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

Monster-pub-mixall	0.64 34	0.42 40	1.00 27	0.83 140	0.48 138	1.39 49	0.32 43	1.45 26	0.82 36	0.88 140	0.85 79	0.39 14	0.36 4	1.99 269	0.47 41	0.20 50	0.16 41	0.17 1	0.15 8	0.18 1	0.21 82

2.75w_new	0.75 61	0.45 55	1.10 61	0.65 52	0.62 223	2.45 149	0.56 131	2.75 210	0.74 13	0.78 115	0.73 56	0.38 12	0.92 188	1.04 79	0.66 115	0.17 10	0.14 11	0.22 51	0.17 60	0.18 1	0.19 8

IGEV	0.70 49	0.36 1	1.07 38	0.71 79	1.31 461	2.82 176	0.41 73	1.76 72	0.98 81	0.73 86	0.71 53	0.35 3	0.42 14	0.90 50	0.42 9	0.18 30	0.18 94	0.22 51	0.18 84	0.18 1	0.20 43

FoundationStereo	0.50 2	0.39 4	1.11 68	0.79 116	0.42 84	0.70 4	0.36 55	0.76 2	0.80 31	0.62 49	0.38 6	0.73 122	0.77 133	0.69 4	0.36 2	0.26 134	0.17 60	0.23 65	0.16 38	0.18 1	0.20 43

ITERv30	0.57 13	0.44 49	0.97 24	0.66 61	0.39 61	1.88 91	0.25 11	1.23 14	0.77 15	0.56 13	0.49 31	0.65 96	0.46 24	1.11 88	0.47 41	0.20 50	0.22 241	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.21 82

oiu110	0.66 40	0.41 27	0.94 17	0.61 21	0.38 54	3.30 259	0.27 24	1.92 94	0.83 41	0.63 55	0.52 36	0.57 70	0.54 56	0.73 17	0.43 13	0.20 50	0.21 208	0.18 2	0.14 2	0.19 5	0.20 43

ITERv24	0.69 46	0.40 11	0.90 8	0.62 30	0.36 21	3.40 271	0.26 16	2.29 141	0.89 61	0.68 73	0.50 32	0.61 82	0.59 72	0.75 24	0.47 41	0.19 40	0.21 208	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.20 43

hj116sk	0.65 37	0.39 4	0.91 12	0.58 6	0.38 54	3.19 233	0.30 36	1.77 75	0.97 79	0.59 29	0.47 27	0.59 78	0.55 59	0.71 8	0.46 29	0.19 40	0.17 60	0.18 2	0.15 8	0.19 5	0.19 8

ITERv14	0.61 22	0.41 27	0.96 20	0.60 17	0.36 21	2.85 180	0.28 26	1.72 66	0.79 25	0.61 39	0.44 12	0.53 46	0.49 39	0.73 17	0.45 23	0.16 5	0.16 41	0.20 30	0.14 2	0.19 5	0.19 8

ITERv10	0.57 13	0.39 4	0.96 20	0.62 30	0.39 61	1.77 79	0.26 16	1.81 81	0.88 59	0.60 36	0.48 29	0.56 63	0.50 45	0.72 13	0.48 51	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 8

99wein	0.55 7	0.40 11	0.92 14	0.61 21	0.34 12	1.77 79	0.25 11	1.53 36	0.85 52	0.61 39	0.46 21	0.56 63	0.42 14	0.70 5	0.47 41	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.19 8

ITERv8	0.56 10	0.40 11	0.90 8	0.61 21	0.38 54	1.75 78	0.26 16	1.73 67	0.84 47	0.60 36	0.46 21	0.55 56	0.48 34	0.71 8	0.46 29	0.17 10	0.16 41	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 43

ITERv7	0.56 10	0.40 11	0.93 16	0.63 40	0.35 17	1.84 87	0.25 11	1.71 64	0.82 36	0.61 39	0.46 21	0.56 63	0.45 21	0.73 17	0.46 29	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 43

s6wercc	0.56 10	0.40 11	0.94 17	0.62 30	0.35 17	2.00 104	0.26 16	1.53 36	0.85 52	0.61 39	0.45 18	0.55 56	0.47 25	0.72 13	0.46 29	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.19 5	0.20 43

a5sdf	0.57 13	0.40 11	0.92 14	0.62 30	0.36 21	2.04 113	0.25 11	1.58 43	0.84 47	0.61 39	0.44 12	0.55 56	0.49 39	0.72 13	0.46 29	0.17 10	0.15 23	0.20 30	0.15 8	0.19 5	0.20 43

2.25w	0.75 61	0.47 77	1.09 55	0.69 72	0.65 238	2.28 134	0.40 66	2.42 152	0.80 31	0.73 86	1.03 110	0.40 16	0.81 156	1.24 128	0.80 175	0.16 5	0.15 23	0.21 46	0.17 60	0.19 5	0.21 82

4.25_new	0.73 56	0.46 62	1.08 47	0.71 79	0.97 367	2.52 155	0.58 143	2.28 137	0.93 72	0.57 20	0.94 99	0.40 16	0.65 91	0.87 41	0.50 65	0.17 10	0.13 1	0.25 122	0.17 60	0.19 5	0.20 43

4.5w_new	0.73 56	0.46 62	1.08 47	0.71 79	0.97 367	2.52 155	0.58 143	2.28 137	0.93 72	0.57 20	0.94 99	0.40 16	0.65 91	0.87 41	0.50 65	0.17 10	0.13 1	0.25 122	0.17 60	0.19 5	0.20 43

4.25w-stereo	0.73 56	0.46 62	1.08 47	0.71 79	0.97 367	2.52 155	0.58 143	2.28 137	0.93 72	0.57 20	0.94 99	0.40 16	0.65 91	0.87 41	0.50 65	0.17 10	0.13 1	0.25 122	0.17 60	0.19 5	0.20 43

4w-stereo	0.67 41	0.49 96	1.07 38	0.63 40	0.75 284	1.63 73	0.44 86	2.23 129	0.77 15	0.56 13	0.92 94	0.40 16	0.82 158	1.08 83	0.53 74	0.18 30	0.13 1	0.25 122	0.18 84	0.19 5	0.20 43

2.5w	0.75 61	0.44 49	1.06 36	0.66 61	0.69 263	2.39 143	0.56 131	2.77 213	0.82 36	0.63 55	0.88 82	0.37 8	0.75 124	1.36 159	0.50 65	0.18 30	0.14 11	0.22 51	0.17 60	0.19 5	0.21 82

1w_stereo	0.86 108	0.42 40	1.07 38	0.72 87	0.81 304	3.00 207	0.67 186	3.28 274	0.75 14	0.74 91	1.32 184	0.37 8	1.37 302	0.92 55	0.68 123	0.16 5	0.14 11	0.20 30	0.16 38	0.19 5	0.22 101

monsters	0.82 99	0.58 176	1.16 82	0.76 107	1.52 509	2.92 194	0.40 66	2.66 198	0.72 11	0.66 67	0.84 76	0.38 12	0.41 11	1.84 253	0.48 51	0.20 50	0.16 41	0.20 30	0.16 38	0.19 5	0.19 8

MLG-Stereo_test2	0.76 69	0.40 11	1.07 38	0.64 45	0.82 313	3.49 293	0.23 4	1.69 62	2.14 378	0.62 49	0.32 3	0.67 102	0.33 1	1.14 100	0.37 3	0.23 84	0.19 130	0.23 65	0.16 38	0.19 5	0.20 43

MLG-Stereo_test1	0.80 87	0.39 4	1.02 29	0.65 52	1.20 438	3.14 224	0.29 33	1.59 45	3.05 537	0.50 5	0.24 1	0.67 102	0.43 17	1.33 153	0.40 6	0.21 60	0.18 94	0.23 65	0.15 8	0.19 5	0.20 43

MLG-Stereo	0.77 77	0.39 4	1.04 30	0.64 45	0.41 76	3.01 209	0.31 39	1.89 88	2.92 523	0.47 1	0.29 2	0.66 101	0.47 25	1.35 157	0.39 4	0.20 50	0.18 94	0.24 96	0.16 38	0.19 5	0.20 43

Pointernet	0.88 114	0.44 49	2.26 217	0.84 150	0.37 41	2.29 135	0.38 58	3.06 250	1.46 154	0.66 67	1.39 204	0.91 168	0.73 116	1.01 72	0.72 146	0.23 84	0.19 130	0.20 30	0.18 84	0.19 5	0.20 43

qyd29nn	0.52 3	0.42 40	0.97 24	0.58 6	0.33 9	1.61 69	0.24 7	1.09 5	0.67 4	0.53 9	0.50 32	0.54 51	0.42 14	0.86 40	0.49 57	0.22 71	0.22 241	0.19 12	0.15 8	0.20 28	0.18 4

ITERv28	0.61 22	0.40 11	0.96 20	0.55 2	0.42 84	2.96 203	0.29 33	1.24 15	0.83 41	0.60 36	0.50 32	0.53 46	0.41 11	0.85 37	0.46 29	0.19 40	0.21 208	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.20 43

yuret106	0.60 20	0.41 27	0.94 17	0.57 4	0.37 41	2.58 164	0.24 7	1.69 62	0.84 47	0.61 39	0.48 29	0.53 46	0.52 50	0.71 8	0.46 29	0.20 50	0.20 172	0.20 30	0.15 8	0.20 28	0.19 8

uio108cc	0.54 5	0.39 4	0.88 5	0.59 11	0.34 12	1.82 86	0.30 36	1.26 16	0.78 19	0.62 49	0.44 12	0.57 70	0.40 8	0.79 27	0.47 41	0.21 60	0.20 172	0.19 12	0.16 38	0.20 28	0.18 4

dd23bbn	0.65 37	0.41 27	0.79 3	0.58 6	0.33 9	3.18 229	0.28 26	2.03 106	0.78 19	0.69 76	0.55 38	0.56 63	0.50 45	0.85 37	0.44 18	0.16 5	0.17 60	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 8

ITERv21	0.63 30	0.39 4	0.96 20	0.53 1	0.45 107	3.23 238	0.28 26	1.36 19	0.85 52	0.61 39	0.46 21	0.56 63	0.51 48	0.89 49	0.47 41	0.21 60	0.19 130	0.19 12	0.14 2	0.20 28	0.19 8

v20iiwwt	0.61 22	0.41 27	0.88 5	0.60 17	0.37 41	3.27 249	0.34 49	1.22 13	0.79 25	0.62 49	0.46 21	0.54 51	0.47 25	0.70 5	0.47 41	0.17 10	0.17 60	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 8

ITERv19	0.63 30	0.41 27	0.77 1	0.60 17	0.40 68	3.34 263	0.29 33	1.59 45	0.83 41	0.66 67	0.47 27	0.54 51	0.47 25	0.71 8	0.44 18	0.20 50	0.21 208	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 8

ITER124	0.58 19	0.40 11	0.80 4	0.60 17	0.36 21	2.87 184	0.28 26	1.12 7	0.79 25	0.63 55	0.41 8	0.62 85	0.43 17	0.73 17	0.48 51	0.18 30	0.18 94	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.20 43

zxcv128	0.63 30	0.40 11	0.91 12	0.61 21	0.39 61	2.91 190	0.25 11	1.74 69	0.85 52	0.62 49	0.45 18	0.58 73	0.50 45	0.71 8	0.45 23	0.20 50	0.19 130	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.19 8

iked130	0.57 13	0.41 27	1.01 28	0.62 30	0.36 21	2.10 121	0.31 39	1.46 28	0.82 36	0.59 29	0.42 9	0.55 56	0.47 25	0.74 22	0.45 23	0.18 30	0.16 41	0.18 2	0.15 8	0.20 28	0.20 43

v134_o9	0.57 13	0.40 11	0.90 8	0.62 30	0.45 107	1.95 99	0.27 24	1.61 47	0.84 47	0.58 24	0.45 18	0.58 73	0.52 50	0.73 17	0.46 29	0.16 5	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 28	0.19 8

ITERv12	0.55 7	0.41 27	0.89 7	0.62 30	0.41 76	1.93 97	0.26 16	1.47 30	0.87 57	0.56 13	0.44 12	0.55 56	0.48 34	0.67 2	0.47 41	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.15 8	0.20 28	0.19 8

vnu138km	0.53 4	0.40 11	0.90 8	0.59 11	0.36 21	1.78 81	0.26 16	1.26 16	0.87 57	0.56 13	0.42 9	0.56 63	0.48 34	0.68 3	0.47 41	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.14 2	0.20 28	0.19 8

zaero_v3	0.67 41	0.44 49	1.17 84	0.59 11	0.64 228	2.08 118	0.23 4	1.65 58	1.14 92	0.89 143	0.78 66	0.51 41	0.56 62	1.16 107	0.47 41	0.17 10	0.15 23	0.19 12	0.16 38	0.20 28	0.19 8

ITERv2	0.73 56	0.43 45	1.19 88	0.61 21	0.58 205	2.98 206	0.22 2	1.37 20	1.27 111	1.23 185	0.90 89	0.62 85	0.54 56	1.13 97	0.44 18	0.18 30	0.15 23	0.20 30	0.16 38	0.20 28	0.20 43

ITER	0.61 22	0.44 49	1.19 88	0.65 52	0.50 150	0.95 9	0.24 7	1.20 12	0.95 78	0.93 150	0.77 63	0.68 104	0.47 25	1.70 232	0.46 29	0.18 30	0.14 11	0.19 12	0.16 38	0.20 28	0.21 82

252Zero-FE	0.72 55	0.46 62	1.08 47	1.01 275	0.41 76	1.27 32	0.22 2	1.79 78	1.03 84	2.52 480	1.24 156	0.32 1	0.41 11	1.03 74	0.45 23	0.21 60	0.17 60	0.20 30	0.17 60	0.20 28	0.20 43

Zero-FE251	0.80 87	0.75 345	1.71 153	0.88 180	0.70 267	2.59 166	0.45 90	1.38 22	0.83 41	1.79 267	0.61 44	0.73 122	0.81 156	0.82 33	0.61 93	0.29 211	0.23 270	0.27 182	0.19 109	0.20 28	0.20 43

Wavelet-MonSter	0.57 13	0.47 77	1.13 76	0.66 61	0.78 295	1.60 68	0.30 36	1.17 10	0.68 5	0.58 24	0.69 52	0.39 14	0.48 34	0.99 70	0.46 29	0.15 1	0.16 41	0.20 30	0.16 38	0.20 28	0.19 8

asda	0.77 77	0.46 62	1.10 61	0.64 45	0.82 313	3.33 261	0.49 103	2.40 148	0.81 35	0.63 55	0.80 70	0.44 31	0.85 165	0.88 45	0.60 91	0.17 10	0.13 1	0.24 96	0.17 60	0.20 28	0.20 43

3.25w_new	0.69 46	0.46 62	1.10 61	0.61 21	0.61 217	2.23 131	0.51 109	2.45 158	0.90 62	0.63 55	0.78 66	0.47 37	0.71 108	0.78 26	0.50 65	0.17 10	0.14 11	0.20 30	0.17 60	0.20 28	0.20 43

3.25w	0.69 46	0.46 62	1.10 61	0.61 21	0.61 217	2.23 131	0.51 109	2.45 158	0.90 62	0.63 55	0.78 66	0.47 37	0.71 108	0.79 27	0.50 65	0.17 10	0.14 11	0.20 30	0.17 60	0.20 28	0.20 43

3.75w	0.75 61	0.47 77	1.09 55	0.63 40	1.10 410	2.61 167	0.53 119	2.46 161	0.97 79	0.62 49	0.80 70	0.40 16	0.66 98	1.11 88	0.48 51	0.19 40	0.13 1	0.23 65	0.18 84	0.20 28	0.21 82

3.5w_stereo	0.77 77	0.53 124	1.09 55	0.65 52	0.72 272	2.52 155	0.51 109	2.43 155	0.80 31	0.76 107	1.20 145	0.43 26	0.66 98	1.23 127	0.73 149	0.17 10	0.13 1	0.23 65	0.17 60	0.20 28	0.21 82

3w_stereo	0.71 54	0.47 77	1.14 79	0.65 52	0.39 61	1.73 77	0.68 193	2.79 221	0.79 25	0.67 71	0.84 76	0.37 8	1.02 213	1.03 74	0.56 82	0.18 30	0.14 11	0.23 65	0.18 84	0.20 28	0.22 101

2w_stereo	0.75 61	0.46 62	1.08 47	0.68 71	0.56 184	2.00 104	0.61 154	2.87 231	0.83 41	0.93 150	0.93 97	0.36 4	1.13 250	0.90 50	0.61 93	0.17 10	0.13 1	0.23 65	0.17 60	0.20 28	0.21 82

MLG-Stereo_test3	0.60 20	0.37 2	1.12 71	0.59 11	0.57 196	2.19 128	0.31 39	1.68 61	0.56 2	0.49 4	0.51 35	0.56 63	0.33 1	0.96 64	0.54 80	0.21 60	0.17 60	0.23 65	0.16 38	0.20 28	0.21 82

dual_stereo	0.68 45	0.40 11	1.05 32	0.64 45	0.37 41	0.84 8	0.34 49	3.40 296	1.03 84	0.50 5	0.46 21	0.58 73	0.40 8	1.85 259	0.49 57	0.23 84	0.17 60	0.21 46	0.16 38	0.20 28	0.19 8

LoS_RVC	0.94 130	1.30 493	1.31 110	0.84 150	1.63 530	2.02 106	0.59 147	1.51 33	1.36 125	0.81 122	1.33 186	0.84 147	0.88 174	1.36 159	0.73 149	0.21 60	0.17 60	0.20 30	0.14 2	0.20 28	1.45 567

dddd17k	0.64 34	0.41 27	0.77 1	0.61 21	0.38 54	3.14 224	0.26 16	1.80 79	0.92 68	0.61 39	0.44 12	0.60 81	0.51 48	0.74 22	0.49 57	0.18 30	0.17 60	0.19 12	0.15 8	0.21 58	0.19 8

ITERv4	0.76 69	0.41 27	1.18 86	0.55 2	0.64 228	2.03 107	0.24 7	2.20 122	0.78 19	0.91 145	1.28 173	0.46 35	1.90 441	0.82 33	0.53 74	0.19 40	0.16 41	0.19 12	0.18 84	0.21 58	0.26 163

MonStereo	0.62 27	0.43 45	1.07 38	0.66 61	0.82 313	1.13 16	0.39 60	2.57 183	0.92 68	0.58 24	0.64 47	0.36 4	0.36 4	0.90 50	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 30	0.17 60	0.21 58	0.19 8

Monster-pub-eth3d	0.62 27	0.43 45	1.07 38	0.66 61	0.82 313	1.13 16	0.39 60	2.57 183	0.92 68	0.58 24	0.64 47	0.36 4	0.36 4	0.88 45	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 30	0.17 60	0.21 58	0.19 8

qwe	0.75 61	0.45 55	1.10 61	0.67 69	1.06 398	2.49 151	0.45 90	2.57 183	0.90 62	0.71 82	0.83 75	0.43 26	0.48 34	1.10 86	0.64 103	0.17 10	0.14 11	0.24 96	0.16 38	0.21 58	0.20 43

monsterstereo	0.82 99	0.50 100	1.26 100	0.77 112	1.41 494	2.54 161	0.40 66	3.14 256	0.71 10	0.70 78	1.11 131	0.41 23	0.39 7	1.50 189	0.50 65	0.19 40	0.16 41	0.22 51	0.16 38	0.21 58	0.17 1

LG-Stereo_L2	0.63 30	0.46 62	1.15 81	0.70 73	0.43 91	2.32 137	0.28 26	1.86 84	0.68 5	0.56 13	0.42 9	0.37 8	0.45 21	1.36 159	0.40 6	0.23 84	0.18 94	0.22 51	0.18 84	0.21 58	0.20 43

LG-Stereo_L1	0.61 22	0.47 77	1.10 61	0.73 90	0.49 146	1.72 75	0.33 45	1.95 100	0.65 3	0.56 13	0.40 7	0.40 16	0.43 17	1.40 165	0.42 9	0.23 84	0.19 130	0.23 65	0.18 84	0.21 58	0.19 8

LG-G_1	0.70 49	0.40 11	1.12 71	0.71 79	0.30 3	2.80 174	0.40 66	2.21 125	0.78 19	0.59 29	0.55 38	0.51 41	0.58 67	1.24 128	0.49 57	0.24 98	0.18 94	0.23 65	0.15 8	0.21 58	0.21 82

LG-G	0.70 49	0.40 11	1.12 71	0.71 79	0.30 3	2.80 174	0.40 66	2.21 125	0.78 19	0.59 29	0.55 38	0.51 41	0.58 67	1.24 128	0.49 57	0.24 98	0.18 94	0.23 65	0.15 8	0.21 58	0.21 82

LGtest1	0.55 7	0.41 27	1.14 79	0.70 73	0.40 68	0.99 11	0.26 16	1.32 18	0.93 72	0.53 9	0.60 42	0.44 31	0.49 39	1.02 73	0.45 23	0.27 151	0.19 130	0.23 65	0.16 38	0.21 58	0.23 112

MonSter	0.62 27	0.43 45	1.07 38	0.66 61	0.82 313	1.13 16	0.39 60	2.57 183	0.92 68	0.58 24	0.64 47	0.36 4	0.35 3	0.95 60	0.43 13	0.15 1	0.15 23	0.20 30	0.17 60	0.21 58	0.19 8

DEFOM-Stereo	0.70 49	0.46 62	1.13 76	0.72 87	0.48 138	3.40 271	0.44 86	0.90 3	0.77 15	0.86 137	0.58 41	0.45 34	0.43 17	1.76 240	0.43 13	0.24 98	0.18 94	0.22 51	0.16 38	0.21 58	0.20 43

trnet	0.91 124	0.48 87	1.46 129	0.62 30	0.31 5	4.40 507	0.41 73	2.20 122	1.53 205	0.94 152	1.14 136	0.88 160	0.89 180	1.09 85	0.71 141	0.27 151	0.19 130	0.22 51	0.15 8	0.21 58	0.19 8

LoS	0.94 130	0.52 112	1.88 169	0.86 169	0.36 21	4.15 451	0.51 109	2.18 119	1.45 146	0.97 160	0.88 82	0.62 85	0.79 145	1.59 207	0.86 200	0.26 134	0.19 130	0.24 96	0.16 38	0.21 58	0.20 43
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CVit-Stereo	0.85 106	0.83 383	1.59 147	0.76 107	0.87 337	3.18 229	0.80 274	1.94 99	0.83 41	0.78 115	1.04 115	0.64 91	0.59 72	1.24 128	0.61 93	0.28 188	0.18 94	0.23 65	0.17 60	0.22 73	0.19 8

OmniDepth	0.54 5	0.42 40	1.05 32	0.58 6	0.25 1	1.30 41	0.36 55	1.53 36	0.86 56	0.56 13	0.37 5	0.57 70	0.65 91	0.87 41	0.40 6	0.20 50	0.15 23	0.19 12	0.16 38	0.22 73	0.17 1

Replicate-Monster	0.79 85	1.36 504	2.08 200	0.70 73	0.52 162	2.05 115	0.34 49	1.92 94	0.82 36	1.03 169	0.60 42	0.48 40	0.52 50	1.28 140	0.39 4	0.19 40	0.14 11	0.19 12	0.16 38	0.22 73	0.78 519

asd	0.70 49	0.45 55	1.10 61	0.67 69	0.90 349	2.88 185	0.43 82	1.64 56	0.79 25	0.68 73	0.88 82	0.43 26	0.74 121	0.85 37	0.49 57	0.19 40	0.13 1	0.24 96	0.17 60	0.22 73	0.20 43

4.5_new	0.67 41	0.46 62	1.11 68	0.63 40	0.78 295	1.97 102	0.51 109	2.18 119	0.78 19	0.73 86	0.90 89	0.42 24	0.49 39	0.81 30	0.49 57	0.21 60	0.14 11	0.26 151	0.19 109	0.22 73	0.20 43

4.5w-stereo	0.67 41	0.46 62	1.11 68	0.63 40	0.78 295	1.97 102	0.51 109	2.18 119	0.77 15	0.73 86	0.90 89	0.42 24	0.49 39	0.81 30	0.49 57	0.21 60	0.14 11	0.26 151	0.19 109	0.22 73	0.20 43

CREStereo	0.92 125	0.53 124	1.45 128	0.61 21	0.34 12	4.42 511	0.40 66	2.21 125	1.54 214	0.94 152	1.12 133	0.87 157	0.87 172	1.12 94	0.72 146	0.28 188	0.19 130	0.22 51	0.15 8	0.22 73	0.19 8
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
PMTNet	0.99 154	0.48 87	1.73 155	0.62 30	0.56 184	4.20 477	0.43 82	1.88 85	1.58 237	1.00 161	1.05 121	0.78 133	0.98 205	1.50 189	0.85 193	1.21 570	0.20 172	0.23 65	0.15 8	0.22 73	0.19 8

S2M2_XL	0.46 1	0.41 27	1.09 55	0.65 52	0.34 12	0.29 1	0.23 4	0.67 1	0.50 1	0.53 9	0.92 94	0.65 96	0.53 53	0.54 1	0.50 65	0.28 188	0.24 305	0.25 122	0.21 145	0.23 81	0.22 101
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 37	0.41 27	1.06 36	0.85 162	0.31 5	2.44 147	0.46 94	1.09 5	0.69 8	0.84 134	0.52 36	0.55 56	0.53 53	1.49 188	0.46 29	0.31 277	0.14 11	0.25 122	0.18 84	0.23 81	0.20 43

GREAT-IGEV	0.74 60	0.54 136	1.86 167	1.10 328	0.44 99	2.44 147	0.34 49	1.37 20	1.51 189	0.48 2	0.86 80	0.51 41	0.60 77	1.07 82	0.45 23	0.22 71	0.17 60	0.21 46	0.17 60	0.23 81	0.25 139

HUF	1.15 183	0.64 244	8.62 359	0.90 196	0.35 17	1.35 45	0.78 257	1.97 101	1.50 182	0.63 55	1.52 235	0.83 145	0.66 98	1.28 140	0.63 100	0.29 211	0.23 270	0.26 151	0.17 60	0.23 81	0.25 139

castereo++	0.93 127	0.56 153	1.26 100	0.92 210	0.73 277	2.48 150	1.00 398	2.99 239	1.03 84	0.68 73	1.41 209	1.92 327	0.59 72	1.26 135	0.44 18	0.25 119	0.19 130	0.28 215	0.19 109	0.23 81	0.23 112

water-stereo	0.78 82	0.45 55	1.94 175	0.79 116	0.48 138	2.36 140	0.47 100	1.53 36	1.09 90	0.88 140	1.04 115	0.82 143	0.75 124	0.72 13	0.78 168	0.22 71	0.23 270	0.25 122	0.23 193	0.24 86	0.29 209

111111	0.87 112	0.50 100	1.13 76	0.66 61	1.08 404	3.37 266	0.33 45	2.33 145	1.47 159	0.74 91	1.50 232	0.61 82	0.59 72	1.40 165	0.48 51	0.24 98	0.19 130	0.22 51	0.16 38	0.24 86	0.19 8

Reg-Stereo(zero)	1.60 267	0.42 40	10.69 387	0.89 187	0.68 257	3.27 249	0.47 100	2.27 134	1.54 214	1.48 212	1.24 156	2.55 407	2.68 499	1.48 186	1.10 272	0.19 40	0.19 130	0.22 51	0.18 84	0.24 86	0.26 163

AIO_test	0.76 69	0.47 77	1.31 110	0.81 119	0.70 267	1.36 46	0.88 337	1.40 24	1.45 146	0.55 12	0.95 102	1.81 312	0.58 67	1.16 107	0.46 29	0.27 151	0.17 60	0.24 96	0.19 109	0.24 86	0.21 82

castereo	0.82 99	0.70 297	1.04 30	0.85 162	0.50 150	1.29 40	0.91 355	3.22 266	1.20 98	0.83 132	1.24 156	0.72 118	0.91 185	1.00 71	0.67 120	0.26 134	0.16 41	0.25 122	0.20 129	0.24 86	0.21 82

IGEV-Stereo++	0.93 127	0.44 49	1.08 47	0.70 73	1.20 438	3.87 381	0.33 45	3.36 291	1.43 143	0.75 93	1.17 140	0.68 104	1.04 218	0.95 60	0.42 9	0.22 71	0.16 41	0.23 65	0.17 60	0.24 86	0.20 43

MoCha-V2	0.87 112	0.48 87	1.87 168	0.88 180	0.32 8	1.37 47	0.55 127	2.71 204	1.42 139	0.92 149	1.75 308	0.65 96	1.17 266	1.45 179	0.57 85	0.21 60	0.21 208	0.20 30	0.19 109	0.24 86	0.23 112

testlalala	1.14 182	0.62 223	1.34 115	1.00 269	0.78 295	4.38 500	0.93 370	2.46 161	2.20 389	2.44 468	1.52 235	1.31 230	0.61 80	1.04 79	0.65 110	0.35 347	0.19 130	0.24 96	0.19 109	0.24 86	0.23 112

DCANet-4	1.96 327	0.51 106	14.31 438	0.82 129	0.40 68	4.16 460	0.57 134	4.29 516	2.98 531	2.30 433	1.80 331	1.03 189	1.54 360	1.44 175	1.44 345	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 84	0.24 86	0.42 376

fff	1.74 289	0.70 297	9.08 363	0.81 119	0.36 21	4.15 451	0.57 134	4.23 490	2.09 363	2.30 433	1.80 331	1.19 213	3.02 514	1.44 175	1.46 349	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 84	0.24 86	0.42 376

AnonymousM	1.22 202	1.32 499	0.97 24	0.88 180	0.56 184	4.03 423	0.69 199	2.41 149	1.68 276	1.48 212	1.31 183	1.15 203	1.00 208	1.18 120	0.73 149	0.32 298	0.40 470	2.07 589	1.70 592	0.24 86	0.22 101

CREStereo++_RVC	1.02 163	0.49 96	1.54 140	0.83 140	0.55 180	4.01 419	0.31 39	1.63 54	1.99 339	1.63 232	2.13 434	0.84 147	0.65 91	0.88 45	0.70 138	0.27 151	0.15 23	0.23 65	1.22 583	0.24 86	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
csc	1.74 289	0.70 297	9.08 363	0.81 119	0.36 21	4.15 451	0.57 134	4.23 490	2.09 363	2.30 433	1.80 331	1.19 213	3.02 514	1.44 175	1.46 349	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 84	0.24 86	0.42 376

cscssc	1.74 289	0.70 297	9.08 363	0.81 119	0.36 21	4.15 451	0.57 134	4.23 490	2.09 363	2.30 433	1.80 331	1.19 213	3.02 514	1.44 175	1.46 349	0.29 211	0.23 270	0.23 65	0.18 84	0.24 86	0.42 376

DA	0.98 146	0.46 62	1.34 115	0.92 210	0.43 91	4.34 495	0.85 308	2.79 221	1.35 123	0.82 124	1.30 178	0.89 162	1.08 236	1.11 88	0.56 82	0.30 254	0.18 94	0.24 96	0.18 84	0.25 100	0.23 112

GGEV	0.98 146	0.46 62	1.34 115	0.92 210	0.43 91	4.34 495	0.85 308	2.79 221	1.35 123	0.82 124	1.30 178	0.89 162	1.08 236	1.11 88	0.56 82	0.30 254	0.18 94	0.24 96	0.18 84	0.25 100	0.23 112

AdaDepth	0.76 69	0.45 55	1.41 125	0.70 73	1.27 455	3.12 222	0.43 82	1.02 4	0.94 76	0.63 55	0.91 92	0.43 26	0.58 67	1.41 170	0.48 51	0.18 30	0.21 208	0.23 65	0.19 109	0.25 100	0.26 163

GASTEREO	1.00 156	0.98 431	1.23 96	0.90 196	0.40 68	3.40 271	0.88 337	2.77 213	1.44 145	1.39 202	1.30 178	0.55 56	1.35 299	1.33 153	0.64 103	0.25 119	0.19 130	0.25 122	0.25 231	0.25 100	0.31 248

depthmonostereo	0.94 130	0.71 309	2.39 232	0.85 162	0.54 172	2.21 130	0.53 119	1.83 83	1.17 95	0.95 156	1.09 127	0.99 181	0.97 199	2.37 303	0.68 123	0.23 84	0.27 353	0.22 51	0.20 129	0.25 100	0.26 163

DilatedVolume-Stereo	0.81 96	0.60 196	1.51 136	1.01 275	0.59 209	1.34 44	0.51 109	1.56 41	1.08 89	1.26 188	1.24 156	0.77 132	0.87 172	1.79 246	0.72 146	0.23 84	0.24 305	0.22 51	0.21 145	0.25 100	0.23 112

xyz-stereo	10.85 607	0.45 55	79.01 641	0.62 30	0.45 107	83.70 644	0.77 253	2.59 190	1.34 120	2.19 398	32.02 633	2.76 434	1.62 375	5.75 404	2.39 477	0.25 119	0.17 60	0.33 334	0.21 145	0.25 100	0.19 8

AIO_rvc	0.78 82	0.55 142	1.25 99	0.75 93	0.65 238	1.46 55	0.99 397	2.13 115	1.52 198	0.57 20	1.15 137	1.09 194	0.55 59	1.15 105	0.53 74	0.24 98	0.17 60	0.24 96	0.17 60	0.25 100	0.21 82

GIP-stereo	0.88 114	0.50 100	1.34 115	1.32 434	0.94 359	2.90 187	0.42 77	3.41 297	1.06 87	0.63 55	0.76 60	0.90 166	0.76 131	0.91 53	0.52 73	0.27 151	0.18 94	0.25 122	0.16 38	0.25 100	0.19 8

999	0.97 144	0.48 87	1.24 98	1.03 293	0.64 228	3.25 245	0.92 368	1.40 24	1.39 130	0.71 82	1.68 286	0.70 109	0.66 98	3.03 346	0.89 213	0.23 84	0.19 130	0.25 122	0.21 145	0.25 100	0.29 209

WCG-NET	0.88 114	0.49 96	1.26 100	0.90 196	0.37 41	1.48 57	1.07 416	1.73 67	2.30 411	1.63 232	1.49 231	0.92 173	0.97 199	0.95 60	0.76 162	0.22 71	0.16 41	0.23 65	0.20 129	0.25 100	0.21 82

Occ-G	0.86 108	0.52 112	1.39 122	0.82 129	0.66 245	1.37 47	0.79 264	1.58 43	1.31 117	1.56 221	0.87 81	2.18 363	0.89 180	0.97 65	0.88 210	0.26 134	0.19 130	0.26 151	0.19 109	0.25 100	0.24 129

WCG-NET（raft）	0.95 137	0.55 142	1.20 94	0.84 150	0.31 5	1.44 53	1.01 401	1.55 40	2.37 432	1.64 235	1.42 211	2.38 383	1.01 210	1.29 145	0.76 162	0.22 71	0.19 130	0.22 51	0.20 129	0.25 100	0.21 82

Any-RAFT	1.40 242	0.53 124	2.78 262	1.09 319	0.64 228	4.41 509	0.81 284	3.97 415	2.78 501	1.99 321	1.34 191	2.36 381	1.56 364	1.56 198	0.75 158	0.27 151	0.20 172	0.25 122	0.18 84	0.25 100	0.28 199

Selective-IGEV	0.80 87	0.52 112	1.05 32	0.75 93	0.61 217	1.31 42	0.82 288	2.60 191	1.41 137	0.82 124	1.64 274	0.71 116	0.62 82	1.22 125	0.64 103	0.22 71	0.19 130	0.24 96	0.18 84	0.25 100	0.20 43

MC-Stereo	1.06 167	0.48 87	1.55 141	1.15 360	0.41 76	4.56 543	0.61 154	2.06 109	1.46 154	1.90 292	1.61 267	0.89 162	1.12 248	1.35 157	0.73 149	0.25 119	0.18 94	0.26 151	0.22 178	0.25 100	0.24 129

RCA-Stereo	1.21 198	0.52 112	1.58 145	0.90 196	0.46 120	4.68 559	0.79 264	4.13 461	1.74 298	1.92 299	1.80 331	0.94 178	1.48 337	1.14 100	0.70 138	0.27 151	0.18 94	0.25 122	0.19 109	0.25 100	0.23 112

TANstereo	1.01 159	0.55 142	1.73 155	0.76 107	0.36 21	4.04 425	0.38 58	1.48 31	1.62 262	2.03 344	2.10 425	0.84 147	0.93 191	0.98 67	0.62 97	0.28 188	0.36 437	0.23 65	0.20 129	0.25 100	0.46 407

raftrobust	1.19 190	0.72 313	2.30 223	1.26 407	1.31 461	3.55 311	0.68 193	2.75 210	1.47 159	2.21 410	1.38 202	1.17 205	1.22 275	1.20 122	1.11 275	0.28 188	0.24 305	0.21 46	0.19 109	0.25 100	0.28 199

FE-Mocha	1.06 167	0.74 332	2.45 237	0.97 247	0.69 263	1.57 64	0.40 66	2.92 233	1.47 159	1.82 271	1.81 343	1.62 271	0.88 174	1.36 159	0.78 168	0.29 211	0.20 172	0.35 371	0.31 369	0.26 119	0.33 277

HI	1.27 224	0.90 404	2.33 226	1.10 328	0.68 257	2.92 194	0.45 90	2.49 165	1.76 302	2.13 372	1.65 280	2.42 389	1.84 430	1.58 202	1.61 384	0.26 134	0.16 41	0.28 215	0.29 334	0.26 119	0.25 139

CoSv	1.27 224	0.90 404	2.33 226	1.10 328	0.68 257	2.92 194	0.45 90	2.49 165	1.76 302	2.13 372	1.65 280	2.42 389	1.84 430	1.58 202	1.61 384	0.26 134	0.16 41	0.28 215	0.29 334	0.26 119	0.25 139

fffft	0.76 69	0.47 77	1.28 107	0.82 129	0.54 172	1.51 60	0.80 274	2.09 113	1.18 96	0.63 55	0.84 76	0.59 78	0.55 59	1.80 247	0.85 193	0.19 40	0.18 94	0.27 182	0.20 129	0.26 119	0.24 129
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.80 87	0.53 124	1.12 71	0.92 210	0.44 99	2.41 145	0.79 264	1.49 32	1.16 93	0.70 78	1.12 133	0.64 91	0.64 88	1.69 230	0.87 206	0.22 71	0.16 41	0.31 279	0.22 178	0.26 119	0.25 139

GCAP-BAT	1.21 198	0.74 332	3.23 279	0.95 234	0.70 267	3.86 378	0.93 370	1.89 88	1.48 168	1.85 275	1.96 390	1.68 278	0.79 145	1.78 242	0.81 181	0.29 211	0.20 172	0.24 96	0.20 129	0.26 119	0.35 304

AIO-Stereo	0.76 69	0.54 136	1.07 38	0.73 90	0.40 68	1.28 38	0.82 288	2.26 132	1.49 176	0.70 78	1.58 255	0.89 162	0.45 21	1.03 74	0.55 81	0.24 98	0.18 94	0.25 122	0.20 129	0.26 119	0.21 82

AE-Stereo	1.18 188	0.60 196	2.05 188	1.10 328	0.60 212	4.39 503	0.72 210	3.74 351	1.62 262	1.10 175	1.90 382	1.01 185	0.92 188	1.45 179	0.82 184	0.28 188	0.22 241	0.28 215	0.28 306	0.26 119	0.22 101

test-3	1.19 190	0.52 112	2.00 182	1.01 275	0.42 84	1.95 99	0.91 355	4.35 537	1.47 159	2.24 419	1.16 138	2.06 353	0.79 145	2.68 331	0.76 162	0.27 151	0.18 94	0.28 215	0.26 251	0.26 119	0.25 139

test_1	1.19 190	0.52 112	2.00 182	1.01 275	0.42 84	1.95 99	0.90 347	4.36 542	1.47 159	2.17 392	1.16 138	2.06 353	0.78 141	2.68 331	0.76 162	0.27 151	0.18 94	0.28 215	0.26 251	0.26 119	0.25 139

raft+_RVC	1.21 198	0.83 383	2.61 248	1.35 451	0.97 367	3.60 321	0.76 240	3.23 268	1.51 189	1.33 192	1.67 283	1.03 189	1.10 244	1.87 260	0.92 229	0.24 98	0.22 241	0.25 122	0.24 219	0.26 119	0.25 139

R-Stereo Train	1.20 195	0.58 176	1.81 164	0.99 261	0.67 252	3.78 353	0.90 347	4.09 450	1.51 189	2.16 388	1.71 297	1.13 200	0.94 193	1.40 165	0.91 224	0.30 254	0.24 305	0.26 151	0.21 145	0.26 119	0.25 139

RAFT-Stereo	1.20 195	0.58 176	1.81 164	0.99 261	0.67 252	3.78 353	0.90 347	4.09 450	1.51 189	2.16 388	1.71 297	1.13 200	0.94 193	1.40 165	0.91 224	0.30 254	0.24 305	0.26 151	0.21 145	0.26 119	0.25 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
G2L-Stereo_test	2.11 352	0.86 395	7.12 340	1.65 523	1.19 432	3.54 308	1.02 405	3.57 319	2.01 345	2.50 475	1.68 286	3.15 466	1.50 344	9.21 477	1.62 389	0.28 188	0.19 130	0.23 65	0.22 178	0.27 132	0.31 248

tt45	0.96 142	0.48 87	1.19 88	0.89 187	0.66 245	3.91 386	0.76 240	1.90 91	1.26 110	0.70 78	1.30 178	0.71 116	0.63 85	2.59 325	0.74 155	0.22 71	0.17 60	0.28 215	0.23 193	0.27 132	0.27 180

model_zeroshot	1.21 198	0.60 196	3.55 293	1.05 296	0.57 196	3.46 284	0.63 169	2.73 207	1.55 222	2.05 349	1.38 202	1.50 256	0.82 158	1.69 230	0.87 206	0.29 211	0.23 270	0.30 256	0.23 193	0.27 132	0.32 259

RSM	0.80 87	0.50 100	1.08 47	0.83 140	0.51 153	1.31 42	0.77 253	2.28 137	1.43 143	0.82 124	1.44 215	1.22 219	0.62 82	1.17 115	0.63 100	0.22 71	0.18 94	0.24 96	0.19 109	0.27 132	0.20 43

RAFT-Stereo-weight	1.11 175	0.48 87	1.22 95	0.99 261	0.42 84	4.17 465	0.80 274	3.60 323	1.50 182	1.97 314	1.50 232	1.30 229	0.65 91	1.24 128	0.85 193	0.25 119	0.19 130	0.26 151	0.22 178	0.27 132	0.23 112

MGS-Stereo	0.80 87	0.56 153	1.53 137	0.93 226	0.39 61	1.26 31	0.73 215	1.45 26	1.30 116	1.01 162	2.26 455	0.80 139	0.56 62	1.16 107	0.65 110	0.27 151	0.23 270	0.26 151	0.22 178	0.27 132	0.25 139

MIM_Stereo	1.20 195	0.78 360	3.30 284	1.05 296	0.43 91	3.04 210	0.60 150	2.46 161	1.51 189	1.60 224	1.58 255	1.82 313	1.29 287	2.00 270	1.07 266	0.24 98	0.24 305	0.28 215	0.25 231	0.27 132	0.27 180

AEACV	0.79 85	0.54 136	1.35 119	0.97 247	0.63 226	1.13 16	0.92 368	2.02 105	0.91 65	0.76 107	0.79 69	0.80 139	1.61 372	1.28 140	0.61 93	0.22 71	0.18 94	0.26 151	0.23 193	0.27 132	0.23 112

RAFT-Test	1.44 246	0.59 184	6.10 331	1.01 275	0.69 263	2.90 187	0.80 274	3.68 337	1.70 285	1.85 275	1.68 286	3.15 466	1.03 214	1.20 122	0.99 253	0.27 151	0.22 241	0.25 122	0.23 193	0.27 132	0.25 139

4D-IteraStereo	1.97 329	0.84 388	20.43 563	0.78 114	1.56 519	2.09 120	1.05 413	2.43 155	1.56 228	1.41 206	1.00 106	1.94 329	0.61 80	1.22 125	1.06 263	0.27 151	0.18 94	0.31 279	0.26 251	0.27 132	0.23 112

Selective-RAFT	1.15 183	0.46 62	1.64 150	0.99 261	0.45 107	4.17 465	0.51 109	3.21 264	1.69 282	1.12 179	1.34 191	1.45 250	1.40 310	2.08 277	0.94 240	0.41 419	0.20 172	0.24 96	0.23 193	0.27 132	0.25 139

DEmStereo	2.97 492	0.58 176	13.42 414	0.79 116	0.51 153	3.84 368	1.84 528	2.42 152	1.60 253	2.25 422	2.74 516	2.03 347	6.04 579	6.79 434	12.80 588	0.35 347	0.26 342	0.26 151	0.27 277	0.27 132	0.37 324

s12784h	1.31 234	0.45 55	2.41 235	0.71 79	0.35 17	4.42 511	0.50 105	4.22 486	2.73 494	2.01 335	2.48 491	0.91 168	0.96 196	2.01 273	0.70 138	0.29 211	0.18 94	0.24 96	0.16 38	0.27 132	0.18 4

test_xeample3	2.12 354	0.63 232	21.55 598	0.91 204	0.47 130	1.85 89	0.94 376	7.96 606	1.23 100	0.75 93	0.76 60	0.64 91	0.70 106	1.77 241	0.83 187	0.30 254	0.21 208	0.27 182	0.21 145	0.27 132	0.24 129

EAI-Stereo	2.35 405	0.63 232	2.97 269	0.95 234	0.65 238	3.84 368	14.27 618	5.04 589	2.19 387	2.06 354	7.25 579	1.10 197	0.94 193	1.65 223	1.37 334	0.31 277	0.22 241	0.27 182	0.60 536	0.27 132	0.32 259

CFNet-RSSM	2.08 349	0.52 112	20.06 540	1.01 275	0.56 184	3.39 268	0.64 172	3.67 335	1.55 222	1.72 253	1.37 199	2.57 409	1.19 272	1.11 88	0.86 200	0.27 151	0.20 172	0.25 122	0.23 193	0.27 132	0.23 112

Gwc-CoAtRS	1.58 261	0.57 163	11.69 399	1.01 275	0.60 212	2.53 159	0.64 172	2.36 146	1.56 228	1.80 268	1.47 223	2.74 426	1.18 268	1.12 94	0.90 217	0.27 151	0.21 208	0.25 122	0.22 178	0.27 132	0.23 112

GEAStereo	0.84 105	0.48 87	1.09 55	0.85 162	0.45 107	4.54 533	0.83 293	1.88 85	0.91 65	0.75 93	0.89 85	0.53 46	0.80 152	0.92 55	0.53 74	0.30 254	0.19 130	0.27 182	0.19 109	0.28 149	0.19 8

GSStereo	0.96 142	0.48 87	1.09 55	0.97 247	0.45 107	4.54 533	0.83 293	3.32 283	1.37 126	0.75 93	0.89 85	0.76 130	0.80 152	0.92 55	0.53 74	0.26 134	0.18 94	0.26 151	0.20 129	0.28 149	0.21 82

GS-Stereo							0.83 293	3.32 283	1.37 126	0.75 93	0.89 85	0.76 130	0.80 152	0.92 55	0.53 74	0.26 134	0.18 94	0.26 151	0.20 129	0.28 149	0.21 82

gasm-f	0.89 117	0.49 96	1.30 109	0.85 162	0.44 99	4.42 511	0.95 380	1.88 85	0.91 65	0.75 93	1.46 218	0.53 46	0.88 174	0.88 45	0.57 85	0.30 254	0.19 130	0.27 182	0.19 109	0.28 149	0.19 8

MSCF	0.97 144	0.82 379	1.26 100	0.88 180	0.40 68	3.17 227	0.88 337	2.79 221	1.39 130	1.32 191	1.19 143	0.58 73	1.33 294	1.28 140	0.64 103	0.25 119	0.19 130	0.25 122	0.25 231	0.28 149	0.32 259

G2L-ROB	2.13 356	0.78 360	10.06 377	1.19 377	1.06 398	3.84 368	0.93 370	3.32 283	2.27 403	2.20 401	1.47 223	2.65 418	1.20 274	8.38 458	1.81 418	0.28 188	0.19 130	0.23 65	0.22 178	0.28 149	0.32 259

SCV_C0	0.89 117	0.59 184	1.96 180	0.83 140	0.44 99	1.24 28	0.64 172	3.33 289	1.66 272	0.82 124	1.20 145	0.73 122	0.66 98	1.62 215	0.66 115	0.32 298	0.21 208	0.24 96	0.20 129	0.28 149	0.23 112

fffy	0.80 87	0.59 184	1.56 143	1.00 269	0.47 130	1.27 32	0.76 240	1.90 91	1.02 83	0.75 93	1.35 194	0.83 145	0.72 111	1.70 232	0.62 97	0.23 84	0.19 130	0.27 182	0.21 145	0.28 149	0.32 259

RSM++	0.77 77	0.51 106	1.08 47	0.95 234	0.42 84	1.52 62	0.71 207	2.11 114	1.40 134	0.80 120	1.23 155	0.90 166	0.59 72	1.14 100	0.69 132	0.24 98	0.19 130	0.25 122	0.21 145	0.28 149	0.20 43

MSKI-zero shot	2.22 366	0.64 244	20.09 544	0.96 240	0.56 184	4.04 425	0.70 205	3.91 395	1.50 182	1.92 299	2.28 460	1.92 327	0.71 108	2.93 341	0.67 120	0.26 134	0.23 270	0.26 151	0.21 145	0.28 149	0.26 163

GCAP-Stereo	0.93 127	0.68 283	1.35 119	0.85 162	0.41 76	3.61 325	0.52 118	2.20 122	1.50 182	1.11 178	1.04 115	1.17 205	0.84 163	1.11 88	0.71 141	0.25 119	0.20 172	0.27 182	0.18 84	0.28 149	0.23 112

DCRE	1.44 246	0.74 332	3.50 292	1.13 346	0.72 272	1.78 81	0.67 186	2.14 117	1.56 228	1.99 321	8.09 586	1.73 289	1.07 233	1.24 128	0.83 187	0.23 84	0.25 329	0.26 151	0.26 251	0.28 149	0.30 238

TransformOpticalFlow	3.03 502	0.77 354	20.99 583	1.00 269	0.55 180	4.18 468	0.64 172	4.33 533	3.02 535	2.18 394	3.09 539	4.35 546	5.07 567	7.36 442	1.27 314	0.32 298	0.18 94	0.32 299	0.26 251	0.28 149	0.46 407

GrayStereo	2.58 449	0.53 124	1.63 148	1.58 513	0.89 346	4.17 465	8.17 609	3.03 245	1.52 198	2.80 521	2.50 493	1.70 285	17.10 616	2.83 338	1.15 281	0.33 315	0.21 208	0.27 182	0.32 381	0.28 149	0.53 446

RAFT-RH_RVC	2.63 452	0.55 142	19.97 537	1.26 407	0.47 130	4.46 516	0.57 134	1.71 64	1.64 266	3.06 541	5.51 574	2.03 347	1.28 284	6.70 427	1.52 370	0.42 430	0.22 241	0.37 399	0.34 398	0.28 149	0.29 209

RAFT-345	2.46 424	0.55 142	19.69 527	1.02 286	0.49 146	4.43 514	0.78 257	1.64 56	2.34 421	2.09 358	3.12 541	1.96 336	1.31 291	6.65 425	1.43 343	0.36 359	0.23 270	0.32 299	0.25 231	0.28 149	0.25 139

cross-raft	2.01 338	0.57 163	19.01 510	1.03 293	0.56 184	2.11 122	0.72 210	3.63 328	1.57 234	1.77 261	1.51 234	3.17 468	1.13 250	1.16 107	0.85 193	0.23 84	0.21 208	0.26 151	0.23 193	0.28 149	0.25 139

RASNet	2.56 445	0.70 297	10.06 377	1.60 516	2.25 579	3.67 334	1.00 398	3.38 293	3.14 545	1.81 269	2.11 429	4.60 558	2.30 474	10.25 512	2.61 498	0.37 367	0.24 305	0.25 122	0.24 219	0.28 149	0.26 163

LG-Stereo	0.85 106	0.60 196	2.71 257	0.59 11	0.45 107	2.85 180	0.55 127	2.41 149	1.34 120	0.59 29	1.19 143	0.43 26	0.40 8	0.76 25	0.75 158	0.20 50	0.17 60	0.31 279	0.24 219	0.29 167	0.19 8

SCV	0.95 137	0.63 232	1.38 121	1.70 530	0.41 76	1.23 24	0.89 342	3.53 314	1.57 234	0.61 39	1.54 244	0.93 174	0.77 133	1.66 224	0.66 115	0.36 359	0.20 172	0.25 122	0.19 109	0.29 167	0.25 139

ours_stereo	0.76 69	0.64 244	1.40 124	0.86 169	0.61 217	1.12 15	0.57 134	1.63 54	1.20 98	0.72 84	1.43 213	0.70 109	0.62 82	1.56 198	0.58 88	0.25 119	0.18 94	0.26 151	0.21 145	0.29 167	0.31 248

tg	1.15 183	0.67 275	1.31 110	0.94 230	0.54 172	4.02 421	0.41 73	2.96 236	1.59 252	1.69 244	1.85 364	1.84 319	0.97 199	1.78 242	0.83 187	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.26 251	0.29 167	0.27 180

UGAM-zero	2.79 469	0.57 163	20.87 579	0.98 255	0.77 294	2.08 118	0.35 54	3.88 383	1.51 189	2.05 349	1.64 274	5.07 573	3.42 537	9.83 493	1.24 305	0.28 188	0.21 208	0.27 182	0.29 334	0.29 167	0.28 199

U	12.82 615	0.38 3	1.99 181	0.66 61	58.94 637	63.38 643	0.34 49	1.91 93	0.94 76	0.59 29	0.80 70	0.46 35	0.57 64	0.83 35	0.44 18	0.29 211	0.17 60	63.35 643	59.81 642	0.29 167	0.20 43

gcap-zeroshot	1.30 230	0.61 213	4.09 306	0.94 230	0.56 184	3.50 297	0.84 299	3.12 254	1.72 289	1.84 274	1.22 151	2.72 425	0.88 174	1.46 183	0.80 175	0.29 211	0.30 388	0.27 182	0.21 145	0.29 167	0.25 139

IGEV++	0.90 121	0.58 176	1.32 113	0.94 230	0.45 107	1.27 32	1.00 398	3.32 283	1.55 222	0.82 124	1.34 191	0.86 155	1.09 238	1.16 107	0.89 213	0.33 315	0.18 94	0.23 65	0.19 109	0.29 167	0.22 101

tta	2.00 335	0.57 163	4.46 310	1.36 457	0.57 196	2.03 107	0.73 215	4.25 500	2.80 507	2.32 443	2.31 475	1.95 331	1.52 350	10.99 539	2.13 460	0.34 327	0.32 406	0.36 387	0.31 369	0.29 167	0.29 209

qqq1	1.92 320	0.57 163	4.46 310	1.36 457	0.57 196	2.03 107	0.73 215	4.25 500	2.80 507	2.32 443	2.31 475	1.95 331	1.52 350	10.99 539	0.71 141	0.34 327	0.32 406	0.30 256	0.23 193	0.29 167	0.29 209

fff1	1.92 320	0.57 163	4.46 310	1.36 457	0.57 196	2.03 107	0.73 215	4.25 500	2.80 507	2.32 443	2.31 475	1.95 331	1.52 350	10.99 539	0.71 141	0.34 327	0.32 406	0.30 256	0.23 193	0.29 167	0.29 209

IGEVStereo-DCA	0.86 108	0.65 254	2.05 188	0.90 196	0.46 120	1.57 64	0.86 313	1.62 49	1.24 102	0.65 65	0.77 63	0.74 127	0.72 111	2.59 325	0.86 200	0.28 188	0.21 208	0.28 215	0.21 145	0.29 167	0.27 180

rrr	2.27 377	0.65 254	23.82 617	0.90 196	0.46 120	1.57 64	0.96 387	7.98 607	1.19 97	0.65 65	0.77 63	0.74 127	0.72 111	2.59 325	0.86 200	0.28 188	0.21 208	0.28 215	0.21 145	0.29 167	0.25 139

LL-Strereo2	1.23 203	0.85 392	2.38 231	0.93 226	0.68 257	3.72 342	1.37 475	2.54 178	1.99 339	1.75 259	1.40 207	1.82 313	0.73 116	1.40 165	0.99 253	0.31 277	0.23 270	0.55 516	0.35 414	0.29 167	0.24 129

ProNet	0.82 99	0.71 309	1.50 134	0.86 169	0.45 107	1.78 81	0.83 293	1.75 71	1.28 113	0.66 67	1.13 135	0.78 133	0.76 131	1.66 224	0.71 141	0.24 98	0.20 172	0.25 122	0.23 193	0.29 167	0.25 139

test_4	1.30 230	0.50 100	6.16 332	0.84 150	0.45 107	1.61 69	1.12 431	2.14 117	1.42 139	1.52 216	2.31 475	1.84 319	0.79 145	2.52 318	1.19 290	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.29 334	0.29 167	0.25 139

STrans-v2	3.03 502	0.77 354	20.91 580	0.81 119	0.63 226	3.89 383	1.01 401	4.27 508	2.64 484	2.28 427	3.70 557	4.13 535	5.20 569	7.33 439	1.27 314	0.31 277	0.18 94	0.29 236	0.25 231	0.29 167	0.41 372

DRaft	2.28 382	0.56 153	2.64 254	0.74 92	0.46 120	3.94 398	1.23 455	2.32 144	1.55 222	2.64 505	2.80 523	1.60 268	5.34 572	6.96 436	10.99 579	0.34 327	0.22 241	0.27 182	0.27 277	0.29 167	0.37 324

test-1	1.23 203	0.65 254	1.88 169	0.96 240	0.52 162	3.84 368	0.62 167	4.01 425	1.47 159	1.93 303	1.78 325	1.83 316	0.92 188	1.19 121	1.28 318	0.26 134	0.29 375	0.31 279	0.24 219	0.29 167	0.36 310

RALCasStereoNet	1.19 190	1.02 437	2.06 197	1.12 339	1.14 416	3.08 218	0.70 205	2.99 239	1.73 292	1.34 193	1.68 286	1.18 209	0.91 185	2.16 287	1.00 255	0.30 254	0.26 342	0.24 96	0.21 145	0.29 167	0.30 238

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 212	0.72 313	1.74 158	1.05 296	0.36 21	4.13 447	0.42 77	2.95 235	2.84 517	2.02 340	2.40 485	1.61 270	1.11 247	1.26 135	0.97 247	0.21 60	0.15 23	0.26 151	0.23 193	0.29 167	0.23 112

AFF-stereo	1.31 234	0.77 354	1.46 129	1.10 328	0.45 107	3.93 393	0.48 102	2.92 233	2.92 523	1.90 292	2.21 448	2.11 360	1.52 350	1.93 264	1.12 278	0.21 60	0.16 41	0.25 122	0.25 231	0.29 167	0.20 43

FENet	2.25 372	0.50 100	20.29 556	1.35 451	0.67 252	4.01 419	0.60 150	3.95 408	1.99 339	1.96 312	1.11 131	2.43 392	1.43 323	1.60 209	1.39 335	0.32 298	0.22 241	0.33 334	0.26 251	0.29 167	0.39 346

xyz-stereo-finetune	1.05 166	0.62 223	1.46 129	0.59 11	0.36 21	3.48 290	0.81 284	2.69 202	1.74 298	0.94 152	1.21 149	0.91 168	0.78 141	2.53 320	1.28 318	0.24 98	0.24 305	0.26 151	0.23 193	0.30 190	0.23 112

G2L-Stereo	2.49 431	0.94 421	14.54 440	1.15 360	1.35 475	3.57 317	0.95 380	3.62 327	2.00 343	2.11 365	1.61 267	3.20 469	1.34 296	9.54 484	1.91 431	0.34 327	0.27 353	0.35 371	0.28 306	0.30 190	0.35 304

MM-Stereo_test2	1.79 298	0.53 124	20.16 546	1.43 479	0.47 130	2.57 162	0.73 215	1.67 59	1.47 159	0.94 152	0.96 104	0.84 147	0.79 145	1.16 107	0.68 123	0.24 98	0.17 60	0.25 122	0.22 178	0.30 190	0.22 101

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 96	1.13 460	1.23 96	0.97 247	0.57 196	0.81 7	0.43 82	3.49 303	0.84 47	0.73 86	0.95 102	0.44 31	1.17 266	1.45 179	0.60 91	0.26 134	0.18 94	0.24 96	0.17 60	0.30 190	0.19 8

11t1	1.11 175	0.53 124	1.80 163	1.55 509	0.65 238	2.20 129	0.60 150	3.66 334	1.49 176	1.60 224	1.26 165	1.03 189	1.35 299	1.72 235	0.97 247	0.28 188	0.31 398	0.29 236	0.23 193	0.30 190	0.34 290

ffm	1.72 286	0.60 196	5.21 323	1.14 347	0.99 377	3.62 326	0.86 313	4.22 486	3.37 565	2.20 401	2.30 468	3.48 494	1.62 375	2.21 295	0.65 110	0.29 211	0.16 41	0.48 477	0.37 436	0.30 190	0.29 209

ff1	2.96 488	0.60 196	5.21 323	1.14 347	0.99 377	3.62 326	0.86 313	4.22 486	3.37 565	2.20 401	2.30 468	3.48 494	1.62 375	11.62 567	16.09 597	0.29 211	0.16 41	0.48 477	0.37 436	0.30 190	0.29 209

tt1	1.79 298	0.73 324	10.41 384	1.75 536	0.36 21	4.55 538	0.79 264	4.22 486	3.37 565	1.08 173	1.80 331	0.74 127	1.48 337	2.21 295	0.65 110	0.29 211	0.16 41	0.31 279	0.22 178	0.30 190	0.29 209

anonymousa	2.16 359	0.67 275	19.19 511	1.04 295	1.67 540	2.06 117	0.79 264	2.86 229	1.96 334	1.85 275	2.14 435	3.23 473	1.81 426	1.12 94	1.15 281	0.26 134	0.26 342	0.34 352	0.32 381	0.30 190	0.28 199

ADStereo(finetuned)	2.04 342	0.73 324	13.28 412	0.82 129	0.40 68	4.16 460	0.59 147	4.25 500	2.97 528	2.35 451	1.84 357	1.18 209	3.40 533	1.52 194	1.54 372	0.29 211	0.24 305	0.23 65	0.18 84	0.30 190	0.51 439

RAFT_CTSACE	1.80 300	1.06 448	10.00 376	1.71 531	1.39 485	3.49 293	1.06 414	3.05 247	1.62 262	1.70 248	2.04 410	2.51 404	1.80 423	1.98 268	0.94 240	0.25 119	0.22 241	0.28 215	0.30 353	0.30 190	0.26 163

MIPNet	2.33 396	0.71 309	19.82 530	0.89 187	0.56 184	4.76 577	0.61 154	4.32 531	2.37 432	1.83 273	1.48 230	1.48 253	1.98 448	2.63 328	1.44 345	0.29 211	0.20 172	0.26 151	0.23 193	0.30 190	0.39 346

test_3	1.19 190	0.51 106	2.08 200	0.99 261	0.41 76	2.05 115	0.87 333	4.40 550	1.42 139	1.99 321	1.18 141	2.03 347	0.79 145	2.70 333	0.75 158	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.29 334	0.30 190	0.27 180

NRIStereo	1.28 227	0.61 213	1.67 151	1.15 360	0.38 54	4.73 572	0.90 347	2.42 152	1.50 182	1.93 303	1.33 186	1.75 291	1.22 275	2.96 343	1.33 329	0.46 459	0.22 241	0.29 236	0.26 251	0.30 190	0.28 199

FTStereo	3.71 538	0.53 124	20.37 558	0.96 240	0.65 238	4.34 495	11.29 613	2.62 193	1.50 182	2.58 493	5.04 571	1.90 325	13.84 611	3.71 362	1.25 308	0.38 384	0.24 305	0.31 279	0.32 381	0.30 190	2.10 582

Pruner-Stereo	1.32 236	0.59 184	2.11 203	1.79 544	0.47 130	4.73 572	0.79 264	2.53 169	1.72 289	2.47 472	1.58 255	1.48 253	1.03 214	1.66 224	1.47 354	0.44 443	0.21 208	0.34 352	0.30 353	0.30 190	0.39 346

iRaftStereo_RVC	1.09 172	0.70 297	1.39 122	0.95 234	0.45 107	3.83 363	0.42 77	2.37 147	1.58 237	1.69 244	1.76 317	1.80 307	0.83 162	1.50 189	0.98 250	0.28 188	0.18 94	0.29 236	0.26 251	0.30 190	0.31 248

DCANet	1.74 289	0.73 324	9.08 363	0.82 129	0.40 68	4.18 468	0.59 147	4.25 500	2.97 528	2.35 451	1.84 357	1.18 209	1.63 388	1.51 192	1.55 373	0.29 211	0.24 305	0.23 65	0.18 84	0.30 190	0.53 446

HSM-Net_RVC	2.87 478	0.57 163	17.46 484	0.92 210	0.90 349	3.70 338	1.20 450	5.64 601	2.51 465	3.22 550	2.43 486	2.54 406	1.59 365	11.41 557	1.65 397	0.34 327	0.25 329	0.26 151	0.23 193	0.30 190	0.29 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FlowAnything_test	0.75 61	0.60 196	1.18 86	0.82 129	0.58 205	2.29 135	0.66 184	1.38 22	0.80 31	1.03 169	0.76 60	0.63 89	0.49 39	0.84 36	0.91 224	0.31 277	0.27 353	0.40 425	0.48 501	0.31 209	0.30 238

xyz-stereo-finetune2	1.16 187	0.63 232	1.50 134	0.57 4	0.36 21	3.47 287	0.65 181	2.70 203	1.23 100	0.88 140	1.75 308	0.91 168	1.76 413	3.54 355	1.74 410	0.24 98	0.22 241	0.30 256	0.27 277	0.31 209	0.26 163

AIO-test1	2.18 363	0.66 265	18.95 508	0.89 187	1.48 503	3.40 271	0.97 390	4.19 476	1.68 276	0.86 137	1.35 194	0.99 181	0.75 124	4.47 378	1.27 314	0.23 84	0.23 270	0.28 215	0.33 389	0.31 209	0.35 304

mms	0.77 77	0.68 283	1.17 84	0.83 140	0.71 270	1.41 51	0.67 186	1.61 47	1.12 91	0.77 112	1.37 199	0.63 89	0.54 56	1.75 239	0.63 100	0.24 98	0.19 130	0.26 151	0.21 145	0.31 209	0.34 290

cc1	1.98 331	0.74 332	13.77 421	1.78 539	0.36 21	4.48 518	0.74 227	4.23 490	3.95 581	1.01 162	1.81 343	0.72 118	1.62 375	2.13 282	0.64 103	0.29 211	0.17 60	0.32 299	0.21 145	0.31 209	0.29 209

ff7	0.98 146	0.69 286	2.05 188	0.84 150	0.52 162	4.55 538	0.86 313	1.62 49	1.24 102	0.75 93	1.03 110	0.70 109	0.77 133	1.84 253	0.68 123	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

ffff	0.98 146	0.69 286	2.05 188	0.84 150	0.52 162	4.55 538	0.86 313	1.62 49	1.24 102	0.75 93	1.03 110	0.70 109	0.77 133	1.84 253	0.68 123	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

11t	0.98 146	0.69 286	2.05 188	0.84 150	0.52 162	4.55 538	0.86 313	1.62 49	1.24 102	0.75 93	1.03 110	0.70 109	0.77 133	1.84 253	0.68 123	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

MaDis-Stereo	0.82 99	0.66 265	1.53 137	0.65 52	1.87 561	1.24 28	0.36 55	2.13 115	1.27 111	0.67 71	0.75 59	0.88 160	0.70 106	1.15 105	1.07 266	0.29 211	0.23 270	0.26 151	0.20 129	0.31 209	0.22 101

CAS	1.26 219	0.40 11	1.46 129	2.97 589	1.61 527	4.13 447	0.73 215	1.78 77	1.49 176	0.83 132	1.10 130	0.59 78	0.53 53	1.26 135	0.80 175	2.99 594	0.13 1	0.21 46	0.13 1	0.31 209	1.72 574

anonymousdsp	0.95 137	0.69 286	1.27 105	0.83 140	0.52 162	4.54 533	0.84 299	1.76 72	1.24 102	0.76 107	1.06 123	0.78 133	0.77 133	1.67 228	0.69 132	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.26 163

ccc-4	0.98 146	0.69 286	2.05 188	0.84 150	0.52 162	4.55 538	0.86 313	1.62 49	1.24 102	0.75 93	1.03 110	0.70 109	0.77 133	1.84 253	0.68 123	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.27 180

DisPM	1.36 238	0.55 142	2.39 232	1.54 504	0.51 153	4.59 546	0.79 264	2.50 167	1.88 322	2.50 475	1.83 352	1.45 250	1.01 210	2.71 335	0.93 238	0.46 459	0.20 172	0.32 299	0.31 369	0.31 209	0.44 391

raft_robust	1.92 320	1.15 465	3.34 287	1.02 286	0.43 91	3.84 368	0.46 94	4.42 552	2.52 466	1.67 242	1.36 198	2.17 362	6.37 585	6.78 432	1.04 261	0.28 188	0.24 305	0.30 256	0.35 414	0.31 209	0.32 259

IGEV-Stereo	0.95 137	0.69 286	1.27 105	0.84 150	0.52 162	4.54 533	0.84 299	1.76 72	1.24 102	0.75 93	1.06 123	0.79 137	0.77 133	1.68 229	0.69 132	0.27 151	0.17 60	0.29 236	0.21 145	0.31 209	0.26 163
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	2.27 377	1.18 471	19.24 512	0.92 210	1.34 474	3.95 403	0.89 342	4.23 490	1.82 310	2.31 439	2.67 512	1.17 205	1.06 230	1.53 196	1.32 325	0.37 367	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.31 209	0.45 397

IPLG	2.48 429	0.65 254	19.63 525	0.91 204	0.79 299	4.60 548	0.56 131	4.31 527	1.84 317	1.91 297	2.00 403	1.31 230	1.38 303	6.61 423	1.53 371	0.27 151	0.20 172	0.27 182	0.23 193	0.31 209	0.36 310

IPLGR_C	2.28 382	1.31 497	19.46 520	0.92 210	1.32 468	3.93 393	0.89 342	4.20 477	1.82 310	2.30 433	2.63 509	1.16 204	1.07 233	1.41 170	1.29 321	0.37 367	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.31 209	0.45 397

ACRE	2.27 377	1.11 458	19.45 519	0.91 204	1.30 459	3.94 398	0.87 333	4.21 483	1.80 308	2.28 427	2.62 507	1.17 205	1.04 218	1.52 194	1.30 322	0.37 367	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.31 209	0.46 407

NF-Stereo	1.58 261	0.61 213	2.66 255	2.26 571	0.47 130	4.68 559	0.67 186	3.31 278	1.48 168	2.11 365	1.59 259	1.36 236	1.09 238	6.08 413	1.20 293	0.40 404	0.20 172	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.36 310

OCTAStereo	1.58 261	0.61 213	2.72 258	2.27 574	0.46 120	4.68 559	0.67 186	3.30 277	1.48 168	2.11 365	1.59 259	1.36 236	1.09 238	6.02 410	1.21 297	0.41 419	0.20 172	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.37 324

RE-Stereo	1.58 261	0.61 213	2.72 258	2.26 571	0.46 120	4.68 559	0.68 193	3.31 278	1.48 168	2.11 365	1.59 259	1.36 236	1.09 238	6.01 408	1.22 300	0.41 419	0.20 172	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.37 324

TVStereo	1.58 261	0.61 213	2.72 258	2.26 571	0.46 120	4.68 559	0.68 193	3.31 278	1.48 168	2.11 365	1.59 259	1.36 236	1.09 238	6.01 408	1.22 300	0.41 419	0.20 172	0.36 387	0.34 398	0.31 209	0.37 324

rafts_anoy	1.24 208	0.80 368	3.61 299	1.17 368	1.20 438	3.00 207	0.61 154	3.17 261	1.58 237	1.37 199	1.26 165	1.19 213	1.12 248	1.78 242	1.25 308	0.32 298	0.23 270	0.32 299	0.32 381	0.31 209	0.30 238

XX-TBD	1.03 164	0.95 423	1.94 175	1.30 428	0.43 91	3.97 413	0.33 45	1.74 69	1.73 292	1.59 223	2.02 405	0.69 108	0.60 77	1.16 107	0.66 115	0.30 254	0.25 329	0.23 65	0.15 8	0.31 209	0.22 101

111	1.83 302	0.92 411	9.08 363	0.81 119	0.36 21	4.25 482	0.91 355	4.44 556	2.70 491	2.39 461	1.96 390	2.30 374	1.64 391	1.28 140	1.82 420	0.28 188	0.22 241	0.24 96	0.20 129	0.31 209	0.54 452

iResNet_ROB	1.89 311	1.02 437	8.60 358	1.39 471	0.98 374	3.72 342	0.66 184	3.84 371	2.65 485	1.88 285	2.05 416	1.98 340	1.27 282	4.52 379	1.67 399	0.30 254	0.20 172	0.28 215	0.18 84	0.31 209	0.40 366

Select-FE	2.25 372	0.87 398	17.36 479	1.06 302	0.99 377	2.04 113	0.46 94	3.79 360	1.61 257	2.52 480	1.81 343	4.41 549	3.15 521	1.83 251	0.92 229	0.32 298	0.35 431	0.30 256	0.41 474	0.32 236	0.55 456

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 117	0.47 77	2.08 200	0.76 107	0.73 277	3.91 386	0.41 73	2.07 111	1.07 88	0.77 112	0.89 85	0.64 91	0.86 168	0.95 60	0.77 167	0.26 134	0.18 94	0.26 151	0.19 109	0.32 236	0.32 259

HART	1.03 164	0.85 392	3.13 276	0.84 150	0.38 54	1.17 20	0.42 77	3.54 315	1.47 159	1.08 173	2.17 440	1.48 253	0.57 64	1.37 164	0.74 155	0.23 84	0.18 94	0.28 215	0.21 145	0.32 236	0.24 129

test_sample1	1.62 271	0.55 142	1.88 169	1.44 482	0.79 299	2.27 133	0.64 172	4.00 423	1.82 310	1.87 282	1.35 194	1.57 263	1.62 375	9.55 486	1.24 305	0.30 254	0.27 353	0.31 279	0.28 306	0.32 236	0.32 259

CoDeX	2.40 413	0.78 360	13.21 411	1.00 269	1.18 425	3.24 242	1.32 464	4.14 467	2.41 444	1.74 257	1.84 357	2.05 351	1.47 335	10.03 504	1.60 381	0.34 327	0.28 365	0.32 299	0.27 277	0.32 236	0.39 346

CASnet	0.78 82	0.51 106	1.29 108	0.81 119	0.29 2	1.28 38	0.74 227	1.51 33	1.89 326	1.64 235	1.09 127	0.65 96	0.64 88	0.91 53	0.76 162	0.29 211	0.17 60	0.41 437	0.31 369	0.32 236	0.19 8
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	1.26 219	0.60 196	3.74 303	1.02 286	0.41 76	3.60 321	0.72 210	3.68 337	1.47 159	1.37 199	1.56 252	1.83 316	1.01 210	2.00 270	0.66 115	0.29 211	0.20 172	0.28 215	0.20 129	0.32 236	0.29 209

x	1.15 183	0.57 163	1.53 137	1.44 482	0.67 252	1.94 98	0.97 390	3.87 380	1.57 234	1.61 229	1.28 173	1.58 265	1.22 275	1.93 264	1.04 261	0.28 188	0.30 388	0.34 352	0.29 334	0.32 236	0.31 248

IER	1.69 283	0.65 254	7.19 341	0.94 230	1.15 418	3.28 254	0.89 342	3.48 300	1.97 336	2.10 361	1.98 398	2.28 368	2.12 457	2.25 299	1.75 413	0.29 211	0.23 270	0.36 387	0.30 353	0.32 236	0.34 290

GLC_STEREO	0.76 69	0.52 112	1.12 71	0.83 140	0.33 9	1.86 90	0.82 288	1.46 28	1.38 129	0.95 156	1.04 115	0.68 104	0.72 111	0.97 65	0.80 175	0.23 84	0.25 329	0.32 299	0.25 231	0.32 236	0.30 238

PFNet+	1.46 249	0.57 163	2.84 264	0.92 210	0.47 130	4.64 553	0.84 299	2.46 161	1.99 339	2.14 375	1.64 274	1.34 233	1.03 214	4.68 383	1.23 303	0.45 452	0.33 413	0.37 399	0.39 456	0.32 236	0.49 424

AAGNet	2.86 474	0.60 196	1.77 160	2.05 563	0.46 120	4.76 577	1.09 425	2.27 134	1.56 228	2.17 392	1.84 357	2.41 386	4.00 549	6.23 416	24.22 624	0.46 459	0.19 130	0.30 256	0.29 334	0.32 236	0.24 129

PSM-softLoss	1.66 280	0.59 184	5.15 321	2.25 569	0.48 138	4.68 559	0.69 199	2.57 183	1.52 198	2.14 375	1.45 216	1.42 247	0.99 206	6.04 411	1.20 293	0.41 419	0.23 270	0.37 399	0.39 456	0.32 236	0.31 248

KMStereo	1.66 280	0.59 184	5.15 321	2.25 569	0.48 138	4.68 559	0.69 199	2.57 183	1.52 198	2.14 375	1.45 216	1.42 247	0.99 206	6.04 411	1.20 293	0.41 419	0.23 270	0.37 399	0.39 456	0.32 236	0.31 248

PFNet	2.47 427	0.60 196	16.95 473	2.15 568	0.81 304	4.63 552	0.91 355	2.55 179	1.52 198	2.40 463	2.79 521	1.83 316	1.42 320	7.54 444	1.34 332	0.33 315	0.21 208	0.36 387	0.27 277	0.32 236	0.39 346

IRAFT_RVC	1.87 306	0.60 196	4.33 309	2.40 578	0.66 245	4.59 546	1.59 505	2.96 236	1.51 189	2.23 416	1.75 308	2.09 357	2.63 496	6.70 427	1.50 361	0.33 315	0.21 208	0.33 334	0.29 334	0.32 236	0.32 259

222	2.68 462	0.57 163	2.03 185	1.11 335	0.81 304	3.23 238	0.65 181	4.52 570	2.45 453	2.34 450	2.29 463	1.41 246	1.44 326	10.50 518	18.47 612	0.32 298	0.30 388	0.32 299	0.27 277	0.32 236	0.34 290

DIP-Stereo	1.24 208	0.69 286	1.77 160	0.65 52	0.61 217	4.29 490	0.58 143	4.44 556	2.53 467	1.98 316	1.33 186	0.91 168	0.86 168	1.25 134	1.25 308	0.36 359	0.23 270	0.32 299	0.23 193	0.32 236	0.29 209
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM	2.35 405	0.81 372	2.21 210	1.14 347	1.55 516	3.44 278	1.03 407	3.99 421	2.25 398	2.29 429	2.11 429	8.04 595	3.05 518	11.60 565	1.71 403	0.33 315	0.22 241	0.28 215	0.23 193	0.32 236	0.35 304

rvit_stereo_0083	0.86 108	0.67 275	1.42 126	0.87 175	0.65 238	1.23 24	0.64 172	1.67 59	2.28 407	0.79 118	0.93 97	0.93 174	1.07 233	1.46 183	0.75 158	0.32 298	0.36 437	0.30 256	0.26 251	0.33 255	0.28 199

testlalala2	2.31 389	0.63 232	20.54 566	2.56 582	2.87 588	3.79 357	0.76 240	4.20 477	1.48 168	1.42 208	1.43 213	2.45 397	0.80 152	1.03 74	0.68 123	0.27 151	0.25 329	0.24 96	0.21 145	0.33 255	0.28 199

ACVNet-DCA	1.85 304	0.74 332	13.77 421	1.78 539	0.36 21	4.48 518	0.74 227	3.98 417	1.53 205	1.01 162	1.81 343	0.72 118	1.62 375	2.13 282	0.64 103	0.29 211	0.17 60	0.32 299	0.21 145	0.33 255	0.32 259

xx1	2.03 340	0.74 332	13.77 421	1.78 539	0.36 21	4.48 518	0.74 227	4.23 490	3.95 581	1.01 162	1.81 343	1.79 304	1.34 296	2.13 282	0.64 103	0.29 211	0.17 60	0.33 334	0.33 389	0.33 255	0.32 259

1test111	1.99 334	0.74 332	13.77 421	1.78 539	0.36 21	4.48 518	0.74 227	3.98 417	1.53 205	1.01 162	1.81 343	0.72 118	1.62 375	4.66 381	0.98 250	0.29 211	0.17 60	0.32 299	0.21 145	0.33 255	0.32 259

qqq	1.30 230	0.57 163	1.67 151	1.15 360	0.51 153	2.18 125	0.91 355	3.98 417	1.53 205	1.50 215	1.24 156	1.79 304	1.34 296	4.66 381	0.98 250	0.28 188	0.31 398	0.33 334	0.33 389	0.33 255	0.32 259

RAFT+CT+SA	1.62 271	0.72 313	7.42 343	0.97 247	1.42 496	4.04 425	0.94 376	3.90 390	1.61 257	1.61 229	1.63 272	1.33 232	1.18 268	2.73 337	1.10 272	0.27 151	0.19 130	0.31 279	0.34 398	0.33 255	0.33 277

IPLGR	2.53 438	0.58 176	20.46 564	0.82 129	0.52 162	4.56 543	0.50 105	4.30 524	2.38 437	1.87 282	1.53 242	1.68 278	1.72 408	6.95 435	1.15 281	0.28 188	0.21 208	0.27 182	0.23 193	0.33 255	0.32 259

CrosDoStereo	5.24 572	0.60 196	20.23 549	0.82 129	0.51 153	3.39 268	18.11 622	3.82 367	2.27 403	1.98 316	8.74 591	1.96 336	6.96 591	7.35 440	26.35 626	0.30 254	0.22 241	0.30 256	0.28 306	0.33 255	0.38 339

OMP-Stereo	1.97 329	0.93 415	1.88 169	2.76 585	0.67 252	4.58 545	1.48 491	4.31 527	1.54 214	3.15 547	2.76 519	3.25 474	1.38 303	7.66 449	1.35 333	0.40 404	0.20 172	0.33 334	0.26 251	0.33 255	0.24 129

IIG-Stereo	1.95 325	0.79 364	2.14 204	2.78 586	0.66 245	4.62 550	0.76 240	4.27 508	1.53 205	2.63 504	3.14 543	3.35 483	1.61 372	7.65 448	1.41 340	0.39 396	0.20 172	0.31 279	0.25 231	0.33 255	0.22 101

ASMatch	2.62 451	0.60 196	20.65 572	1.37 467	0.64 228	4.39 503	0.78 257	1.97 101	1.58 237	1.70 248	3.89 561	1.94 329	3.79 545	5.46 395	1.64 395	0.31 277	0.24 305	0.34 352	0.28 306	0.33 255	0.50 431

DeepStereo_LL	5.24 572	0.60 196	20.23 549	0.82 129	0.51 153	3.39 268	18.11 622	3.82 367	2.27 403	1.98 316	8.74 591	1.96 336	6.96 591	7.35 440	26.35 626	0.30 254	0.22 241	0.30 256	0.28 306	0.33 255	0.38 339

THIR-Stereo	4.14 553	0.82 379	10.85 390	0.86 169	0.43 91	2.16 124	16.77 620	3.22 266	1.54 214	2.04 347	12.05 609	2.68 419	7.53 596	7.30 438	12.62 587	0.30 254	0.21 208	0.29 236	0.28 306	0.33 255	0.41 372

RAFT_R40	1.70 285	0.59 184	2.99 270	1.46 488	0.46 120	4.74 575	0.98 396	2.23 129	1.56 228	2.02 340	2.35 483	2.71 423	2.56 493	6.71 430	0.90 217	0.40 404	0.19 130	0.30 256	0.27 277	0.33 255	0.26 163

HCRNet	1.60 267	0.56 153	2.47 238	0.78 114	1.36 478	4.11 442	0.71 207	3.57 319	2.79 503	1.75 259	1.61 267	1.58 265	1.41 315	5.79 405	1.56 375	0.34 327	0.28 365	0.36 387	0.29 334	0.33 255	0.37 324

xxxx	2.67 458	0.54 136	2.03 185	1.22 391	0.81 304	3.49 293	0.63 169	4.49 565	2.49 461	2.22 412	2.23 451	2.05 351	1.38 303	10.05 505	17.91 608	0.32 298	0.32 406	0.30 256	0.27 277	0.33 255	0.34 290

MLCV	1.87 306	0.91 409	8.59 357	1.10 328	0.57 196	3.59 319	0.53 119	3.70 347	2.20 389	2.80 521	2.25 454	2.00 343	1.42 320	4.13 374	1.86 425	0.30 254	0.20 172	0.32 299	0.21 145	0.33 255	0.36 310

MM-Stereo_test3	1.09 172	0.59 184	1.55 141	1.73 534	1.18 425	1.91 95	0.86 313	3.52 310	1.76 302	1.25 186	1.86 367	1.10 197	0.69 104	1.32 152	0.86 200	0.27 151	0.23 270	0.27 182	0.22 178	0.34 273	0.30 238

RAStereo	0.75 61	0.52 112	2.86 266	0.58 6	0.62 223	1.19 22	0.32 43	1.81 81	0.99 82	0.75 93	1.05 121	0.64 91	0.47 25	0.80 29	0.94 240	0.22 71	0.20 172	0.27 182	0.21 145	0.34 273	0.22 101

H2IRNET	1.90 313	0.53 124	14.29 437	1.14 347	0.60 212	4.48 518	0.44 86	2.65 196	1.81 309	1.05 171	2.30 468	1.67 276	1.40 310	2.17 289	1.50 361	0.36 359	0.21 208	0.33 334	0.37 436	0.34 273	0.29 209

EKT-Stereo	6.79 591	0.64 244	4.24 308	1.77 538	106.39 641	4.51 531	0.61 154	3.16 259	1.53 205	1.88 285	1.22 151	1.98 340	1.36 301	3.81 363	0.84 190	0.35 347	0.24 305	0.29 236	0.26 251	0.34 273	0.48 417

HH	2.23 368	0.86 395	21.59 599	0.98 255	0.51 153	1.49 58	0.82 288	2.74 208	1.54 214	1.10 175	1.69 291	4.62 559	1.86 435	2.55 321	0.69 132	0.26 134	0.22 241	0.29 236	0.23 193	0.34 273	0.27 180

HanStereo	2.23 368	0.86 395	21.59 599	0.98 255	0.51 153	1.49 58	0.82 288	2.74 208	1.54 214	1.10 175	1.69 291	4.62 559	1.86 435	2.55 321	0.69 132	0.26 134	0.22 241	0.29 236	0.23 193	0.34 273	0.27 180

test_5	1.87 306	0.75 345	10.23 381	1.14 347	1.40 487	3.85 376	1.27 459	3.91 395	1.93 332	1.69 244	1.78 325	1.67 276	1.79 418	2.99 345	1.17 287	0.30 254	0.18 94	0.35 371	0.33 389	0.34 273	0.33 277

GMOStereo	1.13 177	0.70 297	2.26 217	0.75 93	0.44 99	3.05 212	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 456	1.52 235	1.53 257	1.05 223	1.17 115	0.92 229	0.25 119	0.19 130	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 163

error version	1.13 177	0.70 297	2.26 217	0.75 93	0.44 99	3.05 212	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 456	1.52 235	1.53 257	1.05 223	1.17 115	0.92 229	0.25 119	0.19 130	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 163

test-v	1.13 177	0.70 297	2.26 217	0.75 93	0.44 99	3.05 212	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 456	1.52 235	1.53 257	1.05 223	1.17 115	0.92 229	0.25 119	0.19 130	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 163

TRStereo	2.31 389	1.87 540	19.74 528	1.53 502	1.16 423	4.26 483	1.08 421	4.73 582	1.45 146	1.55 219	1.28 173	1.75 291	0.85 165	1.81 248	1.20 293	0.36 359	0.26 342	0.32 299	0.36 424	0.34 273	0.33 277

PSM-AAD	2.43 418	0.54 136	1.32 113	0.92 210	0.54 172	4.48 518	7.47 605	2.96 236	1.55 222	2.31 439	2.56 501	1.26 223	16.23 615	2.46 307	0.89 213	0.28 188	0.21 208	0.58 523	0.41 474	0.34 273	1.32 561

test-2	1.13 177	0.70 297	2.26 217	0.75 93	0.44 99	3.05 212	0.91 355	2.78 216	1.45 146	2.37 456	1.52 235	1.53 257	1.05 223	1.17 115	0.92 229	0.25 119	0.19 130	0.35 371	0.28 306	0.34 273	0.26 163

Prome-Stereo	1.61 269	0.55 142	1.71 153	0.98 255	0.60 212	4.41 509	1.82 525	3.03 245	1.53 205	2.18 394	3.45 553	1.72 288	3.49 540	2.23 298	1.08 268	0.29 211	0.20 172	0.26 151	0.25 231	0.34 273	2.16 583

test_xeample	2.67 458	0.56 153	2.05 188	1.09 319	0.81 304	3.24 242	0.80 274	4.55 572	2.70 491	2.42 465	2.27 456	1.39 240	1.40 310	10.75 527	17.51 607	0.30 254	0.30 388	0.32 299	0.28 306	0.34 273	0.33 277

SFCPSM	2.18 363	0.63 232	17.03 474	0.88 180	0.98 374	3.74 347	1.28 461	4.09 450	2.16 382	1.85 275	1.83 352	1.65 274	1.39 306	2.50 310	1.50 361	0.33 315	0.27 353	0.39 419	0.36 424	0.34 273	0.37 324

ac_64	2.35 405	0.62 223	9.77 372	1.32 434	1.71 546	3.27 249	0.93 370	3.48 300	2.50 462	1.74 257	1.73 302	3.91 522	1.77 415	10.21 510	1.86 425	0.40 404	0.31 398	0.33 334	0.30 353	0.34 273	0.39 346

cf-r	2.57 448	0.79 364	16.09 460	1.48 493	1.35 475	4.19 472	0.93 370	3.68 337	2.36 426	1.97 314	1.81 343	3.42 490	1.45 330	8.24 455	1.83 422	0.32 298	0.26 342	0.33 334	0.30 353	0.34 273	0.37 324

MM-Stereo_test1	1.90 313	0.53 124	19.85 532	1.39 471	0.48 138	1.81 85	0.79 264	3.00 241	1.82 310	1.69 244	1.09 127	0.87 157	0.97 199	1.45 179	0.74 155	0.24 98	0.21 208	0.27 182	0.24 219	0.35 291	0.24 129

UGAM	2.58 449	0.56 153	18.55 502	0.89 187	0.71 270	3.23 238	1.03 407	2.75 210	1.75 300	1.36 196	2.77 520	2.69 420	1.28 284	10.75 527	1.40 336	0.28 188	0.24 305	0.40 425	0.31 369	0.35 291	0.30 238

1111x	3.13 511	0.57 163	8.38 355	1.20 382	0.76 288	3.80 359	0.88 337	4.61 577	2.63 482	2.31 439	2.16 438	1.95 331	1.81 426	11.54 563	18.13 610	0.32 298	0.31 398	0.32 299	0.30 353	0.35 291	0.34 290

BUS	1.49 253	0.59 184	1.94 175	0.87 175	0.85 327	4.50 527	0.76 240	4.48 562	1.88 322	2.93 529	1.83 352	3.63 511	0.97 199	1.60 209	1.17 287	0.34 327	0.25 329	0.31 279	0.28 306	0.35 291	0.33 277

BSDual-CNN	1.46 249	0.59 184	1.94 175	0.87 175	0.85 327	4.16 460	1.16 439	4.48 562	1.88 322	2.93 529	1.83 352	2.60 412	1.31 291	1.60 209	1.21 297	0.34 327	0.25 329	0.31 279	0.28 306	0.35 291	0.33 277

hknet	1.98 331	0.64 244	8.70 360	0.87 175	1.07 402	4.16 460	1.16 439	4.48 562	1.73 292	2.93 529	1.83 352	3.48 494	1.30 290	3.91 369	1.51 367	0.31 277	0.25 329	0.31 279	0.28 306	0.35 291	0.33 277

SA	1.62 271	0.75 345	3.78 305	1.07 305	0.43 91	4.26 483	1.36 470	4.45 559	3.12 542	1.63 232	1.97 396	1.68 278	2.26 472	2.55 321	1.27 314	0.27 151	0.22 241	0.37 399	0.37 436	0.35 291	0.30 238

KYRaft	1.59 266	0.52 112	1.73 155	0.95 234	0.49 146	4.38 500	1.79 521	2.43 155	1.51 189	2.49 474	2.98 531	2.00 343	3.41 534	2.14 285	0.82 184	0.30 254	0.21 208	0.33 334	0.46 493	0.35 291	2.45 591

SST-Stereo	1.76 294	0.58 176	3.10 274	1.44 482	0.46 120	4.71 571	0.76 240	2.22 128	2.79 503	2.07 357	2.18 442	2.43 392	3.22 527	6.66 426	0.84 190	0.42 430	0.19 130	0.30 256	0.27 277	0.35 291	0.26 163

DeepStereo_RVC	1.55 254	0.63 232	3.32 285	0.77 112	0.42 84	4.49 524	0.72 210	2.50 167	1.58 237	2.02 340	1.81 343	1.54 261	6.38 587	1.73 236	1.19 290	0.46 459	0.22 241	0.29 236	0.28 306	0.35 291	0.38 339

CroCo-Stereo	0.98 146	0.87 398	3.44 289	0.87 175	0.53 171	0.49 2	0.50 105	3.99 421	1.49 176	0.81 122	1.25 164	1.00 184	0.75 124	1.10 86	1.09 271	0.24 98	0.21 208	0.24 96	0.19 109	0.35 291	0.27 180
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
GMM-Stereo	2.45 421	0.52 112	20.38 559	0.89 187	0.82 313	4.18 468	1.91 530	2.45 158	1.48 168	2.48 473	2.30 468	1.69 283	1.86 435	2.93 341	1.08 268	0.28 188	0.18 94	0.33 334	0.48 501	0.35 291	2.41 588

ARAFT	2.56 445	1.13 460	19.50 522	0.89 187	0.48 138	4.15 451	1.40 481	4.36 542	2.82 515	2.36 455	1.88 371	1.70 285	1.04 218	6.45 420	1.22 300	0.29 211	0.18 94	0.37 399	0.35 414	0.35 291	0.25 139

S2M2_L	0.64 34	0.55 142	1.07 38	0.89 187	0.54 172	1.08 13	0.20 1	1.16 9	1.37 126	0.59 29	0.81 74	0.86 155	0.47 25	0.70 5	0.65 110	0.31 277	0.33 413	0.27 182	0.27 277	0.36 304	0.31 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PAM_32	2.45 421	0.63 232	20.74 574	1.05 296	0.65 238	2.83 177	0.46 94	2.91 232	1.54 214	1.95 309	2.66 511	4.99 569	3.78 544	1.96 267	0.92 229	0.27 151	0.22 241	0.27 182	0.25 231	0.36 304	0.48 417

test_sample2	1.75 293	0.56 153	2.25 216	1.41 475	0.80 301	2.91 190	0.86 313	4.05 438	2.04 352	1.91 297	1.39 204	1.57 263	1.55 362	10.65 524	1.06 263	0.32 298	0.28 365	0.32 299	0.30 353	0.36 304	0.33 277

DispNO	3.00 498	0.75 345	18.92 507	1.17 368	1.10 410	3.72 342	0.94 376	4.29 516	2.54 471	2.24 419	2.28 460	4.51 553	2.12 457	11.40 556	2.09 455	0.31 277	0.28 365	0.31 279	0.28 306	0.36 304	0.39 346

MyStereo8	2.33 396	1.13 460	19.26 515	1.22 391	1.62 528	4.16 460	0.57 134	3.50 306	2.36 426	2.15 383	1.75 308	2.28 368	1.14 257	1.46 183	2.20 466	0.24 98	0.21 208	0.32 299	0.27 277	0.36 304	0.43 385

Sa-1000	1.63 275	0.79 364	3.56 295	1.11 335	0.48 138	4.06 428	1.41 484	4.49 565	2.75 498	2.00 333	2.80 523	1.84 319	1.43 323	2.64 330	1.50 361	0.27 151	0.19 130	0.36 387	0.33 389	0.36 304	0.30 238

psmg	1.47 252	0.59 184	1.94 175	0.92 210	0.85 327	4.30 492	1.42 486	4.10 458	1.88 322	2.64 505	2.09 424	2.60 412	1.31 291	1.60 209	1.21 297	0.34 327	0.27 353	0.33 334	0.34 398	0.36 304	0.34 290

HHNet	2.48 429	0.71 309	20.52 565	0.64 45	0.64 228	4.07 433	0.93 370	3.76 354	1.56 228	2.15 383	4.92 570	0.98 180	3.37 532	1.66 224	1.79 417	0.32 298	0.20 172	0.31 279	0.27 277	0.36 304	0.42 376

DMCA	1.72 286	0.74 332	6.63 334	1.14 347	0.96 363	3.98 415	0.90 347	3.75 352	2.76 499	2.83 524	1.58 255	2.35 379	1.18 268	1.58 202	1.98 442	0.40 404	0.27 353	0.42 444	0.26 251	0.36 304	0.38 339

pmcnn	5.45 576	1.22 482	17.40 481	1.60 516	2.41 582	3.48 290	2.12 541	4.52 570	3.26 557	3.67 563	13.15 612	22.10 619	3.46 539	11.92 586	17.16 605	0.34 327	0.21 208	0.23 65	0.19 109	0.36 304	0.28 199

AIO-test2	1.61 269	1.30 493	3.40 288	1.16 366	1.31 461	3.18 229	0.74 227	4.06 442	1.52 198	1.72 253	2.21 448	0.78 133	0.74 121	3.64 360	0.95 245	3.64 602	0.26 342	0.35 371	0.42 481	0.37 314	0.33 277

CBFPSM	2.05 344	0.95 423	10.12 380	1.07 305	1.05 395	2.84 178	1.20 450	3.28 274	1.73 292	1.82 271	1.30 178	4.56 557	4.06 550	2.34 302	2.34 476	0.25 119	0.38 456	0.32 299	0.27 277	0.37 314	0.79 523

EGLCR-Stereo	1.06 167	0.51 106	1.56 143	1.02 286	0.39 61	4.27 488	0.42 77	4.08 448	1.48 168	0.90 144	0.68 51	1.09 194	0.66 98	1.81 248	0.62 97	0.27 151	0.19 130	0.29 236	0.23 193	0.37 314	0.25 139

CRFU-Net	2.49 431	0.78 360	10.36 382	2.30 575	1.08 404	3.91 386	1.41 484	3.85 374	1.65 270	2.15 383	1.76 317	3.34 482	7.95 599	5.56 399	1.48 357	0.47 468	0.35 431	0.30 256	0.28 306	0.37 314	0.43 385

DN-CSS_ROB	1.91 317	1.55 523	11.13 393	1.82 546	0.88 341	3.99 416	0.61 154	4.01 425	1.67 274	1.64 235	1.89 377	1.39 240	1.06 230	3.23 347	1.50 361	0.31 277	0.19 130	0.44 453	0.29 334	0.37 314	0.31 248

rvit_stereo_0081	0.80 87	0.63 232	1.19 88	0.91 204	0.64 228	1.27 32	0.61 154	2.05 107	1.71 286	0.82 124	0.73 56	0.85 151	0.75 124	1.30 149	0.80 175	0.31 277	0.26 342	0.27 182	0.25 231	0.38 319	0.27 180

rvit_stereo_0082	0.80 87	0.63 232	1.19 88	0.91 204	0.64 228	1.27 32	0.61 154	2.05 107	1.71 286	0.82 124	0.73 56	0.85 151	0.75 124	1.30 149	0.80 175	0.31 277	0.26 342	0.27 182	0.25 231	0.38 319	0.27 180

SMFormer	2.00 335	0.57 163	4.46 310	1.36 457	0.57 196	2.03 107	0.73 215	4.25 500	2.80 507	2.32 443	2.31 475	1.95 331	1.52 350	10.99 539	2.13 460	0.34 327	0.32 406	0.36 387	0.31 369	0.38 319	0.36 310

mmm	1.27 224	0.58 176	2.20 208	1.41 475	0.68 257	2.39 143	0.85 308	3.90 390	1.63 265	2.20 401	1.84 357	1.28 225	1.50 344	1.91 263	0.89 213	0.31 277	0.27 353	0.45 460	0.37 436	0.38 319	0.34 290

gwcnet-sp	2.31 389	1.21 476	17.34 476	1.08 313	0.92 352	3.56 313	1.04 410	3.69 342	2.09 363	2.55 485	1.60 263	1.80 307	1.62 375	3.87 366	1.95 437	0.29 211	0.29 375	0.30 256	0.28 306	0.38 319	0.39 346

scenet	2.31 389	1.21 476	17.34 476	1.08 313	0.92 352	3.56 313	1.04 410	3.69 342	2.09 363	2.55 485	1.60 263	1.80 307	1.62 375	3.87 366	1.95 437	0.29 211	0.29 375	0.30 256	0.28 306	0.38 319	0.39 346

ssnet	2.31 389	1.21 476	17.34 476	1.08 313	0.92 352	3.56 313	1.04 410	3.69 342	2.09 363	2.55 485	1.60 263	1.80 307	1.62 375	3.87 366	1.95 437	0.29 211	0.29 375	0.30 256	0.28 306	0.38 319	0.39 346

PSMNet-ADL	1.91 317	0.72 313	1.78 162	1.09 319	0.86 332	4.18 468	0.78 257	3.77 356	2.10 371	1.72 253	1.85 364	2.91 447	1.82 428	10.38 517	1.91 431	0.48 473	0.46 507	0.28 215	0.29 334	0.38 319	0.51 439

MMNet	2.02 339	0.81 372	10.76 388	1.12 339	1.23 446	3.53 304	0.89 342	3.79 360	2.08 360	2.15 383	1.76 317	2.15 361	2.12 457	3.69 361	2.32 474	0.31 277	0.29 375	0.34 352	0.27 277	0.38 319	0.42 376

UNet	2.51 434	0.74 332	20.17 547	1.14 347	1.44 497	3.48 290	0.76 240	3.77 356	1.87 320	2.05 349	1.57 254	2.75 428	2.39 481	3.51 354	2.51 491	0.32 298	0.26 342	0.41 437	0.26 251	0.38 319	0.39 346

rvit_stereo_ft	1.00 156	0.87 398	3.55 293	0.97 247	0.66 245	1.06 12	0.80 274	2.78 216	1.67 274	0.78 115	0.96 104	0.95 179	1.14 257	1.06 81	0.90 217	0.32 298	0.24 305	0.27 182	0.28 306	0.39 329	0.27 180

test_sample3	2.34 400	0.61 213	11.94 400	1.33 439	0.85 327	3.10 221	0.73 215	4.24 498	2.19 387	2.21 410	1.75 308	1.80 307	1.41 315	11.11 548	1.46 349	0.35 347	0.29 375	0.34 352	0.35 414	0.39 329	0.37 324

ACVNet	1.46 249	0.64 244	3.56 295	0.93 226	0.85 327	4.22 478	0.80 274	2.85 226	2.08 360	1.78 263	1.88 371	3.10 461	1.46 333	1.33 153	1.89 428	0.29 211	0.26 342	0.30 256	0.26 251	0.39 329	0.27 180

acv_ft	1.55 254	0.64 244	3.29 283	1.14 347	2.01 568	2.93 198	0.97 390	3.81 364	2.08 360	2.22 412	1.88 371	3.10 461	1.66 395	1.33 153	2.22 467	0.29 211	0.26 342	0.30 256	0.26 251	0.39 329	0.27 180

GANet-RSSM	1.98 331	0.62 223	3.49 290	1.69 527	1.23 446	4.22 478	0.91 355	3.31 278	1.86 319	1.81 269	1.74 304	2.34 377	1.82 428	10.92 536	1.73 409	0.34 327	0.29 375	0.31 279	0.28 306	0.39 329	0.40 366

IGEV-FE	2.16 359	0.69 286	20.56 567	1.22 391	0.54 172	2.18 125	0.53 119	3.38 293	1.61 257	1.93 303	1.55 248	3.74 514	1.06 230	1.56 198	0.91 224	0.29 211	0.20 172	0.27 182	0.29 334	0.40 334	0.32 259

PAM	2.43 418	0.61 213	20.86 577	1.07 305	0.73 277	2.93 198	0.53 119	3.24 270	1.53 205	1.89 291	2.43 486	5.29 579	2.76 501	1.84 253	1.02 257	0.27 151	0.24 305	0.26 151	0.25 231	0.40 334	0.50 431

rvit_stereo_0081_aga	0.81 96	0.75 345	1.84 166	0.72 87	0.73 277	1.21 23	0.63 169	1.92 94	1.39 130	0.87 139	0.80 70	0.79 137	0.69 104	1.27 139	0.69 132	0.35 347	0.29 375	0.26 151	0.25 231	0.40 334	0.27 180

test_sample4	2.34 400	0.63 232	11.59 397	1.30 428	0.83 319	3.07 217	0.72 210	4.27 508	2.30 411	2.30 433	1.88 371	1.73 289	1.42 320	11.14 549	1.46 349	0.35 347	0.29 375	0.35 371	0.36 424	0.40 334	0.38 339

ttt	2.76 468	0.56 153	2.28 222	1.41 475	1.21 444	3.67 334	0.77 253	4.59 575	2.94 526	2.35 451	2.30 468	2.45 397	1.54 360	11.25 553	15.56 595	0.43 436	0.36 437	0.37 399	0.33 389	0.40 334	0.40 366

IGEV_Zeroshot_test	2.16 359	0.69 286	20.60 571	1.22 391	0.54 172	2.18 125	0.53 119	3.38 293	1.61 257	1.93 303	1.55 248	3.76 516	1.05 223	1.55 197	0.91 224	0.29 211	0.20 172	0.27 182	0.29 334	0.40 334	0.32 259

MIF-Stereo (partial)	0.98 146	0.55 142	2.83 263	0.71 79	1.03 390	1.08 13	0.49 103	2.55 179	1.66 272	0.79 118	1.20 145	0.80 139	0.90 183	1.61 214	1.56 375	0.36 359	0.24 305	0.33 334	0.25 231	0.40 334	0.28 199

UniTT-Stereo	0.82 99	0.47 77	2.63 252	0.96 240	1.19 432	0.78 6	0.39 60	1.12 7	1.54 214	1.19 183	1.26 165	0.51 41	0.64 88	1.13 97	1.03 259	0.30 254	0.20 172	0.24 96	0.21 145	0.40 334	0.25 139

TestStereo1	1.56 258	0.81 372	2.32 224	1.61 519	0.64 228	4.13 447	1.36 470	3.79 360	3.20 553	1.60 224	2.57 503	1.39 240	2.15 461	2.51 313	1.30 322	0.29 211	0.20 172	0.34 352	0.25 231	0.40 334	0.36 310

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 417	1.47 517	14.14 432	1.30 428	1.35 475	3.51 300	1.64 511	4.04 434	2.10 371	2.46 470	1.88 371	2.28 368	2.51 490	4.73 384	3.17 515	0.38 384	0.19 130	0.35 371	0.20 129	0.40 334	0.36 310

SA-5K	1.56 258	0.81 372	2.32 224	1.61 519	0.64 228	4.13 447	1.36 470	3.79 360	3.20 553	1.60 224	2.57 503	1.39 240	2.15 461	2.51 313	1.30 322	0.29 211	0.20 172	0.34 352	0.25 231	0.40 334	0.36 310

Patchmatch Stereo++	1.25 212	0.65 254	2.06 197	0.75 93	0.37 41	4.68 559	0.76 240	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.47 223	1.78 297	1.14 257	2.44 305	0.90 217	0.48 473	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.24 208	0.65 254	2.03 185	0.75 93	0.37 41	4.68 559	0.73 215	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.47 223	1.78 297	1.13 250	2.18 291	0.87 206	0.48 473	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

ROB_FTStereo_v2	1.23 203	0.66 265	2.02 184	0.75 93	0.37 41	4.67 558	0.76 240	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.46 218	1.78 297	1.14 257	2.08 277	0.88 210	0.48 473	0.22 241	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

ROB_FTStereo	1.25 212	0.66 265	2.14 204	0.75 93	0.37 41	4.65 555	0.77 253	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.47 223	1.78 297	1.13 250	2.26 300	0.86 200	0.47 468	0.22 241	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

HUI-Stereo	1.25 212	0.66 265	2.33 226	0.75 93	0.37 41	4.68 559	0.78 257	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.46 218	1.79 304	1.13 250	2.17 289	0.85 193	0.48 473	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

iGMRVC	1.26 219	0.66 265	2.14 204	0.75 93	0.37 41	4.66 556	0.74 227	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.46 218	1.78 297	1.14 257	2.46 307	0.92 229	0.48 473	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

iRAFT	1.25 212	0.65 254	2.06 197	0.75 93	0.37 41	4.68 559	0.76 240	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.47 223	1.78 297	1.14 257	2.44 305	0.90 217	0.48 473	0.23 270	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

RAFT	1.23 203	0.84 388	2.05 188	0.96 240	0.47 130	1.80 84	0.94 376	3.18 263	1.46 154	1.60 224	1.71 297	3.04 456	1.59 365	1.64 221	1.32 325	0.38 384	0.24 305	0.40 425	0.32 381	0.40 334	0.35 304

RAFT-IKP	1.25 212	0.66 265	2.23 215	0.75 93	0.37 41	4.64 553	0.74 227	2.53 169	1.58 237	1.99 321	1.47 223	1.78 297	1.13 250	2.22 297	0.92 229	0.48 473	0.22 241	0.32 299	0.27 277	0.40 334	0.29 209

ICVP	2.26 375	0.66 265	21.18 590	0.99 261	0.88 341	4.28 489	0.95 380	3.32 283	1.60 253	1.66 240	1.76 317	1.34 233	1.14 257	1.62 215	1.32 325	0.53 504	0.35 431	0.33 334	0.29 334	0.40 334	0.51 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	1.28 227	1.08 451	3.21 278	1.25 400	0.94 359	1.44 53	0.69 199	3.15 258	2.57 474	2.01 335	1.80 331	1.29 228	1.05 223	2.00 270	1.48 357	0.27 151	0.20 172	0.27 182	0.24 219	0.40 334	0.27 180

HGLStereo	2.03 340	0.74 332	7.50 346	1.23 396	1.56 519	3.62 326	0.95 380	3.78 359	1.89 326	2.03 344	2.20 446	3.12 464	2.14 460	5.68 402	2.04 447	0.37 367	0.31 398	0.32 299	0.29 334	0.40 334	0.45 397

GwcNet-RSSM	2.66 456	1.05 443	15.91 458	1.22 391	1.19 432	4.12 444	1.12 431	3.84 371	2.02 346	1.93 303	1.79 328	3.12 464	1.46 333	10.37 515	2.05 449	0.33 315	0.27 353	0.35 371	0.30 353	0.40 334	0.36 310

AANet_RVC	3.03 502	1.72 533	12.78 408	1.17 368	1.12 413	3.79 357	1.10 427	3.86 377	3.13 543	2.62 501	4.26 564	3.96 525	1.41 315	11.43 559	5.23 544	0.94 558	0.47 511	0.34 352	0.23 193	0.40 334	0.55 456

coex_refinement	2.10 350	0.85 392	3.67 302	1.31 431	1.13 415	3.21 234	0.85 308	3.86 377	2.31 415	2.51 478	1.92 385	3.49 500	1.69 402	11.08 546	2.13 460	0.37 367	0.25 329	0.27 182	0.31 369	0.41 359	0.37 324

test_sample6	2.35 405	0.62 223	10.78 389	1.33 439	0.83 319	3.15 226	0.79 264	4.36 542	2.43 448	2.26 425	2.04 410	1.69 283	1.39 306	11.48 562	1.61 384	0.38 384	0.32 406	0.37 399	0.39 456	0.41 359	0.42 376

test_sample5	2.33 396	0.62 223	11.29 394	1.29 421	0.83 319	3.09 219	0.74 227	4.28 513	2.31 415	2.20 401	1.97 396	1.68 278	1.39 306	11.19 550	1.47 354	0.37 367	0.31 398	0.37 399	0.37 436	0.41 359	0.39 346

CAS++	0.89 117	0.64 244	1.46 129	0.81 119	0.51 153	1.24 28	0.86 313	3.44 298	1.46 154	1.14 180	1.29 176	0.62 85	0.58 67	1.13 97	0.59 89	0.34 327	0.30 388	0.34 352	0.26 251	0.41 359	0.29 209
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	1.01 159	0.80 368	1.26 100	1.00 269	1.04 393	3.95 403	0.95 380	2.07 111	1.42 139	0.75 93	1.22 151	0.68 104	0.91 185	1.63 219	0.67 120	0.24 98	0.24 305	0.34 352	0.26 251	0.41 359	0.37 324

MyStereo04	2.29 385	0.80 368	18.77 504	1.00 269	1.04 393	3.95 403	0.95 380	3.91 395	2.54 471	1.99 321	1.27 172	2.31 375	1.65 393	2.02 274	1.77 414	0.24 98	0.24 305	0.34 352	0.26 251	0.41 359	0.37 324

DualNet	2.33 396	0.62 223	11.29 394	1.29 421	0.83 319	3.09 219	0.74 227	4.28 513	2.31 415	2.26 425	2.04 410	1.68 278	1.39 306	11.19 550	1.47 354	0.37 367	0.31 398	0.37 399	0.37 436	0.41 359	0.39 346

riskmin	1.25 212	0.56 153	2.05 188	1.05 296	0.93 357	2.86 183	0.55 127	3.23 268	1.34 120	1.55 219	1.07 125	3.56 509	2.03 449	1.29 145	1.00 255	0.28 188	0.27 353	0.34 352	0.21 145	0.41 359	0.43 385

NINENet	1.87 306	0.74 332	2.60 245	1.12 339	1.06 398	4.50 527	0.76 240	4.41 551	2.24 395	2.16 388	1.86 367	3.63 511	0.97 199	8.00 453	1.17 287	0.41 419	0.30 388	0.41 437	0.30 353	0.41 359	0.36 310

CSP-Net	1.78 297	1.32 499	1.92 174	1.16 366	1.03 390	3.38 267	1.31 463	3.52 310	1.75 300	1.96 312	1.93 388	2.40 384	1.48 337	8.58 462	1.58 377	0.46 459	0.34 425	0.27 182	0.26 251	0.41 359	0.50 431

iRaft-Stereo_20w	1.88 310	0.62 223	10.58 386	0.90 196	0.83 319	2.96 203	0.78 257	4.90 586	1.58 237	2.29 429	1.60 263	1.25 222	4.51 561	2.28 301	0.90 217	0.29 211	0.21 208	0.26 151	0.24 219	0.41 359	0.31 248

DAS	2.31 389	0.67 275	4.79 317	1.14 347	1.64 532	2.93 198	2.13 542	4.09 450	2.74 495	4.17 575	2.52 496	2.46 399	1.79 418	11.55 564	1.63 392	0.37 367	0.22 241	0.39 419	0.25 231	0.41 359	0.34 290

SepStereo	2.15 358	0.67 275	4.79 317	1.14 347	1.64 532	2.93 198	2.13 542	4.09 450	2.74 495	4.17 575	2.52 496	2.46 399	1.79 418	8.36 456	1.63 392	0.37 367	0.22 241	0.39 419	0.25 231	0.41 359	0.34 290

GwcNet-ADL	2.47 427	0.67 275	21.48 597	0.96 240	0.72 272	4.61 549	0.95 380	4.42 552	2.36 426	1.98 316	1.80 331	2.55 407	1.24 280	1.90 262	1.41 340	0.40 404	0.46 507	0.24 96	0.27 277	0.41 359	0.49 424

CRE-IMP	1.23 203	0.61 213	2.14 204	0.82 129	0.39 61	4.54 533	0.83 293	2.63 194	1.55 222	1.95 309	1.46 218	1.87 324	0.96 196	1.48 186	1.33 329	0.45 452	0.21 208	0.31 279	0.26 251	0.41 359	0.31 248

GES	1.38 241	0.64 244	2.61 248	1.09 319	0.57 196	4.30 492	1.02 405	3.86 377	1.51 189	1.72 253	1.74 304	1.28 225	1.77 415	1.62 215	1.61 384	0.39 396	0.27 353	0.33 334	0.30 353	0.41 359	0.47 412

delet	1.92 320	0.76 351	5.14 320	1.01 275	1.65 536	3.44 278	2.03 537	3.76 354	2.48 457	2.01 335	2.05 416	2.63 416	1.90 441	5.34 392	2.12 457	0.28 188	0.29 375	0.40 425	0.31 369	0.41 359	0.45 397

UPFNet	1.81 301	0.63 232	6.71 335	1.25 400	1.44 497	3.50 297	1.35 468	4.02 429	1.85 318	2.40 463	1.52 235	2.41 386	1.40 310	3.62 358	1.88 427	0.34 327	0.33 413	0.37 399	0.31 369	0.41 359	0.39 346

DLCB_ROB	2.05 344	0.95 423	2.37 230	1.24 398	1.02 389	2.92 194	1.30 462	3.68 337	2.30 411	2.91 527	2.17 440	3.32 481	1.52 350	10.37 515	2.50 490	0.40 404	0.33 413	0.40 425	0.36 424	0.41 359	0.47 412

rvit_0105_5	1.13 177	0.93 415	2.60 245	0.91 204	0.56 184	1.92 96	0.91 355	3.02 244	2.63 482	0.95 156	1.20 145	1.18 209	0.93 191	1.51 192	0.93 238	0.40 404	0.43 488	0.37 399	0.35 414	0.42 378	0.44 391

rvit_0105_3	1.24 208	0.93 415	2.84 264	0.97 247	0.58 205	2.38 141	1.08 421	3.26 273	2.53 467	1.18 182	1.40 207	1.24 221	1.04 218	1.73 236	0.97 247	0.44 443	0.44 493	0.40 425	0.42 481	0.42 378	0.50 431

MyStereo06	2.46 424	0.72 313	19.97 537	1.02 286	0.99 377	4.26 483	0.86 313	3.51 309	1.68 276	1.92 299	1.73 302	4.01 528	4.22 554	1.62 215	0.88 210	0.24 98	0.23 270	0.34 352	0.26 251	0.42 378	0.36 310

MyStereo05	2.37 411	0.72 313	19.94 535	1.02 286	0.99 377	4.26 483	0.86 313	4.01 425	2.62 480	2.14 375	1.26 165	2.28 368	1.63 388	2.07 275	1.68 400	0.24 98	0.23 270	0.34 352	0.26 251	0.42 378	0.36 310

plain	1.55 254	0.69 286	13.59 418	0.65 52	0.73 277	1.66 74	0.57 134	3.17 261	1.94 333	0.77 112	1.24 156	0.80 139	0.86 168	1.60 209	0.96 246	0.33 315	0.21 208	0.32 299	0.25 231	0.42 378	0.28 199

ToySt	1.35 237	0.72 313	3.65 301	1.01 275	0.50 150	3.31 260	1.01 401	3.46 299	1.73 292	1.30 189	1.55 248	2.07 356	1.47 335	1.88 261	1.40 336	0.27 151	0.27 353	0.30 256	0.32 381	0.42 378	0.39 346

GANet-ADL	2.20 365	0.73 324	20.11 545	1.25 400	0.69 263	3.83 363	0.76 240	3.49 303	1.71 286	1.65 239	1.99 401	2.10 358	1.10 244	1.42 172	1.26 311	0.38 384	0.33 413	0.25 122	0.22 178	0.42 378	0.36 310

GEStereo_RVC	1.91 317	0.80 368	6.57 333	1.20 382	1.06 398	4.02 421	1.43 488	4.13 461	1.89 326	2.03 344	1.80 331	2.34 377	1.86 435	4.94 385	1.77 414	0.48 473	0.38 456	0.32 299	0.28 306	0.42 378	0.50 431

PSMNet-RSSM	1.96 327	0.77 354	3.26 281	1.29 421	1.31 461	4.19 472	0.96 387	3.68 337	1.89 326	2.05 349	1.80 331	2.60 412	1.70 404	9.84 494	1.81 418	0.35 347	0.29 375	0.35 371	0.37 436	0.42 378	0.35 304

LE_ROB	18.58 621	1.21 476	48.38 631	8.60 622	23.00 626	7.32 601	19.74 625	9.94 610	38.69 636	43.53 634	21.91 621	28.40 629	40.92 631	23.18 622	54.71 637	0.34 327	0.33 413	0.32 299	0.36 424	0.42 378	0.40 366

IGEV-RUCA	0.90 121	0.53 124	1.05 32	0.81 119	0.74 282	3.89 383	0.80 274	1.92 94	1.41 137	0.96 159	0.71 53	0.70 109	0.73 116	1.30 149	0.68 123	0.29 211	0.20 172	0.25 122	0.19 109	0.43 388	0.34 290

rvit_0105_6	1.00 156	0.93 415	2.21 210	0.92 210	0.55 180	1.52 62	0.79 264	2.41 149	2.96 527	0.76 107	0.72 55	1.02 186	0.75 124	1.42 172	0.81 181	0.40 404	0.43 488	0.34 352	0.31 369	0.43 388	0.34 290

rvit_0105_4	1.07 171	0.99 432	2.39 232	0.93 226	0.54 172	1.62 72	0.84 299	2.77 213	2.91 521	0.80 120	0.91 92	1.09 194	0.86 168	1.63 219	0.85 193	0.40 404	0.45 498	0.35 371	0.31 369	0.43 388	0.40 366

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 125	0.73 324	1.42 126	0.92 210	1.08 404	2.97 205	0.53 119	1.77 75	1.39 130	1.16 181	1.54 244	0.58 73	0.65 91	1.03 74	0.84 190	0.25 119	0.23 270	0.30 256	0.24 219	0.43 388	0.29 209

CroCo-Stereo Lap2	0.99 154	0.89 402	2.55 241	0.99 261	1.80 558	0.54 3	0.46 94	3.10 252	1.24 102	1.07 172	1.21 149	1.05 193	0.78 141	1.26 135	1.08 268	0.27 151	0.23 270	0.27 182	0.21 145	0.43 388	0.34 290

AACVNet	1.83 302	1.02 437	2.41 235	1.45 486	0.87 337	3.21 234	0.73 215	3.16 259	1.61 257	2.01 335	1.82 351	2.28 368	1.33 294	10.98 538	1.49 360	0.39 396	0.32 406	0.38 415	0.32 381	0.43 388	0.44 391

psm_up	2.28 382	0.81 372	5.45 327	1.26 407	1.50 506	3.84 368	1.23 455	4.23 490	2.03 348	2.55 485	1.80 331	2.44 396	1.65 393	12.90 598	1.58 377	0.37 367	0.38 456	0.41 437	0.34 398	0.43 388	0.39 346

CFNet	2.34 400	1.10 455	8.96 362	1.34 446	1.24 448	4.09 435	0.73 215	4.04 434	2.77 500	1.62 231	1.87 370	2.27 367	1.45 330	11.41 557	1.82 420	0.31 277	0.24 305	0.43 448	0.36 424	0.43 388	0.33 277

rvit_105_1	1.43 245	0.90 404	3.27 282	1.08 313	0.68 257	2.79 173	1.27 459	3.52 310	2.35 423	1.38 201	1.54 244	1.28 225	1.14 257	2.91 339	1.40 336	0.54 506	0.47 511	0.45 460	0.59 534	0.44 396	0.58 469

mmx	2.98 494	0.60 196	5.21 323	1.14 347	0.99 377	3.62 326	0.86 313	4.49 565	3.05 537	2.20 401	2.30 468	3.48 494	1.62 375	11.62 567	16.09 597	0.33 315	0.28 365	0.48 477	0.37 436	0.44 396	0.37 324

xxx	2.98 494	0.60 196	5.21 323	1.14 347	0.99 377	3.62 326	0.86 313	4.49 565	3.05 537	2.20 401	2.30 468	3.48 494	1.62 375	11.62 567	16.09 597	0.33 315	0.28 365	0.48 477	0.37 436	0.44 396	0.37 324

TestStereo	2.00 335	1.02 437	12.25 402	0.70 73	0.61 217	1.88 91	0.55 127	2.31 142	1.52 198	1.41 206	1.33 186	1.27 224	0.90 183	11.62 567	0.81 181	0.34 327	0.19 130	0.33 334	0.24 219	0.44 396	0.24 129

AdaStereo	1.45 248	0.83 383	2.34 229	1.28 417	0.81 304	3.21 234	1.14 436	4.20 477	2.46 456	2.05 349	1.77 322	2.48 401	1.18 268	1.71 234	1.44 345	0.43 436	0.25 329	0.43 448	0.28 306	0.44 396	0.34 290
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.
iResNetv2_ROB	2.65 454	5.00 582	19.28 517	2.06 564	1.09 408	3.83 363	1.13 434	4.14 467	2.09 363	1.85 275	2.03 407	2.01 346	1.51 348	3.58 356	1.58 377	0.34 327	0.21 208	0.32 299	0.21 145	0.44 396	0.29 209

iResNet	2.52 437	0.94 421	21.17 589	1.84 548	0.72 272	3.75 348	0.81 284	4.14 467	2.55 473	2.33 449	2.03 407	1.35 235	1.44 326	3.27 348	2.16 464	0.35 347	0.23 270	0.28 215	0.22 178	0.44 396	0.45 397

MDST_ROB	5.53 577	0.59 184	23.11 613	2.55 581	2.69 584	21.20 622	1.98 534	4.77 584	2.65 485	9.36 611	4.25 563	4.14 536	4.45 559	22.57 620	3.68 522	0.48 473	0.33 413	0.47 469	0.44 487	0.44 396	0.44 391

DCVSM-stereo	2.31 389	0.66 265	20.69 573	1.11 335	0.93 357	2.58 164	0.73 215	2.61 192	1.60 253	2.57 489	1.53 242	3.30 479	1.72 408	2.19 292	1.23 303	0.34 327	0.53 526	0.41 437	0.32 381	0.45 404	0.62 480

ACV-stereo	2.92 483	0.92 411	20.27 554	1.33 439	1.05 395	4.68 559	1.10 427	2.66 198	1.64 266	1.46 210	1.32 184	5.41 581	4.24 555	7.83 450	1.90 430	0.44 443	0.52 525	0.32 299	0.29 334	0.45 404	0.63 484

rvit_stereo_0080	0.94 130	0.72 313	2.56 242	0.64 45	0.59 209	1.90 93	0.75 237	2.71 204	1.40 134	0.91 145	1.04 115	0.85 151	0.82 158	1.14 100	0.78 168	0.35 347	0.29 375	0.25 122	0.27 277	0.45 404	0.29 209

whm_eth	0.94 130	0.72 313	2.56 242	0.64 45	0.59 209	1.90 93	0.75 237	2.71 204	1.40 134	0.91 145	1.04 115	0.85 151	0.82 158	1.14 100	0.78 168	0.35 347	0.29 375	0.25 122	0.27 277	0.45 404	0.29 209

iinet-f	2.26 375	1.18 471	13.71 419	1.14 347	1.11 412	3.77 351	1.10 427	4.14 467	2.17 384	2.06 354	1.76 317	2.99 452	2.99 511	2.50 310	2.49 489	0.35 347	0.39 465	0.27 182	0.28 306	0.45 404	0.39 346

knoymous	1.30 230	0.60 196	5.57 328	0.88 180	0.75 284	3.04 210	0.90 347	2.68 200	1.33 119	1.48 212	1.07 125	2.78 436	0.88 174	1.29 145	0.85 193	0.31 277	0.22 241	0.35 371	0.20 129	0.45 404	0.37 324

iRaft-Stereo_5w	2.10 350	0.83 383	8.57 356	0.81 119	0.76 288	3.21 234	0.84 299	3.71 348	1.65 270	1.56 221	2.50 493	2.20 364	2.23 470	9.13 474	2.01 445	0.38 384	0.19 130	0.35 371	0.27 277	0.45 404	0.39 346

ADLNet	2.29 385	0.83 383	3.62 300	1.35 451	1.60 525	3.67 334	1.24 457	3.95 408	2.98 531	2.58 493	2.29 463	4.01 528	1.79 418	11.23 552	2.09 455	0.37 367	0.38 456	0.36 387	0.34 398	0.45 404	0.71 501

DMCA-RVC	2.45 421	1.22 482	18.29 495	1.23 396	1.14 416	2.49 151	0.85 308	3.29 276	1.68 276	3.02 536	1.41 209	2.00 343	1.53 357	6.39 419	2.00 443	0.38 384	0.30 388	0.44 453	0.35 414	0.45 404	0.44 391

HITNet	2.07 347	0.82 379	14.77 441	1.34 446	0.56 184	3.47 287	0.80 274	4.07 444	2.35 423	2.16 388	1.61 267	1.64 273	1.44 326	2.09 280	2.56 497	0.26 134	0.18 94	0.41 437	0.26 251	0.45 404	0.25 139
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
StereoDRNet-Refined	1.77 296	0.81 372	2.22 213	1.21 388	0.76 288	3.26 247	0.71 207	3.82 367	2.05 355	2.29 429	2.05 416	2.98 451	1.44 326	7.15 437	2.27 471	0.30 254	0.23 270	0.42 444	0.33 389	0.45 404	0.64 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0075_2	1.18 188	0.74 332	2.66 255	0.90 196	1.27 455	2.51 153	0.69 199	2.25 131	2.06 357	1.40 204	1.86 367	1.46 252	0.84 163	1.42 172	0.94 240	0.46 459	0.40 470	0.48 477	0.38 449	0.46 415	0.51 439

test_sample7	1.65 277	0.70 297	2.60 245	1.48 493	0.76 288	2.38 141	1.07 416	4.35 537	2.11 373	2.14 375	1.75 308	1.75 291	1.67 397	6.26 417	1.26 311	0.44 443	0.48 517	0.43 448	0.40 467	0.46 415	0.43 385

CASS	1.29 229	0.66 265	2.62 251	0.95 234	0.66 245	2.84 178	0.69 199	3.00 241	1.79 307	2.57 489	1.95 389	1.39 240	1.55 362	1.59 207	1.06 263	0.50 489	0.28 365	0.34 352	0.28 306	0.46 415	0.63 484
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
sCroCo_RVC	1.06 167	0.82 379	5.05 319	1.02 286	1.05 395	0.98 10	0.61 154	2.06 109	1.29 114	0.69 76	1.26 165	0.82 143	1.10 244	1.20 122	0.90 217	0.42 430	0.40 470	0.33 334	0.30 353	0.46 415	0.38 339

LCNet	1.55 254	0.54 136	1.88 169	0.99 261	0.55 180	3.60 321	1.21 453	2.86 229	1.53 205	2.18 394	1.74 304	1.43 249	4.17 553	3.62 358	0.87 206	0.29 211	0.20 172	0.28 215	0.77 555	0.47 419	1.85 577

Anonymous3	1.72 286	0.76 351	11.61 398	0.83 140	0.84 326	4.46 516	0.84 299	3.57 319	1.16 93	1.34 193	1.37 199	1.11 199	1.03 214	1.58 202	1.13 279	0.70 540	0.58 541	0.33 334	0.35 414	0.47 419	0.42 376

GMStereo	1.01 159	1.00 435	2.86 266	0.83 140	0.45 107	1.47 56	0.57 134	1.89 88	2.11 373	1.52 216	1.24 156	0.87 157	0.74 121	1.58 202	0.94 240	0.40 404	0.21 208	0.30 256	0.30 353	0.47 419	0.36 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DDVS	1.68 282	0.79 364	2.52 240	1.26 407	1.16 423	3.17 227	0.78 257	3.12 254	1.82 310	1.86 280	1.91 383	2.92 449	1.43 323	6.20 415	1.63 392	0.45 452	0.65 553	0.34 352	0.38 449	0.48 422	0.79 523

StereoVision	1.65 277	0.75 345	7.47 345	1.01 275	1.80 558	2.61 167	0.61 154	3.06 250	1.96 334	1.25 186	3.46 554	1.85 322	0.88 174	2.07 275	1.93 433	0.43 436	0.36 437	0.37 399	0.36 424	0.48 422	0.33 277

ADLNet2	3.15 514	0.92 411	20.06 540	1.20 382	1.79 555	3.83 363	1.48 491	3.94 406	3.59 571	2.19 398	2.47 490	4.65 562	1.93 445	10.69 526	1.96 440	0.39 396	0.37 450	0.28 215	0.30 353	0.48 422	0.43 385

DeepPruner_ROB	2.05 344	1.09 454	10.50 385	1.01 275	1.20 438	4.39 503	0.91 355	3.14 256	1.72 289	2.60 497	1.54 244	2.78 436	1.27 282	4.52 379	1.72 405	0.51 495	0.40 470	0.37 399	0.34 398	0.48 422	0.52 444

NaN_ROB	4.06 551	1.13 460	16.64 467	1.12 339	1.25 451	3.50 297	3.05 575	4.29 516	3.26 557	3.64 561	2.56 501	2.97 450	4.79 563	13.33 602	16.91 603	0.37 367	0.41 479	0.38 415	0.39 456	0.48 422	0.81 525

SGM-Forest	2.96 488	0.62 223	3.49 290	1.09 319	0.80 301	4.06 428	3.30 580	4.37 545	3.09 541	4.18 578	3.27 548	4.67 563	3.86 547	11.69 576	7.91 565	0.51 495	0.46 507	0.49 491	0.39 456	0.48 422	0.49 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	1.69 283	0.76 351	5.69 329	1.27 415	1.36 478	2.85 180	0.61 154	3.60 323	1.91 330	2.13 372	2.12 432	2.90 444	1.41 315	2.51 313	1.71 403	0.49 485	0.50 523	0.56 518	0.47 496	0.49 428	0.57 464

LL-Strereo	3.01 500	1.81 539	17.59 487	1.12 339	2.10 574	2.90 187	1.09 425	4.33 533	2.00 343	3.12 544	2.24 452	3.29 477	3.15 521	11.31 554	1.84 423	0.30 254	0.28 365	0.46 466	0.34 398	0.49 428	0.45 397

ITSA-stereo	1.86 305	0.72 313	3.74 303	1.20 382	0.66 245	4.09 435	0.91 355	4.24 498	2.53 467	1.93 303	1.77 322	1.59 267	2.15 461	6.12 414	2.44 485	0.40 404	0.38 456	0.40 425	0.40 467	0.50 430	0.98 543

DSFCA	1.89 311	0.69 286	3.14 277	1.10 328	1.18 425	3.99 416	1.79 521	3.50 306	2.16 382	3.10 542	1.64 274	2.91 447	2.50 489	5.38 393	2.26 469	0.43 436	0.38 456	0.37 399	0.36 424	0.50 430	0.42 376

z-ln-s-r	2.67 458	1.16 468	12.43 404	1.34 446	1.26 453	3.70 338	1.21 453	4.20 477	2.38 437	2.04 347	1.92 385	2.43 392	1.60 371	10.58 520	5.19 543	0.29 211	0.20 172	0.32 299	0.24 219	0.51 432	0.38 339

XX-Stereo	2.54 440	0.61 213	20.21 548	1.78 539	1.19 432	4.30 492	0.46 94	4.39 548	1.58 237	2.32 443	1.89 377	4.64 561	0.60 77	4.16 375	0.82 184	0.31 277	0.21 208	0.28 215	0.27 277	0.51 432	0.26 163

XPNet_ROB	2.27 377	1.11 458	4.10 307	1.36 457	0.97 367	3.94 398	1.63 509	4.07 444	2.14 378	2.82 523	2.00 403	2.32 376	1.73 411	10.81 531	3.39 517	0.51 495	0.47 511	0.48 477	0.40 467	0.51 432	0.56 460

SGM_RVC	4.57 561	0.72 313	17.46 484	1.84 548	0.58 205	4.23 481	3.45 584	4.66 579	3.66 574	7.99 606	8.82 594	7.56 593	8.74 604	12.30 589	6.84 555	0.43 436	0.38 456	0.39 419	0.35 414	0.51 432	0.48 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
hitnet-ft	2.37 411	0.73 324	8.34 353	0.96 240	0.89 346	3.77 351	0.80 274	3.55 317	2.58 475	2.24 419	2.04 410	3.65 513	1.49 343	11.71 577	1.89 428	0.44 443	0.53 526	0.44 453	0.35 414	0.52 436	0.48 417

CFNet-ft	1.90 313	0.95 423	3.56 295	1.07 305	1.54 512	4.09 435	0.90 347	2.85 226	1.82 310	1.78 263	1.70 293	2.75 428	1.48 337	9.33 479	1.72 405	0.33 315	0.30 388	0.61 534	0.36 424	0.52 436	0.39 346

STTStereo	2.34 400	0.95 423	14.93 447	1.43 479	1.54 512	3.86 378	0.86 313	3.65 331	2.44 452	2.15 383	1.55 248	2.49 403	1.59 365	5.14 389	1.44 345	0.38 384	0.39 465	0.47 469	0.51 515	0.52 436	0.51 439

PA-Net	3.09 507	1.24 487	18.84 505	1.38 469	1.19 432	3.42 276	1.75 519	3.89 385	3.27 561	1.88 285	2.10 425	3.03 455	1.88 439	11.60 565	2.88 508	0.40 404	0.54 528	0.44 453	0.62 540	0.52 436	1.02 544
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	1.90 313	0.95 423	3.56 295	1.07 305	1.54 512	4.09 435	0.90 347	2.85 226	1.82 310	1.78 263	1.70 293	2.75 428	1.48 337	9.33 479	1.72 405	0.33 315	0.30 388	0.61 534	0.36 424	0.52 436	0.39 346

CBMV	3.32 524	0.96 429	21.16 588	1.32 434	0.83 319	3.81 361	3.91 597	4.47 561	2.53 467	3.34 555	2.24 452	4.45 550	2.58 494	10.07 506	1.96 440	0.45 452	0.43 488	0.48 477	0.38 449	0.52 436	0.53 446
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	2.30 388	1.67 532	14.88 444	1.18 374	1.65 536	3.49 293	1.54 501	3.63 328	2.03 348	1.88 285	1.64 274	3.29 477	2.06 453	2.71 335	2.02 446	0.40 404	0.33 413	0.32 299	0.31 369	0.53 442	0.49 424

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 440	1.04 442	16.73 469	1.53 502	2.00 567	3.96 408	0.87 333	3.87 380	2.31 415	2.54 484	1.67 283	2.85 441	1.63 388	5.55 398	1.62 389	0.46 459	0.33 413	0.38 415	0.38 449	0.53 442	0.62 480
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	1.57 260	0.84 388	3.25 280	1.36 457	1.40 487	4.07 433	1.01 401	2.68 200	1.50 182	2.11 365	1.88 371	2.37 382	1.50 344	3.41 352	1.42 342	0.36 359	0.28 365	0.52 503	0.40 467	0.53 442	0.43 385

ADCRef	3.30 522	1.23 486	14.90 445	1.17 368	1.41 494	3.95 403	1.64 511	3.88 383	2.36 426	3.05 540	2.21 448	2.40 384	2.81 505	5.04 386	16.63 602	0.46 459	0.34 425	0.63 539	0.62 540	0.54 445	0.67 492

ETE_ROB	2.07 347	1.40 510	3.01 272	1.09 319	0.92 352	3.94 398	1.53 498	4.25 500	2.23 393	3.31 552	2.06 420	2.35 379	1.52 350	8.74 464	2.07 453	0.44 443	0.36 437	0.51 497	0.48 501	0.54 445	0.62 480

ssnet_v2	2.04 342	0.88 401	7.87 347	1.20 382	0.87 337	3.86 378	1.64 511	4.01 425	2.60 479	2.61 499	1.96 390	3.79 517	1.71 406	2.20 293	2.96 509	0.41 419	0.35 431	0.42 444	0.37 436	0.55 447	0.52 444

AASNet	2.44 420	0.92 411	19.79 529	1.35 451	1.49 504	3.81 361	1.07 416	3.85 374	2.93 525	1.95 309	2.29 463	1.96 336	1.29 287	1.73 236	1.93 433	0.39 396	0.33 413	0.45 460	0.30 353	0.55 447	0.45 397

SACVNet	2.46 424	1.14 464	9.47 370	1.44 482	1.18 425	4.06 428	1.49 495	3.84 371	2.24 395	2.62 501	1.89 377	2.57 409	1.28 284	11.35 555	1.64 395	0.50 489	0.39 465	0.48 477	0.41 474	0.55 447	0.75 513

SGM-ForestM	11.55 609	1.16 468	21.62 601	2.14 567	0.81 304	22.25 624	19.08 624	16.50 625	11.34 611	15.94 626	14.44 617	27.12 628	22.61 626	24.76 626	28.39 632	0.50 489	0.48 517	0.47 469	0.44 487	0.55 447	0.53 446

DRN-Test	3.03 502	0.99 432	18.18 492	1.35 451	1.60 525	3.59 319	1.48 491	4.13 461	2.45 453	3.47 560	1.92 385	2.58 411	2.53 491	10.88 533	2.80 506	0.39 396	0.36 437	0.44 453	0.41 474	0.55 447	0.57 464

CBMV_ROB	3.62 533	0.70 297	21.42 596	1.21 388	0.89 346	4.43 514	1.76 520	4.39 548	2.79 503	5.88 593	3.38 551	4.18 538	5.12 568	10.75 527	2.32 474	0.56 510	0.55 533	0.53 508	0.51 515	0.55 447	0.46 407

zh-mn7	3.15 514	9.61 607	12.45 405	1.26 407	0.99 377	2.91 190	1.32 464	4.12 459	2.74 495	3.33 554	3.07 536	2.84 440	1.89 440	8.91 468	4.69 532	0.49 485	0.40 470	0.38 415	0.38 449	0.56 453	0.63 484

LMCR-Stereo	2.40 413	1.31 497	18.61 503	1.59 514	0.86 332	3.87 381	1.15 437	4.32 531	1.60 253	2.25 422	2.27 456	1.13 200	2.43 484	2.48 309	1.60 381	0.88 556	0.24 305	0.29 236	0.24 219	0.56 453	0.30 238

FADNet-RVC-Resample	2.83 472	2.02 547	21.07 584	1.12 339	0.91 351	3.53 304	1.37 475	4.08 448	2.09 363	1.68 243	1.33 186	2.03 347	1.51 348	9.54 484	1.69 401	0.38 384	0.37 450	0.42 444	0.44 487	0.56 453	0.56 460

TDLM	2.29 385	1.08 451	4.61 316	1.29 421	1.01 387	4.26 483	2.17 544	3.75 352	2.79 503	2.31 439	1.98 398	2.06 353	1.59 365	12.45 593	1.72 405	0.51 495	0.28 365	0.52 503	0.35 414	0.56 453	0.50 431

NOSS_ROB	2.27 377	0.73 324	3.00 271	1.71 531	1.00 386	3.90 385	0.97 390	4.29 516	2.81 513	2.94 533	2.19 444	3.88 521	1.19 272	11.77 579	1.62 389	0.59 515	0.54 528	0.56 518	0.52 518	0.56 453	0.54 452

FSD					0.60 212	0.77 5	0.67 186	1.57 42	0.68 5	0.72 84	0.62 45	1.02 186	0.72 111	0.81 30	0.73 149	0.59 515	0.54 528	0.57 521	0.54 524	0.57 458

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 405	0.99 432	19.62 524	1.09 319	0.96 363	1.51 60	0.44 86	4.05 438	1.64 266	1.31 190	1.67 283	4.93 566	2.45 486	2.52 318	1.40 336	0.30 254	0.20 172	0.31 279	0.50 511	0.57 458	0.60 474

fast-acv-ft	2.54 440	1.19 473	20.08 543	1.41 475	1.40 487	3.18 229	1.17 442	3.37 292	2.28 407	1.90 292	2.15 437	2.69 420	2.17 466	2.91 339	2.31 473	0.37 367	0.39 465	0.45 460	0.39 456	0.57 458	0.45 397

Wz-Net-MNSev	2.71 466	2.54 562	13.91 428	1.52 500	1.37 480	3.28 254	2.47 552	4.03 430	2.32 419	2.57 489	2.07 421	2.29 373	3.01 513	7.55 445	2.74 503	0.38 384	0.36 437	0.36 387	0.37 436	0.57 458	0.47 412

Nwc_Net	2.88 480	1.16 468	18.30 496	1.35 451	1.68 543	3.52 303	1.18 443	3.90 390	2.06 357	2.52 480	2.82 526	3.82 519	2.34 478	6.78 432	2.55 496	0.86 555	0.40 470	0.59 526	0.67 544	0.57 458	0.55 456

FINET	2.96 488	1.07 449	23.18 615	1.29 421	1.86 560	2.03 107	1.52 496	4.30 524	4.71 589	2.23 416	2.34 482	1.65 274	1.48 337	5.89 407	2.81 507	0.51 495	0.47 511	0.49 491	0.40 467	0.59 463	0.49 424

StereoDRNet	2.84 473	1.49 519	14.48 439	1.33 439	1.57 523	3.44 278	2.06 538	3.69 342	2.36 426	3.26 551	1.84 357	2.79 438	1.80 423	10.88 533	3.16 514	0.41 419	0.33 413	0.39 419	0.36 424	0.59 463	0.58 469

NCCL2	2.53 438	1.35 503	10.90 391	1.15 360	0.97 367	3.53 304	2.56 558	3.65 331	2.23 393	2.76 517	1.80 331	2.41 386	1.66 395	10.35 514	2.07 453	0.44 443	0.40 470	0.57 521	0.53 522	0.59 463	0.65 490

PSMNet_ROB	2.95 485	1.38 507	18.46 501	1.19 377	1.20 438	3.80 359	1.65 514	3.54 315	2.35 423	1.98 316	1.71 297	2.75 428	1.79 418	11.43 559	2.78 505	0.42 430	0.36 437	0.50 494	0.60 536	0.59 463	0.49 424

dd	1.26 219	1.15 465	2.47 238	0.92 210	0.49 146	4.35 498	0.75 237	1.92 94	2.11 373	1.44 209	1.24 156	1.19 213	1.05 223	1.78 242	1.70 402	0.57 512	0.34 425	0.35 371	0.33 389	0.60 467	0.46 407

GwcNet	3.00 498	1.63 526	19.83 531	1.32 434	2.04 572	3.27 249	1.55 502	3.65 331	2.33 420	2.00 333	2.12 432	3.56 509	1.68 401	9.47 482	2.45 486	0.44 443	0.45 498	0.46 466	0.38 449	0.60 467	0.76 515

BEATNet_4x	1.92 320	1.36 504	8.75 361	1.20 382	0.56 184	3.46 284	1.03 407	4.00 423	2.43 448	2.25 422	1.70 293	2.10 358	1.59 365	2.57 324	3.05 513	0.37 367	0.22 241	0.47 469	0.29 334	0.60 467	0.40 366

GANet	2.93 484	1.05 443	11.29 394	1.64 521	0.96 363	3.91 386	2.52 555	3.72 349	2.41 444	2.95 534	3.00 532	3.21 470	2.03 449	12.42 592	4.72 533	0.51 495	0.41 479	0.46 466	0.39 456	0.60 467	0.50 431

LALA_ROB	1.95 325	1.48 518	3.11 275	1.05 296	0.98 374	3.99 416	1.82 525	4.44 556	2.28 407	3.31 552	1.85 364	2.76 434	1.67 397	4.04 373	3.23 516	0.46 459	0.41 479	0.55 516	0.52 518	0.60 467	0.57 464

DFGA-Net	2.11 352	3.00 568	7.43 344	1.11 335	0.76 288	3.72 342	0.60 150	2.63 194	1.91 330	2.01 335	2.07 421	1.22 219	1.04 218	10.26 513	2.26 469	0.27 151	0.22 241	0.34 352	0.34 398	0.61 472	0.48 417

FACV-RUCA	1.26 219	0.65 254	2.21 210	1.06 302	1.50 506	2.69 171	1.15 437	3.05 247	1.87 320	1.36 196	1.99 401	1.03 189	1.15 265	1.36 159	1.10 272	0.41 419	0.41 479	0.73 558	0.41 474	0.61 472	0.41 372

pcwnet_v2	2.70 465	0.65 254	22.48 609	1.08 313	1.03 390	3.56 313	0.81 284	4.29 516	3.14 545	2.29 429	2.29 463	3.01 454	1.71 406	3.32 351	1.43 343	0.43 436	0.50 523	0.41 437	0.34 398	0.61 472	0.56 460

FAT-Stereo	3.34 525	0.81 372	20.05 539	1.25 400	1.20 438	3.44 278	1.99 535	4.23 490	2.67 488	3.14 545	3.82 560	3.51 503	3.32 531	11.68 575	1.94 435	0.64 525	0.67 557	0.48 477	0.52 518	0.61 472	0.81 525

w-ln-seven-2	2.73 467	2.13 550	12.47 406	1.18 374	1.01 387	3.54 308	1.58 504	3.93 402	3.26 557	2.43 467	2.02 405	2.63 416	2.28 473	7.93 452	5.45 546	0.40 404	0.40 470	0.44 453	0.34 398	0.62 476	0.47 412

MSMDNet	2.23 368	0.64 244	17.32 475	0.84 150	0.75 284	3.53 304	0.64 172	3.61 326	1.98 338	1.71 252	1.64 274	3.22 471	2.99 511	2.08 277	1.11 275	0.31 277	0.37 450	0.45 460	0.26 251	0.62 476	0.45 397

z-mn7	3.36 527	9.42 605	14.16 433	1.28 417	1.22 445	3.78 353	1.43 488	3.92 400	3.35 564	2.85 525	3.36 550	3.06 460	1.97 447	9.66 488	5.16 540	0.42 430	0.35 431	0.43 448	0.33 389	0.63 478	0.48 417

FC-DCNN v2	6.91 594	0.77 354	19.25 513	1.69 527	1.64 532	9.13 606	2.40 551	7.20 605	9.47 609	11.07 621	11.62 607	20.05 618	15.79 614	12.55 596	11.99 586	0.66 530	0.57 536	0.58 523	0.56 528	0.63 478	0.61 477

CES	1.01 159	0.55 142	1.74 158	0.92 210	2.15 575	2.15 123	0.50 105	2.01 104	1.45 146	0.76 107	1.02 107	0.61 82	0.47 25	1.29 145	0.79 174	0.22 71	0.17 60	0.24 96	0.14 2	0.63 478	2.29 585

CFNet_pseudo	2.12 354	0.67 275	15.14 452	0.85 162	0.74 282	3.95 403	0.64 172	3.95 408	1.78 305	1.90 292	1.79 328	3.27 476	1.62 375	2.51 313	1.16 284	0.31 277	0.36 437	0.53 508	0.27 277	0.63 478	0.44 391

DANet	2.63 452	1.07 449	8.10 352	1.83 547	1.70 545	3.25 245	1.16 439	4.31 527	2.38 437	3.40 558	2.18 442	4.08 532	1.80 423	9.77 490	3.89 524	0.52 501	0.55 533	0.59 526	0.44 487	0.63 478	0.86 531
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	2.55 444	1.10 455	9.13 368	1.46 488	1.15 418	3.96 408	1.53 498	3.91 395	2.50 462	3.04 538	2.04 410	2.60 412	1.72 408	12.46 594	1.50 361	0.49 485	0.30 388	0.51 497	0.41 474	0.63 478	0.50 431

FC-DCNN	6.64 589	0.77 354	19.26 515	1.68 526	1.64 532	8.27 604	2.35 550	6.35 603	9.23 608	10.85 619	11.27 605	19.89 616	13.33 609	12.51 595	11.79 585	0.66 530	0.57 536	0.58 523	0.56 528	0.63 478	0.61 477

CSAN	4.71 564	1.39 509	20.23 549	1.19 377	0.87 337	3.65 332	3.50 586	4.57 574	3.87 577	3.89 567	7.82 583	3.54 508	6.16 583	23.47 625	6.82 554	0.52 501	0.45 498	0.49 491	0.52 518	0.63 478	0.66 491

PCWNet_CMD	2.23 368	0.65 254	17.36 479	0.83 140	0.76 288	3.51 300	0.64 172	3.60 323	1.97 336	1.70 248	1.63 272	3.22 471	3.05 518	2.09 280	1.11 275	0.31 277	0.36 437	0.47 469	0.26 251	0.64 486	0.47 412

HBP-ISP	3.25 521	1.10 455	20.86 577	1.54 504	1.15 418	4.50 527	2.89 569	4.43 555	2.38 437	4.14 574	1.96 390	1.90 325	2.04 451	11.08 546	1.32 325	0.66 530	0.57 536	0.66 545	0.61 539	0.64 486	0.61 477

ADCP+	3.74 539	1.96 544	16.90 472	1.09 319	1.55 516	4.35 498	3.65 592	3.93 402	2.98 531	2.22 412	1.66 282	3.95 523	4.83 564	3.41 352	18.87 615	0.38 384	0.41 479	0.63 539	0.53 522	0.64 486	0.81 525

NCC-stereo	3.16 516	1.28 491	18.31 497	1.25 400	1.75 550	4.06 428	1.40 481	3.89 385	2.22 391	2.72 514	2.55 499	3.49 500	2.65 497	9.91 497	2.99 510	1.29 578	0.65 553	0.64 542	0.86 562	0.65 489	0.71 501

Abc-Net	3.16 516	1.28 491	18.31 497	1.25 400	1.75 550	4.06 428	1.40 481	3.89 385	2.22 391	2.72 514	2.55 499	3.49 500	2.65 497	9.91 497	2.99 510	1.29 578	0.65 553	0.64 542	0.86 562	0.65 489	0.71 501
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	2.82 471	2.04 548	13.80 425	1.69 527	1.79 555	2.73 172	1.07 416	3.85 374	3.18 549	4.63 583	2.74 516	3.38 488	2.77 502	5.48 397	3.66 521	0.62 521	0.47 511	0.51 497	0.55 526	0.65 489	0.74 510

ccs_rob	2.13 356	0.67 275	15.11 451	0.84 150	0.75 284	3.96 408	0.65 181	3.95 408	1.78 305	1.88 285	1.79 328	3.26 475	1.64 391	2.51 313	1.16 284	0.31 277	0.36 437	0.54 515	0.27 277	0.65 489	0.45 397

MSMD_ROB	5.61 578	1.08 451	16.68 468	1.21 388	0.83 319	10.14 607	2.07 540	3.93 402	6.22 603	10.37 617	8.03 585	22.22 620	9.45 605	11.66 573	4.52 529	0.66 530	0.58 541	0.66 545	0.68 547	0.65 489	0.63 484

CFNet_ucs	2.36 410	0.68 283	18.42 500	0.89 187	0.81 304	3.85 376	0.68 193	4.29 516	2.37 432	2.09 358	2.04 410	3.31 480	1.24 280	2.63 328	1.14 280	0.36 359	0.45 498	0.56 518	0.29 334	0.66 494	0.49 424

DISCO	2.25 372	0.73 324	10.06 377	1.76 537	1.12 413	3.47 287	1.25 458	3.24 270	2.26 401	2.65 509	1.96 390	4.53 555	1.92 444	4.17 376	3.61 520	0.32 298	0.25 329	0.31 279	0.29 334	0.66 494	0.41 372

APVNet	3.13 511	1.25 488	21.14 586	1.31 431	1.52 509	3.94 398	1.13 434	3.32 283	2.14 378	2.20 401	2.03 407	3.05 459	1.96 446	11.79 580	2.53 493	0.42 430	0.45 498	0.64 542	0.46 493	0.67 496	0.57 464

FADNet-RVC	2.51 434	2.27 554	14.03 430	1.09 319	0.81 304	3.54 308	1.10 427	4.13 461	2.48 457	1.39 202	1.22 151	1.85 322	1.77 415	9.78 492	2.06 450	0.38 384	0.37 450	0.40 425	0.40 467	0.67 496	0.48 417

S-Stereo	3.48 530	0.91 409	22.06 608	1.36 457	1.50 506	3.55 311	2.53 557	4.21 483	2.81 513	2.37 456	3.81 559	3.75 515	1.84 430	11.90 585	2.51 491	0.63 522	0.71 563	0.48 477	0.76 553	0.67 496	1.19 555

edge stereo	3.37 528	1.01 436	21.99 605	1.28 417	1.37 480	2.67 170	1.39 479	3.98 417	2.87 518	2.93 529	3.27 548	4.35 546	2.43 484	11.62 567	2.39 477	0.60 517	0.63 551	0.79 561	0.55 526	0.68 499	0.67 492

WCMA_ROB	5.12 570	0.90 404	21.33 592	1.50 497	1.33 472	4.09 435	3.49 585	4.03 430	4.59 588	6.57 599	10.95 603	12.92 605	8.41 603	9.86 495	8.78 570	0.75 543	0.58 541	0.51 497	0.50 511	0.68 499	0.57 464

PWC_ROB	2.69 464	2.01 546	8.36 354	1.33 439	1.90 563	3.23 238	1.18 443	4.33 533	3.25 556	3.11 543	3.41 552	2.71 423	2.18 468	9.15 475	4.48 528	0.56 510	0.31 398	0.61 534	0.36 424	0.69 501	0.74 510

YMNet	2.40 413	1.41 512	13.46 415	1.36 457	1.67 540	3.96 408	0.97 390	3.81 364	2.37 432	2.64 505	2.57 503	3.35 483	1.53 357	3.28 349	2.42 482	0.48 473	0.54 528	0.52 503	0.49 505	0.70 502	0.54 452

YMNet_1	2.40 413	1.41 512	13.46 415	1.36 457	1.67 540	3.96 408	0.97 390	3.81 364	2.37 432	2.64 505	2.57 503	3.35 483	1.53 357	3.28 349	2.42 482	0.48 473	0.54 528	0.52 503	0.49 505	0.70 502	0.54 452

DualNet (step1)	2.34 400	1.05 443	7.87 347	1.07 305	0.86 332	3.93 393	1.19 446	4.35 537	2.11 373	2.14 375	1.75 308	1.75 291	1.67 397	6.26 417	1.26 311	1.23 572	0.48 517	4.27 617	2.09 603	0.70 502	0.69 497

test_sample9	3.79 540	1.05 443	7.87 347	1.07 305	0.86 332	3.93 393	1.19 446	4.35 537	2.11 373	2.14 375	1.75 308	1.75 291	1.67 397	11.06 543	11.61 583	1.23 572	14.45 632	4.27 617	2.09 603	0.70 502	0.69 497

test_sample8	4.76 565	1.05 443	7.87 347	1.07 305	0.86 332	3.93 393	1.19 446	4.38 546	2.05 355	5.49 589	1.89 377	12.98 606	6.37 585	11.06 543	11.61 583	1.23 572	14.45 632	4.27 617	2.09 603	0.70 502	0.69 497

FCDSN-DC	6.04 585	0.84 388	19.25 513	1.24 398	1.09 408	4.38 500	2.62 561	4.38 546	4.71 589	9.59 614	11.22 604	19.19 615	17.40 617	12.30 589	8.55 569	0.69 539	0.57 536	0.60 531	0.60 536	0.70 502	0.78 519
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	6.59 588	1.15 465	88.11 642	1.52 500	0.97 367	2.88 185	1.20 450	3.21 264	2.04 352	3.73 564	2.46 488	5.15 577	2.55 492	10.60 522	2.47 488	0.55 508	0.68 560	0.48 477	0.51 515	0.70 502	0.88 535

AF-Net	2.87 478	1.30 493	16.24 461	1.33 439	1.75 550	3.26 247	1.59 505	4.09 450	2.43 448	2.69 512	2.94 529	4.51 553	3.20 526	5.84 406	2.75 504	0.76 544	0.36 437	0.72 555	0.49 505	0.70 502	0.56 460

RTSC	2.95 485	2.51 558	15.49 456	1.54 504	1.30 459	3.51 300	0.86 313	3.89 385	2.48 457	3.64 561	3.12 541	3.04 456	2.30 474	5.70 403	6.67 550	0.55 508	0.35 431	0.37 399	0.39 456	0.70 502	0.60 474

Wz-Net-SNSev	2.98 494	4.36 579	15.98 459	1.57 512	1.19 432	3.28 254	1.80 523	3.96 413	2.40 442	2.32 443	2.28 460	3.48 494	2.05 452	7.84 451	3.82 523	0.47 468	0.39 465	0.53 508	0.49 505	0.71 511	0.60 474

RP	2.79 469	1.20 475	10.36 382	1.54 504	1.93 564	3.44 278	1.97 533	4.05 438	2.34 421	2.66 510	2.79 521	3.98 526	2.58 494	10.21 510	2.61 498	0.95 559	0.47 511	0.71 551	0.57 531	0.71 511	0.68 495

RGC	3.10 509	1.45 516	14.90 445	1.46 488	1.79 555	3.33 261	1.39 479	4.04 434	2.26 401	2.77 518	3.26 547	4.00 527	2.71 500	11.63 572	2.62 500	0.82 551	0.46 507	0.79 561	0.79 559	0.71 511	0.78 519

zh-sn7	3.81 541	11.43 614	15.78 457	1.25 400	1.15 418	3.68 337	2.58 560	4.15 471	2.42 447	2.61 499	3.10 540	3.38 488	3.03 517	11.43 559	6.88 556	0.45 452	0.48 517	0.45 460	0.43 484	0.72 514	0.71 501

MeshStereo	5.35 574	1.32 499	21.34 593	1.34 446	1.15 418	4.40 507	3.90 596	5.18 591	4.55 586	10.14 616	11.82 608	11.47 601	5.84 577	13.84 610	7.03 559	0.61 519	0.58 541	0.60 531	0.58 532	0.72 514	0.59 473
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
w-ln-seven	2.86 474	3.06 569	14.02 429	1.27 415	1.32 468	4.10 441	1.59 505	3.90 390	2.59 478	3.03 537	2.27 456	3.42 490	2.25 471	6.70 427	4.81 536	0.39 396	0.34 425	0.48 477	0.40 467	0.74 516	0.55 456

Syn2CoEx	3.08 506	2.55 563	19.88 533	1.34 446	1.18 425	2.43 146	1.65 514	3.91 395	2.40 442	2.39 461	2.27 456	2.90 444	3.17 525	9.57 487	2.54 495	0.50 489	0.45 498	0.53 508	0.39 456	0.74 516	0.72 508

MANE	11.39 608	1.38 507	23.16 614	4.82 616	2.79 587	22.02 623	14.51 619	25.81 627	26.28 629	10.93 620	13.17 613	19.90 617	18.03 620	15.69 615	20.41 618	0.96 560	0.74 566	1.42 583	3.24 620	0.74 516	1.71 573

dad	1.65 277	1.19 473	3.04 273	0.98 255	0.56 184	4.22 478	0.84 299	1.99 103	2.48 457	2.14 375	1.68 286	1.62 271	1.13 250	3.85 365	2.04 447	1.03 563	0.40 470	2.04 588	0.48 501	0.75 519	0.53 446

ccnet	2.66 456	0.97 430	8.01 351	1.54 504	1.24 448	3.75 348	2.18 545	4.07 444	2.41 444	2.66 510	3.25 546	2.87 443	2.31 477	9.89 496	3.50 518	0.78 545	0.75 567	0.71 551	0.67 544	0.76 520	0.81 525

WZ-Net	3.62 533	4.87 581	16.77 471	1.43 479	1.40 487	3.75 348	2.29 548	4.12 459	2.50 462	2.74 516	2.19 444	4.06 531	5.29 571	10.19 509	7.36 561	0.54 506	0.37 450	0.47 469	0.49 505	0.77 521	0.73 509

RAFT + AFF	2.51 434	2.66 564	4.48 314	1.15 360	1.95 565	4.15 451	2.01 536	4.46 560	3.30 562	2.19 398	2.51 495	2.22 365	4.87 565	8.91 468	2.06 450	0.30 254	0.60 546	0.48 477	0.38 449	0.77 521	0.69 497

ADCL	4.35 557	1.63 526	14.21 435	1.29 421	1.26 453	5.56 590	11.16 612	3.97 415	3.37 565	6.07 594	4.67 567	4.30 545	5.72 576	5.08 388	14.51 592	0.50 489	0.48 517	0.89 567	0.77 555	0.78 523	0.76 515

NVstereo2D	2.54 440	0.90 404	11.10 392	1.32 434	1.47 502	3.58 318	1.38 477	4.13 461	2.45 453	1.90 292	1.71 297	2.86 442	1.76 413	10.86 532	1.66 398	0.60 517	0.43 488	0.53 508	0.41 474	0.78 523	0.94 539

GMStereo_Zeroshot	1.41 244	1.21 476	3.33 286	1.29 421	0.72 272	3.35 264	0.53 119	2.58 189	1.68 276	2.35 451	1.56 252	2.42 389	0.96 196	2.50 310	1.16 284	0.45 452	0.23 270	0.40 425	0.24 219	0.79 525	0.33 277

PVD	3.12 510	1.97 545	12.80 409	1.79 544	1.63 530	3.83 363	1.34 467	3.48 300	3.88 578	5.77 591	3.56 555	3.45 493	3.29 529	5.58 401	5.30 545	0.71 542	0.69 561	0.74 559	0.77 555	0.79 525	1.13 552

TCMNet	2.98 494	1.30 493	18.26 494	1.47 491	2.09 573	3.84 368	1.08 421	3.96 413	2.39 441	2.53 483	2.29 463	2.43 392	1.75 412	10.09 507	2.39 477	0.52 501	0.45 498	0.61 534	0.50 511	0.80 527	0.78 519

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 546	10.88 612	12.30 403	1.26 407	1.55 516	5.19 586	3.33 582	4.42 552	2.82 515	2.58 493	2.62 507	5.00 570	2.11 456	14.03 612	2.73 502	1.28 577	2.34 606	0.67 547	1.83 597	0.81 528	1.03 545

DeepPrunerF	3.70 536	1.72 533	14.87 443	1.33 439	1.74 549	3.70 338	1.55 502	4.20 477	14.00 616	2.02 340	1.77 322	2.74 426	2.30 474	10.88 533	6.88 556	0.68 536	0.60 546	0.78 560	0.78 558	0.81 528	0.71 501

RYNet	2.97 492	0.93 415	15.09 450	1.12 339	1.38 483	3.66 333	1.42 486	4.03 430	2.29 410	2.10 361	1.70 293	3.79 517	2.16 464	13.64 608	3.02 512	0.37 367	0.41 479	0.48 477	0.34 398	0.81 528	0.75 513

stereogan	3.09 507	0.93 415	16.43 464	1.37 467	1.66 539	3.70 338	1.67 516	3.87 380	3.15 547	3.04 538	2.70 515	5.04 572	2.79 503	9.96 500	1.78 416	0.63 522	0.49 522	0.69 548	0.47 496	0.83 531	0.68 495

ADCPNet	3.89 543	1.63 526	20.25 553	1.28 417	1.27 455	6.43 595	2.65 562	3.93 402	2.70 491	2.78 519	2.20 446	4.28 544	6.16 583	5.56 399	10.27 576	0.65 528	1.18 581	0.71 551	1.70 592	0.84 532	1.37 563

GASNet	3.24 519	5.55 586	20.58 570	1.56 511	1.25 451	2.32 137	1.12 431	4.04 434	2.67 488	1.88 285	2.10 425	3.00 453	2.16 464	10.59 521	2.43 484	0.65 528	0.37 450	0.61 534	0.45 491	0.87 533	0.58 469

FADNet_RVC	2.65 454	2.28 556	16.51 466	0.98 255	0.92 352	4.09 435	0.83 293	4.26 507	1.73 292	1.46 210	1.78 325	1.60 268	1.50 344	8.88 466	2.39 477	0.47 468	0.38 456	0.44 453	0.58 532	0.89 534	0.97 541

SAMSARA	3.55 531	2.16 552	14.18 434	1.86 551	1.49 504	4.62 550	2.65 562	3.58 322	2.80 507	7.05 601	3.05 535	5.16 578	4.07 551	9.18 476	4.80 535	0.64 525	0.67 557	0.59 526	0.68 547	0.89 534	0.91 536

SANet	5.65 580	1.72 533	20.94 581	1.26 407	0.88 341	7.20 599	3.81 595	4.60 576	11.23 610	4.56 582	8.78 593	7.49 592	6.95 590	11.85 583	18.11 609	0.49 485	0.44 493	0.50 494	0.42 481	0.90 536	0.82 529

Wz-Net-TNSev	3.67 535	8.83 596	13.47 417	1.48 493	1.18 425	3.60 321	2.49 554	4.27 508	3.13 543	2.18 394	1.89 377	4.21 542	2.80 504	12.10 587	7.58 564	0.57 512	0.55 533	0.47 469	0.54 524	0.91 537	1.05 546

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 462	1.26 489	22.01 606	1.08 313	0.99 377	1.61 69	0.86 313	3.69 342	1.64 266	1.52 216	5.62 576	3.35 483	3.44 538	2.20 293	1.33 329	0.26 134	0.21 208	0.30 256	0.62 540	0.93 538	0.67 492

G-Net	4.11 552	1.21 476	19.47 521	2.31 576	2.94 589	4.74 575	2.95 570	3.33 289	2.14 378	4.44 581	9.43 596	6.93 590	3.84 546	9.01 472	4.92 539	0.79 546	0.80 570	0.70 550	0.50 511	0.95 539	0.87 534

RTS	3.90 544	7.04 590	17.94 489	1.92 554	2.19 576	5.00 583	2.96 571	4.29 516	3.19 550	4.05 571	3.08 537	4.94 567	3.16 523	7.64 446	6.72 551	0.66 530	0.44 493	0.51 497	0.47 496	0.95 539	0.76 515

RTSA	3.90 544	7.04 590	17.94 489	1.92 554	2.19 576	5.00 583	2.96 571	4.29 516	3.19 550	4.05 571	3.08 537	4.94 567	3.16 523	7.64 446	6.72 551	0.66 530	0.44 493	0.51 497	0.47 496	0.95 539	0.76 515

PS-NSSS	2.22 366	1.33 502	2.90 268	0.97 247	1.53 511	4.11 442	1.08 421	4.55 572	2.65 485	2.10 361	2.32 480	1.77 296	1.40 310	11.79 580	1.61 384	0.68 536	0.45 498	0.96 569	0.43 484	0.95 539	0.92 537

XQC	2.96 488	2.42 557	14.85 442	1.36 457	1.32 468	3.29 258	1.53 498	4.28 513	2.78 501	3.21 549	2.46 488	3.53 505	2.92 509	6.58 422	4.67 530	0.70 540	0.41 479	0.59 526	0.56 528	0.96 543	0.83 530

FBW_ROB	3.24 519	1.02 437	9.21 369	1.49 496	1.07 402	3.78 353	1.48 491	4.31 527	3.08 540	2.46 470	2.32 480	4.20 541	2.08 455	15.19 614	7.16 560	0.84 554	0.62 549	1.33 582	0.92 565	0.99 544	1.31 559

zero-FE	0.95 137	0.52 112	2.63 252	0.86 169	1.27 455	1.41 51	0.86 313	2.27 134	0.73 12	0.50 5	0.64 47	0.54 51	0.78 141	2.70 333	1.02 257	0.35 347	0.17 60	0.24 96	0.18 84	1.03 545	0.29 209

LSM	12.71 614	3.52 575	20.79 575	55.63 639	84.76 638	3.63 331	6.30 603	3.73 350	4.93 593	5.55 590	13.92 614	3.53 505	3.25 528	9.72 489	4.12 525	0.64 525	0.85 571	0.71 551	0.81 560	1.03 545	26.84 631

anonymity	1.76 294	1.26 489	2.73 261	1.66 524	1.32 468	1.84 87	1.07 416	3.49 303	2.30 411	2.11 365	2.11 429	1.71 287	3.90 548	1.82 250	1.48 357	1.10 565	1.09 578	1.08 575	1.08 576	1.05 547	1.09 549

DDF-Stereo	0.90 121	0.53 124	1.16 82	0.88 180	1.31 461	1.59 67	0.86 313	2.26 132	0.79 25	0.48 2	0.63 46	0.54 51	0.73 116	2.97 344	1.03 259	0.39 396	0.17 60	0.24 96	0.18 84	1.06 548	0.29 209

sAnonymous2	1.37 239	1.22 482	9.79 373	0.92 210	0.88 341	1.23 24	0.61 154	2.56 181	1.69 282	0.85 135	1.02 107	0.73 122	1.23 278	0.98 67	0.78 168	0.29 211	0.25 329	0.31 279	0.30 353	1.06 548	0.71 501

CroCo_RVC	1.37 239	1.22 482	9.79 373	0.92 210	0.88 341	1.23 24	0.61 154	2.56 181	1.69 282	0.85 135	1.02 107	0.73 122	1.23 278	0.98 67	0.78 168	0.29 211	0.25 329	0.31 279	0.30 353	1.06 548	0.71 501

FADNet	2.49 431	1.76 536	13.17 410	1.17 368	0.95 362	3.27 249	0.88 337	3.94 406	2.27 403	1.40 204	1.29 176	2.51 404	2.06 453	9.93 499	1.94 435	0.43 436	0.45 498	0.40 425	0.43 484	1.06 548	0.53 446

DPSNet	3.43 529	1.37 506	12.19 401	1.39 471	1.24 448	4.15 451	2.06 538	4.51 569	3.34 563	2.69 512	1.96 390	3.52 504	5.56 574	10.68 525	9.68 573	0.93 557	0.73 565	0.40 425	0.37 436	1.06 548	0.86 531

coex-ft	18.59 622	6.62 589	113.53 644	1.17 368	1.31 461	2.33 139	1.93 531	2.81 225	14.00 616	124.82 647	8.45 589	5.90 585	51.74 641	9.99 502	22.69 620	0.57 512	0.62 549	0.50 494	0.49 505	1.08 553	1.28 557

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 172	3.30 573	2.61 248	0.82 129	0.38 54	1.27 32	0.62 167	1.51 33	1.29 114	0.91 145	0.92 94	0.65 96	0.57 64	1.08 83	0.59 89	1.55 584	0.15 23	0.32 299	0.28 306	1.10 554	1.98 581

UDGNet	1.40 242	1.52 521	2.22 213	1.38 469	0.62 223	4.39 503	0.68 193	1.80 79	2.18 386	1.34 193	1.18 141	0.99 181	1.00 208	2.16 287	1.19 290	1.09 564	0.34 425	1.30 581	0.98 570	1.10 554	0.58 469

ADCS	4.22 556	5.33 583	16.32 462	1.64 521	1.31 461	3.91 386	3.64 591	4.21 483	2.89 519	5.11 588	2.81 525	4.46 551	3.06 520	5.21 390	19.50 616	0.63 522	0.64 552	0.69 548	0.69 549	1.12 556	1.26 556

PWCDC_ROB	2.95 485	3.26 571	14.06 431	1.59 514	1.56 519	4.19 472	0.86 313	4.30 524	4.08 583	2.06 354	7.37 580	2.75 428	2.42 483	3.59 357	2.67 501	1.34 582	0.36 437	0.39 419	0.34 398	1.13 557	0.62 480

GCST	2.56 445	1.79 538	18.02 491	1.92 554	1.33 472	1.72 75	0.51 109	3.67 335	2.03 348	1.70 248	1.61 267	1.55 262	1.29 287	5.06 387	1.24 305	2.06 586	0.77 568	1.45 584	0.97 569	1.14 558	1.34 562

PASM	2.67 458	2.05 549	9.71 371	1.73 534	1.37 480	2.53 159	1.52 496	3.10 252	2.17 384	2.79 520	1.84 357	2.90 444	1.85 434	11.89 584	2.19 465	0.81 550	0.85 571	0.87 566	1.01 572	1.14 558	1.05 546

ELAS_RVC	5.72 581	1.64 529	20.40 560	2.09 566	2.01 568	4.95 582	11.47 614	4.66 579	6.31 605	8.09 607	8.01 584	8.06 597	11.65 607	8.36 456	10.22 575	0.99 562	1.17 580	0.81 564	0.76 553	1.14 558	1.58 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	3.97 548	1.93 542	20.28 555	1.31 431	0.94 359	5.16 585	0.67 186	4.33 533	2.58 475	4.82 587	5.94 577	5.01 571	1.45 330	17.52 616	2.53 493	0.79 546	0.72 564	0.59 526	0.45 491	1.15 561	1.17 553

SPS-STEREO	3.97 548	1.44 515	20.85 576	1.72 533	1.71 546	3.24 242	2.30 549	3.55 317	2.68 490	4.79 586	3.66 556	5.44 582	2.97 510	9.11 473	9.35 572	1.15 568	1.10 579	1.06 574	1.02 574	1.16 562	1.18 554
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
aanetorigin	3.30 522	1.66 530	17.52 486	1.18 374	1.58 524	2.57 162	3.80 594	2.65 196	2.03 348	6.12 596	4.30 565	2.82 439	5.70 575	5.47 396	4.67 530	0.50 489	0.44 493	0.43 448	0.47 496	1.17 563	0.92 537

SGM+DAISY	8.36 600	3.82 576	24.83 619	2.02 562	1.75 550	14.80 615	17.22 621	4.27 508	11.79 613	13.88 623	14.38 616	11.74 604	13.83 610	10.56 519	15.12 593	1.21 570	1.19 583	1.14 578	1.13 579	1.17 563	1.37 563

AnyNet_C32	4.17 554	5.75 587	12.62 407	1.60 516	1.54 512	5.51 589	4.09 598	3.90 390	3.23 555	4.22 579	3.03 534	3.10 461	3.41 534	8.01 454	18.85 614	0.53 504	0.58 541	0.53 508	0.74 551	1.19 565	0.97 541

GANetREF_RVC	3.20 518	1.93 542	18.84 505	1.51 499	0.80 301	4.12 444	1.82 525	4.16 472	2.91 521	1.87 282	1.74 304	2.48 401	1.84 430	13.18 599	1.74 410	0.80 548	0.57 536	0.79 561	0.74 551	1.20 566	0.86 531
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
PDISCO_ROB	2.86 474	1.53 522	14.27 436	1.98 560	2.19 576	4.52 532	1.35 468	4.65 578	3.19 550	2.09 358	2.16 438	3.53 505	2.45 486	5.32 391	2.12 457	1.30 580	0.78 569	0.72 555	0.59 534	1.24 567	1.28 557

MFMNet_re	2.91 481	1.91 541	18.25 493	3.06 590	1.89 562	3.13 223	1.67 516	3.52 310	2.97 528	3.14 545	2.87 528	2.26 366	2.41 482	2.42 304	2.00 443	1.10 565	1.05 577	0.94 568	0.90 564	1.28 568	1.46 569

ELAS	5.99 584	1.62 524	20.29 556	1.96 559	2.01 568	15.09 616	8.38 610	5.23 592	5.54 598	9.02 610	8.61 590	6.74 588	9.75 606	7.48 443	11.40 582	0.96 560	1.18 581	0.72 555	0.93 566	1.30 569	1.67 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	12.35 613	2.51 558	179.47 646	1.19 377	0.96 363	2.91 190	1.81 524	3.00 241	5.35 596	8.91 609	4.79 568	4.18 538	4.64 562	9.98 501	11.30 580	0.37 367	0.38 456	0.60 531	0.85 561	1.32 570	2.43 590

ADCMid	3.96 547	3.27 572	15.48 455	1.26 407	1.40 487	4.66 556	2.28 547	4.06 442	3.54 570	3.94 568	3.02 533	3.85 520	3.67 543	4.03 372	18.65 613	0.68 536	0.61 548	1.09 576	1.18 581	1.38 571	1.08 548

MADNet+	3.97 548	9.54 606	13.83 426	1.87 552	1.69 544	4.19 472	2.87 568	4.80 585	4.10 584	2.51 478	2.67 512	4.55 556	3.41 534	8.72 463	6.92 558	1.25 575	1.27 585	1.04 572	0.93 566	1.39 572	1.85 577

NVStereoNet_ROB	4.91 569	1.40 510	16.46 465	1.47 491	1.72 548	3.46 284	1.96 532	3.89 385	3.61 572	2.90 526	24.61 625	4.81 564	4.49 560	13.57 606	4.87 537	1.33 581	1.29 586	1.70 586	1.68 590	1.41 573	1.66 571
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFN_U_SF_RVC	3.81 541	10.78 611	15.01 448	1.84 548	1.39 485	3.73 346	1.63 509	4.05 438	3.26 557	2.91 527	2.38 484	4.36 548	3.65 542	8.43 459	4.91 538	1.11 567	1.04 576	0.99 570	1.31 584	1.58 574	1.75 576

WAO-7	5.16 571	3.21 570	18.98 509	1.88 553	1.44 497	5.34 587	3.09 578	4.91 587	5.81 601	4.35 580	8.92 595	6.55 587	6.06 580	13.40 604	10.81 578	1.34 582	1.20 584	1.48 585	1.35 587	1.60 575	1.45 567

PSMNet-RUCA	1.64 276	1.50 520	2.57 244	1.50 497	1.38 483	3.05 212	1.36 470	3.31 278	2.24 395	1.36 196	2.07 421	1.40 245	1.09 238	1.83 251	1.55 373	1.15 568	0.69 561	1.26 580	0.96 568	1.64 576	0.94 539

EDNetEfficient	5.61 578	2.14 551	16.75 470	1.67 525	3.64 601	4.12 444	7.51 606	3.05 247	5.63 600	11.57 622	4.83 569	3.95 523	12.72 608	8.44 460	20.78 619	0.41 419	0.43 488	0.47 469	1.01 572	1.66 577	1.39 566

Consistency-Raft	2.86 474	1.66 530	19.61 523	1.40 474	1.75 550	3.84 368	1.32 464	4.07 444	2.25 398	1.78 263	2.67 512	1.82 313	4.41 558	1.94 266	2.06 450	0.83 553	0.94 575	1.03 571	1.12 577	1.70 578	1.09 549

AnyNet_C01	4.37 558	7.80 592	16.40 463	1.98 560	1.40 487	6.37 594	6.47 604	4.09 450	5.03 594	4.06 573	3.78 558	4.16 537	3.31 530	6.62 424	10.00 574	0.61 519	0.67 557	0.63 539	0.67 544	2.01 579	1.31 559

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 559	10.62 610	15.18 453	1.55 509	1.45 501	6.16 592	3.54 589	5.41 599	3.68 575	2.59 496	2.74 516	4.81 564	2.20 469	13.79 609	4.40 527	2.04 585	3.36 619	1.05 573	1.20 582	2.09 580	1.72 574

CC-Net-ROB	3.35 526	1.76 536	13.89 427	2.33 577	1.65 536	4.49 524	1.62 508	4.73 582	2.90 520	1.92 299	2.05 416	1.99 342	1.61 372	12.57 597	1.60 381	2.46 589	2.18 599	2.68 599	1.04 575	2.11 581	1.38 565

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 511	1.43 514	9.93 375	2.50 580	1.62 528	4.29 490	1.68 518	3.95 408	2.43 448	1.66 240	1.91 383	3.04 456	1.41 315	13.26 600	1.58 377	3.82 606	1.59 590	1.12 577	0.46 493	2.21 582	2.74 597

IGEV-Stereo+	0.94 130	0.47 77	1.19 88	0.86 169	2.02 571	1.40 50	0.39 60	1.17 10	0.88 59	0.61 39	0.44 12	0.47 37	0.79 145	2.14 285	0.42 9	0.27 151	0.19 130	0.22 51	0.17 60	2.26 583	2.41 588

DDUNet	2.91 481	2.78 566	6.94 339	3.53 596	2.26 580	3.28 254	1.36 470	3.77 356	2.04 352	2.62 501	2.49 492	4.18 538	1.69 402	5.38 393	1.85 424	2.21 588	1.77 594	2.61 597	2.43 609	2.60 584	2.34 587

UDG	3.55 531	2.81 567	17.45 483	2.69 583	1.98 566	3.97 413	1.19 446	4.35 537	2.02 346	2.42 465	2.53 498	4.50 552	2.46 488	6.53 421	2.41 481	2.12 587	1.77 594	2.63 598	2.57 611	2.64 585	1.95 579

WAO-6	5.87 583	2.27 554	15.05 449	2.96 588	2.77 586	12.01 610	3.58 590	5.37 598	11.91 614	3.34 555	9.69 597	6.78 589	5.84 577	11.82 582	8.89 571	2.87 591	2.35 607	2.50 593	1.84 598	2.85 586	2.67 593

SQANet	3.70 536	9.34 604	18.41 499	2.75 584	2.74 585	3.40 271	1.47 490	3.50 306	1.68 276	2.60 497	1.75 308	2.69 420	1.91 443	6.72 431	1.74 410	2.96 592	1.41 588	1.85 587	1.12 577	3.17 587	2.70 596

StereoAnything_RVC	0.94 130	2.66 564	2.20 208	0.76 107	0.34 12	1.18 21	0.39 60	2.31 142	0.69 8	0.51 8	0.34 4	0.32 1	0.89 180	1.57 201	0.35 1	0.32 298	0.16 41	0.23 65	0.15 8	3.31 588	0.18 4

DispFullNet	4.64 563	3.48 574	23.95 618	3.99 602	3.03 591	3.35 264	1.06 414	4.18 473	2.80 507	6.33 598	2.94 529	4.04 530	7.81 598	3.92 370	5.16 540	2.75 590	1.61 591	3.10 607	2.68 614	3.32 589	3.31 606

ACVNet_2	5.41 575	12.60 615	20.42 562	3.27 593	3.15 596	4.50 527	3.02 574	4.66 579	3.73 576	3.35 557	5.36 573	7.86 594	2.88 506	12.33 591	4.76 534	3.12 596	2.22 601	2.70 601	1.69 591	3.49 590	3.10 599

LVE	6.88 593	9.31 603	21.14 586	3.61 599	3.18 597	4.49 524	2.79 564	10.21 611	11.69 612	3.16 548	11.53 606	18.33 612	4.31 556	11.66 573	3.52 519	4.45 615	2.93 611	2.56 595	1.91 600	3.62 591	3.16 601

WAO-8	11.95 610	13.02 616	20.56 567	3.50 594	3.08 593	15.11 617	2.80 565	12.91 616	19.11 625	7.69 603	13.12 610	11.62 602	7.01 593	84.40 645	7.91 565	3.42 598	1.92 596	3.54 613	1.93 601	3.68 592	2.69 594

Venus	11.95 610	13.02 616	20.56 567	3.50 594	3.08 593	15.11 617	2.80 565	12.91 616	19.11 625	7.69 603	13.12 610	11.62 602	7.01 593	84.40 645	7.91 565	3.42 598	1.92 596	3.54 613	1.93 601	3.68 592	2.69 594

otaku	4.58 562	8.93 599	19.95 536	3.11 591	2.67 583	3.91 386	2.57 559	3.82 367	2.25 398	2.22 412	9.72 598	4.08 532	2.35 479	8.57 461	2.13 460	3.51 600	1.65 592	2.15 591	1.17 580	3.69 594	3.15 600

ACVNet_1	6.04 585	13.97 621	21.36 594	3.58 598	3.14 595	4.73 572	2.48 553	4.20 477	3.17 548	2.98 535	2.83 527	23.31 621	4.34 557	11.06 543	2.45 486	3.68 603	2.33 605	2.60 596	1.79 596	3.69 594	3.19 602

RainbowNet	4.56 560	8.28 593	20.07 542	3.64 600	3.23 598	4.15 451	2.99 573	4.18 473	3.03 536	2.20 401	2.65 510	4.26 543	2.90 508	9.77 490	2.12 457	3.88 607	2.27 603	2.71 602	1.72 594	3.78 596	3.31 606

Ntro	4.21 555	8.94 600	19.89 534	3.22 592	2.96 590	4.15 451	1.89 529	3.92 400	2.36 426	1.77 261	2.14 435	3.35 483	2.17 466	9.48 483	2.24 468	3.52 601	1.76 593	2.13 590	1.31 584	3.83 597	3.09 598

ACVNet-4b	6.73 590	13.67 620	21.87 604	3.54 597	3.07 592	4.19 472	2.25 546	4.03 430	3.65 573	1.64 235	3.98 562	5.88 584	2.89 507	10.01 503	16.98 604	23.29 636	2.24 602	2.53 594	1.78 595	3.87 598	3.21 603

MonStereo1	8.07 599	2.24 553	5.83 330	4.68 614	3.60 600	18.80 621	2.52 555	5.89 602	5.86 602	4.76 585	13.98 615	7.41 591	50.63 640	13.28 601	5.16 540	4.40 613	0.90 573	2.69 600	1.55 589	3.92 599	3.30 605

Dean	7.52 596	9.08 601	21.41 595	3.74 601	3.53 599	4.81 579	3.53 587	5.33 597	5.25 595	4.17 575	26.53 626	25.62 627	4.09 552	10.97 537	4.32 526	3.69 604	2.30 604	2.91 603	1.87 599	4.03 600	3.24 604

DGSMNet	7.55 597	1.62 524	17.42 482	1.92 554	12.73 618	7.45 602	42.99 636	4.13 461	2.07 359	2.10 361	3.16 544	3.42 490	1.70 404	9.24 478	2.30 472	3.70 605	10.89 630	11.80 632	5.54 622	4.24 601	2.66 592

IMH-64-1	4.84 567	2.53 560	6.83 336	4.30 608	3.74 603	4.81 579	6.05 601	5.30 594	3.92 579	3.95 569	8.33 587	5.08 574	6.06 580	8.96 470	6.30 548	4.57 617	2.96 613	3.04 604	2.12 606	4.28 602	3.62 609

IMH-64	4.84 567	2.53 560	6.83 336	4.30 608	3.74 603	4.81 579	6.05 601	5.30 594	3.92 579	3.95 569	8.33 587	5.08 574	6.06 580	8.96 470	6.30 548	4.57 617	2.96 613	3.04 604	2.12 606	4.28 602	3.62 609

IMH	6.81 592	13.66 619	20.41 561	4.33 610	3.74 603	5.50 588	3.06 576	5.49 600	6.22 603	4.64 584	10.35 600	9.30 598	8.03 601	13.61 607	6.81 553	4.80 620	2.99 616	3.09 606	2.12 606	4.36 604	3.61 608

Anonymous_2	3.01 500	0.89 402	4.53 315	1.06 302	1.18 425	2.93 198	0.87 333	3.24 270	1.46 154	1.86 280	1.35 194	4.11 534	2.35 479	1.64 221	1.28 318	0.82 551	0.90 573	8.71 628	15.84 631	4.44 605	0.74 510

testlalala_base	1.62 271	0.74 332	1.63 148	1.19 377	1.40 487	2.63 169	0.84 299	4.09 450	1.31 117	1.22 184	1.42 211	1.21 218	0.85 165	1.16 107	0.73 149	3.92 608	2.10 598	0.27 182	0.18 84	4.49 606	1.11 551

ktn	21.74 625	10.34 609	19.68 526	4.53 612	4.00 608	6.53 596	4.51 599	6.79 604	78.82 644	84.69 644	100.86 647	58.49 641	7.57 597	12.11 588	13.35 589	4.58 619	3.24 618	3.49 610	2.62 612	4.65 607	3.84 612

MADNet++	7.57 598	5.80 588	13.28 412	6.38 619	5.26 616	7.18 598	7.77 608	5.32 596	5.62 599	6.11 595	7.78 582	6.02 586	8.01 600	11.74 578	16.36 601	9.36 625	4.95 623	8.57 627	5.66 623	4.83 608	5.34 619

KSHMR	16.96 620	5.37 584	21.64 603	4.46 611	4.50 612	8.30 605	3.32 581	15.58 624	76.24 642	6.62 600	61.47 640	56.53 640	5.43 573	35.17 632	11.37 581	4.39 612	2.97 615	3.63 615	2.74 616	5.10 609	4.34 617

test_for_model	2.16 359	3.87 577	1.58 145	4.16 604	3.64 601	2.51 153	0.96 387	3.63 328	2.62 480	2.45 469	1.39 204	1.02 186	0.73 116	0.92 55	0.57 85	2.97 593	2.19 600	0.26 151	0.17 60	5.32 610	2.24 584

PWCK	5.85 582	9.95 608	15.22 454	2.90 587	1.56 519	5.66 591	7.69 607	5.27 593	4.74 591	3.88 566	7.51 581	8.04 595	5.28 570	15.18 613	8.40 568	3.08 595	1.51 589	2.24 592	1.37 588	5.55 611	1.96 580

MSAF-DinoV2	13.69 616	13.09 618	22.03 607	2.41 579	1.44 497	4.03 423	1.38 477	9.07 609	9.20 607	2.23 416	1.98 398	5.08 574	5.06 566	177.66 648	5.46 547	0.45 452	0.34 425	0.40 425	0.62 540	6.09 612	5.80 622

TorneroNet-64	10.12 603	8.74 595	20.95 582	4.27 606	3.76 606	13.86 614	2.85 567	15.05 621	23.15 628	10.07 615	23.84 624	13.47 607	8.24 602	13.96 611	17.21 606	3.96 609	2.72 608	3.23 608	2.48 610	6.29 613	4.27 616

tt	7.19 595	0.51 106	6.83 336	4.03 603	2.30 581	12.05 611	20.19 626	15.46 623	6.58 606	3.42 559	3.22 545	5.37 580	6.39 588	4.20 377	7.46 562	9.81 626	11.53 631	7.05 624	7.46 626	6.31 614	3.71 611

UNDER WATER	10.47 604	3.95 578	22.62 612	5.07 617	4.51 613	7.78 603	3.77 593	12.56 615	21.72 627	7.84 605	10.78 601	23.96 623	31.66 628	10.78 530	16.19 600	4.44 614	2.93 611	4.24 616	2.86 617	6.33 615	5.47 621

DGTPSM_ROB	15.31 617	8.85 597	28.14 623	9.90 623	18.89 620	12.44 612	33.21 629	13.48 618	17.86 623	9.50 612	22.89 622	13.78 608	19.67 621	21.26 618	23.68 622	5.08 622	8.84 625	5.62 622	11.50 627	6.72 616	14.87 627

DPSMNet_ROB	15.52 618	8.89 598	31.44 624	10.07 624	18.91 621	12.44 612	33.22 630	13.51 619	17.94 624	9.58 613	22.91 623	13.79 609	19.67 621	21.43 619	23.73 623	5.17 623	8.84 625	5.63 623	11.52 630	6.79 617	14.90 628

MultiAttention	8.74 601	0.56 153	7.25 342	2.07 565	22.74 625	35.86 632	8.44 611	4.97 588	2.58 475	2.57 489	5.11 572	5.55 583	1.59 365	52.70 643	7.50 563	0.47 468	0.24 305	0.52 503	1.00 571	6.84 618	6.30 623

UNDER WATER-64	9.33 602	5.37 584	22.60 611	5.22 618	4.86 615	10.75 608	4.61 600	11.45 612	17.30 620	7.59 602	9.80 599	15.99 611	17.90 619	10.63 523	15.72 596	4.36 611	2.87 610	4.39 620	2.86 617	7.01 619	5.36 620

JetBlue	6.27 587	9.15 602	13.76 420	1.94 558	4.60 614	11.91 609	12.00 615	5.12 590	3.45 569	3.79 565	4.52 566	9.54 599	6.56 589	9.40 481	13.48 590	1.26 576	1.37 587	1.17 579	1.34 586	7.06 620	3.95 613

JetRed	10.48 605	27.10 628	35.70 625	4.27 606	4.09 610	15.55 619	12.83 617	12.16 613	5.50 597	5.83 592	5.56 575	10.14 600	7.43 595	8.88 466	26.39 628	3.32 597	3.81 620	3.51 611	2.96 619	7.85 621	6.69 624

BEATNet-Init1	49.72 640	64.32 642	97.77 643	4.68 614	4.28 611	84.75 645	60.42 637	73.38 645	68.59 641	88.29 645	88.51 646	91.94 646	97.99 646	85.26 647	70.96 647	0.80 548	0.65 553	0.85 565	0.70 550	7.96 622	2.33 586

notaker	10.50 606	8.60 594	20.23 549	4.54 613	3.95 607	6.27 593	3.44 583	8.07 608	4.75 592	8.73 608	46.45 635	13.86 610	27.86 627	13.49 605	13.61 591	4.56 616	3.18 617	3.52 612	2.68 614	8.13 623	4.05 614

TorneroNet	25.88 627	11.28 613	21.62 601	4.20 605	4.07 609	55.25 636	3.15 579	15.16 622	76.94 643	58.09 639	82.72 644	86.88 645	41.15 632	13.35 603	18.13 610	4.32 610	2.85 609	3.45 609	2.62 612	8.33 624	4.14 615

USTest	15.98 619	15.58 623	22.56 610	18.49 625	16.99 619	26.43 625	36.08 632	27.68 630	12.77 615	10.69 618	10.80 602	18.35 613	15.09 612	18.62 617	23.37 621	4.85 621	5.34 624	7.38 625	7.43 625	9.90 625	11.23 625

SuperB	4.79 566	4.41 580	21.08 585	1.45 486	1.08 404	3.91 386	3.08 577	4.18 473	3.01 534	2.50 475	2.10 425	2.75 428	3.49 540	8.80 465	19.60 617	0.44 443	0.33 413	0.53 508	0.39 456	12.01 626	0.64 488

TCMNet-wrong-test	12.32 612	14.13 622	19.38 518	22.38 626	19.85 622	15.99 620	12.34 616	22.95 626	4.56 587	6.24 597	6.27 578	18.40 614	15.71 613	10.10 508	10.72 577	9.06 624	4.78 621	5.35 621	3.95 621	12.28 627	11.97 626

DPSM_ROB	20.78 623	20.03 626	26.57 621	23.62 628	22.46 623	31.10 627	39.97 634	33.52 633	17.41 621	15.25 624	15.80 619	24.06 624	20.71 624	23.30 623	27.62 630	10.78 627	9.41 628	11.69 630	11.50 627	14.49 628	16.36 629

DPSM	20.78 623	20.03 626	26.57 621	23.62 628	22.46 623	31.10 627	39.97 634	33.52 633	17.41 621	15.25 624	15.80 619	24.06 624	20.71 624	23.30 623	27.62 630	10.78 627	9.41 628	11.69 630	11.50 627	14.49 628	16.36 629

HanzoNet	31.60 630	17.23 624	21.22 591	7.32 620	5.84 617	7.25 600	3.53 587	13.82 620	14.20 618	50.38 637	47.01 636	44.45 631	56.61 642	36.61 633	32.00 633	63.89 643	56.57 644	7.97 626	89.20 644	28.69 630	28.25 633

PML	64.32 642	53.22 639	17.88 488	8.10 621	32.94 628	148.46 647	247.79 649	12.18 614	45.42 639	111.41 646	288.92 649	101.47 647	101.31 647	31.67 628	15.55 594	14.03 629	4.83 622	10.98 629	6.18 624	28.82 631	5.17 618

FlowAnything	41.75 631	39.90 630	53.36 638	47.83 638	45.06 632	62.45 637	80.51 642	67.34 643	34.89 633	30.56 631	31.52 628	48.18 635	42.05 637	46.66 641	55.24 639	21.71 635	18.88 635	23.49 637	23.13 632	29.12 632	33.04 634

Selective-RAFT-Error	41.77 632	40.16 632	53.34 637	47.73 634	45.25 636	62.51 638	80.64 643	67.22 639	34.93 634	30.64 632	31.81 629	48.11 634	42.11 638	46.57 636	54.95 638	21.61 631	18.87 634	23.48 633	23.15 634	29.16 633	33.08 638

CasAABBNet	41.80 635	40.20 633	53.41 639	47.73 634	45.18 633	62.51 638	80.71 644	67.26 640	34.80 632	30.49 628	31.88 630	48.24 636	41.81 634	46.63 638	55.64 643	21.60 630	18.88 635	23.48 633	23.22 635	29.19 634	33.05 635

RAFT-FEzeroshot	41.78 633	40.21 634	53.07 635	47.74 636	45.19 634	62.51 638	80.73 645	67.30 641	34.75 630	30.51 629	31.88 630	48.27 637	41.88 635	46.64 639	55.54 641	21.62 632	18.89 637	23.48 633	23.22 635	29.20 635	33.05 635

RAFT-FE	41.78 633	40.21 634	53.07 635	47.74 636	45.19 634	62.51 638	80.73 645	67.30 641	34.75 630	30.51 629	31.88 630	48.27 637	41.88 635	46.64 639	55.54 641	21.62 632	18.89 637	23.48 633	23.22 635	29.20 635	33.05 635

LSM0	49.58 639	40.04 631	53.62 640	97.15 640	128.68 643	62.75 642	79.89 641	67.63 644	35.11 635	33.02 633	32.61 634	48.43 639	41.60 633	46.60 637	55.43 640	21.63 634	18.99 639	23.62 638	23.13 632	29.47 637	52.26 643

LRCNet_RVC	25.52 626	33.45 629	23.21 616	31.79 630	32.78 627	6.74 597	1.18 443	25.88 628	4.46 585	28.94 627	30.89 627	24.91 626	17.57 618	27.66 627	24.34 625	35.26 639	25.60 640	35.91 639	33.81 638	31.90 638	34.10 639

HaxPig	43.25 636	43.65 636	45.00 629	33.85 631	35.61 629	32.69 629	30.52 627	45.09 636	42.97 637	48.77 635	48.17 637	43.00 630	40.26 630	44.58 634	43.61 634	47.18 640	49.30 641	51.54 641	50.25 640	43.73 639	45.29 640

AVERAGE_ROB	44.46 637	45.91 637	46.59 630	40.59 633	38.66 630	32.99 630	30.52 627	46.19 637	43.26 638	49.59 636	48.97 638	44.62 632	39.89 629	45.04 635	43.94 635	48.74 641	50.69 642	50.80 640	49.79 639	45.54 640	46.97 641

MEDIAN_ROB	47.37 638	49.08 638	49.92 633	40.32 632	39.97 631	34.95 631	33.43 631	49.17 638	46.39 640	53.06 638	52.65 639	47.65 633	42.23 639	48.35 642	47.29 636	52.10 642	54.04 643	54.28 642	53.48 641	48.76 641	50.33 642

DLNR_Zeroshot_test	28.62 628	55.50 640	49.94 634	183.62 642	115.05 642	3.43 277	0.28 26	29.49 631	1.49 176	1.01 162	1.26 165	0.93 174	0.63 85	3.92 370	1.51 367	29.81 637	0.41 479	0.26 151	0.23 193	93.28 642	0.32 259

DPSimNet_ROB	102.30 643	119.72 647	143.59 645	109.42 641	94.10 639	127.22 646	127.15 647	26.62 629	102.36 648	149.58 648	83.99 645	139.34 648	137.54 648	64.62 644	82.36 648	105.18 644	66.15 645	120.15 644	69.61 643	99.58 643	77.72 644

DLNR-FE	28.68 629	56.10 641	49.61 632	183.75 643	105.98 640	3.44 278	0.28 26	29.58 632	1.49 176	1.01 162	1.26 165	0.93 174	0.63 85	3.81 363	1.51 367	33.14 638	0.41 479	0.26 151	0.23 193	99.94 644	0.32 259

xxxxx1	112.33 644	88.53 643	37.76 626	227.84 645	157.23 645	39.05 633	61.41 638	93.76 646	79.29 645	62.45 640	74.79 641	78.32 642	70.96 643	33.47 629	70.69 644	114.00 645	130.36 646	259.31 647	274.34 647	145.54 645	147.50 645

tt_ll	112.33 644	88.53 643	37.76 626	227.84 645	157.23 645	39.05 633	61.41 638	93.76 646	79.29 645	62.45 640	74.79 641	78.32 642	70.96 643	33.47 629	70.69 644	114.00 645	130.36 646	259.31 647	274.34 647	145.54 645	147.50 645

ff	112.33 644	88.53 643	37.76 626	227.84 645	157.23 645	39.05 633	61.41 638	93.76 646	79.29 645	62.45 640	74.79 641	78.32 642	70.96 643	33.47 629	70.69 644	114.00 645	130.36 646	259.31 647	274.34 647	145.54 645	147.50 645

Anonymous_1	57.11 641	19.68 625	26.15 620	23.10 627	142.31 644	30.84 626	39.75 633	33.86 635	16.98 619	70.53 643	15.42 618	23.46 622	19.75 623	23.04 621	27.23 629	164.73 648	9.02 627	130.38 645	137.40 645	161.27 648	27.24 632

test_example2	212.63 647	219.92 648	221.87 647	213.67 644	221.17 648	199.47 648	200.74 648	185.30 649	141.66 649	209.52 649	213.45 648	210.82 649	205.48 649	221.27 649	216.64 649	236.83 649	242.07 649	213.93 646	217.01 646	235.69 649	226.10 648

ccccc		629.75 649		567.84 648	570.84 649	582.44 649		613.82 650		614.58 650		555.57 650		666.94 650		781.57 650	507.24 650	391.36 650	342.44 650	689.82 650

ASD4		113.98 646

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