39 383	0.25 10	1.64 91	0.70 26	0.48 16	0.52 48	0.50 67	0.55 90	0.74 26	0.57 152	0.16 7	0.17 104	0.23 80	0.16 33	0.23 92	0.25 214

test410	0.69 81	0.47 111	1.19 129	0.63 44	0.71 340	3.65 452	0.26 19	1.73 103	0.70 26	0.50 30	0.50 39	0.49 65	0.51 71	0.74 26	0.58 158	0.16 7	0.17 104	0.23 80	0.16 33	0.23 92	0.25 214

depth_test_26	0.55 24	0.41 34	1.12 100	0.71 131	0.37 77	0.63 12	0.34 55	0.94 14	0.80 56	0.42 3	1.40 319	0.69 176	0.53 80	0.75 28	0.40 28	0.31 382	0.23 370	0.27 260	0.22 252	0.26 182	0.24 197

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 227	0.41 34	3.72 411	0.63 44	0.80 376	1.51 113	0.84 396	1.84 119	1.51 284	0.82 202	1.00 185	0.70 180	1.00 296	0.75 28	0.41 39	0.23 114	0.18 160	0.24 131	0.18 107	0.43 511	2.30 724

CSFM-Stereo	0.60 41	0.39 18	0.95 18	0.60 21	0.32 33	2.66 257	0.31 32	1.44 57	0.77 43	0.72 150	0.51 45	0.55 100	0.51 71	0.75 28	0.46 87	0.17 14	0.17 104	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 15

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 227	0.41 34	3.70 410	0.63 44	0.80 376	1.51 113	0.84 396	1.84 119	1.51 284	0.82 202	1.00 185	0.70 180	1.00 296	0.75 28	0.41 39	0.23 114	0.18 160	0.24 131	0.18 107	0.43 511	2.30 724

testmc14	0.69 81	0.35 7	1.15 119	0.75 168	0.33 38	3.17 337	0.41 99	1.63 88	0.96 128	0.55 55	0.73 99	0.88 251	0.57 101	0.76 32	0.48 97	0.21 66	0.15 35	0.18 2	0.14 2	0.21 57	0.19 30

aanet-new-16k	0.74 101	0.51 152	1.56 227	0.73 155	0.37 77	2.14 193	0.88 438	2.01 146	0.91 97	0.56 58	0.91 158	0.70 180	0.96 280	0.76 32	0.54 137	0.20 54	0.15 35	0.23 80	0.18 107	0.26 182	0.21 116

gcap_with_dpt	0.89 187	0.45 74	1.28 168	0.64 57	1.61 649	3.93 515	0.67 251	2.41 223	1.01 145	1.18 291	0.96 177	0.60 127	0.45 41	0.76 32	0.44 68	0.26 201	0.18 160	0.29 328	0.23 281	0.25 146	0.18 15

HiDET	0.61 48	0.41 34	0.88 4	0.64 57	0.39 103	2.67 258	0.25 10	1.59 78	0.91 97	0.59 87	0.44 30	0.52 77	0.50 65	0.76 32	0.54 137	0.17 14	0.15 35	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 116

LG-Stereo	0.85 168	0.60 292	2.71 359	0.59 16	0.45 155	2.85 277	0.55 173	2.41 223	1.34 204	0.59 87	1.19 239	0.43 36	0.40 24	0.76 32	0.75 244	0.20 54	0.17 104	0.31 393	0.24 313	0.29 252	0.19 30

TT111	0.58 33	0.43 58	0.99 24	0.68 105	0.33 38	2.25 206	0.26 19	0.98 19	0.99 139	0.73 153	0.37 10	0.64 149	0.43 33	0.77 37	0.46 87	0.21 66	0.18 160	0.22 61	0.18 107	0.20 33	0.21 116

derf	0.49 10	0.40 22	0.90 14	0.70 121	0.35 51	1.17 55	0.24 8	1.17 31	0.92 105	0.53 45	0.41 17	0.51 71	0.29 3	0.77 37	0.37 18	0.18 29	0.18 160	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 116

LCMNet	0.63 60	0.40 22	0.95 18	0.58 12	0.39 103	3.11 328	0.27 23	1.58 75	0.84 79	0.56 58	0.58 64	0.52 77	0.53 80	0.77 37	0.51 124	0.17 14	0.16 63	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 116

qqai	0.49 10	0.41 34	0.92 15	0.69 115	0.33 38	0.99 30	0.25 10	1.33 44	0.89 90	0.51 36	0.41 17	0.55 100	0.29 3	0.78 40	0.38 23	0.19 40	0.17 104	0.19 10	0.17 57	0.18 1	0.21 116

3.25w_new	0.69 81	0.46 86	1.10 87	0.61 24	0.61 280	2.23 203	0.51 153	2.45 237	0.90 91	0.63 116	0.78 113	0.47 53	0.71 166	0.78 40	0.50 113	0.17 14	0.14 12	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 68

FORCE_4.6	0.64 62	0.49 134	1.08 68	0.65 71	0.25 10	1.81 149	0.43 115	2.60 283	1.03 148	0.41 1	0.78 113	0.47 53	0.54 87	0.79 42	0.33 2	0.26 201	0.14 12	0.24 131	0.19 154	0.24 112	0.16 1

3.25w	0.69 81	0.46 86	1.10 87	0.61 24	0.61 280	2.23 203	0.51 153	2.45 237	0.90 91	0.63 116	0.78 113	0.47 53	0.71 166	0.79 42	0.50 113	0.17 14	0.14 12	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 68

gcap-zeroshot	0.90 196	0.46 86	1.36 191	0.64 57	1.71 672	3.95 528	0.68 262	2.49 244	0.98 135	1.05 269	0.85 134	0.62 139	0.43 33	0.79 42	0.51 124	0.27 233	0.19 212	0.30 360	0.24 313	0.24 112	0.19 30

testlalala	0.90 196	0.46 86	1.36 191	0.64 57	1.71 672	3.95 528	0.68 262	2.49 244	0.98 135	1.05 269	0.85 134	0.62 139	0.43 33	0.79 42	0.51 124	0.27 233	0.19 212	0.30 360	0.24 313	0.24 112	0.19 30

rgla	0.56 29	0.53 181	1.07 51	0.63 44	1.08 505	1.18 57	0.31 32	1.29 38	0.80 56	0.49 23	0.47 35	0.38 17	0.52 75	0.80 46	0.41 39	0.22 95	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.23 92	0.20 68

PointNet	0.56 29	0.41 34	0.92 15	0.63 44	0.33 38	1.85 152	0.31 32	1.34 46	0.88 88	0.71 145	0.46 33	0.57 115	0.32 6	0.80 46	0.45 75	0.18 29	0.16 63	0.23 80	0.18 107	0.20 33	0.20 68

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 187	0.46 86	1.19 129	0.64 57	1.71 672	3.95 528	0.69 273	2.43 232	1.04 152	1.05 269	0.90 153	0.61 132	0.44 39	0.80 46	0.52 127	0.28 280	0.19 212	0.31 393	0.24 313	0.24 112	0.19 30

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 187	0.46 86	1.34 184	0.62 34	1.70 670	3.95 528	0.67 251	2.36 214	1.05 157	1.05 269	0.90 153	0.60 127	0.42 30	0.80 46	0.46 87	0.27 233	0.18 160	0.29 328	0.23 281	0.24 112	0.18 15

RAStereo	0.75 106	0.52 163	2.86 369	0.58 12	0.62 290	1.19 62	0.32 42	1.81 116	0.99 139	0.75 163	1.05 206	0.64 149	0.47 49	0.80 46	0.94 335	0.22 95	0.20 268	0.27 260	0.21 208	0.34 383	0.22 154

test_for_model	0.89 187	0.46 86	1.19 129	0.64 57	1.71 672	3.95 528	0.69 273	2.43 232	1.04 152	1.05 269	0.90 153	0.61 132	0.44 39	0.80 46	0.52 127	0.28 280	0.19 212	0.31 393	0.24 313	0.24 112	0.19 30

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 134	0.45 74	1.12 100	0.71 131	1.00 479	2.05 179	0.87 431	2.25 192	1.18 171	0.56 58	0.74 104	0.44 41	1.03 307	0.81 52	0.41 39	0.21 66	0.19 212	0.23 80	0.18 107	0.27 206	0.91 668

FSD					0.60 275	0.77 18	0.67 251	1.57 74	0.68 20	0.72 150	0.62 71	1.02 289	0.72 169	0.81 52	0.73 234	0.59 646	0.54 664	0.57 655	0.54 658	0.57 588

4.5_new	0.67 72	0.46 86	1.11 97	0.63 44	0.78 369	1.97 165	0.51 153	2.18 174	0.78 48	0.73 153	0.90 153	0.42 34	0.49 61	0.81 52	0.49 106	0.21 66	0.14 12	0.26 222	0.19 154	0.22 81	0.20 68

4.5w-stereo	0.67 72	0.46 86	1.11 97	0.63 44	0.78 369	1.97 165	0.51 153	2.18 174	0.77 43	0.73 153	0.90 153	0.42 34	0.49 61	0.81 52	0.49 106	0.21 66	0.14 12	0.26 222	0.19 154	0.22 81	0.20 68

aanet-new-24k	0.78 134	0.59 273	1.59 231	0.72 146	0.84 411	2.43 226	0.98 511	1.99 143	0.69 23	0.62 108	1.25 264	0.60 127	0.75 183	0.82 56	0.55 142	0.21 66	0.15 35	0.25 175	0.19 154	0.26 182	0.21 116

PipStereo	0.46 4	0.31 1	0.89 8	0.82 223	0.27 19	0.58 8	0.27 23	1.58 75	0.42 4	0.43 6	0.27 3	0.68 169	0.50 65	0.82 56	0.35 8	0.18 29	0.17 104	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 2

Zero-FE251	0.80 142	0.75 456	1.71 242	0.88 285	0.70 337	2.59 248	0.45 127	1.38 50	0.83 75	1.79 398	0.61 69	0.73 202	0.81 222	0.82 56	0.61 169	0.29 312	0.23 370	0.27 260	0.19 154	0.20 33	0.20 68

F5.5	0.58 33	0.48 122	1.05 37	0.64 57	0.25 10	1.18 57	0.36 66	2.07 160	1.04 152	0.56 58	0.53 51	0.45 45	0.64 132	0.83 59	0.32 1	0.21 66	0.15 35	0.24 131	0.20 182	0.25 146	0.17 2

FORCE_5	0.59 35	0.55 216	1.09 78	0.65 71	0.26 17	1.05 33	0.31 32	2.01 146	1.24 183	0.46 11	0.69 91	0.52 77	0.52 75	0.83 59	0.36 13	0.27 233	0.13 1	0.26 222	0.22 252	0.26 182	0.18 15

FORCE_6	0.61 48	0.53 181	1.07 51	0.66 87	0.24 1	1.07 36	0.35 63	2.57 267	1.04 152	0.49 23	0.67 86	0.47 53	0.59 111	0.83 59	0.33 2	0.26 201	0.14 12	0.24 131	0.22 252	0.24 112	0.17 2

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 15	0.36 8	1.12 100	0.51 1	0.33 38	1.16 54	0.37 76	0.83 12	0.56 10	0.61 99	0.50 39	0.23 1	0.38 21	0.83 59	0.43 57	0.21 66	0.28 487	0.39 546	0.43 612	0.32 340	0.31 351

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 181	0.45 74	1.31 173	0.63 44	1.63 653	3.91 507	0.66 247	2.28 200	1.02 146	1.10 280	0.98 184	0.60 127	0.46 46	0.83 59	0.47 93	0.26 201	0.18 160	0.29 328	0.23 281	0.24 112	0.18 15

PSi22a	0.44 2	0.33 4	0.82 1	0.78 198	0.27 19	0.56 7	0.24 8	1.33 44	0.40 2	0.45 9	0.25 2	0.66 162	0.50 65	0.83 59	0.33 2	0.20 54	0.16 63	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 30

DepthFocus	0.50 13	0.41 34	1.02 29	0.57 10	0.38 96	0.77 18	0.44 121	0.82 10	0.61 16	0.46 11	0.66 83	0.75 211	0.48 54	0.83 59	0.36 13	0.26 201	0.19 212	0.27 260	0.25 337	0.25 146	0.21 116

LACA1	0.60 41	0.43 58	0.92 15	0.53 3	0.32 33	3.20 344	0.33 45	1.48 61	0.48 6	0.57 68	0.39 13	0.41 31	0.59 111	0.83 59	0.37 18	0.23 114	0.19 212	0.23 80	0.18 107	0.21 57	0.19 30

BridgeDepth_RVC	0.53 21	0.41 34	1.03 31	0.55 7	0.37 77	0.99 30	0.23 5	1.38 50	0.67 19	0.56 58	0.52 48	0.50 67	0.82 226	0.83 59	0.47 93	0.29 312	0.16 63	0.23 80	0.18 107	0.19 10	0.18 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	12.82 765	0.38 12	1.99 274	0.66 87	58.94 796	63.38 799	0.34 55	1.91 132	0.94 121	0.59 87	0.80 117	0.46 48	0.57 101	0.83 59	0.44 68	0.29 312	0.17 104	63.35 805	59.81 804	0.29 252	0.20 68

FORCE_9	0.59 35	0.50 141	1.09 78	0.65 71	0.24 1	1.10 41	0.34 55	2.36 214	0.93 115	0.45 9	0.61 69	0.46 48	0.59 111	0.84 69	0.34 7	0.25 173	0.14 12	0.23 80	0.21 208	0.24 112	0.17 2

NoBS	0.40 1	0.40 22	1.10 87	0.55 7	0.32 33	0.33 2	0.30 30	0.43 1	0.39 1	0.41 1	0.51 45	0.27 2	0.25 1	0.84 69	0.40 28	0.25 173	0.19 212	0.32 417	0.24 313	0.29 252	0.22 154

PSi22b	0.47 7	0.31 1	0.89 8	0.82 223	0.28 21	0.58 8	0.32 42	1.61 80	0.41 3	0.42 3	0.27 3	0.69 176	0.48 54	0.84 69	0.36 13	0.18 29	0.17 104	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 15

FlowAnything_test	0.75 106	0.60 292	1.18 126	0.82 223	0.58 269	2.29 212	0.66 247	1.38 50	0.80 56	1.03 267	0.76 107	0.63 146	0.49 61	0.84 69	0.91 319	0.31 382	0.27 470	0.40 553	0.48 631	0.31 305	0.30 338

F8.5	0.59 35	0.51 152	1.09 78	0.65 71	0.24 1	1.10 41	0.34 55	2.38 218	0.96 128	0.44 7	0.62 71	0.46 48	0.56 97	0.85 73	0.35 8	0.26 201	0.14 12	0.23 80	0.21 208	0.24 112	0.17 2

aanet-new-40k	0.73 96	0.59 273	1.25 157	0.75 168	1.49 622	1.42 99	0.96 497	1.95 139	0.84 79	0.52 39	1.06 210	0.51 71	0.76 191	0.85 73	0.47 93	0.18 29	0.15 35	0.24 131	0.18 107	0.26 182	0.22 154

asd	0.70 85	0.45 74	1.10 87	0.67 100	0.90 438	2.88 282	0.43 115	1.64 91	0.79 52	0.68 132	0.88 142	0.43 36	0.74 180	0.85 73	0.49 106	0.19 40	0.13 1	0.24 131	0.17 57	0.22 81	0.20 68

FORCE_8	0.60 41	0.51 152	1.10 87	0.65 71	0.24 1	1.09 39	0.37 76	2.34 210	0.94 121	0.47 13	0.68 89	0.47 53	0.65 141	0.86 76	0.33 2	0.27 233	0.14 12	0.23 80	0.20 182	0.24 112	0.17 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 114	0.51 152	2.13 297	0.72 146	0.38 96	2.35 217	0.99 513	1.82 117	0.80 56	0.68 132	0.88 142	0.56 106	0.64 132	0.87 77	0.55 142	0.23 114	0.16 63	0.25 175	0.20 182	0.24 112	0.20 68

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 227	1.76 671	2.51 337	0.69 115	1.40 601	2.95 304	0.99 513	2.18 174	1.04 152	0.68 132	0.80 117	0.69 176	0.64 132	0.87 77	0.40 28	0.23 114	0.19 212	0.25 175	0.21 208	0.30 282	0.64 617

BridgeDepth	0.54 22	0.42 47	1.05 37	0.58 12	0.25 10	1.30 84	0.36 66	1.53 69	0.86 84	0.56 58	0.37 10	0.57 115	0.65 141	0.87 77	0.40 28	0.20 54	0.15 35	0.19 10	0.16 33	0.22 81	0.17 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.25_new	0.73 96	0.46 86	1.08 68	0.71 131	0.97 458	2.52 237	0.58 193	2.28 200	0.93 115	0.57 68	0.94 169	0.40 23	0.65 141	0.87 77	0.50 113	0.17 14	0.13 1	0.25 175	0.17 57	0.19 10	0.20 68

4.5w_new	0.73 96	0.46 86	1.08 68	0.71 131	0.97 458	2.52 237	0.58 193	2.28 200	0.93 115	0.57 68	0.94 169	0.40 23	0.65 141	0.87 77	0.50 113	0.17 14	0.13 1	0.25 175	0.17 57	0.19 10	0.20 68

4.25w-stereo	0.73 96	0.46 86	1.08 68	0.71 131	0.97 458	2.52 237	0.58 193	2.28 200	0.93 115	0.57 68	0.94 169	0.40 23	0.65 141	0.87 77	0.50 113	0.17 14	0.13 1	0.25 175	0.17 57	0.19 10	0.20 68

DF_test	0.52 17	0.43 58	1.13 109	0.84 249	0.50 203	0.60 10	0.36 66	0.82 10	0.72 30	0.48 16	0.50 39	0.60 127	0.47 49	0.88 83	0.33 2	0.30 355	0.18 160	0.21 42	0.21 208	0.53 570	0.35 418

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 142	0.50 141	1.52 219	0.71 131	1.26 562	2.61 251	0.93 478	1.85 121	0.80 56	0.62 108	1.15 230	0.66 162	0.76 191	0.88 83	0.54 137	0.23 114	0.16 63	0.24 131	0.18 107	0.26 182	0.21 116

gasm-f	0.89 187	0.49 134	1.30 172	0.85 264	0.44 146	4.42 648	0.95 489	1.88 124	0.91 97	0.75 163	1.46 329	0.53 85	0.88 253	0.88 83	0.57 152	0.30 355	0.19 212	0.27 260	0.19 154	0.28 230	0.19 30

Monster-pub-eth3d	0.62 52	0.43 58	1.07 51	0.66 87	0.82 392	1.13 45	0.39 81	2.57 267	0.92 105	0.58 74	0.64 75	0.36 6	0.36 15	0.88 83	0.43 57	0.15 1	0.15 35	0.20 21	0.17 57	0.21 57	0.19 30

asda	0.77 124	0.46 86	1.10 87	0.64 57	0.82 392	3.33 374	0.49 145	2.40 222	0.81 65	0.63 116	0.80 117	0.44 41	0.85 237	0.88 83	0.60 165	0.17 14	0.13 1	0.24 131	0.17 57	0.20 33	0.20 68

CREStereo++_RVC	1.02 252	0.49 134	1.54 224	0.83 237	0.55 242	4.01 553	0.31 32	1.63 88	1.99 455	1.63 357	2.13 563	0.84 234	0.65 141	0.88 83	0.70 220	0.27 233	0.15 35	0.23 80	1.22 724	0.24 112	0.17 2
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
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 101	0.45 74	1.13 109	0.69 115	0.77 365	1.77 145	0.88 438	2.04 153	1.47 255	0.61 99	1.04 199	0.61 132	0.79 211	0.89 89	0.43 57	0.21 66	0.18 160	0.23 80	0.18 107	0.25 146	0.28 294

F7	0.60 41	0.53 181	1.05 37	0.65 71	0.25 10	1.09 39	0.38 78	2.57 267	0.94 121	0.49 23	0.53 51	0.47 53	0.51 71	0.90 90	0.35 8	0.24 144	0.14 12	0.23 80	0.20 182	0.23 92	0.17 2

aanet-new-8k	0.85 168	0.52 163	1.68 239	0.77 193	0.37 77	3.21 345	1.02 527	2.57 267	0.85 82	0.59 87	0.94 169	0.54 90	1.05 320	0.90 90	0.67 199	0.22 95	0.17 104	0.23 80	0.18 107	0.24 112	0.21 116

LACA3	0.55 24	0.48 122	0.89 8	0.52 2	0.43 135	2.28 210	0.53 163	1.02 22	0.53 9	0.53 45	0.41 17	0.47 53	0.45 41	0.90 90	0.36 13	0.23 114	0.18 160	0.20 21	0.15 11	0.21 57	0.20 68

MonStereo	0.62 52	0.43 58	1.07 51	0.66 87	0.82 392	1.13 45	0.39 81	2.57 267	0.92 105	0.58 74	0.64 75	0.36 6	0.36 15	0.90 90	0.43 57	0.15 1	0.15 35	0.20 21	0.17 57	0.21 57	0.19 30

2w_stereo	0.75 106	0.46 86	1.08 68	0.68 105	0.56 247	2.00 168	0.61 209	2.87 329	0.83 75	0.93 242	0.93 164	0.36 6	1.13 357	0.90 90	0.61 169	0.17 14	0.13 1	0.23 80	0.17 57	0.20 33	0.21 116

IGEV	0.70 85	0.36 8	1.07 51	0.71 131	1.31 573	2.82 273	0.41 99	1.76 108	0.98 135	0.73 153	0.71 95	0.35 5	0.42 30	0.90 90	0.42 47	0.18 29	0.18 160	0.22 61	0.18 107	0.18 1	0.20 68

monster-pro	0.62 52	0.43 58	1.07 51	0.66 87	0.82 392	1.14 53	0.39 81	2.57 267	0.92 105	0.58 74	0.64 75	0.36 6	0.36 15	0.91 96	0.43 57	0.15 1	0.15 35	0.20 21	0.17 57	0.21 57	0.19 30

MatchStereo	0.68 78	0.46 86	1.93 265	0.67 100	0.28 21	0.98 28	0.33 45	2.01 146	1.69 389	0.48 16	1.02 188	0.47 53	0.59 111	0.91 96	0.58 158	0.21 66	0.17 104	0.21 42	0.15 11	0.19 10	0.19 30
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GIP-stereo	0.88 181	0.50 141	1.34 184	1.32 570	0.94 450	2.90 285	0.42 108	3.41 408	1.06 159	0.63 116	0.76 107	0.90 259	0.76 191	0.91 96	0.52 127	0.27 233	0.18 160	0.25 175	0.16 33	0.25 146	0.19 30

CASnet	0.78 134	0.51 152	1.29 171	0.81 210	0.29 23	1.28 81	0.74 309	1.51 64	1.89 440	1.64 360	1.09 216	0.65 156	0.64 132	0.91 96	0.76 251	0.29 312	0.17 104	0.41 565	0.31 491	0.32 340	0.19 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-22k	0.76 114	0.65 356	2.50 336	0.74 163	0.34 46	1.47 107	1.32 596	1.61 80	0.81 65	0.57 68	1.05 206	0.54 90	0.84 233	0.92 100	0.50 113	0.21 66	0.16 63	0.24 131	0.19 154	0.27 206	0.20 68

GEAStereo	0.84 167	0.48 122	1.09 78	0.85 264	0.45 155	4.54 673	0.83 389	1.88 124	0.91 97	0.75 163	0.89 149	0.53 85	0.80 219	0.92 100	0.53 131	0.30 355	0.19 212	0.27 260	0.19 154	0.28 230	0.19 30

GSStereo	0.96 225	0.48 122	1.09 78	0.97 366	0.45 155	4.54 673	0.83 389	3.32 390	1.37 212	0.75 163	0.89 149	0.76 212	0.80 219	0.92 100	0.53 131	0.26 201	0.18 160	0.26 222	0.20 182	0.28 230	0.21 116

GS-Stereo							0.83 389	3.32 390	1.37 212	0.75 163	0.89 149	0.76 212	0.80 219	0.92 100	0.53 131	0.26 201	0.18 160	0.26 222	0.20 182	0.28 230	0.21 116

1w_stereo	0.86 172	0.42 47	1.07 51	0.72 146	0.81 382	3.00 308	0.67 251	3.28 381	0.75 40	0.74 159	1.32 289	0.37 13	1.37 419	0.92 100	0.68 203	0.16 7	0.14 12	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.22 154

SCION-M(vits-remse)	0.99 241	0.43 58	7.79 465	1.05 420	0.82 392	1.13 45	0.39 81	2.57 267	0.92 105	0.58 74	0.64 75	0.36 6	0.36 15	0.93 105	0.43 57	0.38 508	0.27 470	0.20 21	0.17 57	0.21 57	0.19 30

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 279	0.94 544	7.79 465	1.05 420	1.92 703	2.90 285	0.39 81	2.57 267	0.92 105	0.58 74	0.64 75	0.36 6	0.36 15	0.93 105	0.43 57	0.15 1	0.15 35	0.20 21	0.17 57	0.21 57	0.19 30

Test_v1	0.62 52	0.40 22	1.13 109	0.74 163	0.55 242	1.60 126	0.39 81	1.68 97	0.92 105	0.60 96	0.88 142	0.53 85	0.50 65	0.93 105	0.39 24	0.19 40	0.16 63	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.21 116

aanet-new-10k	0.82 160	0.58 263	1.16 121	0.78 198	0.37 77	3.52 421	1.04 534	2.34 210	0.76 41	0.89 234	0.70 93	0.64 149	0.88 253	0.94 108	0.59 161	0.22 95	0.16 63	0.25 175	0.18 107	0.26 182	0.20 68

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 187	0.47 111	2.08 293	0.76 187	0.73 348	3.91 507	0.41 99	2.07 160	1.07 160	0.77 183	0.89 149	0.64 149	0.86 239	0.95 109	0.77 256	0.26 201	0.18 160	0.26 222	0.19 154	0.32 340	0.32 366

MonSter	0.62 52	0.43 58	1.07 51	0.66 87	0.82 392	1.13 45	0.39 81	2.57 267	0.92 105	0.58 74	0.64 75	0.36 6	0.35 12	0.95 109	0.43 57	0.15 1	0.15 35	0.20 21	0.17 57	0.21 57	0.19 30

WCG-NET	0.88 181	0.49 134	1.26 159	0.90 304	0.37 77	1.48 109	1.07 543	1.73 103	2.30 533	1.63 357	1.49 342	0.92 267	0.97 285	0.95 109	0.76 251	0.22 95	0.16 63	0.23 80	0.20 182	0.25 146	0.21 116

IGEV-Stereo++	0.93 208	0.44 68	1.08 68	0.70 121	1.20 547	3.87 502	0.33 45	3.36 400	1.43 234	0.75 163	1.17 236	0.68 169	1.04 315	0.95 109	0.42 47	0.22 95	0.16 63	0.23 80	0.17 57	0.24 112	0.20 68

MLG-Stereo_test3	0.60 41	0.37 10	1.12 100	0.59 16	0.57 259	2.19 200	0.31 32	1.68 97	0.56 10	0.49 23	0.51 45	0.56 106	0.33 9	0.96 113	0.54 137	0.21 66	0.17 104	0.23 80	0.16 33	0.20 33	0.21 116

GCAP-BAT	3.82 678	0.52 163	59.75 799	0.90 304	1.06 495	2.70 261	0.77 340	3.08 353	1.18 171	1.20 296	0.81 122	0.68 169	0.55 90	0.96 113	0.68 203	0.27 233	0.21 307	0.28 297	0.21 208	0.27 206	0.25 214

GCAPDPT-zeroshot	3.67 669	0.52 163	56.80 798	0.90 304	1.06 495	2.70 261	0.77 340	3.08 353	1.18 171	1.20 296	0.81 122	0.68 169	0.55 90	0.96 113	0.68 203	0.27 233	0.21 307	0.28 297	0.20 182	0.27 206	0.25 214

F4.4	0.62 52	0.50 141	1.01 28	0.67 100	0.24 1	1.18 57	0.33 45	2.39 219	0.95 127	0.49 23	0.67 86	0.52 77	0.79 211	0.97 116	0.45 75	0.26 201	0.14 12	0.23 80	0.18 107	0.24 112	0.18 15

Anonymus	0.62 52	0.53 181	0.97 20	0.74 163	0.41 120	1.55 120	0.31 32	1.19 36	0.93 115	0.74 159	0.62 71	0.65 156	0.56 97	0.97 116	0.86 289	0.21 66	0.18 160	0.28 297	0.23 281	0.24 112	0.26 250

Occ-G	0.86 172	0.52 163	1.39 197	0.82 223	0.66 314	1.37 93	0.79 355	1.58 75	1.31 200	1.56 342	0.87 141	2.18 491	0.89 259	0.97 116	0.88 301	0.26 201	0.19 212	0.26 222	0.19 154	0.25 146	0.24 197

GLC_STEREO	0.76 114	0.52 163	1.12 100	0.83 237	0.33 38	1.86 155	0.82 383	1.46 60	1.38 216	0.95 249	1.04 199	0.68 169	0.72 169	0.97 116	0.80 265	0.23 114	0.25 438	0.32 417	0.25 337	0.32 340	0.30 338

LACA_dic	0.54 22	0.41 34	1.05 37	0.59 16	0.30 24	2.25 206	0.25 10	0.75 7	0.52 8	0.58 74	0.33 8	0.54 90	0.56 97	0.98 120	0.35 8	0.27 233	0.16 63	0.20 21	0.15 11	0.27 206	0.19 30

anonymous	0.57 31	0.55 216	1.24 155	0.88 285	0.38 96	0.40 3	0.59 199	0.98 19	0.92 105	0.71 145	0.93 164	0.68 169	0.40 24	0.98 120	0.43 57	0.21 66	0.16 63	0.26 222	0.21 208	0.21 57	0.21 116

aanet-new-36k	0.77 124	0.54 203	1.39 197	0.72 146	0.32 33	2.92 292	0.60 204	2.21 181	0.87 86	0.55 55	1.12 223	0.56 106	0.87 244	0.98 120	0.48 97	0.19 40	0.15 35	0.25 175	0.17 57	0.26 182	0.21 116

TANstereo	1.01 247	0.55 216	1.73 244	0.76 187	0.36 56	4.04 559	0.38 78	1.48 61	1.62 364	2.03 474	2.10 553	0.84 234	0.93 272	0.98 120	0.62 174	0.28 280	0.36 567	0.23 80	0.20 182	0.25 146	0.46 529

sAnonymous2	1.37 342	1.22 612	9.79 494	0.92 323	0.88 430	1.23 65	0.61 209	2.56 265	1.69 389	0.85 222	1.02 188	0.73 202	1.23 388	0.98 120	0.78 257	0.29 312	0.25 438	0.31 393	0.30 475	1.06 683	0.71 632

CroCo_RVC	1.37 342	1.22 612	9.79 494	0.92 323	0.88 430	1.23 65	0.61 209	2.56 265	1.69 389	0.85 222	1.02 188	0.73 202	1.23 388	0.98 120	0.78 257	0.29 312	0.25 438	0.31 393	0.30 475	1.06 683	0.71 632

MCSU-Stereo	0.77 124	0.37 10	1.22 145	0.76 187	0.30 24	3.96 538	0.47 138	1.40 53	1.07 160	0.81 199	0.96 177	1.00 285	0.41 27	0.99 126	0.56 146	0.21 66	0.16 63	0.21 42	0.14 2	0.20 33	0.19 30

aanet-new-12k	0.80 142	0.44 68	1.68 239	0.81 210	0.31 29	3.00 308	0.97 502	2.65 290	0.78 48	0.69 136	0.55 58	0.58 119	0.77 196	0.99 126	0.54 137	0.21 66	0.14 12	0.24 131	0.19 154	0.26 182	0.22 154

Wavelet-MonSter	0.57 31	0.47 111	1.13 109	0.66 87	0.78 369	1.60 126	0.30 30	1.17 31	0.68 20	0.58 74	0.69 91	0.39 20	0.48 54	0.99 126	0.46 87	0.15 1	0.16 63	0.20 21	0.16 33	0.20 33	0.19 30

over v1	0.59 35	0.57 246	1.14 116	0.68 105	0.24 1	0.90 23	0.34 55	2.03 152	0.83 75	0.52 39	0.53 51	0.52 77	0.77 196	1.00 129	0.45 75	0.25 173	0.17 104	0.19 10	0.15 11	0.25 146	0.18 15

castereo	0.82 160	0.70 402	1.04 32	0.85 264	0.50 203	1.29 83	0.91 460	3.22 369	1.20 177	0.83 215	1.24 256	0.72 195	0.91 265	1.00 129	0.67 199	0.26 201	0.16 63	0.25 175	0.20 182	0.24 112	0.21 116

BStereo	0.88 181	0.73 434	4.10 422	0.80 206	0.51 206	1.13 45	0.72 288	2.57 267	1.00 142	0.85 222	0.57 62	0.72 195	0.48 54	1.01 131	0.90 310	0.26 201	0.22 339	0.24 131	0.29 452	0.25 146	0.25 214

Anonymus123	1.07 262	0.73 434	4.10 422	0.80 206	0.51 206	4.91 722	0.72 288	2.50 248	1.00 142	0.85 222	0.57 62	0.72 195	0.48 54	1.01 131	0.90 310	0.26 201	0.22 339	0.24 131	0.29 452	0.25 146	0.25 214

Pointernet	0.88 181	0.44 68	2.26 312	0.84 249	0.37 77	2.29 212	0.38 78	3.06 351	1.46 250	0.66 127	1.39 314	0.91 261	0.73 174	1.01 131	0.72 231	0.23 114	0.19 212	0.20 21	0.18 107	0.19 10	0.20 68

over-8	0.61 48	0.56 233	1.20 139	0.66 87	0.24 1	1.85 152	0.36 66	1.68 97	0.72 30	0.52 39	0.53 51	0.53 85	0.67 157	1.02 134	0.40 28	0.33 425	0.17 104	0.20 21	0.15 11	0.26 182	0.18 15

LGtest1	0.55 24	0.41 34	1.14 116	0.70 121	0.40 113	0.99 30	0.26 19	1.32 41	0.93 115	0.53 45	0.60 67	0.44 41	0.49 61	1.02 134	0.45 75	0.27 233	0.19 212	0.23 80	0.16 33	0.21 57	0.23 178

aanet-new-14k	0.77 124	0.50 141	1.32 178	0.81 210	0.37 77	1.73 141	1.01 521	2.24 189	0.80 56	0.79 191	1.30 278	0.46 48	1.29 398	1.03 136	0.57 152	0.21 66	0.16 63	0.24 131	0.18 107	0.28 230	0.22 154

252Zero-FE	0.72 92	0.46 86	1.08 68	1.01 396	0.41 120	1.27 74	0.22 4	1.79 114	1.03 148	2.52 616	1.24 256	0.32 3	0.41 27	1.03 136	0.45 75	0.21 66	0.17 104	0.20 21	0.17 57	0.20 33	0.20 68

3w_stereo	0.71 91	0.47 111	1.14 116	0.65 71	0.39 103	1.73 141	0.68 262	2.79 317	0.79 52	0.67 130	0.84 129	0.37 13	1.02 306	1.03 136	0.56 146	0.18 29	0.14 12	0.23 80	0.18 107	0.20 33	0.22 154

AIO-Stereo	0.76 114	0.54 203	1.07 51	0.73 155	0.40 113	1.28 81	0.82 383	2.26 195	1.49 271	0.70 139	1.58 367	0.89 254	0.45 41	1.03 136	0.55 142	0.24 144	0.18 160	0.25 175	0.20 182	0.26 182	0.21 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 206	0.73 434	1.42 204	0.92 323	1.08 505	2.97 307	0.53 163	1.77 112	1.39 218	1.16 289	1.54 355	0.58 119	0.65 141	1.03 136	0.84 279	0.25 173	0.23 370	0.30 360	0.24 313	0.43 511	0.29 307

aanet-32k-new	0.89 187	0.90 524	2.17 302	0.75 168	0.62 290	3.41 392	0.99 513	2.09 163	0.72 30	0.53 45	1.13 226	0.66 162	0.96 280	1.04 141	0.52 127	0.21 66	0.15 35	0.24 131	0.18 107	0.25 146	0.20 68

2.75w_new	0.75 106	0.45 74	1.10 87	0.65 71	0.62 290	2.45 230	0.56 178	2.75 305	0.74 39	0.78 187	0.73 99	0.38 17	0.92 269	1.04 141	0.66 194	0.17 14	0.14 12	0.22 61	0.17 57	0.18 1	0.19 30

over-9	0.64 62	0.59 273	1.20 139	0.65 71	0.24 1	2.26 208	0.36 66	1.76 108	0.73 37	0.53 45	0.50 39	0.53 85	0.68 158	1.06 143	0.40 28	0.33 425	0.17 104	0.20 21	0.15 11	0.25 146	0.18 15

MGA	0.59 35	0.40 22	1.04 32	0.72 146	0.80 376	1.74 144	0.41 99	0.98 19	0.99 139	0.60 96	0.54 55	0.54 90	0.29 3	1.06 143	0.42 47	0.20 54	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.21 57	0.21 116

MSE-Stereo	0.59 35	0.40 22	1.04 32	0.72 146	0.61 280	2.02 170	0.33 45	1.13 28	0.94 121	0.60 96	0.49 37	0.54 90	0.35 12	1.06 143	0.42 47	0.21 66	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.22 81	0.21 116

rvit_stereo_ft	1.00 244	0.87 518	3.55 400	0.97 366	0.66 314	1.06 34	0.80 366	2.78 312	1.67 378	0.78 187	0.96 177	0.95 277	1.14 364	1.06 143	0.90 310	0.32 405	0.24 407	0.27 260	0.28 421	0.39 452	0.27 271

GREAT-IGEV	0.74 101	0.54 203	1.86 257	1.10 457	0.44 146	2.44 228	0.34 55	1.37 49	1.51 284	0.48 16	0.86 138	0.51 71	0.60 120	1.07 147	0.45 75	0.22 95	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.23 92	0.25 214
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Foundation-i1	0.86 172	0.38 12	1.13 109	0.77 193	1.12 516	1.06 34	0.69 273	2.94 334	1.61 358	0.89 234	1.39 314	1.24 333	1.01 302	1.08 148	0.55 142	0.23 114	0.19 212	0.22 61	0.20 182	0.21 57	0.20 68

4w-stereo	0.67 72	0.49 134	1.07 51	0.63 44	0.75 355	1.63 133	0.44 121	2.23 187	0.77 43	0.56 58	0.92 161	0.40 23	0.82 226	1.08 148	0.53 131	0.18 29	0.13 1	0.25 175	0.18 107	0.19 10	0.20 68

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 268	3.30 715	2.61 347	0.82 223	0.38 96	1.27 74	0.62 224	1.51 64	1.29 196	0.91 237	0.92 161	0.65 156	0.57 101	1.08 148	0.59 161	1.55 728	0.15 35	0.32 417	0.28 421	1.10 690	1.98 719

trnet	0.91 203	0.48 122	1.46 209	0.62 34	0.31 29	4.40 643	0.41 99	2.20 178	1.53 302	0.94 245	1.14 228	0.88 251	0.89 259	1.09 151	0.71 226	0.27 233	0.19 212	0.22 61	0.15 11	0.21 57	0.19 30

qwe	0.75 106	0.45 74	1.10 87	0.67 100	1.06 495	2.49 234	0.45 127	2.57 267	0.90 91	0.71 145	0.83 127	0.43 36	0.48 54	1.10 152	0.64 181	0.17 14	0.14 12	0.24 131	0.16 33	0.21 57	0.20 68

CroCo-Stereo	0.98 233	0.87 518	3.44 396	0.87 280	0.53 230	0.49 5	0.50 149	3.99 549	1.49 271	0.81 199	1.25 264	1.00 285	0.75 183	1.10 152	1.09 371	0.24 144	0.21 307	0.24 131	0.19 154	0.35 404	0.27 271
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
FORCE_4.5	0.60 41	0.51 152	1.00 25	0.68 105	0.25 10	1.11 43	0.42 108	2.35 213	0.98 135	0.44 7	0.70 93	0.39 20	0.52 75	1.11 154	0.39 24	0.25 173	0.14 12	0.25 175	0.21 208	0.23 92	0.17 2

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 68	0.54 203	1.32 178	0.58 12	0.41 120	2.06 182	0.42 108	1.52 67	0.81 65	0.70 139	0.50 39	0.57 115	0.39 22	1.11 154	0.61 169	0.24 144	0.17 104	0.29 328	0.22 252	0.33 362	0.21 116

DA	0.98 233	0.46 86	1.34 184	0.92 323	0.43 135	4.34 631	0.85 405	2.79 317	1.35 207	0.82 202	1.30 278	0.89 254	1.08 340	1.11 154	0.56 146	0.30 355	0.18 160	0.24 131	0.18 107	0.25 146	0.23 178

GGEV	0.98 233	0.46 86	1.34 184	0.92 323	0.43 135	4.34 631	0.85 405	2.79 317	1.35 207	0.82 202	1.30 278	0.89 254	1.08 340	1.11 154	0.56 146	0.30 355	0.18 160	0.24 131	0.18 107	0.25 146	0.23 178

3.75w	0.75 106	0.47 111	1.09 78	0.63 44	1.10 513	2.61 251	0.53 163	2.46 240	0.97 134	0.62 108	0.80 117	0.40 23	0.66 149	1.11 154	0.48 97	0.19 40	0.13 1	0.23 80	0.18 107	0.20 33	0.21 116

GCAP-Stereo	0.93 208	0.68 388	1.35 189	0.85 264	0.41 120	3.61 445	0.52 162	2.20 178	1.50 277	1.11 284	1.04 199	1.17 316	0.84 233	1.11 154	0.71 226	0.25 173	0.20 268	0.27 260	0.18 107	0.28 230	0.23 178

CFNet-RSSM	2.08 467	0.52 163	20.06 686	1.01 396	0.56 247	3.39 383	0.64 233	3.67 451	1.55 319	1.72 382	1.37 308	2.57 542	1.19 380	1.11 154	0.86 289	0.27 233	0.20 268	0.25 175	0.23 281	0.27 206	0.23 178

NLMM	2.10 468	0.53 181	1.23 148	0.63 44	1.86 695	2.81 271	0.61 209	11.68 755	14.99 763	0.80 195	0.86 138	0.92 267	1.03 307	1.12 161	1.48 476	0.26 201	0.25 438	0.27 260	0.22 252	0.31 305	0.24 197

anonymousa	2.16 483	0.67 380	19.19 651	1.04 419	1.67 664	2.06 182	0.79 355	2.86 327	1.96 449	1.85 406	2.14 566	3.23 609	1.81 553	1.12 161	1.15 386	0.26 201	0.26 458	0.34 473	0.32 505	0.30 282	0.28 294

Gwc-CoAtRS	1.58 370	0.57 246	11.69 521	1.01 396	0.60 275	2.53 241	0.64 233	2.36 214	1.56 327	1.80 399	1.47 334	2.74 559	1.18 376	1.12 161	0.90 310	0.27 233	0.21 307	0.25 175	0.22 252	0.27 206	0.23 178

CREStereo	0.92 206	0.53 181	1.45 208	0.61 24	0.34 46	4.42 648	0.40 92	2.21 181	1.54 311	0.94 245	1.12 223	0.87 247	0.87 244	1.12 161	0.72 231	0.28 280	0.19 212	0.22 61	0.15 11	0.22 81	0.19 30
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
GELT-Stereo	0.91 203	0.54 203	1.21 144	0.59 16	1.81 692	3.45 401	0.49 145	2.77 308	1.17 169	0.93 242	0.59 66	0.81 228	0.66 149	1.13 165	0.75 244	0.17 14	0.16 63	0.23 80	0.21 208	0.27 206	0.22 154

Foundation-i1b	0.74 101	0.38 12	1.05 37	0.69 115	0.43 135	0.94 26	0.66 247	2.52 252	1.67 378	0.83 215	0.81 122	1.03 291	1.08 340	1.13 165	0.48 97	0.23 114	0.16 63	0.21 42	0.18 107	0.20 33	0.19 30

WQFJA1	2.11 472	0.52 163	1.23 148	0.63 44	1.87 698	2.81 271	0.61 209	11.67 754	15.01 764	0.80 195	0.86 138	0.92 267	1.03 307	1.13 165	1.48 476	0.26 201	0.25 438	0.27 260	0.22 252	0.31 305	0.24 197

CAS++	0.89 187	0.64 343	1.46 209	0.81 210	0.51 206	1.24 69	0.86 410	3.44 409	1.46 250	1.14 287	1.29 276	0.62 139	0.58 106	1.13 165	0.59 161	0.34 446	0.30 514	0.34 473	0.26 362	0.41 481	0.29 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.82 160	0.47 111	2.63 352	0.96 359	1.19 539	0.78 20	0.39 81	1.12 26	1.54 311	1.19 293	1.26 266	0.51 71	0.64 132	1.13 165	1.03 356	0.30 355	0.20 268	0.24 131	0.21 208	0.40 457	0.25 214

CAR	0.60 41	0.41 34	1.04 32	0.72 146	0.61 280	2.02 170	0.33 45	1.13 28	0.94 121	0.61 99	0.49 37	0.54 90	0.35 12	1.14 170	0.45 75	0.21 66	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.22 81	0.21 116

NLSM3	0.90 196	0.46 86	1.19 129	0.62 34	1.30 570	3.19 343	0.45 127	2.81 321	1.27 193	0.78 187	0.95 174	0.55 100	1.03 307	1.14 170	0.87 296	0.20 54	0.15 35	0.26 222	0.22 252	0.24 112	0.23 178

MLG-Stereo_test2	0.76 114	0.40 22	1.07 51	0.64 57	0.82 392	3.49 412	0.23 5	1.69 100	2.14 497	0.62 108	0.32 7	0.67 167	0.33 9	1.14 170	0.37 18	0.23 114	0.19 212	0.23 80	0.16 33	0.19 10	0.20 68

rvit_stereo_0080	0.94 212	0.72 423	2.56 341	0.64 57	0.59 272	1.90 157	0.75 320	2.71 299	1.40 222	0.91 237	1.04 199	0.85 239	0.82 226	1.14 170	0.78 257	0.35 468	0.29 499	0.25 175	0.27 392	0.45 531	0.29 307

RSM++	0.77 124	0.51 152	1.08 68	0.95 353	0.42 129	1.52 117	0.71 285	2.11 165	1.40 222	0.80 195	1.23 253	0.90 259	0.59 111	1.14 170	0.69 214	0.24 144	0.19 212	0.25 175	0.21 208	0.28 230	0.20 68

whm_eth	0.94 212	0.72 423	2.56 341	0.64 57	0.59 272	1.90 157	0.75 320	2.71 299	1.40 222	0.91 237	1.04 199	0.85 239	0.82 226	1.14 170	0.78 257	0.35 468	0.29 499	0.25 175	0.27 392	0.45 531	0.29 307

RCA-Stereo	1.21 298	0.52 163	1.58 230	0.90 304	0.46 169	4.68 699	0.79 355	4.13 590	1.74 409	1.92 429	1.80 450	0.94 276	1.48 459	1.14 170	0.70 220	0.27 233	0.18 160	0.25 175	0.19 154	0.25 146	0.23 178

S0	1.07 262	0.59 273	1.52 219	0.91 315	0.93 447	2.53 241	0.95 489	2.15 171	1.05 157	1.26 302	2.11 557	1.11 303	1.45 451	1.15 177	1.11 377	0.94 697	0.31 523	0.37 524	0.33 513	0.33 362	0.31 351

PhaseNet	0.64 62	0.53 181	1.06 47	0.93 341	0.48 188	0.76 17	0.36 66	1.32 41	0.91 97	0.83 215	0.65 82	0.78 216	0.52 75	1.15 177	1.04 359	0.24 144	0.19 212	0.30 360	0.28 421	0.25 146	0.31 351

AIO_rvc	0.78 134	0.55 216	1.25 157	0.75 168	0.65 306	1.46 106	0.99 513	2.13 167	1.52 295	0.57 68	1.15 230	1.09 298	0.55 90	1.15 177	0.53 131	0.24 144	0.17 104	0.24 131	0.17 57	0.25 146	0.21 116

MaDis-Stereo	0.82 160	0.66 369	1.53 221	0.65 71	1.87 698	1.24 69	0.36 66	2.13 167	1.27 193	0.67 130	0.75 105	0.88 251	0.70 163	1.15 177	1.07 365	0.29 312	0.23 370	0.26 222	0.20 182	0.31 305	0.22 154

GEAR-Net	0.90 196	0.53 181	1.32 178	0.94 348	0.45 155	1.27 74	1.01 521	3.32 390	1.55 319	0.82 202	1.34 297	0.86 244	1.09 343	1.16 181	0.89 305	0.33 425	0.19 212	0.23 80	0.19 154	0.29 252	0.22 154

MM-Stereo_test2	1.79 411	0.53 181	20.16 692	1.43 616	0.47 179	2.57 245	0.73 296	1.67 94	1.47 255	0.94 245	0.96 177	0.84 234	0.79 211	1.16 181	0.68 203	0.24 144	0.17 104	0.25 175	0.22 252	0.30 282	0.22 154

AIO_test	0.76 114	0.47 111	1.31 173	0.81 210	0.70 337	1.36 92	0.88 438	1.40 53	1.45 240	0.55 55	0.95 174	1.81 435	0.58 106	1.16 181	0.46 87	0.27 233	0.17 104	0.24 131	0.19 154	0.24 112	0.21 116

MGS-Stereo	0.80 142	0.56 233	1.53 221	0.93 341	0.39 103	1.26 72	0.73 296	1.45 58	1.30 198	1.01 259	2.26 587	0.80 223	0.56 97	1.16 181	0.65 190	0.27 233	0.23 370	0.26 222	0.22 252	0.27 206	0.25 214

IGEV++	0.90 196	0.58 263	1.32 178	0.94 348	0.45 155	1.27 74	1.00 518	3.32 390	1.55 319	0.82 202	1.34 297	0.86 244	1.09 343	1.16 181	0.89 305	0.33 425	0.18 160	0.23 80	0.19 154	0.29 252	0.22 154

cross-raft	2.01 455	0.57 246	19.01 650	1.03 416	0.56 247	2.11 191	0.72 288	3.63 443	1.57 333	1.77 392	1.51 345	3.17 604	1.13 357	1.16 181	0.85 282	0.23 114	0.21 307	0.26 222	0.23 281	0.28 230	0.25 214

XX-TBD	1.03 253	0.95 547	1.94 266	1.30 563	0.43 135	3.97 544	0.33 45	1.74 105	1.73 403	1.59 346	2.02 532	0.69 176	0.60 120	1.16 181	0.66 194	0.30 355	0.25 438	0.23 80	0.15 11	0.31 305	0.22 154

S	1.19 289	0.55 216	1.36 191	0.68 105	1.06 495	4.10 575	0.80 366	2.39 219	1.30 198	1.69 372	2.19 575	1.36 355	1.73 536	1.17 188	1.03 356	0.45 582	0.28 487	0.47 598	0.45 620	0.36 420	0.33 387

SE	1.07 262	0.63 330	1.22 145	0.85 264	0.45 155	3.47 405	0.80 366	2.16 173	1.09 163	1.37 319	1.90 506	0.95 277	1.74 538	1.17 188	1.00 350	1.00 705	0.24 407	0.36 510	0.28 421	0.35 404	0.33 387

quiztm	1.09 268	0.79 477	1.33 183	0.77 193	1.50 625	2.48 232	0.76 325	3.65 446	1.55 319	1.65 364	1.80 450	1.18 320	0.64 132	1.17 188	1.07 365	0.30 355	0.17 104	0.23 80	0.20 182	0.36 420	0.28 294

RSM	0.80 142	0.50 141	1.08 68	0.83 237	0.51 206	1.31 86	0.77 340	2.28 200	1.43 234	0.82 202	1.44 326	1.22 330	0.62 125	1.17 188	0.63 178	0.22 95	0.18 160	0.24 131	0.19 154	0.27 206	0.20 68

GMOStereo	1.13 274	0.70 402	2.26 312	0.75 168	0.44 146	3.05 315	0.91 460	2.78 312	1.45 240	2.37 591	1.52 346	1.53 380	1.05 320	1.17 188	0.92 324	0.25 173	0.19 212	0.35 494	0.28 421	0.34 383	0.26 250

error version	1.13 274	0.70 402	2.26 312	0.75 168	0.44 146	3.05 315	0.91 460	2.78 312	1.45 240	2.37 591	1.52 346	1.53 380	1.05 320	1.17 188	0.92 324	0.25 173	0.19 212	0.35 494	0.28 421	0.34 383	0.26 250

test-v	1.13 274	0.70 402	2.26 312	0.75 168	0.44 146	3.05 315	0.91 460	2.78 312	1.45 240	2.37 591	1.52 346	1.53 380	1.05 320	1.17 188	0.92 324	0.25 173	0.19 212	0.35 494	0.28 421	0.34 383	0.26 250

test-2	1.13 274	0.70 402	2.26 312	0.75 168	0.44 146	3.05 315	0.91 460	2.78 312	1.45 240	2.37 591	1.52 346	1.53 380	1.05 320	1.17 188	0.92 324	0.25 173	0.19 212	0.35 494	0.28 421	0.34 383	0.26 250

aanet-new	0.94 212	0.56 233	2.97 373	0.71 131	1.41 609	2.86 279	1.03 530	1.99 143	0.82 71	0.59 87	0.93 164	0.58 119	1.30 402	1.18 196	0.50 113	0.22 95	0.17 104	0.24 131	0.17 57	0.25 146	0.22 154

AnonymousM	1.22 302	1.32 630	0.97 20	0.88 285	0.56 247	4.03 557	0.69 273	2.41 223	1.68 381	1.48 333	1.31 286	1.15 312	1.00 296	1.18 196	0.73 234	0.32 405	0.40 602	2.07 734	1.70 735	0.24 112	0.22 154

test-1	1.23 303	0.65 356	1.88 259	0.96 359	0.52 219	3.84 489	0.62 224	4.01 553	1.47 255	1.93 433	1.78 443	1.83 439	0.92 269	1.19 198	1.28 433	0.26 201	0.29 499	0.31 393	0.24 313	0.29 252	0.36 425

aanet-new-60k	0.77 124	0.64 343	1.98 273	0.73 155	0.49 198	2.10 189	0.87 431	2.24 189	0.85 82	0.56 58	0.77 110	0.61 132	0.66 149	1.20 199	0.48 97	0.18 29	0.15 35	0.25 175	0.17 57	0.23 92	0.22 154

RAFT-Test	1.44 353	0.59 273	6.10 448	1.01 396	0.69 333	2.90 285	0.80 366	3.68 455	1.70 394	1.85 406	1.68 401	3.15 602	1.03 307	1.20 199	0.99 348	0.27 233	0.22 339	0.25 175	0.23 281	0.27 206	0.25 214

raftrobust	1.19 289	0.72 423	2.30 318	1.26 541	1.31 573	3.55 431	0.68 262	2.75 305	1.47 255	2.21 545	1.38 312	1.17 316	1.22 383	1.20 199	1.11 377	0.28 280	0.24 407	0.21 42	0.19 154	0.25 146	0.28 294

sCroCo_RVC	1.06 258	0.82 495	5.05 436	1.02 408	1.05 491	0.98 28	0.61 209	2.06 158	1.29 196	0.69 136	1.26 266	0.82 230	1.10 350	1.20 199	0.90 310	0.42 559	0.40 602	0.33 454	0.30 475	0.46 543	0.38 457

FAST (zero-shot)	0.87 178	0.59 273	1.18 126	0.91 315	2.13 716	2.08 184	0.73 296	1.75 106	1.41 226	0.61 99	0.84 129	0.52 77	0.84 233	1.22 203	0.59 161	0.38 508	0.62 687	0.26 222	0.26 362	0.30 282	0.25 214

flow	0.52 17	0.42 47	0.83 2	0.60 21	0.37 77	1.31 86	0.21 2	0.72 5	0.56 10	0.48 16	0.43 24	0.56 106	0.50 65	1.22 203	0.42 47	0.28 280	0.29 499	0.28 297	0.24 313	0.30 282	0.30 338

4D-IteraStereo	1.97 445	0.84 505	20.43 709	0.78 198	1.56 641	2.09 188	1.05 538	2.43 232	1.56 327	1.41 328	1.00 185	1.94 455	0.61 124	1.22 203	1.06 362	0.27 233	0.18 160	0.31 393	0.26 362	0.27 206	0.23 178

Selective-IGEV	0.80 142	0.52 163	1.05 37	0.75 168	0.61 280	1.31 86	0.82 383	2.60 283	1.41 226	0.82 202	1.64 387	0.71 192	0.62 125	1.22 203	0.64 181	0.22 95	0.19 212	0.24 131	0.18 107	0.25 146	0.20 68

SMOE	1.01 247	0.55 216	1.47 214	0.81 210	0.47 179	2.40 223	1.30 593	1.89 127	1.31 200	1.36 315	1.73 418	1.05 296	1.36 416	1.23 207	1.13 383	0.43 565	0.24 407	0.59 660	0.29 452	0.32 340	0.32 366

Selective-IGEV-i32	0.80 142	0.52 163	1.05 37	0.75 168	0.61 280	1.30 84	0.82 383	2.61 285	1.41 226	0.82 202	1.64 387	0.71 192	0.62 125	1.23 207	0.64 181	0.22 95	0.19 212	0.24 131	0.18 107	0.25 146	0.20 68

3.5w_stereo	0.77 124	0.53 181	1.09 78	0.65 71	0.72 343	2.52 237	0.51 153	2.43 232	0.80 56	0.76 178	1.20 241	0.43 36	0.66 149	1.23 207	0.73 234	0.17 14	0.13 1	0.23 80	0.17 57	0.20 33	0.21 116

VIP-Stereo	0.85 168	0.83 499	1.59 231	0.76 187	0.87 426	3.18 340	0.80 366	1.94 138	0.83 75	0.78 187	1.04 199	0.64 149	0.59 111	1.24 210	0.61 169	0.28 280	0.18 160	0.23 80	0.17 57	0.22 81	0.19 30

2.25w	0.75 106	0.47 111	1.09 78	0.69 115	0.65 306	2.28 210	0.40 92	2.42 227	0.80 56	0.73 153	1.03 194	0.40 23	0.81 222	1.24 210	0.80 265	0.16 7	0.15 35	0.21 42	0.17 57	0.19 10	0.21 116

LG-G_1	0.70 85	0.40 22	1.12 100	0.71 131	0.30 24	2.80 269	0.40 92	2.21 181	0.78 48	0.59 87	0.55 58	0.51 71	0.58 106	1.24 210	0.49 106	0.24 144	0.18 160	0.23 80	0.15 11	0.21 57	0.21 116

LG-G	0.70 85	0.40 22	1.12 100	0.71 131	0.30 24	2.80 269	0.40 92	2.21 181	0.78 48	0.59 87	0.55 58	0.51 71	0.58 106	1.24 210	0.49 106	0.24 144	0.18 160	0.23 80	0.15 11	0.21 57	0.21 116

RAFT-Stereo-weight	1.11 272	0.48 122	1.22 145	0.99 380	0.42 129	4.17 601	0.80 366	3.60 436	1.50 277	1.97 444	1.50 343	1.30 345	0.65 141	1.24 210	0.85 282	0.25 173	0.19 212	0.26 222	0.22 252	0.27 206	0.23 178

DCRE	1.44 353	0.74 445	3.50 399	1.13 476	0.72 343	1.78 146	0.67 251	2.14 169	1.56 327	1.99 451	8.09 732	1.73 412	1.07 334	1.24 210	0.83 276	0.23 114	0.25 438	0.26 222	0.26 362	0.28 230	0.30 338

DIP-Stereo	1.24 308	0.69 391	1.77 249	0.65 71	0.61 280	4.29 626	0.58 193	4.44 691	2.53 590	1.98 446	1.33 291	0.91 261	0.86 239	1.25 216	1.25 422	0.36 483	0.23 370	0.32 417	0.23 281	0.32 340	0.29 307
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
VMStereo-Base	0.73 96	0.44 68	1.48 215	0.61 24	0.35 51	1.71 138	0.43 115	1.30 39	1.40 222	0.84 219	1.07 213	0.92 267	0.73 174	1.26 217	0.73 234	0.24 144	0.23 370	0.24 131	0.18 107	0.24 112	0.24 197

castereo++	0.93 208	0.56 233	1.26 159	0.92 323	0.73 348	2.48 232	1.00 518	2.99 340	1.03 148	0.68 132	1.41 322	1.92 452	0.59 111	1.26 217	0.44 68	0.25 173	0.19 212	0.28 297	0.19 154	0.23 92	0.23 178

CAS	1.26 321	0.40 22	1.46 209	2.97 733	1.61 649	4.13 582	0.73 296	1.78 113	1.49 271	0.83 215	1.10 219	0.59 124	0.53 80	1.26 217	0.80 265	2.99 737	0.13 1	0.21 42	0.13 1	0.31 305	1.72 712

CroCo-Stereo Lap2	0.99 241	0.89 522	2.55 340	0.99 380	1.80 690	0.54 6	0.46 132	3.10 355	1.24 183	1.07 275	1.21 246	1.05 296	0.78 206	1.26 217	1.08 368	0.27 233	0.23 370	0.27 260	0.21 208	0.43 511	0.34 404

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 313	0.72 423	1.74 247	1.05 420	0.36 56	4.13 582	0.42 108	2.95 335	2.84 643	2.02 470	2.40 616	1.61 393	1.11 354	1.26 217	0.97 342	0.21 66	0.15 35	0.26 222	0.23 281	0.29 252	0.23 178

TS12	0.80 142	0.43 58	1.08 68	0.55 7	0.30 24	3.40 387	0.41 99	2.20 178	1.37 212	0.69 136	1.15 230	0.54 90	0.69 160	1.27 222	0.57 152	0.21 66	0.18 160	0.22 61	0.17 57	0.22 81	0.26 250

rvit_stereo_0081_aga	0.81 155	0.75 456	1.84 256	0.72 146	0.73 348	1.21 64	0.63 229	1.92 134	1.39 218	0.87 230	0.80 117	0.79 221	0.69 160	1.27 222	0.69 214	0.35 468	0.29 499	0.26 222	0.25 337	0.40 457	0.27 271

Replicate-Monster	0.79 140	1.36 636	2.08 293	0.70 121	0.52 219	2.05 179	0.34 55	1.92 134	0.82 71	1.03 267	0.60 67	0.48 63	0.52 75	1.28 224	0.39 24	0.19 40	0.14 12	0.19 10	0.16 33	0.22 81	0.78 651

MSCF	0.97 227	0.82 495	1.26 159	0.88 285	0.40 113	3.17 337	0.88 438	2.79 317	1.39 218	1.32 306	1.19 239	0.58 119	1.33 407	1.28 224	0.64 181	0.25 173	0.19 212	0.25 175	0.25 337	0.28 230	0.32 366

HUF	1.15 280	0.64 343	8.62 480	0.90 304	0.35 51	1.35 91	0.78 347	1.97 141	1.50 277	0.63 116	1.52 346	0.83 232	0.66 149	1.28 224	0.63 178	0.29 312	0.23 370	0.26 222	0.17 57	0.23 92	0.25 214

AEACV	0.79 140	0.54 203	1.35 189	0.97 366	0.63 294	1.13 45	0.92 474	2.02 151	0.91 97	0.76 178	0.79 116	0.80 223	1.61 496	1.28 224	0.61 169	0.22 95	0.18 160	0.26 222	0.23 281	0.27 206	0.23 178

111	1.83 415	0.92 532	9.08 484	0.81 210	0.36 56	4.25 618	0.91 460	4.44 691	2.70 614	2.39 596	1.96 516	2.30 502	1.64 516	1.28 224	1.82 544	0.28 280	0.22 339	0.24 131	0.20 182	0.31 305	0.54 577

Hybrid-DGEV-03	1.34 339	0.70 402	2.74 364	1.00 389	0.52 219	3.99 548	0.99 513	3.22 369	1.64 369	2.15 516	3.31 684	1.37 360	1.07 334	1.29 229	1.22 412	0.26 201	0.18 160	0.32 417	0.24 313	0.28 230	0.24 197

WQFJA1++	10.56 750	0.40 22	3.21 385	0.89 294	0.82 392	1.43 100	0.41 99	2.15 171	0.87 86	96.02 809	0.71 95	0.46 48	0.55 90	1.29 229	0.50 113	0.27 233	0.17 104	0.21 42	0.18 107	100.47 807	0.22 154

WCG-NET（raft）	0.95 220	0.55 216	1.20 139	0.84 249	0.31 29	1.44 103	1.01 521	1.55 71	2.37 554	1.64 360	1.42 324	2.38 514	1.01 302	1.29 229	0.76 251	0.22 95	0.19 212	0.22 61	0.20 182	0.25 146	0.21 116

CES	1.01 247	0.55 216	1.74 247	0.92 323	2.15 717	2.15 194	0.50 149	2.01 146	1.45 240	0.76 178	1.02 188	0.61 132	0.47 49	1.29 229	0.79 264	0.22 95	0.17 104	0.24 131	0.14 2	0.63 608	2.29 723

knoymous	1.30 333	0.60 292	5.57 445	0.88 285	0.75 355	3.04 312	0.90 452	2.68 295	1.33 203	1.48 333	1.07 213	2.78 569	0.88 253	1.29 229	0.85 282	0.31 382	0.22 339	0.35 494	0.20 182	0.45 531	0.37 440

riskmin	1.25 313	0.56 233	2.05 281	1.05 420	0.93 447	2.86 279	0.55 173	3.23 372	1.34 204	1.55 340	1.07 213	3.56 645	2.03 578	1.29 229	1.00 350	0.28 280	0.27 470	0.34 473	0.21 208	0.41 481	0.43 506

IGEV-RUCA	0.90 196	0.53 181	1.05 37	0.81 210	0.74 353	3.89 504	0.80 366	1.92 134	1.41 226	0.96 254	0.71 95	0.70 180	0.73 174	1.30 235	0.68 203	0.29 312	0.20 268	0.25 175	0.19 154	0.43 511	0.34 404

rvit_stereo_0081	0.80 142	0.63 330	1.19 129	0.91 315	0.64 298	1.27 74	0.61 209	2.05 154	1.71 395	0.82 202	0.73 99	0.85 239	0.75 183	1.30 235	0.80 265	0.31 382	0.26 458	0.27 260	0.25 337	0.38 440	0.27 271

rvit_stereo_0082	0.80 142	0.63 330	1.19 129	0.91 315	0.64 298	1.27 74	0.61 209	2.05 154	1.71 395	0.82 202	0.73 99	0.85 239	0.75 183	1.30 235	0.80 265	0.31 382	0.26 458	0.27 260	0.25 337	0.38 440	0.27 271

MM-Stereo_test3	1.09 268	0.59 273	1.55 225	1.73 675	1.18 532	1.91 159	0.86 410	3.52 423	1.76 413	1.25 300	1.86 491	1.10 301	0.69 160	1.32 238	0.86 289	0.27 233	0.23 370	0.27 260	0.22 252	0.34 383	0.30 338

GASTEREO	1.00 244	0.98 556	1.23 148	0.90 304	0.40 113	3.40 387	0.88 438	2.77 308	1.44 237	1.39 324	1.30 278	0.55 100	1.35 413	1.33 239	0.64 181	0.25 173	0.19 212	0.25 175	0.25 337	0.25 146	0.31 351

MLG-Stereo_test1	0.80 142	0.39 18	1.02 29	0.65 71	1.20 547	3.14 333	0.29 29	1.59 78	3.05 665	0.50 30	0.24 1	0.67 167	0.43 33	1.33 239	0.40 28	0.21 66	0.18 160	0.23 80	0.15 11	0.19 10	0.20 68

ACVNet	1.46 356	0.64 343	3.56 402	0.93 341	0.85 415	4.22 614	0.80 366	2.85 324	2.08 478	1.78 394	1.88 495	3.10 597	1.46 455	1.33 239	1.89 553	0.29 312	0.26 458	0.30 360	0.26 362	0.39 452	0.27 271

acv_ft	1.55 362	0.64 343	3.29 390	1.14 478	2.01 709	2.93 297	0.97 502	3.81 485	2.08 478	2.22 547	1.88 495	3.10 597	1.66 520	1.33 239	2.22 597	0.29 312	0.26 458	0.30 360	0.26 362	0.39 452	0.27 271

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 92	0.71 416	1.42 204	0.66 87	0.45 155	2.46 231	0.41 99	1.28 37	0.96 128	0.75 163	0.39 13	0.52 77	0.48 54	1.35 243	0.70 220	0.31 382	0.22 339	0.34 473	0.24 313	0.43 511	0.33 387

MLG-Stereo	0.77 124	0.39 18	1.04 32	0.64 57	0.41 120	3.01 311	0.31 32	1.89 127	2.92 649	0.47 13	0.29 6	0.66 162	0.47 49	1.35 243	0.39 24	0.20 54	0.18 160	0.24 131	0.16 33	0.19 10	0.20 68

MC-Stereo	1.06 258	0.48 122	1.55 225	1.15 491	0.41 120	4.56 683	0.61 209	2.06 158	1.46 250	1.90 422	1.61 380	0.89 254	1.12 355	1.35 243	0.73 234	0.25 173	0.18 160	0.26 222	0.22 252	0.25 146	0.24 197

monster_256*512	1.03 253	0.65 356	1.23 148	0.66 87	0.77 365	2.08 184	0.64 233	2.90 330	1.58 337	1.02 266	1.39 314	1.91 451	1.82 556	1.36 246	1.02 353	0.30 355	0.17 104	0.31 393	0.26 362	0.35 404	0.29 307

RT-Monster	1.05 256	0.53 181	2.62 350	0.83 237	1.40 601	2.96 305	0.47 138	2.81 321	1.83 428	1.21 298	1.22 249	0.93 271	0.83 231	1.36 246	0.60 165	0.21 66	0.20 268	0.23 80	0.18 107	0.21 57	0.29 307

FE-Mocha	1.06 258	0.74 445	2.45 333	0.97 366	0.69 333	1.57 121	0.40 92	2.92 332	1.47 255	1.82 402	1.81 463	1.62 394	0.88 253	1.36 246	0.78 257	0.29 312	0.20 268	0.35 494	0.31 491	0.26 182	0.33 387

2.5w	0.75 106	0.44 68	1.06 47	0.66 87	0.69 333	2.39 221	0.56 178	2.77 308	0.82 71	0.63 116	0.88 142	0.37 13	0.75 183	1.36 246	0.50 113	0.18 29	0.14 12	0.22 61	0.17 57	0.19 10	0.21 116

LG-Stereo_L2	0.63 60	0.46 86	1.15 119	0.70 121	0.43 135	2.32 214	0.28 25	1.86 123	0.68 20	0.56 58	0.42 21	0.37 13	0.45 41	1.36 246	0.40 28	0.23 114	0.18 160	0.22 61	0.18 107	0.21 57	0.20 68

FACV-RUCA	1.26 321	0.65 356	2.21 305	1.06 428	1.50 625	2.69 260	1.15 565	3.05 348	1.87 434	1.36 315	1.99 527	1.03 291	1.15 372	1.36 246	1.10 372	0.41 547	0.41 611	0.73 696	0.41 601	0.61 602	0.41 491

LoS_RVC	0.94 212	1.30 623	1.31 173	0.84 249	1.63 653	2.02 170	0.59 199	1.51 64	1.36 210	0.81 199	1.33 291	0.84 234	0.88 253	1.36 246	0.73 234	0.21 66	0.17 104	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 704

HART	1.03 253	0.85 511	3.13 381	0.84 249	0.38 96	1.17 55	0.42 108	3.54 428	1.47 255	1.08 276	2.17 571	1.48 375	0.57 101	1.37 253	0.74 241	0.23 114	0.18 160	0.28 297	0.21 208	0.32 340	0.24 197

Foundation-i1c-attn	0.74 101	0.38 12	1.05 37	0.71 131	0.35 51	0.95 27	0.67 251	2.42 227	1.68 381	0.77 183	0.88 142	0.76 212	1.25 392	1.38 254	0.48 97	0.23 114	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.20 33	0.21 116

111111	0.87 178	0.50 141	1.13 109	0.66 87	1.08 505	3.37 378	0.33 45	2.33 209	1.47 255	0.74 159	1.50 343	0.61 132	0.59 111	1.40 255	0.48 97	0.24 144	0.19 212	0.22 61	0.16 33	0.24 112	0.19 30

LG-Stereo_L1	0.61 48	0.47 111	1.10 87	0.73 155	0.49 198	1.72 139	0.33 45	1.95 139	0.65 17	0.56 58	0.40 15	0.40 23	0.43 33	1.40 255	0.42 47	0.23 114	0.19 212	0.23 80	0.18 107	0.21 57	0.19 30

LL-Strereo2	1.23 303	0.85 511	2.38 326	0.93 341	0.68 326	3.72 462	1.37 608	2.54 262	1.99 455	1.75 390	1.40 319	1.82 436	0.73 174	1.40 255	0.99 348	0.31 382	0.23 370	0.55 650	0.35 540	0.29 252	0.24 197

R-Stereo Train	1.20 295	0.58 263	1.81 253	0.99 380	0.67 321	3.78 474	0.90 452	4.09 580	1.51 284	2.16 522	1.71 412	1.13 307	0.94 275	1.40 255	0.91 319	0.30 355	0.24 407	0.26 222	0.21 208	0.26 182	0.25 214

RAFT-Stereo	1.20 295	0.58 263	1.81 253	0.99 380	0.67 321	3.78 474	0.90 452	4.09 580	1.51 284	2.16 522	1.71 412	1.13 307	0.94 275	1.40 255	0.91 319	0.30 355	0.24 407	0.26 222	0.21 208	0.26 182	0.25 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	1.15 280	0.84 505	4.02 421	0.80 206	0.39 103	1.68 136	0.68 262	2.01 146	2.02 462	1.58 345	2.02 532	1.35 353	1.40 427	1.41 260	1.10 372	0.28 280	0.16 63	0.29 328	0.22 252	0.29 252	0.37 440

AdaDepth	0.76 114	0.45 74	1.41 203	0.70 121	1.27 565	3.12 330	0.43 115	1.02 22	0.94 121	0.63 116	0.91 158	0.43 36	0.58 106	1.41 260	0.48 97	0.18 29	0.21 307	0.23 80	0.19 154	0.25 146	0.26 250

IPLGR_C	2.28 509	1.31 628	19.46 665	0.92 323	1.32 580	3.93 515	0.89 446	4.20 607	1.82 421	2.30 568	2.63 640	1.16 313	1.07 334	1.41 260	1.29 436	0.37 491	0.23 370	0.27 260	0.22 252	0.31 305	0.45 518

aanet-new-78k	1.46 356	0.57 246	14.51 564	0.74 163	0.34 46	3.31 372	0.68 262	2.34 210	0.72 30	0.58 74	0.88 142	0.50 67	1.06 329	1.42 263	0.45 75	0.19 40	0.15 35	0.25 175	0.17 57	0.24 112	0.20 68

rvit_0105_6	1.00 244	0.93 536	2.21 305	0.92 323	0.55 242	1.52 117	0.79 355	2.41 223	2.96 653	0.76 178	0.72 98	1.02 289	0.75 183	1.42 263	0.81 270	0.40 532	0.43 621	0.34 473	0.31 491	0.43 511	0.34 404

rvit_stereo_0075_2	1.18 287	0.74 445	2.66 356	0.90 304	1.27 565	2.51 236	0.69 273	2.25 192	2.06 475	1.40 326	1.86 491	1.46 374	0.84 233	1.42 263	0.94 335	0.46 590	0.40 602	0.48 607	0.38 575	0.46 543	0.51 561

GANet-ADL	2.20 490	0.73 434	20.11 691	1.25 534	0.69 333	3.83 484	0.76 325	3.49 416	1.71 395	1.65 364	1.99 527	2.10 486	1.10 350	1.42 263	1.26 425	0.38 508	0.33 540	0.25 175	0.22 252	0.42 500	0.36 425

PStereo	1.08 266	1.10 583	1.37 194	0.73 155	0.52 219	1.69 137	0.97 502	1.91 132	1.14 166	1.23 299	0.55 58	0.63 146	1.81 553	1.44 267	1.19 400	0.88 693	0.90 715	0.53 640	0.49 636	1.06 683	1.54 707

DCANet-4	1.96 443	0.51 152	14.31 562	0.82 223	0.40 113	4.16 596	0.57 183	4.29 648	2.98 657	2.30 568	1.80 450	1.03 291	1.54 484	1.44 267	1.44 463	0.29 312	0.23 370	0.23 80	0.18 107	0.24 112	0.42 495

fff	1.74 400	0.70 402	9.08 484	0.81 210	0.36 56	4.15 586	0.57 183	4.23 620	2.09 481	2.30 568	1.80 450	1.19 325	3.02 647	1.44 267	1.46 468	0.29 312	0.23 370	0.23 80	0.18 107	0.24 112	0.42 495

csc	1.74 400	0.70 402	9.08 484	0.81 210	0.36 56	4.15 586	0.57 183	4.23 620	2.09 481	2.30 568	1.80 450	1.19 325	3.02 647	1.44 267	1.46 468	0.29 312	0.23 370	0.23 80	0.18 107	0.24 112	0.42 495

cscssc	1.74 400	0.70 402	9.08 484	0.81 210	0.36 56	4.15 586	0.57 183	4.23 620	2.09 481	2.30 568	1.80 450	1.19 325	3.02 647	1.44 267	1.46 468	0.29 312	0.23 370	0.23 80	0.18 107	0.24 112	0.42 495

MM-Stereo_test1	1.90 429	0.53 181	19.85 678	1.39 608	0.48 188	1.81 149	0.79 355	3.00 342	1.82 421	1.69 372	1.09 216	0.87 247	0.97 285	1.45 272	0.74 241	0.24 144	0.21 307	0.27 260	0.24 313	0.35 404	0.24 197

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 155	1.13 589	1.23 148	0.97 366	0.57 259	0.81 21	0.43 115	3.49 416	0.84 79	0.73 153	0.95 174	0.44 41	1.17 374	1.45 272	0.60 165	0.26 201	0.18 160	0.24 131	0.17 57	0.30 282	0.19 30

MoCha-V2	0.87 178	0.48 122	1.87 258	0.88 285	0.32 33	1.37 93	0.55 173	2.71 299	1.42 230	0.92 240	1.75 425	0.65 156	1.17 374	1.45 272	0.57 152	0.21 66	0.21 307	0.20 21	0.19 154	0.24 112	0.23 178

AE-Stereo	1.18 287	0.60 292	2.05 281	1.10 457	0.60 275	4.39 639	0.72 288	3.74 471	1.62 364	1.10 280	1.90 506	1.01 287	0.92 269	1.45 272	0.82 272	0.28 280	0.22 339	0.28 297	0.28 421	0.26 182	0.22 154

rvit_stereo_0083	0.86 172	0.67 380	1.42 204	0.87 280	0.65 306	1.23 65	0.64 233	1.67 94	2.28 529	0.79 191	0.93 164	0.93 271	1.07 334	1.46 276	0.75 244	0.32 405	0.36 567	0.30 360	0.26 362	0.33 362	0.28 294

MyStereo8	2.33 523	1.13 589	19.26 657	1.22 524	1.62 651	4.16 596	0.57 183	3.50 419	2.36 548	2.15 516	1.75 425	2.28 496	1.14 364	1.46 276	2.20 596	0.24 144	0.21 307	0.32 417	0.27 392	0.36 420	0.43 506

Reg-Stereo(zero)	1.60 376	0.42 47	10.69 508	0.89 294	0.68 326	3.27 362	0.47 138	2.27 197	1.54 311	1.48 333	1.24 256	2.55 540	2.68 632	1.48 278	1.10 372	0.19 40	0.19 212	0.22 61	0.18 107	0.24 112	0.26 250

CRE-IMP	1.23 303	0.61 312	2.14 298	0.82 223	0.39 103	4.54 673	0.83 389	2.63 288	1.55 319	1.95 439	1.46 329	1.87 447	0.96 280	1.48 278	1.33 444	0.45 582	0.21 307	0.31 393	0.26 362	0.41 481	0.31 351

SGD-Stereo	0.65 68	0.41 34	1.06 47	0.85 264	0.31 29	2.44 228	0.46 132	1.09 24	0.69 23	0.84 219	0.52 48	0.55 100	0.53 80	1.49 280	0.46 87	0.31 382	0.14 12	0.25 175	0.18 107	0.23 92	0.20 68

monsterstereo	0.82 160	0.50 141	1.26 159	0.77 193	1.41 609	2.54 244	0.40 92	3.14 358	0.71 28	0.70 139	1.11 221	0.41 31	0.39 22	1.50 281	0.50 113	0.19 40	0.16 63	0.22 61	0.16 33	0.21 57	0.17 2

iRaftStereo_RVC	1.09 268	0.70 402	1.39 197	0.95 353	0.45 155	3.83 484	0.42 108	2.37 217	1.58 337	1.69 372	1.76 434	1.80 430	0.83 231	1.50 281	0.98 345	0.28 280	0.18 160	0.29 328	0.26 362	0.30 282	0.31 351

PMTNet	0.99 241	0.48 122	1.73 244	0.62 34	0.56 247	4.20 613	0.43 115	1.88 124	1.58 337	1.00 258	1.05 206	0.78 216	0.98 292	1.50 281	0.85 282	1.21 714	0.20 268	0.23 80	0.15 11	0.22 81	0.19 30

rvit_0105_5	1.13 274	0.93 536	2.60 344	0.91 315	0.56 247	1.92 161	0.91 460	3.02 345	2.63 605	0.95 249	1.20 241	1.18 320	0.93 272	1.51 284	0.93 333	0.40 532	0.43 621	0.37 524	0.35 540	0.42 500	0.44 512

DCANet	1.74 400	0.73 434	9.08 484	0.82 223	0.40 113	4.18 604	0.59 199	4.25 630	2.97 654	2.35 587	1.84 477	1.18 320	1.63 513	1.51 284	1.55 496	0.29 312	0.24 407	0.23 80	0.18 107	0.30 282	0.53 569

DispViT+	0.72 92	0.38 12	1.20 139	0.54 5	2.17 718	0.92 25	0.33 45	2.05 154	1.43 234	0.62 108	0.50 39	0.45 45	0.51 71	1.52 286	0.56 146	0.24 144	0.18 160	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 116

ADStereo(finetuned)	2.04 459	0.73 434	13.28 536	0.82 223	0.40 113	4.16 596	0.59 199	4.25 630	2.97 654	2.35 587	1.84 477	1.18 320	3.40 666	1.52 286	1.54 495	0.29 312	0.24 407	0.23 80	0.18 107	0.30 282	0.51 561

ACRE	2.27 504	1.11 587	19.45 664	0.91 315	1.30 570	3.94 522	0.87 431	4.21 612	1.80 419	2.28 562	2.62 638	1.17 316	1.04 315	1.52 286	1.30 437	0.37 491	0.23 370	0.27 260	0.22 252	0.31 305	0.46 529

CIPLG	2.27 504	1.18 601	19.24 654	0.92 323	1.34 586	3.95 528	0.89 446	4.23 620	1.82 421	2.31 574	2.67 643	1.17 316	1.06 329	1.53 289	1.32 440	0.37 491	0.23 370	0.27 260	0.22 252	0.31 305	0.45 518

IGEV_Zeroshot_test	2.16 483	0.69 391	20.60 717	1.22 524	0.54 233	2.18 197	0.53 163	3.38 402	1.61 358	1.93 433	1.55 359	3.76 653	1.05 320	1.55 290	0.91 319	0.29 312	0.20 268	0.27 260	0.29 452	0.40 457	0.32 366

aanet-new-90k	0.85 168	0.57 246	1.82 255	0.75 168	0.92 441	3.26 359	0.72 288	2.51 251	0.86 84	0.47 13	0.67 86	0.49 65	0.76 191	1.56 291	0.45 75	0.19 40	0.16 63	0.25 175	0.17 57	0.24 112	0.20 68

IGEV-FE	2.16 483	0.69 391	20.56 713	1.22 524	0.54 233	2.18 197	0.53 163	3.38 402	1.61 358	1.93 433	1.55 359	3.74 651	1.06 329	1.56 291	0.91 319	0.29 312	0.20 268	0.27 260	0.29 452	0.40 457	0.32 366

ours_stereo	0.76 114	0.64 343	1.40 202	0.86 273	0.61 280	1.12 44	0.57 183	1.63 88	1.20 177	0.72 150	1.43 325	0.70 180	0.62 125	1.56 291	0.58 158	0.25 173	0.18 160	0.26 222	0.21 208	0.29 252	0.31 351

Any-RAFT	1.40 345	0.53 181	2.78 365	1.09 447	0.64 298	4.41 646	0.81 379	3.97 542	2.78 625	1.99 451	1.34 297	2.36 511	1.56 488	1.56 291	0.75 244	0.27 233	0.20 268	0.25 175	0.18 107	0.25 146	0.28 294

StereoAnything_RVC	0.94 212	2.66 705	2.20 303	0.76 187	0.34 46	1.18 57	0.39 81	2.31 206	0.69 23	0.51 36	0.34 9	0.32 3	0.89 259	1.57 295	0.35 8	0.32 405	0.16 63	0.23 80	0.15 11	3.31 732	0.18 15

FORCE_4	0.66 70	0.50 141	1.07 51	0.61 24	0.25 10	1.54 119	0.49 145	2.24 189	1.00 142	0.42 3	0.66 83	0.52 77	0.54 87	1.58 296	0.41 39	0.33 425	0.14 12	0.26 222	0.22 252	0.24 112	0.18 15

FLISNet	1.27 326	0.90 524	2.33 321	1.10 457	0.68 326	2.92 292	0.45 127	2.49 244	1.76 413	2.13 505	1.65 394	2.42 522	1.84 559	1.58 296	1.61 508	0.26 201	0.16 63	0.28 297	0.29 452	0.26 182	0.25 214

CoSv	1.27 326	0.90 524	2.33 321	1.10 457	0.68 326	2.92 292	0.45 127	2.49 244	1.76 413	2.13 505	1.65 394	2.42 522	1.84 559	1.58 296	1.61 508	0.26 201	0.16 63	0.28 297	0.29 452	0.26 182	0.25 214

Anonymous3	1.72 397	0.76 462	11.61 520	0.83 237	0.84 411	4.46 654	0.84 396	3.57 432	1.16 167	1.34 309	1.37 308	1.11 303	1.03 307	1.58 296	1.13 383	0.70 675	0.58 678	0.33 454	0.35 540	0.47 547	0.42 495

GMStereo	1.01 247	1.00 561	2.86 369	0.83 237	0.45 155	1.47 107	0.57 183	1.89 127	2.11 491	1.52 337	1.24 256	0.87 247	0.74 180	1.58 296	0.94 335	0.40 532	0.21 307	0.30 360	0.30 475	0.47 547	0.36 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	1.72 397	0.74 445	6.63 451	1.14 478	0.96 454	3.98 546	0.90 452	3.75 472	2.76 623	2.83 661	1.58 367	2.35 509	1.18 376	1.58 296	1.98 569	0.40 532	0.27 470	0.42 572	0.26 362	0.36 420	0.38 457

LoS	0.94 212	0.52 163	1.88 259	0.86 273	0.36 56	4.15 586	0.51 153	2.18 174	1.45 240	0.97 255	0.88 142	0.62 139	0.79 211	1.59 302	0.86 289	0.26 201	0.19 212	0.24 131	0.16 33	0.21 57	0.20 68
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	1.29 332	0.66 369	2.62 350	0.95 353	0.66 314	2.84 275	0.69 273	3.00 342	1.79 418	2.57 625	1.95 515	1.39 362	1.55 485	1.59 302	1.06 362	0.50 620	0.28 487	0.34 473	0.28 421	0.46 543	0.63 613
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LGCAT	0.64 62	0.42 47	0.89 8	0.71 131	0.36 56	1.91 159	0.25 10	1.18 35	0.66 18	0.53 45	0.42 21	1.24 333	0.55 90	1.60 304	0.45 75	0.35 468	0.35 560	0.18 2	0.23 281	0.19 10	0.31 351

plain	1.55 362	0.69 391	13.59 542	0.65 71	0.73 348	1.66 135	0.57 183	3.17 363	1.94 448	0.77 183	1.24 256	0.80 223	0.86 239	1.60 304	0.96 341	0.33 425	0.21 307	0.32 417	0.25 337	0.42 500	0.28 294

BUS	1.49 361	0.59 273	1.94 266	0.87 280	0.85 415	4.50 666	0.76 325	4.48 697	1.88 436	2.93 666	1.83 472	3.63 648	0.97 285	1.60 304	1.17 395	0.34 446	0.25 438	0.31 393	0.28 421	0.35 404	0.33 387

BSDual-CNN	1.46 356	0.59 273	1.94 266	0.87 280	0.85 415	4.16 596	1.16 568	4.48 697	1.88 436	2.93 666	1.83 472	2.60 545	1.31 404	1.60 304	1.21 409	0.34 446	0.25 438	0.31 393	0.28 421	0.35 404	0.33 387

psmg	1.47 360	0.59 273	1.94 266	0.92 323	0.85 415	4.30 628	1.42 620	4.10 587	1.88 436	2.64 642	2.09 552	2.60 545	1.31 404	1.60 304	1.21 409	0.34 446	0.27 470	0.33 454	0.34 523	0.36 420	0.34 404

FENet	2.25 499	0.50 141	20.29 702	1.35 588	0.67 321	4.01 553	0.60 204	3.95 534	1.99 455	1.96 442	1.11 221	2.43 526	1.43 443	1.60 304	1.39 451	0.32 405	0.22 339	0.33 454	0.26 362	0.29 252	0.39 464

aanet-new-70k	0.76 114	0.59 273	1.16 121	0.70 121	0.39 103	2.40 223	0.79 355	2.39 219	0.71 28	0.59 87	0.84 129	0.48 63	0.81 222	1.61 310	0.53 131	0.19 40	0.16 63	0.25 175	0.17 57	0.24 112	0.20 68

MIF-Stereo (partial)	0.98 233	0.55 216	2.83 366	0.71 131	1.03 485	1.08 37	0.49 145	2.55 263	1.66 376	0.79 191	1.20 241	0.80 223	0.90 262	1.61 310	1.56 498	0.36 483	0.24 407	0.33 454	0.25 337	0.40 457	0.28 294

DF	0.97 227	0.56 233	1.59 231	0.93 341	0.51 206	1.13 45	0.97 502	4.39 682	1.44 237	0.95 249	1.59 371	1.01 287	0.57 101	1.62 312	0.75 244	0.32 405	0.22 339	0.25 175	0.19 154	0.25 146	0.25 214

SCV_C0	0.89 187	0.59 273	1.96 272	0.83 237	0.44 146	1.24 69	0.64 233	3.33 397	1.66 376	0.82 202	1.20 241	0.73 202	0.66 149	1.62 312	0.66 194	0.32 405	0.21 307	0.24 131	0.20 182	0.28 230	0.23 178

MyStereo06	2.46 552	0.72 423	19.97 683	1.02 408	0.99 470	4.26 619	0.86 410	3.51 422	1.68 381	1.92 429	1.73 418	4.01 665	4.22 689	1.62 312	0.88 301	0.24 144	0.23 370	0.34 473	0.26 362	0.42 500	0.36 425

ICVP	2.26 502	0.66 369	21.18 737	0.99 380	0.88 430	4.28 625	0.95 489	3.32 390	1.60 354	1.66 366	1.76 434	1.34 351	1.14 364	1.62 312	1.32 440	0.53 635	0.35 560	0.33 454	0.29 452	0.40 457	0.51 561
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.38 344	0.64 343	2.61 347	1.09 447	0.57 259	4.30 628	1.02 527	3.86 499	1.51 284	1.72 382	1.74 421	1.28 340	1.77 542	1.62 312	1.61 508	0.39 524	0.27 470	0.33 454	0.30 475	0.41 481	0.47 534

rvit_0105_4	1.07 262	0.99 557	2.39 327	0.93 341	0.54 233	1.62 131	0.84 396	2.77 308	2.91 647	0.80 195	0.91 158	1.09 298	0.86 239	1.63 317	0.85 282	0.40 532	0.45 631	0.35 494	0.31 491	0.43 511	0.40 485

MyStereo07	1.01 247	0.80 482	1.26 159	1.00 389	1.04 489	3.95 528	0.95 489	2.07 160	1.42 230	0.75 163	1.22 249	0.68 169	0.91 265	1.63 317	0.67 199	0.24 144	0.24 407	0.34 473	0.26 362	0.41 481	0.37 440

Anonymous_2	3.01 630	0.89 522	4.53 432	1.06 428	1.18 532	2.93 297	0.87 431	3.24 374	1.46 250	1.86 410	1.35 301	4.11 671	2.35 610	1.64 319	1.28 433	0.82 687	0.90 715	8.71 781	15.84 785	4.44 750	0.74 642

RAFT	1.23 303	0.84 505	2.05 281	0.96 359	0.47 179	1.80 148	0.94 483	3.18 365	1.46 250	1.60 347	1.71 412	3.04 591	1.59 489	1.64 319	1.32 440	0.38 508	0.24 407	0.40 553	0.32 505	0.40 457	0.35 418

EAI-Stereo	2.35 532	0.63 330	2.97 373	0.95 353	0.65 306	3.84 489	14.27 768	5.04 725	2.19 506	2.06 484	7.25 725	1.10 301	0.94 275	1.65 321	1.37 450	0.31 382	0.22 339	0.27 260	0.60 672	0.27 206	0.32 366

AnonStereo	1.25 313	0.54 203	1.67 236	0.82 223	1.22 553	3.93 515	0.92 474	4.19 605	1.36 210	1.73 387	1.96 516	1.52 379	0.95 278	1.66 322	0.78 257	0.33 425	0.17 104	0.28 297	0.25 337	0.42 500	0.26 250

Foundation-i1a	0.78 134	0.38 12	1.07 51	0.71 131	0.33 38	0.91 24	0.63 229	2.42 227	1.93 446	0.93 242	0.73 99	0.95 277	1.22 383	1.66 322	0.57 152	0.24 144	0.17 104	0.20 21	0.17 57	0.19 10	0.22 154

SCV	0.95 220	0.63 330	1.38 195	1.70 671	0.41 120	1.23 65	0.89 446	3.53 427	1.57 333	0.61 99	1.54 355	0.93 271	0.77 196	1.66 322	0.66 194	0.36 483	0.20 268	0.25 175	0.19 154	0.29 252	0.25 214

ProNet	0.82 160	0.71 416	1.50 216	0.86 273	0.45 155	1.78 146	0.83 389	1.75 106	1.28 195	0.66 127	1.13 226	0.78 216	0.76 191	1.66 322	0.71 226	0.24 144	0.20 268	0.25 175	0.23 281	0.29 252	0.25 214

HHNet	2.48 557	0.71 416	20.52 712	0.64 57	0.64 298	4.07 567	0.93 478	3.76 474	1.56 327	2.15 516	4.92 708	0.98 280	3.37 665	1.66 322	1.79 541	0.32 405	0.20 268	0.31 393	0.27 392	0.36 420	0.42 495

Pruner-Stereo	1.32 338	0.59 273	2.11 296	1.79 685	0.47 179	4.73 712	0.79 355	2.53 253	1.72 401	2.47 606	1.58 367	1.48 375	1.03 307	1.66 322	1.47 473	0.44 572	0.21 307	0.34 473	0.30 475	0.30 282	0.39 464

NLSM1	1.86 419	0.53 181	1.39 197	0.73 155	1.89 700	3.09 323	0.64 233	8.41 747	12.10 757	0.79 191	1.21 246	0.73 202	0.86 239	1.67 328	1.45 467	0.26 201	0.24 407	0.29 328	0.24 313	0.31 305	0.27 271

anonymousdsp	0.95 220	0.69 391	1.27 166	0.83 237	0.52 219	4.54 673	0.84 396	1.76 108	1.24 183	0.76 178	1.06 210	0.78 216	0.77 196	1.67 328	0.69 214	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.21 208	0.31 305	0.26 250

EE1	1.17 286	0.49 134	1.69 241	0.92 323	0.65 306	3.84 489	0.94 483	4.06 571	1.45 240	1.62 354	1.72 417	1.32 347	0.87 244	1.68 330	0.70 220	0.28 280	0.18 160	0.27 260	0.21 208	0.29 252	0.24 197

over-6	0.70 85	0.55 216	1.26 159	0.67 100	0.25 10	2.15 194	0.44 121	2.25 192	0.81 65	0.50 30	0.54 55	0.50 67	0.68 158	1.68 330	0.40 28	0.34 446	0.17 104	0.21 42	0.16 33	0.28 230	0.18 15

IGEV-Stereo	0.95 220	0.69 391	1.27 166	0.84 249	0.52 219	4.54 673	0.84 396	1.76 108	1.24 183	0.75 163	1.06 210	0.79 221	0.77 196	1.68 330	0.69 214	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.21 208	0.31 305	0.26 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
noway7	2.85 603	13.00 763	18.98 648	1.01 396	0.83 402	2.94 303	0.76 325	3.38 402	2.95 652	1.19 293	1.57 365	1.93 454	2.07 584	1.69 333	2.46 619	0.29 312	0.18 160	0.29 328	0.23 281	0.63 608	0.52 566

WQFJX	2.14 481	0.54 203	1.28 168	0.61 24	1.85 694	2.87 281	0.77 340	11.60 753	14.62 762	0.82 202	1.15 230	0.89 254	1.10 350	1.69 333	1.39 451	0.28 280	0.25 438	0.25 175	0.21 208	0.32 340	0.25 214

SMoEStereo_RVC	0.80 142	0.53 181	1.12 100	0.92 323	0.44 146	2.41 225	0.79 355	1.49 63	1.16 167	0.70 139	1.12 223	0.64 149	0.64 132	1.69 333	0.87 296	0.22 95	0.16 63	0.31 393	0.22 252	0.26 182	0.25 214

model_zeroshot	1.21 298	0.60 292	3.55 400	1.05 420	0.57 259	3.46 402	0.63 229	2.73 302	1.55 319	2.05 479	1.38 312	1.50 378	0.82 226	1.69 333	0.87 296	0.29 312	0.23 370	0.30 360	0.23 281	0.27 206	0.32 366

fffy	0.80 142	0.59 273	1.56 227	1.00 389	0.47 179	1.27 74	0.76 325	1.90 130	1.02 146	0.75 163	1.35 301	0.83 232	0.72 169	1.70 337	0.62 174	0.23 114	0.19 212	0.27 260	0.21 208	0.28 230	0.32 366

MWSP-net	1.69 392	0.71 416	3.76 415	0.94 348	0.77 365	2.63 255	3.20 718	3.86 499	1.86 432	2.34 585	1.84 477	3.06 595	2.65 629	1.71 338	2.19 594	0.35 468	0.33 540	0.30 360	0.31 491	0.35 404	0.65 620

AdaStereo	1.45 355	0.83 499	2.34 324	1.28 552	0.81 382	3.21 345	1.14 564	4.20 607	2.46 578	2.05 479	1.77 440	2.48 533	1.18 376	1.71 338	1.44 463	0.43 565	0.25 438	0.43 576	0.28 421	0.44 523	0.34 404
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.
11t1	1.11 272	0.53 181	1.80 252	1.55 647	0.65 306	2.20 201	0.60 204	3.66 450	1.49 271	1.60 347	1.26 266	1.03 291	1.35 413	1.72 340	0.97 342	0.28 280	0.31 523	0.29 328	0.23 281	0.30 282	0.34 404

rvit_0105_3	1.24 308	0.93 536	2.84 367	0.97 366	0.58 269	2.38 219	1.08 548	3.26 378	2.53 590	1.18 291	1.40 319	1.24 333	1.04 315	1.73 341	0.97 342	0.44 572	0.44 626	0.40 553	0.42 608	0.42 500	0.50 553

AASNet	2.44 548	0.92 532	19.79 675	1.35 588	1.49 622	3.81 481	1.07 543	3.85 495	2.93 651	1.95 439	2.29 595	1.96 462	1.29 398	1.73 341	1.93 559	0.39 524	0.33 540	0.45 588	0.30 475	0.55 577	0.45 518

DeepStereo_RVC	1.55 362	0.63 330	3.32 392	0.77 193	0.42 129	4.49 663	0.72 288	2.50 248	1.58 337	2.02 470	1.81 463	1.54 384	6.38 728	1.73 341	1.19 400	0.46 590	0.22 339	0.29 328	0.28 421	0.35 404	0.38 457

mms	0.77 124	0.68 388	1.17 125	0.83 237	0.71 340	1.41 97	0.67 251	1.61 80	1.12 165	0.77 183	1.37 308	0.63 146	0.54 87	1.75 344	0.63 178	0.24 144	0.19 212	0.26 222	0.21 208	0.31 305	0.34 404

DEFOM-Stereo	0.70 85	0.46 86	1.13 109	0.72 146	0.48 188	3.40 387	0.44 121	0.90 13	0.77 43	0.86 227	0.58 64	0.45 45	0.43 33	1.76 345	0.43 57	0.24 144	0.18 160	0.22 61	0.16 33	0.21 57	0.20 68

test_xeample3	2.12 477	0.63 330	21.55 746	0.91 315	0.47 179	1.85 152	0.94 483	7.96 742	1.23 181	0.75 163	0.76 107	0.64 149	0.70 163	1.77 346	0.83 276	0.30 355	0.21 307	0.27 260	0.21 208	0.27 206	0.24 197

tg	1.15 280	0.67 380	1.31 173	0.94 348	0.54 233	4.02 555	0.41 99	2.96 337	1.59 353	1.69 372	1.85 487	1.84 442	0.97 285	1.78 347	0.83 276	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.26 362	0.29 252	0.27 271

dd	1.26 321	1.15 595	2.47 334	0.92 323	0.49 198	4.35 634	0.75 320	1.92 134	2.11 491	1.44 330	1.24 256	1.19 325	1.05 320	1.78 347	1.70 526	0.57 643	0.34 554	0.35 494	0.33 513	0.60 597	0.46 529

rafts_anoy	1.24 308	0.80 482	3.61 406	1.17 502	1.20 547	3.00 308	0.61 209	3.17 363	1.58 337	1.37 319	1.26 266	1.19 325	1.12 355	1.78 347	1.25 422	0.32 405	0.23 370	0.32 417	0.32 505	0.31 305	0.30 338

DVStereo	0.81 155	0.60 292	1.51 218	1.01 396	0.59 272	1.34 90	0.51 153	1.56 72	1.08 162	1.26 302	1.24 256	0.77 215	0.87 244	1.79 350	0.72 231	0.23 114	0.24 407	0.22 61	0.21 208	0.25 146	0.23 178

Selective-IGEV-i1	1.43 350	0.59 273	2.42 332	1.15 491	1.07 502	3.82 483	1.09 552	3.79 480	2.11 491	1.62 354	1.91 508	2.65 551	1.22 383	1.80 351	1.12 381	0.32 405	0.27 470	0.46 594	0.54 658	0.31 305	0.39 464

fffft	0.76 114	0.47 111	1.28 168	0.82 223	0.54 233	1.51 113	0.80 366	2.09 163	1.18 171	0.63 116	0.84 129	0.59 124	0.55 90	1.80 351	0.85 282	0.19 40	0.18 160	0.27 260	0.20 182	0.26 182	0.24 197
1: 1. 1
EGLCR-Stereo	1.06 258	0.51 152	1.56 227	1.02 408	0.39 103	4.27 624	0.42 108	4.08 578	1.48 265	0.90 236	0.68 89	1.09 298	0.66 149	1.81 353	0.62 174	0.27 233	0.19 212	0.29 328	0.23 281	0.37 435	0.25 214

TRStereo	2.31 517	1.87 677	19.74 674	1.53 640	1.16 530	4.26 619	1.08 548	4.73 717	1.45 240	1.55 340	1.28 274	1.75 414	0.85 237	1.81 353	1.20 405	0.36 483	0.26 458	0.32 417	0.36 550	0.34 383	0.33 387

anonymity	1.76 406	1.26 619	2.73 363	1.66 664	1.32 580	1.84 151	1.07 543	3.49 416	2.30 533	2.11 496	2.11 557	1.71 410	3.90 682	1.82 355	1.48 476	1.10 709	1.09 721	1.08 715	1.08 716	1.05 681	1.09 684

NLMM1	2.18 487	0.55 216	1.34 184	0.62 34	1.86 695	3.30 371	0.62 224	11.92 756	15.07 765	0.86 227	0.96 177	0.84 234	0.90 262	1.83 356	1.35 448	0.27 233	0.27 470	0.27 260	0.24 313	0.31 305	0.28 294

Select-FE	2.25 499	0.87 518	17.36 608	1.06 428	0.99 470	2.04 178	0.46 132	3.79 480	1.61 358	2.52 616	1.81 463	4.41 687	3.15 654	1.83 356	0.92 324	0.32 405	0.35 560	0.30 360	0.41 601	0.32 340	0.55 583

PSMNet-RUCA	1.64 384	1.50 654	2.57 343	1.50 635	1.38 596	3.05 315	1.36 603	3.31 385	2.24 516	1.36 315	2.07 549	1.40 367	1.09 343	1.83 356	1.55 496	1.15 712	0.69 700	1.26 722	0.96 706	1.64 715	0.94 673

monsters	0.82 160	0.58 263	1.16 121	0.76 187	1.52 631	2.92 292	0.40 92	2.66 293	0.72 30	0.66 127	0.84 129	0.38 17	0.41 27	1.84 359	0.48 97	0.20 54	0.16 63	0.20 21	0.16 33	0.19 10	0.19 30

PAM	2.43 546	0.61 312	20.86 724	1.07 431	0.73 348	2.93 297	0.53 163	3.24 374	1.53 302	1.89 421	2.43 617	5.29 719	2.76 634	1.84 359	1.02 353	0.27 233	0.24 407	0.26 222	0.25 337	0.40 457	0.50 553

ff7	0.98 233	0.69 391	2.05 281	0.84 249	0.52 219	4.55 678	0.86 410	1.62 83	1.24 183	0.75 163	1.03 194	0.70 180	0.77 196	1.84 359	0.68 203	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.21 208	0.31 305	0.27 271

ffff	0.98 233	0.69 391	2.05 281	0.84 249	0.52 219	4.55 678	0.86 410	1.62 83	1.24 183	0.75 163	1.03 194	0.70 180	0.77 196	1.84 359	0.68 203	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.21 208	0.31 305	0.27 271

11t	0.98 233	0.69 391	2.05 281	0.84 249	0.52 219	4.55 678	0.86 410	1.62 83	1.24 183	0.75 163	1.03 194	0.70 180	0.77 196	1.84 359	0.68 203	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.21 208	0.31 305	0.27 271

ccc-4	0.98 233	0.69 391	2.05 281	0.84 249	0.52 219	4.55 678	0.86 410	1.62 83	1.24 183	0.75 163	1.03 194	0.70 180	0.77 196	1.84 359	0.68 203	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.21 208	0.31 305	0.27 271

dual_stereo	0.68 78	0.40 22	1.05 37	0.64 57	0.37 77	0.84 22	0.34 55	3.40 407	1.03 148	0.50 30	0.46 33	0.58 119	0.40 24	1.85 365	0.49 106	0.23 114	0.17 104	0.21 42	0.16 33	0.20 33	0.19 30

DN	1.08 266	0.54 203	3.15 383	0.90 304	1.00 479	3.37 378	0.48 143	2.59 281	1.45 240	0.95 249	0.82 126	1.32 347	0.73 174	1.86 366	0.64 181	0.30 355	0.26 458	0.28 297	0.24 313	0.34 383	0.32 366

raft+_RVC	1.21 298	0.83 499	2.61 347	1.35 588	0.97 458	3.60 441	0.76 325	3.23 372	1.51 284	1.33 307	1.67 398	1.03 291	1.10 350	1.87 367	0.92 324	0.24 144	0.22 339	0.25 175	0.24 313	0.26 182	0.25 214

WQFJX1	2.20 490	0.52 163	1.38 195	0.62 34	1.78 686	3.07 320	0.67 251	12.26 759	15.24 766	0.84 219	1.05 206	0.91 261	0.97 285	1.88 368	1.26 425	0.27 233	0.25 438	0.28 297	0.21 208	0.36 420	0.25 214

ToySt	1.35 340	0.72 423	3.65 408	1.01 396	0.50 203	3.31 372	1.01 521	3.46 411	1.73 403	1.30 304	1.55 359	2.07 483	1.47 457	1.88 368	1.40 454	0.27 233	0.27 470	0.30 360	0.32 505	0.42 500	0.39 464

GwcNet-ADL	2.47 555	0.67 380	21.48 745	0.96 359	0.72 343	4.61 689	0.95 489	4.42 687	2.36 548	1.98 446	1.80 450	2.55 540	1.24 390	1.90 370	1.41 458	0.40 532	0.46 640	0.24 131	0.27 392	0.41 481	0.49 546

mmm	1.27 326	0.58 263	2.20 303	1.41 612	0.68 326	2.39 221	0.85 405	3.90 514	1.63 367	2.20 536	1.84 477	1.28 340	1.50 467	1.91 371	0.89 305	0.31 382	0.27 470	0.45 588	0.37 562	0.38 440	0.34 404

x	1.15 280	0.57 246	1.53 221	1.44 619	0.67 321	1.94 162	0.97 502	3.87 503	1.57 333	1.61 352	1.28 274	1.58 388	1.22 383	1.93 372	1.04 359	0.28 280	0.30 514	0.34 473	0.29 452	0.32 340	0.31 351

AFF-stereo	1.31 336	0.77 466	1.46 209	1.10 457	0.45 155	3.93 515	0.48 143	2.92 332	2.92 649	1.90 422	2.21 580	2.11 488	1.52 474	1.93 372	1.12 381	0.21 66	0.16 63	0.25 175	0.25 337	0.29 252	0.20 68

Consistency-Raft	2.86 604	1.66 665	19.61 669	1.40 611	1.75 681	3.84 489	1.32 596	4.07 574	2.25 519	1.78 394	2.67 643	1.82 436	4.41 693	1.94 374	2.06 578	0.83 689	0.94 718	1.03 711	1.12 718	1.70 717	1.09 684

PSi22	0.93 208	0.71 416	1.23 148	1.00 389	0.36 56	1.73 141	0.36 66	3.46 411	1.44 237	0.98 256	1.39 314	1.16 313	0.64 132	1.95 375	0.75 244	0.19 40	0.17 104	0.21 42	0.17 57	0.34 383	0.35 418

PAM_32	2.45 549	0.63 330	20.74 720	1.05 420	0.65 306	2.83 274	0.46 132	2.91 331	1.54 311	1.95 439	2.66 642	4.99 708	3.78 678	1.96 376	0.92 324	0.27 233	0.22 339	0.27 260	0.25 337	0.36 420	0.48 539

RAFT_CTSACE	1.80 413	1.06 575	10.00 497	1.71 672	1.39 599	3.49 412	1.06 540	3.05 348	1.62 364	1.70 377	2.04 538	2.51 536	1.80 550	1.98 377	0.94 335	0.25 173	0.22 339	0.28 297	0.30 475	0.30 282	0.26 250

Monster-pub-mixall	0.64 62	0.42 47	1.00 25	0.83 237	0.48 188	1.39 95	0.32 42	1.45 58	0.82 71	0.88 231	0.85 134	0.39 20	0.36 15	1.99 378	0.47 93	0.20 54	0.16 63	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 116

MIM_Stereo	1.20 295	0.78 473	3.30 391	1.05 420	0.43 135	3.04 312	0.60 204	2.46 240	1.51 284	1.60 347	1.58 367	1.82 436	1.29 398	2.00 379	1.07 365	0.24 144	0.24 407	0.28 297	0.25 337	0.27 206	0.27 271

anonymousdsp2	1.26 321	0.60 292	3.74 412	1.02 408	0.41 120	3.60 441	0.72 288	3.68 455	1.47 255	1.37 319	1.56 363	1.83 439	1.01 302	2.00 379	0.66 194	0.29 312	0.20 268	0.28 297	0.20 182	0.32 340	0.29 307

RALAANet	1.28 330	1.08 579	3.21 385	1.25 534	0.94 450	1.44 103	0.69 273	3.15 360	2.57 598	2.01 465	1.80 450	1.29 343	1.05 320	2.00 379	1.48 476	0.27 233	0.20 268	0.27 260	0.24 313	0.40 457	0.27 271

s12784h	1.31 336	0.45 74	2.41 330	0.71 131	0.35 51	4.42 648	0.50 149	4.22 616	2.73 617	2.01 465	2.48 622	0.91 261	0.96 280	2.01 382	0.70 220	0.29 312	0.18 160	0.24 131	0.16 33	0.27 206	0.18 15

MyStereo04	2.29 512	0.80 482	18.77 642	1.00 389	1.04 489	3.95 528	0.95 489	3.91 520	2.54 594	1.99 451	1.27 273	2.31 503	1.65 518	2.02 383	1.77 538	0.24 144	0.24 407	0.34 473	0.26 362	0.41 481	0.37 440

Pro-Stereo	0.68 78	0.33 4	0.97 20	0.68 105	0.43 135	3.11 328	0.35 63	0.70 4	0.96 128	0.54 54	0.54 55	0.62 139	0.27 2	2.06 384	0.68 203	0.24 144	0.16 63	0.30 360	0.25 337	0.20 33	0.19 30

MyStereo05	2.37 538	0.72 423	19.94 681	1.02 408	0.99 470	4.26 619	0.86 410	4.01 553	2.62 604	2.14 508	1.26 266	2.28 496	1.63 513	2.07 385	1.68 524	0.24 144	0.23 370	0.34 473	0.26 362	0.42 500	0.36 425

StereoVision	1.65 385	0.75 456	7.47 462	1.01 396	1.80 690	2.61 251	0.61 209	3.06 351	1.96 449	1.25 300	3.46 690	1.85 445	0.88 253	2.07 385	1.93 559	0.43 565	0.36 567	0.37 524	0.36 550	0.48 550	0.33 387

Selective-RAFT	1.15 280	0.46 86	1.64 235	0.99 380	0.45 155	4.17 601	0.51 153	3.21 366	1.69 389	1.12 285	1.34 297	1.45 372	1.40 427	2.08 387	0.94 335	0.41 547	0.20 268	0.24 131	0.23 281	0.27 206	0.25 214

ROB_FTStereo_v2	1.23 303	0.66 369	2.02 277	0.75 168	0.37 77	4.67 698	0.76 325	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.46 329	1.78 420	1.14 364	2.08 387	0.88 301	0.48 604	0.22 339	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

MSMDNet	2.23 495	0.64 343	17.32 604	0.84 249	0.75 355	3.53 423	0.64 233	3.61 440	1.98 454	1.71 381	1.64 387	3.22 607	2.99 644	2.08 387	1.11 377	0.31 382	0.37 581	0.45 588	0.26 362	0.62 606	0.45 518

PCWNet_CMD	2.23 495	0.65 356	17.36 608	0.83 237	0.76 359	3.51 418	0.64 233	3.60 436	1.97 452	1.70 377	1.63 385	3.22 607	3.05 651	2.09 390	1.11 377	0.31 382	0.36 567	0.47 598	0.26 362	0.64 617	0.47 534

HITNet	2.07 464	0.82 495	14.77 567	1.34 583	0.56 247	3.47 405	0.80 366	4.07 574	2.35 545	2.16 522	1.61 380	1.64 396	1.44 447	2.09 390	2.56 630	0.26 201	0.18 160	0.41 565	0.26 362	0.45 531	0.25 214
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
ACVNet-DCA	1.85 418	0.74 445	13.77 545	1.78 680	0.36 56	4.48 657	0.74 309	3.98 545	1.53 302	1.01 259	1.81 463	0.72 195	1.62 500	2.13 392	0.64 181	0.29 312	0.17 104	0.32 417	0.21 208	0.33 362	0.32 366

xx1	2.03 457	0.74 445	13.77 545	1.78 680	0.36 56	4.48 657	0.74 309	4.23 620	3.95 713	1.01 259	1.81 463	1.79 427	1.34 410	2.13 392	0.64 181	0.29 312	0.17 104	0.33 454	0.33 513	0.33 362	0.32 366

cc1	1.98 448	0.74 445	13.77 545	1.78 680	0.36 56	4.48 657	0.74 309	4.23 620	3.95 713	1.01 259	1.81 463	0.72 195	1.62 500	2.13 392	0.64 181	0.29 312	0.17 104	0.32 417	0.21 208	0.31 305	0.29 307

IGEV-Stereo+	0.94 212	0.47 111	1.19 129	0.86 273	2.02 712	1.40 96	0.39 81	1.17 31	0.88 88	0.61 99	0.44 30	0.47 53	0.79 211	2.14 395	0.42 47	0.27 233	0.19 212	0.22 61	0.17 57	2.26 724	2.41 728

KYRaft	1.59 375	0.52 163	1.73 244	0.95 353	0.49 198	4.38 637	1.79 656	2.43 232	1.51 284	2.49 608	2.98 662	2.00 469	3.41 667	2.14 395	0.82 272	0.30 355	0.21 307	0.33 454	0.46 623	0.35 404	2.45 731

UDGNet	1.40 345	1.52 655	2.22 308	1.38 606	0.62 290	4.39 639	0.68 262	1.80 115	2.18 505	1.34 309	1.18 237	0.99 282	1.00 296	2.16 397	1.19 400	1.09 708	0.34 554	1.30 723	0.98 708	1.10 690	0.58 597

RALCasStereoNet	1.19 289	1.02 563	2.06 290	1.12 468	1.14 523	3.08 322	0.70 283	2.99 340	1.73 403	1.34 309	1.68 401	1.18 320	0.91 265	2.16 397	1.00 350	0.30 355	0.26 458	0.24 131	0.21 208	0.29 252	0.30 338

H2IRNET	1.90 429	0.53 181	14.29 561	1.14 478	0.60 275	4.48 657	0.44 121	2.65 290	1.81 420	1.05 269	2.30 600	1.67 400	1.40 427	2.17 399	1.50 483	0.36 483	0.21 307	0.33 454	0.37 562	0.34 383	0.29 307

HUI-Stereo	1.25 313	0.66 369	2.33 321	0.75 168	0.37 77	4.68 699	0.78 347	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.46 329	1.79 427	1.13 357	2.17 399	0.85 282	0.48 604	0.23 370	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

PSM-adaLoss	1.24 308	0.65 356	2.03 278	0.75 168	0.37 77	4.68 699	0.73 296	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.47 334	1.78 420	1.13 357	2.18 401	0.87 296	0.48 604	0.23 370	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

DCVSM-stereo	2.31 517	0.66 369	20.69 719	1.11 464	0.93 447	2.58 247	0.73 296	2.61 285	1.60 354	2.57 625	1.53 352	3.30 615	1.72 533	2.19 402	1.23 416	0.34 446	0.53 662	0.41 565	0.32 505	0.45 531	0.62 608

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 591	1.26 619	22.01 755	1.08 439	0.99 470	1.61 129	0.86 410	3.69 460	1.64 369	1.52 337	5.62 716	3.35 619	3.44 671	2.20 403	1.33 444	0.26 201	0.21 307	0.30 360	0.62 676	0.93 671	0.67 623

ssnet_v2	2.04 459	0.88 521	7.87 467	1.20 515	0.87 426	3.86 500	1.64 646	4.01 553	2.60 603	2.61 636	1.96 516	3.79 654	1.71 531	2.20 403	2.96 644	0.41 547	0.35 560	0.42 572	0.37 562	0.55 577	0.52 566

ffm	1.72 397	0.60 292	5.21 440	1.14 478	0.99 470	3.62 446	0.86 410	4.22 616	3.37 695	2.20 536	2.30 600	3.48 630	1.62 500	2.21 405	0.65 190	0.29 312	0.16 63	0.48 607	0.37 562	0.30 282	0.29 307

tt1	1.79 411	0.73 434	10.41 505	1.75 677	0.36 56	4.55 678	0.79 355	4.22 616	3.37 695	1.08 276	1.80 450	0.74 208	1.48 459	2.21 405	0.65 190	0.29 312	0.16 63	0.31 393	0.22 252	0.30 282	0.29 307

RAFT-IKP	1.25 313	0.66 369	2.23 310	0.75 168	0.37 77	4.64 693	0.74 309	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.47 334	1.78 420	1.13 357	2.22 407	0.92 324	0.48 604	0.22 339	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

Prome-Stereo	1.61 378	0.55 216	1.71 242	0.98 374	0.60 275	4.41 646	1.82 660	3.03 346	1.53 302	2.18 528	3.45 689	1.72 411	3.49 674	2.23 408	1.08 368	0.29 312	0.20 268	0.26 222	0.25 337	0.34 383	2.16 722

IER	1.69 392	0.65 356	7.19 458	0.94 348	1.15 525	3.28 366	0.89 446	3.48 413	1.97 452	2.10 492	1.98 524	2.28 496	2.12 587	2.25 409	1.75 537	0.29 312	0.23 370	0.36 510	0.30 475	0.32 340	0.34 404

ROB_FTStereo	1.25 313	0.66 369	2.14 298	0.75 168	0.37 77	4.65 695	0.77 340	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.47 334	1.78 420	1.13 357	2.26 410	0.86 289	0.47 599	0.22 339	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

iRaft-Stereo_20w	1.88 426	0.62 322	10.58 507	0.90 304	0.83 402	2.96 305	0.78 347	4.90 722	1.58 337	2.29 564	1.60 376	1.25 337	4.51 696	2.28 411	0.90 310	0.29 312	0.21 307	0.26 222	0.24 313	0.41 481	0.31 351

CBFPSM	2.05 461	0.95 547	10.12 501	1.07 431	1.05 491	2.84 275	1.20 579	3.28 381	1.73 403	1.82 402	1.30 278	4.56 695	4.06 685	2.34 412	2.34 606	0.25 173	0.38 588	0.32 417	0.27 392	0.37 435	0.79 655

depthmonostereo	0.94 212	0.71 416	2.39 327	0.85 264	0.54 233	2.21 202	0.53 163	1.83 118	1.17 169	0.95 249	1.09 216	0.99 282	0.97 285	2.37 413	0.68 203	0.23 114	0.27 470	0.22 61	0.20 182	0.25 146	0.26 250

MFMNet_re	2.91 611	1.91 678	18.25 629	3.06 734	1.89 700	3.13 332	1.67 651	3.52 423	2.97 654	3.14 682	2.87 659	2.26 494	2.41 614	2.42 414	2.00 570	1.10 709	1.05 720	0.94 707	0.90 702	1.28 706	1.46 706

SCION-MonSter(vits)	1.24 308	0.43 58	1.07 51	0.66 87	0.82 392	1.13 45	0.39 81	3.21 366	1.68 381	0.58 74	1.84 477	2.54 538	1.48 459	2.43 415	3.21 651	0.38 508	0.27 470	0.50 624	0.51 647	1.05 681	0.53 569

Patchmatch Stereo++	1.25 313	0.65 356	2.06 290	0.75 168	0.37 77	4.68 699	0.76 325	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.47 334	1.78 420	1.14 364	2.44 416	0.90 310	0.48 604	0.23 370	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307
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
iRAFT	1.25 313	0.65 356	2.06 290	0.75 168	0.37 77	4.68 699	0.76 325	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.47 334	1.78 420	1.14 364	2.44 416	0.90 310	0.48 604	0.23 370	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

PSM-AAD	2.43 546	0.54 203	1.32 178	0.92 323	0.54 233	4.48 657	7.47 749	2.96 337	1.55 319	2.31 574	2.56 632	1.26 338	16.23 766	2.46 418	0.89 305	0.28 280	0.21 307	0.58 657	0.41 601	0.34 383	1.32 698

iGMRVC	1.26 321	0.66 369	2.14 298	0.75 168	0.37 77	4.66 696	0.74 309	2.53 253	1.58 337	1.99 451	1.46 329	1.78 420	1.14 364	2.46 418	0.92 324	0.48 604	0.23 370	0.32 417	0.27 392	0.40 457	0.29 307

LMCR-Stereo	2.40 541	1.31 628	18.61 640	1.59 653	0.86 421	3.87 502	1.15 565	4.32 664	1.60 354	2.25 557	2.27 588	1.13 307	2.43 616	2.48 420	1.60 505	0.88 693	0.24 407	0.29 328	0.24 313	0.56 583	0.30 338

RT-IGEV	2.37 538	0.60 292	15.33 582	1.49 633	0.78 369	2.10 189	1.28 590	4.25 630	1.69 389	2.58 629	3.19 678	3.60 647	4.94 702	2.49 421	1.19 400	0.35 468	0.24 407	0.31 393	0.26 362	0.33 362	0.42 495

Weightmod_eth	1.21 298	0.56 233	1.31 173	0.99 380	1.50 625	1.26 72	0.57 183	1.85 121	1.35 207	0.99 257	3.16 676	1.24 333	1.50 467	2.50 422	0.60 165	3.48 743	0.25 438	0.30 360	0.22 252	0.31 305	0.23 178

GMStereo_Zeroshot	1.41 347	1.21 606	3.33 393	1.29 556	0.72 343	3.35 376	0.53 163	2.58 280	1.68 381	2.35 587	1.56 363	2.42 522	0.96 280	2.50 422	1.16 391	0.45 582	0.23 370	0.40 553	0.24 313	0.79 657	0.33 387

iinet-f	2.26 502	1.18 601	13.71 543	1.14 478	1.11 515	3.77 472	1.10 555	4.14 596	2.17 503	2.06 484	1.76 434	2.99 587	2.99 644	2.50 422	2.49 621	0.35 468	0.39 597	0.27 260	0.28 421	0.45 531	0.39 464

SFCPSM	2.18 487	0.63 330	17.03 603	0.88 285	0.98 467	3.74 468	1.28 590	4.09 580	2.16 501	1.85 406	1.83 472	1.65 397	1.39 423	2.50 422	1.50 483	0.33 425	0.27 470	0.39 546	0.36 550	0.34 383	0.37 440

ISRNet	1.69 392	0.76 462	5.69 446	1.27 549	1.36 590	2.85 277	0.61 209	3.60 436	1.91 444	2.13 505	2.12 561	2.90 577	1.41 435	2.51 426	1.71 527	0.49 616	0.50 657	0.56 652	0.47 626	0.49 556	0.57 591

TestStereo1	1.56 367	0.81 488	2.32 319	1.61 658	0.64 298	4.13 582	1.36 603	3.79 480	3.20 682	1.60 347	2.57 634	1.39 362	2.15 591	2.51 426	1.30 437	0.29 312	0.20 268	0.34 473	0.25 337	0.40 457	0.36 425

SA-5K	1.56 367	0.81 488	2.32 319	1.61 658	0.64 298	4.13 582	1.36 603	3.79 480	3.20 682	1.60 347	2.57 634	1.39 362	2.15 591	2.51 426	1.30 437	0.29 312	0.20 268	0.34 473	0.25 337	0.40 457	0.36 425

CFNet_pseudo	2.12 477	0.67 380	15.14 578	0.85 264	0.74 353	3.95 528	0.64 233	3.95 534	1.78 416	1.90 422	1.79 447	3.27 612	1.62 500	2.51 426	1.16 391	0.31 382	0.36 567	0.53 640	0.27 392	0.63 608	0.44 512

ccs_rob	2.13 479	0.67 380	15.11 577	0.84 249	0.75 355	3.96 538	0.65 244	3.95 534	1.78 416	1.88 415	1.79 447	3.26 611	1.64 516	2.51 426	1.16 391	0.31 382	0.36 567	0.54 649	0.27 392	0.65 620	0.45 518

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 532	0.99 557	19.62 670	1.09 447	0.96 454	1.51 113	0.44 121	4.05 567	1.64 369	1.31 305	1.67 398	4.93 705	2.45 618	2.52 431	1.40 454	0.30 355	0.20 268	0.31 393	0.50 643	0.57 588	0.60 602

test_4	1.30 333	0.50 141	6.16 449	0.84 249	0.45 155	1.61 129	1.12 559	2.14 169	1.42 230	1.52 337	2.31 606	1.84 442	0.79 211	2.52 431	1.19 400	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.29 452	0.29 252	0.25 214

xyz-stereo-finetune	1.05 256	0.62 322	1.46 209	0.59 16	0.36 56	3.48 409	0.81 379	2.69 297	1.74 409	0.94 245	1.21 246	0.91 261	0.78 206	2.53 433	1.28 433	0.24 144	0.24 407	0.26 222	0.23 281	0.30 282	0.23 178

HH	2.23 495	0.86 514	21.59 747	0.98 374	0.51 206	1.49 111	0.82 383	2.74 303	1.54 311	1.10 280	1.69 406	4.62 698	1.86 564	2.55 434	0.69 214	0.26 201	0.22 339	0.29 328	0.23 281	0.34 383	0.27 271

HanStereo	2.23 495	0.86 514	21.59 747	0.98 374	0.51 206	1.49 111	0.82 383	2.74 303	1.54 311	1.10 280	1.69 406	4.62 698	1.86 564	2.55 434	0.69 214	0.26 201	0.22 339	0.29 328	0.23 281	0.34 383	0.27 271

SA	1.62 380	0.75 456	3.78 416	1.07 431	0.43 135	4.26 619	1.36 603	4.45 694	3.12 671	1.63 357	1.97 522	1.68 402	2.26 603	2.55 434	1.27 429	0.27 233	0.22 339	0.37 524	0.37 562	0.35 404	0.30 338

BEATNet_4x	1.92 436	1.36 636	8.75 482	1.20 515	0.56 247	3.46 402	1.03 530	4.00 551	2.43 570	2.25 557	1.70 408	2.10 486	1.59 489	2.57 437	3.05 648	0.37 491	0.22 339	0.47 598	0.29 452	0.60 597	0.40 485

tt45	0.96 225	0.48 122	1.19 129	0.89 294	0.66 314	3.91 507	0.76 325	1.90 130	1.26 192	0.70 139	1.30 278	0.71 192	0.63 129	2.59 438	0.74 241	0.22 95	0.17 104	0.28 297	0.23 281	0.27 206	0.27 271

IGEVStereo-DCA	0.86 172	0.65 356	2.05 281	0.90 304	0.46 169	1.57 121	0.86 410	1.62 83	1.24 183	0.65 124	0.77 110	0.74 208	0.72 169	2.59 438	0.86 289	0.28 280	0.21 307	0.28 297	0.21 208	0.29 252	0.27 271

rrr	2.27 504	0.65 356	23.82 766	0.90 304	0.46 169	1.57 121	0.96 497	7.98 743	1.19 175	0.65 124	0.77 110	0.74 208	0.72 169	2.59 438	0.86 289	0.28 280	0.21 307	0.28 297	0.21 208	0.29 252	0.25 214

CFNet_ucs	2.36 537	0.68 388	18.42 637	0.89 294	0.81 382	3.85 498	0.68 262	4.29 648	2.37 554	2.09 489	2.04 538	3.31 616	1.24 390	2.63 441	1.14 385	0.36 483	0.45 631	0.56 652	0.29 452	0.66 626	0.49 546

MIPNet	2.33 523	0.71 416	19.82 676	0.89 294	0.56 247	4.76 717	0.61 209	4.32 664	2.37 554	1.83 405	1.48 341	1.48 375	1.98 577	2.63 441	1.44 463	0.29 312	0.20 268	0.26 222	0.23 281	0.30 282	0.39 464

Sa-1000	1.63 383	0.79 477	3.56 402	1.11 464	0.48 188	4.06 562	1.41 618	4.49 700	2.75 621	2.00 463	2.80 654	1.84 442	1.43 443	2.64 443	1.50 483	0.27 233	0.19 212	0.36 510	0.33 513	0.36 420	0.30 338

test-3	1.19 289	0.52 163	2.00 275	1.01 396	0.42 129	1.95 163	0.91 460	4.35 671	1.47 255	2.24 554	1.16 234	2.06 480	0.79 211	2.68 444	0.76 251	0.27 233	0.18 160	0.28 297	0.26 362	0.26 182	0.25 214

test_1	1.19 289	0.52 163	2.00 275	1.01 396	0.42 129	1.95 163	0.90 452	4.36 676	1.47 255	2.17 526	1.16 234	2.06 480	0.78 206	2.68 444	0.76 251	0.27 233	0.18 160	0.28 297	0.26 362	0.26 182	0.25 214

zero-FE	0.95 220	0.52 163	2.63 352	0.86 273	1.27 565	1.41 97	0.86 410	2.27 197	0.73 37	0.50 30	0.64 75	0.54 90	0.78 206	2.70 446	1.02 353	0.35 468	0.17 104	0.24 131	0.18 107	1.03 679	0.29 307

test_3	1.19 289	0.51 152	2.08 293	0.99 380	0.41 120	2.05 179	0.87 431	4.40 685	1.42 230	1.99 451	1.18 237	2.03 474	0.79 211	2.70 446	0.75 244	0.27 233	0.17 104	0.29 328	0.29 452	0.30 282	0.27 271

DisPM	1.36 341	0.55 216	2.39 327	1.54 642	0.51 206	4.59 686	0.79 355	2.50 248	1.88 436	2.50 610	1.83 472	1.45 372	1.01 302	2.71 448	0.93 333	0.46 590	0.20 268	0.32 417	0.31 491	0.31 305	0.44 512

Wz-Net-LNSev	2.30 515	1.67 667	14.88 570	1.18 508	1.65 660	3.49 412	1.54 635	3.63 443	2.03 466	1.88 415	1.64 387	3.29 613	2.06 582	2.71 448	2.02 573	0.40 532	0.33 540	0.32 417	0.31 491	0.53 570	0.49 546

RAFT+CT+SA	1.62 380	0.72 423	7.42 460	0.97 366	1.42 613	4.04 559	0.94 483	3.90 514	1.61 358	1.61 352	1.63 385	1.33 349	1.18 376	2.73 450	1.10 372	0.27 233	0.19 212	0.31 393	0.34 523	0.33 362	0.33 387

GrayStereo	2.58 577	0.53 181	1.63 234	1.58 651	0.89 435	4.17 601	8.17 753	3.03 346	1.52 295	2.80 658	2.50 624	1.70 408	17.10 767	2.83 451	1.15 386	0.33 425	0.21 307	0.27 260	0.32 505	0.28 230	0.53 569

rvit_105_1	1.43 350	0.90 524	3.27 389	1.08 439	0.68 326	2.79 268	1.27 588	3.52 423	2.35 545	1.38 323	1.54 355	1.28 340	1.14 364	2.91 452	1.40 454	0.54 637	0.47 645	0.45 588	0.59 670	0.44 523	0.58 597

fast-acv-ft	2.54 568	1.19 603	20.08 689	1.41 612	1.40 601	3.18 340	1.17 571	3.37 401	2.28 529	1.90 422	2.15 568	2.69 554	2.17 596	2.91 452	2.31 603	0.37 491	0.39 597	0.45 588	0.39 583	0.57 588	0.45 518

MSKI-zero shot	2.22 492	0.64 343	20.09 690	0.96 359	0.56 247	4.04 559	0.70 283	3.91 520	1.50 277	1.92 429	2.28 592	1.92 452	0.71 166	2.93 454	0.67 199	0.26 201	0.23 370	0.26 222	0.21 208	0.28 230	0.26 250

GMM-Stereo	2.45 549	0.52 163	20.38 705	0.89 294	0.82 392	4.18 604	1.91 665	2.45 237	1.48 265	2.48 607	2.30 600	1.69 406	1.86 564	2.93 454	1.08 368	0.28 280	0.18 160	0.33 454	0.48 631	0.35 404	2.41 728

Weightmod	1.27 326	0.83 499	1.39 197	0.93 341	0.85 415	3.94 522	0.59 199	1.67 94	1.22 180	1.12 285	3.44 688	1.65 397	1.40 427	2.94 456	1.48 476	0.44 572	0.37 581	0.29 328	0.25 337	0.31 305	0.22 154

NRIStereo	1.28 330	0.61 312	1.67 236	1.15 491	0.38 96	4.73 712	0.90 452	2.42 227	1.50 277	1.93 433	1.33 291	1.75 414	1.22 383	2.96 457	1.33 444	0.46 590	0.22 339	0.29 328	0.26 362	0.30 282	0.28 294

DDF-Stereo	0.90 196	0.53 181	1.16 121	0.88 285	1.31 573	1.59 124	0.86 410	2.26 195	0.79 52	0.48 16	0.63 74	0.54 90	0.73 174	2.97 458	1.03 356	0.39 524	0.17 104	0.24 131	0.18 107	1.06 683	0.29 307

test_5	1.87 422	0.75 456	10.23 502	1.14 478	1.40 601	3.85 498	1.27 588	3.91 520	1.93 446	1.69 372	1.78 443	1.67 400	1.79 545	2.99 459	1.17 395	0.30 355	0.18 160	0.35 494	0.33 513	0.34 383	0.33 387

SCION-MonSter	1.70 395	1.05 569	3.98 420	1.08 439	1.93 704	2.89 284	0.74 309	3.33 397	1.84 429	1.34 309	2.13 563	2.02 473	1.43 443	3.01 460	3.40 654	0.38 508	0.36 567	0.70 687	0.65 680	1.20 702	0.62 608

999	0.97 227	0.48 122	1.24 155	1.03 416	0.64 298	3.25 357	0.92 474	1.40 53	1.39 218	0.71 145	1.68 401	0.70 180	0.66 149	3.03 461	0.89 305	0.23 114	0.19 212	0.25 175	0.21 208	0.25 146	0.29 307

DNS	1.67 390	1.99 683	1.12 100	0.86 273	0.57 259	2.61 251	0.75 320	2.29 205	1.21 179	0.58 74	0.96 177	0.85 239	0.70 163	3.09 462	1.82 544	0.33 425	2.92 754	0.38 541	0.17 57	5.06 753	5.06 759

DNSM	1.74 400	2.04 686	1.19 129	0.92 323	0.53 230	2.93 297	0.80 366	2.22 185	1.31 200	0.70 139	0.66 83	0.70 180	0.87 244	3.23 463	2.53 625	0.34 446	2.87 752	0.23 80	0.17 57	5.37 756	5.08 760

IGEV_i1	1.83 415	0.60 292	10.98 513	1.30 563	0.53 230	3.09 323	0.86 410	3.70 465	1.57 333	1.67 369	1.76 434	2.33 506	1.35 413	3.23 463	1.16 391	0.35 468	0.27 470	0.53 640	0.58 667	0.34 383	0.40 485

DN-CSS_ROB	1.91 433	1.55 657	11.13 515	1.82 687	0.88 430	3.99 548	0.61 209	4.01 553	1.67 378	1.64 360	1.89 501	1.39 362	1.06 329	3.23 463	1.50 483	0.31 382	0.19 212	0.44 581	0.29 452	0.37 435	0.31 351

Hybrid-DGEV-2	1.55 362	1.43 646	3.19 384	1.16 499	0.51 206	4.15 586	0.54 172	4.28 644	2.22 509	2.06 484	1.37 308	2.37 512	1.61 496	3.24 466	1.15 386	0.25 173	0.24 407	0.30 360	0.26 362	0.29 252	0.28 294

iResNet	2.52 565	0.94 544	21.17 736	1.84 690	0.72 343	3.75 469	0.81 379	4.14 596	2.55 596	2.33 584	2.03 535	1.35 353	1.44 447	3.27 467	2.16 592	0.35 468	0.23 370	0.28 297	0.22 252	0.44 523	0.45 518

YMNet	2.40 541	1.41 644	13.46 539	1.36 594	1.67 664	3.96 538	0.97 502	3.81 485	2.37 554	2.64 642	2.57 634	3.35 619	1.53 481	3.28 468	2.42 612	0.48 604	0.54 664	0.52 635	0.49 636	0.70 634	0.54 577

YMNet_1	2.40 541	1.41 644	13.46 539	1.36 594	1.67 664	3.96 538	0.97 502	3.81 485	2.37 554	2.64 642	2.57 634	3.35 619	1.53 481	3.28 468	2.42 612	0.48 604	0.54 664	0.52 635	0.49 636	0.70 634	0.54 577

pcwnet_v2	2.70 594	0.65 356	22.48 758	1.08 439	1.03 485	3.56 433	0.81 379	4.29 648	3.14 674	2.29 564	2.29 595	3.01 589	1.71 531	3.32 470	1.43 461	0.43 565	0.50 657	0.41 565	0.34 523	0.61 602	0.56 587

ADCP+	3.74 674	1.96 681	16.90 601	1.09 447	1.55 638	4.35 634	3.65 732	3.93 528	2.98 657	2.22 547	1.66 396	3.95 660	4.83 699	3.41 471	18.87 766	0.38 508	0.41 611	0.63 674	0.53 656	0.64 617	0.81 657

UCFNet_RVC	1.57 369	0.84 505	3.25 387	1.36 594	1.40 601	4.07 567	1.01 521	2.68 295	1.50 277	2.11 496	1.88 495	2.37 512	1.50 467	3.41 471	1.42 460	0.36 483	0.28 487	0.52 635	0.40 594	0.53 570	0.43 506

UNet	2.51 562	0.74 445	20.17 693	1.14 478	1.44 614	3.48 409	0.76 325	3.77 476	1.87 434	2.05 479	1.57 365	2.75 561	2.39 613	3.51 473	2.51 623	0.32 405	0.26 458	0.41 565	0.26 362	0.38 440	0.39 464

xyz-stereo-finetune2	1.16 285	0.63 330	1.50 216	0.57 10	0.36 56	3.47 405	0.65 244	2.70 298	1.23 181	0.88 231	1.75 425	0.91 261	1.76 540	3.54 474	1.74 534	0.24 144	0.22 339	0.30 360	0.27 392	0.31 305	0.26 250

iResNetv2_ROB	2.65 583	5.00 725	19.28 660	2.06 707	1.09 511	3.83 484	1.13 562	4.14 596	2.09 481	1.85 406	2.03 535	2.01 472	1.51 472	3.58 475	1.58 501	0.34 446	0.21 307	0.32 417	0.21 208	0.44 523	0.29 307

PWCDC_ROB	2.95 615	3.26 713	14.06 555	1.59 653	1.56 641	4.19 608	0.86 410	4.30 656	4.08 715	2.06 484	7.37 726	2.75 561	2.42 615	3.59 476	2.67 635	1.34 726	0.36 567	0.39 546	0.34 523	1.13 693	0.62 608

LCNet	1.55 362	0.54 203	1.88 259	0.99 380	0.55 242	3.60 441	1.21 582	2.86 327	1.53 302	2.18 528	1.74 421	1.43 371	4.17 688	3.62 477	0.87 296	0.29 312	0.20 268	0.28 297	0.77 693	0.47 547	1.85 715

UPFNet	1.81 414	0.63 330	6.71 452	1.25 534	1.44 614	3.50 416	1.35 601	4.02 557	1.85 431	2.40 598	1.52 346	2.41 519	1.40 427	3.62 477	1.88 552	0.34 446	0.33 540	0.37 524	0.31 491	0.41 481	0.39 464

AIO-test2	1.61 378	1.30 623	3.40 395	1.16 499	1.31 573	3.18 340	0.74 309	4.06 571	1.52 295	1.72 382	2.21 580	0.78 216	0.74 180	3.64 479	0.95 340	3.64 746	0.26 458	0.35 494	0.42 608	0.37 435	0.33 387

MMNet	2.02 456	0.81 488	10.76 509	1.12 468	1.23 555	3.53 423	0.89 446	3.79 480	2.08 478	2.15 516	1.76 434	2.15 489	2.12 587	3.69 480	2.32 604	0.31 382	0.29 499	0.34 473	0.27 392	0.38 440	0.42 495

FTStereo	3.71 673	0.53 181	20.37 704	0.96 359	0.65 306	4.34 631	11.29 757	2.62 287	1.50 277	2.58 629	5.04 709	1.90 449	13.84 756	3.71 481	1.25 422	0.38 508	0.24 407	0.31 393	0.32 505	0.30 282	2.10 721

DLNR-FE	28.68 783	56.10 799	49.61 785	183.75 808	105.98 803	3.44 395	0.28 25	29.58 783	1.49 271	1.01 259	1.26 266	0.93 271	0.63 129	3.81 482	1.51 489	33.14 798	0.41 611	0.26 222	0.23 281	99.94 806	0.32 366

EKT-Stereo	6.79 732	0.64 343	4.24 425	1.77 679	106.39 804	4.51 670	0.61 209	3.16 361	1.53 302	1.88 415	1.22 249	1.98 466	1.36 416	3.81 482	0.84 279	0.35 468	0.24 407	0.29 328	0.26 362	0.34 383	0.48 539

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gwcnet-sp	2.31 517	1.21 606	17.34 605	1.08 439	0.92 441	3.56 433	1.04 534	3.69 460	2.09 481	2.55 621	1.60 376	1.80 430	1.62 500	3.87 485	1.95 564	0.29 312	0.29 499	0.30 360	0.28 421	0.38 440	0.39 464

scenet	2.31 517	1.21 606	17.34 605	1.08 439	0.92 441	3.56 433	1.04 534	3.69 460	2.09 481	2.55 621	1.60 376	1.80 430	1.62 500	3.87 485	1.95 564	0.29 312	0.29 499	0.30 360	0.28 421	0.38 440	0.39 464

ssnet	2.31 517	1.21 606	17.34 605	1.08 439	0.92 441	3.56 433	1.04 534	3.69 460	2.09 481	2.55 621	1.60 376	1.80 430	1.62 500	3.87 485	1.95 564	0.29 312	0.29 499	0.30 360	0.28 421	0.38 440	0.39 464

hknet	1.98 448	0.64 343	8.70 481	0.87 280	1.07 502	4.16 596	1.16 568	4.48 697	1.73 403	2.93 666	1.83 472	3.48 630	1.30 402	3.91 488	1.51 489	0.31 382	0.25 438	0.31 393	0.28 421	0.35 404	0.33 387

DLNR_Zeroshot_test	28.62 782	55.50 798	49.94 787	183.62 807	115.05 807	3.43 394	0.28 25	29.49 782	1.49 271	1.01 259	1.26 266	0.93 271	0.63 129	3.92 489	1.51 489	29.81 794	0.41 611	0.26 222	0.23 281	93.28 804	0.32 366

DispFullNet	4.64 701	3.48 716	23.95 767	3.99 748	3.03 735	3.35 376	1.06 540	4.18 602	2.80 631	6.33 740	2.94 660	4.04 667	7.81 741	3.92 489	5.16 678	2.75 734	1.61 735	3.10 753	2.68 757	3.32 733	3.31 746

ADCMid	3.96 684	3.27 714	15.48 583	1.26 541	1.40 601	4.66 696	2.28 682	4.06 571	3.54 701	3.94 705	3.02 664	3.85 657	3.67 677	4.03 491	18.65 764	0.68 670	0.61 686	1.09 716	1.18 722	1.38 710	1.08 683

LALA_ROB	1.95 441	1.48 652	3.11 380	1.05 420	0.98 467	3.99 548	1.82 660	4.44 691	2.28 529	3.31 689	1.85 487	2.76 567	1.67 522	4.04 492	3.23 652	0.46 590	0.41 611	0.55 650	0.52 652	0.60 597	0.57 591

MLCV	1.87 422	0.91 530	8.59 478	1.10 457	0.57 259	3.59 439	0.53 163	3.70 465	2.20 508	2.80 658	2.25 586	2.00 469	1.42 440	4.13 493	1.86 550	0.30 355	0.20 268	0.32 417	0.21 208	0.33 362	0.36 425

XX-Stereo	2.54 568	0.61 312	20.21 694	1.78 680	1.19 539	4.30 628	0.46 132	4.39 682	1.58 337	2.32 578	1.89 501	4.64 700	0.60 120	4.16 494	0.82 272	0.31 382	0.21 307	0.28 297	0.27 392	0.51 560	0.26 250

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DStereoO	3.90 680	2.13 689	7.90 471	4.43 756	2.84 732	4.40 643	5.30 742	4.31 659	3.21 684	2.41 600	3.08 668	2.93 584	7.14 736	4.20 496	11.12 725	4.11 753	1.30 730	1.33 724	1.63 732	3.09 729	1.26 692

tt	7.19 736	0.51 152	6.83 453	4.03 749	2.30 725	12.05 754	20.19 776	15.46 769	6.58 745	3.42 696	3.22 679	5.37 720	6.39 729	4.20 496	7.46 700	9.81 778	11.53 786	7.05 777	7.46 776	6.31 760	3.71 751

AIO-test1	2.18 487	0.66 369	18.95 647	0.89 294	1.48 621	3.40 387	0.97 502	4.19 605	1.68 381	0.86 227	1.35 301	0.99 282	0.75 183	4.47 498	1.27 429	0.23 114	0.23 370	0.28 297	0.33 513	0.31 305	0.35 418

DeepPruner_ROB	2.05 461	1.09 582	10.50 506	1.01 396	1.20 547	4.39 639	0.91 460	3.14 358	1.72 401	2.60 634	1.54 355	2.78 569	1.27 393	4.52 499	1.72 529	0.51 626	0.40 602	0.37 524	0.34 523	0.48 550	0.52 566

iResNet_ROB	1.89 427	1.02 563	8.60 479	1.39 608	0.98 467	3.72 462	0.66 247	3.84 492	2.65 608	1.88 415	2.05 544	1.98 466	1.27 393	4.52 499	1.67 523	0.30 355	0.20 268	0.28 297	0.18 107	0.31 305	0.40 485

ManiGeoR	2.11 472	0.93 536	18.17 625	0.84 249	0.84 411	2.72 264	0.56 178	3.67 451	2.82 639	1.08 276	1.23 253	1.12 305	1.07 334	4.60 501	1.17 395	0.25 173	0.20 268	0.30 360	0.20 182	0.23 92	0.26 250

HLf10	2.11 472	0.93 536	18.17 625	0.84 249	0.84 411	2.72 264	0.56 178	3.67 451	2.82 639	1.08 276	1.23 253	1.12 305	1.07 334	4.60 501	1.17 395	0.25 173	0.20 268	0.30 360	0.20 182	0.23 92	0.26 250

1test111	1.99 451	0.74 445	13.77 545	1.78 680	0.36 56	4.48 657	0.74 309	3.98 545	1.53 302	1.01 259	1.81 463	0.72 195	1.62 500	4.66 503	0.98 345	0.29 312	0.17 104	0.32 417	0.21 208	0.33 362	0.32 366

qqq	1.30 333	0.57 246	1.67 236	1.15 491	0.51 206	2.18 197	0.91 460	3.98 545	1.53 302	1.50 336	1.24 256	1.79 427	1.34 410	4.66 503	0.98 345	0.28 280	0.31 523	0.33 454	0.33 513	0.33 362	0.32 366

PFNet+	1.46 356	0.57 246	2.84 367	0.92 323	0.47 179	4.64 693	0.84 396	2.46 240	1.99 455	2.14 508	1.64 387	1.34 351	1.03 307	4.68 505	1.23 416	0.45 582	0.33 540	0.37 524	0.39 583	0.32 340	0.49 546

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 545	1.47 651	14.14 556	1.30 563	1.35 587	3.51 418	1.64 646	4.04 563	2.10 489	2.46 604	1.88 495	2.28 496	2.51 622	4.73 506	3.17 650	0.38 508	0.19 212	0.35 494	0.20 182	0.40 457	0.36 425

HLF11	2.10 468	0.80 482	18.68 641	0.88 285	0.83 402	2.11 191	0.58 193	3.39 406	2.56 597	1.33 307	1.30 278	0.98 280	1.00 296	4.75 507	1.51 489	0.25 173	0.21 307	0.24 131	0.18 107	0.23 92	0.27 271

GEStereo_RVC	1.91 433	0.80 482	6.57 450	1.20 515	1.06 495	4.02 555	1.43 622	4.13 590	1.89 440	2.03 474	1.80 450	2.34 507	1.86 564	4.94 508	1.77 538	0.48 604	0.38 588	0.32 417	0.28 421	0.42 500	0.50 553

ADCRef	3.30 656	1.23 616	14.90 571	1.17 502	1.41 609	3.95 528	1.64 646	3.88 506	2.36 548	3.05 677	2.21 580	2.40 515	2.81 638	5.04 509	16.63 753	0.46 590	0.34 554	0.63 674	0.62 676	0.54 574	0.67 623

GCST	2.56 573	1.79 674	18.02 624	1.92 696	1.33 584	1.72 139	0.51 153	3.67 451	2.03 466	1.70 377	1.61 380	1.55 385	1.29 398	5.06 510	1.24 418	2.06 730	0.77 708	1.45 728	0.97 707	1.14 694	1.34 699

ADCL	4.35 695	1.63 661	14.21 559	1.29 556	1.26 562	5.56 731	11.16 756	3.97 542	3.37 695	6.07 736	4.67 705	4.30 683	5.72 716	5.08 511	14.51 741	0.50 620	0.48 651	0.89 706	0.77 693	0.78 655	0.76 647

STTStereo	2.34 527	0.95 547	14.93 573	1.43 616	1.54 634	3.86 500	0.86 410	3.65 446	2.44 574	2.15 516	1.55 359	2.49 535	1.59 489	5.14 512	1.44 463	0.38 508	0.39 597	0.47 598	0.51 647	0.52 564	0.51 561

ADCS	4.22 694	5.33 726	16.32 591	1.64 661	1.31 573	3.91 507	3.64 731	4.21 612	2.89 645	5.11 728	2.81 656	4.46 689	3.06 653	5.21 513	19.50 767	0.63 655	0.64 691	0.69 685	0.69 686	1.12 692	1.26 692

PDISCO_ROB	2.86 604	1.53 656	14.27 560	1.98 703	2.19 719	4.52 672	1.35 601	4.65 713	3.19 679	2.09 489	2.16 569	3.53 641	2.45 618	5.32 514	2.12 585	1.30 724	0.78 709	0.72 693	0.59 670	1.24 704	1.28 694

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delet	1.92 436	0.76 462	5.14 437	1.01 396	1.65 660	3.44 395	2.03 672	3.76 474	2.48 579	2.01 465	2.05 544	2.63 549	1.90 570	5.34 516	2.12 585	0.28 280	0.29 499	0.40 553	0.31 491	0.41 481	0.45 518

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DSFCA	1.89 427	0.69 391	3.14 382	1.10 457	1.18 532	3.99 548	1.79 656	3.50 419	2.16 501	3.10 679	1.64 387	2.91 580	2.50 621	5.38 517	2.26 599	0.43 565	0.38 588	0.37 524	0.36 550	0.50 558	0.42 495

ASMatch	2.62 579	0.60 292	20.65 718	1.37 604	0.64 298	4.39 639	0.78 347	1.97 141	1.58 337	1.70 377	3.89 698	1.94 455	3.79 679	5.46 519	1.64 519	0.31 382	0.24 407	0.34 473	0.28 421	0.33 362	0.50 553

aanetorigin	3.30 656	1.66 665	17.52 616	1.18 508	1.58 646	2.57 245	3.80 734	2.65 290	2.03 466	6.12 738	4.30 702	2.82 572	5.70 714	5.47 520	4.67 668	0.50 620	0.44 626	0.43 576	0.47 626	1.17 699	0.92 670

SHD	2.82 599	2.04 686	13.80 549	1.69 668	1.79 687	2.73 266	1.07 543	3.85 495	3.18 678	4.63 721	2.74 647	3.38 624	2.77 635	5.48 521	3.66 658	0.62 654	0.47 645	0.51 629	0.55 661	0.65 620	0.74 642

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 568	1.04 568	16.73 598	1.53 640	2.00 708	3.96 538	0.87 431	3.87 503	2.31 537	2.54 620	1.67 398	2.85 574	1.63 513	5.55 522	1.62 513	0.46 590	0.33 540	0.38 541	0.38 575	0.53 570	0.62 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRFU-Net	2.49 559	0.78 473	10.36 503	2.30 719	1.08 505	3.91 507	1.41 618	3.85 495	1.65 374	2.15 516	1.76 434	3.34 618	7.95 742	5.56 523	1.48 476	0.47 599	0.35 560	0.30 360	0.28 421	0.37 435	0.43 506

ADCPNet	3.89 679	1.63 661	20.25 699	1.28 552	1.27 565	6.43 736	2.65 697	3.93 528	2.70 614	2.78 656	2.20 578	4.28 682	6.16 724	5.56 523	10.27 715	0.65 661	1.18 724	0.71 689	1.70 735	0.84 664	1.37 700

PVD	3.12 641	1.97 682	12.80 533	1.79 685	1.63 653	3.83 484	1.34 600	3.48 413	3.88 710	5.77 732	3.56 691	3.45 629	3.29 662	5.58 525	5.30 683	0.71 677	0.69 700	0.74 697	0.77 693	0.79 657	1.13 687

HLf8	2.17 486	0.96 553	17.42 611	0.83 237	0.81 382	3.37 378	0.55 173	3.88 506	2.99 660	1.19 293	1.20 241	1.22 330	1.00 296	5.68 526	0.82 272	0.26 201	0.20 268	0.29 328	0.20 182	0.25 146	0.27 271

HGLStereo	2.03 457	0.74 445	7.50 464	1.23 530	1.56 641	3.62 446	0.95 489	3.78 479	1.89 440	2.03 474	2.20 578	3.12 600	2.14 590	5.68 526	2.04 575	0.37 491	0.31 523	0.32 417	0.29 452	0.40 457	0.45 518

RTSC	2.95 615	2.51 699	15.49 584	1.54 642	1.30 570	3.51 418	0.86 410	3.89 509	2.48 579	3.64 698	3.12 673	3.04 591	2.30 605	5.70 528	6.67 688	0.55 639	0.35 560	0.37 524	0.39 583	0.70 634	0.60 602

xyz-stereo	10.85 751	0.45 74	79.01 802	0.62 34	0.45 155	83.70 801	0.77 340	2.59 281	1.34 204	2.19 532	32.02 788	2.76 567	1.62 500	5.75 529	2.39 607	0.25 173	0.17 104	0.33 454	0.21 208	0.25 146	0.19 30

HCRNet	1.60 376	0.56 233	2.47 334	0.78 198	1.36 590	4.11 577	0.71 285	3.57 432	2.79 627	1.75 390	1.61 380	1.58 388	1.41 435	5.79 530	1.56 498	0.34 446	0.28 487	0.36 510	0.29 452	0.33 362	0.37 440

AF-Net	2.87 608	1.30 623	16.24 590	1.33 575	1.75 681	3.26 359	1.59 640	4.09 580	2.43 570	2.69 649	2.94 660	4.51 691	3.20 659	5.84 531	2.75 638	0.76 679	0.36 567	0.72 693	0.49 636	0.70 634	0.56 587

TestStereo_HLe17	2.22 492	1.13 589	17.87 620	0.85 264	0.79 373	3.54 427	0.62 224	3.97 542	3.06 668	1.15 288	1.14 228	1.16 313	1.05 320	5.89 532	0.73 234	0.25 173	0.19 212	0.29 328	0.22 252	0.25 146	0.25 214

FINET	2.96 618	1.07 577	23.18 764	1.29 556	1.86 695	2.03 173	1.52 630	4.30 656	4.71 727	2.23 551	2.34 613	1.65 397	1.48 459	5.89 532	2.81 642	0.51 626	0.47 645	0.49 621	0.40 594	0.59 593	0.49 546

TestStereo_HL2	1.42 348	0.76 462	3.87 417	1.08 439	0.63 294	2.59 248	0.62 224	3.27 380	2.22 509	1.34 309	1.33 291	1.14 311	0.91 265	5.97 534	1.24 418	0.25 173	0.20 268	0.23 80	0.19 154	0.27 206	0.24 197

RE-Stereo	1.58 370	0.61 312	2.72 360	2.26 714	0.46 169	4.68 699	0.68 262	3.31 385	1.48 265	2.11 496	1.59 371	1.36 355	1.09 343	6.01 535	1.22 412	0.41 547	0.20 268	0.36 510	0.34 523	0.31 305	0.37 440

TVStereo	1.58 370	0.61 312	2.72 360	2.26 714	0.46 169	4.68 699	0.68 262	3.31 385	1.48 265	2.11 496	1.59 371	1.36 355	1.09 343	6.01 535	1.22 412	0.41 547	0.20 268	0.36 510	0.34 523	0.31 305	0.37 440

OCTAStereo	1.58 370	0.61 312	2.72 360	2.27 717	0.46 169	4.68 699	0.67 251	3.30 384	1.48 265	2.11 496	1.59 371	1.36 355	1.09 343	6.02 537	1.21 409	0.41 547	0.20 268	0.36 510	0.34 523	0.31 305	0.37 440

PSM-softLoss	1.66 388	0.59 273	5.15 438	2.25 712	0.48 188	4.68 699	0.69 273	2.57 267	1.52 295	2.14 508	1.45 327	1.42 369	0.99 294	6.04 538	1.20 405	0.41 547	0.23 370	0.37 524	0.39 583	0.32 340	0.31 351

KMStereo	1.66 388	0.59 273	5.15 438	2.25 712	0.48 188	4.68 699	0.69 273	2.57 267	1.52 295	2.14 508	1.45 327	1.42 369	0.99 294	6.04 538	1.20 405	0.41 547	0.23 370	0.37 524	0.39 583	0.32 340	0.31 351

NF-Stereo	1.58 370	0.61 312	2.66 356	2.26 714	0.47 179	4.68 699	0.67 251	3.31 385	1.48 265	2.11 496	1.59 371	1.36 355	1.09 343	6.08 540	1.20 405	0.40 532	0.20 268	0.36 510	0.34 523	0.31 305	0.36 425

ITSA-stereo	1.86 419	0.72 423	3.74 412	1.20 515	0.66 314	4.09 569	0.91 460	4.24 628	2.53 590	1.93 433	1.77 440	1.59 390	2.15 591	6.12 541	2.44 616	0.40 532	0.38 588	0.40 553	0.40 594	0.50 558	0.98 677

DDVS	1.68 391	0.79 477	2.52 338	1.26 541	1.16 530	3.17 337	0.78 347	3.12 357	1.82 421	1.86 410	1.91 508	2.92 582	1.43 443	6.20 542	1.63 516	0.45 582	0.65 692	0.34 473	0.38 575	0.48 550	0.79 655

AAGNet	2.86 604	0.60 292	1.77 249	2.05 706	0.46 169	4.76 717	1.09 552	2.27 197	1.56 327	2.17 526	1.84 477	2.41 519	4.00 684	6.23 543	24.22 775	0.46 590	0.19 212	0.30 360	0.29 452	0.32 340	0.24 197

TestStereo-Hl	1.43 350	0.66 369	2.69 358	1.02 408	0.48 188	3.12 330	0.75 320	3.60 436	2.23 513	1.66 366	1.31 286	1.33 349	1.15 372	6.24 544	0.88 301	0.25 173	0.20 268	0.26 222	0.21 208	0.28 230	0.25 214

DualNet (step1)	2.34 527	1.05 569	7.87 467	1.07 431	0.86 421	3.93 515	1.19 575	4.35 671	2.11 491	2.14 508	1.75 425	1.75 414	1.67 522	6.26 545	1.26 425	1.23 716	0.48 651	4.27 763	2.09 746	0.70 634	0.69 628

test_sample7	1.65 385	0.70 402	2.60 344	1.48 630	0.76 359	2.38 219	1.07 543	4.35 671	2.11 491	2.14 508	1.75 425	1.75 414	1.67 522	6.26 545	1.26 425	0.44 572	0.48 651	0.43 576	0.40 594	0.46 543	0.43 506

DMCA-RVC	2.45 549	1.22 612	18.29 631	1.23 530	1.14 523	2.49 234	0.85 405	3.29 383	1.68 381	3.02 673	1.41 322	2.00 469	1.53 481	6.39 547	2.00 570	0.38 508	0.30 514	0.44 581	0.35 540	0.45 531	0.44 512

MWDA-net	1.86 419	0.86 514	2.26 312	1.15 491	1.05 491	3.16 336	1.15 565	4.03 558	1.71 395	2.12 504	1.78 443	2.31 503	4.99 703	6.40 548	2.02 573	0.33 425	0.31 523	0.28 297	0.28 421	0.36 420	0.57 591

GGDA	1.42 348	0.77 466	2.96 372	1.09 447	0.54 233	3.04 312	0.58 193	3.26 378	2.25 519	1.34 309	1.35 301	1.13 307	0.98 292	6.44 549	1.15 386	0.24 144	0.19 212	0.24 131	0.20 182	0.29 252	0.25 214

ARAFT	2.56 573	1.13 589	19.50 667	0.89 294	0.48 188	4.15 586	1.40 615	4.36 676	2.82 639	2.36 590	1.88 495	1.70 408	1.04 315	6.45 550	1.22 412	0.29 312	0.18 160	0.37 524	0.35 540	0.35 404	0.25 214

UDG	3.55 665	2.81 708	17.45 613	2.69 727	1.98 707	3.97 544	1.19 575	4.35 671	2.02 462	2.42 601	2.53 629	4.50 690	2.46 620	6.53 551	2.41 611	2.12 731	1.77 738	2.63 744	2.57 754	2.64 727	1.95 717

AANet	3.15 645	2.93 709	15.16 579	1.41 612	1.08 505	2.23 203	1.37 608	2.95 335	3.65 704	4.12 711	4.40 703	4.13 672	5.32 710	6.55 552	3.76 660	0.60 648	0.42 620	0.50 624	0.42 608	0.99 677	0.93 672

TestStereo_HL3	2.30 515	0.54 203	20.47 711	1.03 416	0.70 337	2.70 261	0.78 347	3.61 440	1.71 395	1.82 402	1.53 352	1.29 343	0.95 278	6.56 553	0.70 220	0.25 173	0.24 407	0.25 175	0.22 252	0.26 182	0.30 338

XQC	2.96 618	2.42 698	14.85 568	1.36 594	1.32 580	3.29 370	1.53 632	4.28 644	2.78 625	3.21 686	2.46 619	3.53 641	2.92 642	6.58 554	4.67 668	0.70 675	0.41 611	0.59 660	0.56 663	0.96 676	0.83 662

IPLG	2.48 557	0.65 356	19.63 671	0.91 315	0.79 373	4.60 688	0.56 178	4.31 659	1.84 429	1.91 427	2.00 529	1.31 346	1.38 420	6.61 555	1.53 494	0.27 233	0.20 268	0.27 260	0.23 281	0.31 305	0.36 425

AnyNet_C01	4.37 696	7.80 735	16.40 592	1.98 703	1.40 601	6.37 735	6.47 747	4.09 580	5.03 732	4.06 710	3.78 695	4.16 675	3.31 663	6.62 556	10.00 713	0.61 652	0.67 696	0.63 674	0.67 681	2.01 718	1.31 696

RAFT-345	2.46 552	0.55 216	19.69 673	1.02 408	0.49 198	4.43 651	0.78 347	1.64 91	2.34 543	2.09 489	3.12 673	1.96 462	1.31 404	6.65 557	1.43 461	0.36 483	0.23 370	0.32 417	0.25 337	0.28 230	0.25 214

SST-Stereo	1.76 406	0.58 263	3.10 379	1.44 619	0.46 169	4.71 711	0.76 325	2.22 185	2.79 627	2.07 488	2.18 573	2.43 526	3.22 660	6.66 558	0.84 279	0.42 559	0.19 212	0.30 360	0.27 392	0.35 404	0.26 250

w-ln-seven	2.86 604	3.06 711	14.02 553	1.27 549	1.32 580	4.10 575	1.59 640	3.90 514	2.59 602	3.03 674	2.27 588	3.42 626	2.25 602	6.70 559	4.81 674	0.39 524	0.34 554	0.48 607	0.40 594	0.74 648	0.55 583

RAFT-RH_RVC	2.63 580	0.55 216	19.97 683	1.26 541	0.47 179	4.46 654	0.57 183	1.71 101	1.64 369	3.06 678	5.51 713	2.03 474	1.28 395	6.70 559	1.52 493	0.42 559	0.22 339	0.37 524	0.34 523	0.28 230	0.29 307

IRAFT_RVC	1.87 422	0.60 292	4.33 426	2.40 722	0.66 314	4.59 686	1.59 640	2.96 337	1.51 284	2.23 551	1.75 425	2.09 485	2.63 628	6.70 559	1.50 483	0.33 425	0.21 307	0.33 454	0.29 452	0.32 340	0.32 366

RAFT_R40	1.70 395	0.59 273	2.99 375	1.46 625	0.46 169	4.74 715	0.98 511	2.23 187	1.56 327	2.02 470	2.35 614	2.71 557	2.56 625	6.71 562	0.90 310	0.40 532	0.19 212	0.30 360	0.27 392	0.33 362	0.26 250

SQANet	3.70 671	9.34 747	18.41 636	2.75 728	2.74 729	3.40 387	1.47 624	3.50 419	1.68 381	2.60 634	1.75 425	2.69 554	1.91 571	6.72 563	1.74 534	2.96 736	1.41 732	1.85 731	1.12 718	3.17 731	2.70 736

raft_robust	1.92 436	1.15 595	3.34 394	1.02 408	0.43 135	3.84 489	0.46 132	4.42 687	2.52 588	1.67 369	1.36 306	2.17 490	6.37 726	6.78 564	1.04 359	0.28 280	0.24 407	0.30 360	0.35 540	0.31 305	0.32 366

Nwc_Net	2.88 610	1.16 598	18.30 633	1.35 588	1.68 667	3.52 421	1.18 572	3.90 514	2.06 475	2.52 616	2.82 657	3.82 656	2.34 609	6.78 564	2.55 629	0.86 691	0.40 602	0.59 660	0.67 681	0.57 588	0.55 583

DEmStereo	2.97 622	0.58 263	13.42 538	0.79 203	0.51 206	3.84 489	1.84 663	2.42 227	1.60 354	2.25 557	2.74 647	2.03 474	6.04 720	6.79 566	12.80 736	0.35 468	0.26 458	0.26 222	0.27 392	0.27 206	0.37 440

IPLGR	2.53 566	0.58 263	20.46 710	0.82 223	0.52 219	4.56 683	0.50 149	4.30 656	2.38 559	1.87 412	1.53 352	1.68 402	1.72 533	6.95 567	1.15 386	0.28 280	0.21 307	0.27 260	0.23 281	0.33 362	0.32 366

DRaft	2.28 509	0.56 233	2.64 354	0.74 163	0.46 169	3.94 522	1.23 584	2.32 208	1.55 319	2.64 642	2.80 654	1.60 391	5.34 711	6.96 568	10.99 724	0.34 446	0.22 339	0.27 260	0.27 392	0.29 252	0.37 440

MEA-ACV	1.97 445	0.61 312	7.48 463	1.13 476	0.61 280	2.76 267	0.89 446	3.70 465	1.96 449	2.11 496	1.85 487	2.42 522	2.38 612	7.09 569	2.16 592	0.33 425	0.36 567	0.30 360	0.34 523	0.38 440	0.53 569

StereoDRNet-Refined	1.77 408	0.81 488	2.22 308	1.21 521	0.76 359	3.26 359	0.71 285	3.82 488	2.05 473	2.29 564	2.05 544	2.98 586	1.44 447	7.15 570	2.27 601	0.30 355	0.23 370	0.42 572	0.33 513	0.45 531	0.64 617
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
THIR-Stereo	4.14 691	0.82 495	10.85 511	0.86 273	0.43 135	2.16 196	16.77 770	3.22 369	1.54 311	2.04 477	12.05 756	2.68 553	7.53 738	7.30 571	12.62 735	0.30 355	0.21 307	0.29 328	0.28 421	0.33 362	0.41 491

STrans-v2	3.03 632	0.77 466	20.91 727	0.81 210	0.63 294	3.89 504	1.01 521	4.27 639	2.64 607	2.28 562	3.70 694	4.13 672	5.20 707	7.33 572	1.27 429	0.31 382	0.18 160	0.29 328	0.25 337	0.29 252	0.41 491

CrosDoStereo	5.24 713	0.60 292	20.23 695	0.82 223	0.51 206	3.39 383	18.11 772	3.82 488	2.27 525	1.98 446	8.74 737	1.96 462	6.96 732	7.35 573	26.35 779	0.30 355	0.22 339	0.30 360	0.28 421	0.33 362	0.38 457

DeepStereo_LL	5.24 713	0.60 292	20.23 695	0.82 223	0.51 206	3.39 383	18.11 772	3.82 488	2.27 525	1.98 446	8.74 737	1.96 462	6.96 732	7.35 573	26.35 779	0.30 355	0.22 339	0.30 360	0.28 421	0.33 362	0.38 457

TransformOpticalFlow	3.03 632	0.77 466	20.99 730	1.00 389	0.55 242	4.18 604	0.64 233	4.33 667	3.02 662	2.18 528	3.09 671	4.35 684	5.07 705	7.36 575	1.27 429	0.32 405	0.18 160	0.32 417	0.26 362	0.28 230	0.46 529

ELAS	5.99 725	1.62 659	20.29 702	1.96 702	2.01 709	15.09 759	8.38 754	5.23 728	5.54 737	9.02 757	8.61 736	6.74 730	9.75 749	7.48 576	11.40 728	0.96 701	1.18 724	0.72 693	0.93 704	1.30 708	1.67 710
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PFNet	2.47 555	0.60 292	16.95 602	2.15 711	0.81 382	4.63 692	0.91 460	2.55 263	1.52 295	2.40 598	2.79 652	1.83 439	1.42 440	7.54 577	1.34 447	0.33 425	0.21 307	0.36 510	0.27 392	0.32 340	0.39 464

Wz-Net-MNSev	2.71 595	2.54 703	13.91 552	1.52 638	1.37 593	3.28 366	2.47 687	4.03 558	2.32 541	2.57 625	2.07 549	2.29 501	3.01 646	7.55 578	2.74 637	0.38 508	0.36 567	0.36 510	0.37 562	0.57 588	0.47 534

DStereoRT	3.28 655	1.06 575	14.58 566	1.33 575	1.12 516	4.51 670	1.29 592	4.21 612	3.48 700	2.50 610	2.13 563	1.89 448	7.69 740	7.57 579	2.43 614	0.66 663	0.33 540	4.46 767	2.84 760	0.38 440	1.12 686

NLCSM	2.07 464	0.57 246	1.26 159	0.68 105	1.83 693	3.24 353	0.69 273	8.40 746	9.75 751	0.92 240	1.30 278	0.87 247	1.06 329	7.60 580	1.57 500	0.28 280	0.25 438	0.29 328	0.25 337	0.36 420	0.27 271

RTS	3.90 680	7.04 733	17.94 622	1.92 696	2.19 719	5.00 724	2.96 707	4.29 648	3.19 679	4.05 708	3.08 668	4.94 706	3.16 656	7.64 581	6.72 689	0.66 663	0.44 626	0.51 629	0.47 626	0.95 672	0.76 647

RTSA	3.90 680	7.04 733	17.94 622	1.92 696	2.19 719	5.00 724	2.96 707	4.29 648	3.19 679	4.05 708	3.08 668	4.94 706	3.16 656	7.64 581	6.72 689	0.66 663	0.44 626	0.51 629	0.47 626	0.95 672	0.76 647

IIG-Stereo	1.95 441	0.79 477	2.14 298	2.78 730	0.66 314	4.62 690	0.76 325	4.27 639	1.53 302	2.63 641	3.14 675	3.35 619	1.61 496	7.65 583	1.41 458	0.39 524	0.20 268	0.31 393	0.25 337	0.33 362	0.22 154

OMP-Stereo	1.97 445	0.93 536	1.88 259	2.76 729	0.67 321	4.58 685	1.48 625	4.31 659	1.54 311	3.15 684	2.76 650	3.25 610	1.38 420	7.66 584	1.35 448	0.40 532	0.20 268	0.33 454	0.26 362	0.33 362	0.24 197

ACV-stereo	2.92 613	0.92 532	20.27 700	1.33 575	1.05 491	4.68 699	1.10 555	2.66 293	1.64 369	1.46 331	1.32 289	5.41 721	4.24 690	7.83 585	1.90 555	0.44 572	0.52 661	0.32 417	0.29 452	0.45 531	0.63 613

Wz-Net-SNSev	2.98 624	4.36 720	15.98 587	1.57 650	1.19 539	3.28 366	1.80 658	3.96 540	2.40 564	2.32 578	2.28 592	3.48 630	2.05 581	7.84 586	3.82 661	0.47 599	0.39 597	0.53 640	0.49 636	0.71 643	0.60 602

w-ln-seven-2	2.73 596	2.13 689	12.47 529	1.18 508	1.01 482	3.54 427	1.58 639	3.93 528	3.26 687	2.43 603	2.02 532	2.63 549	2.28 604	7.93 587	5.45 684	0.40 532	0.40 602	0.44 581	0.34 523	0.62 606	0.47 534

DStereoSA	10.13 746	4.62 723	12.76 531	4.78 762	13.35 765	9.97 749	22.80 777	4.74 719	16.44 768	5.11 728	15.31 768	4.61 697	13.82 754	8.00 588	27.60 783	6.51 769	8.86 777	1.43 727	8.28 777	3.16 730	10.38 768

NINENet	1.87 422	0.74 445	2.60 344	1.12 468	1.06 495	4.50 666	0.76 325	4.41 686	2.24 516	2.16 522	1.86 491	3.63 648	0.97 285	8.00 588	1.17 395	0.41 547	0.30 514	0.41 565	0.30 475	0.41 481	0.36 425

AnyNet_C32	4.17 692	5.75 730	12.62 530	1.60 655	1.54 634	5.51 730	4.09 738	3.90 514	3.23 685	4.22 717	3.03 665	3.10 597	3.41 667	8.01 590	18.85 765	0.53 635	0.58 678	0.53 640	0.74 688	1.19 701	0.97 675

noway2	12.12 758	12.89 762	18.23 628	22.27 776	20.57 771	16.13 765	12.37 765	22.35 773	4.45 719	6.34 741	6.58 724	18.59 764	15.01 759	8.11 591	10.67 717	9.07 772	5.26 770	5.25 769	3.92 765	12.23 775	12.12 771

cf-r	2.57 576	0.79 477	16.09 589	1.48 630	1.35 587	4.19 608	0.93 478	3.68 455	2.36 548	1.97 444	1.81 463	3.42 626	1.45 451	8.24 592	1.83 547	0.32 405	0.26 458	0.33 454	0.30 475	0.34 383	0.37 440

zzzz4	12.38 761	14.70 774	19.20 653	22.47 780	20.75 773	16.16 767	12.33 763	23.67 777	4.48 721	6.35 743	6.53 723	18.55 761	14.99 758	8.35 593	10.84 722	9.34 774	5.29 771	5.25 769	3.94 767	12.24 776	12.15 773

SepStereo	2.15 482	0.67 380	4.79 434	1.14 478	1.64 656	2.93 297	2.13 677	4.09 580	2.74 618	4.17 713	2.52 627	2.46 531	1.79 545	8.36 594	1.63 516	0.37 491	0.22 339	0.39 546	0.25 337	0.41 481	0.34 404

ELAS_RVC	5.72 722	1.64 664	20.40 706	2.09 709	2.01 709	4.95 723	11.47 759	4.66 714	6.31 744	8.09 754	8.01 730	8.06 739	11.65 751	8.36 594	10.22 714	0.99 704	1.17 723	0.81 703	0.76 691	1.14 694	1.58 708
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G2L-ROB	2.13 479	0.78 473	10.06 498	1.19 511	1.06 495	3.84 489	0.93 478	3.32 390	2.27 525	2.20 536	1.47 334	2.65 551	1.20 382	8.38 596	1.81 542	0.28 280	0.19 212	0.23 80	0.22 252	0.28 230	0.32 366

noway1	12.38 761	14.65 773	19.19 651	22.47 780	20.76 774	16.13 765	12.30 761	23.66 776	4.48 721	6.34 741	6.52 722	18.55 761	15.01 759	8.39 597	10.84 722	9.34 774	5.29 771	5.25 769	3.94 767	12.24 776	12.15 773

MFN_U_SF_RVC	3.81 676	10.78 755	15.01 574	1.84 690	1.39 599	3.73 466	1.63 644	4.05 567	3.26 687	2.91 664	2.38 615	4.36 686	3.65 676	8.43 598	4.91 676	1.11 711	1.04 719	0.99 709	1.31 726	1.58 713	1.75 714

EDNetEfficient	5.61 719	2.14 691	16.75 599	1.67 666	3.64 746	4.12 579	7.51 750	3.05 348	5.63 739	11.57 770	4.83 707	3.95 660	12.72 752	8.44 599	20.78 770	0.41 547	0.43 621	0.47 598	1.01 710	1.66 716	1.39 703

otaku	4.58 700	8.93 742	19.95 682	3.11 735	2.67 727	3.91 507	2.57 694	3.82 488	2.25 519	2.22 547	9.72 745	4.08 669	2.35 610	8.57 600	2.13 588	3.51 744	1.65 736	2.15 736	1.17 721	3.69 738	3.15 740

CSP-Net	1.78 409	1.32 630	1.92 264	1.16 499	1.03 485	3.38 382	1.31 595	3.52 423	1.75 411	1.96 442	1.93 514	2.40 515	1.48 459	8.58 601	1.58 501	0.46 590	0.34 554	0.27 260	0.26 362	0.41 481	0.50 553

noway3	12.11 757	12.88 761	18.29 631	22.08 775	20.58 772	16.00 764	12.31 762	22.29 772	4.37 718	6.52 745	6.38 720	18.56 763	15.10 762	8.64 602	10.68 718	9.17 773	5.00 769	5.23 768	3.94 767	12.14 774	12.14 772

noway4	12.47 763	15.37 775	19.26 657	22.73 782	20.78 775	16.28 768	12.44 766	23.08 775	4.68 726	6.43 744	6.45 721	18.54 760	15.51 763	8.64 602	10.74 720	9.53 777	5.34 773	5.27 772	3.92 765	12.28 778	12.23 775

MADNet+	3.97 685	9.54 749	13.83 550	1.87 694	1.69 669	4.19 608	2.87 704	4.80 721	4.10 717	2.51 614	2.67 643	4.55 694	3.41 667	8.72 604	6.92 696	1.25 719	1.27 728	1.04 712	0.93 704	1.39 711	1.85 715

ETE_ROB	2.07 464	1.40 642	3.01 377	1.09 447	0.92 441	3.94 522	1.53 632	4.25 630	2.23 513	3.31 689	2.06 548	2.35 509	1.52 474	8.74 605	2.07 581	0.44 572	0.36 567	0.51 629	0.48 631	0.54 574	0.62 608

Selective-IGEV-i16pc	2.84 601	0.70 402	20.78 721	1.27 549	0.56 247	4.35 634	2.77 699	4.32 664	2.02 462	1.57 344	1.84 477	2.40 515	1.33 407	8.80 606	1.39 451	0.60 648	0.46 640	0.33 454	0.38 575	0.43 511	0.45 518

SuperB	4.79 705	4.41 721	21.08 732	1.45 623	1.08 505	3.91 507	3.08 713	4.18 602	3.01 661	2.50 610	2.10 553	2.75 561	3.49 674	8.80 606	19.60 768	0.44 572	0.33 540	0.53 640	0.39 583	12.01 773	0.64 617

JetRed	10.48 748	27.10 783	35.70 778	4.27 751	4.09 754	15.55 762	12.83 767	12.16 757	5.50 736	5.83 733	5.56 715	10.14 743	7.43 737	8.88 608	26.39 781	3.32 740	3.81 764	3.51 757	2.96 763	7.85 767	6.69 767

FADNet_RVC	2.65 583	2.28 697	16.51 595	0.98 374	0.92 441	4.09 569	0.83 389	4.26 638	1.73 403	1.46 331	1.78 443	1.60 391	1.50 467	8.88 608	2.39 607	0.47 599	0.38 588	0.44 581	0.58 667	0.89 667	0.97 675

zh-mn7	3.15 645	9.61 750	12.45 528	1.26 541	0.99 470	2.91 289	1.32 596	4.12 588	2.74 618	3.33 691	3.07 667	2.84 573	1.89 569	8.91 610	4.69 670	0.49 616	0.40 602	0.38 541	0.38 575	0.56 583	0.63 613

RAFT + AFF	2.51 562	2.66 705	4.48 431	1.15 491	1.95 706	4.15 586	2.01 671	4.46 695	3.30 692	2.19 532	2.51 626	2.22 493	4.87 700	8.91 610	2.06 578	0.30 355	0.60 683	0.48 607	0.38 575	0.77 653	0.69 628

IMH-64-1	4.84 706	2.53 701	6.83 453	4.30 753	3.74 747	4.81 719	6.05 744	5.30 730	3.92 711	3.95 706	8.33 733	5.08 713	6.06 721	8.96 612	6.30 686	4.57 761	2.96 757	3.04 750	2.12 749	4.28 746	3.62 749

IMH-64	4.84 706	2.53 701	6.83 453	4.30 753	3.74 747	4.81 719	6.05 744	5.30 730	3.92 711	3.95 706	8.33 733	5.08 713	6.06 721	8.96 612	6.30 686	4.57 761	2.96 757	3.04 750	2.12 749	4.28 746	3.62 749

G-Net	4.11 690	1.21 606	19.47 666	2.31 720	2.94 733	4.74 715	2.95 706	3.33 397	2.14 497	4.44 719	9.43 743	6.93 732	3.84 680	9.01 614	4.92 677	0.79 681	0.80 711	0.70 687	0.50 643	0.95 672	0.87 666

DStereoFS	11.11 752	13.81 770	11.82 522	5.73 766	11.05 763	20.81 772	11.36 758	8.68 748	16.52 771	14.90 774	15.81 772	11.63 747	13.85 757	9.05 615	15.60 745	7.57 770	8.88 778	2.41 738	5.29 771	2.16 722	15.30 779

SPS-STEREO	3.97 685	1.44 649	20.85 723	1.72 674	1.71 672	3.24 353	2.30 684	3.55 430	2.68 613	4.79 724	3.66 693	5.44 722	2.97 643	9.11 616	9.35 711	1.15 712	1.10 722	1.06 714	1.02 712	1.16 698	1.18 689
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_5w	2.10 468	0.83 499	8.57 477	0.81 210	0.76 359	3.21 345	0.84 396	3.71 468	1.65 374	1.56 342	2.50 624	2.20 492	2.23 601	9.13 617	2.01 572	0.38 508	0.19 212	0.35 494	0.27 392	0.45 531	0.39 464

PWC_ROB	2.69 593	2.01 684	8.36 475	1.33 575	1.90 702	3.23 350	1.18 572	4.33 667	3.25 686	3.11 680	3.41 687	2.71 557	2.18 598	9.15 618	4.48 666	0.56 641	0.31 523	0.61 669	0.36 550	0.69 633	0.74 642

SAMSARA	3.55 665	2.16 692	14.18 558	1.86 693	1.49 622	4.62 690	2.65 697	3.58 435	2.80 631	7.05 748	3.05 666	5.16 717	4.07 686	9.18 619	4.80 673	0.64 658	0.67 696	0.59 660	0.68 684	0.89 667	0.91 668

G2L-Stereo_test	2.11 472	0.86 514	7.12 457	1.65 663	1.19 539	3.54 427	1.02 527	3.57 432	2.01 461	2.50 610	1.68 401	3.15 602	1.50 467	9.21 620	1.62 513	0.28 280	0.19 212	0.23 80	0.22 252	0.27 206	0.31 351

DGSMNet	7.55 738	1.62 659	17.42 611	1.92 696	12.73 764	7.45 744	42.99 793	4.13 590	2.07 477	2.10 492	3.16 676	3.42 626	1.70 529	9.24 621	2.30 602	3.70 749	10.89 785	11.80 787	5.54 772	4.24 745	2.66 732

CFNet-ft	1.90 429	0.95 547	3.56 402	1.07 431	1.54 634	4.09 569	0.90 452	2.85 324	1.82 421	1.78 394	1.70 408	2.75 561	1.48 459	9.33 622	1.72 529	0.33 425	0.30 514	0.61 669	0.36 550	0.52 564	0.39 464

CFNet_RVC	1.90 429	0.95 547	3.56 402	1.07 431	1.54 634	4.09 569	0.90 452	2.85 324	1.82 421	1.78 394	1.70 408	2.75 561	1.48 459	9.33 622	1.72 529	0.33 425	0.30 514	0.61 669	0.36 550	0.52 564	0.39 464

JetBlue	6.27 728	9.15 745	13.76 544	1.94 701	4.60 758	11.91 752	12.00 760	5.12 726	3.45 699	3.79 702	4.52 704	9.54 742	6.56 730	9.40 624	13.48 738	1.26 720	1.37 731	1.17 720	1.34 728	7.06 766	3.95 754

GwcNet	3.00 628	1.63 661	19.83 677	1.32 570	2.04 713	3.27 362	1.55 636	3.65 446	2.33 542	2.00 463	2.12 561	3.56 645	1.68 526	9.47 625	2.45 617	0.44 572	0.45 631	0.46 594	0.38 575	0.60 597	0.76 647

Ntro	4.21 693	8.94 743	19.89 680	3.22 736	2.96 734	4.15 586	1.89 664	3.92 525	2.36 548	1.77 392	2.14 566	3.35 619	2.17 596	9.48 626	2.24 598	3.52 745	1.76 737	2.13 735	1.31 726	3.83 741	3.09 738

G2L-Stereo	2.49 559	0.94 544	14.54 565	1.15 491	1.35 587	3.57 437	0.95 489	3.62 442	2.00 459	2.11 496	1.61 380	3.20 605	1.34 410	9.54 627	1.91 556	0.34 446	0.27 470	0.35 494	0.28 421	0.30 282	0.35 418

FADNet-RVC-Resample	2.83 600	2.02 685	21.07 731	1.12 468	0.91 440	3.53 423	1.37 608	4.08 578	2.09 481	1.68 371	1.33 291	2.03 474	1.51 472	9.54 627	1.69 525	0.38 508	0.37 581	0.42 572	0.44 616	0.56 583	0.56 587

test_sample1	1.62 380	0.55 216	1.88 259	1.44 619	0.79 373	2.27 209	0.64 233	4.00 551	1.82 421	1.87 412	1.35 301	1.57 386	1.62 500	9.55 629	1.24 418	0.30 355	0.27 470	0.31 393	0.28 421	0.32 340	0.32 366

Syn2CoEx	3.08 637	2.55 704	19.88 679	1.34 583	1.18 532	2.43 226	1.65 649	3.91 520	2.40 564	2.39 596	2.27 588	2.90 577	3.17 658	9.57 630	2.54 628	0.50 620	0.45 631	0.53 640	0.39 583	0.74 648	0.72 639

z-mn7	3.36 661	9.42 748	14.16 557	1.28 552	1.22 553	3.78 474	1.43 622	3.92 525	3.35 694	2.85 662	3.36 685	3.06 595	1.97 576	9.66 631	5.16 678	0.42 559	0.35 560	0.43 576	0.33 513	0.63 608	0.48 539

LSM	12.71 764	3.52 717	20.79 722	55.63 797	84.76 799	3.63 451	6.30 746	3.73 470	4.93 731	5.55 731	13.92 763	3.53 641	3.25 661	9.72 632	4.12 663	0.64 658	0.85 712	0.71 689	0.81 698	1.03 679	26.84 784

RainbowNet	4.56 698	8.28 736	20.07 688	3.64 746	3.23 742	4.15 586	2.99 709	4.18 602	3.03 663	2.20 536	2.65 641	4.26 681	2.90 641	9.77 633	2.12 585	3.88 751	2.27 745	2.71 748	1.72 737	3.78 740	3.31 746

DANet	2.63 580	1.07 577	8.10 473	1.83 689	1.70 670	3.25 357	1.16 568	4.31 659	2.38 559	3.40 695	2.18 573	4.08 669	1.80 550	9.77 633	3.89 662	0.52 632	0.55 669	0.59 660	0.44 616	0.63 608	0.86 663
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet-RVC	2.51 562	2.27 695	14.03 554	1.09 447	0.81 382	3.54 427	1.10 555	4.13 590	2.48 579	1.39 324	1.22 249	1.85 445	1.77 542	9.78 635	2.06 578	0.38 508	0.37 581	0.40 553	0.40 594	0.67 628	0.48 539

UGAM-zero	2.79 597	0.57 246	20.87 726	0.98 374	0.77 365	2.08 184	0.35 63	3.88 506	1.51 284	2.05 479	1.64 387	5.07 712	3.42 670	9.83 636	1.24 418	0.28 280	0.21 307	0.27 260	0.29 452	0.29 252	0.28 294

PSMNet-RSSM	1.96 443	0.77 466	3.26 388	1.29 556	1.31 573	4.19 608	0.96 497	3.68 455	1.89 440	2.05 479	1.80 450	2.60 545	1.70 529	9.84 637	1.81 542	0.35 468	0.29 499	0.35 494	0.37 562	0.42 500	0.35 418

WCMA_ROB	5.12 711	0.90 524	21.33 740	1.50 635	1.33 584	4.09 569	3.49 725	4.03 558	4.59 725	6.57 746	10.95 750	12.92 749	8.41 746	9.86 638	8.78 708	0.75 678	0.58 678	0.51 629	0.50 643	0.68 631	0.57 591

ccnet	2.66 585	0.97 555	8.01 472	1.54 642	1.24 557	3.75 469	2.18 680	4.07 574	2.41 566	2.66 647	3.25 680	2.87 576	2.31 608	9.89 639	3.50 655	0.78 680	0.75 707	0.71 689	0.67 681	0.76 652	0.81 657

NCC-stereo	3.16 648	1.28 621	18.31 634	1.25 534	1.75 681	4.06 562	1.40 615	3.89 509	2.22 509	2.72 651	2.55 630	3.49 636	2.65 629	9.91 640	2.99 645	1.29 722	0.65 692	0.64 677	0.86 700	0.65 620	0.71 632

Abc-Net	3.16 648	1.28 621	18.31 634	1.25 534	1.75 681	4.06 562	1.40 615	3.89 509	2.22 509	2.72 651	2.55 630	3.49 636	2.65 629	9.91 640	2.99 645	1.29 722	0.65 692	0.64 677	0.86 700	0.65 620	0.71 632
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
2222	4.03 688	1.81 675	17.63 618	1.58 651	1.38 596	3.98 546	5.28 741	3.92 525	3.04 664	2.49 608	5.26 711	6.19 728	3.44 671	9.93 642	10.56 716	0.86 691	0.51 660	0.67 683	0.51 647	0.86 665	0.72 639

FADNet	2.49 559	1.76 671	13.17 534	1.17 502	0.95 453	3.27 362	0.88 438	3.94 532	2.27 525	1.40 326	1.29 276	2.51 536	2.06 582	9.93 642	1.94 562	0.43 565	0.45 631	0.40 553	0.43 612	1.06 683	0.53 569

mmmmmm	4.65 702	4.41 721	16.08 588	1.82 687	1.46 619	6.73 738	3.16 717	3.85 495	8.32 747	5.90 735	6.03 718	5.25 718	4.89 701	9.96 644	9.11 710	0.80 683	0.70 702	1.16 719	1.02 712	1.28 706	0.99 678

stereogan	3.09 638	0.93 536	16.43 593	1.37 604	1.66 663	3.70 458	1.67 651	3.87 503	3.15 676	3.04 675	2.70 646	5.04 711	2.79 636	9.96 644	1.78 540	0.63 655	0.49 656	0.69 685	0.47 626	0.83 663	0.68 626

EDNetEfficientorigin	12.35 760	2.51 699	179.47 811	1.19 511	0.96 454	2.91 289	1.81 659	3.00 342	5.35 735	8.91 756	4.79 706	4.18 676	4.64 697	9.98 646	11.30 726	0.37 491	0.38 588	0.60 666	0.85 699	1.32 709	2.43 730

coex-ft	18.59 773	6.62 732	113.53 809	1.17 502	1.31 573	2.33 216	1.93 666	2.81 321	14.00 759	124.82 812	8.45 735	5.90 726	51.74 799	9.99 647	22.69 771	0.57 643	0.62 687	0.50 624	0.49 636	1.08 689	1.28 694

ACVNet-4b	6.73 731	13.67 769	21.87 753	3.54 743	3.07 736	4.19 608	2.25 681	4.03 558	3.65 704	1.64 360	3.98 699	5.88 725	2.89 640	10.01 648	16.98 755	23.29 793	2.24 744	2.53 740	1.78 738	3.87 742	3.21 743

CoDeX	2.40 541	0.78 473	13.21 535	1.00 389	1.18 532	3.24 353	1.32 596	4.14 596	2.41 566	1.74 388	1.84 477	2.05 478	1.47 457	10.03 649	1.60 505	0.34 446	0.28 487	0.32 417	0.27 392	0.32 340	0.39 464

xxxx	2.67 587	0.54 203	2.03 278	1.22 524	0.81 382	3.49 412	0.63 229	4.49 700	2.49 583	2.22 547	2.23 583	2.05 478	1.38 420	10.05 650	17.91 759	0.32 405	0.32 533	0.30 360	0.27 392	0.33 362	0.34 404

Selective-IGEV-i16pb	3.23 651	0.73 434	21.29 739	1.22 524	0.68 326	3.99 548	3.38 722	4.52 705	2.52 588	1.72 382	3.60 692	2.92 582	2.21 600	10.07 651	2.59 631	0.68 670	0.50 657	0.37 524	0.48 631	0.54 574	0.54 577

CBMV	3.32 658	0.96 553	21.16 735	1.32 570	0.83 402	3.81 481	3.91 737	4.47 696	2.53 590	3.34 692	2.24 584	4.45 688	2.58 626	10.07 651	1.96 567	0.45 582	0.43 621	0.48 607	0.38 575	0.52 564	0.53 569
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	2.98 624	1.30 623	18.26 630	1.47 628	2.09 714	3.84 489	1.08 548	3.96 540	2.39 563	2.53 619	2.29 595	2.43 526	1.75 539	10.09 653	2.39 607	0.52 632	0.45 631	0.61 669	0.50 643	0.80 659	0.78 651

TCMNet-wrong-test	12.32 759	14.13 772	19.38 662	22.38 779	19.85 769	15.99 763	12.34 764	22.95 774	4.56 724	6.24 739	6.27 719	18.40 759	15.71 764	10.10 654	10.72 719	9.06 771	4.78 766	5.35 773	3.95 770	12.28 778	11.97 770

WZ-Net	3.62 667	4.87 724	16.77 600	1.43 616	1.40 601	3.75 469	2.29 683	4.12 588	2.50 584	2.74 653	2.19 575	4.06 668	5.29 709	10.19 655	7.36 699	0.54 637	0.37 581	0.47 598	0.49 636	0.77 653	0.73 641

ac_64	2.35 532	0.62 322	9.77 493	1.32 570	1.71 672	3.27 362	0.93 478	3.48 413	2.50 584	1.74 388	1.73 418	3.91 659	1.77 542	10.21 656	1.86 550	0.40 532	0.31 523	0.33 454	0.30 475	0.34 383	0.39 464

RP	2.79 597	1.20 605	10.36 503	1.54 642	1.93 704	3.44 395	1.97 668	4.05 567	2.34 543	2.66 647	2.79 652	3.98 663	2.58 626	10.21 656	2.61 632	0.95 700	0.47 645	0.71 689	0.57 666	0.71 643	0.68 626

SME	1.78 409	1.35 634	1.95 271	1.62 660	1.19 539	2.00 168	1.06 540	3.44 409	1.63 367	2.19 532	2.01 531	1.37 360	1.55 485	10.23 658	1.92 558	0.32 405	0.25 438	0.34 473	0.33 513	0.45 531	0.32 366

RASNet	2.56 573	0.70 402	10.06 498	1.60 655	2.25 722	3.67 455	1.00 518	3.38 402	3.14 674	1.81 400	2.11 557	4.60 696	2.30 605	10.25 659	2.61 632	0.37 491	0.24 407	0.25 175	0.24 313	0.28 230	0.26 250

DFGA-Net	2.11 472	3.00 710	7.43 461	1.11 464	0.76 359	3.72 462	0.60 204	2.63 288	1.91 444	2.01 465	2.07 549	1.22 330	1.04 315	10.26 660	2.26 599	0.27 233	0.22 339	0.34 473	0.34 523	0.61 602	0.48 539

NCCL2	2.53 566	1.35 634	10.90 512	1.15 491	0.97 458	3.53 423	2.56 693	3.65 446	2.23 513	2.76 654	1.80 450	2.41 519	1.66 520	10.35 661	2.07 581	0.44 572	0.40 602	0.57 655	0.53 656	0.59 593	0.65 620

GwcNet-RSSM	2.66 585	1.05 569	15.91 586	1.22 524	1.19 539	4.12 579	1.12 559	3.84 492	2.02 462	1.93 433	1.79 447	3.12 600	1.46 455	10.37 662	2.05 577	0.33 425	0.27 470	0.35 494	0.30 475	0.40 457	0.36 425

DLCB_ROB	2.05 461	0.95 547	2.37 325	1.24 532	1.02 484	2.92 292	1.30 593	3.68 455	2.30 533	2.91 664	2.17 571	3.32 617	1.52 474	10.37 662	2.50 622	0.40 532	0.33 540	0.40 553	0.36 550	0.41 481	0.47 534

PSMNet-ADL	1.91 433	0.72 423	1.78 251	1.09 447	0.86 421	4.18 604	0.78 347	3.77 476	2.10 489	1.72 382	1.85 487	2.91 580	1.82 556	10.38 664	1.91 556	0.48 604	0.46 640	0.28 297	0.29 452	0.38 440	0.51 561

222	2.68 591	0.57 246	2.03 278	1.11 464	0.81 382	3.23 350	0.65 244	4.52 705	2.45 575	2.34 585	2.29 595	1.41 368	1.44 447	10.50 665	18.47 763	0.32 405	0.30 514	0.32 417	0.27 392	0.32 340	0.34 404

SGM+DAISY	8.36 741	3.82 718	24.83 768	2.02 705	1.75 681	14.80 758	17.22 771	4.27 639	11.79 755	13.88 771	14.38 766	11.74 748	13.83 755	10.56 666	15.12 742	1.21 714	1.19 726	1.14 718	1.13 720	1.17 699	1.37 700

z-ln-s-r	2.67 587	1.16 598	12.43 527	1.34 583	1.26 562	3.70 458	1.21 582	4.20 607	2.38 559	2.04 477	1.92 511	2.43 526	1.60 495	10.58 667	5.19 681	0.29 312	0.20 268	0.32 417	0.24 313	0.51 560	0.38 457

GASNet	3.24 652	5.55 729	20.58 716	1.56 649	1.25 560	2.32 214	1.12 559	4.04 563	2.67 611	1.88 415	2.10 553	3.00 588	2.16 594	10.59 668	2.43 614	0.65 661	0.37 581	0.61 669	0.45 620	0.87 666	0.58 597

psmorigin	6.59 729	1.15 595	88.11 805	1.52 638	0.97 458	2.88 282	1.20 579	3.21 366	2.04 470	3.73 701	2.46 619	5.15 716	2.55 624	10.60 669	2.47 620	0.55 639	0.68 699	0.48 607	0.51 647	0.70 634	0.88 667

UNDER WATER-64	9.33 744	5.37 727	22.60 760	5.22 765	4.86 759	10.75 751	4.61 740	11.45 752	17.30 773	7.59 749	9.80 746	15.99 755	17.90 770	10.63 670	15.72 746	4.36 755	2.87 752	4.39 766	2.86 761	7.01 765	5.36 763

test_sample2	1.75 405	0.56 233	2.25 311	1.41 612	0.80 376	2.91 289	0.86 410	4.05 567	2.04 470	1.91 427	1.39 314	1.57 386	1.55 485	10.65 671	1.06 362	0.32 405	0.28 487	0.32 417	0.30 475	0.36 420	0.33 387

DPSNet	3.43 663	1.37 638	12.19 524	1.39 608	1.24 557	4.15 586	2.06 673	4.51 704	3.34 693	2.69 649	1.96 516	3.52 640	5.56 713	10.68 672	9.68 712	0.93 696	0.73 705	0.40 553	0.37 562	1.06 683	0.86 663

ADLNet2	3.15 645	0.92 532	20.06 686	1.20 515	1.79 687	3.83 484	1.48 625	3.94 532	3.59 702	2.19 532	2.47 621	4.65 701	1.93 573	10.69 673	1.96 567	0.39 524	0.37 581	0.28 297	0.30 475	0.48 550	0.43 506

nnnnnnn	4.87 708	1.43 646	17.68 619	2.28 718	1.68 667	4.44 653	3.12 715	3.63 443	5.30 734	5.10 727	9.01 742	8.79 740	6.03 719	10.70 674	11.77 732	0.94 697	0.87 714	1.02 710	1.02 712	1.27 705	1.24 691

CCAANet	2.64 582	0.63 330	19.43 663	1.12 468	1.03 485	2.65 256	0.88 438	3.95 534	1.71 395	1.37 319	1.66 396	2.40 515	1.36 416	10.70 674	1.93 559	0.33 425	0.25 438	0.36 510	0.31 491	0.31 305	0.33 387

UGAM	2.58 577	0.56 233	18.55 639	0.89 294	0.71 340	3.23 350	1.03 530	2.75 305	1.75 411	1.36 315	2.77 651	2.69 554	1.28 395	10.75 676	1.40 454	0.28 280	0.24 407	0.40 553	0.31 491	0.35 404	0.30 338

test_xeample	2.67 587	0.56 233	2.05 281	1.09 447	0.81 382	3.24 353	0.80 366	4.55 708	2.70 614	2.42 601	2.27 588	1.39 362	1.40 427	10.75 676	17.51 758	0.30 355	0.30 514	0.32 417	0.28 421	0.34 383	0.33 387

CBMV_ROB	3.62 667	0.70 402	21.42 744	1.21 521	0.89 435	4.43 651	1.76 655	4.39 682	2.79 627	5.88 734	3.38 686	4.18 676	5.12 706	10.75 676	2.32 604	0.56 641	0.55 669	0.53 640	0.51 647	0.55 577	0.46 529

UNDER WATER	10.47 747	3.95 719	22.62 761	5.07 764	4.51 757	7.78 745	3.77 733	12.56 760	21.72 781	7.84 752	10.78 748	23.96 776	31.66 782	10.78 679	16.19 751	4.44 758	2.93 755	4.24 762	2.86 761	6.33 761	5.47 764

XPNet_ROB	2.27 504	1.11 587	4.10 422	1.36 594	0.97 458	3.94 522	1.63 644	4.07 574	2.14 497	2.82 660	2.00 529	2.32 505	1.73 536	10.81 680	3.39 653	0.51 626	0.47 645	0.48 607	0.40 594	0.51 560	0.56 587

NVstereo2D	2.54 568	0.90 524	11.10 514	1.32 570	1.47 620	3.58 438	1.38 611	4.13 590	2.45 575	1.90 422	1.71 412	2.86 575	1.76 540	10.86 681	1.66 522	0.60 648	0.43 621	0.53 640	0.41 601	0.78 655	0.94 673

DeepPrunerF	3.70 671	1.72 668	14.87 569	1.33 575	1.74 679	3.70 458	1.55 636	4.20 607	14.00 759	2.02 470	1.77 440	2.74 559	2.30 605	10.88 682	6.88 694	0.68 670	0.60 683	0.78 698	0.78 696	0.81 660	0.71 632

DRN-Test	3.03 632	0.99 557	18.18 627	1.35 588	1.60 647	3.59 439	1.48 625	4.13 590	2.45 575	3.47 697	1.92 511	2.58 544	2.53 623	10.88 682	2.80 641	0.39 524	0.36 567	0.44 581	0.41 601	0.55 577	0.57 591

StereoDRNet	2.84 601	1.49 653	14.48 563	1.33 575	1.57 645	3.44 395	2.06 673	3.69 460	2.36 548	3.26 688	1.84 477	2.79 571	1.80 550	10.88 682	3.16 649	0.41 547	0.33 540	0.39 546	0.36 550	0.59 593	0.58 597

GANet-RSSM	1.98 448	0.62 322	3.49 397	1.69 668	1.23 555	4.22 614	0.91 460	3.31 385	1.86 432	1.81 400	1.74 421	2.34 507	1.82 556	10.92 685	1.73 533	0.34 446	0.29 499	0.31 393	0.28 421	0.39 452	0.40 485

fsdfsdds	8.87 743	2.16 692	21.61 749	2.61 726	3.45 743	18.25 769	24.41 778	8.05 744	8.09 746	10.74 766	14.36 765	16.91 756	10.35 750	10.95 686	11.69 731	1.08 707	0.79 710	1.94 732	1.10 717	5.07 754	3.78 752

Dean	7.52 737	9.08 744	21.41 743	3.74 747	3.53 744	4.81 719	3.53 727	5.33 733	5.25 733	4.17 713	26.53 779	25.62 780	4.09 687	10.97 687	4.32 664	3.69 748	2.30 746	2.91 749	1.87 742	4.03 744	3.24 744

AACVNet	1.83 415	1.02 563	2.41 330	1.45 623	0.87 426	3.21 345	0.73 296	3.16 361	1.61 358	2.01 465	1.82 471	2.28 496	1.33 407	10.98 688	1.49 482	0.39 524	0.32 533	0.38 541	0.32 505	0.43 511	0.44 512

SMFormer	2.00 452	0.57 246	4.46 427	1.36 594	0.57 259	2.03 173	0.73 296	4.25 630	2.80 631	2.32 578	2.31 606	1.95 457	1.52 474	10.99 689	2.13 588	0.34 446	0.32 533	0.36 510	0.31 491	0.38 440	0.36 425

tta	2.00 452	0.57 246	4.46 427	1.36 594	0.57 259	2.03 173	0.73 296	4.25 630	2.80 631	2.32 578	2.31 606	1.95 457	1.52 474	10.99 689	2.13 588	0.34 446	0.32 533	0.36 510	0.31 491	0.29 252	0.29 307

qqq1	1.92 436	0.57 246	4.46 427	1.36 594	0.57 259	2.03 173	0.73 296	4.25 630	2.80 631	2.32 578	2.31 606	1.95 457	1.52 474	10.99 689	0.71 226	0.34 446	0.32 533	0.30 360	0.23 281	0.29 252	0.29 307

fff1	1.92 436	0.57 246	4.46 427	1.36 594	0.57 259	2.03 173	0.73 296	4.25 630	2.80 631	2.32 578	2.31 606	1.95 457	1.52 474	10.99 689	0.71 226	0.34 446	0.32 533	0.30 360	0.23 281	0.29 252	0.29 307

test_sample9	3.79 675	1.05 569	7.87 467	1.07 431	0.86 421	3.93 515	1.19 575	4.35 671	2.11 491	2.14 508	1.75 425	1.75 414	1.67 522	11.06 693	11.61 729	1.23 716	14.45 787	4.27 763	2.09 746	0.70 634	0.69 628

test_sample8	4.76 704	1.05 569	7.87 467	1.07 431	0.86 421	3.93 515	1.19 575	4.38 680	2.05 473	5.49 730	1.89 501	12.98 750	6.37 726	11.06 693	11.61 729	1.23 716	14.45 787	4.27 763	2.09 746	0.70 634	0.69 628

ACVNet_1	6.04 726	13.97 771	21.36 742	3.58 744	3.14 739	4.73 712	2.48 688	4.20 607	3.17 677	2.98 672	2.83 658	23.31 774	4.34 692	11.06 693	2.45 617	3.68 747	2.33 747	2.60 742	1.79 739	3.69 738	3.19 742

coex_refinement	2.10 468	0.85 511	3.67 409	1.31 567	1.13 521	3.21 345	0.85 405	3.86 499	2.31 537	2.51 614	1.92 511	3.49 636	1.69 527	11.08 696	2.13 588	0.37 491	0.25 438	0.27 260	0.31 491	0.41 481	0.37 440

HBP-ISP	3.25 654	1.10 583	20.86 724	1.54 642	1.15 525	4.50 666	2.89 705	4.43 690	2.38 559	4.14 712	1.96 516	1.90 449	2.04 580	11.08 696	1.32 440	0.66 663	0.57 672	0.66 681	0.61 675	0.64 617	0.61 605

test_sample3	2.34 527	0.61 312	11.94 523	1.33 575	0.85 415	3.10 327	0.73 296	4.24 628	2.19 506	2.21 545	1.75 425	1.80 430	1.41 435	11.11 698	1.46 468	0.35 468	0.29 499	0.34 473	0.35 540	0.39 452	0.37 440

test_sample4	2.34 527	0.63 330	11.59 519	1.30 563	0.83 402	3.07 320	0.72 288	4.27 639	2.30 533	2.30 568	1.88 495	1.73 412	1.42 440	11.14 699	1.46 468	0.35 468	0.29 499	0.35 494	0.36 550	0.40 457	0.38 457

test_sample5	2.33 523	0.62 322	11.29 516	1.29 556	0.83 402	3.09 323	0.74 309	4.28 644	2.31 537	2.20 536	1.97 522	1.68 402	1.39 423	11.19 700	1.47 473	0.37 491	0.31 523	0.37 524	0.37 562	0.41 481	0.39 464

DualNet	2.33 523	0.62 322	11.29 516	1.29 556	0.83 402	3.09 323	0.74 309	4.28 644	2.31 537	2.26 560	2.04 538	1.68 402	1.39 423	11.19 700	1.47 473	0.37 491	0.31 523	0.37 524	0.37 562	0.41 481	0.39 464

ADLNet	2.29 512	0.83 499	3.62 407	1.35 588	1.60 647	3.67 455	1.24 586	3.95 534	2.98 657	2.58 629	2.29 595	4.01 665	1.79 545	11.23 702	2.09 583	0.37 491	0.38 588	0.36 510	0.34 523	0.45 531	0.71 632

LL-Strereo	3.01 630	1.81 675	17.59 617	1.12 468	2.10 715	2.90 285	1.09 552	4.33 667	2.00 459	3.12 681	2.24 584	3.29 613	3.15 654	11.31 703	1.84 548	0.30 355	0.28 487	0.46 594	0.34 523	0.49 556	0.45 518

1111	4.98 710	1.30 623	19.29 661	1.92 696	1.51 630	4.47 656	6.87 748	3.90 514	4.09 716	4.92 726	5.54 714	5.62 724	5.70 714	11.32 704	16.16 750	0.97 703	0.60 683	0.65 680	0.74 688	2.04 719	2.02 720

SACVNet	2.46 552	1.14 594	9.47 491	1.44 619	1.18 532	4.06 562	1.49 629	3.84 492	2.24 516	2.62 638	1.89 501	2.57 542	1.28 395	11.35 705	1.64 519	0.50 620	0.39 597	0.48 607	0.41 601	0.55 577	0.75 645

DispNO	3.00 628	0.75 456	18.92 645	1.17 502	1.10 513	3.72 462	0.94 483	4.29 648	2.54 594	2.24 554	2.28 592	4.51 691	2.12 587	11.40 706	2.09 583	0.31 382	0.28 487	0.31 393	0.28 421	0.36 420	0.39 464

HSM-Net_RVC	2.87 608	0.57 246	17.46 614	0.92 323	0.90 438	3.70 458	1.20 579	5.64 737	2.51 587	3.22 687	2.43 617	2.54 538	1.59 489	11.41 707	1.65 521	0.34 446	0.25 438	0.26 222	0.23 281	0.30 282	0.29 307
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	2.34 527	1.10 583	8.96 483	1.34 583	1.24 557	4.09 569	0.73 296	4.04 563	2.77 624	1.62 354	1.87 494	2.27 495	1.45 451	11.41 707	1.82 544	0.31 382	0.24 407	0.43 576	0.36 550	0.43 511	0.33 387

zh-sn7	3.81 676	11.43 758	15.78 585	1.25 534	1.15 525	3.68 457	2.58 695	4.15 600	2.42 569	2.61 636	3.10 672	3.38 624	3.03 650	11.43 709	6.88 694	0.45 582	0.48 651	0.45 588	0.43 612	0.72 646	0.71 632

AANet_RVC	3.03 632	1.72 668	12.78 532	1.17 502	1.12 516	3.79 478	1.10 555	3.86 499	3.13 672	2.62 638	4.26 701	3.96 662	1.41 435	11.43 709	5.23 682	0.94 697	0.47 645	0.34 473	0.23 281	0.40 457	0.55 583

PSMNet_ROB	2.95 615	1.38 639	18.46 638	1.19 511	1.20 547	3.80 479	1.65 649	3.54 428	2.35 545	1.98 446	1.71 412	2.75 561	1.79 545	11.43 709	2.78 639	0.42 559	0.36 567	0.50 624	0.60 672	0.59 593	0.49 546

test_sample6	2.35 532	0.62 322	10.78 510	1.33 575	0.83 402	3.15 334	0.79 355	4.36 676	2.43 570	2.26 560	2.04 538	1.69 406	1.39 423	11.48 712	1.61 508	0.38 508	0.32 533	0.37 524	0.39 583	0.41 481	0.42 495

1111x	3.13 642	0.57 246	8.38 476	1.20 515	0.76 359	3.80 479	0.88 438	4.61 712	2.63 605	2.31 574	2.16 569	1.95 457	1.81 553	11.54 713	18.13 761	0.32 405	0.31 523	0.32 417	0.30 475	0.35 404	0.34 404

DAS	2.31 517	0.67 380	4.79 434	1.14 478	1.64 656	2.93 297	2.13 677	4.09 580	2.74 618	4.17 713	2.52 627	2.46 531	1.79 545	11.55 714	1.63 516	0.37 491	0.22 339	0.39 546	0.25 337	0.41 481	0.34 404

PA-Net	3.09 638	1.24 617	18.84 643	1.38 606	1.19 539	3.42 393	1.75 654	3.89 509	3.27 691	1.88 415	2.10 553	3.03 590	1.88 568	11.60 715	2.88 643	0.40 532	0.54 664	0.44 581	0.62 676	0.52 564	1.02 679
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	2.35 532	0.81 488	2.21 305	1.14 478	1.55 638	3.44 395	1.03 530	3.99 549	2.25 519	2.29 564	2.11 557	8.04 737	3.05 651	11.60 715	1.71 527	0.33 425	0.22 339	0.28 297	0.23 281	0.32 340	0.35 418

ff1	2.96 618	0.60 292	5.21 440	1.14 478	0.99 470	3.62 446	0.86 410	4.22 616	3.37 695	2.20 536	2.30 600	3.48 630	1.62 500	11.62 717	16.09 747	0.29 312	0.16 63	0.48 607	0.37 562	0.30 282	0.29 307

mmx	2.98 624	0.60 292	5.21 440	1.14 478	0.99 470	3.62 446	0.86 410	4.49 700	3.05 665	2.20 536	2.30 600	3.48 630	1.62 500	11.62 717	16.09 747	0.33 425	0.28 487	0.48 607	0.37 562	0.44 523	0.37 440

xxx	2.98 624	0.60 292	5.21 440	1.14 478	0.99 470	3.62 446	0.86 410	4.49 700	3.05 665	2.20 536	2.30 600	3.48 630	1.62 500	11.62 717	16.09 747	0.33 425	0.28 487	0.48 607	0.37 562	0.44 523	0.37 440

TestStereo	2.00 452	1.02 563	12.25 525	0.70 121	0.61 280	1.88 156	0.55 173	2.31 206	1.52 295	1.41 328	1.33 291	1.27 339	0.90 262	11.62 717	0.81 270	0.34 446	0.19 212	0.33 454	0.24 313	0.44 523	0.24 197

edge stereo	3.37 662	1.01 562	21.99 754	1.28 552	1.37 593	2.67 258	1.39 613	3.98 545	2.87 644	2.93 666	3.27 682	4.35 684	2.43 616	11.62 717	2.39 607	0.60 648	0.63 690	0.79 699	0.55 661	0.68 631	0.67 623

RGC	3.10 640	1.45 650	14.90 571	1.46 625	1.79 687	3.33 374	1.39 613	4.04 563	2.26 523	2.77 655	3.26 681	4.00 664	2.71 633	11.63 722	2.62 634	0.82 687	0.46 640	0.79 699	0.79 697	0.71 643	0.78 651

LVE	6.88 734	9.31 746	21.14 733	3.61 745	3.18 741	4.49 663	2.79 700	10.21 751	11.69 754	3.16 685	11.53 753	18.33 757	4.31 691	11.66 723	3.52 656	4.45 759	2.93 755	2.56 741	1.91 743	3.62 735	3.16 741

MSMD_ROB	5.61 719	1.08 579	16.68 597	1.21 521	0.83 402	10.14 750	2.07 675	3.93 528	6.22 742	10.37 764	8.03 731	22.22 771	9.45 748	11.66 723	4.52 667	0.66 663	0.58 678	0.66 681	0.68 684	0.65 620	0.63 613

FAT-Stereo	3.34 659	0.81 488	20.05 685	1.25 534	1.20 547	3.44 395	1.99 670	4.23 620	2.67 611	3.14 682	3.82 697	3.51 639	3.32 664	11.68 725	1.94 562	0.64 658	0.67 696	0.48 607	0.52 652	0.61 602	0.81 657

SGM-Forest	2.96 618	0.62 322	3.49 397	1.09 447	0.80 376	4.06 562	3.30 719	4.37 679	3.09 670	4.18 716	3.27 682	4.67 702	3.86 681	11.69 726	7.91 703	0.51 626	0.46 640	0.49 621	0.39 583	0.48 550	0.49 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
hitnet-ft	2.37 538	0.73 434	8.34 474	0.96 359	0.89 435	3.77 472	0.80 366	3.55 430	2.58 599	2.24 554	2.04 538	3.65 650	1.49 466	11.71 727	1.89 553	0.44 572	0.53 662	0.44 581	0.35 540	0.52 564	0.48 539

MADNet++	7.57 739	5.80 731	13.28 536	6.38 767	5.26 760	7.18 740	7.77 752	5.32 732	5.62 738	6.11 737	7.78 728	6.02 727	8.01 743	11.74 728	16.36 752	9.36 776	4.95 768	8.57 780	5.66 773	4.83 752	5.34 762

NOSS_ROB	2.27 504	0.73 434	3.00 376	1.71 672	1.00 479	3.90 506	0.97 502	4.29 648	2.81 637	2.94 670	2.19 575	3.88 658	1.19 380	11.77 729	1.62 513	0.59 646	0.54 664	0.56 652	0.52 652	0.56 583	0.54 577

APVNet	3.13 642	1.25 618	21.14 733	1.31 567	1.52 631	3.94 522	1.13 562	3.32 390	2.14 497	2.20 536	2.03 535	3.05 594	1.96 575	11.79 730	2.53 625	0.42 559	0.45 631	0.64 677	0.46 623	0.67 628	0.57 591

PS-NSSS	2.22 492	1.33 633	2.90 371	0.97 366	1.53 633	4.11 577	1.08 548	4.55 708	2.65 608	2.10 492	2.32 611	1.77 419	1.40 427	11.79 730	1.61 508	0.68 670	0.45 631	0.96 708	0.43 612	0.95 672	0.92 670

WAO-6	5.87 724	2.27 695	15.05 575	2.96 732	2.77 730	12.01 753	3.58 730	5.37 734	11.91 756	3.34 692	9.69 744	6.78 731	5.84 717	11.82 732	8.89 709	2.87 735	2.35 749	2.50 739	1.84 741	2.85 728	2.67 733

SANet	5.65 721	1.72 668	20.94 728	1.26 541	0.88 430	7.20 741	3.81 735	4.60 711	11.23 752	4.56 720	8.78 739	7.49 734	6.95 731	11.85 733	18.11 760	0.49 616	0.44 626	0.50 624	0.42 608	0.90 669	0.82 661

PASM	2.67 587	2.05 688	9.71 492	1.73 675	1.37 593	2.53 241	1.52 630	3.10 355	2.17 503	2.79 657	1.84 477	2.90 577	1.85 563	11.89 734	2.19 594	0.81 686	0.85 712	0.87 705	1.01 710	1.14 694	1.05 681

S-Stereo	3.48 664	0.91 530	22.06 757	1.36 594	1.50 625	3.55 431	2.53 692	4.21 612	2.81 637	2.37 591	3.81 696	3.75 652	1.84 559	11.90 735	2.51 623	0.63 655	0.71 703	0.48 607	0.76 691	0.67 628	1.19 690

pmcnn	5.45 717	1.22 612	17.40 610	1.60 655	2.41 726	3.48 409	2.12 676	4.52 705	3.26 687	3.67 700	13.15 759	22.10 770	3.46 673	11.92 736	17.16 756	0.34 446	0.21 307	0.23 80	0.19 154	0.36 420	0.28 294

Wz-Net-TNSev	3.67 669	8.83 739	13.47 541	1.48 630	1.18 532	3.60 441	2.49 689	4.27 639	3.13 672	2.18 528	1.89 501	4.21 680	2.80 637	12.10 737	7.58 702	0.57 643	0.55 669	0.47 598	0.54 658	0.91 670	1.05 681

ktn	21.74 778	10.34 752	19.68 672	4.53 758	4.00 752	6.53 737	4.51 739	6.79 740	78.82 808	84.69 807	100.86 810	58.49 798	7.57 739	12.11 738	13.35 737	4.58 763	3.24 762	3.49 756	2.62 755	4.65 751	3.84 753

FCDSN-DC	6.04 726	0.84 505	19.25 655	1.24 532	1.09 511	4.38 637	2.62 696	4.38 680	4.71 727	9.59 761	11.22 751	19.19 765	17.40 768	12.30 739	8.55 707	0.69 674	0.57 672	0.60 666	0.60 672	0.70 634	0.78 651
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	4.57 699	0.72 423	17.46 614	1.84 690	0.58 269	4.23 617	3.45 724	4.66 714	3.66 706	7.99 753	8.82 740	7.56 735	8.74 747	12.30 739	6.84 693	0.43 565	0.38 588	0.39 546	0.35 540	0.51 560	0.48 539
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	5.41 716	12.60 759	20.42 708	3.27 738	3.15 740	4.50 666	3.02 710	4.66 714	3.73 708	3.35 694	5.36 712	7.86 736	2.88 639	12.33 741	4.76 672	3.12 739	2.22 743	2.70 747	1.69 734	3.49 734	3.10 739

TARStereo	17.40 771	0.99 557	27.70 774	1.66 664	47.94 794	18.87 771	35.88 786	13.76 765	16.36 767	15.12 775	16.16 773	21.76 769	18.07 772	12.38 742	14.22 740	0.92 695	0.57 672	0.80 702	34.56 796	2.36 725	47.91 799

GANet	2.93 614	1.05 569	11.29 516	1.64 661	0.96 454	3.91 507	2.52 690	3.72 469	2.41 566	2.95 671	3.00 663	3.21 606	2.03 578	12.42 743	4.72 671	0.51 626	0.41 611	0.46 594	0.39 583	0.60 597	0.50 553

TDLM	2.29 512	1.08 579	4.61 433	1.29 556	1.01 482	4.26 619	2.17 679	3.75 472	2.79 627	2.31 574	1.98 524	2.06 480	1.59 489	12.45 744	1.72 529	0.51 626	0.28 487	0.52 635	0.35 540	0.56 583	0.50 553

CVANet_RVC	2.55 572	1.10 583	9.13 489	1.46 625	1.15 525	3.96 538	1.53 632	3.91 520	2.50 584	3.04 675	2.04 538	2.60 545	1.72 533	12.46 745	1.50 483	0.49 616	0.30 514	0.51 629	0.41 601	0.63 608	0.50 553

FC-DCNN	6.64 730	0.77 466	19.26 657	1.68 667	1.64 656	8.27 746	2.35 685	6.35 739	9.23 749	10.85 767	11.27 752	19.89 766	13.33 753	12.51 746	11.79 733	0.66 663	0.57 672	0.58 657	0.56 663	0.63 608	0.61 605

FC-DCNN v2	6.91 735	0.77 466	19.25 655	1.69 668	1.64 656	9.13 748	2.40 686	7.20 741	9.47 750	11.07 769	11.62 754	20.05 768	15.79 765	12.55 747	11.99 734	0.66 663	0.57 672	0.58 657	0.56 663	0.63 608	0.61 605

CC-Net-ROB	3.35 660	1.76 671	13.89 551	2.33 721	1.65 660	4.49 663	1.62 643	4.73 717	2.90 646	1.92 429	2.05 544	1.99 468	1.61 496	12.57 748	1.60 505	2.46 733	2.18 742	2.68 745	1.04 715	2.11 721	1.38 702

psm_up	2.28 509	0.81 488	5.45 444	1.26 541	1.50 625	3.84 489	1.23 584	4.23 620	2.03 466	2.55 621	1.80 450	2.44 530	1.65 518	12.90 749	1.58 501	0.37 491	0.38 588	0.41 565	0.34 523	0.43 511	0.39 464

GANetREF_RVC	3.20 650	1.93 679	18.84 643	1.51 637	0.80 376	4.12 579	1.82 660	4.16 601	2.91 647	1.87 412	1.74 421	2.48 533	1.84 559	13.18 750	1.74 534	0.80 683	0.57 672	0.79 699	0.74 688	1.20 702	0.86 663
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
MaskLacGwcNet_RVC	3.13 642	1.43 646	9.93 496	2.50 724	1.62 651	4.29 626	1.68 653	3.95 534	2.43 570	1.66 366	1.91 508	3.04 591	1.41 435	13.26 751	1.58 501	3.82 750	1.59 734	1.12 717	0.46 623	2.21 723	2.74 737

MonStereo1	8.07 740	2.24 694	5.83 447	4.68 760	3.60 745	18.80 770	2.52 690	5.89 738	5.86 741	4.76 723	13.98 764	7.41 733	50.63 798	13.28 752	5.16 678	4.40 757	0.90 715	2.69 746	1.55 731	3.92 743	3.30 745

NaN_ROB	4.06 689	1.13 589	16.64 596	1.12 468	1.25 560	3.50 416	3.05 711	4.29 648	3.26 687	3.64 698	2.56 632	2.97 585	4.79 698	13.33 753	16.91 754	0.37 491	0.41 611	0.38 541	0.39 583	0.48 550	0.81 657

TorneroNet	25.88 780	11.28 757	21.62 750	4.20 750	4.07 753	55.25 791	3.15 716	15.16 768	76.94 807	58.09 801	82.72 807	86.88 806	41.15 788	13.35 754	18.13 761	4.32 754	2.85 751	3.45 755	2.62 755	8.33 770	4.14 756

WAO-7	5.16 712	3.21 712	18.98 648	1.88 695	1.44 614	5.34 728	3.09 714	4.91 723	5.81 740	4.35 718	8.92 741	6.55 729	6.06 721	13.40 755	10.81 721	1.34 726	1.20 727	1.48 729	1.35 729	1.60 714	1.45 704

notaker	10.50 749	8.60 737	20.23 695	4.54 759	3.95 751	6.27 734	3.44 723	8.07 745	4.75 730	8.73 755	46.45 790	13.86 754	27.86 781	13.49 756	13.61 739	4.56 760	3.18 761	3.52 758	2.68 757	8.13 769	4.05 755

NVStereoNet_ROB	4.91 709	1.40 642	16.46 594	1.47 628	1.72 678	3.46 402	1.96 667	3.89 509	3.61 703	2.90 663	24.61 778	4.81 703	4.49 695	13.57 757	4.87 675	1.33 725	1.29 729	1.70 730	1.68 733	1.41 712	1.66 709
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	6.81 733	13.66 768	20.41 707	4.33 755	3.74 747	5.50 729	3.06 712	5.49 736	6.22 742	4.64 722	10.35 747	9.30 741	8.03 744	13.61 758	6.81 691	4.80 764	2.99 760	3.09 752	2.12 749	4.36 748	3.61 748

RYNet	2.97 622	0.93 536	15.09 576	1.12 468	1.38 596	3.66 454	1.42 620	4.03 558	2.29 532	2.10 492	1.70 408	3.79 654	2.16 594	13.64 759	3.02 647	0.37 491	0.41 611	0.48 607	0.34 523	0.81 660	0.75 645

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 697	10.62 753	15.18 580	1.55 647	1.45 618	6.16 733	3.54 729	5.41 735	3.68 707	2.59 633	2.74 647	4.81 703	2.20 599	13.79 760	4.40 665	2.04 729	3.36 763	1.05 713	1.20 723	2.09 720	1.72 712

MeshStereo	5.35 715	1.32 630	21.34 741	1.34 583	1.15 525	4.40 643	3.90 736	5.18 727	4.55 723	10.14 763	11.82 755	11.47 744	5.84 717	13.84 761	7.03 697	0.61 652	0.58 678	0.60 666	0.58 667	0.72 646	0.59 601
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
TorneroNet-64	10.12 745	8.74 738	20.95 729	4.27 751	3.76 750	13.86 757	2.85 703	15.05 767	23.15 782	10.07 762	23.84 777	13.47 751	8.24 745	13.96 762	17.21 757	3.96 752	2.72 750	3.23 754	2.48 753	6.29 759	4.27 757

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 683	10.88 756	12.30 526	1.26 541	1.55 638	5.19 727	3.33 721	4.42 687	2.82 639	2.58 629	2.62 638	5.00 709	2.11 586	14.03 763	2.73 636	1.28 721	2.34 748	0.67 683	1.83 740	0.81 660	1.03 680

PWCK	5.85 723	9.95 751	15.22 581	2.90 731	1.56 641	5.66 732	7.69 751	5.27 729	4.74 729	3.88 703	7.51 727	8.04 737	5.28 708	15.18 764	8.40 706	3.08 738	1.51 733	2.24 737	1.37 730	5.55 757	1.96 718

FBW_ROB	3.24 652	1.02 563	9.21 490	1.49 633	1.07 502	3.78 474	1.48 625	4.31 659	3.08 669	2.46 604	2.32 611	4.20 679	2.08 585	15.19 765	7.16 698	0.84 690	0.62 687	1.33 724	0.92 703	0.99 677	1.31 696

MANE	11.39 753	1.38 639	23.16 763	4.82 763	2.79 731	22.02 774	14.51 769	25.81 778	26.28 783	10.93 768	13.17 760	19.90 767	18.03 771	15.69 766	20.41 769	0.96 701	0.74 706	1.42 726	3.24 764	0.74 648	1.71 711

SDNR	3.97 685	1.93 679	20.28 701	1.31 567	0.94 450	5.16 726	0.67 251	4.33 667	2.58 599	4.82 725	5.94 717	5.01 710	1.45 451	17.52 767	2.53 625	0.79 681	0.72 704	0.59 660	0.45 620	1.15 697	1.17 688

USTest	15.98 769	15.58 776	22.56 759	18.49 774	16.99 766	26.43 776	36.08 787	27.68 781	12.77 758	10.69 765	10.80 749	18.35 758	15.09 761	18.62 768	23.37 772	4.85 765	5.34 773	7.38 778	7.43 775	9.90 771	11.23 769

DGTPSM_ROB	15.31 767	8.85 740	28.14 775	9.90 771	18.89 767	12.44 755	33.21 782	13.48 763	17.86 777	9.50 759	22.89 775	13.78 752	19.67 773	21.26 769	23.68 773	5.08 766	8.84 775	5.62 774	11.50 780	6.72 762	14.87 777

DPSMNet_ROB	15.52 768	8.89 741	31.44 776	10.07 773	18.91 768	12.44 755	33.22 783	13.51 764	17.94 778	9.58 760	22.91 776	13.79 753	19.67 773	21.43 770	23.73 774	5.17 767	8.84 775	5.63 775	11.52 783	6.79 763	14.90 778

iinet-test	19.59 774	18.93 778	25.29 769	22.27 776	21.21 776	29.32 777	37.73 788	31.61 784	16.48 769	14.41 772	13.76 761	22.91 772	19.69 775	21.98 771	26.21 777	10.17 779	8.89 779	11.03 783	10.88 778	13.66 780	15.45 780

IINet	19.59 774	18.93 778	25.29 769	22.27 776	21.21 776	29.32 777	37.73 788	31.61 784	16.48 769	14.41 772	13.76 761	22.91 772	19.69 775	21.98 771	26.21 777	10.17 779	8.89 779	11.03 783	10.88 778	13.66 780	15.45 780

MDST_ROB	5.53 718	0.59 273	23.11 762	2.55 725	2.69 728	21.20 773	1.98 669	4.77 720	2.65 608	9.36 758	4.25 700	4.14 674	4.45 694	22.57 773	3.68 659	0.48 604	0.33 540	0.47 598	0.44 616	0.44 523	0.44 512

Anonymous_1	57.11 799	19.68 780	26.15 771	23.10 783	142.31 809	30.84 779	39.75 790	33.86 788	16.98 772	70.53 805	15.42 769	23.46 775	19.75 777	23.04 774	27.23 782	164.73 812	9.02 781	130.38 808	137.40 810	161.27 813	27.24 786

LE_ROB	18.58 772	1.21 606	48.38 784	8.60 770	23.00 781	7.32 743	19.74 775	9.94 750	38.69 793	43.53 790	21.91 774	28.40 782	40.92 787	23.18 775	54.71 794	0.34 446	0.33 540	0.32 417	0.36 550	0.42 500	0.40 485

DPSM_ROB	20.78 776	20.03 781	26.57 772	23.62 784	22.46 778	31.10 780	39.97 791	33.52 786	17.41 775	15.25 776	15.80 770	24.06 777	20.71 778	23.30 776	27.62 784	10.78 781	9.41 782	11.69 785	11.50 780	14.49 782	16.36 782

DPSM	20.78 776	20.03 781	26.57 772	23.62 784	22.46 778	31.10 780	39.97 791	33.52 786	17.41 775	15.25 776	15.80 770	24.06 777	20.71 778	23.30 776	27.62 784	10.78 781	9.41 782	11.69 785	11.50 780	14.49 782	16.36 782

CSAN	4.71 703	1.39 641	20.23 695	1.19 511	0.87 426	3.65 452	3.50 726	4.57 710	3.87 709	3.89 704	7.82 729	3.54 644	6.16 724	23.47 778	6.82 692	0.52 632	0.45 631	0.49 621	0.52 652	0.63 608	0.66 622

UHP	27.62 781	12.79 760	51.76 788	3.35 739	19.91 770	32.31 782	30.93 781	42.54 790	52.02 798	30.72 788	53.61 800	32.18 783	41.25 789	24.40 779	33.48 788	11.38 783	4.27 765	5.79 776	20.16 786	19.71 785	29.76 788

SGM-ForestM	11.55 754	1.16 598	21.62 750	2.14 710	0.81 382	22.25 775	19.08 774	16.50 771	11.34 753	15.94 778	14.44 767	27.12 781	22.61 780	24.76 780	28.39 786	0.50 620	0.48 651	0.47 598	0.44 616	0.55 577	0.53 569

LRCNet_RVC	25.52 779	33.45 784	23.21 765	31.79 786	32.78 782	6.74 739	1.18 572	25.88 779	4.46 720	28.94 779	30.89 780	24.91 779	17.57 769	27.66 781	24.34 776	35.26 799	25.60 798	35.91 799	33.81 795	31.90 796	34.10 796

PML	64.32 802	53.22 797	17.88 621	8.10 769	32.94 783	148.46 811	247.79 814	12.18 758	45.42 796	111.41 810	288.92 814	101.47 808	101.31 809	31.67 782	15.55 744	14.03 784	4.83 767	10.98 782	6.18 774	28.82 787	5.17 761

xxxxx1	112.33 808	88.53 805	37.76 779	227.84 810	157.23 810	39.05 788	61.41 795	93.76 804	79.29 809	62.45 802	74.79 804	78.32 801	70.96 803	33.47 783	70.69 802	114.00 807	130.36 811	259.31 812	274.34 812	145.54 810	147.50 809

tt_ll	112.33 808	88.53 805	37.76 779	227.84 810	157.23 810	39.05 788	61.41 795	93.76 804	79.29 809	62.45 802	74.79 804	78.32 801	70.96 803	33.47 783	70.69 802	114.00 807	130.36 811	259.31 812	274.34 812	145.54 810	147.50 809

ff	112.33 808	88.53 805	37.76 779	227.84 810	157.23 810	39.05 788	61.41 795	93.76 804	79.29 809	62.45 802	74.79 804	78.32 801	70.96 803	33.47 783	70.69 802	114.00 807	130.36 811	259.31 812	274.34 812	145.54 810	147.50 809

KSHMR	16.96 770	5.37 727	21.64 752	4.46 757	4.50 756	8.30 747	3.32 720	15.58 770	76.24 806	6.62 747	61.47 801	56.53 797	5.43 712	35.17 786	11.37 727	4.39 756	2.97 759	3.63 761	2.74 759	5.10 755	4.34 758

HanzoNet	31.60 785	17.23 777	21.22 738	7.32 768	5.84 761	7.25 742	3.53 727	13.82 766	14.20 761	50.38 797	47.01 791	44.45 786	56.61 800	36.61 787	32.00 787	63.89 805	56.57 806	7.97 779	89.20 809	28.69 786	28.25 787

Selective-IGEV-i1pa	29.93 784	36.60 785	34.97 777	9.92 772	7.41 762	38.91 787	35.81 785	43.96 791	35.07 791	30.01 780	53.53 799	41.78 784	35.42 783	40.57 788	33.93 789	30.94 795	15.47 789	23.33 788	13.36 784	10.61 772	27.01 785

HaxPig	43.25 794	43.65 794	45.00 782	33.85 787	35.61 784	32.69 783	30.52 779	45.09 792	42.97 794	48.77 793	48.17 794	43.00 785	40.26 786	44.58 789	43.61 790	47.18 802	49.30 803	51.54 803	50.25 802	43.73 797	45.29 797

AVERAGE_ROB	44.46 795	45.91 795	46.59 783	40.59 789	38.66 785	32.99 784	30.52 779	46.19 793	43.26 795	49.59 796	48.97 795	44.62 787	39.89 785	45.04 790	43.94 791	48.74 803	50.69 804	50.80 802	49.79 801	45.54 800	46.97 798

fast-reg	41.74 787	39.55 786	52.36 789	48.35 796	53.83 795	63.99 800	80.62 800	67.13 795	34.76 787	30.46 782	31.71 783	46.30 788	38.94 784	45.39 791	53.82 793	20.51 785	18.78 790	23.33 788	22.88 787	29.12 788	32.91 789

Selective-RAFT-Error	41.77 790	40.16 790	53.34 793	47.73 791	45.25 792	62.51 794	80.64 801	67.22 796	34.93 790	30.64 787	31.81 784	48.11 790	42.11 796	46.57 792	54.95 795	21.61 787	18.87 792	23.48 790	23.15 790	29.16 790	33.08 794

LSM0	49.58 797	40.04 788	53.62 796	97.15 803	128.68 808	62.75 798	79.89 798	67.63 802	35.11 792	33.02 789	32.61 789	48.43 796	41.60 791	46.60 793	55.43 797	21.63 790	18.99 797	23.62 796	23.13 788	29.47 795	52.26 803

CasAABBNet	41.80 793	40.20 791	53.41 795	47.73 791	45.18 789	62.51 794	80.71 802	67.26 798	34.80 788	30.49 783	31.88 785	48.24 792	41.81 792	46.63 794	55.64 800	21.60 786	18.88 793	23.48 790	23.22 792	29.19 792	33.05 791

RAFT-FEzeroshot	41.78 791	40.21 792	53.07 790	47.74 793	45.19 790	62.51 794	80.73 804	67.30 799	34.75 785	30.51 784	31.88 785	48.27 793	41.88 793	46.64 795	55.54 798	21.62 788	18.89 795	23.48 790	23.22 792	29.20 793	33.05 791

RAFT-FE	41.78 791	40.21 792	53.07 790	47.74 793	45.19 790	62.51 794	80.73 804	67.30 799	34.75 785	30.51 784	31.88 785	48.27 793	41.88 793	46.64 795	55.54 798	21.62 788	18.89 795	23.48 790	23.22 792	29.20 793	33.05 791

FlowAnything	41.75 789	39.90 787	53.36 794	47.83 795	45.06 788	62.45 792	80.51 799	67.34 801	34.89 789	30.56 786	31.52 781	48.18 791	42.05 795	46.66 797	55.24 796	21.71 792	18.88 793	23.49 794	23.13 788	29.12 788	33.04 790

Hybrid-DGEV	41.74 787	40.15 789	53.21 792	47.72 790	45.04 787	62.46 793	80.71 802	67.23 797	34.70 784	30.38 781	31.64 782	48.32 795	41.44 790	46.71 798	55.65 801	21.63 790	18.85 791	23.50 795	23.21 791	29.18 791	33.09 795

MEDIAN_ROB	47.37 796	49.08 796	49.92 786	40.32 788	39.97 786	34.95 785	33.43 784	49.17 794	46.39 797	53.06 798	52.65 798	47.65 789	42.23 797	48.35 799	47.29 792	52.10 804	54.04 805	54.28 804	53.48 803	48.76 801	50.33 802

MultiAttention	8.74 742	0.56 233	7.25 459	2.07 708	22.74 780	35.86 786	8.44 755	4.97 724	2.58 599	2.57 625	5.11 710	5.55 723	1.59 489	52.70 800	7.50 701	0.47 599	0.24 407	0.52 635	1.00 709	6.84 764	6.30 766

DPSimNet_ROB	102.30 805	119.72 811	143.59 810	109.42 804	94.10 802	127.22 809	127.15 810	26.62 780	102.36 812	149.58 813	83.99 808	139.34 812	137.54 812	64.62 801	82.36 810	105.18 806	66.15 807	120.15 807	69.61 806	99.58 805	77.72 806

zzzz2	62.05 800	59.17 800	79.56 803	72.07 799	67.48 797	93.36 805	121.04 808	99.79 807	52.42 799	44.70 791	47.17 792	69.71 799	59.48 801	69.15 802	80.64 806	32.46 796	28.45 799	35.17 797	35.02 797	43.94 798	50.13 800

noway5	62.05 800	59.17 800	79.56 803	72.07 799	67.48 797	93.36 805	121.04 808	99.79 807	52.42 799	44.70 791	47.17 792	69.71 799	59.48 801	69.15 802	80.64 806	32.46 796	28.45 799	35.17 797	35.02 797	43.94 798	50.13 800

zzzzzz3	69.47 804	68.75 803	95.95 807	92.04 801	86.19 800	92.69 804	109.30 806	107.64 809	55.63 801	49.24 795	52.63 796	85.19 805	79.67 806	70.47 804	82.28 809	37.59 800	29.10 801	39.83 801	38.78 799	54.76 803	61.64 804

zzz1	69.44 803	68.76 804	95.90 806	92.07 802	86.22 801	92.47 803	109.30 806	107.66 810	55.65 802	49.21 794	52.63 796	85.10 804	79.74 807	70.47 804	82.00 808	37.59 800	29.10 801	39.82 800	38.78 799	54.75 802	61.65 805

WAO-8	11.95 755	13.02 764	20.56 713	3.50 740	3.08 737	15.11 760	2.80 701	12.91 761	19.11 779	7.69 750	13.12 757	11.62 745	7.01 734	84.40 806	7.91 703	3.42 741	1.92 740	3.54 759	1.93 744	3.68 736	2.69 734

Venus	11.95 755	13.02 764	20.56 713	3.50 740	3.08 737	15.11 760	2.80 701	12.91 761	19.11 779	7.69 750	13.12 757	11.62 745	7.01 734	84.40 806	7.91 703	3.42 741	1.92 740	3.54 759	1.93 744	3.68 736	2.69 734

BEATNet-Init1	49.72 798	64.32 802	97.77 808	4.68 760	4.28 755	84.75 802	60.42 794	73.38 803	68.59 805	88.29 808	88.51 809	91.94 807	97.99 808	85.26 808	70.96 805	0.80 683	0.65 692	0.85 704	0.70 687	7.96 768	2.33 726

light-stereo	41.45 786	10.64 754	54.16 797	59.84 798	45.61 793	131.14 810	1.57 638	37.33 789	17.30 773	76.21 806	120.65 811	118.18 811	3.98 683	89.11 809	15.46 743	5.48 768	9.68 784	1.25 721	1.28 725	17.93 784	12.24 776

RSGM-EC	108.14 806	104.44 808	68.66 800	115.42 805	109.31 805	116.48 807	139.19 811	127.02 811	55.95 803	55.27 799	71.01 802	116.54 809	111.76 810	176.57 810	175.06 811	117.34 810	71.64 808	140.65 809	83.55 807	123.96 808	82.91 807

acva	108.14 806	104.44 808	68.66 800	115.42 805	109.31 805	116.48 807	139.19 811	127.02 811	55.95 803	55.27 799	71.01 802	116.54 809	111.76 810	176.57 810	175.06 811	117.34 810	71.64 808	140.65 809	83.55 807	123.96 808	82.91 807

MSAF-DinoV2	13.69 766	13.09 766	22.03 756	2.41 723	1.44 614	4.03 557	1.38 611	9.07 749	9.20 748	2.23 551	1.98 524	5.08 713	5.06 704	177.66 812	5.46 685	0.45 582	0.34 554	0.40 553	0.62 676	6.09 758	5.80 765

test_example2	212.63 812	219.92 813	221.87 812	213.67 809	221.17 813	199.47 812	200.74 813	185.30 813	141.66 813	209.52 814	213.45 813	210.82 814	205.48 813	221.27 813	216.64 814	236.83 814	242.07 814	213.93 811	217.01 811	235.69 814	226.10 813

Selective-IGEV-i16pa	129.35 811	164.95 812	19.57 668	3.26 737	2.26 723	202.88 813	5.86 743	236.38 814	207.45 814	116.27 811	209.82 812	153.71 813	219.30 814	258.04 814	190.96 813	192.94 813	94.03 810	90.21 806	64.92 805	4.40 749	149.67 812

ccccc		629.75 814		567.84 813	570.84 814	582.44 814		613.82 815		614.58 815		555.57 815		666.94 815		781.57 815	507.24 815	391.36 815	342.44 815	689.82 815

ASD4		113.98 810

Low-res two-view benchmark