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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

StereoVision	0.50 4	0.56 7	0.24 3	0.07 3	0.07 6	0.13 6	0.05 16	0.26 3	0.26 16	0.51 8	0.00 1	0.24 3	0.04 3	0.04 6	2.09 6	1.78 5	0.64 4	0.17 3	0.71 2	0.12 5	0.62 2	0.91 7	0.00 1	0.10 6	0.33 4	0.23 10	3.30 14	0.16 7

RAFT	0.51 5	0.10 1	0.40 5	0.09 5	0.01 3	0.21 15	0.15 42	2.74 19	0.06 2	1.09 14	0.00 1	0.21 2	0.05 5	0.02 4	1.05 1	0.90 1	0.35 3	0.05 1	1.39 9	0.30 8	0.74 4	0.58 5	0.00 1	0.09 4	0.14 1	0.05 3	2.94 13	0.01 2

CroCo-Stereo Lap2	0.41 2	0.26 3	0.06 2	0.06 2	0.08 7	0.01 1	0.01 2	0.26 3	0.13 7	0.94 13	0.00 1	0.34 5	0.04 3	0.01 1	1.90 4	2.20 14	0.23 1	0.29 4	0.72 3	0.09 3	1.14 7	1.10 10	0.01 3	0.05 1	0.40 6	0.12 4	0.56 2	0.03 4

CroCo-Stereo	0.46 3	0.29 4	0.05 1	0.07 3	0.11 8	0.03 2	0.00 1	0.20 2	0.14 8	0.11 3	0.00 1	0.44 7	0.03 2	0.01 1	2.56 12	2.20 14	0.34 2	0.29 4	0.88 5	0.09 3	1.53 10	1.58 17	0.01 3	0.06 2	0.36 5	0.20 6	0.68 3	0.03 4
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
test_5	1.60 18	3.48 55	0.54 9	0.18 10	0.06 5	0.23 19	0.03 7	5.33 40	0.27 17	1.64 18	1.35 39	3.71 41	1.93 82	0.23 20	4.32 35	3.32 31	1.42 12	1.29 24	2.63 19	0.35 10	1.40 9	2.80 33	0.08 5	0.39 25	0.54 8	0.20 6	5.14 27	0.43 10

test croco	2.08 26	4.58 93	0.78 23	0.45 25	1.13 67	0.30 26	0.09 26	3.41 21	0.38 24	3.93 48	0.01 9	1.70 18	0.40 23	0.07 11	4.24 34	4.24 67	3.66 36	2.76 52	5.86 45	0.31 9	3.28 26	3.58 49	0.15 6	0.47 33	1.63 31	1.64 34	2.57 10	4.57 50

AEACV	0.75 6	2.37 28	0.78 23	0.15 7	0.13 9	0.15 9	0.06 18	0.10 1	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.54 9	0.28 12	0.05 8	2.24 8	1.86 7	1.67 17	0.48 7	2.18 17	0.72 20	2.19 16	1.85 21	0.15 6	0.09 4	0.20 2	0.27 11	1.73 6	0.02 3

RAFT + AFF	1.46 14	0.92 11	0.53 8	0.40 20	0.04 4	0.51 39	0.02 5	3.71 26	0.11 5	2.77 30	0.00 1	3.68 40	0.34 19	0.12 13	5.69 51	2.03 10	2.88 25	0.36 6	5.48 36	0.27 7	4.19 47	1.25 11	0.21 8	0.18 10	1.91 35	0.31 13	1.40 5	0.12 6

AANet_RVC	1.37 13	0.66 8	0.62 12	0.25 11	1.74 82	0.10 4	0.67 88	1.93 12	1.51 88	0.84 12	0.26 20	0.38 6	0.91 39	0.19 19	4.34 37	2.69 19	1.41 11	1.28 22	1.30 8	1.13 27	0.73 3	0.94 8	0.25 9	0.51 34	1.68 32	1.46 30	3.94 20	5.33 56

RAFT+CT+SA	2.12 27	4.55 92	0.77 16	0.68 43	0.20 11	0.11 5	0.03 7	6.05 51	0.25 15	6.05 71	0.01 9	4.53 52	1.70 75	0.35 40	2.99 14	3.98 54	1.76 18	1.41 27	4.23 25	0.66 17	4.06 42	4.89 81	0.26 10	0.39 25	0.88 16	0.33 16	5.32 32	0.92 13

SA	3.89 59	4.31 83	0.91 30	1.17 59	1.14 68	0.89 48	0.17 45	8.93 93	0.74 43	13.98 160	0.19 15	7.57 79	1.40 64	1.37 121	6.47 82	4.55 80	5.81 71	2.80 57	6.32 58	1.59 39	4.12 45	6.35 100	0.26 10	1.04 68	2.93 46	6.10 90	9.85 102	4.12 48

RYNet	1.33 12	0.39 5	0.40 5	0.17 9	0.24 13	0.47 33	0.05 16	1.74 10	1.23 76	0.44 7	0.14 13	0.32 4	0.20 7	0.01 1	5.64 49	1.64 4	0.82 6	3.63 75	1.17 7	0.08 2	1.02 6	0.26 2	0.26 10	0.23 13	1.45 28	10.04 117	2.88 12	0.99 14

StereoIM	1.47 15	0.79 10	0.48 7	0.15 7	0.38 24	0.08 3	0.06 18	0.40 6	0.41 26	1.99 21	0.00 1	1.07 12	0.13 6	0.02 4	3.18 16	2.92 22	2.53 22	1.79 34	5.43 35	0.76 21	2.42 17	2.23 24	0.31 13	0.26 15	2.60 41	2.33 42	2.20 8	4.80 52

Sa-1000	4.52 72	4.36 86	0.94 35	0.95 50	1.37 75	0.99 52	0.19 46	9.48 98	1.23 76	13.79 157	0.78 29	5.33 63	1.84 77	1.70 127	7.36 108	4.84 92	7.91 111	3.69 77	10.07 89	1.73 45	5.79 79	7.50 115	0.33 14	1.39 90	8.06 98	5.66 86	10.24 109	4.58 51

TESTraft	2.52 31	4.45 89	0.77 16	0.55 30	0.24 13	0.15 9	0.10 27	5.57 43	0.37 23	5.42 62	0.24 18	1.63 17	2.10 97	1.16 109	6.48 83	4.71 88	3.39 31	1.01 13	4.62 28	1.20 28	3.66 35	7.30 113	0.36 15	0.61 46	1.11 21	2.78 47	5.69 38	2.43 37

TestStereo1	2.77 35	4.95 112	0.77 16	0.49 27	0.27 17	0.13 6	0.11 32	5.74 46	0.44 27	6.03 69	0.19 15	1.51 14	2.08 93	1.12 107	6.37 78	4.90 93	3.76 37	1.25 20	5.48 36	1.44 34	5.77 77	7.77 118	0.37 16	0.57 43	1.26 23	2.93 50	6.36 53	2.59 39

SA-5K	2.77 35	4.95 112	0.77 16	0.49 27	0.27 17	0.13 6	0.11 32	5.74 46	0.44 27	6.03 69	0.19 15	1.51 14	2.08 93	1.12 107	6.37 78	4.90 93	3.76 37	1.25 20	5.48 36	1.44 34	5.77 77	7.77 118	0.37 16	0.57 43	1.26 23	2.93 50	6.36 53	2.59 39

iRaftStereo_RVC	1.19 10	1.36 12	0.77 16	0.41 21	0.28 20	0.28 24	0.01 2	3.64 25	0.21 13	0.42 6	1.74 48	1.58 16	0.30 14	0.16 18	2.24 8	2.10 12	1.62 16	0.70 9	2.00 14	0.42 11	2.95 22	2.78 32	0.39 18	0.26 15	0.74 12	0.22 8	3.64 16	0.86 12

FINET	2.77 35	2.20 24	2.22 69	3.13 103	0.96 52	0.85 47	0.44 68	2.83 20	1.89 100	3.86 46	0.87 31	4.06 45	1.56 72	0.53 58	7.78 121	4.97 97	4.37 50	1.53 29	8.10 73	1.44 34	3.94 39	2.47 28	0.43 19	1.02 67	2.68 42	1.59 33	6.19 51	2.93 41

MIF-Stereo (partial)	1.81 22	4.50 91	0.75 14	0.33 14	0.68 36	0.27 22	0.12 36	1.52 8	0.53 34	1.31 16	0.03 11	1.02 11	0.50 27	0.13 16	3.75 22	4.15 63	3.64 35	2.41 47	2.72 20	0.67 18	3.40 27	2.87 36	0.44 20	0.46 31	1.62 30	1.84 37	5.04 25	4.09 47

MIF-Stereo	1.58 17	0.76 9	0.60 11	0.11 6	0.32 22	0.19 11	0.03 7	2.21 16	0.34 21	4.40 53	0.00 1	2.37 25	0.32 15	0.05 8	3.96 31	3.80 45	2.25 20	1.61 30	6.17 53	0.64 16	3.66 35	2.14 22	0.45 21	0.39 25	1.01 18	1.65 35	1.17 4	2.06 28

anonymousdsp	1.11 9	0.53 6	0.70 13	0.35 16	0.24 13	0.19 11	0.01 2	2.12 15	0.12 6	0.28 5	0.32 22	1.24 13	0.24 10	0.12 13	2.76 13	2.27 17	1.37 9	1.14 17	1.99 13	0.91 22	3.63 34	2.61 31	0.46 22	0.19 11	0.73 11	0.03 2	5.14 27	0.16 7

delet	1.00 7	1.38 13	0.86 26	0.34 15	0.99 55	1.00 53	0.38 63	0.91 7	0.18 11	1.23 15	0.46 24	0.68 10	0.37 21	0.79 90	3.35 18	1.81 6	1.37 9	0.77 10	0.86 4	0.53 14	1.57 11	0.48 4	0.46 22	0.62 47	0.84 15	0.22 8	3.65 17	1.02 15

MIM_Stereo	1.95 25	4.20 75	1.15 41	0.66 37	0.48 27	0.54 40	0.10 27	4.26 36	0.35 22	3.18 39	0.24 18	2.64 30	0.33 17	0.37 42	3.71 20	3.67 40	3.04 26	2.25 45	4.58 27	1.35 31	4.11 44	2.85 35	0.49 24	0.44 29	0.97 17	0.59 20	4.57 21	1.60 21

HCRNet	2.91 38	3.19 48	0.80 25	1.42 67	0.27 17	0.41 30	0.63 82	2.61 18	0.08 3	37.79 228	2.40 54	4.61 54	0.20 7	0.27 32	4.32 35	1.94 8	1.87 19	0.78 11	2.43 18	0.63 15	2.71 19	1.37 13	0.49 24	0.26 15	0.56 9	0.41 18	5.09 26	1.03 17

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 44	2.37 28	1.28 47	0.68 43	0.58 32	0.24 20	0.06 18	6.44 57	0.82 46	6.37 76	4.72 83	4.67 55	1.17 49	0.24 25	5.91 61	4.37 70	5.47 68	2.70 50	5.05 30	1.77 47	4.30 49	5.04 82	0.50 26	0.35 22	4.79 69	10.48 123	3.57 15	8.71 88

anonymousdsp2	2.91 38	4.21 76	2.42 76	0.57 33	0.53 29	1.58 72	0.08 24	6.62 58	0.27 17	4.15 50	2.56 56	4.45 49	0.45 25	0.97 99	4.05 32	3.34 32	3.04 26	1.87 36	11.24 101	1.50 37	4.44 52	5.29 87	0.50 26	0.69 51	3.16 47	1.06 24	6.44 55	3.20 44

AFF-stereo	1.82 23	2.26 27	1.46 55	0.48 26	0.25 16	1.34 62	0.06 18	5.02 39	0.67 41	2.94 33	0.38 23	2.43 28	0.54 28	0.04 6	2.36 10	2.98 23	1.50 14	1.28 22	6.14 52	0.46 13	2.84 21	1.37 13	0.59 28	0.24 14	2.68 42	2.72 46	4.81 24	1.35 19

CVANet_RVC	1.68 19	2.90 38	2.47 78	2.89 101	1.15 69	2.50 91	1.35 101	3.81 28	0.39 25	0.59 10	4.79 84	2.85 32	0.62 31	0.52 57	1.71 3	2.12 13	1.49 13	1.21 18	1.54 10	1.42 33	1.98 15	1.37 13	0.60 29	0.46 31	0.61 10	0.35 17	2.29 9	1.34 18

ProNet	0.34 1	0.17 2	0.37 4	0.02 1	0.00 1	0.19 11	0.38 63	0.31 5	0.03 1	0.00 1	0.96 34	0.20 1	0.01 1	0.12 13	1.98 5	0.97 2	0.66 5	0.07 2	0.38 1	0.05 1	0.48 1	0.19 1	0.61 30	0.07 3	0.44 7	0.01 1	0.49 1	0.00 1

ARAFT	2.39 28	3.85 61	0.89 27	0.42 23	0.20 11	0.19 11	0.02 5	3.46 22	0.27 17	4.75 55	1.66 47	2.06 21	0.39 22	0.50 55	6.13 72	4.10 62	4.82 56	4.26 98	5.12 32	1.32 30	5.68 75	3.03 37	0.61 30	0.21 12	3.58 49	0.29 12	5.21 30	1.60 21

GMStereo	3.35 43	4.62 95	0.54 9	0.92 48	0.78 39	1.72 77	0.13 38	8.79 92	0.44 27	2.60 28	0.80 30	12.77 125	0.24 10	0.08 12	4.35 38	3.21 29	7.17 100	1.21 18	13.22 113	1.85 51	5.24 66	2.17 23	0.63 32	1.06 70	4.50 63	0.66 21	8.59 79	2.08 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT_CTSACE	1.80 21	3.98 65	0.77 16	0.63 35	0.30 21	0.28 24	0.03 7	5.40 42	0.17 10	8.06 97	0.26 20	3.50 38	1.29 55	0.27 32	2.19 7	2.25 16	1.31 8	0.55 8	2.14 16	0.25 6	2.51 18	4.48 70	0.64 33	0.28 19	0.82 13	0.32 14	5.60 35	0.28 9

TDLM	1.02 8	1.64 16	1.38 52	0.37 18	0.90 46	0.67 42	0.76 91	2.31 17	0.18 11	0.25 4	2.96 66	2.21 24	0.64 34	0.31 36	1.15 2	1.45 3	1.52 15	0.93 12	0.98 6	0.67 18	0.98 5	0.42 3	0.64 33	0.39 25	0.23 3	0.19 5	1.76 7	1.68 23

CASnet	3.99 66	5.08 118	0.97 36	0.66 37	0.61 33	0.50 34	0.10 27	9.21 97	0.93 55	15.01 174	2.63 59	13.58 133	1.27 54	0.28 34	5.49 47	3.06 26	3.54 33	1.02 15	12.15 109	1.35 31	6.94 102	3.55 46	0.66 35	0.44 29	3.95 53	0.88 22	7.01 61	6.82 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_4	2.66 32	2.69 34	2.24 70	0.64 36	0.43 26	0.45 32	0.29 58	7.08 64	0.21 13	13.81 158	0.17 14	5.08 59	0.55 29	0.25 26	3.14 15	3.74 42	3.62 34	2.05 40	3.70 24	1.04 23	3.58 32	3.56 47	0.67 36	0.36 23	1.58 29	2.25 41	5.99 48	2.50 38

CAS	3.22 41	4.04 69	0.76 15	1.00 53	0.90 46	0.36 27	0.26 54	1.77 11	0.93 55	2.66 29	6.08 104	2.38 26	3.02 124	0.26 29	5.25 45	3.46 34	4.96 57	2.19 41	5.65 43	1.83 49	4.13 46	3.84 53	0.69 37	0.13 7	5.29 75	5.48 84	7.23 67	12.33 116

MMNet	1.47 15	1.42 15	0.77 16	0.38 19	1.31 72	0.40 28	0.41 66	2.03 13	0.60 38	0.59 10	1.41 41	1.71 19	0.29 13	1.11 106	4.13 33	2.32 18	2.38 21	1.85 35	2.96 21	1.59 39	1.76 13	0.67 6	0.69 37	1.09 72	1.07 20	0.92 23	4.71 23	1.02 15

raft_robust	5.58 90	4.22 77	1.07 38	1.67 77	0.73 38	1.66 75	0.33 60	10.68 128	1.24 78	28.57 217	1.40 40	8.69 89	2.30 109	0.92 98	5.75 56	5.47 108	6.87 92	4.05 91	12.01 105	2.00 59	7.75 113	8.62 138	0.71 39	1.06 70	6.91 92	8.32 103	9.75 98	7.96 80

AASNet	1.22 11	2.00 20	0.89 27	0.43 24	1.99 95	1.14 55	0.48 72	2.04 14	0.14 8	0.51 8	0.89 32	0.50 8	0.20 7	0.40 46	3.90 24	1.95 9	1.29 7	1.75 33	1.62 12	1.12 26	1.97 14	1.71 18	0.72 40	0.51 34	1.03 19	0.32 14	2.81 11	0.65 11

raft+_RVC	2.50 30	2.50 32	1.82 58	0.62 34	0.39 25	0.94 49	0.12 36	6.00 49	0.51 31	6.37 76	2.93 65	3.97 44	0.61 30	0.13 16	3.95 26	3.26 30	3.23 29	1.33 25	6.64 62	1.09 24	3.07 24	2.53 29	0.72 40	0.37 24	2.72 44	2.42 43	6.25 52	3.14 43

LL-Strereo2	2.73 34	2.07 22	1.31 49	0.41 21	0.33 23	0.40 28	0.04 13	7.25 68	0.46 30	11.56 134	1.61 45	3.45 37	0.40 23	1.65 125	3.89 23	3.61 38	3.85 39	1.35 26	8.89 83	1.66 43	4.46 53	3.90 54	0.74 42	0.28 19	1.80 33	1.56 32	5.15 29	1.47 20

RASNet	3.53 46	3.37 53	3.79 111	1.55 69	1.82 87	2.49 90	0.49 74	8.15 77	2.25 112	3.47 41	3.22 68	4.35 48	2.16 102	0.31 36	3.74 21	3.52 36	4.32 48	2.23 43	4.31 26	2.32 73	4.60 55	3.57 48	0.74 42	3.60 141	2.49 39	3.92 63	9.56 96	8.84 89

sCroCo_RVC	6.73 107	3.16 45	1.16 42	0.36 17	0.96 52	3.01 100	0.48 72	9.86 106	3.55 133	5.96 68	3.53 70	4.46 50	4.94 145	0.90 97	8.47 133	12.80 203	12.41 164	8.74 164	18.16 147	6.11 130	16.64 192	13.91 193	0.77 44	2.27 116	9.25 112	7.62 99	13.29 139	9.02 94

CFNet	4.33 70	3.98 65	2.01 64	4.38 116	2.45 106	2.25 88	0.54 76	6.78 60	0.88 50	4.20 52	5.09 91	17.09 158	2.33 111	0.48 53	5.67 50	3.01 25	4.34 49	2.87 58	5.36 34	2.39 74	4.04 40	1.79 20	0.77 44	1.05 69	8.67 104	5.50 85	8.59 79	10.37 100

test_3	5.18 82	3.24 50	3.52 103	1.97 85	1.82 87	1.38 63	0.57 78	10.49 124	0.58 35	15.72 182	1.14 37	20.47 168	1.21 51	0.59 66	6.11 71	3.99 55	7.17 100	3.73 79	14.43 125	2.01 60	6.36 90	10.05 166	0.79 46	0.97 65	5.22 74	4.31 68	7.31 70	4.84 53

GLC_STEREO	5.29 85	5.26 127	3.54 105	1.72 78	2.01 97	0.76 44	0.07 22	9.53 101	0.76 44	13.31 154	6.35 109	8.74 91	1.57 73	2.03 132	4.82 41	4.71 88	11.99 163	2.19 41	8.79 82	2.88 87	17.78 197	8.08 127	0.80 47	0.64 50	3.96 55	1.70 36	12.99 133	5.85 66

TestStereo	5.06 81	5.12 120	3.29 97	2.13 87	0.66 35	3.22 104	0.07 22	12.34 145	0.61 39	21.17 202	1.07 36	11.86 111	1.49 69	0.34 39	4.60 39	2.79 20	6.67 88	1.12 16	13.94 117	1.75 46	11.50 154	3.17 40	0.80 47	0.63 48	6.03 81	3.31 52	10.14 108	6.81 71

GMOStereo	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

error version	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

test-v	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

test-2	3.91 60	3.72 57	0.92 31	1.64 71	1.12 63	0.50 34	0.63 82	8.76 88	0.91 51	15.01 174	0.71 25	6.30 66	1.33 57	0.23 20	3.95 26	4.42 73	5.04 59	3.85 82	8.60 76	1.98 55	5.17 61	7.78 121	0.82 49	0.56 38	6.49 85	3.33 55	9.48 92	2.37 32

HITNet	3.05 40	1.95 18	1.39 53	2.31 89	0.99 55	0.27 22	0.10 27	6.94 62	1.94 102	9.64 111	3.77 74	6.82 71	0.95 41	0.42 47	5.11 43	2.84 21	3.36 30	2.24 44	3.02 22	1.84 50	3.48 28	3.17 40	0.83 53	1.10 73	1.87 34	2.18 39	7.99 75	5.68 59
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
4D-IteraStereo	3.57 47	1.40 14	3.26 94	0.93 49	0.64 34	0.21 15	0.15 42	8.38 82	0.58 35	13.21 152	1.95 51	5.52 65	0.78 35	0.70 81	4.77 40	4.00 56	4.72 53	3.05 62	7.65 66	1.59 39	7.94 115	6.96 110	0.86 54	0.56 38	2.75 45	4.52 74	7.16 65	2.15 31

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 32	3.98 65	2.74 82	0.66 37	0.54 30	1.38 63	0.08 24	8.29 80	1.10 68	2.81 32	1.79 49	4.55 53	0.62 31	0.05 8	3.26 17	3.00 24	2.86 24	1.01 13	7.25 65	1.55 38	3.90 38	2.28 25	0.86 54	0.54 37	5.14 73	2.58 44	5.87 46	3.12 42

BEATNet_4x	5.29 85	3.00 40	2.25 71	3.27 106	2.19 103	0.79 45	0.43 67	8.36 81	3.67 134	16.72 188	3.62 72	9.42 96	2.83 121	1.19 111	7.64 116	6.41 125	6.68 89	6.54 143	6.26 57	2.71 82	8.94 124	9.57 152	0.86 54	2.72 123	3.78 50	3.50 60	10.49 116	8.93 90

test_1	4.72 74	3.18 46	3.66 108	1.86 81	1.75 86	1.44 67	0.59 80	9.79 105	0.51 31	11.07 129	1.49 42	16.42 152	1.16 48	0.64 72	6.53 85	4.08 59	6.87 92	3.07 63	14.39 124	1.91 53	6.26 85	8.28 132	0.87 57	1.11 76	4.69 66	2.89 49	7.26 69	5.71 63

GANet	1.82 23	1.64 16	1.45 54	1.64 71	1.59 79	3.29 106	1.37 102	3.97 31	0.80 45	1.49 17	1.65 46	4.25 47	0.33 17	0.55 61	2.45 11	2.07 11	3.11 28	3.41 70	1.60 11	0.45 12	1.32 8	0.94 8	0.87 57	0.89 61	1.39 27	0.46 19	3.70 18	2.40 36

DMCA	1.74 20	2.24 26	1.84 60	0.49 27	0.92 48	1.14 55	0.13 38	1.67 9	1.22 75	1.86 20	2.71 61	2.80 31	0.32 15	0.80 91	3.91 25	3.06 26	2.68 23	2.46 48	2.04 15	1.09 24	2.71 19	1.41 16	0.88 59	0.76 54	0.83 14	1.23 27	3.78 19	2.08 29

test-3	4.72 74	3.18 46	3.66 108	1.86 81	1.74 82	1.44 67	0.59 80	9.78 104	0.51 31	10.97 127	1.51 43	16.42 152	1.15 47	0.64 72	6.55 86	4.09 61	6.92 94	3.09 65	14.37 123	1.92 54	6.27 86	8.30 133	0.89 60	1.11 76	4.71 67	2.88 48	7.22 66	5.72 64

psm_up	6.89 111	5.17 121	5.69 146	7.08 143	3.86 125	8.14 146	1.89 113	10.11 113	10.23 171	6.61 79	6.17 106	7.50 78	5.04 147	3.00 147	7.28 105	4.96 96	8.33 118	4.62 108	12.14 107	4.06 109	5.17 61	3.67 50	0.89 60	5.31 160	12.09 139	13.82 152	12.09 127	11.20 109

EGLCR-Stereo	4.86 76	4.87 103	4.24 117	0.66 37	0.92 48	3.38 107	0.04 13	8.65 87	1.15 71	8.90 105	1.19 38	8.78 93	2.32 110	0.67 78	3.49 19	4.65 87	6.35 80	4.19 95	8.22 74	1.79 48	8.98 126	8.12 129	0.90 62	0.78 56	4.37 59	4.84 79	14.60 146	14.17 131

RALCasStereoNet	3.91 60	4.92 110	3.22 92	1.25 62	1.26 71	1.64 74	0.65 87	7.99 75	0.65 40	8.76 104	4.87 87	7.31 74	0.94 40	0.26 29	5.95 62	4.30 68	6.48 83	4.60 106	5.27 33	1.90 52	5.25 69	3.80 52	0.91 63	1.48 96	5.91 80	4.81 78	4.62 22	6.52 70

CFNet_RVC	5.36 87	5.40 130	4.21 116	5.04 125	4.49 135	4.48 116	0.85 94	6.16 53	2.33 115	5.54 63	9.67 144	7.72 83	1.53 71	1.01 104	7.47 111	3.94 51	5.67 70	4.23 96	6.87 63	3.53 96	6.63 96	4.83 79	0.92 64	2.24 115	9.70 120	9.81 113	9.91 104	10.56 102

HGLStereo	3.76 57	2.76 36	2.94 85	1.14 57	2.09 100	2.07 84	0.84 93	4.17 35	0.94 58	3.87 47	12.55 164	2.53 29	1.36 63	1.33 120	5.16 44	4.75 90	6.97 96	5.00 116	6.08 51	3.00 88	5.28 70	3.98 55	0.94 65	1.33 86	5.42 76	5.41 83	5.83 45	3.80 46

R-Stereo Train	7.06 114	5.17 121	4.44 125	4.55 118	1.74 82	5.01 121	0.03 7	10.47 122	2.45 118	13.20 150	7.65 123	12.96 126	1.97 86	0.66 75	7.02 100	8.24 154	11.06 151	5.33 122	15.01 130	3.87 102	10.24 139	9.64 153	0.94 65	1.23 83	11.65 135	13.69 148	8.71 82	13.64 127

RAFT-Stereo	7.06 114	5.17 121	4.44 125	4.55 118	1.74 82	5.01 121	0.03 7	10.47 122	2.45 118	13.20 150	7.65 123	12.96 126	1.97 86	0.66 75	7.02 100	8.24 154	11.06 151	5.33 122	15.01 130	3.87 102	10.24 139	9.64 153	0.94 65	1.23 83	11.65 135	13.69 148	8.71 82	13.64 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LMCR-Stereo	5.39 88	4.30 82	2.89 84	1.13 56	1.91 92	2.74 96	0.11 32	7.55 70	2.14 106	6.83 80	4.10 78	10.39 102	0.87 37	0.60 68	6.86 98	4.92 95	10.03 140	4.62 108	17.39 142	6.52 137	8.52 119	7.79 125	0.95 68	2.04 111	4.45 61	4.62 77	10.48 115	10.75 104

FADNet	8.23 135	5.99 141	3.09 91	5.83 133	3.63 124	4.34 113	8.43 160	15.97 173	2.81 122	15.51 181	12.42 163	13.91 135	5.01 146	1.96 131	9.98 155	5.15 101	5.42 67	5.73 130	22.84 173	5.93 127	8.77 121	6.73 107	0.95 68	2.69 122	12.22 142	13.83 153	9.29 89	13.73 129

dd	6.36 99	5.34 129	1.03 37	23.89 196	0.57 31	11.85 166	0.76 91	8.17 78	0.31 20	7.87 94	0.08 12	25.57 176	0.36 20	0.83 93	7.60 115	4.16 65	14.92 177	2.61 49	19.55 157	2.15 63	4.54 54	2.55 30	0.96 70	1.60 100	6.25 84	1.43 29	10.32 110	6.48 69

rafts_anoy	3.60 48	5.19 124	2.96 87	0.71 45	0.94 50	1.15 57	0.58 79	7.80 72	0.85 49	5.74 65	5.15 92	4.46 50	0.80 36	0.30 35	5.99 63	4.47 77	5.17 65	4.92 112	6.42 59	2.15 63	4.87 58	4.03 58	0.96 70	0.94 64	4.99 70	4.39 70	5.59 34	5.69 60

AE-Stereo	6.49 101	4.68 98	4.46 127	4.91 122	1.05 59	1.61 73	2.27 120	9.12 96	0.98 60	14.13 162	1.59 44	15.96 150	2.04 90	0.88 96	5.74 53	6.79 129	10.74 145	5.71 129	12.14 107	5.55 122	9.80 136	10.03 164	0.97 72	4.34 152	10.30 125	8.50 104	11.70 125	9.14 95

IPLG	3.82 58	4.08 72	1.77 57	0.66 37	1.10 60	1.40 65	1.06 98	7.97 74	0.58 35	5.71 64	2.09 52	7.34 75	1.94 85	0.68 80	6.96 99	3.94 51	6.95 95	4.42 103	6.44 60	2.11 62	3.66 35	8.25 130	0.97 72	0.91 62	4.05 57	6.06 88	6.79 58	5.17 55

DLNR_Zeroshot_test	27.74 208	81.73 253	12.63 189	100.00 265	0.86 40	2.07 84	98.97 264	12.75 149	1.01 61	13.19 149	6.22 107	12.59 121	2.29 108	24.24 217	96.65 265	100.00 269	32.51 221	28.96 228	28.74 181	5.03 117	12.27 165	9.76 158	1.02 74	3.30 138	13.96 155	10.23 121	18.30 165	19.61 157

s12784h	7.05 113	6.53 143	4.78 134	8.33 150	4.14 129	1.42 66	0.26 54	9.52 100	1.68 92	10.88 125	3.99 75	15.69 147	5.75 152	0.46 51	5.88 58	5.02 99	9.11 125	2.34 46	10.63 94	1.72 44	10.37 141	4.63 77	1.02 74	1.24 85	10.41 126	10.56 124	16.24 157	27.67 180

LoS_RVC	3.70 54	4.34 84	4.10 114	0.30 12	0.99 55	0.22 17	0.28 56	3.52 23	1.08 66	5.34 60	4.08 76	2.90 33	2.49 114	0.25 26	6.07 68	4.58 82	4.11 45	3.75 80	8.01 71	2.21 68	7.12 106	5.11 83	1.03 76	0.14 8	8.95 108	3.32 53	7.11 63	8.66 86

tt_ll	3.70 54	4.34 84	4.10 114	0.30 12	0.99 55	0.22 17	0.28 56	3.52 23	1.08 66	5.34 60	4.08 76	2.90 33	2.49 114	0.25 26	6.07 68	4.58 82	4.11 45	3.75 80	8.01 71	2.21 68	7.12 106	5.11 83	1.03 76	0.14 8	8.95 108	3.32 53	7.11 63	8.66 86

FADNet-RVC	6.53 102	5.05 116	2.54 79	5.38 128	3.47 122	2.08 86	5.59 143	11.63 141	1.70 94	11.49 132	4.99 90	13.15 128	3.46 128	1.64 124	10.47 163	5.41 105	6.66 87	3.92 86	18.29 149	5.47 120	5.85 80	5.74 95	1.05 78	5.25 159	7.53 97	10.60 125	7.25 68	10.68 103

DMCA-RVC	3.69 53	2.69 34	2.18 67	1.93 83	2.43 105	1.44 67	2.89 122	3.94 30	5.33 148	3.34 40	4.21 79	11.38 105	1.29 55	1.28 114	7.23 103	4.15 63	4.25 47	3.53 74	4.86 29	2.77 83	4.84 57	4.43 68	1.06 79	1.47 94	1.95 36	1.99 38	5.75 42	7.13 74

EKT-Stereo	9.40 151	6.93 148	5.29 142	9.99 157	4.49 135	9.39 154	10.24 169	10.33 116	1.86 99	10.09 118	7.09 118	14.17 141	2.04 90	0.82 92	8.66 135	10.08 182	12.72 167	10.67 184	19.67 158	6.85 144	18.66 204	11.56 179	1.08 80	1.76 108	18.60 174	15.03 160	13.09 137	12.67 120

CREStereo++_RVC	4.28 69	4.68 98	4.25 118	1.08 55	1.43 76	0.25 21	0.11 32	7.12 65	1.06 64	8.41 99	2.65 60	8.74 91	7.06 161	0.37 42	4.85 42	5.04 100	8.52 119	1.71 32	5.48 36	1.62 42	6.08 81	3.73 51	1.10 81	0.52 36	4.73 68	3.85 62	10.36 112	10.81 107
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
RALAANet	3.52 45	3.11 44	2.97 88	1.15 58	1.20 70	1.71 76	0.23 52	6.04 50	1.02 62	4.47 54	4.42 81	3.09 36	1.43 66	0.26 29	6.06 66	3.85 46	4.78 55	5.01 117	8.94 84	3.58 97	5.33 71	4.51 72	1.10 81	1.59 99	3.98 56	4.39 70	6.63 56	4.21 49

ADLNet	4.36 71	5.79 135	2.34 73	2.31 89	3.04 118	3.06 102	1.41 104	6.28 55	1.71 95	3.10 38	5.71 99	16.87 157	2.06 92	10.00 192	5.74 53	3.62 39	4.57 51	3.32 68	5.11 31	2.82 84	3.10 25	4.01 56	1.10 81	0.79 57	4.46 62	6.15 91	5.79 44	3.43 45

CREStereo	4.65 73	5.05 116	3.91 112	1.23 61	0.52 28	0.79 45	0.10 27	9.62 103	1.76 97	10.00 114	2.78 64	11.95 115	2.45 113	0.47 52	5.77 57	5.85 119	9.05 124	1.48 28	5.89 46	2.21 68	7.71 112	4.21 60	1.12 84	0.83 58	6.05 82	4.56 75	9.33 90	10.79 105
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
MSKI-zero shot	7.94 132	4.90 108	4.34 121	3.10 102	1.70 81	4.00 112	1.44 107	12.93 151	2.03 103	12.15 138	7.79 126	12.00 116	1.80 76	0.61 71	6.29 75	8.66 159	10.45 142	4.09 92	20.51 161	7.15 149	10.78 145	9.52 151	1.14 85	2.63 121	9.80 121	20.32 189	15.32 152	18.86 151

UPFNet	2.49 29	1.99 19	2.37 75	1.34 65	2.02 98	2.42 89	1.28 100	4.05 33	1.40 81	2.80 31	2.31 53	1.94 20	0.62 31	1.73 129	6.03 64	3.15 28	3.86 40	3.15 66	5.50 40	3.22 94	1.74 12	1.29 12	1.15 86	1.10 73	2.08 37	1.13 25	5.67 37	1.81 24

PDISCO_ROB	4.91 77	3.21 49	2.14 65	2.74 95	2.11 101	1.51 71	1.48 108	4.94 38	2.29 113	2.49 27	5.41 97	4.86 57	2.09 96	1.83 130	6.55 86	6.61 127	6.04 77	10.49 182	6.22 55	4.15 111	7.50 111	7.17 112	1.15 86	1.81 109	6.10 83	6.17 92	17.36 161	8.08 82

TRStereo	8.83 142	8.80 166	13.01 193	6.34 138	1.88 89	16.53 184	4.61 136	10.15 114	1.16 72	10.57 122	4.38 80	15.04 145	1.84 77	0.72 83	6.57 89	8.36 157	8.62 120	4.39 102	11.80 103	4.99 116	10.38 142	8.45 135	1.16 88	0.93 63	12.57 144	12.31 138	30.08 194	22.69 167

test-1	8.48 137	2.23 25	4.98 136	2.04 86	2.03 99	10.12 158	1.99 114	15.82 172	2.06 104	13.18 148	7.18 119	12.57 120	2.54 117	0.64 72	7.64 116	7.87 148	9.96 138	7.03 152	24.35 178	7.18 154	11.13 148	12.94 189	1.20 89	1.91 110	13.93 154	14.53 157	12.14 128	19.78 159

CIPLG	3.61 49	4.41 87	1.23 46	1.34 65	0.89 43	1.20 59	0.47 70	10.05 111	1.17 73	6.95 84	4.93 88	7.61 81	1.19 50	2.50 136	6.60 93	4.23 66	5.99 74	1.94 37	6.22 55	2.59 79	6.28 87	4.55 73	1.21 90	1.12 79	3.89 51	1.19 26	5.66 36	1.93 25

IPLGR_C	3.64 51	4.47 90	1.21 45	1.32 63	0.89 43	1.21 60	0.44 68	10.00 109	1.13 69	7.19 90	4.86 85	7.67 82	1.22 53	2.60 139	6.55 86	4.38 72	5.99 74	2.00 39	6.05 50	2.52 77	6.35 89	4.56 75	1.21 90	1.13 80	3.93 52	1.54 31	5.76 43	1.99 27

AnonymousM	3.65 52	2.19 23	0.90 29	1.07 54	0.18 10	0.94 49	0.04 13	6.87 61	0.97 59	7.98 96	2.55 55	3.83 42	0.95 41	0.57 64	5.52 48	5.43 106	6.84 91	3.37 69	5.62 42	2.07 61	7.93 114	5.27 86	1.21 90	0.87 59	1.22 22	2.60 45	9.70 97	11.77 111

PMTNet	4.94 79	4.88 107	4.33 120	0.87 46	0.95 51	0.75 43	0.24 53	7.00 63	1.68 92	9.89 113	3.04 67	11.43 106	0.99 44	0.44 48	6.15 73	5.72 113	8.20 113	1.62 31	10.98 96	1.31 29	7.98 116	4.24 62	1.21 90	0.27 18	9.00 110	6.68 96	9.35 91	14.21 132

ACRE	3.62 50	4.42 88	1.19 44	1.43 68	0.89 43	1.26 61	0.47 70	10.01 110	1.14 70	7.17 89	4.96 89	7.60 80	1.21 51	2.50 136	6.59 90	4.37 70	5.99 74	1.95 38	5.99 47	2.46 76	6.37 91	4.38 67	1.22 94	1.10 73	3.95 53	1.36 28	5.72 39	1.98 26

IGEV_Zeroshot_test	9.84 153	4.19 74	14.24 200	14.55 173	3.97 127	6.77 138	8.88 164	13.23 155	2.33 115	12.89 145	11.00 154	14.00 137	2.57 118	0.78 89	6.41 80	9.61 174	9.97 139	4.56 105	16.98 141	8.01 161	11.37 153	9.81 159	1.26 95	2.77 124	20.84 187	13.68 147	19.70 168	21.20 164

XX-Stereo	8.40 136	2.85 37	3.92 113	7.47 146	1.11 62	6.30 136	2.23 119	12.78 150	1.03 63	11.47 131	9.17 136	13.26 129	2.17 103	0.59 66	7.84 122	9.52 172	9.36 130	5.44 126	14.15 118	5.72 124	8.92 123	6.58 103	1.26 95	0.63 48	32.29 210	11.47 130	12.55 132	26.75 178

IPLGR	5.92 96	6.24 142	3.26 94	2.76 96	1.94 93	1.03 54	0.52 75	10.26 115	0.82 46	8.09 98	9.29 138	11.67 109	2.41 112	0.71 82	8.16 126	4.48 78	6.52 84	6.34 140	15.32 133	5.98 128	5.58 74	9.27 148	1.28 97	2.20 113	9.24 111	9.44 111	9.23 87	7.80 78

iResNet_ROB	4.93 78	4.72 101	3.53 104	2.88 100	1.64 80	2.62 93	1.84 111	7.85 73	1.17 73	6.17 72	7.61 122	4.17 46	8.58 165	0.75 84	6.46 81	4.48 78	7.24 103	4.88 111	11.20 100	3.00 88	4.43 51	2.29 26	1.28 97	3.11 131	7.39 95	6.06 88	9.14 85	8.50 85

HSM	6.59 104	4.79 102	4.59 129	4.39 117	4.12 128	1.77 79	1.59 110	13.37 156	1.89 100	10.07 117	10.56 152	9.18 95	4.34 140	1.32 118	7.55 113	4.62 85	11.19 156	4.14 94	10.06 88	4.43 114	9.64 133	4.84 80	1.32 99	3.28 137	9.26 113	11.65 132	11.34 122	12.56 117

iRaft-Stereo_20w	9.64 152	4.92 110	13.83 198	15.20 176	4.25 132	9.14 152	4.64 137	12.08 143	3.15 127	12.31 139	9.46 142	13.76 134	2.27 106	0.77 86	8.70 137	8.19 153	9.42 132	3.52 72	14.49 126	7.92 160	9.66 134	6.74 108	1.33 100	1.34 87	17.96 172	16.99 169	22.98 181	25.32 175

MIPNet	5.28 83	5.21 125	2.42 76	0.96 51	1.54 78	1.77 79	1.43 106	9.99 108	1.07 65	5.20 58	5.32 95	11.54 107	3.41 126	0.66 75	7.23 103	5.18 102	8.25 114	4.96 113	10.27 91	4.20 112	3.48 28	8.54 136	1.33 100	1.45 92	8.47 101	10.14 120	7.62 73	10.87 108

DN-CSS_ROB	5.28 83	3.87 62	4.38 122	2.33 91	3.00 117	0.63 41	0.22 51	10.51 126	1.48 85	10.35 120	11.92 161	14.00 137	4.14 138	0.49 54	6.33 76	3.51 35	7.12 99	3.41 70	14.86 128	2.28 71	6.55 94	3.37 42	1.33 100	4.19 151	5.66 78	3.49 59	7.31 70	5.92 67

raftrobust	4.09 68	2.00 20	3.23 93	1.32 63	0.96 52	0.44 31	0.15 42	9.53 101	0.71 42	13.29 153	5.73 100	5.50 64	1.07 46	0.39 44	6.70 94	4.77 91	5.29 66	2.88 59	7.88 68	2.18 67	5.75 76	4.31 63	1.37 103	0.57 43	6.87 90	6.05 87	5.91 47	5.47 58

DISCO	3.96 65	3.91 63	1.34 50	1.96 84	2.17 102	4.70 119	3.66 129	4.01 32	3.78 137	5.05 56	6.84 110	2.38 26	2.08 93	0.35 40	6.06 66	3.90 48	6.57 85	4.25 97	8.62 80	3.32 95	4.39 50	4.01 56	1.40 104	1.11 76	4.06 58	4.93 81	7.01 61	5.11 54

EAI-Stereo	8.01 134	4.87 103	4.99 137	5.25 127	4.23 131	7.18 139	6.95 151	13.19 154	2.31 114	10.61 123	6.86 111	13.29 130	1.93 82	1.00 103	9.61 149	9.46 171	9.57 135	4.69 110	18.16 147	8.69 167	8.96 125	8.64 139	1.41 105	2.04 111	11.59 134	8.24 101	13.03 134	19.52 155

IER	3.28 42	3.00 40	1.18 43	0.96 51	1.10 60	1.73 78	0.69 89	4.33 37	0.93 55	2.94 33	8.22 131	10.19 100	0.95 41	2.88 144	6.34 77	3.77 44	4.10 44	2.77 53	3.58 23	3.17 92	2.98 23	2.43 27	1.42 106	1.15 82	2.40 38	4.50 73	5.36 33	5.45 57

CFNet_pseudo	5.91 95	3.52 56	3.34 100	6.20 137	3.32 120	5.95 132	0.34 61	10.37 117	1.25 79	14.57 170	11.14 156	7.98 86	5.93 154	2.55 138	8.18 127	5.00 98	5.14 64	3.96 87	8.63 81	3.16 91	4.10 43	3.53 45	1.45 107	1.42 91	7.02 93	8.12 100	11.12 119	12.25 114

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 89	5.54 133	4.48 128	3.34 108	8.15 159	2.84 98	11.81 181	6.36 56	7.66 163	5.78 66	5.33 96	13.38 132	1.43 66	6.77 185	8.35 130	3.58 37	3.89 43	2.73 51	6.50 61	2.45 75	4.05 41	3.51 44	1.46 108	1.47 94	4.50 63	9.14 108	6.65 57	7.99 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
APVNet	6.75 108	4.23 78	2.36 74	4.05 113	5.00 140	8.19 147	5.50 142	10.42 119	2.99 125	3.74 42	11.48 158	5.09 60	1.52 70	1.53 123	8.48 134	9.23 163	12.54 165	9.16 167	15.66 134	6.55 139	6.98 103	6.77 109	1.47 109	4.01 150	8.58 103	4.04 66	14.92 148	7.68 77

UNet	3.74 56	3.26 51	3.07 90	1.82 80	1.90 91	2.72 95	1.23 99	6.67 59	1.74 96	5.15 57	4.59 82	3.93 43	1.34 61	2.73 142	5.38 46	3.97 53	6.35 80	4.01 89	6.20 54	3.83 101	4.23 48	3.13 38	1.49 110	1.68 106	3.36 48	4.36 69	6.04 49	6.85 73

iResNetv2_ROB	5.61 91	4.07 71	1.96 61	4.69 120	2.20 104	4.60 118	0.94 96	8.50 84	2.09 105	6.20 73	12.67 166	13.31 131	6.49 158	0.50 55	6.25 74	4.56 81	5.13 63	4.03 90	14.34 122	3.94 106	6.24 83	4.48 70	1.50 111	3.20 133	6.68 89	5.25 82	9.83 99	7.92 79

STTStereo	5.68 92	6.69 146	6.57 150	3.38 110	5.86 145	3.08 103	9.13 168	5.39 41	4.13 140	4.12 49	7.05 113	10.29 101	3.43 127	6.41 182	9.30 143	3.89 47	4.74 54	5.33 122	6.03 49	2.17 65	5.24 66	3.16 39	1.54 112	1.57 98	5.56 77	8.28 102	7.44 72	13.60 124

FADNet-RVC-Resample	6.37 100	5.32 128	3.05 89	3.36 109	2.81 112	2.60 92	3.63 128	11.26 138	3.30 129	15.15 179	5.22 94	10.74 103	2.75 119	3.27 156	8.23 128	4.64 86	6.41 82	7.30 155	11.56 102	6.67 140	5.47 73	8.56 137	1.55 113	7.75 176	7.40 96	7.54 98	5.73 41	10.79 105

LoS	8.88 143	4.05 70	1.28 47	1.18 60	1.51 77	2.83 97	0.20 47	49.84 233	2.23 109	25.23 210	30.02 224	14.66 144	2.13 101	0.53 58	5.74 53	7.35 141	7.89 110	3.07 63	10.61 93	2.17 65	10.65 143	6.56 102	1.57 114	0.87 59	14.16 156	9.04 107	9.21 86	15.09 136

RP	7.25 118	7.42 152	9.24 169	9.13 154	6.89 154	7.70 143	8.79 163	8.38 82	7.87 165	2.24 24	14.27 178	12.61 122	6.13 156	3.08 151	7.46 109	4.61 84	6.04 77	3.25 67	9.49 87	3.91 104	5.24 66	5.64 94	1.57 114	3.25 135	9.67 119	7.42 97	11.28 120	13.10 121

Any-RAFT	7.56 123	4.67 97	10.19 174	5.61 131	3.24 119	0.94 49	0.71 90	9.86 106	1.40 81	8.52 102	11.08 155	12.26 118	1.05 45	0.54 60	5.73 52	7.53 145	9.41 131	3.96 87	18.38 150	4.03 108	11.34 152	8.27 131	1.60 116	1.55 97	15.63 163	15.41 162	10.13 107	20.95 163

iinet-f	5.03 80	3.97 64	2.00 62	2.22 88	0.72 37	4.42 115	1.39 103	3.78 27	0.83 48	5.79 67	16.26 186	7.84 84	3.16 125	0.39 44	6.73 95	5.80 118	5.81 71	2.96 61	18.68 151	4.96 115	6.63 96	6.26 98	1.62 117	1.13 80	5.70 79	2.23 40	8.85 84	5.76 65

CES	5.95 97	2.93 39	1.36 51	0.66 37	1.36 74	1.18 58	0.21 50	31.02 207	1.50 86	6.36 75	12.72 167	8.42 88	1.98 88	0.32 38	6.05 65	6.73 128	8.14 112	2.77 53	6.00 48	2.30 72	23.59 216	5.42 90	1.63 118	0.32 21	6.88 91	3.82 61	6.83 60	10.13 99

GEStereo_RVC	8.92 144	7.37 151	3.35 101	5.88 134	5.00 140	7.40 142	5.10 139	10.85 131	3.40 130	10.37 121	5.21 93	15.43 146	3.62 134	2.63 140	10.94 169	9.98 181	14.57 175	12.40 195	23.99 176	8.16 163	11.89 158	9.29 149	1.70 119	5.38 161	9.32 115	8.88 106	9.92 105	18.79 150

MyStereo	7.86 127	6.61 145	7.56 161	4.06 114	2.50 108	1.48 70	0.35 62	11.42 139	4.77 145	11.04 128	6.02 103	14.02 139	2.78 120	0.56 63	10.41 162	7.03 135	7.50 106	5.84 133	20.93 163	6.28 135	9.97 138	9.19 146	1.75 120	3.05 130	15.90 165	13.80 151	17.69 164	9.59 97

RTSC	9.00 147	4.69 100	4.25 118	4.13 115	5.35 142	6.44 137	5.81 144	10.10 112	9.46 170	6.42 78	13.24 170	6.89 72	6.43 157	3.16 153	11.63 177	8.85 161	14.64 176	6.92 149	19.46 156	6.05 129	11.17 149	9.70 157	1.75 120	5.64 164	8.31 99	9.85 115	13.85 142	28.94 186

cross-raft	7.92 131	5.83 138	4.66 133	3.42 111	1.99 95	3.02 101	0.56 77	12.35 146	1.29 80	13.91 159	6.87 112	13.98 136	1.84 77	0.75 84	7.47 111	9.69 175	10.47 143	4.26 98	22.05 168	7.48 156	12.08 159	13.17 191	1.78 122	1.64 105	12.98 148	12.29 137	13.04 135	14.82 134

Anonymous	7.61 125	5.25 126	1.83 59	0.90 47	1.33 73	2.67 94	0.38 63	10.84 130	4.49 143	3.02 36	3.25 69	7.46 76	5.25 148	1.32 118	9.52 148	12.04 197	13.30 169	10.40 177	23.69 174	7.60 159	16.62 191	11.29 178	1.79 123	3.96 149	11.13 130	10.10 119	14.25 145	11.79 112

RAFT-Test	7.86 127	5.10 119	4.59 129	5.48 130	1.88 89	2.05 82	1.04 97	11.43 140	1.47 84	12.34 140	8.89 133	12.35 119	2.27 106	0.87 95	7.69 120	10.14 185	10.49 144	4.98 114	21.48 165	9.21 170	12.20 162	10.06 167	1.80 124	1.68 106	12.76 145	10.30 122	13.47 140	16.31 141

sAnonymous2	6.75 108	3.01 42	1.09 39	0.56 31	0.86 40	3.69 108	0.20 47	13.79 159	3.54 131	3.81 44	5.80 101	5.21 61	3.97 136	0.45 49	9.32 145	9.91 178	11.13 153	9.66 171	19.38 153	7.15 149	10.98 146	11.72 181	1.80 124	1.62 101	9.87 122	10.73 126	10.41 113	12.62 118

CroCo_RVC	6.75 108	3.01 42	1.09 39	0.56 31	0.86 40	3.69 108	0.20 47	13.79 159	3.54 131	3.81 44	5.80 101	5.21 61	3.97 136	0.45 49	9.32 145	9.91 178	11.13 153	9.66 171	19.38 153	7.15 149	10.98 146	11.72 181	1.80 124	1.62 101	9.87 122	10.73 126	10.41 113	12.62 118

MSMDNet	7.75 126	5.40 130	4.83 135	1.65 76	1.97 94	2.23 87	0.86 95	10.39 118	1.50 86	11.53 133	7.49 121	11.66 108	3.58 133	0.99 102	8.04 125	10.34 187	10.85 148	5.13 118	22.46 172	13.04 191	11.51 155	10.76 174	1.81 127	1.63 103	11.41 133	9.18 109	13.28 138	15.81 139

anonymity	9.08 148	3.30 52	11.90 185	6.36 139	3.32 120	4.38 114	2.11 117	13.09 152	2.14 106	12.78 141	24.99 211	10.78 104	2.01 89	0.77 86	5.90 60	8.78 160	8.79 122	3.64 76	16.50 140	8.09 162	9.18 128	8.86 141	1.82 128	1.45 92	15.23 162	21.82 193	12.38 129	24.87 174

MyStereo04	7.01 112	5.80 137	6.23 149	3.28 107	2.46 107	1.87 81	0.29 58	10.65 127	3.72 135	10.06 116	3.60 71	14.64 143	1.45 68	0.55 61	10.04 157	7.24 139	7.08 98	5.80 131	16.47 139	5.91 126	9.44 131	7.77 118	1.92 129	2.84 125	11.34 132	12.60 139	15.95 155	10.38 101

GES	6.26 98	5.53 132	2.66 80	2.38 92	2.84 113	5.88 130	2.06 115	7.47 69	3.11 126	9.19 108	7.05 113	4.90 58	1.68 74	3.18 154	9.10 140	7.18 137	11.91 162	6.77 148	21.06 164	6.50 136	9.84 137	6.26 98	1.97 130	3.63 142	4.43 60	4.60 76	8.49 78	9.43 96

FADNet_RVC	12.83 171	9.18 169	6.00 148	17.32 181	8.43 161	6.02 133	5.16 140	16.68 177	6.01 154	18.67 193	14.01 177	24.78 174	19.64 184	5.79 178	14.83 197	6.97 132	15.41 181	11.47 188	34.21 198	10.48 181	12.80 168	16.02 205	2.14 131	7.31 170	10.14 124	18.66 177	10.33 111	18.00 146

dad	13.38 172	7.58 157	1.49 56	31.22 200	8.43 161	16.14 181	21.04 200	25.65 199	1.53 89	24.43 208	1.06 35	37.14 188	11.36 174	1.70 127	8.35 130	5.36 104	22.07 210	3.72 78	32.83 193	2.57 78	13.11 170	3.50 43	2.20 132	4.41 155	12.90 147	4.07 67	33.22 201	24.21 171

HH	7.89 129	2.46 30	10.75 178	3.19 104	2.51 109	5.20 125	4.37 133	11.24 136	2.24 110	12.85 143	2.59 57	11.89 112	2.11 98	1.29 115	6.59 90	9.43 169	9.29 127	5.91 134	16.06 137	6.96 145	14.02 176	9.66 155	2.23 133	1.34 87	9.53 116	11.90 134	13.93 143	23.53 168

HanStereo	7.89 129	2.46 30	10.75 178	3.19 104	2.51 109	5.20 125	4.37 133	11.24 136	2.24 110	12.85 143	2.59 57	11.89 112	2.11 98	1.29 115	6.59 90	9.43 169	9.29 127	5.91 134	16.06 137	6.96 145	14.02 176	9.66 155	2.23 133	1.34 87	9.53 116	11.90 134	13.93 143	23.53 168

ADCP+	7.57 124	5.95 139	6.65 153	4.01 112	4.41 133	6.21 135	8.21 158	8.97 94	15.76 188	4.18 51	12.91 168	16.38 151	1.42 65	3.62 159	6.73 95	5.20 103	5.84 73	4.36 101	13.27 114	3.05 90	6.62 95	6.20 97	2.24 135	1.63 103	7.32 94	18.78 178	8.33 77	16.03 140

SACVNet	8.62 140	5.97 140	5.15 140	6.88 141	6.74 152	5.68 128	7.59 154	11.19 135	8.65 166	10.96 126	7.05 113	7.94 85	2.49 114	2.67 141	8.38 132	6.92 130	9.83 137	7.65 160	15.12 132	9.30 173	10.70 144	8.06 126	2.25 136	4.43 156	18.03 173	13.51 146	15.43 153	14.21 132

iResNet	12.61 170	6.71 147	7.79 162	11.09 162	9.16 165	16.35 182	6.20 148	16.82 178	6.96 159	9.88 112	11.60 159	36.53 187	36.96 212	0.60 68	11.02 171	7.50 143	11.26 157	8.35 163	30.61 187	8.24 164	8.37 118	7.68 117	2.25 136	10.72 188	12.41 143	13.01 142	15.81 154	16.57 143

DSFCA	4.04 67	5.03 115	2.21 68	2.54 94	2.56 111	2.90 99	2.32 121	3.90 29	2.54 120	3.07 37	7.06 116	4.70 56	0.88 38	0.60 68	6.08 70	4.01 57	4.71 52	4.61 107	8.45 75	3.20 93	5.06 60	5.33 88	2.28 138	2.37 119	4.53 65	4.90 80	5.72 39	7.60 76

PA-Net	9.95 154	17.79 195	13.14 194	4.86 121	11.72 181	5.03 123	11.63 179	13.76 158	10.83 173	7.45 92	5.67 98	9.12 94	8.54 164	9.52 191	10.98 170	6.60 126	3.46 32	6.66 146	7.76 67	6.80 143	4.83 56	9.05 145	2.30 139	5.54 162	11.20 131	23.05 201	8.19 76	33.08 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MLCV	8.52 138	4.65 96	5.49 144	11.94 165	4.96 139	9.67 155	3.19 126	14.68 167	2.93 124	9.54 110	12.61 165	17.15 160	12.38 176	0.58 65	8.02 124	4.02 58	9.45 133	5.57 128	20.86 162	4.00 107	6.25 84	8.11 128	2.35 140	5.67 165	10.58 127	11.87 133	11.44 124	12.14 113

DeepPruner_ROB	7.23 117	3.43 54	5.83 147	5.40 129	5.92 146	4.54 117	3.14 125	7.68 71	3.99 138	10.10 119	11.71 160	8.69 89	5.30 149	1.52 122	11.36 174	6.40 124	8.96 123	7.60 159	10.41 92	4.28 113	12.74 167	8.68 140	2.39 141	3.23 134	8.74 105	14.91 159	10.83 118	7.52 75

pcwnet_v2	8.61 139	4.00 68	5.13 139	8.89 153	4.68 138	8.06 145	3.37 127	10.49 124	4.03 139	13.78 156	13.40 171	9.95 99	20.61 185	5.41 177	9.26 142	5.78 117	8.28 115	5.18 119	11.11 98	3.63 98	6.31 88	4.55 73	2.42 142	3.34 140	13.64 153	13.45 145	13.60 141	20.23 160

AF-Net	5.68 92	4.87 103	3.58 106	5.01 123	6.35 150	7.34 140	5.88 145	7.21 66	6.61 156	2.00 22	9.35 139	12.65 123	2.84 122	2.93 145	7.30 106	3.90 48	3.88 41	2.77 53	7.90 69	2.87 85	3.53 30	4.34 65	2.43 143	2.29 117	5.03 71	6.54 94	14.92 148	8.95 92

Nwc_Net	5.68 92	4.87 103	3.58 106	5.01 123	6.35 150	7.34 140	5.88 145	7.21 66	6.61 156	2.00 22	9.35 139	12.65 123	2.84 122	2.93 145	7.30 106	3.90 48	3.88 41	2.77 53	7.90 69	2.87 85	3.53 30	4.34 65	2.43 143	2.29 117	5.03 71	6.54 94	14.92 148	8.95 92

AACVNet	6.57 103	4.28 81	2.00 62	6.89 142	8.25 160	5.89 131	2.06 115	9.02 95	2.20 108	10.00 114	10.55 151	8.16 87	1.92 81	1.66 126	7.56 114	5.64 111	8.28 115	6.20 138	11.08 97	5.61 123	6.11 82	5.44 91	2.48 145	3.25 135	8.55 102	9.98 116	10.12 106	14.15 130

CASS	10.12 156	5.79 135	5.47 143	7.96 147	5.68 144	8.59 150	5.39 141	16.39 176	5.43 150	21.03 201	10.04 147	14.11 140	3.94 135	0.77 86	8.68 136	6.97 132	15.85 184	6.06 136	24.19 177	6.68 141	12.18 161	10.22 169	2.57 146	2.37 119	16.93 169	11.40 129	17.21 160	21.46 165
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	11.53 163	7.69 158	3.27 96	1.73 79	2.85 114	7.82 144	5.00 138	14.29 165	10.32 172	14.16 163	4.86 85	24.64 173	5.75 152	1.19 111	17.24 211	14.45 210	17.03 186	12.98 196	29.47 182	10.30 179	19.88 209	20.00 216	2.84 147	2.89 128	14.98 160	13.96 155	18.36 166	13.25 123

DLCB_ROB	6.64 105	4.98 114	4.42 124	2.78 97	3.88 126	3.23 105	2.91 123	6.23 54	3.75 136	7.92 95	9.28 137	12.04 117	5.57 151	3.10 152	6.52 84	4.32 69	7.17 100	4.49 104	5.54 41	3.76 99	6.52 93	4.47 69	2.84 147	3.00 129	26.87 202	12.78 140	12.52 131	8.36 83

UCFNet_RVC	7.31 119	10.90 177	3.72 110	8.53 151	6.34 149	5.70 129	1.88 112	9.50 99	2.87 123	10.61 123	9.09 134	24.45 172	3.50 131	0.83 93	7.65 118	3.74 42	5.02 58	4.98 114	9.22 86	4.07 110	7.02 104	4.58 76	2.97 149	2.88 126	14.87 158	9.76 112	9.23 87	13.60 124

GANet-ADL	9.10 149	7.28 150	5.18 141	7.24 145	6.79 153	8.88 151	3.94 130	10.88 132	5.35 149	13.12 146	9.94 146	18.49 163	3.48 129	0.67 78	9.63 150	7.42 142	11.69 161	5.51 127	17.72 145	10.52 182	9.26 129	7.40 114	2.98 150	3.73 145	11.03 129	13.06 143	15.27 151	19.21 152

NaN_ROB	12.48 168	8.41 159	8.83 167	10.77 160	16.22 191	6.08 134	4.38 135	22.86 191	8.85 168	19.93 199	9.44 141	47.25 200	9.13 166	4.11 164	9.34 147	5.76 116	6.80 90	6.17 137	12.06 106	7.16 152	5.46 72	5.12 85	3.04 151	9.64 181	20.81 186	17.39 172	20.34 171	31.73 188

PWCDC_ROB	7.98 133	2.58 33	2.16 66	1.57 70	3.59 123	2.05 82	1.50 109	4.07 34	26.78 209	1.69 19	12.22 162	3.64 39	46.61 224	9.30 189	10.12 159	8.17 152	6.16 79	6.56 144	7.10 64	5.79 125	6.75 100	12.25 184	3.12 152	3.16 132	2.54 40	9.33 110	5.21 30	11.52 110

DeepPrunerF	6.67 106	4.91 109	2.71 81	5.81 132	14.61 188	4.84 120	5.92 147	6.05 51	5.90 153	3.01 35	11.37 157	3.03 35	1.93 82	2.43 134	7.67 119	8.08 150	7.06 97	4.09 92	11.97 104	3.91 104	6.91 101	5.40 89	3.22 153	2.23 114	21.61 190	10.08 118	6.82 59	8.42 84

SGM-Forest	8.97 146	9.25 170	2.31 72	18.42 183	9.53 168	10.54 162	2.93 124	12.39 147	1.78 98	8.99 106	3.73 73	18.11 162	11.34 173	4.22 167	7.99 123	6.38 123	6.62 86	2.95 60	9.10 85	3.77 100	8.28 117	4.80 78	3.31 154	3.31 139	16.01 166	11.58 131	25.32 186	19.29 153
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HSM-Net_RVC	10.31 160	5.58 134	6.64 152	12.79 169	7.83 158	8.37 149	2.17 118	12.08 143	4.75 144	14.71 171	13.23 169	25.19 175	12.41 177	1.01 104	7.46 109	5.69 112	9.68 136	5.80 131	12.33 110	5.37 119	8.78 122	8.95 144	3.34 155	7.42 172	16.51 168	19.09 180	21.38 176	19.75 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	18.14 189	12.26 182	12.99 192	8.59 152	12.83 186	10.82 165	17.67 194	17.38 179	31.50 220	8.59 103	16.91 188	21.14 169	53.99 233	6.59 184	13.63 192	10.19 186	23.63 215	13.26 197	37.72 205	14.50 194	19.05 207	14.89 198	3.38 156	15.79 198	14.66 157	13.71 150	19.36 167	44.89 211

DAS	14.01 173	7.50 153	4.63 131	15.17 174	9.04 163	12.00 167	8.70 161	16.36 174	14.09 184	7.12 87	17.14 190	37.20 189	13.71 180	0.98 100	10.73 166	9.30 164	20.85 202	10.44 178	21.80 166	14.68 196	12.26 163	14.17 195	3.43 157	12.61 192	19.28 177	16.51 165	20.40 172	28.09 182

SepStereo	14.01 173	7.50 153	4.63 131	15.17 174	9.04 163	12.00 167	8.70 161	16.36 174	14.09 184	7.12 87	17.14 190	37.20 189	13.71 180	0.98 100	10.73 166	9.30 164	20.85 202	10.44 178	21.80 166	14.68 196	12.26 163	14.17 195	3.43 157	12.61 192	19.28 177	16.51 165	20.40 172	28.09 182

PS-NSSS	8.92 144	10.56 173	2.94 85	20.23 187	6.01 147	13.21 173	7.92 156	14.92 169	1.45 83	18.68 194	0.90 33	43.30 194	4.22 139	3.63 160	6.76 97	3.35 33	5.53 69	3.52 72	19.94 159	2.70 81	3.62 33	1.71 18	3.48 159	0.97 65	8.91 107	8.81 105	8.63 81	14.97 135

FCDSN-DC	11.37 162	11.42 178	11.08 181	12.74 168	10.46 174	10.13 159	13.47 183	14.12 161	2.60 121	14.56 169	1.86 50	7.49 77	2.11 98	4.52 169	18.19 213	16.02 215	19.95 199	17.16 210	12.89 111	8.51 165	16.38 189	9.96 162	3.61 160	17.93 205	12.17 141	13.27 144	11.29 121	13.14 122
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	11.67 164	13.20 185	6.63 151	6.03 135	7.57 157	9.37 153	7.79 155	5.83 48	8.72 167	8.51 101	13.75 173	49.51 202	3.49 130	3.24 155	10.60 164	7.51 144	19.13 194	6.96 151	14.33 121	6.24 134	11.17 149	15.75 204	3.65 161	4.83 158	9.30 114	11.04 128	31.52 197	19.58 156

stereogan	9.22 150	9.08 167	8.33 163	11.15 163	11.62 180	12.54 170	9.08 167	11.06 134	7.59 162	5.21 59	9.53 143	16.86 156	9.57 169	3.28 157	9.65 151	6.22 122	7.24 103	5.22 120	14.15 118	7.10 148	7.16 108	7.07 111	3.96 162	3.76 146	8.32 100	9.81 113	20.71 174	13.60 124

SHD	16.57 182	6.93 148	12.56 188	13.09 171	12.68 184	10.19 160	8.95 165	23.05 193	17.16 192	19.45 197	15.91 184	18.72 165	31.71 202	6.26 181	15.16 201	11.59 189	17.18 188	10.05 174	33.55 195	11.88 188	15.80 186	14.38 197	3.97 163	10.59 186	20.10 183	22.14 196	21.26 175	43.14 208

CBMV	15.50 178	10.69 175	8.40 164	16.02 178	11.11 178	12.89 171	4.24 132	21.34 189	15.36 187	19.49 198	7.06 116	28.50 179	9.40 168	6.42 183	13.21 189	12.10 198	15.07 180	12.37 194	16.04 136	9.27 172	15.69 185	9.92 161	4.30 164	15.37 197	22.30 192	18.82 179	39.12 211	44.05 209
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	15.83 179	18.32 196	10.45 176	10.22 159	10.00 169	17.62 186	10.32 170	11.67 142	16.15 190	13.58 155	18.48 197	59.62 215	7.63 163	5.28 172	16.96 209	8.57 158	19.42 196	13.90 199	17.46 143	9.65 175	15.04 179	14.91 199	4.56 165	7.33 171	11.88 138	19.34 181	34.58 205	24.50 172

RTS	16.64 183	7.53 155	6.93 154	8.17 148	7.37 155	22.56 193	10.89 175	19.94 183	22.55 201	7.08 85	10.54 149	16.42 152	10.00 170	5.31 174	12.77 184	11.76 191	20.70 200	10.48 180	37.62 203	17.58 203	15.87 187	12.66 187	4.67 166	9.96 182	26.64 199	33.09 224	26.24 188	54.03 226

RTSA	16.64 183	7.53 155	6.93 154	8.17 148	7.37 155	22.56 193	10.89 175	19.94 183	22.55 201	7.08 85	10.54 149	16.42 152	10.00 170	5.31 174	12.77 184	11.76 191	20.70 200	10.48 180	37.62 203	17.58 203	15.87 187	12.66 187	4.67 166	9.96 182	26.64 199	33.09 224	26.24 188	54.03 226

FC-DCNN	16.94 185	19.98 200	17.50 210	30.21 199	19.17 198	26.56 198	24.08 206	25.48 198	6.76 158	19.19 195	6.28 108	18.52 164	4.41 142	11.03 196	15.54 206	14.98 213	21.04 204	14.06 200	18.07 146	9.67 176	19.16 208	9.99 163	4.83 168	16.43 201	23.36 195	16.73 167	22.02 179	22.31 166

NCCL2	10.07 155	9.13 168	9.31 170	6.66 140	6.18 148	5.15 124	3.99 131	12.65 148	7.21 161	14.91 173	8.82 132	11.82 110	4.37 141	3.00 147	11.71 178	9.00 162	9.29 127	7.48 158	12.90 112	7.01 147	13.16 171	11.18 177	4.88 169	7.81 177	19.45 180	19.58 184	14.82 147	20.54 162

ADCRef	8.62 140	6.53 143	4.38 122	2.47 93	4.66 137	8.28 148	7.51 153	8.58 86	14.10 186	6.83 80	10.63 153	11.91 114	3.53 132	3.06 150	8.72 138	7.72 147	8.71 121	7.39 156	17.63 144	6.13 131	9.53 132	9.33 150	4.93 170	3.70 144	9.63 118	18.39 176	9.86 103	18.66 149

HBP-ISP	14.42 175	10.82 176	12.34 186	22.60 193	14.88 189	14.98 178	15.15 186	20.50 186	4.48 142	16.38 186	10.15 148	17.25 161	1.84 77	19.47 210	11.57 176	13.28 206	14.29 173	9.08 166	11.15 99	9.30 173	17.96 200	15.05 200	5.03 171	12.00 191	20.48 185	22.38 199	22.99 182	24.00 170

ADCL	10.50 161	10.03 172	7.04 157	7.18 144	5.54 143	10.26 161	10.81 174	14.24 162	19.32 195	14.16 163	15.22 183	14.41 142	4.88 144	4.92 171	8.29 129	7.34 140	9.11 125	6.50 142	15.94 135	6.52 137	12.93 169	10.39 172	5.04 172	4.34 152	12.79 146	15.31 161	12.40 130	18.55 148

ccs_rob	15.15 176	14.72 189	7.44 160	22.32 192	9.33 166	22.95 196	17.29 190	14.27 164	5.28 147	14.81 172	23.21 210	55.94 211	30.81 200	5.40 176	12.59 182	10.12 184	11.59 159	9.34 169	19.31 152	11.79 187	13.71 174	11.01 175	5.04 172	5.61 163	12.12 140	12.86 141	12.00 126	18.08 147

ETE_ROB	15.85 180	17.19 193	6.97 156	12.39 167	10.54 175	16.82 185	8.40 159	10.76 129	13.32 180	11.19 130	18.44 196	58.51 212	6.50 159	6.01 179	12.65 183	9.41 168	23.07 212	9.86 173	20.40 160	10.14 178	15.50 184	13.68 192	5.13 174	7.65 174	14.90 159	21.29 191	42.78 217	24.50 172

NOSS_ROB	12.25 166	9.52 171	5.01 138	12.85 170	10.79 176	10.64 163	6.79 150	21.16 188	5.63 152	11.90 136	7.79 126	9.69 98	7.49 162	12.87 198	13.04 188	11.80 194	15.65 182	12.11 192	14.27 120	8.78 169	17.59 196	10.04 165	5.16 175	10.72 188	21.20 188	15.54 163	23.28 183	19.43 154

SGM_RVC	22.30 199	26.60 210	13.45 197	40.22 210	26.52 209	36.56 210	24.02 205	27.37 202	17.51 193	17.98 190	18.03 193	43.52 195	37.60 213	2.18 133	9.83 153	5.94 120	13.03 168	6.93 150	30.45 185	8.54 166	12.39 166	4.12 59	5.16 175	11.77 190	36.42 217	27.38 211	52.67 226	45.94 212
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RGC	12.52 169	11.48 179	13.33 196	12.10 166	11.73 182	14.58 177	6.96 152	14.26 163	16.09 189	7.33 91	19.17 199	17.09 158	21.08 186	7.05 187	13.55 191	8.10 151	9.45 133	7.13 153	14.73 127	7.59 158	8.75 120	7.63 116	5.32 177	6.63 169	15.73 164	20.65 190	20.04 169	20.44 161

SGM-ForestM	21.76 196	26.76 211	12.74 191	38.92 206	21.53 201	35.95 209	23.82 204	28.41 205	16.51 191	14.11 161	18.08 195	50.37 204	31.58 201	3.29 158	9.31 144	5.58 110	14.41 174	6.57 145	28.33 180	7.58 157	12.09 160	4.33 64	5.42 178	9.98 184	40.14 222	30.48 218	50.62 222	40.54 199

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 191	10.58 174	13.21 195	21.10 189	12.82 185	17.68 187	22.41 203	14.66 166	9.25 169	11.76 135	19.72 202	78.32 245	24.76 190	20.31 212	11.52 175	9.88 177	26.15 216	16.66 208	32.71 192	11.68 185	16.68 193	13.08 190	5.93 179	8.18 178	19.39 179	16.85 168	17.65 163	27.14 179

CBMV_ROB	15.45 177	8.52 161	10.06 173	22.29 191	17.04 193	16.35 182	11.36 178	19.65 182	5.48 151	14.50 168	9.14 135	31.73 182	16.37 183	10.55 194	10.08 158	7.96 149	15.06 179	7.46 157	19.43 155	21.06 212	13.40 172	6.45 101	6.05 180	8.81 179	21.63 191	24.29 204	29.88 192	32.55 190

PSMNet-ADL	12.39 167	8.76 163	8.74 166	10.89 161	9.42 167	10.75 164	8.02 157	14.92 169	7.72 164	22.73 205	14.98 182	26.26 177	26.16 193	2.48 135	10.16 160	9.33 166	11.52 158	6.30 139	25.52 179	10.03 177	11.60 156	8.36 134	6.21 181	4.37 154	13.15 149	14.31 156	22.08 180	9.86 98

CSAN	20.20 193	25.94 207	18.99 214	19.75 186	16.53 192	14.47 175	8.99 166	25.29 197	28.05 211	34.09 224	13.71 172	50.93 206	26.34 195	4.65 170	12.99 187	8.24 154	13.54 171	11.67 190	22.32 171	16.30 202	15.15 181	10.21 168	6.23 182	17.35 203	26.80 201	25.06 205	34.30 203	37.46 194

NCC-stereo	10.18 157	8.77 164	7.25 158	9.61 155	10.25 171	9.82 156	10.40 171	10.44 120	14.05 182	2.32 25	13.76 174	15.72 148	12.69 178	4.10 162	11.13 172	5.74 114	7.76 108	10.24 175	13.60 115	6.21 132	6.74 98	6.62 105	6.26 183	3.79 147	13.26 150	17.07 170	21.78 177	15.57 137

Abc-Net	10.18 157	8.77 164	7.25 158	9.61 155	10.25 171	9.82 156	10.40 171	10.44 120	14.05 182	2.32 25	13.76 174	15.72 148	12.69 178	4.10 162	11.13 172	5.74 114	7.76 108	10.24 175	13.60 115	6.21 132	6.74 98	6.62 105	6.26 183	3.79 147	13.26 150	17.07 170	21.78 177	15.57 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MDST_ROB	20.31 194	32.64 216	11.05 180	48.15 218	25.03 206	40.35 213	19.18 199	18.66 180	11.72 175	16.23 184	7.89 128	29.18 180	38.42 215	1.31 117	9.90 154	5.45 107	10.74 145	4.30 100	14.90 129	6.70 142	11.78 157	5.78 96	6.44 185	8.89 180	40.87 223	31.29 221	52.88 227	38.56 196

GwcNet-ADL	12.05 165	11.91 180	9.54 171	18.75 184	10.20 170	12.14 169	6.27 149	13.65 157	5.02 146	12.11 137	17.59 192	29.93 181	9.22 167	4.00 161	8.92 139	9.34 167	13.38 170	6.69 147	23.76 175	9.21 170	9.40 130	10.34 171	6.62 186	6.01 167	14.99 161	18.15 174	11.36 123	16.95 144

SAMSARA	38.30 223	15.47 191	38.14 231	18.86 185	17.33 195	18.42 188	17.45 192	44.16 231	36.06 229	28.66 218	18.06 194	28.26 178	47.25 225	13.90 202	27.47 227	29.04 230	22.15 211	25.56 223	46.84 215	26.27 218	47.87 247	51.36 253	6.64 187	28.47 224	96.29 266	97.75 265	95.23 265	91.23 264

NVstereo2D	7.07 116	4.11 73	2.84 83	6.07 136	4.20 130	14.23 174	16.14 188	8.04 76	2.36 117	3.80 43	7.36 120	6.35 70	1.34 61	27.27 220	10.21 161	6.95 131	8.32 117	6.49 141	5.84 44	2.62 80	5.05 59	2.83 34	6.83 188	3.65 143	10.99 128	4.40 72	6.12 50	6.36 68

SFCPSM	16.40 181	13.16 183	8.61 165	16.26 179	11.35 179	16.02 180	10.72 173	18.80 181	13.84 181	13.17 147	20.92 204	35.30 184	37.96 214	6.05 180	10.85 168	9.55 173	12.68 166	9.16 167	36.45 201	20.65 211	13.76 175	12.33 185	7.58 189	5.97 166	19.12 176	19.85 186	16.70 158	26.05 176

GANetREF_RVC	17.96 188	13.78 186	16.85 206	13.13 172	10.91 177	12.94 172	11.29 177	33.74 209	20.83 197	27.66 215	6.09 105	50.53 205	26.27 194	3.04 149	15.18 202	7.13 136	11.68 160	10.53 183	31.57 190	10.46 180	18.21 202	9.24 147	8.91 190	18.25 206	23.10 194	15.87 164	29.33 191	28.45 184
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
AnyNet_C32	17.17 186	8.67 162	9.73 172	10.14 158	10.45 173	14.52 176	11.69 180	22.97 192	22.78 203	18.32 191	22.52 208	23.72 171	10.02 172	9.41 190	17.12 210	14.49 211	23.62 214	17.24 211	30.57 186	11.59 184	24.77 217	23.05 223	8.94 191	14.39 195	17.12 170	21.73 192	17.43 162	26.54 177

MANE	35.56 220	36.32 219	30.27 224	57.13 224	45.60 223	45.77 221	44.19 218	42.38 229	28.54 213	22.99 206	27.28 217	55.78 210	38.47 216	17.15 207	19.38 215	22.05 226	28.66 218	42.73 239	37.10 202	15.31 200	28.48 223	16.47 207	9.03 192	25.43 220	52.81 236	42.23 234	66.17 242	62.49 236

STStereo	33.82 219	46.03 225	33.92 227	62.03 231	49.51 228	54.29 224	44.39 219	36.14 215	32.39 222	25.36 211	27.16 216	63.64 224	51.30 230	11.18 197	12.51 179	7.64 146	16.36 185	8.19 162	46.40 214	15.25 199	17.50 195	15.24 201	9.85 193	23.07 216	49.16 231	40.60 231	62.23 236	51.79 222

pmcnn	17.48 187	12.24 181	5.49 144	16.43 180	12.67 183	20.37 191	13.45 182	15.73 171	6.53 155	9.33 109	16.08 185	36.41 186	31.77 203	1.19 111	10.64 165	11.94 196	17.58 189	11.13 186	33.67 196	13.41 192	18.13 201	11.69 180	10.16 194	10.62 187	20.15 184	17.79 173	41.23 215	46.08 213

AMNet	47.82 231	49.81 226	47.75 234	49.90 220	46.59 226	58.94 228	54.48 226	20.74 187	35.99 228	31.17 219	68.62 245	69.95 237	11.91 175	54.47 228	44.89 234	55.58 245	56.46 244	57.26 254	48.53 217	48.42 233	57.22 253	47.88 249	10.80 195	47.38 235	44.55 229	51.78 243	57.59 231	62.43 235

LE_ROB	30.18 214	25.29 205	22.53 219	44.68 215	47.30 227	42.05 215	47.63 222	37.72 220	26.38 208	14.44 167	27.01 215	63.45 223	53.67 232	2.76 143	9.16 141	5.54 109	11.17 155	7.21 154	33.90 197	14.21 193	15.25 183	10.29 170	10.82 196	29.62 227	43.65 228	41.44 232	61.77 235	65.95 244

XQC	23.79 203	26.07 208	15.10 203	32.24 201	23.60 204	33.61 206	31.06 210	36.95 217	28.94 214	28.36 216	13.76 174	41.71 192	22.97 188	18.81 209	15.02 198	11.76 191	14.98 178	11.67 190	32.12 191	15.72 201	17.84 198	17.68 210	11.06 197	14.53 196	30.59 207	25.39 207	42.82 218	27.90 181

ADCPNet	19.39 192	13.87 187	11.68 184	15.69 177	17.32 194	15.71 179	16.26 189	23.07 194	20.67 196	18.57 192	18.76 198	20.18 166	29.47 198	10.00 192	14.34 194	14.05 209	18.99 193	11.55 189	34.43 199	20.26 210	20.72 211	18.42 212	11.08 198	16.03 199	25.16 197	27.30 210	25.24 185	34.64 192

G-Net	26.39 205	20.83 203	18.69 213	18.14 182	16.15 190	35.72 208	15.59 187	28.39 204	32.97 224	27.04 214	33.44 228	63.95 225	25.70 192	6.89 186	17.98 212	16.18 216	23.13 213	17.60 212	44.66 213	34.02 229	25.13 218	20.14 217	11.41 199	16.88 202	27.61 203	29.30 216	42.48 216	42.59 204

MFN_U_SF_RVC	28.82 210	28.11 212	16.40 205	33.64 203	25.89 208	32.81 205	27.70 209	37.42 218	22.10 199	45.99 240	28.32 220	49.91 203	32.35 204	21.67 216	23.87 222	16.93 217	13.84 172	15.41 202	53.47 220	24.58 216	22.24 214	24.24 224	11.62 200	24.71 218	33.63 211	24.09 202	37.01 209	50.20 218

CC-Net-ROB	21.26 195	37.17 220	18.21 212	53.24 221	41.87 220	43.35 217	32.25 211	28.26 203	7.15 160	35.79 225	8.18 130	67.30 234	6.82 160	17.02 206	9.70 152	3.67 40	10.84 147	8.97 165	38.52 208	7.29 155	6.46 92	4.21 60	12.31 201	2.88 126	17.19 171	13.90 154	13.06 136	28.51 185

ADCMid	18.65 190	13.18 184	12.39 187	11.76 164	14.19 187	18.49 189	14.99 185	26.29 201	26.32 207	12.79 142	16.33 187	36.18 185	23.39 189	7.98 188	15.52 205	12.49 201	21.07 205	12.21 193	38.30 207	12.13 190	20.69 210	18.31 211	12.50 202	10.20 185	22.89 193	20.15 188	20.27 170	32.52 189

FAT-Stereo	22.66 200	14.10 188	18.12 211	36.51 204	36.45 214	28.44 199	18.28 195	23.24 195	12.64 177	19.19 195	29.53 222	34.98 183	34.03 207	13.01 200	15.02 198	12.25 199	18.18 191	19.93 215	34.98 200	19.35 208	17.89 199	12.07 183	13.56 203	16.39 200	18.75 175	22.16 197	29.92 193	42.72 205

ADCS	26.80 206	19.40 197	15.99 204	21.47 190	20.26 200	22.98 197	18.29 196	35.82 213	32.21 221	16.06 183	26.49 213	45.49 197	36.28 210	13.17 201	20.46 217	19.03 219	30.07 219	22.20 218	48.35 216	27.42 220	35.57 228	28.75 229	13.83 204	20.87 214	29.72 206	30.23 217	30.90 196	42.38 203

WAO-7	61.44 241	71.70 238	62.21 249	65.81 233	69.25 236	55.85 226	62.17 230	81.48 254	77.86 253	59.25 246	69.56 246	65.46 231	70.40 245	54.87 229	84.64 261	76.82 257	43.20 231	34.36 231	80.12 254	68.99 255	41.89 237	31.49 234	14.04 205	80.25 262	55.37 239	63.81 251	56.11 228	61.87 234

UDGNet	10.26 159	8.45 160	3.50 102	23.52 195	22.01 202	19.33 190	17.38 191	8.53 85	3.15 127	6.28 74	8.15 129	7.27 73	0.49 26	45.27 223	5.89 59	4.08 59	7.49 105	5.36 125	10.11 90	5.48 121	9.04 127	6.61 104	14.31 206	0.77 55	11.67 137	6.19 93	7.72 74	8.93 90

UDG	23.27 202	29.32 215	11.18 182	43.83 213	40.37 219	44.05 218	50.45 225	13.10 153	13.02 179	14.19 165	22.69 209	21.71 170	5.53 150	87.32 237	14.53 196	9.94 180	21.35 207	14.28 201	31.51 189	11.75 186	18.79 205	19.17 214	14.52 207	7.66 175	16.22 167	18.20 175	17.11 159	16.42 142

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 197	20.71 202	11.36 183	29.18 198	18.08 196	22.91 195	18.43 197	37.55 219	24.02 205	32.04 221	14.86 181	46.12 199	35.56 208	14.85 205	15.04 200	10.88 188	10.38 141	7.76 161	33.34 194	8.77 168	15.08 180	15.67 203	15.43 208	13.32 194	31.89 208	26.93 209	32.93 200	31.67 187

ICVP	7.52 122	4.60 94	8.97 168	5.16 126	4.46 134	5.66 127	1.41 104	8.26 79	4.13 140	7.86 93	7.69 125	9.43 97	5.99 155	1.18 110	7.22 102	6.97 132	7.58 107	5.27 121	10.96 95	5.33 118	7.09 105	12.60 186	16.70 209	4.49 157	8.80 106	12.28 136	10.58 117	12.26 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LSM0	41.44 227	24.61 204	12.72 190	39.36 207	29.64 212	40.63 214	36.02 213	50.44 235	34.27 227	45.33 237	46.68 232	62.96 222	54.33 234	10.70 195	82.82 259	89.58 261	35.18 225	23.00 221	69.90 237	35.16 230	44.19 241	35.05 237	17.16 210	25.30 219	38.79 219	32.56 222	51.88 224	50.73 220

BEATNet-Init1	37.96 222	44.56 223	27.41 223	61.43 229	43.01 221	54.12 223	44.65 220	41.12 228	30.83 219	31.66 220	22.08 207	61.84 221	55.93 236	12.97 199	24.90 224	21.55 224	21.99 209	16.73 209	57.95 223	30.86 225	27.04 222	21.23 221	18.58 211	28.82 225	49.15 230	37.94 228	73.47 253	62.96 237

DDUNet	22.09 198	28.93 214	10.71 177	44.13 214	38.12 218	44.55 220	45.65 221	10.93 133	12.67 178	9.01 107	19.31 200	20.40 167	4.73 143	90.87 239	15.39 204	11.80 194	19.61 197	9.59 170	29.64 183	11.01 183	17.32 194	15.62 202	18.79 212	6.18 168	13.56 152	14.63 158	15.99 156	17.27 145

FBW_ROB	22.68 201	25.59 206	17.06 207	42.36 212	25.78 207	32.64 204	18.79 198	14.74 168	11.55 174	14.37 166	14.63 180	43.96 196	27.95 197	19.91 211	12.86 186	7.21 138	19.18 195	10.97 185	50.42 219	7.16 152	14.33 178	8.94 143	19.37 213	27.40 222	19.63 182	19.58 184	32.74 199	53.34 224

ELAS_RVC	38.71 225	44.08 222	36.14 229	58.34 226	44.80 222	56.14 227	49.04 223	39.16 223	28.27 212	25.76 213	32.54 227	72.51 241	41.64 222	21.11 214	22.30 220	19.61 221	35.30 226	23.00 221	43.53 209	23.57 214	35.09 227	26.25 226	19.66 214	32.53 229	49.82 232	40.38 230	64.26 239	60.37 230
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	36.94 221	35.53 217	20.19 217	46.53 216	34.00 213	49.81 222	37.38 214	39.85 226	38.08 231	15.29 180	27.60 218	51.81 207	50.55 228	49.21 225	16.55 207	15.85 214	37.91 228	22.29 219	49.12 218	26.18 217	37.77 229	38.78 242	19.75 215	24.11 217	43.49 227	58.18 248	46.46 221	65.23 241

ELAS	38.52 224	44.92 224	35.73 228	58.67 227	45.67 224	54.34 225	49.79 224	39.79 225	30.51 218	25.44 212	30.07 225	65.85 232	41.53 221	20.67 213	22.24 219	19.55 220	34.81 224	22.44 220	44.42 211	23.13 213	34.09 226	25.77 225	19.79 216	30.94 228	52.44 235	42.30 235	63.40 238	61.61 233
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	39.75 226	49.92 227	23.96 221	64.91 232	46.52 225	59.62 229	70.39 232	31.47 208	26.91 210	20.82 200	19.96 203	67.89 235	48.82 227	93.71 241	18.90 214	20.26 223	49.49 237	34.84 233	69.36 236	28.05 221	25.61 220	21.10 220	20.01 217	20.31 211	28.35 205	19.38 182	35.57 207	56.98 228

MeshStereo	28.39 209	28.64 213	17.49 209	49.25 219	36.94 215	38.63 211	25.84 207	34.17 211	25.10 206	21.94 204	21.87 205	55.23 209	48.16 226	4.50 168	13.52 190	12.28 200	18.04 190	11.23 187	30.39 184	14.62 195	25.20 219	20.27 219	21.38 218	18.82 209	39.99 221	31.23 220	52.09 225	49.59 217
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
AnyNet_C01	29.84 213	19.89 199	14.82 202	20.44 188	24.83 205	21.98 192	21.35 201	35.82 213	38.87 232	21.30 203	27.69 219	49.03 201	34.01 206	14.21 203	25.95 225	21.84 225	38.69 229	34.70 232	58.02 224	30.27 223	38.97 234	31.02 233	21.95 219	20.80 213	34.15 213	28.69 215	32.34 198	44.08 210

edge stereo	29.25 212	20.44 201	19.28 215	41.04 211	37.14 216	43.08 216	39.81 216	38.54 222	21.86 198	16.30 185	39.05 230	60.91 217	36.52 211	25.09 218	13.84 193	13.95 208	26.34 217	15.54 203	44.48 212	19.15 207	18.84 206	16.15 206	21.96 220	17.87 204	27.90 204	22.43 200	39.03 210	53.23 223

SPS-STEREO	56.37 236	55.26 230	52.00 238	54.83 222	53.74 231	62.64 231	54.55 227	36.65 216	52.61 238	41.02 233	72.82 250	68.83 236	51.37 231	54.23 227	54.01 238	56.16 247	65.48 254	61.21 257	67.80 233	65.19 249	71.89 261	61.36 258	22.00 221	53.23 241	52.28 234	54.66 246	64.70 240	61.46 232
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	31.95 215	26.17 209	20.72 218	37.26 205	28.74 211	34.52 207	34.10 212	24.17 196	19.22 194	24.54 209	49.93 236	45.93 198	27.51 196	21.47 215	22.14 218	20.16 222	51.49 239	29.68 230	61.18 227	33.45 228	39.09 235	39.36 243	24.02 222	29.07 226	25.54 198	24.21 203	30.84 195	38.20 195

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 217	37.24 221	37.63 230	47.28 217	27.52 210	29.08 201	26.75 208	50.43 234	47.48 235	40.30 231	26.00 212	38.55 191	32.85 205	28.45 221	32.67 230	26.35 228	15.78 183	21.22 217	61.04 226	33.35 227	22.55 215	27.54 228	26.33 223	35.86 231	34.90 214	22.12 195	28.39 190	40.68 200

SANet	26.20 204	17.46 194	19.39 216	23.31 194	19.54 199	30.21 202	17.62 193	34.21 212	29.84 217	16.57 187	29.14 221	78.44 246	41.28 220	17.70 208	14.47 195	9.87 176	21.24 206	16.39 206	30.80 188	14.78 198	18.51 203	16.48 208	28.56 224	18.55 208	32.02 209	26.21 208	36.14 208	48.65 216

SGM+DAISY	56.40 237	55.60 231	53.01 241	57.87 225	54.17 232	66.57 233	61.59 229	40.71 227	45.76 234	41.21 234	73.61 251	65.02 228	54.97 235	55.73 230	54.11 241	55.49 244	65.18 253	59.21 256	64.31 229	60.11 245	65.62 256	58.39 255	28.82 225	49.97 237	51.62 233	52.77 244	67.11 243	64.35 240

TANstereo	7.47 120	4.26 79	3.29 97	2.79 98	2.87 115	3.88 110	0.13 38	5.71 44	1.55 90	6.86 82	2.72 62	2.17 22	2.24 104	4.18 165	12.57 180	12.99 204	10.89 149	18.94 213	22.19 169	17.84 205	7.39 109	5.50 92	29.21 226	0.71 52	1.27 25	3.98 64	9.84 100	5.70 61

XX-TBD	7.47 120	4.26 79	3.29 97	2.79 98	2.87 115	3.88 110	0.13 38	5.71 44	1.55 90	6.86 82	2.72 62	2.17 22	2.24 104	4.18 165	12.57 180	12.99 204	10.89 149	18.94 213	22.19 169	17.84 205	7.39 109	5.50 92	29.21 226	0.71 52	1.27 25	3.98 64	9.84 100	5.70 61

FADE			32.11 226	39.92 208				43.87 230		33.95 223			61.40 240	26.23 219	24.46 223	26.15 227	50.85 238	38.88 237		55.78 240	54.59 250	48.58 250	30.11 228	46.05 233	42.64 226		66.01 241	71.59 249

DPSNet	28.84 211	15.01 190	14.59 201	24.53 197	22.59 203	32.15 203	14.89 184	20.11 185	22.50 200	8.42 100	9.93 145	89.34 262	44.91 223	5.30 173	16.79 208	17.05 218	33.42 222	28.86 227	68.85 234	19.87 209	21.86 213	20.14 217	40.60 229	25.82 221	42.58 225	28.31 214	39.91 213	50.48 219

STTRV1_RVC	33.64 218	19.69 198	10.23 175	32.93 202	18.42 197	28.73 200	21.65 202	30.21 206	29.18 215	24.35 207	21.99 206	42.54 193	40.31 219	46.58 224	29.61 229	10.10 183	57.30 245	13.57 198	63.91 228	28.69 222	58.70 254	19.89 215	42.33 230	41.61 232	24.70 196	55.51 247	34.55 204	61.08 231

MFMNet_re	70.53 250	82.36 254	77.16 260	78.14 235	69.48 237	83.12 247	76.90 235	52.18 237	55.55 239	54.56 243	72.65 249	73.90 243	50.72 229	65.86 231	81.62 257	83.89 259	81.27 263	78.63 262	72.62 241	68.87 254	75.27 262	74.56 261	46.78 231	60.04 247	61.18 243	66.38 252	73.44 252	87.29 263

WAO-6	67.55 247	78.30 246	59.14 245	81.25 240	79.91 250	77.57 237	86.13 244	81.41 253	68.11 245	68.43 251	70.17 247	60.57 216	84.88 260	96.09 246	78.63 256	61.94 248	52.44 241	47.97 242	67.63 232	57.85 242	55.31 251	51.06 252	49.29 232	58.07 246	71.80 251	43.75 236	67.99 244	68.15 247

MADNet+	53.95 234	35.82 218	65.49 253	55.03 223	52.23 230	44.42 219	40.28 217	60.67 241	51.63 237	54.06 242	38.36 229	76.38 244	64.35 241	32.92 222	60.20 243	48.58 241	53.78 242	50.30 244	69.19 235	51.45 235	47.07 245	40.09 244	52.15 233	46.49 234	75.06 257	69.31 255	57.65 232	63.58 239

S-Stereo	27.72 207	17.16 192	13.86 199	39.92 208	37.96 217	40.17 212	37.41 215	22.71 190	22.92 204	17.38 189	45.47 231	52.74 208	36.13 209	14.44 204	15.19 203	13.69 207	19.68 198	25.76 224	37.88 206	24.35 215	16.58 190	17.35 209	54.72 234	21.07 215	19.57 181	19.47 183	23.45 184	41.49 202

SQANet	32.80 216	51.98 228	17.38 208	71.36 234	50.98 229	73.19 234	74.73 233	25.86 200	12.19 176	32.41 222	14.38 179	59.07 213	14.65 182	90.80 238	9.98 155	6.17 121	17.16 187	15.73 204	43.94 210	12.07 189	9.77 135	8.88 142	57.35 235	7.60 173	21.20 188	20.05 187	25.86 187	40.75 201

otaku	41.47 228	59.93 232	23.77 220	85.43 249	70.24 238	84.12 250	93.39 253	37.75 221	32.63 223	39.34 230	19.49 201	59.42 214	25.11 191	95.21 242	19.99 216	11.68 190	18.98 192	16.34 205	64.80 230	27.36 219	13.65 173	10.63 173	58.26 236	19.35 210	33.80 212	22.23 198	34.11 202	42.76 206

Ntro	43.91 229	60.52 234	25.10 222	85.23 248	71.11 239	83.99 248	93.99 254	47.62 232	36.91 230	40.53 232	31.94 226	64.60 227	21.97 187	95.55 244	22.72 221	12.49 201	21.79 208	16.54 207	65.59 231	31.28 226	15.15 181	11.03 176	59.53 237	20.73 212	36.26 216	30.56 219	39.66 212	43.06 207

SPstereo	71.78 252	69.50 237	63.21 250	60.32 228	72.07 240	63.64 232	64.54 231	86.42 261	79.66 255	70.67 252	81.58 256	71.85 239	80.92 258	78.94 235	82.15 258	87.70 260	73.34 257	56.84 253	76.92 245	66.43 252	69.70 258	65.05 259	61.58 238	72.96 256	72.43 252	61.70 250	79.96 260	67.88 246

ACVNet_2	58.27 238	74.04 239	56.98 244	88.59 253	81.05 251	87.05 257	96.06 258	66.05 243	43.49 233	52.82 241	46.78 233	78.54 247	69.96 244	96.60 250	50.76 237	40.75 234	40.15 230	28.24 226	76.92 245	42.75 232	31.31 224	21.70 222	61.62 239	53.19 240	55.03 238	28.06 212	51.48 223	53.37 225

IMH-64-1	60.28 239	74.69 240	50.42 235	80.31 237	73.97 243	79.70 240	84.33 238	77.04 247	64.71 241	37.08 226	59.46 238	61.44 218	80.06 255	96.76 254	49.65 235	41.24 235	48.02 234	35.18 234	71.95 238	54.63 237	37.85 230	30.42 231	61.88 240	50.63 238	66.91 246	36.03 226	57.39 229	65.70 242

IMH-64	60.28 239	74.69 240	50.42 235	80.31 237	73.97 243	79.70 240	84.33 238	77.04 247	64.71 241	37.08 226	59.46 238	61.44 218	80.06 255	96.76 254	49.65 235	41.24 235	48.02 234	35.18 234	71.95 238	54.63 237	37.85 230	30.42 231	61.88 240	50.63 238	66.91 246	36.03 226	57.39 229	65.70 242

IMH	62.37 242	75.88 243	52.64 239	80.91 239	73.71 242	82.21 244	84.46 240	77.43 249	66.45 244	38.17 229	59.49 240	65.18 229	82.27 259	96.74 253	54.05 240	45.28 238	49.25 236	36.35 236	75.11 243	59.08 244	37.91 232	30.39 230	61.98 242	54.51 242	70.73 250	45.19 238	61.21 234	67.54 245

WAO-8	73.90 254	83.69 256	72.64 257	89.62 254	89.28 260	88.99 258	92.48 251	80.57 251	77.83 251	76.08 256	62.52 241	82.88 250	72.27 249	96.23 247	77.30 253	69.40 254	59.94 247	52.15 246	77.08 247	76.97 259	46.88 243	35.80 238	62.13 243	73.39 258	75.03 255	68.35 253	77.93 256	77.76 253

Venus	73.90 254	83.69 256	72.64 257	89.67 255	89.28 260	88.99 258	92.48 251	80.57 251	77.83 251	76.08 256	62.52 241	82.88 250	72.27 249	96.23 247	77.30 253	69.40 254	59.94 247	52.15 246	77.08 247	76.97 259	46.88 243	35.80 238	62.13 243	73.39 258	75.03 255	68.35 253	77.93 256	77.76 253

PSMNet_ROB	62.69 243	80.61 251	59.91 246	81.85 242	75.39 247	85.28 254	87.50 246	55.22 238	75.12 249	70.87 253	63.54 243	73.03 242	71.52 248	95.40 243	54.18 242	37.32 232	51.73 240	39.45 238	72.02 240	65.27 250	40.03 236	26.72 227	62.70 245	47.90 236	62.18 244	38.75 229	73.13 251	46.14 214

ACVNet-4b	45.05 230	60.08 233	30.77 225	90.02 256	75.84 248	84.32 251	96.58 260	33.86 210	33.30 225	41.42 235	17.10 189	79.70 248	30.67 199	96.27 249	28.98 228	27.35 229	31.43 220	19.93 215	54.55 221	37.33 231	11.23 151	9.86 160	62.73 246	18.46 207	35.28 215	28.09 213	40.93 214	40.39 198

ACVNet_1	48.34 232	63.93 235	38.22 232	86.47 251	72.30 241	85.13 253	94.95 256	58.28 239	29.71 216	43.49 236	48.57 234	65.41 230	56.74 237	95.77 245	26.81 226	14.51 212	35.45 227	27.56 225	56.62 222	30.44 224	25.82 221	18.59 213	63.35 247	28.26 223	42.57 224	25.15 206	35.26 206	35.90 193

RainbowNet	53.63 233	66.91 236	44.07 233	91.23 257	74.92 246	90.37 260	95.07 257	39.32 224	33.34 226	45.45 238	29.92 223	71.99 240	56.83 238	96.98 257	68.70 246	46.94 239	34.42 223	29.67 229	77.69 249	55.56 239	21.47 212	14.04 194	64.62 248	33.19 230	39.92 220	32.77 223	44.50 219	48.08 215

ktn	73.77 253	79.75 250	53.00 240	81.45 241	88.63 258	78.92 238	90.62 249	90.90 264	91.37 261	57.04 245	91.77 263	64.56 226	68.03 243	97.29 259	75.00 250	65.54 251	66.33 255	56.23 252	78.86 252	65.83 251	61.55 255	59.89 257	67.39 249	66.10 250	75.18 258	60.13 249	78.23 258	82.16 260

JetBlue	56.35 235	54.44 229	61.38 247	61.95 230	57.67 233	61.95 230	60.94 228	51.18 236	73.59 248	45.81 239	26.60 214	88.52 259	40.01 218	51.49 226	43.77 233	43.40 237	60.04 249	52.20 248	59.95 225	50.68 234	52.42 249	57.10 254	68.83 250	54.93 243	53.92 237	44.48 237	72.22 249	72.13 251

notaker	71.38 251	78.65 247	54.69 242	84.72 247	82.95 252	82.06 243	91.48 250	87.48 262	82.07 258	60.48 247	85.97 258	70.68 238	79.79 254	96.70 251	77.03 252	61.97 249	61.31 251	49.23 243	81.82 256	67.63 253	52.22 248	46.81 247	73.73 251	68.68 252	58.07 240	51.33 242	68.53 246	71.08 248

TorneroNet-64	63.19 244	75.15 242	55.88 243	82.69 244	63.23 234	74.55 235	83.40 237	60.19 240	69.74 246	56.51 244	48.87 235	86.61 255	70.59 247	96.70 251	63.73 244	51.45 242	46.73 232	46.07 240	76.66 244	58.77 243	33.57 225	34.51 236	74.14 252	55.02 244	59.06 241	48.57 241	61.16 233	72.46 252

HanzoNet	79.15 260	82.61 255	63.39 252	84.63 246	87.76 256	82.84 246	90.52 248	93.48 265	91.71 262	61.49 248	89.74 261	83.24 252	86.75 262	97.92 263	73.08 248	66.32 252	74.85 258	72.80 260	87.43 258	75.21 257	70.67 259	70.02 260	75.14 253	68.22 251	77.26 260	70.29 256	79.78 259	79.93 259

TorneroNet	66.23 245	77.53 244	63.32 251	85.97 250	69.14 235	77.06 236	86.80 245	62.89 242	70.48 247	65.63 249	55.43 237	86.42 254	67.47 242	96.85 256	67.92 245	52.32 243	47.97 233	50.55 245	78.21 250	62.59 247	38.95 233	41.32 245	76.55 254	56.42 245	60.86 242	48.15 240	69.78 247	71.65 250

PWCK	67.12 246	90.16 263	61.80 248	92.78 260	74.34 245	85.07 252	75.96 234	74.55 246	64.36 240	71.63 254	71.49 248	81.09 249	70.46 246	70.64 233	37.90 231	37.63 233	67.71 256	46.24 241	93.61 263	64.94 248	56.13 252	41.76 246	79.34 255	69.81 253	64.94 245	41.69 233	63.04 237	63.13 238

LVE	69.55 249	79.12 249	67.17 254	92.96 261	87.79 257	82.46 245	96.73 262	83.91 257	66.42 243	72.92 255	76.51 252	61.80 220	87.71 263	97.59 262	54.04 239	47.00 240	55.01 243	53.49 249	80.57 255	61.93 246	44.39 242	38.35 241	79.72 256	70.54 255	68.62 249	46.65 239	72.75 250	51.61 221

Dean	77.48 258	83.82 258	77.11 259	97.28 264	96.37 264	97.16 264	97.23 263	85.86 259	81.96 257	88.94 262	77.88 254	89.24 261	86.33 261	98.31 265	75.93 251	66.54 253	57.80 246	57.32 255	91.12 261	80.41 262	44.18 240	32.55 235	80.01 257	75.39 260	73.99 253	53.83 245	85.46 262	59.93 229

MADNet++	89.66 263	89.04 262	93.96 266	82.44 243	93.36 263	79.42 239	85.59 242	83.91 257	91.80 263	96.72 264	97.56 264	88.26 258	93.28 264	68.16 232	96.48 264	98.97 265	95.25 266	85.92 264	92.58 262	98.11 265	96.75 267	98.43 267	84.35 258	96.89 265	80.50 262	86.67 262	86.59 263	79.77 257

JetRed	79.56 261	85.37 260	84.59 262	83.21 245	79.47 249	84.04 249	85.88 243	83.64 256	82.41 259	68.18 250	64.26 244	91.36 263	39.61 217	78.40 234	83.29 260	82.43 258	79.11 261	86.69 265	79.88 253	75.28 258	89.69 263	86.94 263	87.50 259	70.30 254	74.65 254	79.37 259	82.70 261	79.91 258

UNDER WATER	75.88 257	84.51 259	71.98 256	92.01 259	84.19 253	85.60 256	94.87 255	80.27 250	77.93 254	76.18 258	76.67 253	88.04 257	77.89 253	97.19 258	78.13 255	63.60 250	61.10 250	55.58 250	78.49 251	56.97 241	43.63 238	47.72 248	87.87 260	76.39 261	77.17 259	78.76 258	70.88 248	85.11 262

UNDER WATER-64	75.67 256	81.70 252	71.33 255	91.75 258	87.21 255	85.53 255	96.64 261	83.38 255	76.42 250	79.20 259	85.55 257	86.85 256	76.63 251	97.41 260	72.40 247	55.82 246	61.54 252	55.65 251	74.02 242	53.26 236	44.03 239	50.98 251	90.58 261	73.26 257	78.01 261	80.76 260	68.27 245	84.86 261

ASD4	90.46 264	85.97 261	88.49 264	87.45 252	84.31 254	91.28 261	85.08 241	86.37 260	89.99 260	79.48 260	88.75 260	66.34 233	97.78 266	82.39 236	88.26 262	94.21 263	93.57 265	95.38 266	90.49 260	94.99 264	94.33 264	93.83 265	90.77 262	93.56 264	99.58 269	99.93 267	99.89 268	99.95 268

KSHMR	85.05 262	95.39 264	87.70 263	95.47 262	93.32 262	92.81 262	96.30 259	88.71 263	80.58 256	87.28 261	90.38 262	84.49 253	80.26 257	97.55 261	94.11 263	90.49 262	74.98 259	77.89 261	88.64 259	85.83 263	67.64 257	58.51 256	91.11 263	86.08 263	81.21 263	75.30 257	75.75 254	78.54 256

DPSimNet_ROB	78.97 259	77.62 245	80.17 261	79.15 236	89.15 259	80.21 242	80.58 236	70.37 244	95.41 264	96.15 263	87.26 259	88.83 260	59.22 239	93.19 240	74.77 249	69.80 256	75.14 260	65.07 258	82.98 257	77.91 261	71.40 260	78.66 262	91.28 264	61.75 248	68.55 248	82.24 261	77.44 255	77.82 255

LRCNet_RVC	69.01 248	78.86 248	51.62 237	95.98 263	97.20 265	94.61 263	90.00 247	72.51 245	49.01 236	99.86 267	79.80 255	96.18 266	77.08 252	97.92 263	43.52 232	32.40 231	79.98 262	65.71 259	96.30 264	73.11 256	47.12 246	37.90 240	95.96 265	64.87 249	37.53 218	21.86 194	46.23 220	40.21 197

PML	98.00 266	100.00 268	89.41 265	100.00 265	100.00 266	100.00 265	99.52 265	100.00 269	99.67 266	100.00 268	98.18 265	99.94 268	100.00 270	99.58 266	97.81 266	96.93 264	93.39 264	85.77 263	100.00 268	99.15 267	96.63 266	92.95 264	99.24 266	99.73 267	98.06 268	99.99 268	100.00 269	99.98 269

MyStereo03	100.00 272	100.00 268	100.00 270	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 268	100.00 268	100.00 272	100.00 272	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

MyStereo02	96.30 265	100.00 268	100.00 270	100.00 265	0.00 1	100.00 265	100.00 266	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 268	100.00 268	100.00 272	100.00 272	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

HaxPig	99.50 269	100.00 268	99.58 268	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 269	99.99 267	100.00 268	100.00 269	100.00 269	99.98 269	100.00 268	99.75 268	99.76 267	99.99 270	99.80 268	100.00 268	100.00 268	98.86 268	98.48 268	100.00 267	99.99 268	94.78 265	99.70 266	96.75 266	99.23 267

CasAABBNet	100.00 272	100.00 268	100.00 270	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 268	100.00 268	100.00 272	100.00 272	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

DPSMNet_ROB	99.77 271	99.92 266	100.00 270	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.67 266	100.00 268	99.54 265	99.82 266	95.70 265	99.57 268	100.00 268	99.97 270	100.00 269	99.97 268	99.99 269	99.88 266	100.00 268	99.88 270	99.80 270	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

DGTPSM_ROB	99.76 270	99.92 266	100.00 270	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.67 266	100.00 268	99.54 265	99.82 266	95.69 264	99.56 267	100.00 268	99.97 270	100.00 269	99.97 268	99.99 269	99.84 265	100.00 268	99.88 270	99.80 270	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

DPSM_ROB	100.00 272	100.00 268	100.00 270	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 268	100.00 268	100.00 272	100.00 272	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

DPSM	100.00 272	100.00 268	100.00 270	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 268	100.00 272	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 268	100.00 268	100.00 272	100.00 272	100.00 267	100.00 269	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270

MEDIAN_ROB	98.39 267	99.52 265	99.12 267	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	99.70 268	99.00 265	100.00 268	99.99 268	98.80 267	97.65 265	99.97 267	99.66 267	99.00 266	99.10 267	99.18 267	99.95 267	98.83 266	95.51 265	97.85 266	100.00 267	98.41 266	90.71 264	94.33 263	93.03 264	97.15 266

AVERAGE_ROB	99.48 268	100.00 268	99.90 269	100.00 265	100.00 266	100.00 265	100.00 266	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 268	99.89 269	99.92 268	100.00 271	100.00 271	100.00 268	100.00 268	99.09 269	99.77 269	100.00 267	100.00 269	96.69 267	96.89 264	97.18 267	96.57 265

Low-res two-view benchmark