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 3	0.41 29	1.09 59	0.65 56	0.34 25	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 22	0.92 121	0.65 122	0.53 60	0.54 1	0.50 80	0.28 241	0.24 359	0.25 144	0.21 179	0.23 83	0.22 126
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 39	0.60 245	1.23 108	0.73 119	0.33 20	1.44 76	0.87 372	1.52 48	0.92 85	0.51 15	1.36 253	0.59 93	0.87 201	0.58 2	0.44 40	0.22 83	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.23 83	0.20 48

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 16	0.61 16	0.38 70	0.42 2	0.36 46	0.68 2	0.77 31	0.50 11	0.83 88	0.61 100	0.33 7	0.61 3	0.62 135	0.19 35	0.14 11	0.24 105	0.22 214	0.20 31	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 56	0.46 71	1.10 65	0.68 76	1.36 524	1.59 95	0.77 284	1.42 37	1.19 132	0.74 119	0.93 124	0.70 142	0.93 226	0.67 4	0.42 27	0.23 101	0.18 130	0.24 105	0.19 134	0.26 149	0.23 146

FoundationStereo	0.50 10	0.39 15	1.11 73	0.79 164	0.42 100	0.70 11	0.36 46	0.76 4	0.80 44	0.62 72	0.38 10	0.73 163	0.77 156	0.69 5	0.36 4	0.26 171	0.17 84	0.23 65	0.16 27	0.18 1	0.20 48

LiteMatch*	0.67 40	0.46 71	3.75 357	0.65 56	0.36 34	1.48 82	0.26 13	1.11 15	0.96 99	0.58 45	0.45 23	0.55 72	0.46 36	0.70 6	0.37 8	0.21 61	0.16 49	0.21 33	0.17 46	0.21 52	0.20 48

aanet-new-28k	0.77 87	0.58 219	2.64 299	0.78 159	0.39 76	1.97 132	1.05 471	1.72 78	0.79 40	0.58 45	1.10 175	0.54 63	0.78 165	0.70 6	0.44 40	0.20 49	0.15 24	0.25 144	0.19 134	0.29 211	0.21 93

S2M2_L	0.64 36	0.55 180	1.07 38	0.89 244	0.54 194	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 161	0.59 53	0.81 83	0.86 202	0.47 39	0.70 6	0.65 151	0.31 337	0.33 478	0.27 221	0.27 336	0.36 362	0.31 300
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.45 2	0.42 40	0.88 2	0.61 16	0.36 34	0.66 8	0.25 7	0.95 7	0.90 72	0.52 18	0.43 17	0.56 78	0.32 4	0.71 9	0.41 21	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

mm1	0.47 6	0.42 40	0.88 2	0.61 16	0.36 34	0.66 8	0.25 7	1.32 24	0.90 72	0.52 18	0.43 17	0.56 78	0.32 4	0.71 9	0.41 21	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 134	0.45 59	1.07 38	0.68 76	1.74 608	3.37 318	0.91 399	2.46 196	0.76 29	0.85 177	0.94 128	0.72 156	0.87 201	0.71 9	0.49 73	0.25 154	0.15 24	0.26 188	0.17 46	0.23 83	0.19 15

LiteMatch	0.67 40	0.84 447	0.89 6	0.80 167	0.39 76	1.60 97	0.68 212	0.96 8	0.91 78	0.62 72	0.43 17	0.56 78	1.40 371	0.71 9	1.10 320	0.28 241	0.16 49	0.29 282	0.22 214	0.29 211	0.37 379

GeoVLM	0.52 12	0.42 40	0.88 2	0.62 25	0.36 34	1.62 102	0.25 7	0.96 8	0.90 72	0.61 65	0.43 17	0.57 85	0.53 60	0.71 9	0.45 47	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.19 15

LACA2	0.62 28	0.53 155	1.20 104	0.54 3	0.26 3	3.15 276	0.47 102	1.56 52	0.57 9	0.52 18	0.47 26	0.47 42	0.45 31	0.71 9	0.37 8	0.23 101	0.17 84	0.21 33	0.15 9	0.23 83	0.17 1

MonSter++	0.52 12	0.42 40	0.89 6	0.61 16	0.36 34	1.64 105	0.25 7	0.96 8	0.91 78	0.62 72	0.42 15	0.56 78	0.53 60	0.71 9	0.45 47	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 9	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 117	0.64 293	3.94 360	0.70 88	0.97 401	1.43 73	0.96 432	1.36 29	0.72 21	0.61 65	1.02 144	0.62 107	0.87 201	0.72 16	0.44 40	0.20 49	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.25 119	0.22 126

aanet-new-30k	0.81 117	0.64 293	3.91 359	0.70 88	0.97 401	1.43 73	0.96 432	1.36 29	0.72 21	0.61 65	1.02 144	0.62 107	0.87 201	0.72 16	0.44 40	0.20 49	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.25 119	0.22 126

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 163	1.57 588	2.54 284	0.69 82	1.41 542	2.08 149	0.83 329	2.11 132	1.38 165	0.65 88	0.75 67	0.66 126	0.64 99	0.72 16	0.40 16	0.23 101	0.19 176	0.24 105	0.18 90	0.33 309	0.54 512

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 142	0.80 426	1.43 157	0.68 76	1.19 476	3.73 400	0.92 413	2.05 122	0.96 99	0.71 107	0.85 94	0.80 183	0.81 180	0.72 16	0.56 113	0.23 101	0.19 176	0.26 188	0.18 90	0.23 83	0.36 363

water-stereo	0.78 96	0.45 59	1.94 213	0.79 164	0.48 154	2.36 178	0.47 102	1.53 49	1.09 123	0.88 186	1.04 155	0.82 189	0.75 143	0.72 16	0.78 214	0.22 83	0.23 323	0.25 144	0.23 235	0.24 93	0.29 259

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 19	0.73 119	0.24 1	0.66 8	0.28 17	1.31 23	0.44 4	0.53 22	0.27 3	0.81 188	0.46 36	0.73 21	0.41 21	0.22 83	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.19 9	0.17 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 186	0.41 29	3.72 354	0.63 33	0.80 327	1.51 86	0.84 337	1.84 92	1.51 231	0.82 159	1.00 141	0.70 142	1.00 247	0.75 22	0.41 21	0.23 101	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.43 449	2.30 651

CSFM-Stereo	0.60 22	0.39 15	0.95 14	0.60 15	0.32 16	2.66 209	0.31 23	1.44 38	0.77 31	0.72 111	0.51 30	0.55 72	0.51 57	0.75 22	0.46 56	0.17 11	0.17 84	0.18 2	0.15 9	0.20 31	0.18 7

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 186	0.41 29	3.70 353	0.63 33	0.80 327	1.51 86	0.84 337	1.84 92	1.51 231	0.82 159	1.00 141	0.70 142	1.00 247	0.75 22	0.41 21	0.23 101	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.43 449	2.30 651

aanet-new-16k	0.74 64	0.51 128	1.56 175	0.73 119	0.37 54	2.14 155	0.88 379	2.01 116	0.91 78	0.56 30	0.91 118	0.70 142	0.96 232	0.76 25	0.54 104	0.20 49	0.15 24	0.23 65	0.18 90	0.26 149	0.21 93

gcap_with_dpt	0.89 148	0.45 59	1.28 125	0.64 43	1.61 579	3.93 448	0.67 201	2.41 179	1.01 110	1.18 238	0.96 136	0.60 96	0.45 31	0.76 25	0.44 40	0.26 171	0.18 130	0.29 282	0.23 235	0.25 119	0.18 7

HiDET	0.61 26	0.41 29	0.88 2	0.64 43	0.39 76	2.67 210	0.25 7	1.59 58	0.91 78	0.59 53	0.44 21	0.52 58	0.50 53	0.76 25	0.54 104	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 9	0.19 9	0.21 93

LG-Stereo	0.85 130	0.60 245	2.71 303	0.59 12	0.45 125	2.85 225	0.55 134	2.41 179	1.34 155	0.59 53	1.19 194	0.43 28	0.40 18	0.76 25	0.75 201	0.20 49	0.17 84	0.31 336	0.24 264	0.29 211	0.19 15

LCMNet	0.63 34	0.40 19	0.95 14	0.58 9	0.39 76	3.11 271	0.27 15	1.58 55	0.84 60	0.56 30	0.58 41	0.52 58	0.53 60	0.77 29	0.51 91	0.17 11	0.16 49	0.19 8	0.15 9	0.20 31	0.21 93

qqai	0.49 9	0.41 29	0.92 11	0.69 82	0.33 20	0.99 23	0.25 7	1.33 26	0.89 71	0.51 15	0.41 13	0.55 72	0.29 2	0.78 30	0.38 12	0.19 35	0.17 84	0.19 8	0.17 46	0.18 1	0.21 93

3.25w_new	0.69 48	0.46 71	1.10 65	0.61 16	0.61 239	2.23 166	0.51 114	2.45 193	0.90 72	0.63 80	0.78 75	0.47 42	0.71 126	0.78 30	0.50 80	0.17 11	0.14 11	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.20 48

3.25w	0.69 48	0.46 71	1.10 65	0.61 16	0.61 239	2.23 166	0.51 114	2.45 193	0.90 72	0.63 80	0.78 75	0.47 42	0.71 126	0.79 32	0.50 80	0.17 11	0.14 11	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.20 48

gcap-zeroshot	0.90 157	0.46 71	1.36 145	0.64 43	1.71 601	3.95 459	0.68 212	2.49 200	0.98 103	1.05 221	0.85 94	0.62 107	0.43 24	0.79 32	0.51 91	0.27 197	0.19 176	0.30 309	0.24 264	0.24 93	0.19 15

testlalala	0.90 157	0.46 71	1.36 145	0.64 43	1.71 601	3.95 459	0.68 212	2.49 200	0.98 103	1.05 221	0.85 94	0.62 107	0.43 24	0.79 32	0.51 91	0.27 197	0.19 176	0.30 309	0.24 264	0.24 93	0.19 15

PointNet	0.56 18	0.41 29	0.92 11	0.63 33	0.33 20	1.85 121	0.31 23	1.34 28	0.88 69	0.71 107	0.46 24	0.57 85	0.32 4	0.80 35	0.45 47	0.18 25	0.16 49	0.23 65	0.18 90	0.20 31	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 148	0.46 71	1.19 97	0.64 43	1.71 601	3.95 459	0.69 223	2.43 188	1.04 116	1.05 221	0.90 113	0.61 100	0.44 29	0.80 35	0.52 94	0.28 241	0.19 176	0.31 336	0.24 264	0.24 93	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 148	0.46 71	1.34 138	0.62 25	1.70 599	3.95 459	0.67 201	2.36 174	1.05 119	1.05 221	0.90 113	0.60 96	0.42 22	0.80 35	0.46 56	0.27 197	0.18 130	0.29 282	0.23 235	0.24 93	0.18 7

RAStereo	0.75 69	0.52 137	2.86 313	0.58 9	0.62 248	1.19 40	0.32 28	1.81 89	0.99 106	0.75 122	1.05 162	0.64 116	0.47 39	0.80 35	0.94 287	0.22 83	0.20 227	0.27 221	0.21 179	0.34 328	0.22 126

test_for_model	0.89 148	0.46 71	1.19 97	0.64 43	1.71 601	3.95 459	0.69 223	2.43 188	1.04 116	1.05 221	0.90 113	0.61 100	0.44 29	0.80 35	0.52 94	0.28 241	0.19 176	0.31 336	0.24 264	0.24 93	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 96	0.45 59	1.12 76	0.71 97	1.00 422	2.05 145	0.87 372	2.25 155	1.18 128	0.56 30	0.74 66	0.44 33	1.03 256	0.81 40	0.41 21	0.21 61	0.19 176	0.23 65	0.18 90	0.27 169	0.91 599

FSD					0.60 234	0.77 12	0.67 201	1.57 54	0.68 13	0.72 111	0.62 46	1.02 243	0.72 129	0.81 40	0.73 192	0.59 579	0.54 596	0.57 586	0.54 587	0.57 524

4.5_new	0.67 40	0.46 71	1.11 73	0.63 33	0.78 321	1.97 132	0.51 114	2.18 139	0.78 36	0.73 114	0.90 113	0.42 26	0.49 49	0.81 40	0.49 73	0.21 61	0.14 11	0.26 188	0.19 134	0.22 72	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 40	0.46 71	1.11 73	0.63 33	0.78 321	1.97 132	0.51 114	2.18 139	0.77 31	0.73 114	0.90 113	0.42 26	0.49 49	0.81 40	0.49 73	0.21 61	0.14 11	0.26 188	0.19 134	0.22 72	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 96	0.59 229	1.59 179	0.72 110	0.84 357	2.43 185	0.98 445	1.99 113	0.69 16	0.62 72	1.25 216	0.60 96	0.75 143	0.82 44	0.55 109	0.21 61	0.15 24	0.25 144	0.19 134	0.26 149	0.21 93

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 183	0.27 4	0.58 6	0.27 15	1.58 55	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 133	0.50 53	0.82 44	0.35 2	0.18 25	0.17 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.17 1

Zero-FE251	0.80 104	0.75 402	1.71 188	0.88 237	0.70 293	2.59 205	0.45 91	1.38 32	0.83 57	1.79 331	0.61 45	0.73 163	0.81 180	0.82 44	0.61 131	0.29 270	0.23 323	0.27 221	0.19 134	0.20 31	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 142	0.45 59	1.31 130	0.63 33	1.63 583	3.91 440	0.66 197	2.28 162	1.02 111	1.10 230	0.98 140	0.60 96	0.46 36	0.83 47	0.47 61	0.26 171	0.18 130	0.29 282	0.23 235	0.24 93	0.18 7

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 159	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 26	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 126	0.50 53	0.83 47	0.33 1	0.20 49	0.16 49	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.19 15

DepthFocus	0.50 10	0.41 29	1.02 21	0.57 7	0.38 70	0.77 12	0.44 86	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 53	0.75 172	0.48 43	0.83 47	0.36 4	0.26 171	0.19 176	0.27 221	0.25 285	0.25 119	0.21 93

LACA1	0.60 22	0.43 48	0.92 11	0.53 2	0.32 16	3.20 284	0.33 31	1.48 42	0.48 5	0.57 39	0.39 11	0.41 24	0.59 82	0.83 47	0.37 8	0.23 101	0.19 176	0.23 65	0.18 90	0.21 52	0.19 15

BridgeDepth_RVC	0.53 14	0.41 29	1.03 23	0.55 5	0.37 54	0.99 23	0.23 3	1.38 32	0.67 12	0.56 30	0.52 32	0.50 51	0.82 184	0.83 47	0.47 61	0.29 270	0.16 49	0.23 65	0.18 90	0.19 9	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	12.82 684	0.38 9	1.99 220	0.66 65	58.94 712	63.38 716	0.34 40	1.91 103	0.94 95	0.59 53	0.80 78	0.46 39	0.57 73	0.83 47	0.44 40	0.29 270	0.17 84	63.35 717	59.81 716	0.29 211	0.20 48

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 183	0.28 6	0.58 6	0.32 28	1.61 60	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 139	0.48 43	0.84 53	0.36 4	0.18 25	0.17 84	0.19 8	0.15 9	0.18 1	0.18 7

FlowAnything_test	0.75 69	0.60 245	1.18 96	0.82 183	0.58 228	2.29 172	0.66 197	1.38 32	0.80 44	1.03 219	0.76 69	0.63 114	0.49 49	0.84 53	0.91 271	0.31 337	0.27 416	0.40 487	0.48 563	0.31 257	0.30 290

aanet-new-40k	0.73 59	0.59 229	1.25 115	0.75 130	1.49 554	1.42 72	0.96 432	1.95 109	0.84 60	0.52 18	1.06 166	0.51 53	0.76 151	0.85 55	0.47 61	0.18 25	0.15 24	0.24 105	0.18 90	0.26 149	0.22 126

asd	0.70 50	0.45 59	1.10 65	0.67 73	0.90 381	2.88 230	0.43 81	1.64 70	0.79 40	0.68 96	0.88 102	0.43 28	0.74 140	0.85 55	0.49 73	0.19 35	0.13 1	0.24 105	0.17 46	0.22 72	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 77	0.51 128	2.13 243	0.72 110	0.38 70	2.35 177	0.99 447	1.82 90	0.80 44	0.68 96	0.88 102	0.56 78	0.64 99	0.87 57	0.55 109	0.23 101	0.16 49	0.25 144	0.20 159	0.24 93	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 186	1.76 601	2.51 282	0.69 82	1.40 534	2.95 248	0.99 447	2.18 139	1.04 116	0.68 96	0.80 78	0.69 139	0.64 99	0.87 57	0.40 16	0.23 101	0.19 176	0.25 144	0.21 179	0.30 237	0.64 550

BridgeDepth	0.54 15	0.42 40	1.05 29	0.58 9	0.25 2	1.30 59	0.36 46	1.53 49	0.86 65	0.56 30	0.37 9	0.57 85	0.65 107	0.87 57	0.40 16	0.20 49	0.15 24	0.19 8	0.16 27	0.22 72	0.17 1
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 59	0.46 71	1.08 50	0.71 97	0.97 401	2.52 195	0.58 150	2.28 162	0.93 91	0.57 39	0.94 128	0.40 17	0.65 107	0.87 57	0.50 80	0.17 11	0.13 1	0.25 144	0.17 46	0.19 9	0.20 48

4.5w_new	0.73 59	0.46 71	1.08 50	0.71 97	0.97 401	2.52 195	0.58 150	2.28 162	0.93 91	0.57 39	0.94 128	0.40 17	0.65 107	0.87 57	0.50 80	0.17 11	0.13 1	0.25 144	0.17 46	0.19 9	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 59	0.46 71	1.08 50	0.71 97	0.97 401	2.52 195	0.58 150	2.28 162	0.93 91	0.57 39	0.94 128	0.40 17	0.65 107	0.87 57	0.50 80	0.17 11	0.13 1	0.25 144	0.17 46	0.19 9	0.20 48

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 104	0.50 119	1.52 168	0.71 97	1.26 497	2.61 206	0.93 416	1.85 94	0.80 44	0.62 72	1.15 185	0.66 126	0.76 151	0.88 63	0.54 104	0.23 101	0.16 49	0.24 105	0.18 90	0.26 149	0.21 93

gasm-f	0.89 148	0.49 115	1.30 129	0.85 219	0.44 117	4.42 576	0.95 425	1.88 96	0.91 78	0.75 122	1.46 274	0.53 60	0.88 208	0.88 63	0.57 118	0.30 312	0.19 176	0.27 221	0.19 134	0.28 191	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.13 31	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.36 13	0.88 63	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

asda	0.77 87	0.46 71	1.10 65	0.64 43	0.82 342	3.33 314	0.49 108	2.40 178	0.81 51	0.63 80	0.80 78	0.44 33	0.85 194	0.88 63	0.60 128	0.17 11	0.13 1	0.24 105	0.17 46	0.20 31	0.20 48

CREStereo++_RVC	1.02 209	0.49 115	1.54 172	0.83 196	0.55 202	4.01 482	0.31 23	1.63 68	1.99 394	1.63 293	2.13 496	0.84 193	0.65 107	0.88 63	0.70 181	0.27 197	0.15 24	0.23 65	1.22 648	0.24 93	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 64	0.45 59	1.13 82	0.69 82	0.77 319	1.77 115	0.88 379	2.04 121	1.47 202	0.61 65	1.04 155	0.61 100	0.79 170	0.89 68	0.43 34	0.21 61	0.18 130	0.23 65	0.18 90	0.25 119	0.28 246

aanet-new-8k	0.85 130	0.52 137	1.68 186	0.77 153	0.37 54	3.21 285	1.02 460	2.57 223	0.85 63	0.59 53	0.94 128	0.54 63	1.05 270	0.90 69	0.67 160	0.22 83	0.17 84	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.21 93

LACA3	0.55 16	0.48 105	0.89 6	0.52 1	0.43 106	2.28 170	0.53 124	1.02 12	0.53 7	0.53 22	0.41 13	0.47 42	0.45 31	0.90 69	0.36 4	0.23 101	0.18 130	0.20 17	0.15 9	0.21 52	0.20 48

MonStereo	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.13 31	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.36 13	0.90 69	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

2w_stereo	0.75 69	0.46 71	1.08 50	0.68 76	0.56 207	2.00 135	0.61 162	2.87 279	0.83 57	0.93 197	0.93 124	0.36 4	1.13 304	0.90 69	0.61 131	0.17 11	0.13 1	0.23 65	0.17 46	0.20 31	0.21 93

IGEV	0.70 50	0.36 7	1.07 38	0.71 97	1.31 507	2.82 221	0.41 68	1.76 82	0.98 103	0.73 114	0.71 58	0.35 3	0.42 22	0.90 69	0.42 27	0.18 25	0.18 130	0.22 49	0.18 90	0.18 1	0.20 48

monster-pro	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.14 37	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.36 13	0.91 74	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

MatchStereo	0.68 45	0.46 71	1.93 212	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 31	2.01 116	1.69 333	0.48 7	1.02 144	0.47 42	0.59 82	0.91 74	0.58 123	0.21 61	0.17 84	0.21 33	0.15 9	0.19 9	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
GIP-stereo	0.88 142	0.50 119	1.34 138	1.32 500	0.94 393	2.90 232	0.42 76	3.41 350	1.06 120	0.63 80	0.76 69	0.90 215	0.76 151	0.91 74	0.52 94	0.27 197	0.18 130	0.25 144	0.16 27	0.25 119	0.19 15

CASnet	0.78 96	0.51 128	1.29 128	0.81 171	0.29 8	1.28 56	0.74 258	1.51 45	1.89 380	1.64 296	1.09 172	0.65 122	0.64 99	0.91 74	0.76 208	0.29 270	0.17 84	0.41 499	0.31 430	0.32 289	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-22k	0.76 77	0.65 306	2.50 281	0.74 126	0.34 25	1.47 80	1.32 526	1.61 60	0.81 51	0.57 39	1.05 162	0.54 63	0.84 191	0.92 78	0.50 80	0.21 61	0.16 49	0.24 105	0.19 134	0.27 169	0.20 48

GEAStereo	0.84 129	0.48 105	1.09 59	0.85 219	0.45 125	4.54 599	0.83 329	1.88 96	0.91 78	0.75 122	0.89 109	0.53 60	0.80 177	0.92 78	0.53 98	0.30 312	0.19 176	0.27 221	0.19 134	0.28 191	0.19 15

GSStereo	0.96 184	0.48 105	1.09 59	0.97 308	0.45 125	4.54 599	0.83 329	3.32 335	1.37 161	0.75 122	0.89 109	0.76 173	0.80 177	0.92 78	0.53 98	0.26 171	0.18 130	0.26 188	0.20 159	0.28 191	0.21 93

GS-Stereo							0.83 329	3.32 335	1.37 161	0.75 122	0.89 109	0.76 173	0.80 177	0.92 78	0.53 98	0.26 171	0.18 130	0.26 188	0.20 159	0.28 191	0.21 93

1w_stereo	0.86 134	0.42 40	1.07 38	0.72 110	0.81 333	3.00 252	0.67 201	3.28 326	0.75 28	0.74 119	1.32 239	0.37 9	1.37 363	0.92 78	0.68 164	0.16 6	0.14 11	0.20 17	0.16 27	0.19 9	0.22 126

Test_v1	0.62 28	0.40 19	1.13 82	0.74 126	0.55 202	1.60 97	0.39 53	1.68 74	0.92 85	0.60 62	0.88 102	0.53 60	0.50 53	0.93 83	0.39 13	0.19 35	0.16 49	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.21 93

aanet-new-10k	0.82 122	0.58 219	1.16 91	0.78 159	0.37 54	3.52 357	1.04 467	2.34 172	0.76 29	0.89 189	0.70 57	0.64 116	0.88 208	0.94 84	0.59 125	0.22 83	0.16 49	0.25 144	0.18 90	0.26 149	0.20 48

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 148	0.47 95	2.08 239	0.76 148	0.73 302	3.91 440	0.41 68	2.07 128	1.07 121	0.77 141	0.89 109	0.64 116	0.86 196	0.95 85	0.77 213	0.26 171	0.18 130	0.26 188	0.19 134	0.32 289	0.32 311

MonSter	0.62 28	0.43 48	1.07 38	0.66 65	0.82 342	1.13 31	0.39 53	2.57 223	0.92 85	0.58 45	0.64 48	0.36 4	0.35 10	0.95 85	0.43 34	0.15 1	0.15 24	0.20 17	0.17 46	0.21 52	0.19 15

WCG-NET	0.88 142	0.49 115	1.26 117	0.90 254	0.37 54	1.48 82	1.07 475	1.73 79	2.30 469	1.63 293	1.49 287	0.92 223	0.97 237	0.95 85	0.76 208	0.22 83	0.16 49	0.23 65	0.20 159	0.25 119	0.21 93

IGEV-Stereo++	0.93 167	0.44 54	1.08 50	0.70 88	1.20 483	3.87 435	0.33 31	3.36 344	1.43 182	0.75 122	1.17 191	0.68 133	1.04 264	0.95 85	0.42 27	0.22 83	0.16 49	0.23 65	0.17 46	0.24 93	0.20 48

MLG-Stereo_test3	0.60 22	0.37 8	1.12 76	0.59 12	0.57 219	2.19 162	0.31 23	1.68 74	0.56 8	0.49 10	0.51 30	0.56 78	0.33 7	0.96 89	0.54 104	0.21 61	0.17 84	0.23 65	0.16 27	0.20 31	0.21 93

GCAP-BAT	3.82 607	0.52 137	59.75 715	0.90 254	1.06 436	2.70 213	0.77 284	3.08 302	1.18 128	1.20 241	0.81 83	0.68 133	0.55 67	0.96 89	0.68 164	0.27 197	0.21 261	0.28 256	0.21 179	0.27 169	0.25 178

GCAPDPT-zeroshot	3.67 598	0.52 137	56.80 714	0.90 254	1.06 436	2.70 213	0.77 284	3.08 302	1.18 128	1.20 241	0.81 83	0.68 133	0.55 67	0.96 89	0.68 164	0.27 197	0.21 261	0.28 256	0.20 159	0.27 169	0.25 178

Occ-G	0.86 134	0.52 137	1.39 149	0.82 183	0.66 269	1.37 66	0.79 298	1.58 55	1.31 153	1.56 279	0.87 101	2.18 424	0.89 214	0.97 92	0.88 255	0.26 171	0.19 176	0.26 188	0.19 134	0.25 119	0.24 164

GLC_STEREO	0.76 77	0.52 137	1.12 76	0.83 196	0.33 20	1.86 123	0.82 323	1.46 41	1.38 165	0.95 203	1.04 155	0.68 133	0.72 129	0.97 92	0.80 221	0.23 101	0.25 387	0.32 359	0.25 285	0.32 289	0.30 290

aanet-new-36k	0.77 87	0.54 171	1.39 149	0.72 110	0.32 16	2.92 238	0.60 157	2.21 146	0.87 67	0.55 28	1.12 179	0.56 78	0.87 201	0.98 94	0.48 65	0.19 35	0.15 24	0.25 144	0.17 46	0.26 149	0.21 93

TANstereo	1.01 205	0.55 180	1.73 190	0.76 148	0.36 34	4.04 488	0.38 51	1.48 42	1.62 310	2.03 406	2.10 487	0.84 193	0.93 226	0.98 94	0.62 135	0.28 241	0.36 503	0.23 65	0.20 159	0.25 119	0.46 467

sAnonymous2	1.37 288	1.22 545	9.79 432	0.92 271	0.88 373	1.23 42	0.61 162	2.56 221	1.69 333	0.85 177	1.02 144	0.73 163	1.23 334	0.98 94	0.78 214	0.29 270	0.25 387	0.31 336	0.30 414	1.06 615	0.71 564

CroCo_RVC	1.37 288	1.22 545	9.79 432	0.92 271	0.88 373	1.23 42	0.61 162	2.56 221	1.69 333	0.85 177	1.02 144	0.73 163	1.23 334	0.98 94	0.78 214	0.29 270	0.25 387	0.31 336	0.30 414	1.06 615	0.71 564

aanet-new-12k	0.80 104	0.44 54	1.68 186	0.81 171	0.31 12	3.00 252	0.97 437	2.65 241	0.78 36	0.69 100	0.55 36	0.58 88	0.77 156	0.99 98	0.54 104	0.21 61	0.14 11	0.24 105	0.19 134	0.26 149	0.22 126

Wavelet-MonSter	0.57 19	0.47 95	1.13 82	0.66 65	0.78 321	1.60 97	0.30 22	1.17 20	0.68 13	0.58 45	0.69 56	0.39 15	0.48 43	0.99 98	0.46 56	0.15 1	0.16 49	0.20 17	0.16 27	0.20 31	0.19 15

castereo	0.82 122	0.70 350	1.04 24	0.85 219	0.50 167	1.29 58	0.91 399	3.22 317	1.20 134	0.83 171	1.24 208	0.72 156	0.91 220	1.00 100	0.67 160	0.26 171	0.16 49	0.25 144	0.20 159	0.24 93	0.21 93

BStereo	0.88 142	0.73 380	4.10 362	0.80 167	0.51 169	1.13 31	0.72 238	2.57 223	1.00 108	0.85 177	0.57 39	0.72 156	0.48 43	1.01 101	0.90 262	0.26 171	0.22 293	0.24 105	0.29 393	0.25 119	0.25 178

Wave_Phase_stereo	1.07 218	0.73 380	4.10 362	0.80 167	0.51 169	4.91 648	0.72 238	2.50 204	1.00 108	0.85 177	0.57 39	0.72 156	0.48 43	1.01 101	0.90 262	0.26 171	0.22 293	0.24 105	0.29 393	0.25 119	0.25 178

Pointernet	0.88 142	0.44 54	2.26 258	0.84 207	0.37 54	2.29 172	0.38 51	3.06 300	1.46 197	0.66 91	1.39 261	0.91 217	0.73 134	1.01 101	0.72 189	0.23 101	0.19 176	0.20 17	0.18 90	0.19 9	0.20 48

LGtest1	0.55 16	0.41 29	1.14 88	0.70 88	0.40 86	0.99 23	0.26 13	1.32 24	0.93 91	0.53 22	0.60 43	0.44 33	0.49 49	1.02 104	0.45 47	0.27 197	0.19 176	0.23 65	0.16 27	0.21 52	0.23 146

DNS	3.43 591	0.50 119	1.75 195	0.77 153	0.67 276	2.16 157	0.41 68	2.32 169	1.51 231	51.54 709	1.30 230	0.97 235	1.04 264	1.03 105	0.75 201	0.45 515	0.24 359	0.21 33	0.20 159	0.44 460	0.36 363

aanet-new-14k	0.77 87	0.50 119	1.32 134	0.81 171	0.37 54	1.73 111	1.01 455	2.24 153	0.80 44	0.79 149	1.30 230	0.46 39	1.29 344	1.03 105	0.57 118	0.21 61	0.16 49	0.24 105	0.18 90	0.28 191	0.22 126

252Zero-FE	0.72 56	0.46 71	1.08 50	1.01 337	0.41 93	1.27 50	0.22 2	1.79 87	1.03 113	2.52 543	1.24 208	0.32 1	0.41 20	1.03 105	0.45 47	0.21 61	0.17 84	0.20 17	0.17 46	0.20 31	0.20 48

3w_stereo	0.71 55	0.47 95	1.14 88	0.65 56	0.39 76	1.73 111	0.68 212	2.79 267	0.79 40	0.67 94	0.84 90	0.37 9	1.02 255	1.03 105	0.56 113	0.18 25	0.14 11	0.23 65	0.18 90	0.20 31	0.22 126

AIO-Stereo	0.76 77	0.54 171	1.07 38	0.73 119	0.40 86	1.28 56	0.82 323	2.26 157	1.49 218	0.70 103	1.58 310	0.89 210	0.45 31	1.03 105	0.55 109	0.24 129	0.18 130	0.25 144	0.20 159	0.26 149	0.21 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 165	0.73 380	1.42 155	0.92 271	1.08 445	2.97 251	0.53 124	1.77 85	1.39 167	1.16 237	1.54 299	0.58 88	0.65 107	1.03 105	0.84 234	0.25 154	0.23 323	0.30 309	0.24 264	0.43 449	0.29 259

aanet-32k-new	0.89 148	0.90 465	2.17 248	0.75 130	0.62 248	3.41 330	0.99 447	2.09 130	0.72 21	0.53 22	1.13 182	0.66 126	0.96 232	1.04 111	0.52 94	0.21 61	0.15 24	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.20 48

2.75w_new	0.75 69	0.45 59	1.10 65	0.65 56	0.62 248	2.45 189	0.56 138	2.75 256	0.74 27	0.78 145	0.73 62	0.38 13	0.92 223	1.04 111	0.66 155	0.17 11	0.14 11	0.22 49	0.17 46	0.18 1	0.19 15

MGA	0.59 20	0.40 19	1.04 24	0.72 110	0.80 327	1.74 114	0.41 68	0.98 11	0.99 106	0.60 62	0.54 34	0.54 63	0.29 2	1.06 113	0.42 27	0.20 49	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.21 52	0.21 93

MSE-Stereo	0.59 20	0.40 19	1.04 24	0.72 110	0.61 239	2.02 136	0.33 31	1.13 17	0.94 95	0.60 62	0.49 27	0.54 63	0.35 10	1.06 113	0.42 27	0.21 61	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.22 72	0.21 93

rvit_stereo_ft	1.00 202	0.87 459	3.55 343	0.97 308	0.66 269	1.06 26	0.80 309	2.78 262	1.67 323	0.78 145	0.96 136	0.95 233	1.14 311	1.06 113	0.90 262	0.32 358	0.24 359	0.27 221	0.28 365	0.39 391	0.27 225

GREAT-IGEV	0.74 64	0.54 171	1.86 204	1.10 390	0.44 117	2.44 187	0.34 40	1.37 31	1.51 231	0.48 7	0.86 98	0.51 53	0.60 88	1.07 116	0.45 47	0.22 83	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.23 83	0.25 178
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	0.86 134	0.38 9	1.13 82	0.77 153	1.12 455	1.06 26	0.69 223	2.94 283	1.61 304	0.89 189	1.39 261	1.24 279	1.01 251	1.08 117	0.55 109	0.23 101	0.19 176	0.22 49	0.20 159	0.21 52	0.20 48

4w-stereo	0.67 40	0.49 115	1.07 38	0.63 33	0.75 309	1.63 104	0.44 86	2.23 151	0.77 31	0.56 30	0.92 121	0.40 17	0.82 184	1.08 117	0.53 98	0.18 25	0.13 1	0.25 144	0.18 90	0.19 9	0.20 48

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 221	3.30 641	2.61 292	0.82 183	0.38 70	1.27 50	0.62 177	1.51 45	1.29 150	0.91 192	0.92 121	0.65 122	0.57 73	1.08 117	0.59 125	1.55 652	0.15 24	0.32 359	0.28 365	1.10 621	1.98 647

trnet	0.91 163	0.48 105	1.46 159	0.62 25	0.31 12	4.40 571	0.41 68	2.20 143	1.53 250	0.94 199	1.14 184	0.88 208	0.89 214	1.09 120	0.71 184	0.27 197	0.19 176	0.22 49	0.15 9	0.21 52	0.19 15

qwe	0.75 69	0.45 59	1.10 65	0.67 73	1.06 436	2.49 192	0.45 91	2.57 223	0.90 72	0.71 107	0.83 88	0.43 28	0.48 43	1.10 121	0.64 142	0.17 11	0.14 11	0.24 105	0.16 27	0.21 52	0.20 48

CroCo-Stereo	0.98 192	0.87 459	3.44 339	0.87 232	0.53 192	0.49 3	0.50 110	3.99 477	1.49 218	0.81 157	1.25 216	1.00 240	0.75 143	1.10 121	1.09 319	0.24 129	0.21 261	0.24 105	0.19 134	0.35 349	0.27 225
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
DA	0.98 192	0.46 71	1.34 138	0.92 271	0.43 106	4.34 559	0.85 346	2.79 267	1.35 158	0.82 159	1.30 230	0.89 210	1.08 287	1.11 123	0.56 113	0.30 312	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.23 146

GGEV	0.98 192	0.46 71	1.34 138	0.92 271	0.43 106	4.34 559	0.85 346	2.79 267	1.35 158	0.82 159	1.30 230	0.89 210	1.08 287	1.11 123	0.56 113	0.30 312	0.18 130	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.23 146

3.75w	0.75 69	0.47 95	1.09 59	0.63 33	1.10 452	2.61 206	0.53 124	2.46 196	0.97 102	0.62 72	0.80 78	0.40 17	0.66 114	1.11 123	0.48 65	0.19 35	0.13 1	0.23 65	0.18 90	0.20 31	0.21 93

GCAP-Stereo	0.93 167	0.68 336	1.35 143	0.85 219	0.41 93	3.61 380	0.52 123	2.20 143	1.50 224	1.11 234	1.04 155	1.17 263	0.84 191	1.11 123	0.71 184	0.25 154	0.20 227	0.27 221	0.18 90	0.28 191	0.23 146

CFNet-RSSM	2.08 404	0.52 137	20.06 607	1.01 337	0.56 207	3.39 322	0.64 184	3.67 389	1.55 267	1.72 316	1.37 255	2.57 471	1.19 326	1.11 123	0.86 244	0.27 197	0.20 227	0.25 144	0.23 235	0.27 169	0.23 146

NLMM	2.10 405	0.53 155	1.23 108	0.63 33	1.86 623	2.81 219	0.61 162	11.68 679	14.99 682	0.80 153	0.86 98	0.92 223	1.03 256	1.12 128	1.48 418	0.26 171	0.25 387	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.24 164

anonymousa	2.16 417	0.67 328	19.19 577	1.04 357	1.67 594	2.06 148	0.79 298	2.86 277	1.96 389	1.85 338	2.14 498	3.23 538	1.81 489	1.12 128	1.15 332	0.26 171	0.26 404	0.34 414	0.32 442	0.30 237	0.28 246

Gwc-CoAtRS	1.58 313	0.57 203	11.69 459	1.01 337	0.60 234	2.53 199	0.64 184	2.36 174	1.56 274	1.80 332	1.47 279	2.74 489	1.18 322	1.12 128	0.90 262	0.27 197	0.21 261	0.25 144	0.22 214	0.27 169	0.23 146

CREStereo	0.92 165	0.53 155	1.45 158	0.61 16	0.34 25	4.42 576	0.40 61	2.21 146	1.54 259	0.94 199	1.12 179	0.87 204	0.87 201	1.12 128	0.72 189	0.28 241	0.19 176	0.22 49	0.15 9	0.22 72	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Foundation-i1b	0.74 64	0.38 9	1.05 29	0.69 82	0.43 106	0.94 19	0.66 197	2.52 208	1.67 323	0.83 171	0.81 83	1.03 245	1.08 287	1.13 132	0.48 65	0.23 101	0.16 49	0.21 33	0.18 90	0.20 31	0.19 15

WQFJA1	2.11 408	0.52 137	1.23 108	0.63 33	1.87 626	2.81 219	0.61 162	11.67 678	15.01 683	0.80 153	0.86 98	0.92 223	1.03 256	1.13 132	1.48 418	0.26 171	0.25 387	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.24 164

CAS++	0.89 148	0.64 293	1.46 159	0.81 171	0.51 169	1.24 46	0.86 351	3.44 351	1.46 197	1.14 236	1.29 228	0.62 107	0.58 77	1.13 132	0.59 125	0.34 389	0.30 454	0.34 414	0.26 308	0.41 420	0.29 259
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.82 122	0.47 95	2.63 297	0.96 301	1.19 476	0.78 14	0.39 53	1.12 16	1.54 259	1.19 240	1.26 218	0.51 53	0.64 99	1.13 132	1.03 306	0.30 312	0.20 227	0.24 105	0.21 179	0.40 396	0.25 178

CAR	0.60 22	0.41 29	1.04 24	0.72 110	0.61 239	2.02 136	0.33 31	1.13 17	0.94 95	0.61 65	0.49 27	0.54 63	0.35 10	1.14 136	0.45 47	0.21 61	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.22 72	0.21 93

NLSM3	0.90 157	0.46 71	1.19 97	0.62 25	1.30 504	3.19 283	0.45 91	2.81 271	1.27 147	0.78 145	0.95 133	0.55 72	1.03 256	1.14 136	0.87 250	0.20 49	0.15 24	0.26 188	0.22 214	0.24 93	0.23 146

MLG-Stereo_test2	0.76 77	0.40 19	1.07 38	0.64 43	0.82 342	3.49 348	0.23 3	1.69 76	2.14 436	0.62 72	0.32 7	0.67 131	0.33 7	1.14 136	0.37 8	0.23 101	0.19 176	0.23 65	0.16 27	0.19 9	0.20 48

rvit_stereo_0080	0.94 171	0.72 369	2.56 286	0.64 43	0.59 231	1.90 125	0.75 268	2.71 250	1.40 171	0.91 192	1.04 155	0.85 198	0.82 184	1.14 136	0.78 214	0.35 409	0.29 441	0.25 144	0.27 336	0.45 469	0.29 259

RSM++	0.77 87	0.51 128	1.08 50	0.95 295	0.42 100	1.52 90	0.71 235	2.11 132	1.40 171	0.80 153	1.23 207	0.90 215	0.59 82	1.14 136	0.69 175	0.24 129	0.19 176	0.25 144	0.21 179	0.28 191	0.20 48

whm_eth	0.94 171	0.72 369	2.56 286	0.64 43	0.59 231	1.90 125	0.75 268	2.71 250	1.40 171	0.91 192	1.04 155	0.85 198	0.82 184	1.14 136	0.78 214	0.35 409	0.29 441	0.25 144	0.27 336	0.45 469	0.29 259

RCA-Stereo	1.21 248	0.52 137	1.58 178	0.90 254	0.46 136	4.68 625	0.79 298	4.13 516	1.74 351	1.92 361	1.80 390	0.94 232	1.48 400	1.14 136	0.70 181	0.27 197	0.18 130	0.25 144	0.19 134	0.25 119	0.23 146

AIO_rvc	0.78 96	0.55 180	1.25 115	0.75 130	0.65 262	1.46 79	0.99 447	2.13 134	1.52 243	0.57 39	1.15 185	1.09 251	0.55 67	1.15 143	0.53 98	0.24 129	0.17 84	0.24 105	0.17 46	0.25 119	0.21 93

MaDis-Stereo	0.82 122	0.66 318	1.53 169	0.65 56	1.87 626	1.24 46	0.36 46	2.13 134	1.27 147	0.67 94	0.75 67	0.88 208	0.70 124	1.15 143	1.07 313	0.29 270	0.23 323	0.26 188	0.20 159	0.31 257	0.22 126

MM-Stereo_test2	1.79 350	0.53 155	20.16 613	1.43 546	0.47 146	2.57 202	0.73 246	1.67 72	1.47 202	0.94 199	0.96 136	0.84 193	0.79 170	1.16 145	0.68 164	0.24 129	0.17 84	0.25 144	0.22 214	0.30 237	0.22 126

AIO_test	0.76 77	0.47 95	1.31 130	0.81 171	0.70 293	1.36 65	0.88 379	1.40 35	1.45 188	0.55 28	0.95 133	1.81 372	0.58 77	1.16 145	0.46 56	0.27 197	0.17 84	0.24 105	0.19 134	0.24 93	0.21 93

MGS-Stereo	0.80 104	0.56 192	1.53 169	0.93 287	0.39 76	1.26 49	0.73 246	1.45 39	1.30 152	1.01 212	2.26 518	0.80 183	0.56 72	1.16 145	0.65 151	0.27 197	0.23 323	0.26 188	0.22 214	0.27 169	0.25 178

IGEV++	0.90 157	0.58 219	1.32 134	0.94 292	0.45 125	1.27 50	1.00 452	3.32 335	1.55 267	0.82 159	1.34 246	0.86 202	1.09 290	1.16 145	0.89 258	0.33 377	0.18 130	0.23 65	0.19 134	0.29 211	0.22 126

cross-raft	2.01 392	0.57 203	19.01 576	1.03 355	0.56 207	2.11 154	0.72 238	3.63 382	1.57 280	1.77 325	1.51 290	3.17 533	1.13 304	1.16 145	0.85 237	0.23 101	0.21 261	0.26 188	0.23 235	0.28 191	0.25 178

XX-TBD	1.03 210	0.95 485	1.94 213	1.30 493	0.43 106	3.97 474	0.33 31	1.74 80	1.73 345	1.59 283	2.02 466	0.69 139	0.60 88	1.16 145	0.66 155	0.30 312	0.25 387	0.23 65	0.15 9	0.31 257	0.22 126

quiztm	1.09 221	0.79 421	1.33 137	0.77 153	1.50 557	2.48 190	0.76 271	3.65 384	1.55 267	1.65 300	1.80 390	1.18 267	0.64 99	1.17 151	1.07 313	0.30 312	0.17 84	0.23 65	0.20 159	0.36 362	0.28 246

RSM	0.80 104	0.50 119	1.08 50	0.83 196	0.51 169	1.31 61	0.77 284	2.28 162	1.43 182	0.82 159	1.44 271	1.22 277	0.62 92	1.17 151	0.63 139	0.22 83	0.18 130	0.24 105	0.19 134	0.27 169	0.20 48

GMOStereo	1.13 227	0.70 350	2.26 258	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 519	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

error version	1.13 227	0.70 350	2.26 258	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 519	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

test-v	1.13 227	0.70 350	2.26 258	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 519	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

test-2	1.13 227	0.70 350	2.26 258	0.75 130	0.44 117	3.05 258	0.91 399	2.78 262	1.45 188	2.37 519	1.52 291	1.53 318	1.05 270	1.17 151	0.92 276	0.25 154	0.19 176	0.35 433	0.28 365	0.34 328	0.26 208

aanet-new	0.94 171	0.56 192	2.97 316	0.71 97	1.41 542	2.86 227	1.03 463	1.99 113	0.82 53	0.59 53	0.93 124	0.58 88	1.30 348	1.18 157	0.50 80	0.22 83	0.17 84	0.24 105	0.17 46	0.25 119	0.22 126

AnonymousM	1.22 251	1.32 562	0.97 16	0.88 237	0.56 207	4.03 486	0.69 223	2.41 179	1.68 326	1.48 270	1.31 238	1.15 260	1.00 247	1.18 157	0.73 192	0.32 358	0.40 535	2.07 657	1.70 659	0.24 93	0.22 126

test-1	1.23 252	0.65 306	1.88 206	0.96 301	0.52 182	3.84 423	0.62 177	4.01 481	1.47 202	1.93 365	1.78 384	1.83 376	0.92 223	1.19 159	1.28 374	0.26 171	0.29 441	0.31 336	0.24 264	0.29 211	0.36 363

aanet-new-60k	0.77 87	0.64 293	1.98 219	0.73 119	0.49 162	2.10 152	0.87 372	2.24 153	0.85 63	0.56 30	0.77 72	0.61 100	0.66 114	1.20 160	0.48 65	0.18 25	0.15 24	0.25 144	0.17 46	0.23 83	0.22 126

RAFT-Test	1.44 296	0.59 229	6.10 388	1.01 337	0.69 289	2.90 232	0.80 309	3.68 391	1.70 338	1.85 338	1.68 344	3.15 531	1.03 256	1.20 160	0.99 300	0.27 197	0.22 293	0.25 144	0.23 235	0.27 169	0.25 178

raftrobust	1.19 240	0.72 369	2.30 263	1.26 471	1.31 507	3.55 366	0.68 212	2.75 256	1.47 202	2.21 474	1.38 259	1.17 263	1.22 329	1.20 160	1.11 325	0.28 241	0.24 359	0.21 33	0.19 134	0.25 119	0.28 246

sCroCo_RVC	1.06 214	0.82 438	5.05 376	1.02 348	1.05 433	0.98 21	0.61 162	2.06 126	1.29 150	0.69 100	1.26 218	0.82 189	1.10 296	1.20 160	0.90 262	0.42 494	0.40 535	0.33 395	0.30 414	0.46 480	0.38 396

4D-IteraStereo	1.97 383	0.84 447	20.43 630	0.78 159	1.56 571	2.09 151	1.05 471	2.43 188	1.56 274	1.41 265	1.00 141	1.94 390	0.61 91	1.22 164	1.06 310	0.27 197	0.18 130	0.31 336	0.26 308	0.27 169	0.23 146

Selective-IGEV	0.80 104	0.52 137	1.05 29	0.75 130	0.61 239	1.31 61	0.82 323	2.60 235	1.41 175	0.82 159	1.64 331	0.71 153	0.62 92	1.22 164	0.64 142	0.22 83	0.19 176	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.20 48

Selective-IGEV-i32	0.80 104	0.52 137	1.05 29	0.75 130	0.61 239	1.30 59	0.82 323	2.61 236	1.41 175	0.82 159	1.64 331	0.71 153	0.62 92	1.23 166	0.64 142	0.22 83	0.19 176	0.24 105	0.18 90	0.25 119	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 87	0.53 155	1.09 59	0.65 56	0.72 297	2.52 195	0.51 114	2.43 188	0.80 44	0.76 136	1.20 196	0.43 28	0.66 114	1.23 166	0.73 192	0.17 11	0.13 1	0.23 65	0.17 46	0.20 31	0.21 93

VIP-Stereo	0.85 130	0.83 442	1.59 179	0.76 148	0.87 369	3.18 280	0.80 309	1.94 108	0.83 57	0.78 145	1.04 155	0.64 116	0.59 82	1.24 168	0.61 131	0.28 241	0.18 130	0.23 65	0.17 46	0.22 72	0.19 15

2.25w	0.75 69	0.47 95	1.09 59	0.69 82	0.65 262	2.28 170	0.40 61	2.42 183	0.80 44	0.73 114	1.03 150	0.40 17	0.81 180	1.24 168	0.80 221	0.16 6	0.15 24	0.21 33	0.17 46	0.19 9	0.21 93

LG-G_1	0.70 50	0.40 19	1.12 76	0.71 97	0.30 9	2.80 217	0.40 61	2.21 146	0.78 36	0.59 53	0.55 36	0.51 53	0.58 77	1.24 168	0.49 73	0.24 129	0.18 130	0.23 65	0.15 9	0.21 52	0.21 93

LG-G	0.70 50	0.40 19	1.12 76	0.71 97	0.30 9	2.80 217	0.40 61	2.21 146	0.78 36	0.59 53	0.55 36	0.51 53	0.58 77	1.24 168	0.49 73	0.24 129	0.18 130	0.23 65	0.15 9	0.21 52	0.21 93

RAFT-Stereo-weight	1.11 225	0.48 105	1.22 107	0.99 322	0.42 100	4.17 529	0.80 309	3.60 377	1.50 224	1.97 376	1.50 288	1.30 288	0.65 107	1.24 168	0.85 237	0.25 154	0.19 176	0.26 188	0.22 214	0.27 169	0.23 146

DCRE	1.44 296	0.74 391	3.50 342	1.13 408	0.72 297	1.78 116	0.67 201	2.14 136	1.56 274	1.99 383	8.09 653	1.73 349	1.07 283	1.24 168	0.83 231	0.23 101	0.25 387	0.26 188	0.26 308	0.28 191	0.30 290

DIP-Stereo	1.24 257	0.69 339	1.77 196	0.65 56	0.61 239	4.29 554	0.58 150	4.44 616	2.53 526	1.98 378	1.33 241	0.91 217	0.86 196	1.25 174	1.25 363	0.36 422	0.23 323	0.32 359	0.23 235	0.32 289	0.29 259
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 59	0.44 54	1.48 164	0.61 16	0.35 30	1.71 108	0.43 81	1.30 22	1.40 171	0.84 174	1.07 169	0.92 223	0.73 134	1.26 175	0.73 192	0.24 129	0.23 323	0.24 105	0.18 90	0.24 93	0.24 164

castereo++	0.93 167	0.56 192	1.26 117	0.92 271	0.73 302	2.48 190	1.00 452	2.99 289	1.03 113	0.68 96	1.41 267	1.92 388	0.59 82	1.26 175	0.44 40	0.25 154	0.19 176	0.28 256	0.19 134	0.23 83	0.23 146

CAS	1.26 268	0.40 19	1.46 159	2.97 656	1.61 579	4.13 510	0.73 246	1.78 86	1.49 218	0.83 171	1.10 175	0.59 93	0.53 60	1.26 175	0.80 221	2.99 661	0.13 1	0.21 33	0.13 1	0.31 257	1.72 640

CroCo-Stereo Lap2	0.99 200	0.89 463	2.55 285	0.99 322	1.80 619	0.54 4	0.46 96	3.10 304	1.24 138	1.07 227	1.21 200	1.05 250	0.78 165	1.26 175	1.08 316	0.27 197	0.23 323	0.27 221	0.21 179	0.43 449	0.34 343

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 261	0.72 369	1.74 193	1.05 358	0.36 34	4.13 510	0.42 76	2.95 284	2.84 575	2.02 402	2.40 547	1.61 331	1.11 300	1.26 175	0.97 294	0.21 61	0.15 24	0.26 188	0.23 235	0.29 211	0.23 146

TS12	0.80 104	0.43 48	1.08 50	0.55 5	0.30 9	3.40 325	0.41 68	2.20 143	1.37 161	0.69 100	1.15 185	0.54 63	0.69 121	1.27 180	0.57 118	0.21 61	0.18 130	0.22 49	0.17 46	0.22 72	0.26 208

rvit_stereo_0081_aga	0.81 117	0.75 402	1.84 203	0.72 110	0.73 302	1.21 41	0.63 180	1.92 104	1.39 167	0.87 185	0.80 78	0.79 181	0.69 121	1.27 180	0.69 175	0.35 409	0.29 441	0.26 188	0.25 285	0.40 396	0.27 225

Replicate-Monster	0.79 102	1.36 567	2.08 239	0.70 88	0.52 182	2.05 145	0.34 40	1.92 104	0.82 53	1.03 219	0.60 43	0.48 48	0.52 59	1.28 182	0.39 13	0.19 35	0.14 11	0.19 8	0.16 27	0.22 72	0.78 582

MSCF	0.97 186	0.82 438	1.26 117	0.88 237	0.40 86	3.17 278	0.88 379	2.79 267	1.39 167	1.32 250	1.19 194	0.58 88	1.33 353	1.28 182	0.64 142	0.25 154	0.19 176	0.25 144	0.25 285	0.28 191	0.32 311

HUF	1.15 232	0.64 293	8.62 418	0.90 254	0.35 30	1.35 64	0.78 291	1.97 111	1.50 224	0.63 80	1.52 291	0.83 191	0.66 114	1.28 182	0.63 139	0.29 270	0.23 323	0.26 188	0.17 46	0.23 83	0.25 178

AEACV	0.79 102	0.54 171	1.35 143	0.97 308	0.63 252	1.13 31	0.92 413	2.02 120	0.91 78	0.76 136	0.79 77	0.80 183	1.61 434	1.28 182	0.61 131	0.22 83	0.18 130	0.26 188	0.23 235	0.27 169	0.23 146

111	1.83 354	0.92 473	9.08 422	0.81 171	0.36 34	4.25 546	0.91 399	4.44 616	2.70 549	2.39 524	1.96 452	2.30 435	1.64 454	1.28 182	1.82 484	0.28 241	0.22 293	0.24 105	0.20 159	0.31 257	0.54 512

Hybrid-DGEV-03	1.34 285	0.70 350	2.74 308	1.00 330	0.52 182	3.99 477	0.99 447	3.22 317	1.64 314	2.15 446	3.31 614	1.37 300	1.07 283	1.29 187	1.22 354	0.26 171	0.18 130	0.32 359	0.24 264	0.28 191	0.24 164

WQFJA1++	10.56 674	0.40 19	3.21 328	0.89 244	0.82 342	1.43 73	0.41 68	2.15 138	0.87 67	96.02 721	0.71 58	0.46 39	0.55 67	1.29 187	0.50 80	0.27 197	0.17 84	0.21 33	0.18 90	100.47 719	0.22 126

WCG-NET（raft）	0.95 179	0.55 180	1.20 104	0.84 207	0.31 12	1.44 76	1.01 455	1.55 51	2.37 490	1.64 296	1.42 269	2.38 446	1.01 251	1.29 187	0.76 208	0.22 83	0.19 176	0.22 49	0.20 159	0.25 119	0.21 93

CES	1.01 205	0.55 180	1.74 193	0.92 271	2.15 642	2.15 156	0.50 110	2.01 116	1.45 188	0.76 136	1.02 144	0.61 100	0.47 39	1.29 187	0.79 220	0.22 83	0.17 84	0.24 105	0.14 2	0.63 544	2.29 650

knoymous	1.30 279	0.60 245	5.57 385	0.88 237	0.75 309	3.04 256	0.90 391	2.68 246	1.33 154	1.48 270	1.07 169	2.78 499	0.88 208	1.29 187	0.85 237	0.31 337	0.22 293	0.35 433	0.20 159	0.45 469	0.37 379

riskmin	1.25 261	0.56 192	2.05 227	1.05 358	0.93 391	2.86 227	0.55 134	3.23 320	1.34 155	1.55 277	1.07 169	3.56 574	2.03 511	1.29 187	1.00 302	0.28 241	0.27 416	0.34 414	0.21 179	0.41 420	0.43 444

IGEV-RUCA	0.90 157	0.53 155	1.05 29	0.81 171	0.74 307	3.89 437	0.80 309	1.92 104	1.41 175	0.96 208	0.71 58	0.70 142	0.73 134	1.30 193	0.68 164	0.29 270	0.20 227	0.25 144	0.19 134	0.43 449	0.34 343

rvit_stereo_0081	0.80 104	0.63 282	1.19 97	0.91 265	0.64 254	1.27 50	0.61 162	2.05 122	1.71 340	0.82 159	0.73 62	0.85 198	0.75 143	1.30 193	0.80 221	0.31 337	0.26 404	0.27 221	0.25 285	0.38 380	0.27 225

rvit_stereo_0082	0.80 104	0.63 282	1.19 97	0.91 265	0.64 254	1.27 50	0.61 162	2.05 122	1.71 340	0.82 159	0.73 62	0.85 198	0.75 143	1.30 193	0.80 221	0.31 337	0.26 404	0.27 221	0.25 285	0.38 380	0.27 225

MM-Stereo_test3	1.09 221	0.59 229	1.55 173	1.73 602	1.18 469	1.91 127	0.86 351	3.52 364	1.76 355	1.25 245	1.86 428	1.10 254	0.69 121	1.32 196	0.86 244	0.27 197	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.34 328	0.30 290

GASTEREO	1.00 202	0.98 493	1.23 108	0.90 254	0.40 86	3.40 325	0.88 379	2.77 259	1.44 185	1.39 261	1.30 230	0.55 72	1.35 359	1.33 197	0.64 142	0.25 154	0.19 176	0.25 144	0.25 285	0.25 119	0.31 300

MLG-Stereo_test1	0.80 104	0.39 15	1.02 21	0.65 56	1.20 483	3.14 275	0.29 21	1.59 58	3.05 594	0.50 11	0.24 1	0.67 131	0.43 24	1.33 197	0.40 16	0.21 61	0.18 130	0.23 65	0.15 9	0.19 9	0.20 48

ACVNet	1.46 299	0.64 293	3.56 345	0.93 287	0.85 359	4.22 542	0.80 309	2.85 274	2.08 417	1.78 327	1.88 432	3.10 526	1.46 396	1.33 197	1.89 492	0.29 270	0.26 404	0.30 309	0.26 308	0.39 391	0.27 225

acv_ft	1.55 305	0.64 293	3.29 333	1.14 409	2.01 635	2.93 243	0.97 437	3.81 420	2.08 417	2.22 476	1.88 432	3.10 526	1.66 458	1.33 197	2.22 531	0.29 270	0.26 404	0.30 309	0.26 308	0.39 391	0.27 225

MLG-Stereo	0.77 87	0.39 15	1.04 24	0.64 43	0.41 93	3.01 255	0.31 23	1.89 99	2.92 581	0.47 5	0.29 6	0.66 126	0.47 39	1.35 201	0.39 13	0.20 49	0.18 130	0.24 105	0.16 27	0.19 9	0.20 48

MC-Stereo	1.06 214	0.48 105	1.55 173	1.15 422	0.41 93	4.56 609	0.61 162	2.06 126	1.46 197	1.90 354	1.61 324	0.89 210	1.12 302	1.35 201	0.73 192	0.25 154	0.18 130	0.26 188	0.22 214	0.25 119	0.24 164

RT-Monster	1.05 212	0.53 155	2.62 295	0.83 196	1.40 534	2.96 249	0.47 102	2.81 271	1.83 370	1.21 243	1.22 203	0.93 227	0.83 189	1.36 203	0.60 128	0.21 61	0.20 227	0.23 65	0.18 90	0.21 52	0.29 259

FE-Mocha	1.06 214	0.74 391	2.45 278	0.97 308	0.69 289	1.57 92	0.40 61	2.92 281	1.47 202	1.82 335	1.81 403	1.62 332	0.88 208	1.36 203	0.78 214	0.29 270	0.20 227	0.35 433	0.31 430	0.26 149	0.33 330

2.5w	0.75 69	0.44 54	1.06 36	0.66 65	0.69 289	2.39 181	0.56 138	2.77 259	0.82 53	0.63 80	0.88 102	0.37 9	0.75 143	1.36 203	0.50 80	0.18 25	0.14 11	0.22 49	0.17 46	0.19 9	0.21 93

LG-Stereo_L2	0.63 34	0.46 71	1.15 90	0.70 88	0.43 106	2.32 174	0.28 17	1.86 95	0.68 13	0.56 30	0.42 15	0.37 9	0.45 31	1.36 203	0.40 16	0.23 101	0.18 130	0.22 49	0.18 90	0.21 52	0.20 48

FACV-RUCA	1.26 268	0.65 306	2.21 251	1.06 364	1.50 557	2.69 212	1.15 497	3.05 297	1.87 374	1.36 255	1.99 462	1.03 245	1.15 319	1.36 203	1.10 320	0.41 482	0.41 544	0.73 623	0.41 535	0.61 538	0.41 430

LoS_RVC	0.94 171	1.30 556	1.31 130	0.84 207	1.63 583	2.02 136	0.59 154	1.51 45	1.36 160	0.81 157	1.33 241	0.84 193	0.88 208	1.36 203	0.73 192	0.21 61	0.17 84	0.20 17	0.14 2	0.20 31	1.45 633

HART	1.03 210	0.85 453	3.13 324	0.84 207	0.38 70	1.17 38	0.42 76	3.54 369	1.47 202	1.08 228	2.17 503	1.48 314	0.57 73	1.37 209	0.74 198	0.23 101	0.18 130	0.28 256	0.21 179	0.32 289	0.24 164

Foundation-i1c-attn	0.74 64	0.38 9	1.05 29	0.71 97	0.35 30	0.95 20	0.67 201	2.42 183	1.68 326	0.77 141	0.88 102	0.76 173	1.25 338	1.38 210	0.48 65	0.23 101	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.20 31	0.21 93

111111	0.87 140	0.50 119	1.13 82	0.66 65	1.08 445	3.37 318	0.33 31	2.33 171	1.47 202	0.74 119	1.50 288	0.61 100	0.59 82	1.40 211	0.48 65	0.24 129	0.19 176	0.22 49	0.16 27	0.24 93	0.19 15

LG-Stereo_L1	0.61 26	0.47 95	1.10 65	0.73 119	0.49 162	1.72 109	0.33 31	1.95 109	0.65 11	0.56 30	0.40 12	0.40 17	0.43 24	1.40 211	0.42 27	0.23 101	0.19 176	0.23 65	0.18 90	0.21 52	0.19 15

LL-Strereo2	1.23 252	0.85 453	2.38 271	0.93 287	0.68 282	3.72 396	1.37 538	2.54 218	1.99 394	1.75 323	1.40 265	1.82 373	0.73 134	1.40 211	0.99 300	0.31 337	0.23 323	0.55 581	0.35 474	0.29 211	0.24 164

R-Stereo Train	1.20 245	0.58 219	1.81 200	0.99 322	0.67 276	3.78 408	0.90 391	4.09 506	1.51 231	2.16 452	1.71 355	1.13 257	0.94 229	1.40 211	0.91 271	0.30 312	0.24 359	0.26 188	0.21 179	0.26 149	0.25 178

RAFT-Stereo	1.20 245	0.58 219	1.81 200	0.99 322	0.67 276	3.78 408	0.90 391	4.09 506	1.51 231	2.16 452	1.71 355	1.13 257	0.94 229	1.40 211	0.91 271	0.30 312	0.24 359	0.26 188	0.21 179	0.26 149	0.25 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Lsterematch	1.15 232	0.84 447	4.02 361	0.80 167	0.39 76	1.68 107	0.68 212	2.01 116	2.02 401	1.58 282	2.02 466	1.35 294	1.40 371	1.41 216	1.10 320	0.28 241	0.16 49	0.29 282	0.22 214	0.29 211	0.37 379

AdaDepth	0.76 77	0.45 59	1.41 154	0.70 88	1.27 500	3.12 273	0.43 81	1.02 12	0.94 95	0.63 80	0.91 118	0.43 28	0.58 77	1.41 216	0.48 65	0.18 25	0.21 261	0.23 65	0.19 134	0.25 119	0.26 208

IPLGR_C	2.28 441	1.31 560	19.46 586	0.92 271	1.32 514	3.93 448	0.89 386	4.20 532	1.82 363	2.30 497	2.63 571	1.16 261	1.07 283	1.41 216	1.29 377	0.37 430	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.45 456

aanet-new-78k	1.46 299	0.57 203	14.51 502	0.74 126	0.34 25	3.31 312	0.68 212	2.34 172	0.72 21	0.58 45	0.88 102	0.50 51	1.06 278	1.42 219	0.45 47	0.19 35	0.15 24	0.25 144	0.17 46	0.24 93	0.20 48

rvit_0105_6	1.00 202	0.93 477	2.21 251	0.92 271	0.55 202	1.52 90	0.79 298	2.41 179	2.96 584	0.76 136	0.72 61	1.02 243	0.75 143	1.42 219	0.81 226	0.40 467	0.43 554	0.34 414	0.31 430	0.43 449	0.34 343

rvit_stereo_0075_2	1.18 238	0.74 391	2.66 301	0.90 254	1.27 500	2.51 194	0.69 223	2.25 155	2.06 414	1.40 263	1.86 428	1.46 313	0.84 191	1.42 219	0.94 287	0.46 523	0.40 535	0.48 540	0.38 509	0.46 480	0.51 499

GANet-ADL	2.20 423	0.73 380	20.11 612	1.25 464	0.69 289	3.83 418	0.76 271	3.49 357	1.71 340	1.65 300	1.99 462	2.10 419	1.10 296	1.42 219	1.26 366	0.38 447	0.33 478	0.25 144	0.22 214	0.42 439	0.36 363

DCANet-4	1.96 381	0.51 128	14.31 500	0.82 183	0.40 86	4.16 524	0.57 141	4.29 573	2.98 588	2.30 497	1.80 390	1.03 245	1.54 423	1.44 223	1.44 405	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

fff	1.74 341	0.70 350	9.08 422	0.81 171	0.36 34	4.15 514	0.57 141	4.23 545	2.09 420	2.30 497	1.80 390	1.19 272	3.02 577	1.44 223	1.46 410	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

csc	1.74 341	0.70 350	9.08 422	0.81 171	0.36 34	4.15 514	0.57 141	4.23 545	2.09 420	2.30 497	1.80 390	1.19 272	3.02 577	1.44 223	1.46 410	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

cscssc	1.74 341	0.70 350	9.08 422	0.81 171	0.36 34	4.15 514	0.57 141	4.23 545	2.09 420	2.30 497	1.80 390	1.19 272	3.02 577	1.44 223	1.46 410	0.29 270	0.23 323	0.23 65	0.18 90	0.24 93	0.42 434

MM-Stereo_test1	1.90 367	0.53 155	19.85 599	1.39 538	0.48 154	1.81 119	0.79 298	3.00 291	1.82 363	1.69 307	1.09 172	0.87 204	0.97 237	1.45 227	0.74 198	0.24 129	0.21 261	0.27 221	0.24 264	0.35 349	0.24 164

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 117	1.13 523	1.23 108	0.97 308	0.57 219	0.81 15	0.43 81	3.49 357	0.84 60	0.73 114	0.95 133	0.44 33	1.17 320	1.45 227	0.60 128	0.26 171	0.18 130	0.24 105	0.17 46	0.30 237	0.19 15

MoCha-V2	0.87 140	0.48 105	1.87 205	0.88 237	0.32 16	1.37 66	0.55 134	2.71 250	1.42 178	0.92 195	1.75 366	0.65 122	1.17 320	1.45 227	0.57 118	0.21 61	0.21 261	0.20 17	0.19 134	0.24 93	0.23 146

AE-Stereo	1.18 238	0.60 245	2.05 227	1.10 390	0.60 234	4.39 567	0.72 238	3.74 406	1.62 310	1.10 230	1.90 443	1.01 241	0.92 223	1.45 227	0.82 228	0.28 241	0.22 293	0.28 256	0.28 365	0.26 149	0.22 126

rvit_stereo_0083	0.86 134	0.67 328	1.42 155	0.87 232	0.65 262	1.23 42	0.64 184	1.67 72	2.28 465	0.79 149	0.93 124	0.93 227	1.07 283	1.46 231	0.75 201	0.32 358	0.36 503	0.30 309	0.26 308	0.33 309	0.28 246

MyStereo8	2.33 454	1.13 523	19.26 581	1.22 454	1.62 581	4.16 524	0.57 141	3.50 360	2.36 484	2.15 446	1.75 366	2.28 429	1.14 311	1.46 231	2.20 530	0.24 129	0.21 261	0.32 359	0.27 336	0.36 362	0.43 444

Reg-Stereo(zero)	1.60 320	0.42 40	10.69 446	0.89 244	0.68 282	3.27 302	0.47 102	2.27 159	1.54 259	1.48 270	1.24 208	2.55 469	2.68 562	1.48 233	1.10 320	0.19 35	0.19 176	0.22 49	0.18 90	0.24 93	0.26 208

CRE-IMP	1.23 252	0.61 265	2.14 244	0.82 183	0.39 76	4.54 599	0.83 329	2.63 239	1.55 267	1.95 371	1.46 274	1.87 384	0.96 232	1.48 233	1.33 385	0.45 515	0.21 261	0.31 336	0.26 308	0.41 420	0.31 300

SGD-Stereo	0.65 38	0.41 29	1.06 36	0.85 219	0.31 12	2.44 187	0.46 96	1.09 14	0.69 16	0.84 174	0.52 32	0.55 72	0.53 60	1.49 235	0.46 56	0.31 337	0.14 11	0.25 144	0.18 90	0.23 83	0.20 48

monsterstereo	0.82 122	0.50 119	1.26 117	0.77 153	1.41 542	2.54 201	0.40 61	3.14 307	0.71 19	0.70 103	1.11 177	0.41 24	0.39 17	1.50 236	0.50 80	0.19 35	0.16 49	0.22 49	0.16 27	0.21 52	0.17 1

iRaftStereo_RVC	1.09 221	0.70 350	1.39 149	0.95 295	0.45 125	3.83 418	0.42 76	2.37 176	1.58 284	1.69 307	1.76 375	1.80 367	0.83 189	1.50 236	0.98 297	0.28 241	0.18 130	0.29 282	0.26 308	0.30 237	0.31 300

PMTNet	0.99 200	0.48 105	1.73 190	0.62 25	0.56 207	4.20 541	0.43 81	1.88 96	1.58 284	1.00 211	1.05 162	0.78 177	0.98 244	1.50 236	0.85 237	1.21 638	0.20 227	0.23 65	0.15 9	0.22 72	0.19 15

rvit_0105_5	1.13 227	0.93 477	2.60 289	0.91 265	0.56 207	1.92 128	0.91 399	3.02 294	2.63 540	0.95 203	1.20 196	1.18 267	0.93 226	1.51 239	0.93 285	0.40 467	0.43 554	0.37 461	0.35 474	0.42 439	0.44 450

DCANet	1.74 341	0.73 380	9.08 422	0.82 183	0.40 86	4.18 532	0.59 154	4.25 555	2.97 585	2.35 515	1.84 417	1.18 267	1.63 451	1.51 239	1.55 436	0.29 270	0.24 359	0.23 65	0.18 90	0.30 237	0.53 506

DispViT+	0.72 56	0.38 9	1.20 104	0.54 3	2.17 643	0.92 18	0.33 31	2.05 122	1.43 182	0.62 72	0.50 29	0.45 37	0.51 57	1.52 241	0.56 113	0.24 129	0.18 130	0.19 8	0.14 2	0.19 9	0.21 93

ADStereo(finetuned)	2.04 396	0.73 380	13.28 474	0.82 183	0.40 86	4.16 524	0.59 154	4.25 555	2.97 585	2.35 515	1.84 417	1.18 267	3.40 596	1.52 241	1.54 435	0.29 270	0.24 359	0.23 65	0.18 90	0.30 237	0.51 499

ACRE	2.27 436	1.11 521	19.45 585	0.91 265	1.30 504	3.94 454	0.87 372	4.21 537	1.80 361	2.28 491	2.62 569	1.17 263	1.04 264	1.52 241	1.30 378	0.37 430	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.46 467

CIPLG	2.27 436	1.18 534	19.24 578	0.92 271	1.34 520	3.95 459	0.89 386	4.23 545	1.82 363	2.31 503	2.67 574	1.17 263	1.06 278	1.53 244	1.32 381	0.37 430	0.23 323	0.27 221	0.22 214	0.31 257	0.45 456

IGEV_Zeroshot_test	2.16 417	0.69 339	20.60 637	1.22 454	0.54 194	2.18 159	0.53 124	3.38 346	1.61 304	1.93 365	1.55 303	3.76 582	1.05 270	1.55 245	0.91 271	0.29 270	0.20 227	0.27 221	0.29 393	0.40 396	0.32 311

aanet-new-90k	0.85 130	0.57 203	1.82 202	0.75 130	0.92 385	3.26 299	0.72 238	2.51 207	0.86 65	0.47 5	0.67 54	0.49 50	0.76 151	1.56 246	0.45 47	0.19 35	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.24 93	0.20 48

IGEV-FE	2.16 417	0.69 339	20.56 633	1.22 454	0.54 194	2.18 159	0.53 124	3.38 346	1.61 304	1.93 365	1.55 303	3.74 580	1.06 278	1.56 246	0.91 271	0.29 270	0.20 227	0.27 221	0.29 393	0.40 396	0.32 311

ours_stereo	0.76 77	0.64 293	1.40 153	0.86 226	0.61 239	1.12 30	0.57 141	1.63 68	1.20 134	0.72 111	1.43 270	0.70 142	0.62 92	1.56 246	0.58 123	0.25 154	0.18 130	0.26 188	0.21 179	0.29 211	0.31 300

Any-RAFT	1.40 291	0.53 155	2.78 309	1.09 381	0.64 254	4.41 574	0.81 319	3.97 471	2.78 559	1.99 383	1.34 246	2.36 443	1.56 426	1.56 246	0.75 201	0.27 197	0.20 227	0.25 144	0.18 90	0.25 119	0.28 246

StereoAnything_RVC	0.94 171	2.66 631	2.20 249	0.76 148	0.34 25	1.18 39	0.39 53	2.31 167	0.69 16	0.51 15	0.34 8	0.32 1	0.89 214	1.57 250	0.35 2	0.32 358	0.16 49	0.23 65	0.15 9	3.31 658	0.18 7

HI	1.27 273	0.90 465	2.33 266	1.10 390	0.68 282	2.92 238	0.45 91	2.49 200	1.76 355	2.13 435	1.65 338	2.42 453	1.84 493	1.58 251	1.61 448	0.26 171	0.16 49	0.28 256	0.29 393	0.26 149	0.25 178

CoSv	1.27 273	0.90 465	2.33 266	1.10 390	0.68 282	2.92 238	0.45 91	2.49 200	1.76 355	2.13 435	1.65 338	2.42 453	1.84 493	1.58 251	1.61 448	0.26 171	0.16 49	0.28 256	0.29 393	0.26 149	0.25 178

Anonymous3	1.72 338	0.76 408	11.61 458	0.83 196	0.84 357	4.46 581	0.84 337	3.57 373	1.16 125	1.34 252	1.37 255	1.11 256	1.03 256	1.58 251	1.13 330	0.70 608	0.58 609	0.33 395	0.35 474	0.47 484	0.42 434

GMStereo	1.01 205	1.00 497	2.86 313	0.83 196	0.45 125	1.47 80	0.57 141	1.89 99	2.11 430	1.52 274	1.24 208	0.87 204	0.74 140	1.58 251	0.94 287	0.40 467	0.21 261	0.30 309	0.30 414	0.47 484	0.36 363
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	1.72 338	0.74 391	6.63 391	1.14 409	0.96 397	3.98 476	0.90 391	3.75 407	2.76 557	2.83 588	1.58 310	2.35 441	1.18 322	1.58 251	1.98 506	0.40 467	0.27 416	0.42 506	0.26 308	0.36 362	0.38 396

LoS	0.94 171	0.52 137	1.88 206	0.86 226	0.36 34	4.15 514	0.51 114	2.18 139	1.45 188	0.97 209	0.88 102	0.62 107	0.79 170	1.59 256	0.86 244	0.26 171	0.19 176	0.24 105	0.16 27	0.21 52	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	1.29 278	0.66 318	2.62 295	0.95 295	0.66 269	2.84 223	0.69 223	3.00 291	1.79 360	2.57 552	1.95 451	1.39 301	1.55 424	1.59 256	1.06 310	0.50 553	0.28 431	0.34 414	0.28 365	0.46 480	0.63 546
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
plain	1.55 305	0.69 339	13.59 480	0.65 56	0.73 302	1.66 106	0.57 141	3.17 312	1.94 388	0.77 141	1.24 208	0.80 183	0.86 196	1.60 258	0.96 293	0.33 377	0.21 261	0.32 359	0.25 285	0.42 439	0.28 246

BUS	1.49 304	0.59 229	1.94 213	0.87 232	0.85 359	4.50 592	0.76 271	4.48 622	1.88 376	2.93 593	1.83 412	3.63 577	0.97 237	1.60 258	1.17 340	0.34 389	0.25 387	0.31 336	0.28 365	0.35 349	0.33 330

BSDual-CNN	1.46 299	0.59 229	1.94 213	0.87 232	0.85 359	4.16 524	1.16 499	4.48 622	1.88 376	2.93 593	1.83 412	2.60 474	1.31 350	1.60 258	1.21 351	0.34 389	0.25 387	0.31 336	0.28 365	0.35 349	0.33 330

psmg	1.47 303	0.59 229	1.94 213	0.92 271	0.85 359	4.30 556	1.42 550	4.10 513	1.88 376	2.64 569	2.09 486	2.60 474	1.31 350	1.60 258	1.21 351	0.34 389	0.27 416	0.33 395	0.34 458	0.36 362	0.34 343

FENet	2.25 431	0.50 119	20.29 623	1.35 518	0.67 276	4.01 482	0.60 157	3.95 464	1.99 394	1.96 374	1.11 177	2.43 456	1.43 386	1.60 258	1.39 393	0.32 358	0.22 293	0.33 395	0.26 308	0.29 211	0.39 403

aanet-new-70k	0.76 77	0.59 229	1.16 91	0.70 88	0.39 76	2.40 183	0.79 298	2.39 177	0.71 19	0.59 53	0.84 90	0.48 48	0.81 180	1.61 263	0.53 98	0.19 35	0.16 49	0.25 144	0.17 46	0.24 93	0.20 48

MIF-Stereo (partial)	0.98 192	0.55 180	2.83 310	0.71 97	1.03 428	1.08 28	0.49 108	2.55 219	1.66 321	0.79 149	1.20 196	0.80 183	0.90 217	1.61 263	1.56 438	0.36 422	0.24 359	0.33 395	0.25 285	0.40 396	0.28 246

DF	0.97 186	0.56 192	1.59 179	0.93 287	0.51 169	1.13 31	0.97 437	4.39 607	1.44 185	0.95 203	1.59 315	1.01 241	0.57 73	1.62 265	0.75 201	0.32 358	0.22 293	0.25 144	0.19 134	0.25 119	0.25 178

SCV_C0	0.89 148	0.59 229	1.96 218	0.83 196	0.44 117	1.24 46	0.64 184	3.33 341	1.66 321	0.82 159	1.20 196	0.73 163	0.66 114	1.62 265	0.66 155	0.32 358	0.21 261	0.24 105	0.20 159	0.28 191	0.23 146

MyStereo06	2.46 483	0.72 369	19.97 604	1.02 348	0.99 413	4.26 547	0.86 351	3.51 363	1.68 326	1.92 361	1.73 360	4.01 594	4.22 618	1.62 265	0.88 255	0.24 129	0.23 323	0.34 414	0.26 308	0.42 439	0.36 363

ICVP	2.26 434	0.66 318	21.18 657	0.99 322	0.88 373	4.28 553	0.95 425	3.32 335	1.60 300	1.66 302	1.76 375	1.34 292	1.14 311	1.62 265	1.32 381	0.53 568	0.35 497	0.33 395	0.29 393	0.40 396	0.51 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.38 290	0.64 293	2.61 292	1.09 381	0.57 219	4.30 556	1.02 460	3.86 433	1.51 231	1.72 316	1.74 362	1.28 284	1.77 478	1.62 265	1.61 448	0.39 459	0.27 416	0.33 395	0.30 414	0.41 420	0.47 472

rvit_0105_4	1.07 218	0.99 494	2.39 272	0.93 287	0.54 194	1.62 102	0.84 337	2.77 259	2.91 579	0.80 153	0.91 118	1.09 251	0.86 196	1.63 270	0.85 237	0.40 467	0.45 564	0.35 433	0.31 430	0.43 449	0.40 424

MyStereo07	1.01 205	0.80 426	1.26 117	1.00 330	1.04 431	3.95 459	0.95 425	2.07 128	1.42 178	0.75 122	1.22 203	0.68 133	0.91 220	1.63 270	0.67 160	0.24 129	0.24 359	0.34 414	0.26 308	0.41 420	0.37 379

Anonymous_2	3.01 559	0.89 463	4.53 372	1.06 364	1.18 469	2.93 243	0.87 372	3.24 322	1.46 197	1.86 342	1.35 249	4.11 600	2.35 542	1.64 272	1.28 374	0.82 619	0.90 641	8.71 698	15.84 704	4.44 676	0.74 573

RAFT	1.23 252	0.84 447	2.05 227	0.96 301	0.47 146	1.80 118	0.94 421	3.18 314	1.46 197	1.60 284	1.71 355	3.04 521	1.59 427	1.64 272	1.32 381	0.38 447	0.24 359	0.40 487	0.32 442	0.40 396	0.35 357

EAI-Stereo	2.35 463	0.63 282	2.97 316	0.95 295	0.65 262	3.84 423	14.27 688	5.04 650	2.19 445	2.06 416	7.25 646	1.10 254	0.94 229	1.65 274	1.37 391	0.31 337	0.22 293	0.27 221	0.60 601	0.27 169	0.32 311

Foundation-i1a	0.78 96	0.38 9	1.07 38	0.71 97	0.33 20	0.91 17	0.63 180	2.42 183	1.93 386	0.93 197	0.73 62	0.95 233	1.22 329	1.66 275	0.57 118	0.24 129	0.17 84	0.20 17	0.17 46	0.19 9	0.22 126

SCV	0.95 179	0.63 282	1.38 147	1.70 598	0.41 93	1.23 42	0.89 386	3.53 368	1.57 280	0.61 65	1.54 299	0.93 227	0.77 156	1.66 275	0.66 155	0.36 422	0.20 227	0.25 144	0.19 134	0.29 211	0.25 178

ProNet	0.82 122	0.71 364	1.50 165	0.86 226	0.45 125	1.78 116	0.83 329	1.75 81	1.28 149	0.66 91	1.13 182	0.78 177	0.76 151	1.66 275	0.71 184	0.24 129	0.20 227	0.25 144	0.23 235	0.29 211	0.25 178

HHNet	2.48 488	0.71 364	20.52 632	0.64 43	0.64 254	4.07 496	0.93 416	3.76 409	1.56 274	2.15 446	4.92 637	0.98 236	3.37 595	1.66 275	1.79 481	0.32 358	0.20 227	0.31 336	0.27 336	0.36 362	0.42 434

Pruner-Stereo	1.32 284	0.59 229	2.11 242	1.79 612	0.47 146	4.73 638	0.79 298	2.53 209	1.72 343	2.47 534	1.58 310	1.48 314	1.03 256	1.66 275	1.47 415	0.44 506	0.21 261	0.34 414	0.30 414	0.30 237	0.39 403

NLSM1	1.86 358	0.53 155	1.39 149	0.73 119	1.89 628	3.09 266	0.64 184	8.41 671	12.10 676	0.79 149	1.21 200	0.73 163	0.86 196	1.67 280	1.45 409	0.26 171	0.24 359	0.29 282	0.24 264	0.31 257	0.27 225

anonymousdsp	0.95 179	0.69 339	1.27 123	0.83 196	0.52 182	4.54 599	0.84 337	1.76 82	1.24 138	0.76 136	1.06 166	0.78 177	0.77 156	1.67 280	0.69 175	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.26 208

IGEV-Stereo	0.95 179	0.69 339	1.27 123	0.84 207	0.52 182	4.54 599	0.84 337	1.76 82	1.24 138	0.75 122	1.06 166	0.79 181	0.77 156	1.68 282	0.69 175	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.26 208
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WQFJX	2.14 415	0.54 171	1.28 125	0.61 16	1.85 622	2.87 229	0.77 284	11.60 677	14.62 681	0.82 159	1.15 185	0.89 210	1.10 296	1.69 283	1.39 393	0.28 241	0.25 387	0.25 144	0.21 179	0.32 289	0.25 178

SMoEStereo_RVC	0.80 104	0.53 155	1.12 76	0.92 271	0.44 117	2.41 184	0.79 298	1.49 44	1.16 125	0.70 103	1.12 179	0.64 116	0.64 99	1.69 283	0.87 250	0.22 83	0.16 49	0.31 336	0.22 214	0.26 149	0.25 178

model_zeroshot	1.21 248	0.60 245	3.55 343	1.05 358	0.57 219	3.46 339	0.63 180	2.73 253	1.55 267	2.05 411	1.38 259	1.50 317	0.82 184	1.69 283	0.87 250	0.29 270	0.23 323	0.30 309	0.23 235	0.27 169	0.32 311

fffy	0.80 104	0.59 229	1.56 175	1.00 330	0.47 146	1.27 50	0.76 271	1.90 101	1.02 111	0.75 122	1.35 249	0.83 191	0.72 129	1.70 286	0.62 135	0.23 101	0.19 176	0.27 221	0.21 179	0.28 191	0.32 311

AdaStereo	1.45 298	0.83 442	2.34 269	1.28 482	0.81 333	3.21 285	1.14 496	4.20 532	2.46 514	2.05 411	1.77 381	2.48 463	1.18 322	1.71 287	1.44 405	0.43 500	0.25 387	0.43 510	0.28 365	0.44 460	0.34 343
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	1.11 225	0.53 155	1.80 199	1.55 577	0.65 262	2.20 163	0.60 157	3.66 388	1.49 218	1.60 284	1.26 218	1.03 245	1.35 359	1.72 288	0.97 294	0.28 241	0.31 463	0.29 282	0.23 235	0.30 237	0.34 343

rvit_0105_3	1.24 257	0.93 477	2.84 311	0.97 308	0.58 228	2.38 179	1.08 480	3.26 325	2.53 526	1.18 238	1.40 265	1.24 279	1.04 264	1.73 289	0.97 294	0.44 506	0.44 559	0.40 487	0.42 542	0.42 439	0.50 491

AASNet	2.44 479	0.92 473	19.79 596	1.35 518	1.49 554	3.81 415	1.07 475	3.85 430	2.93 583	1.95 371	2.29 526	1.96 397	1.29 344	1.73 289	1.93 497	0.39 459	0.33 478	0.45 522	0.30 414	0.55 513	0.45 456

DeepStereo_RVC	1.55 305	0.63 282	3.32 335	0.77 153	0.42 100	4.49 589	0.72 238	2.50 204	1.58 284	2.02 402	1.81 403	1.54 322	6.38 653	1.73 289	1.19 343	0.46 523	0.22 293	0.29 282	0.28 365	0.35 349	0.38 396

mms	0.77 87	0.68 336	1.17 95	0.83 196	0.71 295	1.41 70	0.67 201	1.61 60	1.12 124	0.77 141	1.37 255	0.63 114	0.54 66	1.75 292	0.63 139	0.24 129	0.19 176	0.26 188	0.21 179	0.31 257	0.34 343

DEFOM-Stereo	0.70 50	0.46 71	1.13 82	0.72 110	0.48 154	3.40 325	0.44 86	0.90 6	0.77 31	0.86 182	0.58 41	0.45 37	0.43 24	1.76 293	0.43 34	0.24 129	0.18 130	0.22 49	0.16 27	0.21 52	0.20 48

test_xeample3	2.12 411	0.63 282	21.55 666	0.91 265	0.47 146	1.85 121	0.94 421	7.96 667	1.23 136	0.75 122	0.76 69	0.64 116	0.70 124	1.77 294	0.83 231	0.30 312	0.21 261	0.27 221	0.21 179	0.27 169	0.24 164

tg	1.15 232	0.67 328	1.31 130	0.94 292	0.54 194	4.02 484	0.41 68	2.96 286	1.59 299	1.69 307	1.85 425	1.84 379	0.97 237	1.78 295	0.83 231	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.26 308	0.29 211	0.27 225

dd	1.26 268	1.15 528	2.47 279	0.92 271	0.49 162	4.35 562	0.75 268	1.92 104	2.11 430	1.44 267	1.24 208	1.19 272	1.05 270	1.78 295	1.70 466	0.57 576	0.34 491	0.35 433	0.33 450	0.60 533	0.46 467

rafts_anoy	1.24 257	0.80 426	3.61 349	1.17 432	1.20 483	3.00 252	0.61 162	3.17 312	1.58 284	1.37 258	1.26 218	1.19 272	1.12 302	1.78 295	1.25 363	0.32 358	0.23 323	0.32 359	0.32 442	0.31 257	0.30 290

DilatedVolume-Stereo	0.81 117	0.60 245	1.51 167	1.01 337	0.59 231	1.34 63	0.51 114	1.56 52	1.08 122	1.26 247	1.24 208	0.77 176	0.87 201	1.79 298	0.72 189	0.23 101	0.24 359	0.22 49	0.21 179	0.25 119	0.23 146

Selective-IGEV-i1	1.43 294	0.59 229	2.42 277	1.15 422	1.07 442	3.82 417	1.09 484	3.79 415	2.11 430	1.62 291	1.91 444	2.65 480	1.22 329	1.80 299	1.12 328	0.32 358	0.27 416	0.46 528	0.54 587	0.31 257	0.39 403

fffft	0.76 77	0.47 95	1.28 125	0.82 183	0.54 194	1.51 86	0.80 309	2.09 130	1.18 128	0.63 80	0.84 90	0.59 93	0.55 67	1.80 299	0.85 237	0.19 35	0.18 130	0.27 221	0.20 159	0.26 149	0.24 164
1: 1. 1
EGLCR-Stereo	1.06 214	0.51 128	1.56 175	1.02 348	0.39 76	4.27 552	0.42 76	4.08 504	1.48 212	0.90 191	0.68 55	1.09 251	0.66 114	1.81 301	0.62 135	0.27 197	0.19 176	0.29 282	0.23 235	0.37 375	0.25 178

TRStereo	2.31 448	1.87 606	19.74 595	1.53 570	1.16 467	4.26 547	1.08 480	4.73 642	1.45 188	1.55 277	1.28 226	1.75 351	0.85 194	1.81 301	1.20 347	0.36 422	0.26 404	0.32 359	0.36 484	0.34 328	0.33 330

anonymity	1.76 346	1.26 552	2.73 307	1.66 592	1.32 514	1.84 120	1.07 475	3.49 357	2.30 469	2.11 428	2.11 491	1.71 347	3.90 611	1.82 303	1.48 418	1.10 633	1.09 646	1.08 640	1.08 641	1.05 614	1.09 614

NLMM1	2.18 420	0.55 180	1.34 138	0.62 25	1.86 623	3.30 311	0.62 177	11.92 680	15.07 684	0.86 182	0.96 136	0.84 193	0.90 217	1.83 304	1.35 389	0.27 197	0.27 416	0.27 221	0.24 264	0.31 257	0.28 246

Select-FE	2.25 431	0.87 459	17.36 545	1.06 364	0.99 413	2.04 144	0.46 96	3.79 415	1.61 304	2.52 543	1.81 403	4.41 616	3.15 584	1.83 304	0.92 276	0.32 358	0.35 497	0.30 309	0.41 535	0.32 289	0.55 518

PSMNet-RUCA	1.64 328	1.50 584	2.57 288	1.50 565	1.38 530	3.05 258	1.36 533	3.31 330	2.24 453	1.36 255	2.07 483	1.40 306	1.09 290	1.83 304	1.55 436	1.15 636	0.69 629	1.26 646	0.96 633	1.64 643	0.94 604

monsters	0.82 122	0.58 219	1.16 91	0.76 148	1.52 561	2.92 238	0.40 61	2.66 244	0.72 21	0.66 91	0.84 90	0.38 13	0.41 20	1.84 307	0.48 65	0.20 49	0.16 49	0.20 17	0.16 27	0.19 9	0.19 15

PAM	2.43 477	0.61 265	20.86 644	1.07 367	0.73 302	2.93 243	0.53 124	3.24 322	1.53 250	1.89 353	2.43 548	5.29 647	2.76 564	1.84 307	1.02 304	0.27 197	0.24 359	0.26 188	0.25 285	0.40 396	0.50 491

ff7	0.98 192	0.69 339	2.05 227	0.84 207	0.52 182	4.55 604	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

ffff	0.98 192	0.69 339	2.05 227	0.84 207	0.52 182	4.55 604	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

11t	0.98 192	0.69 339	2.05 227	0.84 207	0.52 182	4.55 604	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

ccc-4	0.98 192	0.69 339	2.05 227	0.84 207	0.52 182	4.55 604	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.75 122	1.03 150	0.70 142	0.77 156	1.84 307	0.68 164	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.21 179	0.31 257	0.27 225

dual_stereo	0.68 45	0.40 19	1.05 29	0.64 43	0.37 54	0.84 16	0.34 40	3.40 349	1.03 113	0.50 11	0.46 24	0.58 88	0.40 18	1.85 313	0.49 73	0.23 101	0.17 84	0.21 33	0.16 27	0.20 31	0.19 15

DN	1.08 220	0.54 171	3.15 326	0.90 254	1.00 422	3.37 318	0.48 106	2.59 233	1.45 188	0.95 203	0.82 87	1.32 290	0.73 134	1.86 314	0.64 142	0.30 312	0.26 404	0.28 256	0.24 264	0.34 328	0.32 311

raft+_RVC	1.21 248	0.83 442	2.61 292	1.35 518	0.97 401	3.60 376	0.76 271	3.23 320	1.51 231	1.33 251	1.67 341	1.03 245	1.10 296	1.87 315	0.92 276	0.24 129	0.22 293	0.25 144	0.24 264	0.26 149	0.25 178

WQFJX1	2.20 423	0.52 137	1.38 147	0.62 25	1.78 615	3.07 263	0.67 201	12.26 683	15.24 685	0.84 174	1.05 162	0.91 217	0.97 237	1.88 316	1.26 366	0.27 197	0.25 387	0.28 256	0.21 179	0.36 362	0.25 178

ToySt	1.35 286	0.72 369	3.65 351	1.01 337	0.50 167	3.31 312	1.01 455	3.46 352	1.73 345	1.30 248	1.55 303	2.07 417	1.47 398	1.88 316	1.40 396	0.27 197	0.27 416	0.30 309	0.32 442	0.42 439	0.39 403

GwcNet-ADL	2.47 486	0.67 328	21.48 665	0.96 301	0.72 297	4.61 615	0.95 425	4.42 612	2.36 484	1.98 378	1.80 390	2.55 469	1.24 336	1.90 318	1.41 400	0.40 467	0.46 573	0.24 105	0.27 336	0.41 420	0.49 484

mmm	1.27 273	0.58 219	2.20 249	1.41 542	0.68 282	2.39 181	0.85 346	3.90 446	1.63 313	2.20 465	1.84 417	1.28 284	1.50 407	1.91 319	0.89 258	0.31 337	0.27 416	0.45 522	0.37 496	0.38 380	0.34 343

x	1.15 232	0.57 203	1.53 169	1.44 549	0.67 276	1.94 129	0.97 437	3.87 436	1.57 280	1.61 289	1.28 226	1.58 326	1.22 329	1.93 320	1.04 308	0.28 241	0.30 454	0.34 414	0.29 393	0.32 289	0.31 300

AFF-stereo	1.31 282	0.77 411	1.46 159	1.10 390	0.45 125	3.93 448	0.48 106	2.92 281	2.92 581	1.90 354	2.21 511	2.11 421	1.52 413	1.93 320	1.12 328	0.21 61	0.16 49	0.25 144	0.25 285	0.29 211	0.20 48

Consistency-Raft	2.86 533	1.66 595	19.61 590	1.40 541	1.75 610	3.84 423	1.32 526	4.07 500	2.25 456	1.78 327	2.67 574	1.82 373	4.41 622	1.94 322	2.06 514	0.83 621	0.94 643	1.03 636	1.12 642	1.70 645	1.09 614

PSi22	0.93 167	0.71 364	1.23 108	1.00 330	0.36 34	1.73 111	0.36 46	3.46 352	1.44 185	0.98 210	1.39 261	1.16 261	0.64 99	1.95 323	0.75 201	0.19 35	0.17 84	0.21 33	0.17 46	0.34 328	0.35 357

PAM_32	2.45 480	0.63 282	20.74 640	1.05 358	0.65 262	2.83 222	0.46 96	2.91 280	1.54 259	1.95 371	2.66 573	4.99 637	3.78 607	1.96 324	0.92 276	0.27 197	0.22 293	0.27 221	0.25 285	0.36 362	0.48 477

RAFT_CTSACE	1.80 352	1.06 510	10.00 435	1.71 599	1.39 532	3.49 348	1.06 473	3.05 297	1.62 310	1.70 311	2.04 472	2.51 466	1.80 486	1.98 325	0.94 287	0.25 154	0.22 293	0.28 256	0.30 414	0.30 237	0.26 208

Monster-pub-mixall	0.64 36	0.42 40	1.00 19	0.83 196	0.48 154	1.39 68	0.32 28	1.45 39	0.82 53	0.88 186	0.85 94	0.39 15	0.36 13	1.99 326	0.47 61	0.20 49	0.16 49	0.17 1	0.15 9	0.18 1	0.21 93

MIM_Stereo	1.20 245	0.78 417	3.30 334	1.05 358	0.43 106	3.04 256	0.60 157	2.46 196	1.51 231	1.60 284	1.58 310	1.82 373	1.29 344	2.00 327	1.07 313	0.24 129	0.24 359	0.28 256	0.25 285	0.27 169	0.27 225

anonymousdsp2	1.26 268	0.60 245	3.74 355	1.02 348	0.41 93	3.60 376	0.72 238	3.68 391	1.47 202	1.37 258	1.56 307	1.83 376	1.01 251	2.00 327	0.66 155	0.29 270	0.20 227	0.28 256	0.20 159	0.32 289	0.29 259

RALAANet	1.28 276	1.08 514	3.21 328	1.25 464	0.94 393	1.44 76	0.69 223	3.15 309	2.57 533	2.01 397	1.80 390	1.29 287	1.05 270	2.00 327	1.48 418	0.27 197	0.20 227	0.27 221	0.24 264	0.40 396	0.27 225

s12784h	1.31 282	0.45 59	2.41 275	0.71 97	0.35 30	4.42 576	0.50 110	4.22 541	2.73 552	2.01 397	2.48 553	0.91 217	0.96 232	2.01 330	0.70 181	0.29 270	0.18 130	0.24 105	0.16 27	0.27 169	0.18 7

MyStereo04	2.29 444	0.80 426	18.77 570	1.00 330	1.04 431	3.95 459	0.95 425	3.91 451	2.54 530	1.99 383	1.27 225	2.31 436	1.65 456	2.02 331	1.77 478	0.24 129	0.24 359	0.34 414	0.26 308	0.41 420	0.37 379

Pro-Stereo	0.68 45	0.33 4	0.97 16	0.68 76	0.43 106	3.11 271	0.35 44	0.70 3	0.96 99	0.54 27	0.54 34	0.62 107	0.27 1	2.06 332	0.68 164	0.24 129	0.16 49	0.30 309	0.25 285	0.20 31	0.19 15

MyStereo05	2.37 469	0.72 369	19.94 602	1.02 348	0.99 413	4.26 547	0.86 351	4.01 481	2.62 539	2.14 438	1.26 218	2.28 429	1.63 451	2.07 333	1.68 464	0.24 129	0.23 323	0.34 414	0.26 308	0.42 439	0.36 363

StereoVision	1.65 329	0.75 402	7.47 403	1.01 337	1.80 619	2.61 206	0.61 162	3.06 300	1.96 389	1.25 245	3.46 619	1.85 382	0.88 208	2.07 333	1.93 497	0.43 500	0.36 503	0.37 461	0.36 484	0.48 487	0.33 330

Selective-RAFT	1.15 232	0.46 71	1.64 183	0.99 322	0.45 125	4.17 529	0.51 114	3.21 315	1.69 333	1.12 235	1.34 246	1.45 311	1.40 371	2.08 335	0.94 287	0.41 482	0.20 227	0.24 105	0.23 235	0.27 169	0.25 178

ROB_FTStereo_v2	1.23 252	0.66 318	2.02 223	0.75 130	0.37 54	4.67 624	0.76 271	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.46 274	1.78 357	1.14 311	2.08 335	0.88 255	0.48 537	0.22 293	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

MSMDNet	2.23 427	0.64 293	17.32 541	0.84 207	0.75 309	3.53 359	0.64 184	3.61 380	1.98 393	1.71 315	1.64 331	3.22 536	2.99 574	2.08 335	1.11 325	0.31 337	0.37 515	0.45 522	0.26 308	0.62 542	0.45 456

PCWNet_CMD	2.23 427	0.65 306	17.36 545	0.83 196	0.76 313	3.51 354	0.64 184	3.60 377	1.97 391	1.70 311	1.63 329	3.22 536	3.05 581	2.09 338	1.11 325	0.31 337	0.36 503	0.47 532	0.26 308	0.64 552	0.47 472

HITNet	2.07 401	0.82 438	14.77 505	1.34 513	0.56 207	3.47 342	0.80 309	4.07 500	2.35 481	2.16 452	1.61 324	1.64 334	1.44 389	2.09 338	2.56 562	0.26 171	0.18 130	0.41 499	0.26 308	0.45 469	0.25 178
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	1.85 357	0.74 391	13.77 483	1.78 607	0.36 34	4.48 583	0.74 258	3.98 473	1.53 250	1.01 212	1.81 403	0.72 156	1.62 438	2.13 340	0.64 142	0.29 270	0.17 84	0.32 359	0.21 179	0.33 309	0.32 311

xx1	2.03 394	0.74 391	13.77 483	1.78 607	0.36 34	4.48 583	0.74 258	4.23 545	3.95 641	1.01 212	1.81 403	1.79 364	1.34 356	2.13 340	0.64 142	0.29 270	0.17 84	0.33 395	0.33 450	0.33 309	0.32 311

cc1	1.98 385	0.74 391	13.77 483	1.78 607	0.36 34	4.48 583	0.74 258	4.23 545	3.95 641	1.01 212	1.81 403	0.72 156	1.62 438	2.13 340	0.64 142	0.29 270	0.17 84	0.32 359	0.21 179	0.31 257	0.29 259

IGEV-Stereo+	0.94 171	0.47 95	1.19 97	0.86 226	2.02 638	1.40 69	0.39 53	1.17 20	0.88 69	0.61 65	0.44 21	0.47 42	0.79 170	2.14 343	0.42 27	0.27 197	0.19 176	0.22 49	0.17 46	2.26 651	2.41 655

KYRaft	1.59 318	0.52 137	1.73 190	0.95 295	0.49 162	4.38 565	1.79 586	2.43 188	1.51 231	2.49 536	2.98 593	2.00 404	3.41 597	2.14 343	0.82 228	0.30 312	0.21 261	0.33 395	0.46 555	0.35 349	2.45 658

UDGNet	1.40 291	1.52 585	2.22 254	1.38 536	0.62 248	4.39 567	0.68 212	1.80 88	2.18 444	1.34 252	1.18 192	0.99 237	1.00 247	2.16 345	1.19 343	1.09 632	0.34 491	1.30 647	0.98 635	1.10 621	0.58 531

RALCasStereoNet	1.19 240	1.02 499	2.06 236	1.12 401	1.14 460	3.08 265	0.70 233	2.99 289	1.73 345	1.34 252	1.68 344	1.18 267	0.91 220	2.16 345	1.00 302	0.30 312	0.26 404	0.24 105	0.21 179	0.29 211	0.30 290

H2IRNET	1.90 367	0.53 155	14.29 499	1.14 409	0.60 234	4.48 583	0.44 86	2.65 241	1.81 362	1.05 221	2.30 531	1.67 337	1.40 371	2.17 347	1.50 424	0.36 422	0.21 261	0.33 395	0.37 496	0.34 328	0.29 259

HUI-Stereo	1.25 261	0.66 318	2.33 266	0.75 130	0.37 54	4.68 625	0.78 291	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.46 274	1.79 364	1.13 304	2.17 347	0.85 237	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

PSM-adaLoss	1.24 257	0.65 306	2.03 224	0.75 130	0.37 54	4.68 625	0.73 246	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.47 279	1.78 357	1.13 304	2.18 349	0.87 250	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

DCVSM-stereo	2.31 448	0.66 318	20.69 639	1.11 397	0.93 391	2.58 204	0.73 246	2.61 236	1.60 300	2.57 552	1.53 297	3.30 544	1.72 471	2.19 350	1.23 358	0.34 389	0.53 594	0.41 499	0.32 442	0.45 469	0.62 542

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 521	1.26 552	22.01 674	1.08 375	0.99 413	1.61 100	0.86 351	3.69 396	1.64 314	1.52 274	5.62 643	3.35 548	3.44 601	2.20 351	1.33 385	0.26 171	0.21 261	0.30 309	0.62 605	0.93 604	0.67 555

ssnet_v2	2.04 396	0.88 462	7.87 405	1.20 445	0.87 369	3.86 433	1.64 576	4.01 481	2.60 538	2.61 563	1.96 452	3.79 583	1.71 469	2.20 351	2.96 575	0.41 482	0.35 497	0.42 506	0.37 496	0.55 513	0.52 504

ffm	1.72 338	0.60 245	5.21 380	1.14 409	0.99 413	3.62 381	0.86 351	4.22 541	3.37 623	2.20 465	2.30 531	3.48 559	1.62 438	2.21 353	0.65 151	0.29 270	0.16 49	0.48 540	0.37 496	0.30 237	0.29 259

tt1	1.79 350	0.73 380	10.41 443	1.75 604	0.36 34	4.55 604	0.79 298	4.22 541	3.37 623	1.08 228	1.80 390	0.74 169	1.48 400	2.21 353	0.65 151	0.29 270	0.16 49	0.31 336	0.22 214	0.30 237	0.29 259

RAFT-IKP	1.25 261	0.66 318	2.23 256	0.75 130	0.37 54	4.64 619	0.74 258	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.47 279	1.78 357	1.13 304	2.22 355	0.92 276	0.48 537	0.22 293	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

Prome-Stereo	1.61 322	0.55 180	1.71 188	0.98 316	0.60 234	4.41 574	1.82 590	3.03 295	1.53 250	2.18 458	3.45 618	1.72 348	3.49 603	2.23 356	1.08 316	0.29 270	0.20 227	0.26 188	0.25 285	0.34 328	2.16 649

IER	1.69 335	0.65 306	7.19 399	0.94 292	1.15 462	3.28 306	0.89 386	3.48 354	1.97 391	2.10 424	1.98 459	2.28 429	2.12 519	2.25 357	1.75 477	0.29 270	0.23 323	0.36 449	0.30 414	0.32 289	0.34 343

ROB_FTStereo	1.25 261	0.66 318	2.14 244	0.75 130	0.37 54	4.65 621	0.77 284	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.47 279	1.78 357	1.13 304	2.26 358	0.86 244	0.47 532	0.22 293	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

iRaft-Stereo_20w	1.88 364	0.62 274	10.58 445	0.90 254	0.83 350	2.96 249	0.78 291	4.90 647	1.58 284	2.29 493	1.60 320	1.25 281	4.51 625	2.28 359	0.90 262	0.29 270	0.21 261	0.26 188	0.24 264	0.41 420	0.31 300

CBFPSM	2.05 398	0.95 485	10.12 439	1.07 367	1.05 433	2.84 223	1.20 510	3.28 326	1.73 345	1.82 335	1.30 230	4.56 624	4.06 614	2.34 360	2.34 540	0.25 154	0.38 521	0.32 359	0.27 336	0.37 375	0.79 586

depthmonostereo	0.94 171	0.71 364	2.39 272	0.85 219	0.54 194	2.21 165	0.53 124	1.83 91	1.17 127	0.95 203	1.09 172	0.99 237	0.97 237	2.37 361	0.68 164	0.23 101	0.27 416	0.22 49	0.20 159	0.25 119	0.26 208

MFMNet_re	2.91 540	1.91 607	18.25 559	3.06 657	1.89 628	3.13 274	1.67 581	3.52 364	2.97 585	3.14 609	2.87 590	2.26 427	2.41 545	2.42 362	2.00 507	1.10 633	1.05 645	0.94 633	0.90 629	1.28 635	1.46 635

Patchmatch Stereo++	1.25 261	0.65 306	2.06 236	0.75 130	0.37 54	4.68 625	0.76 271	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.47 279	1.78 357	1.14 311	2.44 363	0.90 262	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259
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	1.25 261	0.65 306	2.06 236	0.75 130	0.37 54	4.68 625	0.76 271	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.47 279	1.78 357	1.14 311	2.44 363	0.90 262	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

PSM-AAD	2.43 477	0.54 171	1.32 134	0.92 271	0.54 194	4.48 583	7.47 674	2.96 286	1.55 267	2.31 503	2.56 563	1.26 282	16.23 685	2.46 365	0.89 258	0.28 241	0.21 261	0.58 588	0.41 535	0.34 328	1.32 627

iGMRVC	1.26 268	0.66 318	2.14 244	0.75 130	0.37 54	4.66 622	0.74 258	2.53 209	1.58 284	1.99 383	1.46 274	1.78 357	1.14 311	2.46 365	0.92 276	0.48 537	0.23 323	0.32 359	0.27 336	0.40 396	0.29 259

LMCR-Stereo	2.40 472	1.31 560	18.61 569	1.59 582	0.86 364	3.87 435	1.15 497	4.32 589	1.60 300	2.25 486	2.27 519	1.13 257	2.43 547	2.48 367	1.60 445	0.88 624	0.24 359	0.29 282	0.24 264	0.56 519	0.30 290

RT-IGEV	2.37 469	0.60 245	15.33 520	1.49 563	0.78 321	2.10 152	1.28 521	4.25 555	1.69 333	2.58 556	3.19 608	3.60 576	4.94 630	2.49 368	1.19 343	0.35 409	0.24 359	0.31 336	0.26 308	0.33 309	0.42 434

GMStereo_Zeroshot	1.41 293	1.21 539	3.33 336	1.29 486	0.72 297	3.35 316	0.53 124	2.58 232	1.68 326	2.35 515	1.56 307	2.42 453	0.96 232	2.50 369	1.16 336	0.45 515	0.23 323	0.40 487	0.24 264	0.79 591	0.33 330

iinet-f	2.26 434	1.18 534	13.71 481	1.14 409	1.11 454	3.77 406	1.10 487	4.14 522	2.17 442	2.06 416	1.76 375	2.99 517	2.99 574	2.50 369	2.49 554	0.35 409	0.39 530	0.27 221	0.28 365	0.45 469	0.39 403

SFCPSM	2.18 420	0.63 282	17.03 540	0.88 237	0.98 410	3.74 402	1.28 521	4.09 506	2.16 440	1.85 338	1.83 412	1.65 335	1.39 367	2.50 369	1.50 424	0.33 377	0.27 416	0.39 481	0.36 484	0.34 328	0.37 379

ISRNet	1.69 335	0.76 408	5.69 386	1.27 479	1.36 524	2.85 225	0.61 162	3.60 377	1.91 384	2.13 435	2.12 494	2.90 507	1.41 378	2.51 372	1.71 467	0.49 549	0.50 590	0.56 583	0.47 558	0.49 493	0.57 526

TestStereo1	1.56 310	0.81 431	2.32 264	1.61 587	0.64 254	4.13 510	1.36 533	3.79 415	3.20 610	1.60 284	2.57 565	1.39 301	2.15 523	2.51 372	1.30 378	0.29 270	0.20 227	0.34 414	0.25 285	0.40 396	0.36 363

SA-5K	1.56 310	0.81 431	2.32 264	1.61 587	0.64 254	4.13 510	1.36 533	3.79 415	3.20 610	1.60 284	2.57 565	1.39 301	2.15 523	2.51 372	1.30 378	0.29 270	0.20 227	0.34 414	0.25 285	0.40 396	0.36 363

CFNet_pseudo	2.12 411	0.67 328	15.14 516	0.85 219	0.74 307	3.95 459	0.64 184	3.95 464	1.78 358	1.90 354	1.79 387	3.27 541	1.62 438	2.51 372	1.16 336	0.31 337	0.36 503	0.53 572	0.27 336	0.63 544	0.44 450

ccs_rob	2.13 413	0.67 328	15.11 515	0.84 207	0.75 309	3.96 469	0.65 194	3.95 464	1.78 358	1.88 347	1.79 387	3.26 540	1.64 454	2.51 372	1.16 336	0.31 337	0.36 503	0.54 580	0.27 336	0.65 555	0.45 456

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 463	0.99 494	19.62 591	1.09 381	0.96 397	1.51 86	0.44 86	4.05 494	1.64 314	1.31 249	1.67 341	4.93 634	2.45 549	2.52 377	1.40 396	0.30 312	0.20 227	0.31 336	0.50 574	0.57 524	0.60 536

test_4	1.30 279	0.50 119	6.16 389	0.84 207	0.45 125	1.61 100	1.12 491	2.14 136	1.42 178	1.52 274	2.31 537	1.84 379	0.79 170	2.52 377	1.19 343	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.29 393	0.29 211	0.25 178

xyz-stereo-finetune	1.05 212	0.62 274	1.46 159	0.59 12	0.36 34	3.48 345	0.81 319	2.69 248	1.74 351	0.94 199	1.21 200	0.91 217	0.78 165	2.53 379	1.28 374	0.24 129	0.24 359	0.26 188	0.23 235	0.30 237	0.23 146

HH	2.23 427	0.86 456	21.59 667	0.98 316	0.51 169	1.49 84	0.82 323	2.74 254	1.54 259	1.10 230	1.69 349	4.62 627	1.86 498	2.55 380	0.69 175	0.26 171	0.22 293	0.29 282	0.23 235	0.34 328	0.27 225

HanStereo	2.23 427	0.86 456	21.59 667	0.98 316	0.51 169	1.49 84	0.82 323	2.74 254	1.54 259	1.10 230	1.69 349	4.62 627	1.86 498	2.55 380	0.69 175	0.26 171	0.22 293	0.29 282	0.23 235	0.34 328	0.27 225

SA	1.62 324	0.75 402	3.78 358	1.07 367	0.43 106	4.26 547	1.36 533	4.45 619	3.12 599	1.63 293	1.97 457	1.68 339	2.26 535	2.55 380	1.27 370	0.27 197	0.22 293	0.37 461	0.37 496	0.35 349	0.30 290

BEATNet_4x	1.92 374	1.36 567	8.75 420	1.20 445	0.56 207	3.46 339	1.03 463	4.00 479	2.43 506	2.25 486	1.70 351	2.10 419	1.59 427	2.57 383	3.05 579	0.37 430	0.22 293	0.47 532	0.29 393	0.60 533	0.40 424

tt45	0.96 184	0.48 105	1.19 97	0.89 244	0.66 269	3.91 440	0.76 271	1.90 101	1.26 146	0.70 103	1.30 230	0.71 153	0.63 96	2.59 384	0.74 198	0.22 83	0.17 84	0.28 256	0.23 235	0.27 169	0.27 225

IGEVStereo-DCA	0.86 134	0.65 306	2.05 227	0.90 254	0.46 136	1.57 92	0.86 351	1.62 63	1.24 138	0.65 88	0.77 72	0.74 169	0.72 129	2.59 384	0.86 244	0.28 241	0.21 261	0.28 256	0.21 179	0.29 211	0.27 225

rrr	2.27 436	0.65 306	23.82 685	0.90 254	0.46 136	1.57 92	0.96 432	7.98 668	1.19 132	0.65 88	0.77 72	0.74 169	0.72 129	2.59 384	0.86 244	0.28 241	0.21 261	0.28 256	0.21 179	0.29 211	0.25 178

CFNet_ucs	2.36 468	0.68 336	18.42 566	0.89 244	0.81 333	3.85 431	0.68 212	4.29 573	2.37 490	2.09 421	2.04 472	3.31 545	1.24 336	2.63 387	1.14 331	0.36 422	0.45 564	0.56 583	0.29 393	0.66 560	0.49 484

MIPNet	2.33 454	0.71 364	19.82 597	0.89 244	0.56 207	4.76 643	0.61 162	4.32 589	2.37 490	1.83 337	1.48 286	1.48 314	1.98 510	2.63 387	1.44 405	0.29 270	0.20 227	0.26 188	0.23 235	0.30 237	0.39 403

Sa-1000	1.63 327	0.79 421	3.56 345	1.11 397	0.48 154	4.06 491	1.41 548	4.49 625	2.75 556	2.00 395	2.80 585	1.84 379	1.43 386	2.64 389	1.50 424	0.27 197	0.19 176	0.36 449	0.33 450	0.36 362	0.30 290

test-3	1.19 240	0.52 137	2.00 221	1.01 337	0.42 100	1.95 130	0.91 399	4.35 596	1.47 202	2.24 483	1.16 189	2.06 414	0.79 170	2.68 390	0.76 208	0.27 197	0.18 130	0.28 256	0.26 308	0.26 149	0.25 178

test_1	1.19 240	0.52 137	2.00 221	1.01 337	0.42 100	1.95 130	0.90 391	4.36 601	1.47 202	2.17 456	1.16 189	2.06 414	0.78 165	2.68 390	0.76 208	0.27 197	0.18 130	0.28 256	0.26 308	0.26 149	0.25 178

zero-FE	0.95 179	0.52 137	2.63 297	0.86 226	1.27 500	1.41 70	0.86 351	2.27 159	0.73 26	0.50 11	0.64 48	0.54 63	0.78 165	2.70 392	1.02 304	0.35 409	0.17 84	0.24 105	0.18 90	1.03 612	0.29 259

test_3	1.19 240	0.51 128	2.08 239	0.99 322	0.41 93	2.05 145	0.87 372	4.40 610	1.42 178	1.99 383	1.18 192	2.03 408	0.79 170	2.70 392	0.75 201	0.27 197	0.17 84	0.29 282	0.29 393	0.30 237	0.27 225

DisPM	1.36 287	0.55 180	2.39 272	1.54 572	0.51 169	4.59 612	0.79 298	2.50 204	1.88 376	2.50 537	1.83 412	1.45 311	1.01 251	2.71 394	0.93 285	0.46 523	0.20 227	0.32 359	0.31 430	0.31 257	0.44 450

Wz-Net-LNSev	2.30 447	1.67 597	14.88 508	1.18 438	1.65 590	3.49 348	1.54 565	3.63 382	2.03 405	1.88 347	1.64 331	3.29 542	2.06 515	2.71 394	2.02 510	0.40 467	0.33 478	0.32 359	0.31 430	0.53 507	0.49 484

RAFT+CT+SA	1.62 324	0.72 369	7.42 401	0.97 308	1.42 546	4.04 488	0.94 421	3.90 446	1.61 304	1.61 289	1.63 329	1.33 291	1.18 322	2.73 396	1.10 320	0.27 197	0.19 176	0.31 336	0.34 458	0.33 309	0.33 330

GrayStereo	2.58 508	0.53 155	1.63 182	1.58 581	0.89 378	4.17 529	8.17 678	3.03 295	1.52 243	2.80 585	2.50 555	1.70 345	17.10 686	2.83 397	1.15 332	0.33 377	0.21 261	0.27 221	0.32 442	0.28 191	0.53 506

rvit_105_1	1.43 294	0.90 465	3.27 332	1.08 375	0.68 282	2.79 216	1.27 519	3.52 364	2.35 481	1.38 260	1.54 299	1.28 284	1.14 311	2.91 398	1.40 396	0.54 570	0.47 578	0.45 522	0.59 599	0.44 460	0.58 531

fast-acv-ft	2.54 499	1.19 536	20.08 610	1.41 542	1.40 534	3.18 280	1.17 502	3.37 345	2.28 465	1.90 354	2.15 500	2.69 483	2.17 528	2.91 398	2.31 537	0.37 430	0.39 530	0.45 522	0.39 517	0.57 524	0.45 456

MSKI-zero shot	2.22 425	0.64 293	20.09 611	0.96 301	0.56 207	4.04 488	0.70 233	3.91 451	1.50 224	1.92 361	2.28 523	1.92 388	0.71 126	2.93 400	0.67 160	0.26 171	0.23 323	0.26 188	0.21 179	0.28 191	0.26 208

GMM-Stereo	2.45 480	0.52 137	20.38 626	0.89 244	0.82 342	4.18 532	1.91 595	2.45 193	1.48 212	2.48 535	2.30 531	1.69 343	1.86 498	2.93 400	1.08 316	0.28 241	0.18 130	0.33 395	0.48 563	0.35 349	2.41 655

NRIStereo	1.28 276	0.61 265	1.67 184	1.15 422	0.38 70	4.73 638	0.90 391	2.42 183	1.50 224	1.93 365	1.33 241	1.75 351	1.22 329	2.96 402	1.33 385	0.46 523	0.22 293	0.29 282	0.26 308	0.30 237	0.28 246

DDF-Stereo	0.90 157	0.53 155	1.16 91	0.88 237	1.31 507	1.59 95	0.86 351	2.26 157	0.79 40	0.48 7	0.63 47	0.54 63	0.73 134	2.97 403	1.03 306	0.39 459	0.17 84	0.24 105	0.18 90	1.06 615	0.29 259

test_5	1.87 360	0.75 402	10.23 440	1.14 409	1.40 534	3.85 431	1.27 519	3.91 451	1.93 386	1.69 307	1.78 384	1.67 337	1.79 481	2.99 404	1.17 340	0.30 312	0.18 130	0.35 433	0.33 450	0.34 328	0.33 330

999	0.97 186	0.48 105	1.24 114	1.03 355	0.64 254	3.25 297	0.92 413	1.40 35	1.39 167	0.71 107	1.68 344	0.70 142	0.66 114	3.03 405	0.89 258	0.23 101	0.19 176	0.25 144	0.21 179	0.25 119	0.29 259

IGEV_i1	1.83 354	0.60 245	10.98 451	1.30 493	0.53 192	3.09 266	0.86 351	3.70 401	1.57 280	1.67 304	1.76 375	2.33 438	1.35 359	3.23 406	1.16 336	0.35 409	0.27 416	0.53 572	0.58 596	0.34 328	0.40 424

DN-CSS_ROB	1.91 371	1.55 587	11.13 453	1.82 614	0.88 373	3.99 477	0.61 162	4.01 481	1.67 323	1.64 296	1.89 438	1.39 301	1.06 278	3.23 406	1.50 424	0.31 337	0.19 176	0.44 515	0.29 393	0.37 375	0.31 300

Hybrid-DGEV-2	1.55 305	1.43 577	3.19 327	1.16 429	0.51 169	4.15 514	0.54 133	4.28 569	2.22 448	2.06 416	1.37 255	2.37 444	1.61 434	3.24 408	1.15 332	0.25 154	0.24 359	0.30 309	0.26 308	0.29 211	0.28 246

iResNet	2.52 496	0.94 483	21.17 656	1.84 616	0.72 297	3.75 403	0.81 319	4.14 522	2.55 532	2.33 513	2.03 469	1.35 294	1.44 389	3.27 409	2.16 528	0.35 409	0.23 323	0.28 256	0.22 214	0.44 460	0.45 456

YMNet	2.40 472	1.41 575	13.46 477	1.36 524	1.67 594	3.96 469	0.97 437	3.81 420	2.37 490	2.64 569	2.57 565	3.35 548	1.53 420	3.28 410	2.42 546	0.48 537	0.54 596	0.52 567	0.49 568	0.70 568	0.54 512

YMNet_1	2.40 472	1.41 575	13.46 477	1.36 524	1.67 594	3.96 469	0.97 437	3.81 420	2.37 490	2.64 569	2.57 565	3.35 548	1.53 420	3.28 410	2.42 546	0.48 537	0.54 596	0.52 567	0.49 568	0.70 568	0.54 512

pcwnet_v2	2.70 524	0.65 306	22.48 677	1.08 375	1.03 428	3.56 368	0.81 319	4.29 573	3.14 602	2.29 493	2.29 526	3.01 519	1.71 469	3.32 412	1.43 403	0.43 500	0.50 590	0.41 499	0.34 458	0.61 538	0.56 522

ADCP+	3.74 603	1.96 610	16.90 538	1.09 381	1.55 568	4.35 562	3.65 659	3.93 458	2.98 588	2.22 476	1.66 340	3.95 589	4.83 628	3.41 413	18.87 684	0.38 447	0.41 544	0.63 604	0.53 585	0.64 552	0.81 588

UCFNet_RVC	1.57 312	0.84 447	3.25 330	1.36 524	1.40 534	4.07 496	1.01 455	2.68 246	1.50 224	2.11 428	1.88 432	2.37 444	1.50 407	3.41 413	1.42 402	0.36 422	0.28 431	0.52 567	0.40 528	0.53 507	0.43 444

UNet	2.51 493	0.74 391	20.17 614	1.14 409	1.44 547	3.48 345	0.76 271	3.77 411	1.87 374	2.05 411	1.57 309	2.75 491	2.39 544	3.51 415	2.51 556	0.32 358	0.26 404	0.41 499	0.26 308	0.38 380	0.39 403

xyz-stereo-finetune2	1.16 237	0.63 282	1.50 165	0.57 7	0.36 34	3.47 342	0.65 194	2.70 249	1.23 136	0.88 186	1.75 366	0.91 217	1.76 476	3.54 416	1.74 474	0.24 129	0.22 293	0.30 309	0.27 336	0.31 257	0.26 208

iResNetv2_ROB	2.65 513	5.00 650	19.28 583	2.06 632	1.09 450	3.83 418	1.13 494	4.14 522	2.09 420	1.85 338	2.03 469	2.01 407	1.51 411	3.58 417	1.58 441	0.34 389	0.21 261	0.32 359	0.21 179	0.44 460	0.29 259

PWCDC_ROB	2.95 544	3.26 639	14.06 493	1.59 582	1.56 571	4.19 536	0.86 351	4.30 581	4.08 643	2.06 416	7.37 647	2.75 491	2.42 546	3.59 418	2.67 567	1.34 650	0.36 503	0.39 481	0.34 458	1.13 624	0.62 542

LCNet	1.55 305	0.54 171	1.88 206	0.99 322	0.55 202	3.60 376	1.21 513	2.86 277	1.53 250	2.18 458	1.74 362	1.43 310	4.17 617	3.62 419	0.87 250	0.29 270	0.20 227	0.28 256	0.77 620	0.47 484	1.85 643

UPFNet	1.81 353	0.63 282	6.71 392	1.25 464	1.44 547	3.50 352	1.35 531	4.02 485	1.85 372	2.40 526	1.52 291	2.41 450	1.40 371	3.62 419	1.88 491	0.34 389	0.33 478	0.37 461	0.31 430	0.41 420	0.39 403

AIO-test2	1.61 322	1.30 556	3.40 338	1.16 429	1.31 507	3.18 280	0.74 258	4.06 498	1.52 243	1.72 316	2.21 511	0.78 177	0.74 140	3.64 421	0.95 292	3.64 669	0.26 404	0.35 433	0.42 542	0.37 375	0.33 330

MMNet	2.02 393	0.81 431	10.76 447	1.12 401	1.23 490	3.53 359	0.89 386	3.79 415	2.08 417	2.15 446	1.76 375	2.15 422	2.12 519	3.69 422	2.32 538	0.31 337	0.29 441	0.34 414	0.27 336	0.38 380	0.42 434

FTStereo	3.71 602	0.53 155	20.37 625	0.96 301	0.65 262	4.34 559	11.29 682	2.62 238	1.50 224	2.58 556	5.04 638	1.90 386	13.84 680	3.71 423	1.25 363	0.38 447	0.24 359	0.31 336	0.32 442	0.30 237	2.10 648

DLNR-FE	28.68 700	56.10 715	49.61 703	183.75 720	105.98 715	3.44 333	0.28 17	29.58 701	1.49 218	1.01 212	1.26 218	0.93 227	0.63 96	3.81 424	1.51 430	33.14 712	0.41 544	0.26 188	0.23 235	99.94 718	0.32 311

EKT-Stereo	6.79 657	0.64 293	4.24 365	1.77 606	106.39 716	4.51 596	0.61 162	3.16 310	1.53 250	1.88 347	1.22 203	1.98 401	1.36 362	3.81 424	0.84 234	0.35 409	0.24 359	0.29 282	0.26 308	0.34 328	0.48 477

dad	1.65 329	1.19 536	3.04 321	0.98 316	0.56 207	4.22 542	0.84 337	1.99 113	2.48 515	2.14 438	1.68 344	1.62 332	1.13 304	3.85 426	2.04 511	1.03 631	0.40 535	2.04 656	0.48 563	0.75 585	0.53 506

gwcnet-sp	2.31 448	1.21 539	17.34 542	1.08 375	0.92 385	3.56 368	1.04 467	3.69 396	2.09 420	2.55 548	1.60 320	1.80 367	1.62 438	3.87 427	1.95 501	0.29 270	0.29 441	0.30 309	0.28 365	0.38 380	0.39 403

scenet	2.31 448	1.21 539	17.34 542	1.08 375	0.92 385	3.56 368	1.04 467	3.69 396	2.09 420	2.55 548	1.60 320	1.80 367	1.62 438	3.87 427	1.95 501	0.29 270	0.29 441	0.30 309	0.28 365	0.38 380	0.39 403

ssnet	2.31 448	1.21 539	17.34 542	1.08 375	0.92 385	3.56 368	1.04 467	3.69 396	2.09 420	2.55 548	1.60 320	1.80 367	1.62 438	3.87 427	1.95 501	0.29 270	0.29 441	0.30 309	0.28 365	0.38 380	0.39 403

hknet	1.98 385	0.64 293	8.70 419	0.87 232	1.07 442	4.16 524	1.16 499	4.48 622	1.73 345	2.93 593	1.83 412	3.48 559	1.30 348	3.91 430	1.51 430	0.31 337	0.25 387	0.31 336	0.28 365	0.35 349	0.33 330

DLNR_Zeroshot_test	28.62 699	55.50 714	49.94 705	183.62 719	115.05 719	3.43 332	0.28 17	29.49 700	1.49 218	1.01 212	1.26 218	0.93 227	0.63 96	3.92 431	1.51 430	29.81 710	0.41 544	0.26 188	0.23 235	93.28 716	0.32 311

DispFullNet	4.64 629	3.48 642	23.95 686	3.99 670	3.03 660	3.35 316	1.06 473	4.18 528	2.80 565	6.33 664	2.94 591	4.04 596	7.81 666	3.92 431	5.16 607	2.75 658	1.61 660	3.10 676	2.68 681	3.32 659	3.31 673

ADCMid	3.96 613	3.27 640	15.48 521	1.26 471	1.40 534	4.66 622	2.28 612	4.06 498	3.54 629	3.94 632	3.02 595	3.85 586	3.67 606	4.03 433	18.65 682	0.68 603	0.61 616	1.09 641	1.18 646	1.38 638	1.08 613

LALA_ROB	1.95 379	1.48 582	3.11 323	1.05 358	0.98 410	3.99 477	1.82 590	4.44 616	2.28 465	3.31 616	1.85 425	2.76 497	1.67 460	4.04 434	3.23 582	0.46 523	0.41 544	0.55 581	0.52 581	0.60 533	0.57 526

MLCV	1.87 360	0.91 471	8.59 416	1.10 390	0.57 219	3.59 374	0.53 124	3.70 401	2.20 447	2.80 585	2.25 517	2.00 404	1.42 383	4.13 435	1.86 489	0.30 312	0.20 227	0.32 359	0.21 179	0.33 309	0.36 363

XX-Stereo	2.54 499	0.61 265	20.21 615	1.78 607	1.19 476	4.30 556	0.46 96	4.39 607	1.58 284	2.32 507	1.89 438	4.64 629	0.60 88	4.16 436	0.82 228	0.31 337	0.21 261	0.28 256	0.27 336	0.51 497	0.26 208

DISCO	2.25 431	0.73 380	10.06 436	1.76 605	1.12 455	3.47 342	1.25 518	3.24 322	2.26 459	2.65 573	1.96 452	4.53 622	1.92 506	4.17 437	3.61 586	0.32 358	0.25 387	0.31 336	0.29 393	0.66 560	0.41 430

DStereoO	3.90 609	2.13 616	7.90 409	4.43 678	2.84 657	4.40 571	5.30 668	4.31 584	3.21 612	2.41 528	3.08 599	2.93 514	7.14 661	4.20 438	11.12 647	4.11 676	1.30 655	1.33 648	1.63 656	3.09 655	1.26 621

tt	7.19 661	0.51 128	6.83 393	4.03 671	2.30 650	12.05 679	20.19 696	15.46 692	6.58 666	3.42 623	3.22 609	5.37 648	6.39 654	4.20 438	7.46 629	9.81 696	11.53 703	7.05 694	7.46 695	6.31 683	3.71 678

AIO-test1	2.18 420	0.66 318	18.95 574	0.89 244	1.48 553	3.40 325	0.97 437	4.19 531	1.68 326	0.86 182	1.35 249	0.99 237	0.75 143	4.47 440	1.27 370	0.23 101	0.23 323	0.28 256	0.33 450	0.31 257	0.35 357

DeepPruner_ROB	2.05 398	1.09 517	10.50 444	1.01 337	1.20 483	4.39 567	0.91 399	3.14 307	1.72 343	2.60 561	1.54 299	2.78 499	1.27 339	4.52 441	1.72 469	0.51 559	0.40 535	0.37 461	0.34 458	0.48 487	0.52 504

iResNet_ROB	1.89 365	1.02 499	8.60 417	1.39 538	0.98 410	3.72 396	0.66 197	3.84 427	2.65 543	1.88 347	2.05 478	1.98 401	1.27 339	4.52 441	1.67 463	0.30 312	0.20 227	0.28 256	0.18 90	0.31 257	0.40 424

1test111	1.99 388	0.74 391	13.77 483	1.78 607	0.36 34	4.48 583	0.74 258	3.98 473	1.53 250	1.01 212	1.81 403	0.72 156	1.62 438	4.66 443	0.98 297	0.29 270	0.17 84	0.32 359	0.21 179	0.33 309	0.32 311

qqq	1.30 279	0.57 203	1.67 184	1.15 422	0.51 169	2.18 159	0.91 399	3.98 473	1.53 250	1.50 273	1.24 208	1.79 364	1.34 356	4.66 443	0.98 297	0.28 241	0.31 463	0.33 395	0.33 450	0.33 309	0.32 311

PFNet+	1.46 299	0.57 203	2.84 311	0.92 271	0.47 146	4.64 619	0.84 337	2.46 196	1.99 394	2.14 438	1.64 331	1.34 292	1.03 256	4.68 445	1.23 358	0.45 515	0.33 478	0.37 461	0.39 517	0.32 289	0.49 484

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 476	1.47 581	14.14 494	1.30 493	1.35 521	3.51 354	1.64 576	4.04 490	2.10 428	2.46 532	1.88 432	2.28 429	2.51 553	4.73 446	3.17 581	0.38 447	0.19 176	0.35 433	0.20 159	0.40 396	0.36 363

CCAANet	1.59 318	0.51 128	6.84 396	0.95 295	0.91 383	2.20 163	0.83 329	3.35 343	1.70 338	1.23 244	1.58 310	2.71 486	1.11 300	4.89 447	1.37 391	0.41 482	0.21 261	0.28 256	0.24 264	0.27 169	0.29 259

GEStereo_RVC	1.91 371	0.80 426	6.57 390	1.20 445	1.06 436	4.02 484	1.43 552	4.13 516	1.89 380	2.03 406	1.80 390	2.34 439	1.86 498	4.94 448	1.77 478	0.48 537	0.38 521	0.32 359	0.28 365	0.42 439	0.50 491

ADCRef	3.30 584	1.23 549	14.90 509	1.17 432	1.41 542	3.95 459	1.64 576	3.88 439	2.36 484	3.05 604	2.21 511	2.40 447	2.81 568	5.04 449	16.63 671	0.46 523	0.34 491	0.63 604	0.62 605	0.54 510	0.67 555

GCST	2.56 504	1.79 604	18.02 557	1.92 622	1.33 518	1.72 109	0.51 114	3.67 389	2.03 405	1.70 311	1.61 324	1.55 323	1.29 344	5.06 450	1.24 360	2.06 654	0.77 636	1.45 652	0.97 634	1.14 625	1.34 628

ADCL	4.35 623	1.63 591	14.21 497	1.29 486	1.26 497	5.56 657	11.16 681	3.97 471	3.37 623	6.07 660	4.67 634	4.30 612	5.72 642	5.08 451	14.51 660	0.50 553	0.48 584	0.89 632	0.77 620	0.78 589	0.76 578

STTStereo	2.34 458	0.95 485	14.93 511	1.43 546	1.54 564	3.86 433	0.86 351	3.65 384	2.44 510	2.15 446	1.55 303	2.49 465	1.59 427	5.14 452	1.44 405	0.38 447	0.39 530	0.47 532	0.51 578	0.52 501	0.51 499

ADCS	4.22 622	5.33 651	16.32 528	1.64 589	1.31 507	3.91 440	3.64 658	4.21 537	2.89 577	5.11 653	2.81 587	4.46 618	3.06 583	5.21 453	19.50 685	0.63 588	0.64 620	0.69 613	0.69 614	1.12 623	1.26 621

PDISCO_ROB	2.86 533	1.53 586	14.27 498	1.98 628	2.19 644	4.52 598	1.35 531	4.65 638	3.19 607	2.09 421	2.16 501	3.53 570	2.45 549	5.32 454	2.12 521	1.30 648	0.78 637	0.72 620	0.59 599	1.24 634	1.28 623

delet	1.92 374	0.76 408	5.14 377	1.01 337	1.65 590	3.44 333	2.03 602	3.76 409	2.48 515	2.01 397	2.05 478	2.63 478	1.90 504	5.34 455	2.12 521	0.28 241	0.29 441	0.40 487	0.31 430	0.41 420	0.45 456

DDUNet	2.91 540	2.78 633	6.94 397	3.53 664	2.26 648	3.28 306	1.36 533	3.77 411	2.04 409	2.62 565	2.49 554	4.18 605	1.69 465	5.38 456	1.85 488	2.21 656	1.77 663	2.61 666	2.43 676	2.60 652	2.34 654

DSFCA	1.89 365	0.69 339	3.14 325	1.10 390	1.18 469	3.99 477	1.79 586	3.50 360	2.16 440	3.10 606	1.64 331	2.91 510	2.50 552	5.38 456	2.26 533	0.43 500	0.38 521	0.37 461	0.36 484	0.50 495	0.42 434

ASMatch	2.62 510	0.60 245	20.65 638	1.37 534	0.64 254	4.39 567	0.78 291	1.97 111	1.58 284	1.70 311	3.89 627	1.94 390	3.79 608	5.46 458	1.64 459	0.31 337	0.24 359	0.34 414	0.28 365	0.33 309	0.50 491

aanetorigin	3.30 584	1.66 595	17.52 552	1.18 438	1.58 576	2.57 202	3.80 661	2.65 241	2.03 405	6.12 662	4.30 631	2.82 502	5.70 641	5.47 459	4.67 597	0.50 553	0.44 559	0.43 510	0.47 558	1.17 630	0.92 601

SHD	2.82 529	2.04 614	13.80 487	1.69 595	1.79 616	2.73 215	1.07 475	3.85 430	3.18 606	4.63 648	2.74 578	3.38 553	2.77 565	5.48 460	3.66 587	0.62 587	0.47 578	0.51 561	0.55 590	0.65 555	0.74 573

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 499	1.04 504	16.73 535	1.53 570	2.00 634	3.96 469	0.87 372	3.87 436	2.31 473	2.54 547	1.67 341	2.85 504	1.63 451	5.55 461	1.62 453	0.46 523	0.33 478	0.38 477	0.38 509	0.53 507	0.62 542
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	2.49 490	0.78 417	10.36 441	2.30 643	1.08 445	3.91 440	1.41 548	3.85 430	1.65 319	2.15 446	1.76 375	3.34 547	7.95 667	5.56 462	1.48 418	0.47 532	0.35 497	0.30 309	0.28 365	0.37 375	0.43 444

ADCPNet	3.89 608	1.63 591	20.25 620	1.28 482	1.27 500	6.43 662	2.65 627	3.93 458	2.70 549	2.78 583	2.20 509	4.28 611	6.16 649	5.56 462	10.27 643	0.65 594	1.18 649	0.71 616	1.70 659	0.84 598	1.37 629

PVD	3.12 569	1.97 611	12.80 471	1.79 612	1.63 583	3.83 418	1.34 530	3.48 354	3.88 638	5.77 657	3.56 620	3.45 558	3.29 592	5.58 464	5.30 612	0.71 610	0.69 629	0.74 624	0.77 620	0.79 591	1.13 617

HGLStereo	2.03 394	0.74 391	7.50 404	1.23 460	1.56 571	3.62 381	0.95 425	3.78 414	1.89 380	2.03 406	2.20 509	3.12 529	2.14 522	5.68 465	2.04 511	0.37 430	0.31 463	0.32 359	0.29 393	0.40 396	0.45 456

RTSC	2.95 544	2.51 625	15.49 522	1.54 572	1.30 504	3.51 354	0.86 351	3.89 441	2.48 515	3.64 625	3.12 604	3.04 521	2.30 537	5.70 466	6.67 617	0.55 572	0.35 497	0.37 461	0.39 517	0.70 568	0.60 536

xyz-stereo	10.85 675	0.45 59	79.01 718	0.62 25	0.45 125	83.70 717	0.77 284	2.59 233	1.34 155	2.19 462	32.02 705	2.76 497	1.62 438	5.75 467	2.39 541	0.25 154	0.17 84	0.33 395	0.21 179	0.25 119	0.19 15

HCRNet	1.60 320	0.56 192	2.47 279	0.78 159	1.36 524	4.11 505	0.71 235	3.57 373	2.79 561	1.75 323	1.61 324	1.58 326	1.41 378	5.79 468	1.56 438	0.34 389	0.28 431	0.36 449	0.29 393	0.33 309	0.37 379

AF-Net	2.87 537	1.30 556	16.24 527	1.33 505	1.75 610	3.26 299	1.59 570	4.09 506	2.43 506	2.69 576	2.94 591	4.51 620	3.20 589	5.84 469	2.75 570	0.76 612	0.36 503	0.72 620	0.49 568	0.70 568	0.56 522

FINET	2.96 547	1.07 512	23.18 683	1.29 486	1.86 623	2.03 139	1.52 560	4.30 581	4.71 649	2.23 480	2.34 544	1.65 335	1.48 400	5.89 470	2.81 573	0.51 559	0.47 578	0.49 554	0.40 528	0.59 529	0.49 484

RE-Stereo	1.58 313	0.61 265	2.72 304	2.26 639	0.46 136	4.68 625	0.68 212	3.31 330	1.48 212	2.11 428	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.01 471	1.22 354	0.41 482	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.37 379

TVStereo	1.58 313	0.61 265	2.72 304	2.26 639	0.46 136	4.68 625	0.68 212	3.31 330	1.48 212	2.11 428	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.01 471	1.22 354	0.41 482	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.37 379

OCTAStereo	1.58 313	0.61 265	2.72 304	2.27 642	0.46 136	4.68 625	0.67 201	3.30 329	1.48 212	2.11 428	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.02 473	1.21 351	0.41 482	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.37 379

PSM-softLoss	1.66 332	0.59 229	5.15 378	2.25 637	0.48 154	4.68 625	0.69 223	2.57 223	1.52 243	2.14 438	1.45 272	1.42 308	0.99 245	6.04 474	1.20 347	0.41 482	0.23 323	0.37 461	0.39 517	0.32 289	0.31 300

KMStereo	1.66 332	0.59 229	5.15 378	2.25 637	0.48 154	4.68 625	0.69 223	2.57 223	1.52 243	2.14 438	1.45 272	1.42 308	0.99 245	6.04 474	1.20 347	0.41 482	0.23 323	0.37 461	0.39 517	0.32 289	0.31 300

NF-Stereo	1.58 313	0.61 265	2.66 301	2.26 639	0.47 146	4.68 625	0.67 201	3.31 330	1.48 212	2.11 428	1.59 315	1.36 296	1.09 290	6.08 476	1.20 347	0.40 467	0.20 227	0.36 449	0.34 458	0.31 257	0.36 363

ITSA-stereo	1.86 358	0.72 369	3.74 355	1.20 445	0.66 269	4.09 498	0.91 399	4.24 553	2.53 526	1.93 365	1.77 381	1.59 328	2.15 523	6.12 477	2.44 550	0.40 467	0.38 521	0.40 487	0.40 528	0.50 495	0.98 608

DDVS	1.68 334	0.79 421	2.52 283	1.26 471	1.16 467	3.17 278	0.78 291	3.12 306	1.82 363	1.86 342	1.91 444	2.92 512	1.43 386	6.20 478	1.63 456	0.45 515	0.65 621	0.34 414	0.38 509	0.48 487	0.79 586

AAGNet	2.86 533	0.60 245	1.77 196	2.05 631	0.46 136	4.76 643	1.09 484	2.27 159	1.56 274	2.17 456	1.84 417	2.41 450	4.00 613	6.23 479	24.22 693	0.46 523	0.19 176	0.30 309	0.29 393	0.32 289	0.24 164

DualNet (step1)	2.34 458	1.05 505	7.87 405	1.07 367	0.86 364	3.93 448	1.19 506	4.35 596	2.11 430	2.14 438	1.75 366	1.75 351	1.67 460	6.26 480	1.26 366	1.23 640	0.48 584	4.27 686	2.09 670	0.70 568	0.69 560

test_sample7	1.65 329	0.70 350	2.60 289	1.48 560	0.76 313	2.38 179	1.07 475	4.35 596	2.11 430	2.14 438	1.75 366	1.75 351	1.67 460	6.26 480	1.26 366	0.44 506	0.48 584	0.43 510	0.40 528	0.46 480	0.43 444

DMCA-RVC	2.45 480	1.22 545	18.29 561	1.23 460	1.14 460	2.49 192	0.85 346	3.29 328	1.68 326	3.02 600	1.41 267	2.00 404	1.53 420	6.39 482	2.00 507	0.38 447	0.30 454	0.44 515	0.35 474	0.45 469	0.44 450

ARAFT	2.56 504	1.13 523	19.50 588	0.89 244	0.48 154	4.15 514	1.40 545	4.36 601	2.82 573	2.36 518	1.88 432	1.70 345	1.04 264	6.45 483	1.22 354	0.29 270	0.18 130	0.37 461	0.35 474	0.35 349	0.25 178

UDG	3.55 594	2.81 634	17.45 549	2.69 650	1.98 633	3.97 474	1.19 506	4.35 596	2.02 401	2.42 529	2.53 560	4.50 619	2.46 551	6.53 484	2.41 545	2.12 655	1.77 663	2.63 667	2.57 678	2.64 653	1.95 645

AANet	3.15 573	2.93 635	15.16 517	1.41 542	1.08 445	2.23 166	1.37 538	2.95 284	3.65 632	4.12 638	4.40 632	4.13 601	5.32 637	6.55 485	3.76 589	0.60 581	0.42 553	0.50 557	0.42 542	0.99 610	0.93 603

XQC	2.96 547	2.42 624	14.85 506	1.36 524	1.32 514	3.29 310	1.53 562	4.28 569	2.78 559	3.21 613	2.46 550	3.53 570	2.92 572	6.58 486	4.67 597	0.70 608	0.41 544	0.59 591	0.56 592	0.96 609	0.83 593

IPLG	2.48 488	0.65 306	19.63 592	0.91 265	0.79 325	4.60 614	0.56 138	4.31 584	1.84 371	1.91 359	2.00 464	1.31 289	1.38 364	6.61 487	1.53 434	0.27 197	0.20 227	0.27 221	0.23 235	0.31 257	0.36 363

AnyNet_C01	4.37 624	7.80 660	16.40 529	1.98 628	1.40 534	6.37 661	6.47 673	4.09 506	5.03 654	4.06 637	3.78 624	4.16 604	3.31 593	6.62 488	10.00 641	0.61 585	0.67 625	0.63 604	0.67 609	2.01 646	1.31 625

RAFT-345	2.46 483	0.55 180	19.69 594	1.02 348	0.49 162	4.43 579	0.78 291	1.64 70	2.34 479	2.09 421	3.12 604	1.96 397	1.31 350	6.65 489	1.43 403	0.36 422	0.23 323	0.32 359	0.25 285	0.28 191	0.25 178

SST-Stereo	1.76 346	0.58 219	3.10 322	1.44 549	0.46 136	4.71 637	0.76 271	2.22 150	2.79 561	2.07 420	2.18 505	2.43 456	3.22 590	6.66 490	0.84 234	0.42 494	0.19 176	0.30 309	0.27 336	0.35 349	0.26 208

w-ln-seven	2.86 533	3.06 637	14.02 491	1.27 479	1.32 514	4.10 504	1.59 570	3.90 446	2.59 537	3.03 601	2.27 519	3.42 555	2.25 534	6.70 491	4.81 603	0.39 459	0.34 491	0.48 540	0.40 528	0.74 582	0.55 518

RAFT-RH_RVC	2.63 511	0.55 180	19.97 604	1.26 471	0.47 146	4.46 581	0.57 141	1.71 77	1.64 314	3.06 605	5.51 641	2.03 408	1.28 341	6.70 491	1.52 433	0.42 494	0.22 293	0.37 461	0.34 458	0.28 191	0.29 259

IRAFT_RVC	1.87 360	0.60 245	4.33 366	2.40 646	0.66 269	4.59 612	1.59 570	2.96 286	1.51 231	2.23 480	1.75 366	2.09 418	2.63 559	6.70 491	1.50 424	0.33 377	0.21 261	0.33 395	0.29 393	0.32 289	0.32 311

RAFT_R40	1.70 337	0.59 229	2.99 318	1.46 555	0.46 136	4.74 641	0.98 445	2.23 151	1.56 274	2.02 402	2.35 545	2.71 486	2.56 556	6.71 494	0.90 262	0.40 467	0.19 176	0.30 309	0.27 336	0.33 309	0.26 208

SQANet	3.70 600	9.34 672	18.41 565	2.75 651	2.74 654	3.40 325	1.47 554	3.50 360	1.68 326	2.60 561	1.75 366	2.69 483	1.91 505	6.72 495	1.74 474	2.96 660	1.41 657	1.85 655	1.12 642	3.17 657	2.70 663

raft_robust	1.92 374	1.15 528	3.34 337	1.02 348	0.43 106	3.84 423	0.46 96	4.42 612	2.52 524	1.67 304	1.36 253	2.17 423	6.37 651	6.78 496	1.04 308	0.28 241	0.24 359	0.30 309	0.35 474	0.31 257	0.32 311

Nwc_Net	2.88 539	1.16 531	18.30 562	1.35 518	1.68 597	3.52 357	1.18 503	3.90 446	2.06 414	2.52 543	2.82 588	3.82 585	2.34 541	6.78 496	2.55 561	0.86 623	0.40 535	0.59 591	0.67 609	0.57 524	0.55 518

DEmStereo	2.97 551	0.58 219	13.42 476	0.79 164	0.51 169	3.84 423	1.84 593	2.42 183	1.60 300	2.25 486	2.74 578	2.03 408	6.04 645	6.79 498	12.80 656	0.35 409	0.26 404	0.26 188	0.27 336	0.27 169	0.37 379

IPLGR	2.53 497	0.58 219	20.46 631	0.82 183	0.52 182	4.56 609	0.50 110	4.30 581	2.38 495	1.87 344	1.53 297	1.68 339	1.72 471	6.95 499	1.15 332	0.28 241	0.21 261	0.27 221	0.23 235	0.33 309	0.32 311

DRaft	2.28 441	0.56 192	2.64 299	0.74 126	0.46 136	3.94 454	1.23 515	2.32 169	1.55 267	2.64 569	2.80 585	1.60 329	5.34 638	6.96 500	10.99 646	0.34 389	0.22 293	0.27 221	0.27 336	0.29 211	0.37 379

StereoDRNet-Refined	1.77 348	0.81 431	2.22 254	1.21 451	0.76 313	3.26 299	0.71 235	3.82 423	2.05 412	2.29 493	2.05 478	2.98 516	1.44 389	7.15 501	2.27 535	0.30 312	0.23 323	0.42 506	0.33 450	0.45 469	0.64 550
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
THIR-Stereo	4.14 619	0.82 438	10.85 449	0.86 226	0.43 106	2.16 157	16.77 690	3.22 317	1.54 259	2.04 409	12.05 676	2.68 482	7.53 663	7.30 502	12.62 655	0.30 312	0.21 261	0.29 282	0.28 365	0.33 309	0.41 430

STrans-v2	3.03 561	0.77 411	20.91 647	0.81 171	0.63 252	3.89 437	1.01 455	4.27 564	2.64 542	2.28 491	3.70 623	4.13 601	5.20 634	7.33 503	1.27 370	0.31 337	0.18 130	0.29 282	0.25 285	0.29 211	0.41 430

CrosDoStereo	5.24 638	0.60 245	20.23 616	0.82 183	0.51 169	3.39 322	18.11 692	3.82 423	2.27 461	1.98 378	8.74 658	1.96 397	6.96 657	7.35 504	26.35 697	0.30 312	0.22 293	0.30 309	0.28 365	0.33 309	0.38 396

DeepStereo_LL	5.24 638	0.60 245	20.23 616	0.82 183	0.51 169	3.39 322	18.11 692	3.82 423	2.27 461	1.98 378	8.74 658	1.96 397	6.96 657	7.35 504	26.35 697	0.30 312	0.22 293	0.30 309	0.28 365	0.33 309	0.38 396

TransformOpticalFlow	3.03 561	0.77 411	20.99 650	1.00 330	0.55 202	4.18 532	0.64 184	4.33 592	3.02 592	2.18 458	3.09 602	4.35 613	5.07 632	7.36 506	1.27 370	0.32 358	0.18 130	0.32 359	0.26 308	0.28 191	0.46 467

ELAS	5.99 650	1.62 589	20.29 623	1.96 627	2.01 635	15.09 684	8.38 679	5.23 653	5.54 658	9.02 676	8.61 657	6.74 656	9.75 674	7.48 507	11.40 650	0.96 628	1.18 649	0.72 620	0.93 631	1.30 636	1.67 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PFNet	2.47 486	0.60 245	16.95 539	2.15 636	0.81 333	4.63 618	0.91 399	2.55 219	1.52 243	2.40 526	2.79 583	1.83 376	1.42 383	7.54 508	1.34 388	0.33 377	0.21 261	0.36 449	0.27 336	0.32 289	0.39 403

Wz-Net-MNSev	2.71 525	2.54 629	13.91 490	1.52 568	1.37 527	3.28 306	2.47 617	4.03 486	2.32 477	2.57 552	2.07 483	2.29 434	3.01 576	7.55 509	2.74 569	0.38 447	0.36 503	0.36 449	0.37 496	0.57 524	0.47 472

DStereoRT	3.28 583	1.06 510	14.58 504	1.33 505	1.12 455	4.51 596	1.29 523	4.21 537	3.48 628	2.50 537	2.13 496	1.89 385	7.69 665	7.57 510	2.43 548	0.66 596	0.33 478	4.46 690	2.84 684	0.38 380	1.12 616

NLCSM	2.07 401	0.57 203	1.26 117	0.68 76	1.83 621	3.24 293	0.69 223	8.40 670	9.75 670	0.92 195	1.30 230	0.87 204	1.06 278	7.60 511	1.57 440	0.28 241	0.25 387	0.29 282	0.25 285	0.36 362	0.27 225

RTS	3.90 609	7.04 658	17.94 555	1.92 622	2.19 644	5.00 650	2.96 637	4.29 573	3.19 607	4.05 635	3.08 599	4.94 635	3.16 586	7.64 512	6.72 618	0.66 596	0.44 559	0.51 561	0.47 558	0.95 605	0.76 578

RTSA	3.90 609	7.04 658	17.94 555	1.92 622	2.19 644	5.00 650	2.96 637	4.29 573	3.19 607	4.05 635	3.08 599	4.94 635	3.16 586	7.64 512	6.72 618	0.66 596	0.44 559	0.51 561	0.47 558	0.95 605	0.76 578

IIG-Stereo	1.95 379	0.79 421	2.14 244	2.78 653	0.66 269	4.62 616	0.76 271	4.27 564	1.53 250	2.63 568	3.14 606	3.35 548	1.61 434	7.65 514	1.41 400	0.39 459	0.20 227	0.31 336	0.25 285	0.33 309	0.22 126

OMP-Stereo	1.97 383	0.93 477	1.88 206	2.76 652	0.67 276	4.58 611	1.48 555	4.31 584	1.54 259	3.15 611	2.76 581	3.25 539	1.38 364	7.66 515	1.35 389	0.40 467	0.20 227	0.33 395	0.26 308	0.33 309	0.24 164

ACV-stereo	2.92 542	0.92 473	20.27 621	1.33 505	1.05 433	4.68 625	1.10 487	2.66 244	1.64 314	1.46 268	1.32 239	5.41 649	4.24 619	7.83 516	1.90 494	0.44 506	0.52 593	0.32 359	0.29 393	0.45 469	0.63 546

Wz-Net-SNSev	2.98 553	4.36 646	15.98 525	1.57 580	1.19 476	3.28 306	1.80 588	3.96 469	2.40 500	2.32 507	2.28 523	3.48 559	2.05 514	7.84 517	3.82 590	0.47 532	0.39 530	0.53 572	0.49 568	0.71 577	0.60 536

w-ln-seven-2	2.73 526	2.13 616	12.47 467	1.18 438	1.01 425	3.54 363	1.58 569	3.93 458	3.26 615	2.43 531	2.02 466	2.63 478	2.28 536	7.93 518	5.45 613	0.40 467	0.40 535	0.44 515	0.34 458	0.62 542	0.47 472

DStereoSA	10.13 670	4.62 648	12.76 469	4.78 684	13.35 689	9.97 674	22.80 697	4.74 644	16.44 686	5.11 653	15.31 687	4.61 626	13.82 678	8.00 519	27.60 701	6.51 692	8.86 694	1.43 651	8.28 696	3.16 656	10.38 692

NINENet	1.87 360	0.74 391	2.60 289	1.12 401	1.06 436	4.50 592	0.76 271	4.41 611	2.24 453	2.16 452	1.86 428	3.63 577	0.97 237	8.00 519	1.17 340	0.41 482	0.30 454	0.41 499	0.30 414	0.41 420	0.36 363

AnyNet_C32	4.17 620	5.75 655	12.62 468	1.60 584	1.54 564	5.51 656	4.09 665	3.90 446	3.23 613	4.22 644	3.03 596	3.10 526	3.41 597	8.01 521	18.85 683	0.53 568	0.58 609	0.53 572	0.74 616	1.19 632	0.97 606

cf-r	2.57 507	0.79 421	16.09 526	1.48 560	1.35 521	4.19 536	0.93 416	3.68 391	2.36 484	1.97 376	1.81 403	3.42 555	1.45 393	8.24 522	1.83 486	0.32 358	0.26 404	0.33 395	0.30 414	0.34 328	0.37 379

SepStereo	2.15 416	0.67 328	4.79 374	1.14 409	1.64 586	2.93 243	2.13 607	4.09 506	2.74 553	4.17 640	2.52 558	2.46 461	1.79 481	8.36 523	1.63 456	0.37 430	0.22 293	0.39 481	0.25 285	0.41 420	0.34 343

ELAS_RVC	5.72 647	1.64 594	20.40 627	2.09 634	2.01 635	4.95 649	11.47 684	4.66 639	6.31 665	8.09 673	8.01 651	8.06 665	11.65 675	8.36 523	10.22 642	0.99 630	1.17 648	0.81 629	0.76 618	1.14 625	1.58 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G2L-ROB	2.13 413	0.78 417	10.06 436	1.19 441	1.06 436	3.84 423	0.93 416	3.32 335	2.27 461	2.20 465	1.47 279	2.65 480	1.20 328	8.38 525	1.81 482	0.28 241	0.19 176	0.23 65	0.22 214	0.28 191	0.32 311

MFN_U_SF_RVC	3.81 605	10.78 680	15.01 512	1.84 616	1.39 532	3.73 400	1.63 574	4.05 494	3.26 615	2.91 591	2.38 546	4.36 615	3.65 605	8.43 526	4.91 605	1.11 635	1.04 644	0.99 635	1.31 650	1.58 641	1.75 642

EDNetEfficient	5.61 644	2.14 618	16.75 536	1.67 593	3.64 670	4.12 507	7.51 675	3.05 297	5.63 660	11.57 688	4.83 636	3.95 589	12.72 676	8.44 527	20.78 688	0.41 482	0.43 554	0.47 532	1.01 637	1.66 644	1.39 632

otaku	4.58 628	8.93 667	19.95 603	3.11 658	2.67 652	3.91 440	2.57 624	3.82 423	2.25 456	2.22 476	9.72 665	4.08 598	2.35 542	8.57 528	2.13 524	3.51 667	1.65 661	2.15 659	1.17 645	3.69 664	3.15 667

CSP-Net	1.78 349	1.32 562	1.92 211	1.16 429	1.03 428	3.38 321	1.31 525	3.52 364	1.75 353	1.96 374	1.93 450	2.40 447	1.48 400	8.58 529	1.58 441	0.46 523	0.34 491	0.27 221	0.26 308	0.41 420	0.50 491

MADNet+	3.97 614	9.54 674	13.83 488	1.87 620	1.69 598	4.19 536	2.87 634	4.80 646	4.10 644	2.51 541	2.67 574	4.55 623	3.41 597	8.72 530	6.92 625	1.25 643	1.27 653	1.04 637	0.93 631	1.39 639	1.85 643

ETE_ROB	2.07 401	1.40 573	3.01 320	1.09 381	0.92 385	3.94 454	1.53 562	4.25 555	2.23 451	3.31 616	2.06 482	2.35 441	1.52 413	8.74 531	2.07 517	0.44 506	0.36 503	0.51 561	0.48 563	0.54 510	0.62 542

Selective-IGEV-i16pc	2.84 531	0.70 350	20.78 641	1.27 479	0.56 207	4.35 562	2.77 629	4.32 589	2.02 401	1.57 281	1.84 417	2.40 447	1.33 353	8.80 532	1.39 393	0.60 581	0.46 573	0.33 395	0.38 509	0.43 449	0.45 456

SuperB	4.79 632	4.41 647	21.08 652	1.45 553	1.08 445	3.91 440	3.08 643	4.18 528	3.01 591	2.50 537	2.10 487	2.75 491	3.49 603	8.80 532	19.60 686	0.44 506	0.33 478	0.53 572	0.39 517	12.01 696	0.64 550

JetRed	10.48 672	27.10 700	35.70 696	4.27 673	4.09 678	15.55 687	12.83 687	12.16 681	5.50 657	5.83 658	5.56 642	10.14 668	7.43 662	8.88 534	26.39 699	3.32 664	3.81 687	3.51 680	2.96 687	7.85 690	6.69 691

FADNet_RVC	2.65 513	2.28 623	16.51 532	0.98 316	0.92 385	4.09 498	0.83 329	4.26 563	1.73 345	1.46 268	1.78 384	1.60 329	1.50 407	8.88 534	2.39 541	0.47 532	0.38 521	0.44 515	0.58 596	0.89 600	0.97 606

zh-mn7	3.15 573	9.61 675	12.45 466	1.26 471	0.99 413	2.91 235	1.32 526	4.12 514	2.74 553	3.33 618	3.07 598	2.84 503	1.89 503	8.91 536	4.69 599	0.49 549	0.40 535	0.38 477	0.38 509	0.56 519	0.63 546

RAFT + AFF	2.51 493	2.66 631	4.48 371	1.15 422	1.95 632	4.15 514	2.01 601	4.46 620	3.30 620	2.19 462	2.51 557	2.22 426	4.87 629	8.91 536	2.06 514	0.30 312	0.60 614	0.48 540	0.38 509	0.77 587	0.69 560

IMH-64-1	4.84 633	2.53 627	6.83 393	4.30 675	3.74 671	4.81 645	6.05 670	5.30 655	3.92 639	3.95 633	8.33 654	5.08 642	6.06 646	8.96 538	6.30 615	4.57 684	2.96 680	3.04 673	2.12 673	4.28 672	3.62 676

IMH-64	4.84 633	2.53 627	6.83 393	4.30 675	3.74 671	4.81 645	6.05 670	5.30 655	3.92 639	3.95 633	8.33 654	5.08 642	6.06 646	8.96 538	6.30 615	4.57 684	2.96 680	3.04 673	2.12 673	4.28 672	3.62 676

G-Net	4.11 618	1.21 539	19.47 587	2.31 644	2.94 658	4.74 641	2.95 636	3.33 341	2.14 436	4.44 646	9.43 663	6.93 658	3.84 609	9.01 540	4.92 606	0.79 614	0.80 638	0.70 615	0.50 574	0.95 605	0.87 597

DStereoFS	11.11 676	13.81 690	11.82 460	5.73 688	11.05 687	20.81 690	11.36 683	8.68 672	16.52 689	14.90 692	15.81 691	11.63 672	13.85 681	9.05 541	15.60 664	7.57 693	8.88 695	2.41 661	5.29 690	2.16 649	15.30 698

SPS-STEREO	3.97 614	1.44 579	20.85 643	1.72 601	1.71 601	3.24 293	2.30 614	3.55 371	2.68 548	4.79 651	3.66 622	5.44 650	2.97 573	9.11 542	9.35 639	1.15 636	1.10 647	1.06 639	1.02 639	1.16 629	1.18 619
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_5w	2.10 405	0.83 442	8.57 415	0.81 171	0.76 313	3.21 285	0.84 337	3.71 403	1.65 319	1.56 279	2.50 555	2.20 425	2.23 533	9.13 543	2.01 509	0.38 447	0.19 176	0.35 433	0.27 336	0.45 469	0.39 403

PWC_ROB	2.69 523	2.01 612	8.36 413	1.33 505	1.90 630	3.23 290	1.18 503	4.33 592	3.25 614	3.11 607	3.41 617	2.71 486	2.18 530	9.15 544	4.48 595	0.56 574	0.31 463	0.61 599	0.36 484	0.69 567	0.74 573

SAMSARA	3.55 594	2.16 619	14.18 496	1.86 619	1.49 554	4.62 616	2.65 627	3.58 376	2.80 565	7.05 667	3.05 597	5.16 646	4.07 615	9.18 545	4.80 602	0.64 591	0.67 625	0.59 591	0.68 612	0.89 600	0.91 599

G2L-Stereo_test	2.11 408	0.86 456	7.12 398	1.65 591	1.19 476	3.54 363	1.02 460	3.57 373	2.01 400	2.50 537	1.68 344	3.15 531	1.50 407	9.21 546	1.62 453	0.28 241	0.19 176	0.23 65	0.22 214	0.27 169	0.31 300

DGSMNet	7.55 663	1.62 589	17.42 548	1.92 622	12.73 688	7.45 669	42.99 710	4.13 516	2.07 416	2.10 424	3.16 607	3.42 555	1.70 467	9.24 547	2.30 536	3.70 672	10.89 702	11.80 704	5.54 691	4.24 671	2.66 659

CFNet-ft	1.90 367	0.95 485	3.56 345	1.07 367	1.54 564	4.09 498	0.90 391	2.85 274	1.82 363	1.78 327	1.70 351	2.75 491	1.48 400	9.33 548	1.72 469	0.33 377	0.30 454	0.61 599	0.36 484	0.52 501	0.39 403

CFNet_RVC	1.90 367	0.95 485	3.56 345	1.07 367	1.54 564	4.09 498	0.90 391	2.85 274	1.82 363	1.78 327	1.70 351	2.75 491	1.48 400	9.33 548	1.72 469	0.33 377	0.30 454	0.61 599	0.36 484	0.52 501	0.39 403

JetBlue	6.27 653	9.15 670	13.76 482	1.94 626	4.60 682	11.91 677	12.00 685	5.12 651	3.45 627	3.79 629	4.52 633	9.54 667	6.56 655	9.40 550	13.48 658	1.26 644	1.37 656	1.17 644	1.34 652	7.06 689	3.95 680

GwcNet	3.00 557	1.63 591	19.83 598	1.32 500	2.04 639	3.27 302	1.55 566	3.65 384	2.33 478	2.00 395	2.12 494	3.56 574	1.68 464	9.47 551	2.45 551	0.44 506	0.45 564	0.46 528	0.38 509	0.60 533	0.76 578

Ntro	4.21 621	8.94 668	19.89 601	3.22 659	2.96 659	4.15 514	1.89 594	3.92 456	2.36 484	1.77 325	2.14 498	3.35 548	2.17 528	9.48 552	2.24 532	3.52 668	1.76 662	2.13 658	1.31 650	3.83 667	3.09 665

G2L-Stereo	2.49 490	0.94 483	14.54 503	1.15 422	1.35 521	3.57 372	0.95 425	3.62 381	2.00 398	2.11 428	1.61 324	3.20 534	1.34 356	9.54 553	1.91 495	0.34 389	0.27 416	0.35 433	0.28 365	0.30 237	0.35 357

FADNet-RVC-Resample	2.83 530	2.02 613	21.07 651	1.12 401	0.91 383	3.53 359	1.37 538	4.08 504	2.09 420	1.68 306	1.33 241	2.03 408	1.51 411	9.54 553	1.69 465	0.38 447	0.37 515	0.42 506	0.44 549	0.56 519	0.56 522

test_sample1	1.62 324	0.55 180	1.88 206	1.44 549	0.79 325	2.27 169	0.64 184	4.00 479	1.82 363	1.87 344	1.35 249	1.57 324	1.62 438	9.55 555	1.24 360	0.30 312	0.27 416	0.31 336	0.28 365	0.32 289	0.32 311

Syn2CoEx	3.08 565	2.55 630	19.88 600	1.34 513	1.18 469	2.43 185	1.65 579	3.91 451	2.40 500	2.39 524	2.27 519	2.90 507	3.17 588	9.57 556	2.54 560	0.50 553	0.45 564	0.53 572	0.39 517	0.74 582	0.72 571

z-mn7	3.36 589	9.42 673	14.16 495	1.28 482	1.22 489	3.78 408	1.43 552	3.92 456	3.35 622	2.85 589	3.36 615	3.06 525	1.97 509	9.66 557	5.16 607	0.42 494	0.35 497	0.43 510	0.33 450	0.63 544	0.48 477

LSM	12.71 683	3.52 643	20.79 642	55.63 713	84.76 713	3.63 386	6.30 672	3.73 405	4.93 653	5.55 656	13.92 683	3.53 570	3.25 591	9.72 558	4.12 592	0.64 591	0.85 639	0.71 616	0.81 625	1.03 612	26.84 703

RainbowNet	4.56 626	8.28 661	20.07 609	3.64 668	3.23 667	4.15 514	2.99 639	4.18 528	3.03 593	2.20 465	2.65 572	4.26 610	2.90 571	9.77 559	2.12 521	3.88 674	2.27 670	2.71 671	1.72 661	3.78 666	3.31 673

DANet	2.63 511	1.07 512	8.10 411	1.83 615	1.70 599	3.25 297	1.16 499	4.31 584	2.38 495	3.40 622	2.18 505	4.08 598	1.80 486	9.77 559	3.89 591	0.52 565	0.55 601	0.59 591	0.44 549	0.63 544	0.86 594
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	2.51 493	2.27 621	14.03 492	1.09 381	0.81 333	3.54 363	1.10 487	4.13 516	2.48 515	1.39 261	1.22 203	1.85 382	1.77 478	9.78 561	2.06 514	0.38 447	0.37 515	0.40 487	0.40 528	0.67 562	0.48 477

UGAM-zero	2.79 527	0.57 203	20.87 646	0.98 316	0.77 319	2.08 149	0.35 44	3.88 439	1.51 231	2.05 411	1.64 331	5.07 641	3.42 600	9.83 562	1.24 360	0.28 241	0.21 261	0.27 221	0.29 393	0.29 211	0.28 246

PSMNet-RSSM	1.96 381	0.77 411	3.26 331	1.29 486	1.31 507	4.19 536	0.96 432	3.68 391	1.89 380	2.05 411	1.80 390	2.60 474	1.70 467	9.84 563	1.81 482	0.35 409	0.29 441	0.35 433	0.37 496	0.42 439	0.35 357

WCMA_ROB	5.12 636	0.90 465	21.33 660	1.50 565	1.33 518	4.09 498	3.49 652	4.03 486	4.59 648	6.57 665	10.95 670	12.92 674	8.41 671	9.86 564	8.78 637	0.75 611	0.58 609	0.51 561	0.50 574	0.68 565	0.57 526

ccnet	2.66 515	0.97 492	8.01 410	1.54 572	1.24 492	3.75 403	2.18 610	4.07 500	2.41 502	2.66 574	3.25 610	2.87 506	2.31 540	9.89 565	3.50 584	0.78 613	0.75 635	0.71 616	0.67 609	0.76 586	0.81 588

NCC-stereo	3.16 576	1.28 554	18.31 563	1.25 464	1.75 610	4.06 491	1.40 545	3.89 441	2.22 448	2.72 578	2.55 561	3.49 565	2.65 560	9.91 566	2.99 576	1.29 646	0.65 621	0.64 607	0.86 627	0.65 555	0.71 564

Abc-Net	3.16 576	1.28 554	18.31 563	1.25 464	1.75 610	4.06 491	1.40 545	3.89 441	2.22 448	2.72 578	2.55 561	3.49 565	2.65 560	9.91 566	2.99 576	1.29 646	0.65 621	0.64 607	0.86 627	0.65 555	0.71 564
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FADNet	2.49 490	1.76 601	13.17 472	1.17 432	0.95 396	3.27 302	0.88 379	3.94 462	2.27 461	1.40 263	1.29 228	2.51 466	2.06 515	9.93 568	1.94 499	0.43 500	0.45 564	0.40 487	0.43 546	1.06 615	0.53 506

stereogan	3.09 566	0.93 477	16.43 530	1.37 534	1.66 593	3.70 392	1.67 581	3.87 436	3.15 604	3.04 602	2.70 577	5.04 640	2.79 566	9.96 569	1.78 480	0.63 588	0.49 589	0.69 613	0.47 558	0.83 597	0.68 558

EDNetEfficientorigin	12.35 682	2.51 625	179.47 723	1.19 441	0.96 397	2.91 235	1.81 589	3.00 291	5.35 656	8.91 675	4.79 635	4.18 605	4.64 626	9.98 570	11.30 648	0.37 430	0.38 521	0.60 596	0.85 626	1.32 637	2.43 657

coex-ft	18.59 691	6.62 657	113.53 721	1.17 432	1.31 507	2.33 176	1.93 596	2.81 271	14.00 678	124.82 724	8.45 656	5.90 653	51.74 715	9.99 571	22.69 689	0.57 576	0.62 617	0.50 557	0.49 568	1.08 620	1.28 623

ACVNet-4b	6.73 656	13.67 689	21.87 672	3.54 665	3.07 661	4.19 536	2.25 611	4.03 486	3.65 632	1.64 296	3.98 628	5.88 652	2.89 570	10.01 572	16.98 673	23.29 709	2.24 669	2.53 663	1.78 662	3.87 668	3.21 670

CoDeX	2.40 472	0.78 417	13.21 473	1.00 330	1.18 469	3.24 293	1.32 526	4.14 522	2.41 502	1.74 321	1.84 417	2.05 412	1.47 398	10.03 573	1.60 445	0.34 389	0.28 431	0.32 359	0.27 336	0.32 289	0.39 403

xxxx	2.67 517	0.54 171	2.03 224	1.22 454	0.81 333	3.49 348	0.63 180	4.49 625	2.49 519	2.22 476	2.23 514	2.05 412	1.38 364	10.05 574	17.91 677	0.32 358	0.32 471	0.30 309	0.27 336	0.33 309	0.34 343

Selective-IGEV-i16pb	3.23 579	0.73 380	21.29 659	1.22 454	0.68 282	3.99 477	3.38 649	4.52 630	2.52 524	1.72 316	3.60 621	2.92 512	2.21 532	10.07 575	2.59 563	0.68 603	0.50 590	0.37 461	0.48 563	0.54 510	0.54 512

CBMV	3.32 586	0.96 491	21.16 655	1.32 500	0.83 350	3.81 415	3.91 664	4.47 621	2.53 526	3.34 619	2.24 515	4.45 617	2.58 557	10.07 575	1.96 504	0.45 515	0.43 554	0.48 540	0.38 509	0.52 501	0.53 506
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	2.98 553	1.30 556	18.26 560	1.47 558	2.09 640	3.84 423	1.08 480	3.96 469	2.39 499	2.53 546	2.29 526	2.43 456	1.75 475	10.09 577	2.39 541	0.52 565	0.45 564	0.61 599	0.50 574	0.80 593	0.78 582

TCMNet-wrong-test	12.32 681	14.13 692	19.38 584	22.38 699	19.85 693	15.99 688	12.34 686	22.95 695	4.56 647	6.24 663	6.27 645	18.40 683	15.71 683	10.10 578	10.72 644	9.06 694	4.78 688	5.35 691	3.95 689	12.28 697	11.97 694

WZ-Net	3.62 596	4.87 649	16.77 537	1.43 546	1.40 534	3.75 403	2.29 613	4.12 514	2.50 520	2.74 580	2.19 507	4.06 597	5.29 636	10.19 579	7.36 628	0.54 570	0.37 515	0.47 532	0.49 568	0.77 587	0.73 572

ac_64	2.35 463	0.62 274	9.77 431	1.32 500	1.71 601	3.27 302	0.93 416	3.48 354	2.50 520	1.74 321	1.73 360	3.91 588	1.77 478	10.21 580	1.86 489	0.40 467	0.31 463	0.33 395	0.30 414	0.34 328	0.39 403

RP	2.79 527	1.20 538	10.36 441	1.54 572	1.93 631	3.44 333	1.97 598	4.05 494	2.34 479	2.66 574	2.79 583	3.98 592	2.58 557	10.21 580	2.61 564	0.95 627	0.47 578	0.71 616	0.57 595	0.71 577	0.68 558

RASNet	2.56 504	0.70 350	10.06 436	1.60 584	2.25 647	3.67 389	1.00 452	3.38 346	3.14 602	1.81 333	2.11 491	4.60 625	2.30 537	10.25 582	2.61 564	0.37 430	0.24 359	0.25 144	0.24 264	0.28 191	0.26 208

DFGA-Net	2.11 408	3.00 636	7.43 402	1.11 397	0.76 313	3.72 396	0.60 157	2.63 239	1.91 384	2.01 397	2.07 483	1.22 277	1.04 264	10.26 583	2.26 533	0.27 197	0.22 293	0.34 414	0.34 458	0.61 538	0.48 477

NCCL2	2.53 497	1.35 566	10.90 450	1.15 422	0.97 401	3.53 359	2.56 623	3.65 384	2.23 451	2.76 581	1.80 390	2.41 450	1.66 458	10.35 584	2.07 517	0.44 506	0.40 535	0.57 586	0.53 585	0.59 529	0.65 553

GwcNet-RSSM	2.66 515	1.05 505	15.91 524	1.22 454	1.19 476	4.12 507	1.12 491	3.84 427	2.02 401	1.93 365	1.79 387	3.12 529	1.46 396	10.37 585	2.05 513	0.33 377	0.27 416	0.35 433	0.30 414	0.40 396	0.36 363

DLCB_ROB	2.05 398	0.95 485	2.37 270	1.24 462	1.02 427	2.92 238	1.30 524	3.68 391	2.30 469	2.91 591	2.17 503	3.32 546	1.52 413	10.37 585	2.50 555	0.40 467	0.33 478	0.40 487	0.36 484	0.41 420	0.47 472

PSMNet-ADL	1.91 371	0.72 369	1.78 198	1.09 381	0.86 364	4.18 532	0.78 291	3.77 411	2.10 428	1.72 316	1.85 425	2.91 510	1.82 491	10.38 587	1.91 495	0.48 537	0.46 573	0.28 256	0.29 393	0.38 380	0.51 499

222	2.68 521	0.57 203	2.03 224	1.11 397	0.81 333	3.23 290	0.65 194	4.52 630	2.45 511	2.34 514	2.29 526	1.41 307	1.44 389	10.50 588	18.47 681	0.32 358	0.30 454	0.32 359	0.27 336	0.32 289	0.34 343

SGM+DAISY	8.36 666	3.82 644	24.83 687	2.02 630	1.75 610	14.80 683	17.22 691	4.27 564	11.79 674	13.88 689	14.38 685	11.74 673	13.83 679	10.56 589	15.12 661	1.21 638	1.19 651	1.14 643	1.13 644	1.17 630	1.37 629

z-ln-s-r	2.67 517	1.16 531	12.43 465	1.34 513	1.26 497	3.70 392	1.21 513	4.20 532	2.38 495	2.04 409	1.92 447	2.43 456	1.60 433	10.58 590	5.19 610	0.29 270	0.20 227	0.32 359	0.24 264	0.51 497	0.38 396

GASNet	3.24 580	5.55 654	20.58 636	1.56 579	1.25 495	2.32 174	1.12 491	4.04 490	2.67 546	1.88 347	2.10 487	3.00 518	2.16 526	10.59 591	2.43 548	0.65 594	0.37 515	0.61 599	0.45 553	0.87 599	0.58 531

psmorigin	6.59 654	1.15 528	88.11 719	1.52 568	0.97 401	2.88 230	1.20 510	3.21 315	2.04 409	3.73 628	2.46 550	5.15 645	2.55 555	10.60 592	2.47 553	0.55 572	0.68 628	0.48 540	0.51 578	0.70 568	0.88 598

UNDER WATER-64	9.33 668	5.37 652	22.60 679	5.22 687	4.86 683	10.75 676	4.61 667	11.45 676	17.30 691	7.59 668	9.80 666	15.99 680	17.90 689	10.63 593	15.72 665	4.36 678	2.87 677	4.39 689	2.86 685	7.01 688	5.36 687

test_sample2	1.75 345	0.56 192	2.25 257	1.41 542	0.80 327	2.91 235	0.86 351	4.05 494	2.04 409	1.91 359	1.39 261	1.57 324	1.55 424	10.65 594	1.06 310	0.32 358	0.28 431	0.32 359	0.30 414	0.36 362	0.33 330

DPSNet	3.43 591	1.37 569	12.19 462	1.39 538	1.24 492	4.15 514	2.06 603	4.51 629	3.34 621	2.69 576	1.96 452	3.52 569	5.56 640	10.68 595	9.68 640	0.93 625	0.73 633	0.40 487	0.37 496	1.06 615	0.86 594

ADLNet2	3.15 573	0.92 473	20.06 607	1.20 445	1.79 616	3.83 418	1.48 555	3.94 462	3.59 630	2.19 462	2.47 552	4.65 630	1.93 507	10.69 596	1.96 504	0.39 459	0.37 515	0.28 256	0.30 414	0.48 487	0.43 444

UGAM	2.58 508	0.56 192	18.55 568	0.89 244	0.71 295	3.23 290	1.03 463	2.75 256	1.75 353	1.36 255	2.77 582	2.69 483	1.28 341	10.75 597	1.40 396	0.28 241	0.24 359	0.40 487	0.31 430	0.35 349	0.30 290

test_xeample	2.67 517	0.56 192	2.05 227	1.09 381	0.81 333	3.24 293	0.80 309	4.55 633	2.70 549	2.42 529	2.27 519	1.39 301	1.40 371	10.75 597	17.51 676	0.30 312	0.30 454	0.32 359	0.28 365	0.34 328	0.33 330

CBMV_ROB	3.62 596	0.70 350	21.42 664	1.21 451	0.89 378	4.43 579	1.76 585	4.39 607	2.79 561	5.88 659	3.38 616	4.18 605	5.12 633	10.75 597	2.32 538	0.56 574	0.55 601	0.53 572	0.51 578	0.55 513	0.46 467

UNDER WATER	10.47 671	3.95 645	22.62 680	5.07 686	4.51 681	7.78 670	3.77 660	12.56 684	21.72 699	7.84 671	10.78 668	23.96 694	31.66 700	10.78 600	16.19 669	4.44 681	2.93 678	4.24 685	2.86 685	6.33 684	5.47 688

XPNet_ROB	2.27 436	1.11 521	4.10 362	1.36 524	0.97 401	3.94 454	1.63 574	4.07 500	2.14 436	2.82 587	2.00 464	2.32 437	1.73 474	10.81 601	3.39 583	0.51 559	0.47 578	0.48 540	0.40 528	0.51 497	0.56 522

NVstereo2D	2.54 499	0.90 465	11.10 452	1.32 500	1.47 552	3.58 373	1.38 541	4.13 516	2.45 511	1.90 354	1.71 355	2.86 505	1.76 476	10.86 602	1.66 462	0.60 581	0.43 554	0.53 572	0.41 535	0.78 589	0.94 604

DeepPrunerF	3.70 600	1.72 598	14.87 507	1.33 505	1.74 608	3.70 392	1.55 566	4.20 532	14.00 678	2.02 402	1.77 381	2.74 489	2.30 537	10.88 603	6.88 623	0.68 603	0.60 614	0.78 625	0.78 623	0.81 594	0.71 564

DRN-Test	3.03 561	0.99 494	18.18 558	1.35 518	1.60 577	3.59 374	1.48 555	4.13 516	2.45 511	3.47 624	1.92 447	2.58 473	2.53 554	10.88 603	2.80 572	0.39 459	0.36 503	0.44 515	0.41 535	0.55 513	0.57 526

StereoDRNet	2.84 531	1.49 583	14.48 501	1.33 505	1.57 575	3.44 333	2.06 603	3.69 396	2.36 484	3.26 615	1.84 417	2.79 501	1.80 486	10.88 603	3.16 580	0.41 482	0.33 478	0.39 481	0.36 484	0.59 529	0.58 531

GANet-RSSM	1.98 385	0.62 274	3.49 340	1.69 595	1.23 490	4.22 542	0.91 399	3.31 330	1.86 373	1.81 333	1.74 362	2.34 439	1.82 491	10.92 606	1.73 473	0.34 389	0.29 441	0.31 336	0.28 365	0.39 391	0.40 424

Dean	7.52 662	9.08 669	21.41 663	3.74 669	3.53 668	4.81 645	3.53 654	5.33 658	5.25 655	4.17 640	26.53 697	25.62 698	4.09 616	10.97 607	4.32 593	3.69 671	2.30 671	2.91 672	1.87 666	4.03 670	3.24 671

AACVNet	1.83 354	1.02 499	2.41 275	1.45 553	0.87 369	3.21 285	0.73 246	3.16 310	1.61 304	2.01 397	1.82 411	2.28 429	1.33 353	10.98 608	1.49 423	0.39 459	0.32 471	0.38 477	0.32 442	0.43 449	0.44 450

SMFormer	2.00 389	0.57 203	4.46 367	1.36 524	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 555	2.80 565	2.32 507	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	2.13 524	0.34 389	0.32 471	0.36 449	0.31 430	0.38 380	0.36 363

tta	2.00 389	0.57 203	4.46 367	1.36 524	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 555	2.80 565	2.32 507	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	2.13 524	0.34 389	0.32 471	0.36 449	0.31 430	0.29 211	0.29 259

qqq1	1.92 374	0.57 203	4.46 367	1.36 524	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 555	2.80 565	2.32 507	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	0.71 184	0.34 389	0.32 471	0.30 309	0.23 235	0.29 211	0.29 259

fff1	1.92 374	0.57 203	4.46 367	1.36 524	0.57 219	2.03 139	0.73 246	4.25 555	2.80 565	2.32 507	2.31 537	1.95 392	1.52 413	10.99 609	0.71 184	0.34 389	0.32 471	0.30 309	0.23 235	0.29 211	0.29 259

test_sample9	3.79 604	1.05 505	7.87 405	1.07 367	0.86 364	3.93 448	1.19 506	4.35 596	2.11 430	2.14 438	1.75 366	1.75 351	1.67 460	11.06 613	11.61 651	1.23 640	14.45 704	4.27 686	2.09 670	0.70 568	0.69 560

test_sample8	4.76 631	1.05 505	7.87 405	1.07 367	0.86 364	3.93 448	1.19 506	4.38 605	2.05 412	5.49 655	1.89 438	12.98 675	6.37 651	11.06 613	11.61 651	1.23 640	14.45 704	4.27 686	2.09 670	0.70 568	0.69 560

ACVNet_1	6.04 651	13.97 691	21.36 662	3.58 666	3.14 664	4.73 638	2.48 618	4.20 532	3.17 605	2.98 599	2.83 589	23.31 692	4.34 621	11.06 613	2.45 551	3.68 670	2.33 672	2.60 665	1.79 663	3.69 664	3.19 669

coex_refinement	2.10 405	0.85 453	3.67 352	1.31 497	1.13 459	3.21 285	0.85 346	3.86 433	2.31 473	2.51 541	1.92 447	3.49 565	1.69 465	11.08 616	2.13 524	0.37 430	0.25 387	0.27 221	0.31 430	0.41 420	0.37 379

HBP-ISP	3.25 582	1.10 518	20.86 644	1.54 572	1.15 462	4.50 592	2.89 635	4.43 615	2.38 495	4.14 639	1.96 452	1.90 386	2.04 513	11.08 616	1.32 381	0.66 596	0.57 604	0.66 610	0.61 604	0.64 552	0.61 539

test_sample3	2.34 458	0.61 265	11.94 461	1.33 505	0.85 359	3.10 270	0.73 246	4.24 553	2.19 445	2.21 474	1.75 366	1.80 367	1.41 378	11.11 618	1.46 410	0.35 409	0.29 441	0.34 414	0.35 474	0.39 391	0.37 379

test_sample4	2.34 458	0.63 282	11.59 457	1.30 493	0.83 350	3.07 263	0.72 238	4.27 564	2.30 469	2.30 497	1.88 432	1.73 349	1.42 383	11.14 619	1.46 410	0.35 409	0.29 441	0.35 433	0.36 484	0.40 396	0.38 396

test_sample5	2.33 454	0.62 274	11.29 454	1.29 486	0.83 350	3.09 266	0.74 258	4.28 569	2.31 473	2.20 465	1.97 457	1.68 339	1.39 367	11.19 620	1.47 415	0.37 430	0.31 463	0.37 461	0.37 496	0.41 420	0.39 403

DualNet	2.33 454	0.62 274	11.29 454	1.29 486	0.83 350	3.09 266	0.74 258	4.28 569	2.31 473	2.26 489	2.04 472	1.68 339	1.39 367	11.19 620	1.47 415	0.37 430	0.31 463	0.37 461	0.37 496	0.41 420	0.39 403

ADLNet	2.29 444	0.83 442	3.62 350	1.35 518	1.60 577	3.67 389	1.24 517	3.95 464	2.98 588	2.58 556	2.29 526	4.01 594	1.79 481	11.23 622	2.09 519	0.37 430	0.38 521	0.36 449	0.34 458	0.45 469	0.71 564

LL-Strereo	3.01 559	1.81 605	17.59 553	1.12 401	2.10 641	2.90 232	1.09 484	4.33 592	2.00 398	3.12 608	2.24 515	3.29 542	3.15 584	11.31 623	1.84 487	0.30 312	0.28 431	0.46 528	0.34 458	0.49 493	0.45 456

SACVNet	2.46 483	1.14 527	9.47 429	1.44 549	1.18 469	4.06 491	1.49 559	3.84 427	2.24 453	2.62 565	1.89 438	2.57 471	1.28 341	11.35 624	1.64 459	0.50 553	0.39 530	0.48 540	0.41 535	0.55 513	0.75 576

DispNO	3.00 557	0.75 402	18.92 573	1.17 432	1.10 452	3.72 396	0.94 421	4.29 573	2.54 530	2.24 483	2.28 523	4.51 620	2.12 519	11.40 625	2.09 519	0.31 337	0.28 431	0.31 336	0.28 365	0.36 362	0.39 403

HSM-Net_RVC	2.87 537	0.57 203	17.46 550	0.92 271	0.90 381	3.70 392	1.20 510	5.64 662	2.51 523	3.22 614	2.43 548	2.54 468	1.59 427	11.41 626	1.65 461	0.34 389	0.25 387	0.26 188	0.23 235	0.30 237	0.29 259
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	2.34 458	1.10 518	8.96 421	1.34 513	1.24 492	4.09 498	0.73 246	4.04 490	2.77 558	1.62 291	1.87 431	2.27 428	1.45 393	11.41 626	1.82 484	0.31 337	0.24 359	0.43 510	0.36 484	0.43 449	0.33 330

zh-sn7	3.81 605	11.43 683	15.78 523	1.25 464	1.15 462	3.68 391	2.58 625	4.15 526	2.42 505	2.61 563	3.10 603	3.38 553	3.03 580	11.43 628	6.88 623	0.45 515	0.48 584	0.45 522	0.43 546	0.72 580	0.71 564

AANet_RVC	3.03 561	1.72 598	12.78 470	1.17 432	1.12 455	3.79 412	1.10 487	3.86 433	3.13 600	2.62 565	4.26 630	3.96 591	1.41 378	11.43 628	5.23 611	0.94 626	0.47 578	0.34 414	0.23 235	0.40 396	0.55 518

PSMNet_ROB	2.95 544	1.38 570	18.46 567	1.19 441	1.20 483	3.80 413	1.65 579	3.54 369	2.35 481	1.98 378	1.71 355	2.75 491	1.79 481	11.43 628	2.78 571	0.42 494	0.36 503	0.50 557	0.60 601	0.59 529	0.49 484

test_sample6	2.35 463	0.62 274	10.78 448	1.33 505	0.83 350	3.15 276	0.79 298	4.36 601	2.43 506	2.26 489	2.04 472	1.69 343	1.39 367	11.48 631	1.61 448	0.38 447	0.32 471	0.37 461	0.39 517	0.41 420	0.42 434

1111x	3.13 570	0.57 203	8.38 414	1.20 445	0.76 313	3.80 413	0.88 379	4.61 637	2.63 540	2.31 503	2.16 501	1.95 392	1.81 489	11.54 632	18.13 679	0.32 358	0.31 463	0.32 359	0.30 414	0.35 349	0.34 343

DAS	2.31 448	0.67 328	4.79 374	1.14 409	1.64 586	2.93 243	2.13 607	4.09 506	2.74 553	4.17 640	2.52 558	2.46 461	1.79 481	11.55 633	1.63 456	0.37 430	0.22 293	0.39 481	0.25 285	0.41 420	0.34 343

PA-Net	3.09 566	1.24 550	18.84 571	1.38 536	1.19 476	3.42 331	1.75 584	3.89 441	3.27 619	1.88 347	2.10 487	3.03 520	1.88 502	11.60 634	2.88 574	0.40 467	0.54 596	0.44 515	0.62 605	0.52 501	1.02 609
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HSM	2.35 463	0.81 431	2.21 251	1.14 409	1.55 568	3.44 333	1.03 463	3.99 477	2.25 456	2.29 493	2.11 491	8.04 663	3.05 581	11.60 634	1.71 467	0.33 377	0.22 293	0.28 256	0.23 235	0.32 289	0.35 357

ff1	2.96 547	0.60 245	5.21 380	1.14 409	0.99 413	3.62 381	0.86 351	4.22 541	3.37 623	2.20 465	2.30 531	3.48 559	1.62 438	11.62 636	16.09 666	0.29 270	0.16 49	0.48 540	0.37 496	0.30 237	0.29 259

mmx	2.98 553	0.60 245	5.21 380	1.14 409	0.99 413	3.62 381	0.86 351	4.49 625	3.05 594	2.20 465	2.30 531	3.48 559	1.62 438	11.62 636	16.09 666	0.33 377	0.28 431	0.48 540	0.37 496	0.44 460	0.37 379

xxx	2.98 553	0.60 245	5.21 380	1.14 409	0.99 413	3.62 381	0.86 351	4.49 625	3.05 594	2.20 465	2.30 531	3.48 559	1.62 438	11.62 636	16.09 666	0.33 377	0.28 431	0.48 540	0.37 496	0.44 460	0.37 379

TestStereo	2.00 389	1.02 499	12.25 463	0.70 88	0.61 239	1.88 124	0.55 134	2.31 167	1.52 243	1.41 265	1.33 241	1.27 283	0.90 217	11.62 636	0.81 226	0.34 389	0.19 176	0.33 395	0.24 264	0.44 460	0.24 164

edge stereo	3.37 590	1.01 498	21.99 673	1.28 482	1.37 527	2.67 210	1.39 543	3.98 473	2.87 576	2.93 593	3.27 612	4.35 613	2.43 547	11.62 636	2.39 541	0.60 581	0.63 619	0.79 626	0.55 590	0.68 565	0.67 555

RGC	3.10 568	1.45 580	14.90 509	1.46 555	1.79 616	3.33 314	1.39 543	4.04 490	2.26 459	2.77 582	3.26 611	4.00 593	2.71 563	11.63 641	2.62 566	0.82 619	0.46 573	0.79 626	0.79 624	0.71 577	0.78 582

LVE	6.88 659	9.31 671	21.14 653	3.61 667	3.18 666	4.49 589	2.79 630	10.21 675	11.69 673	3.16 612	11.53 673	18.33 681	4.31 620	11.66 642	3.52 585	4.45 682	2.93 678	2.56 664	1.91 667	3.62 661	3.16 668

MSMD_ROB	5.61 644	1.08 514	16.68 534	1.21 451	0.83 350	10.14 675	2.07 605	3.93 458	6.22 663	10.37 683	8.03 652	22.22 689	9.45 673	11.66 642	4.52 596	0.66 596	0.58 609	0.66 610	0.68 612	0.65 555	0.63 546

FAT-Stereo	3.34 587	0.81 431	20.05 606	1.25 464	1.20 483	3.44 333	1.99 600	4.23 545	2.67 546	3.14 609	3.82 626	3.51 568	3.32 594	11.68 644	1.94 499	0.64 591	0.67 625	0.48 540	0.52 581	0.61 538	0.81 588

SGM-Forest	2.96 547	0.62 274	3.49 340	1.09 381	0.80 327	4.06 491	3.30 646	4.37 604	3.09 598	4.18 643	3.27 612	4.67 631	3.86 610	11.69 645	7.91 632	0.51 559	0.46 573	0.49 554	0.39 517	0.48 487	0.49 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
hitnet-ft	2.37 469	0.73 380	8.34 412	0.96 301	0.89 378	3.77 406	0.80 309	3.55 371	2.58 534	2.24 483	2.04 472	3.65 579	1.49 406	11.71 646	1.89 492	0.44 506	0.53 594	0.44 515	0.35 474	0.52 501	0.48 477

MADNet++	7.57 664	5.80 656	13.28 474	6.38 689	5.26 684	7.18 665	7.77 677	5.32 657	5.62 659	6.11 661	7.78 649	6.02 654	8.01 668	11.74 647	16.36 670	9.36 695	4.95 690	8.57 697	5.66 692	4.83 678	5.34 686

NOSS_ROB	2.27 436	0.73 380	3.00 319	1.71 599	1.00 422	3.90 439	0.97 437	4.29 573	2.81 571	2.94 597	2.19 507	3.88 587	1.19 326	11.77 648	1.62 453	0.59 579	0.54 596	0.56 583	0.52 581	0.56 519	0.54 512

APVNet	3.13 570	1.25 551	21.14 653	1.31 497	1.52 561	3.94 454	1.13 494	3.32 335	2.14 436	2.20 465	2.03 469	3.05 524	1.96 508	11.79 649	2.53 558	0.42 494	0.45 564	0.64 607	0.46 555	0.67 562	0.57 526

PS-NSSS	2.22 425	1.33 565	2.90 315	0.97 308	1.53 563	4.11 505	1.08 480	4.55 633	2.65 543	2.10 424	2.32 542	1.77 356	1.40 371	11.79 649	1.61 448	0.68 603	0.45 564	0.96 634	0.43 546	0.95 605	0.92 601

WAO-6	5.87 649	2.27 621	15.05 513	2.96 655	2.77 655	12.01 678	3.58 657	5.37 659	11.91 675	3.34 619	9.69 664	6.78 657	5.84 643	11.82 651	8.89 638	2.87 659	2.35 674	2.50 662	1.84 665	2.85 654	2.67 660

SANet	5.65 646	1.72 598	20.94 648	1.26 471	0.88 373	7.20 666	3.81 662	4.60 636	11.23 671	4.56 647	8.78 660	7.49 660	6.95 656	11.85 652	18.11 678	0.49 549	0.44 559	0.50 557	0.42 542	0.90 602	0.82 592

PASM	2.67 517	2.05 615	9.71 430	1.73 602	1.37 527	2.53 199	1.52 560	3.10 304	2.17 442	2.79 584	1.84 417	2.90 507	1.85 497	11.89 653	2.19 529	0.81 618	0.85 639	0.87 631	1.01 637	1.14 625	1.05 611

S-Stereo	3.48 593	0.91 471	22.06 676	1.36 524	1.50 557	3.55 366	2.53 622	4.21 537	2.81 571	2.37 519	3.81 625	3.75 581	1.84 493	11.90 654	2.51 556	0.63 588	0.71 631	0.48 540	0.76 618	0.67 562	1.19 620

pmcnn	5.45 642	1.22 545	17.40 547	1.60 584	2.41 651	3.48 345	2.12 606	4.52 630	3.26 615	3.67 627	13.15 679	22.10 688	3.46 602	11.92 655	17.16 674	0.34 389	0.21 261	0.23 65	0.19 134	0.36 362	0.28 246

Wz-Net-TNSev	3.67 598	8.83 664	13.47 479	1.48 560	1.18 469	3.60 376	2.49 619	4.27 564	3.13 600	2.18 458	1.89 438	4.21 609	2.80 567	12.10 656	7.58 631	0.57 576	0.55 601	0.47 532	0.54 587	0.91 603	1.05 611

ktn	21.74 696	10.34 677	19.68 593	4.53 680	4.00 676	6.53 663	4.51 666	6.79 665	78.82 720	84.69 719	100.86 722	58.49 714	7.57 664	12.11 657	13.35 657	4.58 686	3.24 685	3.49 679	2.62 679	4.65 677	3.84 679

FCDSN-DC	6.04 651	0.84 447	19.25 579	1.24 462	1.09 450	4.38 565	2.62 626	4.38 605	4.71 649	9.59 680	11.22 671	19.19 684	17.40 687	12.30 658	8.55 636	0.69 607	0.57 604	0.60 596	0.60 601	0.70 568	0.78 582
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	4.57 627	0.72 369	17.46 550	1.84 616	0.58 228	4.23 545	3.45 651	4.66 639	3.66 634	7.99 672	8.82 661	7.56 661	8.74 672	12.30 658	6.84 622	0.43 500	0.38 521	0.39 481	0.35 474	0.51 497	0.48 477
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	5.41 641	12.60 684	20.42 629	3.27 661	3.15 665	4.50 592	3.02 640	4.66 639	3.73 636	3.35 621	5.36 640	7.86 662	2.88 569	12.33 660	4.76 601	3.12 663	2.22 668	2.70 670	1.69 658	3.49 660	3.10 666

GANet	2.93 543	1.05 505	11.29 454	1.64 589	0.96 397	3.91 440	2.52 620	3.72 404	2.41 502	2.95 598	3.00 594	3.21 535	2.03 511	12.42 661	4.72 600	0.51 559	0.41 544	0.46 528	0.39 517	0.60 533	0.50 491

TDLM	2.29 444	1.08 514	4.61 373	1.29 486	1.01 425	4.26 547	2.17 609	3.75 407	2.79 561	2.31 503	1.98 459	2.06 414	1.59 427	12.45 662	1.72 469	0.51 559	0.28 431	0.52 567	0.35 474	0.56 519	0.50 491

CVANet_RVC	2.55 503	1.10 518	9.13 427	1.46 555	1.15 462	3.96 469	1.53 562	3.91 451	2.50 520	3.04 602	2.04 472	2.60 474	1.72 471	12.46 663	1.50 424	0.49 549	0.30 454	0.51 561	0.41 535	0.63 544	0.50 491

FC-DCNN	6.64 655	0.77 411	19.26 581	1.68 594	1.64 586	8.27 671	2.35 615	6.35 664	9.23 668	10.85 685	11.27 672	19.89 685	13.33 677	12.51 664	11.79 653	0.66 596	0.57 604	0.58 588	0.56 592	0.63 544	0.61 539

FC-DCNN v2	6.91 660	0.77 411	19.25 579	1.69 595	1.64 586	9.13 673	2.40 616	7.20 666	9.47 669	11.07 687	11.62 674	20.05 687	15.79 684	12.55 665	11.99 654	0.66 596	0.57 604	0.58 588	0.56 592	0.63 544	0.61 539

CC-Net-ROB	3.35 588	1.76 601	13.89 489	2.33 645	1.65 590	4.49 589	1.62 573	4.73 642	2.90 578	1.92 361	2.05 478	1.99 403	1.61 434	12.57 666	1.60 445	2.46 657	2.18 667	2.68 668	1.04 640	2.11 648	1.38 631

psm_up	2.28 441	0.81 431	5.45 384	1.26 471	1.50 557	3.84 423	1.23 515	4.23 545	2.03 405	2.55 548	1.80 390	2.44 460	1.65 456	12.90 667	1.58 441	0.37 430	0.38 521	0.41 499	0.34 458	0.43 449	0.39 403

GANetREF_RVC	3.20 578	1.93 608	18.84 571	1.51 567	0.80 327	4.12 507	1.82 590	4.16 527	2.91 579	1.87 344	1.74 362	2.48 463	1.84 493	13.18 668	1.74 474	0.80 616	0.57 604	0.79 626	0.74 616	1.20 633	0.86 594
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	3.13 570	1.43 577	9.93 434	2.50 648	1.62 581	4.29 554	1.68 583	3.95 464	2.43 506	1.66 302	1.91 444	3.04 521	1.41 378	13.26 669	1.58 441	3.82 673	1.59 659	1.12 642	0.46 555	2.21 650	2.74 664

MonStereo1	8.07 665	2.24 620	5.83 387	4.68 682	3.60 669	18.80 689	2.52 620	5.89 663	5.86 662	4.76 650	13.98 684	7.41 659	50.63 714	13.28 670	5.16 607	4.40 680	0.90 641	2.69 669	1.55 655	3.92 669	3.30 672

NaN_ROB	4.06 617	1.13 523	16.64 533	1.12 401	1.25 495	3.50 352	3.05 641	4.29 573	3.26 615	3.64 625	2.56 563	2.97 515	4.79 627	13.33 671	16.91 672	0.37 430	0.41 544	0.38 477	0.39 517	0.48 487	0.81 588

TorneroNet	25.88 698	11.28 682	21.62 669	4.20 672	4.07 677	55.25 708	3.15 645	15.16 691	76.94 719	58.09 713	82.72 719	86.88 718	41.15 705	13.35 672	18.13 679	4.32 677	2.85 676	3.45 678	2.62 679	8.33 693	4.14 682

WAO-7	5.16 637	3.21 638	18.98 575	1.88 621	1.44 547	5.34 654	3.09 644	4.91 648	5.81 661	4.35 645	8.92 662	6.55 655	6.06 646	13.40 673	10.81 645	1.34 650	1.20 652	1.48 653	1.35 653	1.60 642	1.45 633

notaker	10.50 673	8.60 662	20.23 616	4.54 681	3.95 675	6.27 660	3.44 650	8.07 669	4.75 652	8.73 674	46.45 707	13.86 679	27.86 699	13.49 674	13.61 659	4.56 683	3.18 684	3.52 681	2.68 681	8.13 692	4.05 681

NVStereoNet_ROB	4.91 635	1.40 573	16.46 531	1.47 558	1.72 607	3.46 339	1.96 597	3.89 441	3.61 631	2.90 590	24.61 696	4.81 632	4.49 624	13.57 675	4.87 604	1.33 649	1.29 654	1.70 654	1.68 657	1.41 640	1.66 637
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	6.81 658	13.66 688	20.41 628	4.33 677	3.74 671	5.50 655	3.06 642	5.49 661	6.22 663	4.64 649	10.35 667	9.30 666	8.03 669	13.61 676	6.81 620	4.80 687	2.99 683	3.09 675	2.12 673	4.36 674	3.61 675

RYNet	2.97 551	0.93 477	15.09 514	1.12 401	1.38 530	3.66 388	1.42 550	4.03 486	2.29 468	2.10 424	1.70 351	3.79 583	2.16 526	13.64 677	3.02 578	0.37 430	0.41 544	0.48 540	0.34 458	0.81 594	0.75 576

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 625	10.62 678	15.18 518	1.55 577	1.45 551	6.16 659	3.54 656	5.41 660	3.68 635	2.59 560	2.74 578	4.81 632	2.20 531	13.79 678	4.40 594	2.04 653	3.36 686	1.05 638	1.20 647	2.09 647	1.72 640

MeshStereo	5.35 640	1.32 562	21.34 661	1.34 513	1.15 462	4.40 571	3.90 663	5.18 652	4.55 646	10.14 682	11.82 675	11.47 669	5.84 643	13.84 679	7.03 626	0.61 585	0.58 609	0.60 596	0.58 596	0.72 580	0.59 535
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	10.12 669	8.74 663	20.95 649	4.27 673	3.76 674	13.86 682	2.85 633	15.05 690	23.15 700	10.07 681	23.84 695	13.47 676	8.24 670	13.96 680	17.21 675	3.96 675	2.72 675	3.23 677	2.48 677	6.29 682	4.27 683

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 612	10.88 681	12.30 464	1.26 471	1.55 568	5.19 653	3.33 648	4.42 612	2.82 573	2.58 556	2.62 569	5.00 638	2.11 518	14.03 681	2.73 568	1.28 645	2.34 673	0.67 612	1.83 664	0.81 594	1.03 610

PWCK	5.85 648	9.95 676	15.22 519	2.90 654	1.56 571	5.66 658	7.69 676	5.27 654	4.74 651	3.88 630	7.51 648	8.04 663	5.28 635	15.18 682	8.40 635	3.08 662	1.51 658	2.24 660	1.37 654	5.55 680	1.96 646

FBW_ROB	3.24 580	1.02 499	9.21 428	1.49 563	1.07 442	3.78 408	1.48 555	4.31 584	3.08 597	2.46 532	2.32 542	4.20 608	2.08 517	15.19 683	7.16 627	0.84 622	0.62 617	1.33 648	0.92 630	0.99 610	1.31 625

MANE	11.39 677	1.38 570	23.16 682	4.82 685	2.79 656	22.02 692	14.51 689	25.81 696	26.28 701	10.93 686	13.17 680	19.90 686	18.03 690	15.69 684	20.41 687	0.96 628	0.74 634	1.42 650	3.24 688	0.74 582	1.71 639

SDNR	3.97 614	1.93 608	20.28 622	1.31 497	0.94 393	5.16 652	0.67 201	4.33 592	2.58 534	4.82 652	5.94 644	5.01 639	1.45 393	17.52 685	2.53 558	0.79 614	0.72 632	0.59 591	0.45 553	1.15 628	1.17 618

USTest	15.98 688	15.58 693	22.56 678	18.49 696	16.99 690	26.43 694	36.08 704	27.68 699	12.77 677	10.69 684	10.80 669	18.35 682	15.09 682	18.62 686	23.37 690	4.85 688	5.34 691	7.38 695	7.43 694	9.90 694	11.23 693

DGTPSM_ROB	15.31 686	8.85 665	28.14 693	9.90 693	18.89 691	12.44 680	33.21 700	13.48 687	17.86 695	9.50 678	22.89 693	13.78 677	19.67 691	21.26 687	23.68 691	5.08 689	8.84 692	5.62 692	11.50 699	6.72 685	14.87 696

DPSMNet_ROB	15.52 687	8.89 666	31.44 694	10.07 695	18.91 692	12.44 680	33.22 701	13.51 688	17.94 696	9.58 679	22.91 694	13.79 678	19.67 691	21.43 688	23.73 692	5.17 690	8.84 692	5.63 693	11.52 702	6.79 686	14.90 697

iinet-test	19.59 692	18.93 695	25.29 688	22.27 697	21.21 694	29.32 695	37.73 705	31.61 702	16.48 687	14.41 690	13.76 681	22.91 690	19.69 693	21.98 689	26.21 695	10.17 697	8.89 696	11.03 700	10.88 697	13.66 698	15.45 699

IINet	19.59 692	18.93 695	25.29 688	22.27 697	21.21 694	29.32 695	37.73 705	31.61 702	16.48 687	14.41 690	13.76 681	22.91 690	19.69 693	21.98 689	26.21 695	10.17 697	8.89 696	11.03 700	10.88 697	13.66 698	15.45 699

MDST_ROB	5.53 643	0.59 229	23.11 681	2.55 649	2.69 653	21.20 691	1.98 599	4.77 645	2.65 543	9.36 677	4.25 629	4.14 603	4.45 623	22.57 691	3.68 588	0.48 537	0.33 478	0.47 532	0.44 549	0.44 460	0.44 450

Anonymous_1	57.11 715	19.68 697	26.15 690	23.10 700	142.31 721	30.84 697	39.75 707	33.86 706	16.98 690	70.53 717	15.42 688	23.46 693	19.75 695	23.04 692	27.23 700	164.73 724	9.02 698	130.38 720	137.40 722	161.27 725	27.24 705

LE_ROB	18.58 690	1.21 539	48.38 702	8.60 692	23.00 699	7.32 668	19.74 695	9.94 674	38.69 710	43.53 705	21.91 692	28.40 700	40.92 704	23.18 693	54.71 710	0.34 389	0.33 478	0.32 359	0.36 484	0.42 439	0.40 424

DPSM_ROB	20.78 694	20.03 698	26.57 691	23.62 701	22.46 696	31.10 698	39.97 708	33.52 704	17.41 693	15.25 693	15.80 689	24.06 695	20.71 696	23.30 694	27.62 702	10.78 699	9.41 699	11.69 702	11.50 699	14.49 700	16.36 701

DPSM	20.78 694	20.03 698	26.57 691	23.62 701	22.46 696	31.10 698	39.97 708	33.52 704	17.41 693	15.25 693	15.80 689	24.06 695	20.71 696	23.30 694	27.62 702	10.78 699	9.41 699	11.69 702	11.50 699	14.49 700	16.36 701

CSAN	4.71 630	1.39 572	20.23 616	1.19 441	0.87 369	3.65 387	3.50 653	4.57 635	3.87 637	3.89 631	7.82 650	3.54 573	6.16 649	23.47 696	6.82 621	0.52 565	0.45 564	0.49 554	0.52 581	0.63 544	0.66 554

SGM-ForestM	11.55 678	1.16 531	21.62 669	2.14 635	0.81 333	22.25 693	19.08 694	16.50 694	11.34 672	15.94 695	14.44 686	27.12 699	22.61 698	24.76 697	28.39 704	0.50 553	0.48 584	0.47 532	0.44 549	0.55 513	0.53 506

LRCNet_RVC	25.52 697	33.45 701	23.21 684	31.79 703	32.78 700	6.74 664	1.18 503	25.88 697	4.46 645	28.94 696	30.89 698	24.91 697	17.57 688	27.66 698	24.34 694	35.26 713	25.60 714	35.91 713	33.81 712	31.90 712	34.10 713

PML	64.32 716	53.22 713	17.88 554	8.10 691	32.94 701	148.46 723	247.79 726	12.18 682	45.42 713	111.41 722	288.92 726	101.47 720	101.31 721	31.67 699	15.55 663	14.03 701	4.83 689	10.98 699	6.18 693	28.82 704	5.17 685

xxxxx1	112.33 720	88.53 717	37.76 697	227.84 722	157.23 722	39.05 705	61.41 712	93.76 720	79.29 721	62.45 714	74.79 716	78.32 715	70.96 717	33.47 700	70.69 718	114.00 719	130.36 723	259.31 724	274.34 724	145.54 722	147.50 721

tt_ll	112.33 720	88.53 717	37.76 697	227.84 722	157.23 722	39.05 705	61.41 712	93.76 720	79.29 721	62.45 714	74.79 716	78.32 715	70.96 717	33.47 700	70.69 718	114.00 719	130.36 723	259.31 724	274.34 724	145.54 722	147.50 721

ff	112.33 720	88.53 717	37.76 697	227.84 722	157.23 722	39.05 705	61.41 712	93.76 720	79.29 721	62.45 714	74.79 716	78.32 715	70.96 717	33.47 700	70.69 718	114.00 719	130.36 723	259.31 724	274.34 724	145.54 722	147.50 721

KSHMR	16.96 689	5.37 652	21.64 671	4.46 679	4.50 680	8.30 672	3.32 647	15.58 693	76.24 718	6.62 666	61.47 713	56.53 713	5.43 639	35.17 703	11.37 649	4.39 679	2.97 682	3.63 684	2.74 683	5.10 679	4.34 684

HanzoNet	31.60 702	17.23 694	21.22 658	7.32 690	5.84 685	7.25 667	3.53 654	13.82 689	14.20 680	50.38 708	47.01 708	44.45 703	56.61 716	36.61 704	32.00 705	63.89 717	56.57 718	7.97 696	89.20 721	28.69 703	28.25 706

Selective-IGEV-i1pa	29.93 701	36.60 702	34.97 695	9.92 694	7.41 686	38.91 704	35.81 703	43.96 708	35.07 708	30.01 697	53.53 712	41.78 701	35.42 701	40.57 705	33.93 706	30.94 711	15.47 706	23.33 705	13.36 703	10.61 695	27.01 704

HaxPig	43.25 710	43.65 710	45.00 700	33.85 704	35.61 702	32.69 700	30.52 698	45.09 709	42.97 711	48.77 706	48.17 709	43.00 702	40.26 703	44.58 706	43.61 707	47.18 714	49.30 715	51.54 715	50.25 714	43.73 713	45.29 714

AVERAGE_ROB	44.46 711	45.91 711	46.59 701	40.59 706	38.66 703	32.99 701	30.52 698	46.19 710	43.26 712	49.59 707	48.97 710	44.62 704	39.89 702	45.04 707	43.94 708	48.74 715	50.69 716	50.80 714	49.79 713	45.54 714	46.97 715

Selective-RAFT-Error	41.77 706	40.16 706	53.34 709	47.73 708	45.25 710	62.51 711	80.64 717	67.22 712	34.93 707	30.64 703	31.81 701	48.11 706	42.11 712	46.57 708	54.95 711	21.61 703	18.87 708	23.48 706	23.15 707	29.16 706	33.08 711

LSM0	49.58 713	40.04 704	53.62 712	97.15 715	128.68 720	62.75 715	79.89 715	67.63 718	35.11 709	33.02 704	32.61 706	48.43 712	41.60 707	46.60 709	55.43 713	21.63 706	18.99 713	23.62 712	23.13 705	29.47 711	52.26 717

CasAABBNet	41.80 709	40.20 707	53.41 711	47.73 708	45.18 707	62.51 711	80.71 718	67.26 714	34.80 705	30.49 699	31.88 702	48.24 708	41.81 708	46.63 710	55.64 716	21.60 702	18.88 709	23.48 706	23.22 709	29.19 708	33.05 708

RAFT-FEzeroshot	41.78 707	40.21 708	53.07 706	47.74 710	45.19 708	62.51 711	80.73 720	67.30 715	34.75 703	30.51 700	31.88 702	48.27 709	41.88 709	46.64 711	55.54 714	21.62 704	18.89 711	23.48 706	23.22 709	29.20 709	33.05 708

RAFT-FE	41.78 707	40.21 708	53.07 706	47.74 710	45.19 708	62.51 711	80.73 720	67.30 715	34.75 703	30.51 700	31.88 702	48.27 709	41.88 709	46.64 711	55.54 714	21.62 704	18.89 711	23.48 706	23.22 709	29.20 709	33.05 708

FlowAnything	41.75 705	39.90 703	53.36 710	47.83 712	45.06 706	62.45 709	80.51 716	67.34 717	34.89 706	30.56 702	31.52 699	48.18 707	42.05 711	46.66 713	55.24 712	21.71 708	18.88 709	23.49 710	23.13 705	29.12 705	33.04 707

Hybrid-DGEV	41.74 704	40.15 705	53.21 708	47.72 707	45.04 705	62.46 710	80.71 718	67.23 713	34.70 702	30.38 698	31.64 700	48.32 711	41.44 706	46.71 714	55.65 717	21.63 706	18.85 707	23.50 711	23.21 708	29.18 707	33.09 712

MEDIAN_ROB	47.37 712	49.08 712	49.92 704	40.32 705	39.97 704	34.95 702	33.43 702	49.17 711	46.39 714	53.06 710	52.65 711	47.65 705	42.23 713	48.35 715	47.29 709	52.10 716	54.04 717	54.28 716	53.48 715	48.76 715	50.33 716

MultiAttention	8.74 667	0.56 192	7.25 400	2.07 633	22.74 698	35.86 703	8.44 680	4.97 649	2.58 534	2.57 552	5.11 639	5.55 651	1.59 427	52.70 716	7.50 630	0.47 532	0.24 359	0.52 567	1.00 636	6.84 687	6.30 690

DPSimNet_ROB	102.30 717	119.72 723	143.59 722	109.42 716	94.10 714	127.22 721	127.15 722	26.62 698	102.36 724	149.58 725	83.99 720	139.34 724	137.54 724	64.62 717	82.36 722	105.18 718	66.15 719	120.15 719	69.61 718	99.58 717	77.72 718

WAO-8	11.95 679	13.02 685	20.56 633	3.50 662	3.08 662	15.11 685	2.80 631	12.91 685	19.11 697	7.69 669	13.12 677	11.62 670	7.01 659	84.40 718	7.91 632	3.42 665	1.92 665	3.54 682	1.93 668	3.68 662	2.69 661

Venus	11.95 679	13.02 685	20.56 633	3.50 662	3.08 662	15.11 685	2.80 631	12.91 685	19.11 697	7.69 669	13.12 677	11.62 670	7.01 659	84.40 718	7.91 632	3.42 665	1.92 665	3.54 682	1.93 668	3.68 662	2.69 661

BEATNet-Init1	49.72 714	64.32 716	97.77 720	4.68 682	4.28 679	84.75 718	60.42 711	73.38 719	68.59 717	88.29 720	88.51 721	91.94 719	97.99 720	85.26 720	70.96 721	0.80 616	0.65 621	0.85 630	0.70 615	7.96 691	2.33 653

light-stereo	41.45 703	10.64 679	54.16 713	59.84 714	45.61 711	131.14 722	1.57 568	37.33 707	17.30 691	76.21 718	120.65 723	118.18 723	3.98 612	89.11 721	15.46 662	5.48 691	9.68 701	1.25 645	1.28 649	17.93 702	12.24 695

RSGM-EC	108.14 718	104.44 720	68.66 716	115.42 717	109.31 717	116.48 719	139.19 723	127.02 723	55.95 715	55.27 711	71.01 714	116.54 721	111.76 722	176.57 722	175.06 723	117.34 722	71.64 720	140.65 721	83.55 719	123.96 720	82.91 719

acva	108.14 718	104.44 720	68.66 716	115.42 717	109.31 717	116.48 719	139.19 723	127.02 723	55.95 715	55.27 711	71.01 714	116.54 721	111.76 722	176.57 722	175.06 723	117.34 722	71.64 720	140.65 721	83.55 719	123.96 720	82.91 719

MSAF-DinoV2	13.69 685	13.09 687	22.03 675	2.41 647	1.44 547	4.03 486	1.38 541	9.07 673	9.20 667	2.23 480	1.98 459	5.08 642	5.06 631	177.66 724	5.46 614	0.45 515	0.34 491	0.40 487	0.62 605	6.09 681	5.80 689

test_example2	212.63 724	219.92 725	221.87 724	213.67 721	221.17 725	199.47 724	200.74 725	185.30 725	141.66 725	209.52 726	213.45 725	210.82 726	205.48 725	221.27 725	216.64 726	236.83 726	242.07 726	213.93 723	217.01 723	235.69 726	226.10 725

Selective-IGEV-i16pa	129.35 723	164.95 724	19.57 589	3.26 660	2.26 648	202.88 725	5.86 669	236.38 726	207.45 726	116.27 723	209.82 724	153.71 725	219.30 726	258.04 726	190.96 725	192.94 725	94.03 722	90.21 718	64.92 717	4.40 675	149.67 724

ccccc		629.75 726		567.84 725	570.84 726	582.44 726		613.82 727		614.58 727		555.57 727		666.94 727		781.57 727	507.24 727	391.36 727	342.44 727	689.82 727

ASD4		113.98 722

Low-res two-view benchmark