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	0.57 3	0.58 7	0.24 3	0.08 3	0.08 5	0.14 6	0.05 6	0.29 4	0.27 14	0.50 8	0.00 1	0.29 3	0.05 2	0.04 5	2.28 3	1.93 3	0.86 4	0.21 3	0.75 2	0.13 4	0.87 4	1.45 5	0.00 1	0.13 2	0.40 4	0.23 6	3.41 14	0.15 7

RAFT	0.64 5	0.12 1	0.41 4	0.09 5	0.02 3	0.21 11	0.15 24	2.71 19	0.06 2	1.08 14	0.00 1	0.24 2	0.05 2	0.10 8	2.66 7	1.83 2	0.58 3	0.08 1	1.37 8	0.32 7	0.82 2	0.73 2	0.00 1	0.22 4	0.31 1	0.06 3	3.04 13	0.01 2

CroCo-Stereo Lap2	0.50 1	0.29 3	0.07 1	0.06 2	0.10 7	0.02 1	0.02 2	0.28 3	0.13 6	0.93 13	0.00 1	0.46 6	0.10 5	0.01 1	1.91 2	2.38 11	0.31 1	0.36 4	0.81 3	0.11 3	1.42 7	2.40 10	0.01 3	0.10 1	0.42 5	0.12 4	0.57 1	0.04 4

CroCo-Stereo	0.52 2	0.32 4	0.07 1	0.08 3	0.13 8	0.04 2	0.01 1	0.23 2	0.15 8	0.11 3	0.00 1	0.48 7	0.09 4	0.01 1	2.50 4	2.46 12	0.53 2	0.39 5	1.03 5	0.10 1	1.69 10	2.25 8	0.01 3	0.14 3	0.39 3	0.22 5	0.70 3	0.04 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	1.95 18	3.49 53	0.53 8	0.23 10	0.08 5	0.23 14	0.05 6	5.33 40	0.32 18	1.87 20	4.74 76	3.84 40	2.12 88	0.22 14	5.47 34	3.61 27	1.65 12	1.44 20	2.77 18	0.59 10	1.59 9	4.86 29	0.11 5	0.89 36	0.82 9	0.24 8	5.22 27	0.43 10

AANet_RVC	1.52 12	0.70 8	0.67 11	0.26 11	1.74 80	0.11 4	0.69 74	1.92 12	1.46 78	0.83 11	0.25 19	0.43 5	0.96 39	0.21 13	7.30 60	2.86 16	1.51 8	1.32 17	1.39 9	1.27 23	0.83 3	1.15 3	0.25 6	0.59 21	1.73 28	1.40 24	3.95 20	5.16 54

test croco	2.32 23	4.62 92	0.84 21	0.52 28	1.18 60	0.31 24	0.12 15	3.40 20	0.39 21	4.02 47	0.02 10	1.97 19	0.46 23	0.08 7	5.29 26	4.65 50	3.85 32	2.89 51	5.91 40	0.65 11	4.12 33	5.21 35	0.26 7	0.68 22	2.46 34	1.67 26	2.71 10	4.44 49

RAFT + AFF	1.62 14	0.95 11	0.71 12	0.45 22	0.05 4	0.56 33	0.17 30	3.65 25	0.12 5	2.78 31	0.00 1	3.77 39	0.41 20	0.25 18	5.51 35	2.21 8	3.18 24	0.50 6	5.51 32	0.29 6	4.42 40	3.51 17	0.29 8	0.53 17	2.10 31	0.32 12	1.50 5	0.12 6

SA	4.15 55	4.47 85	0.94 25	1.16 55	1.16 59	0.99 46	0.21 36	8.85 91	0.78 41	14.04 160	0.18 14	7.80 78	1.51 65	1.50 116	7.84 69	5.05 60	6.03 71	2.93 53	6.59 55	1.71 32	4.53 42	8.41 96	0.33 9	1.77 74	3.48 42	5.82 75	9.92 98	4.01 46

RAFT+CT+SA	2.37 26	4.62 92	0.79 15	0.68 39	0.23 11	0.13 5	0.06 10	6.04 49	0.29 15	6.20 73	0.01 8	4.71 51	1.92 76	0.34 27	3.66 12	4.41 43	2.01 18	1.59 25	4.42 25	0.99 19	4.39 39	7.38 83	0.34 10	0.70 23	1.28 17	0.38 15	5.40 32	0.90 13

AEACV	1.08 6	2.36 27	0.81 17	0.16 7	0.16 9	0.15 7	0.08 13	0.11 1	0.09 3	0.00 1	0.00 1	0.57 9	0.28 10	0.11 9	3.79 14	3.65 28	1.79 13	0.89 11	2.80 19	1.43 25	2.40 16	4.40 25	0.35 11	0.30 6	0.31 1	0.26 11	1.85 6	0.02 3

Sa-1000	4.82 69	4.54 90	0.97 27	0.94 47	1.41 71	1.16 51	0.26 41	9.36 97	1.31 67	13.81 158	0.74 27	5.59 60	1.86 75	1.82 127	9.30 90	5.32 73	8.02 108	3.82 73	10.50 89	1.93 44	6.62 82	9.47 109	0.40 12	2.13 93	8.51 98	5.62 74	10.31 107	4.46 50

StereoIM	1.63 15	0.82 10	0.50 7	0.17 8	0.40 24	0.10 3	0.09 14	0.44 6	0.45 23	2.08 23	0.00 1	1.14 11	0.17 6	0.03 3	3.49 10	3.67 29	2.57 21	1.86 33	5.78 38	0.84 17	2.77 18	3.77 21	0.41 13	0.44 11	2.82 39	2.23 36	2.33 8	4.64 51

TESTraft	2.77 29	4.56 91	0.81 17	0.55 29	0.27 14	0.23 14	0.16 28	5.54 43	0.39 21	5.52 62	0.23 17	1.81 17	2.25 101	1.13 94	7.43 63	5.23 68	3.63 31	1.19 13	4.75 27	1.60 29	4.10 32	9.80 115	0.42 14	0.81 31	1.50 20	2.68 42	5.79 37	2.34 35

TestStereo1	3.03 33	5.04 107	0.81 17	0.49 23	0.30 17	0.18 8	0.17 30	5.71 46	0.46 24	6.13 69	0.18 14	1.72 15	2.24 97	1.09 89	7.91 71	5.36 75	3.95 37	1.44 20	5.59 33	1.81 37	6.27 73	10.29 123	0.43 15	0.75 27	1.63 24	2.85 44	6.46 51	2.51 37

SA-5K	3.03 33	5.04 107	0.81 17	0.49 23	0.30 17	0.18 8	0.17 30	5.71 46	0.46 24	6.13 69	0.18 14	1.72 15	2.24 97	1.09 89	7.91 71	5.36 75	3.95 37	1.44 20	5.59 33	1.81 37	6.27 73	10.29 123	0.43 15	0.75 27	1.63 24	2.85 44	6.46 51	2.51 37

RYNet	1.59 13	0.41 5	0.43 5	0.18 9	0.28 15	0.50 32	0.07 11	1.74 9	1.33 70	0.44 7	0.14 13	0.38 4	0.21 8	0.03 3	5.46 31	1.79 1	0.88 5	3.68 72	1.29 7	0.10 1	1.17 6	0.58 1	0.44 17	0.31 9	1.53 22	15.53 147	2.98 12	0.96 14

iRaftStereo_RVC	1.40 9	1.41 13	0.89 24	0.43 18	0.33 20	0.29 20	0.03 4	3.60 24	0.21 11	0.41 6	1.65 41	1.69 14	0.31 13	0.24 17	2.63 6	2.33 9	1.93 17	0.78 8	2.22 14	0.65 11	3.29 21	5.39 40	0.48 18	0.72 24	0.94 11	0.24 8	3.75 16	0.84 12

MIF-Stereo	1.78 17	0.80 9	0.63 10	0.11 6	0.33 20	0.21 11	0.04 5	2.26 16	0.35 19	4.41 53	0.01 8	2.60 27	0.39 17	0.07 6	5.04 22	4.05 35	2.47 20	1.77 31	6.38 48	0.79 16	4.23 35	3.53 18	0.53 19	0.57 19	1.46 19	1.68 29	1.30 4	1.99 26

MIF-Stereo (partial)	2.06 21	4.53 89	0.78 14	0.40 16	0.71 34	0.29 20	0.16 28	1.54 8	0.55 27	1.29 16	0.03 11	1.18 12	0.56 27	0.14 10	5.04 22	4.75 53	3.91 35	2.49 46	3.02 20	0.88 18	4.06 31	4.54 27	0.57 20	0.72 24	2.50 35	1.85 32	5.16 25	3.97 45

delet	1.13 7	1.39 12	0.97 27	0.34 14	1.00 45	1.13 49	0.41 54	0.98 7	0.21 11	1.21 15	0.44 20	0.86 10	0.44 22	0.80 67	3.65 11	2.11 5	1.55 9	0.86 10	0.87 4	0.55 9	1.77 11	1.44 4	0.57 20	0.88 34	1.13 13	0.23 6	3.76 17	1.07 17

MIM_Stereo	2.33 25	4.25 73	1.37 42	0.67 37	0.53 26	0.71 40	0.17 30	4.25 36	0.35 19	3.20 39	0.72 26	2.78 29	0.38 16	0.56 46	5.00 21	5.53 82	3.23 25	2.53 47	4.66 26	2.07 47	4.47 41	5.61 45	0.58 22	1.02 40	1.39 18	0.67 19	4.67 21	1.56 20

Former-RAFT_DAM_RVC	3.91 43	2.41 28	1.55 48	0.71 43	0.64 31	0.24 16	0.14 22	6.57 57	0.89 46	6.31 76	4.86 84	4.74 52	1.16 48	0.23 16	8.94 82	4.62 49	5.86 68	2.78 49	5.69 35	2.26 52	4.71 46	7.30 81	0.64 23	0.48 12	5.50 65	14.17 141	3.70 15	8.42 82

HCRNet	3.09 36	3.26 46	0.86 22	1.50 67	0.28 15	0.43 29	0.62 67	2.61 18	0.10 4	37.69 227	2.67 51	4.83 53	0.20 7	0.41 33	4.41 17	2.20 7	2.07 19	0.85 9	2.64 17	0.68 14	2.99 19	3.22 14	0.65 24	0.75 27	0.78 8	0.54 17	5.19 26	1.00 15

ARAFT	2.62 28	3.89 61	1.00 30	0.43 18	0.25 12	0.33 26	0.05 6	3.52 23	0.31 17	4.81 55	1.57 38	2.23 21	0.41 20	0.69 61	5.73 36	4.43 44	5.21 56	4.32 93	5.36 31	1.64 30	6.06 68	5.64 47	0.72 25	0.51 16	4.37 48	0.32 12	5.33 30	1.69 21

AFF-stereo	2.31 22	2.33 25	1.76 54	0.50 26	0.38 22	1.63 64	0.45 57	5.05 38	0.67 37	2.93 34	0.58 21	2.86 30	0.55 25	0.19 12	5.46 31	3.38 23	1.91 15	1.64 26	6.42 50	0.67 13	4.13 34	4.51 26	0.73 26	0.88 34	3.57 43	2.74 43	4.99 23	1.33 18

CVANet_RVC	2.32 23	3.35 50	2.89 77	3.19 102	1.68 79	2.83 94	1.72 105	4.18 32	1.27 66	0.84 12	8.03 118	3.11 34	0.85 35	1.04 86	2.57 5	2.89 17	1.91 15	1.66 27	1.65 10	1.78 35	2.27 15	3.68 20	0.74 27	0.82 32	1.50 20	0.50 16	2.56 9	3.12 42

anonymousdsp	1.49 11	0.56 6	0.77 13	0.35 15	0.26 13	0.19 10	0.02 2	2.11 15	0.13 6	0.30 4	2.38 48	1.28 13	0.30 12	0.41 33	4.67 18	3.17 19	1.64 11	1.32 17	2.27 15	1.49 26	3.91 27	5.12 32	0.76 28	0.55 18	0.92 10	0.04 2	5.25 28	0.16 8

anonymousdsp2	3.39 39	4.36 80	2.82 75	0.60 30	0.58 28	1.78 72	0.15 24	6.54 56	0.30 16	4.12 49	4.54 72	4.48 45	0.51 24	1.27 103	5.82 39	4.50 47	3.42 27	2.18 37	11.40 97	2.21 49	4.87 49	8.18 95	0.78 29	1.36 57	3.71 46	1.01 23	6.56 53	3.58 43

sCroCo_RVC	7.03 102	3.31 49	1.19 39	0.49 23	1.02 46	3.09 98	0.58 65	9.79 107	3.54 127	6.01 68	3.52 59	4.54 47	5.12 141	1.02 85	10.98 115	13.72 204	12.36 163	8.89 164	18.51 146	6.56 128	17.09 183	15.71 192	0.78 29	2.57 109	9.80 108	7.46 90	13.51 138	8.78 86

GMStereo	3.90 42	4.67 94	0.58 9	0.94 47	0.83 39	1.92 76	0.62 67	9.11 94	0.66 36	2.63 28	0.76 28	13.50 128	0.28 10	0.37 29	5.75 37	4.10 36	7.59 104	1.33 19	14.31 116	2.03 46	5.87 67	4.28 23	0.78 29	1.64 66	5.42 63	4.07 59	9.09 83	2.16 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ProNet	0.57 3	0.19 2	0.45 6	0.03 1	0.00 1	0.22 13	0.91 87	0.30 5	0.03 1	0.01 2	1.23 32	0.20 1	0.01 1	0.36 28	2.90 8	2.03 4	0.88 5	0.19 2	0.39 1	0.25 5	0.69 1	1.90 6	0.79 32	0.50 14	0.45 6	0.01 1	0.60 2	0.00 1

TDLM	1.48 10	1.86 16	1.68 52	0.63 31	1.31 68	0.91 42	1.05 91	2.32 17	0.68 38	0.38 5	6.18 103	2.45 25	0.84 34	0.88 76	1.83 1	2.14 6	1.89 14	1.30 16	1.09 6	1.05 20	1.05 5	2.29 9	0.81 33	0.48 12	0.50 7	0.25 10	1.97 7	2.12 29

CASnet	4.34 63	5.12 114	1.12 36	0.70 42	0.75 36	0.58 34	0.39 51	9.19 96	1.02 57	15.09 178	2.50 49	13.52 130	1.38 59	0.41 33	9.16 86	3.35 22	3.91 35	1.04 12	12.44 107	1.51 27	7.51 95	5.97 52	0.82 34	0.86 33	4.21 47	0.98 22	7.10 60	6.60 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT_CTSACE	2.04 20	4.00 63	0.80 16	0.63 31	0.32 19	0.29 20	0.07 11	5.38 42	0.17 10	8.08 98	0.24 18	3.59 38	1.27 51	0.26 19	3.70 13	2.63 14	1.58 10	0.62 7	2.45 16	0.34 8	2.72 17	6.97 76	0.83 35	0.57 19	1.17 14	0.35 14	5.70 33	0.28 9

MMNet	1.65 16	1.44 14	0.88 23	0.44 20	1.32 69	0.45 30	0.51 61	2.06 14	0.62 33	0.61 10	1.84 43	1.95 18	0.33 14	1.26 101	4.19 16	2.57 13	2.63 22	2.03 35	3.03 21	1.64 30	2.05 12	2.24 7	0.83 35	1.59 65	1.20 15	0.96 21	4.81 22	1.03 16

raft_robust	6.05 89	4.31 76	1.14 37	1.73 74	0.82 38	1.84 75	0.42 55	10.69 127	1.36 72	28.25 216	1.33 33	9.02 91	2.26 102	0.97 83	6.44 47	6.14 100	7.04 89	4.22 90	12.24 103	2.30 54	8.42 113	10.32 125	0.84 37	1.74 71	8.13 96	13.91 139	9.82 96	7.69 76

CAS	3.47 40	4.05 67	0.94 25	1.04 53	0.95 43	0.38 27	0.52 63	1.78 10	0.94 51	2.75 29	6.87 108	2.43 24	3.19 121	0.33 25	6.02 42	3.97 33	5.09 54	2.36 43	6.14 43	1.98 45	4.66 43	5.65 48	0.86 38	0.22 4	6.08 71	5.26 70	7.35 65	11.91 110

AASNet	1.37 8	2.02 19	1.00 30	0.44 20	1.98 87	1.30 55	0.49 59	2.04 13	0.15 8	0.50 8	1.09 29	0.56 8	0.21 8	0.65 55	4.03 15	2.34 10	1.50 7	1.80 32	1.67 11	1.12 21	2.10 13	2.66 11	0.86 38	0.99 38	1.25 16	0.63 18	2.94 11	0.63 11

FINET	4.84 71	2.73 33	2.91 78	3.55 109	1.54 74	1.77 70	1.63 104	3.80 27	4.30 141	4.15 50	4.26 69	4.84 54	3.87 128	1.56 118	19.30 187	7.15 124	5.60 66	2.00 34	10.33 87	2.91 76	6.25 72	6.56 68	0.88 40	2.29 98	5.74 67	7.34 88	7.02 59	6.37 64

RASNet	4.13 53	3.59 55	4.20 110	1.66 69	1.93 86	2.75 92	0.76 79	8.13 76	2.62 113	3.54 41	3.29 56	4.55 48	2.60 108	0.66 58	5.24 25	4.34 39	4.71 49	2.39 44	4.97 28	2.61 71	5.29 53	6.22 55	0.89 41	4.31 141	3.31 41	6.46 84	9.92 98	10.66 100

test_4	3.07 35	2.77 34	2.57 71	0.66 34	0.62 30	0.48 31	0.39 51	7.02 64	0.26 13	13.75 157	1.17 31	5.21 58	0.55 25	0.40 30	4.72 20	5.75 87	3.87 33	2.16 36	4.02 24	1.40 24	3.94 29	5.87 50	0.90 42	1.07 41	2.56 36	2.26 37	6.13 45	2.45 36

GLC_STEREO	5.61 82	5.42 128	4.07 106	1.90 79	2.18 93	0.86 41	0.39 51	9.53 101	0.84 42	13.27 154	6.70 106	8.87 90	1.55 66	2.01 129	6.04 43	5.11 62	12.60 164	2.32 42	9.56 82	2.99 82	17.88 192	9.98 119	0.92 43	1.34 55	4.45 49	1.79 30	13.27 135	5.66 60

test_3	5.64 83	3.29 48	3.97 104	1.97 82	1.90 83	1.64 65	0.72 76	10.37 120	0.59 31	15.61 182	1.14 30	20.54 167	1.27 51	0.55 44	9.94 95	5.85 89	7.42 99	3.91 77	14.64 121	2.30 54	6.70 85	12.93 170	0.93 44	1.77 74	5.86 68	4.36 62	7.52 69	4.70 52

TestStereo	5.43 78	5.18 117	3.77 94	2.21 87	0.70 32	3.59 104	0.14 22	12.22 146	0.62 33	21.12 201	2.16 47	12.22 114	1.59 68	0.33 25	6.76 48	3.22 20	6.87 87	1.26 15	14.41 117	1.92 43	12.12 150	5.00 31	0.93 44	0.92 37	6.36 75	3.76 56	10.42 111	6.72 69

GMOStereo	4.29 59	3.81 57	1.03 32	1.66 69	1.21 62	0.59 35	0.89 83	8.71 86	0.92 47	14.91 172	0.68 22	6.44 66	1.33 55	0.32 21	5.44 27	6.43 107	5.22 57	3.98 79	8.64 71	2.44 60	5.51 58	10.60 128	0.94 46	1.33 51	7.36 83	3.40 49	9.67 88	2.32 31

error version	4.29 59	3.81 57	1.03 32	1.66 69	1.21 62	0.59 35	0.89 83	8.71 86	0.92 47	14.91 172	0.68 22	6.44 66	1.33 55	0.32 21	5.44 27	6.43 107	5.22 57	3.98 79	8.64 71	2.44 60	5.51 58	10.60 128	0.94 46	1.33 51	7.36 83	3.40 49	9.67 88	2.32 31

test-v	4.29 59	3.81 57	1.03 32	1.66 69	1.21 62	0.59 35	0.89 83	8.71 86	0.92 47	14.91 172	0.68 22	6.44 66	1.33 55	0.32 21	5.44 27	6.43 107	5.22 57	3.98 79	8.64 71	2.44 60	5.51 58	10.60 128	0.94 46	1.33 51	7.36 83	3.40 49	9.67 88	2.32 31

test-2	4.29 59	3.81 57	1.03 32	1.66 69	1.21 62	0.59 35	0.89 83	8.71 86	0.92 47	14.91 172	0.68 22	6.44 66	1.33 55	0.32 21	5.44 27	6.43 107	5.22 57	3.98 79	8.64 71	2.44 60	5.51 58	10.60 128	0.94 46	1.33 51	7.36 83	3.40 49	9.67 88	2.32 31

HITNet	3.31 38	1.99 18	1.46 44	2.34 89	1.02 46	0.29 20	0.12 15	6.87 61	1.88 91	9.72 111	3.58 61	6.82 71	1.23 49	0.44 39	6.35 45	3.06 18	3.53 29	2.25 40	3.25 22	1.86 41	3.83 26	5.20 34	0.94 46	1.55 63	2.36 33	2.18 34	8.45 75	6.73 71
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
LL-Strereo2	3.00 32	2.17 22	1.57 50	0.42 17	0.38 22	0.41 28	0.12 15	7.21 68	0.48 26	11.55 134	1.53 36	3.57 37	0.40 19	1.81 126	4.70 19	5.18 65	4.00 39	1.46 23	8.85 79	1.86 41	4.86 47	6.73 70	0.99 51	0.50 14	1.94 29	1.67 26	5.32 29	1.43 19

CFNet	4.85 72	4.04 66	2.27 63	4.54 116	2.60 109	2.45 87	1.39 97	6.79 60	0.96 52	4.30 52	4.87 85	17.29 158	3.33 123	0.57 47	7.60 65	3.46 24	4.61 48	2.99 56	5.89 39	2.60 69	4.70 45	4.05 22	0.99 51	1.30 48	9.51 102	8.10 92	9.05 82	10.68 101

test_1	5.18 73	3.23 44	4.10 107	1.86 77	1.87 82	1.70 68	0.74 77	9.64 104	0.56 28	11.01 128	1.60 39	16.58 152	1.15 47	0.60 52	10.10 97	5.94 92	7.11 90	3.28 63	14.57 120	2.21 49	6.61 80	11.28 141	1.01 53	1.91 84	5.33 61	2.95 47	7.33 64	5.53 57

raft+_RVC	2.93 31	2.63 31	2.15 59	0.63 31	0.43 25	1.15 50	0.22 37	5.94 48	0.69 39	6.53 77	2.88 52	4.15 43	0.61 29	0.15 11	6.01 41	5.28 72	3.49 28	1.57 24	7.08 62	1.72 33	3.52 24	5.27 38	1.01 53	0.74 26	3.64 45	2.32 39	6.35 49	3.03 40

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 37	4.03 65	3.24 84	0.74 44	0.70 32	1.68 67	0.51 61	8.26 78	1.48 79	2.78 31	2.02 45	4.95 56	0.63 30	0.22 14	7.74 68	3.30 21	3.31 26	1.24 14	7.45 64	1.82 40	5.00 50	5.60 44	1.02 55	1.31 49	5.88 69	2.65 41	5.98 42	3.05 41

test-3	5.18 73	3.23 44	4.10 107	1.86 77	1.86 81	1.70 68	0.74 77	9.64 104	0.56 28	10.91 126	1.64 40	16.57 151	1.14 45	0.60 52	10.11 98	5.95 93	7.17 92	3.29 64	14.55 118	2.22 51	6.62 82	11.30 143	1.03 56	1.91 84	5.35 62	2.94 46	7.28 63	5.55 58

BEATNet_4x	5.91 87	3.06 39	2.41 67	3.36 105	2.33 100	1.06 47	0.94 88	8.38 82	3.63 131	16.74 188	3.67 65	9.64 96	3.53 124	1.41 113	11.00 117	6.56 113	7.12 91	6.46 138	6.66 59	2.95 79	9.82 124	11.80 151	1.03 56	3.52 125	4.86 55	5.50 73	11.11 117	10.98 106

HGLStereo	4.14 54	2.92 36	3.21 83	1.20 58	2.32 99	2.28 83	1.00 90	4.22 34	1.17 64	3.83 45	13.14 166	2.77 28	1.41 61	1.29 104	5.78 38	5.63 86	7.47 100	5.21 117	6.46 52	3.22 89	5.83 66	5.97 52	1.05 58	2.06 89	6.18 72	6.25 82	6.14 46	3.76 44

FADNet	8.90 135	6.06 140	3.45 88	5.86 134	3.92 124	4.58 113	8.86 160	16.32 173	3.05 119	15.60 181	13.11 165	14.34 137	5.46 148	2.10 131	16.01 163	5.56 84	5.92 70	5.93 129	24.14 175	6.27 127	10.29 132	8.68 99	1.06 59	2.89 115	13.92 147	13.78 137	9.65 86	13.41 124

4D-IteraStereo	3.99 47	1.49 15	3.80 96	0.94 47	0.73 35	0.31 24	0.23 38	8.33 80	0.59 31	13.23 153	1.85 44	5.79 64	0.78 33	0.81 68	6.22 44	5.97 94	4.98 51	3.09 59	7.84 66	1.79 36	8.76 116	10.07 120	1.07 60	1.31 49	3.57 43	4.85 67	7.25 62	2.09 27

DMCA	2.02 19	2.22 23	2.01 58	0.50 26	0.93 42	1.27 54	0.19 34	1.78 10	1.50 80	1.85 19	2.97 53	3.06 33	0.35 15	0.78 66	5.18 24	3.53 26	2.90 23	2.60 48	2.19 13	1.25 22	3.12 20	3.48 16	1.07 60	1.34 55	1.04 12	1.42 25	3.89 18	2.11 28

R-Stereo Train	7.50 111	5.21 118	4.96 125	4.81 119	1.90 83	5.37 122	0.13 19	10.31 117	2.67 115	13.06 145	8.27 121	13.07 125	2.12 88	0.65 55	10.76 110	8.91 151	11.09 149	5.40 121	15.52 129	4.08 100	11.16 142	11.69 147	1.07 60	1.89 80	12.73 136	13.26 134	8.91 80	13.40 122

RAFT-Stereo	7.50 111	5.21 118	4.96 125	4.81 119	1.90 83	5.37 122	0.13 19	10.31 117	2.67 115	13.06 145	8.27 121	13.07 125	2.12 88	0.65 55	10.76 110	8.91 151	11.09 149	5.40 121	15.52 129	4.08 100	11.16 142	11.69 147	1.07 60	1.89 80	12.73 136	13.26 134	8.91 80	13.40 122
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
psm_up	7.69 116	5.27 122	6.12 146	7.22 144	4.16 126	8.44 146	2.34 115	10.50 125	10.07 171	6.59 78	5.97 98	8.07 83	6.02 151	2.94 142	13.42 144	6.02 96	8.60 117	4.73 107	12.98 110	4.58 110	6.19 69	6.32 57	1.08 64	6.12 162	12.40 134	18.39 165	12.16 126	10.87 103

IPLG	4.24 57	4.17 71	2.20 60	0.68 39	1.13 57	1.55 61	1.22 94	7.89 74	0.63 35	5.66 64	2.08 46	7.70 75	2.18 92	0.90 77	7.60 65	4.74 52	7.33 95	4.60 102	6.54 54	2.28 53	3.92 28	10.36 126	1.09 65	1.71 70	5.10 58	9.17 100	6.94 57	5.00 53

GANet	2.42 27	1.95 17	1.89 56	2.15 86	2.20 95	3.78 107	1.77 106	4.21 33	0.85 43	1.76 18	5.06 90	4.57 49	0.73 32	1.41 113	3.33 9	2.76 15	3.59 30	3.82 73	2.01 12	0.78 15	1.56 8	3.33 15	1.10 66	1.37 58	2.06 30	0.76 20	3.94 19	2.62 39

dd	6.86 98	5.35 125	1.14 37	24.72 196	0.60 29	12.40 167	0.98 89	8.44 83	0.56 28	7.82 93	0.11 12	26.27 176	0.39 17	1.26 101	8.44 78	5.04 59	16.15 181	2.90 52	20.80 159	2.20 48	5.14 52	4.67 28	1.11 67	2.16 95	7.40 87	2.39 40	10.58 112	6.27 63

CFNet_RVC	6.00 88	5.59 131	4.72 116	5.12 123	4.80 134	4.81 116	1.17 93	6.16 51	2.48 107	5.62 63	10.61 145	7.86 80	1.93 78	1.13 94	13.61 148	4.75 53	5.84 67	4.41 98	7.57 65	3.91 96	7.48 92	6.90 73	1.11 67	2.98 116	10.57 120	10.04 107	10.27 106	10.47 98

LMCR-Stereo	5.87 86	4.35 77	3.34 85	1.22 59	2.03 89	3.04 97	0.20 35	7.49 70	2.50 109	6.88 83	4.15 68	10.75 102	0.94 37	0.73 65	9.32 91	5.61 85	10.09 137	4.83 109	17.85 142	6.65 129	9.53 120	9.49 110	1.13 69	2.80 114	5.45 64	5.39 71	10.69 113	11.94 111

s12784h	7.59 114	6.64 144	5.31 134	8.38 150	4.49 130	1.55 61	0.35 46	9.51 100	1.93 95	10.78 125	4.75 77	15.84 147	6.65 154	0.67 60	6.82 51	5.52 81	9.19 124	2.47 45	11.23 94	1.81 37	10.85 137	6.41 61	1.14 70	1.87 79	11.47 126	15.68 148	16.61 157	26.90 179

EGLCR-Stereo	5.43 78	4.87 101	4.77 117	0.67 37	0.97 44	3.61 105	0.12 15	8.74 90	1.78 88	8.91 105	3.52 59	9.05 93	2.47 106	1.04 86	5.46 31	5.76 88	6.73 82	4.23 92	8.81 78	2.36 57	9.21 118	10.88 135	1.15 71	1.66 68	6.38 76	4.86 68	14.90 146	13.73 127

RALCasStereoNet	4.35 64	5.09 112	3.69 93	1.35 62	1.42 72	1.79 73	0.85 81	7.96 75	0.72 40	8.73 104	4.64 75	7.54 73	1.02 42	0.42 36	7.87 70	6.24 102	6.77 83	4.66 104	5.71 36	2.60 69	5.78 65	6.51 63	1.16 72	2.14 94	6.39 77	4.72 66	5.11 24	6.64 67

FADNet-RVC	7.21 109	5.12 114	2.88 76	5.40 126	3.71 120	2.30 84	6.27 142	12.00 143	2.03 99	11.39 131	5.22 92	13.63 133	3.74 127	1.67 123	17.93 180	5.91 91	6.82 85	4.04 84	19.54 151	5.81 120	7.11 88	7.81 91	1.17 73	5.65 159	8.17 97	10.78 114	7.75 71	10.91 104

LoS_RVC	4.04 49	4.37 81	4.60 113	0.32 12	1.04 50	0.26 17	0.38 49	3.48 21	1.12 62	5.36 60	4.79 79	3.01 31	2.65 109	0.40 30	6.93 53	5.22 66	4.19 43	4.04 84	8.68 75	2.52 65	8.26 111	6.94 74	1.18 74	0.30 6	9.61 104	3.67 54	7.38 66	8.50 83

tt_ll	4.04 49	4.37 81	4.60 113	0.32 12	1.04 50	0.26 17	0.38 49	3.48 21	1.12 62	5.36 60	4.79 79	3.01 31	2.65 109	0.40 30	6.93 53	5.22 66	4.19 43	4.04 84	8.68 75	2.52 65	8.26 111	6.94 74	1.18 74	0.30 6	9.61 104	3.67 54	7.38 66	8.50 83

DLNR_Zeroshot_test	28.00 207	81.83 252	12.85 186	100.00 263	1.02 46	2.33 85	99.01 263	12.59 148	1.00 55	13.13 149	5.89 97	12.81 121	2.24 97	24.07 217	96.86 262	100.00 267	33.19 221	28.64 226	28.87 180	5.88 121	13.67 163	12.70 166	1.19 76	4.14 134	14.30 150	10.34 111	18.43 166	18.93 149

rafts_anoy	4.10 52	5.28 123	3.46 89	0.76 45	1.07 54	1.36 56	0.65 73	7.75 72	1.08 60	5.76 65	6.21 104	4.65 50	0.89 36	0.52 41	7.96 73	6.29 104	5.52 64	4.94 112	6.99 61	2.35 56	5.48 56	7.20 79	1.19 76	1.26 45	6.34 74	4.20 60	6.03 43	5.62 59

EKT-Stereo	10.24 151	7.17 148	5.94 144	9.87 157	4.82 135	9.94 155	10.43 168	10.27 115	2.51 110	10.11 117	10.21 139	14.40 139	2.06 82	1.15 97	14.49 153	10.68 170	12.93 166	10.86 184	20.47 156	7.18 139	19.38 199	14.00 181	1.22 78	2.48 108	19.15 174	19.25 167	13.14 133	12.25 114

DMCA-RVC	4.20 56	2.80 35	2.46 69	2.06 85	2.50 105	1.60 63	3.91 125	4.14 30	5.68 151	3.29 40	4.34 70	11.62 105	1.43 62	1.38 109	10.60 107	4.78 55	4.51 47	3.82 73	5.23 30	3.20 85	5.40 55	6.25 56	1.22 78	2.11 90	2.35 32	3.20 48	6.12 44	7.33 74

RALAANet	3.99 47	3.21 43	3.54 90	1.19 57	1.28 67	1.92 76	0.37 48	6.04 49	1.31 67	4.49 54	4.53 71	3.46 36	1.58 67	0.27 20	8.04 74	4.73 51	5.06 53	5.09 114	9.56 82	4.45 106	6.42 79	7.45 84	1.23 80	2.36 102	5.04 57	4.28 61	6.74 55	4.10 47

CREStereo++_RVC	4.82 69	4.71 95	4.82 119	1.18 56	1.67 78	0.27 19	0.24 39	7.01 63	1.31 67	8.33 99	3.27 55	8.81 89	7.68 162	0.57 47	8.23 77	5.43 79	8.62 118	1.76 30	6.14 43	1.75 34	6.38 77	5.54 42	1.24 81	1.09 42	5.69 66	7.05 87	10.78 114	10.46 97
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
AE-Stereo	6.96 100	4.72 96	4.98 127	5.02 121	1.21 62	1.77 70	2.32 113	9.06 93	0.97 54	14.06 161	1.56 37	16.24 150	2.11 86	1.10 92	10.16 99	7.71 135	10.84 144	5.95 130	12.72 108	6.14 125	10.28 131	12.68 165	1.26 82	5.31 155	11.02 122	8.15 93	11.85 124	8.84 88

UPFNet	2.80 30	2.08 20	2.72 74	1.48 66	2.05 90	2.71 90	1.45 99	4.24 35	1.59 81	2.77 30	2.57 50	2.11 20	0.64 31	1.73 124	6.78 50	3.46 24	4.04 40	3.22 62	5.75 37	3.37 92	2.18 14	3.10 13	1.27 83	1.68 69	2.79 38	2.21 35	5.77 36	1.83 22

ADLNet	4.78 68	5.77 134	2.55 70	2.37 90	3.09 117	3.37 102	1.44 98	6.29 53	1.76 87	3.10 37	5.98 99	17.05 155	2.19 93	10.10 192	7.71 67	4.04 34	4.84 50	3.52 69	5.20 29	2.98 81	3.49 23	6.41 61	1.30 84	1.42 60	5.26 60	7.50 91	5.92 41	4.42 48

MSKI-zero shot	8.49 129	5.05 109	4.89 123	3.10 101	2.11 92	4.14 110	1.62 103	12.73 150	1.98 97	12.06 137	10.21 139	12.11 109	1.84 73	0.58 49	11.33 122	10.25 168	10.71 142	4.33 94	20.93 160	7.77 150	11.15 141	12.31 159	1.31 85	3.34 123	10.19 114	19.55 171	15.45 150	18.28 147

CREStereo	5.18 73	5.10 113	4.33 111	1.45 65	0.57 27	0.91 42	0.13 19	9.54 102	2.07 100	10.04 115	4.11 67	12.15 112	2.80 115	0.84 72	6.88 52	6.63 114	9.31 125	1.68 29	6.15 45	2.54 67	8.14 106	5.90 51	1.37 86	1.48 62	6.90 82	7.45 89	9.76 93	11.65 109
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	5.47 80	4.92 104	4.80 118	0.91 46	1.08 56	0.92 44	0.27 42	6.90 62	2.00 98	9.81 113	3.41 57	11.69 106	0.99 40	0.82 70	10.91 114	6.28 103	8.36 113	1.66 27	11.00 92	1.53 28	8.61 114	5.62 46	1.37 86	0.36 10	9.64 107	9.34 101	9.77 95	14.79 133

CIPLG	3.95 44	4.47 85	1.56 49	1.43 64	1.06 53	1.44 58	0.63 70	9.98 111	1.42 75	6.90 84	4.91 86	7.76 77	1.25 50	2.95 143	7.18 56	4.98 58	6.37 74	2.23 38	6.63 57	2.99 82	6.61 80	6.54 67	1.39 88	1.90 82	4.79 54	1.67 26	5.76 35	1.89 23

IPLGR_C	3.97 46	4.52 88	1.51 46	1.40 63	1.05 52	1.46 59	0.60 66	9.93 108	1.36 72	7.14 86	4.83 83	7.82 79	1.30 54	3.04 144	7.18 56	5.11 62	6.37 74	2.28 41	6.46 52	2.94 78	6.69 84	6.53 66	1.39 88	1.91 84	4.69 53	1.99 33	5.87 40	1.94 24

IPLGR	6.49 97	6.27 142	3.85 100	2.83 95	2.07 91	1.18 53	0.63 70	10.23 113	0.86 45	8.03 96	9.43 130	12.25 115	2.59 107	0.81 68	10.61 108	5.27 71	6.78 84	6.46 138	15.92 132	6.23 126	6.23 71	11.42 144	1.40 90	3.17 120	10.22 115	12.80 130	9.76 93	7.94 78

ACRE	3.96 45	4.48 87	1.48 45	1.52 68	1.07 54	1.51 60	0.62 67	9.95 109	1.37 74	7.13 85	4.97 87	7.74 76	1.27 51	2.93 141	7.28 59	5.11 62	6.38 76	2.23 38	6.40 49	2.88 75	6.70 85	6.37 59	1.40 90	1.90 82	4.61 52	1.80 31	5.83 39	1.94 24

test-1	9.03 137	2.34 26	5.48 137	2.04 83	2.44 103	10.36 158	2.08 109	15.78 171	2.11 102	13.20 151	7.46 115	12.90 124	3.07 118	0.60 52	11.90 132	9.29 155	10.31 139	7.42 154	24.63 177	7.50 145	11.56 144	15.65 190	1.41 92	2.69 113	14.50 154	14.96 144	12.27 127	19.94 154

TRStereo	9.50 144	9.74 170	13.57 194	6.35 138	2.21 96	16.94 183	4.76 134	10.01 112	1.95 96	10.50 122	4.54 72	15.40 145	1.81 72	1.08 88	8.95 83	9.64 158	8.83 119	4.56 101	12.28 104	5.16 115	10.66 135	11.26 139	1.44 93	1.65 67	13.46 143	17.64 160	30.07 192	21.92 165

MIPNet	5.83 84	5.26 121	2.99 80	0.98 50	1.56 75	1.98 79	1.61 102	9.96 110	1.11 61	5.14 58	5.05 89	12.09 108	3.90 129	0.84 72	8.96 84	6.11 99	8.51 115	5.12 116	10.61 90	4.34 104	3.77 25	10.93 136	1.45 94	2.36 102	9.84 110	14.56 142	7.87 73	10.59 99

iResNet_ROB	5.34 76	4.86 100	3.99 105	2.90 97	1.66 77	2.83 94	2.34 115	7.80 73	1.45 77	6.14 71	7.77 117	4.52 46	9.57 165	0.92 79	7.42 62	5.40 78	7.37 98	4.91 110	11.52 98	3.30 90	5.49 57	3.56 19	1.45 94	4.26 139	8.06 95	5.94 78	9.61 85	9.22 91

PDISCO_ROB	5.41 77	3.28 47	2.38 65	2.89 96	2.24 97	1.67 66	2.19 110	5.28 39	2.32 103	2.53 27	5.17 91	5.18 57	2.10 83	1.79 125	8.46 80	7.12 122	6.44 77	10.68 181	6.43 51	4.63 111	8.67 115	9.64 113	1.48 96	2.61 110	7.46 88	6.84 86	17.41 159	9.17 90

AnonymousM	4.26 58	2.25 24	0.97 27	1.06 54	0.21 10	1.11 48	0.05 6	6.76 59	0.96 52	7.95 95	4.01 66	3.86 41	0.94 37	0.91 78	7.03 55	6.02 96	7.25 93	3.41 68	6.04 42	2.75 73	8.23 109	7.64 89	1.49 97	1.56 64	1.59 23	5.83 76	10.38 108	14.89 134

DN-CSS_ROB	5.84 85	3.98 62	4.89 123	2.48 91	3.06 114	0.98 45	0.50 60	10.91 130	1.70 86	10.36 120	11.91 157	14.40 139	4.86 140	0.59 51	9.97 96	3.88 30	7.49 103	3.54 70	15.42 128	2.91 76	8.10 105	5.59 43	1.49 97	5.32 156	6.22 73	3.87 57	7.44 68	5.87 61

IGEV_Zeroshot_test	10.39 152	4.22 72	14.36 198	14.50 173	4.31 127	6.95 138	8.83 159	13.16 153	3.13 122	13.18 150	13.93 176	14.20 136	2.65 109	0.95 80	8.66 81	10.81 174	10.38 140	4.82 108	17.18 141	8.58 159	11.86 148	12.19 154	1.50 99	3.55 128	21.75 186	13.80 138	19.90 168	21.23 160

XX-Stereo	8.88 134	2.94 37	4.34 112	7.37 145	1.20 61	6.54 136	2.32 113	12.63 149	1.03 58	11.47 133	9.68 134	13.58 131	2.14 91	0.95 80	11.94 134	11.04 181	9.63 129	5.48 123	14.82 122	6.02 124	9.17 117	8.79 102	1.54 100	1.11 43	33.29 209	11.65 120	12.59 129	26.46 177

IER	3.62 41	3.07 40	1.37 42	1.02 52	1.14 58	1.92 76	0.87 82	4.35 37	1.04 59	2.92 33	8.63 124	10.56 101	1.01 41	2.84 138	6.76 48	4.45 45	4.43 45	2.87 50	3.87 23	3.20 85	3.32 22	4.36 24	1.57 101	1.75 73	2.74 37	6.49 85	5.73 34	5.44 56

CFNet_pseudo	6.35 94	3.64 56	3.95 101	6.22 135	3.40 119	6.22 131	0.43 56	10.30 116	1.26 65	14.45 166	11.60 155	8.35 85	6.66 155	2.77 136	10.34 101	5.88 90	5.35 62	4.10 87	9.06 81	3.33 91	4.66 43	5.47 41	1.57 101	2.11 90	7.49 90	8.20 94	11.50 119	13.20 119

raftrobust	4.53 67	2.11 21	3.77 94	1.33 61	1.02 46	0.62 39	0.25 40	9.42 99	0.85 43	13.22 152	5.80 95	5.79 64	1.11 44	0.66 58	8.99 85	6.78 116	5.54 65	2.99 56	8.41 70	2.41 58	6.19 69	7.10 78	1.60 103	1.01 39	7.62 91	5.85 77	6.40 50	5.41 55

UNet	4.07 51	3.38 51	3.37 86	1.90 79	2.00 88	2.79 93	1.45 99	7.03 65	1.91 94	5.12 57	4.76 78	4.24 44	1.45 63	2.80 137	5.88 40	4.80 56	6.51 79	4.14 88	6.59 55	4.00 98	4.86 47	4.96 30	1.60 103	2.38 104	4.47 50	4.65 65	6.17 47	6.64 67

DISCO	4.36 65	4.01 64	1.58 51	2.04 83	2.19 94	4.90 119	4.07 127	4.05 29	3.87 133	4.97 56	7.45 114	2.57 26	2.23 96	0.71 63	8.10 76	4.26 38	6.68 81	4.39 97	9.03 80	3.53 95	5.04 51	6.00 54	1.61 105	1.80 77	4.55 51	4.87 69	7.21 61	5.94 62

HSM	7.17 106	4.87 101	5.10 129	4.72 118	4.35 128	2.09 80	1.92 107	13.26 155	1.88 91	9.97 114	10.55 142	9.39 95	4.41 136	1.59 120	13.06 142	5.37 77	11.25 153	4.34 95	10.38 88	4.80 113	11.09 140	6.88 72	1.66 106	4.23 138	9.89 111	11.75 121	11.65 122	13.04 118

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 91	5.63 132	4.87 122	3.55 109	8.43 160	3.01 96	12.59 180	6.37 54	7.74 162	5.80 67	5.61 93	13.50 128	2.29 103	6.72 183	14.49 153	3.92 31	4.47 46	3.11 60	6.63 57	2.83 74	4.23 35	5.18 33	1.67 107	1.79 76	4.98 56	9.78 104	6.92 56	8.19 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	6.05 89	4.28 75	2.23 62	4.71 117	2.24 97	4.86 117	1.33 96	8.64 85	2.39 104	6.18 72	12.61 161	13.59 132	7.05 159	0.58 49	8.09 75	5.25 69	5.39 63	4.22 90	14.95 124	4.52 108	7.49 93	5.69 49	1.68 108	4.14 134	7.48 89	5.95 79	10.01 101	7.68 75

iRaft-Stereo_20w	10.52 153	5.40 127	14.19 197	15.57 176	4.67 132	9.36 152	4.99 136	11.92 142	4.20 138	12.51 140	12.15 159	14.02 134	2.22 95	1.14 96	13.75 150	9.27 154	9.96 135	3.84 76	15.03 125	8.58 159	9.95 126	9.06 107	1.69 109	2.11 90	19.10 173	22.07 188	22.92 181	24.44 172

EAI-Stereo	9.00 136	5.32 124	5.61 139	5.46 128	5.04 139	7.34 139	7.45 152	12.95 151	3.41 125	10.50 122	9.99 138	13.44 127	1.92 76	1.38 109	14.88 155	11.30 184	9.83 132	4.93 111	18.90 148	9.69 170	9.61 121	11.55 145	1.72 110	3.08 118	12.74 138	12.56 127	13.29 136	19.20 150

APVNet	7.34 110	4.37 81	2.67 73	4.05 113	5.06 140	8.50 147	6.14 141	10.48 124	3.12 121	3.69 42	11.27 154	5.59 60	1.65 70	1.59 120	11.84 130	10.24 166	12.82 165	9.20 165	15.99 133	7.00 135	7.95 103	9.81 116	1.74 111	4.94 150	9.17 100	4.54 63	15.67 151	9.05 89

FADNet-RVC-Resample	6.87 99	5.38 126	3.18 82	3.36 105	2.87 110	2.67 89	4.17 129	11.61 140	3.51 126	15.21 179	4.97 87	11.31 104	3.14 120	3.26 148	11.75 128	5.35 74	6.94 88	7.39 153	12.03 101	7.21 140	6.35 76	11.21 138	1.76 112	8.18 172	7.65 92	8.35 95	5.82 38	10.93 105

iinet-f	5.53 81	4.11 69	2.38 65	2.32 88	0.76 37	4.74 115	1.51 101	3.77 26	1.00 55	5.76 65	15.94 184	7.90 81	3.29 122	0.55 44	10.32 100	6.53 111	6.17 73	3.17 61	19.31 150	5.24 116	7.25 91	8.85 103	1.77 113	1.86 78	6.64 80	2.26 37	9.26 84	6.72 69

GEStereo_RVC	9.38 143	7.49 151	3.61 92	5.83 133	4.98 138	7.52 140	5.21 137	11.13 134	3.60 130	10.48 121	5.85 96	15.81 146	4.52 138	2.84 138	11.24 120	10.88 178	14.69 173	12.38 195	24.24 176	8.74 162	12.65 154	12.15 153	1.78 114	6.26 163	10.48 119	9.69 103	9.94 100	19.29 151

Any-RAFT	8.19 125	4.90 103	10.50 173	5.80 132	3.78 121	1.17 52	0.77 80	9.70 106	1.60 82	8.47 100	11.26 153	12.44 118	1.05 43	0.72 64	11.34 123	7.87 139	9.33 126	4.19 89	18.87 147	4.47 107	11.84 147	10.68 132	1.80 115	2.31 99	16.30 161	19.31 168	10.24 102	20.46 157

RP	7.93 120	7.55 152	9.89 170	9.16 154	7.17 153	7.85 143	9.48 162	8.37 81	7.95 164	2.23 24	13.63 174	12.80 120	6.09 152	3.46 153	11.66 125	5.26 70	6.64 80	3.37 66	9.96 86	4.25 103	6.38 77	7.77 90	1.80 115	4.27 140	10.35 118	11.04 116	11.90 125	13.70 126

STTStereo	6.30 93	6.79 145	6.89 150	3.54 108	6.06 144	3.21 101	9.84 166	5.37 41	4.19 137	4.07 48	7.03 110	10.49 100	4.26 135	6.44 181	17.35 174	4.35 40	5.12 55	5.75 128	6.22 46	2.51 64	5.54 62	5.22 36	1.81 117	1.74 71	6.74 81	8.41 96	7.91 74	13.24 120

CES	6.28 92	2.98 38	1.77 55	0.69 41	1.40 70	1.43 57	0.36 47	30.80 206	1.60 82	6.30 75	13.83 175	8.43 87	1.96 79	0.53 42	7.21 58	7.08 121	8.18 112	3.02 58	6.70 60	2.59 68	24.93 216	6.37 59	1.82 118	0.76 30	7.71 93	3.66 53	7.57 70	9.83 92

LoS	9.22 140	4.15 70	1.51 46	1.26 60	1.58 76	3.09 98	0.29 45	49.58 232	2.48 107	25.58 210	30.53 223	14.96 143	2.40 105	0.84 72	6.37 46	7.85 137	8.05 109	3.37 66	11.27 95	2.42 59	10.92 138	8.42 97	1.84 119	1.42 60	14.88 156	9.13 99	9.71 92	14.97 135

sAnonymous2	7.06 104	3.11 41	1.22 40	0.66 34	0.90 40	3.81 108	0.28 43	13.71 157	3.56 128	3.78 43	6.09 100	5.62 62	4.01 130	0.43 37	10.38 102	10.81 174	11.06 147	9.65 170	19.93 153	7.58 148	11.77 145	13.75 178	1.89 120	2.01 87	11.14 124	10.75 112	10.41 109	12.21 112

CroCo_RVC	7.06 104	3.11 41	1.22 40	0.66 34	0.90 40	3.81 108	0.28 43	13.71 157	3.56 128	3.78 43	6.09 100	5.62 62	4.01 130	0.43 37	10.38 102	10.81 174	11.06 147	9.65 170	19.93 153	7.58 148	11.77 145	13.75 178	1.89 120	2.01 87	11.14 124	10.75 112	10.41 109	12.21 112

Anonymous	7.93 120	5.46 129	1.96 57	1.01 51	1.43 73	2.71 90	0.48 58	10.72 128	4.55 142	3.03 36	3.26 54	7.64 74	5.30 144	1.36 108	10.75 109	12.78 192	13.11 167	10.39 174	24.08 173	8.01 154	17.70 190	13.86 180	1.89 120	4.14 134	12.32 133	10.33 110	14.49 145	11.42 107

RTSC	10.02 150	4.84 99	4.82 119	4.31 114	5.78 143	6.86 137	6.87 147	10.31 117	10.00 170	6.68 79	13.62 173	7.51 72	6.94 158	3.58 157	17.58 178	10.72 171	14.95 175	7.27 151	20.14 155	6.98 134	12.67 155	12.29 157	2.01 123	6.59 164	9.83 109	12.75 129	14.09 144	30.59 185

MyStereo	8.51 130	6.89 147	8.12 160	4.35 115	2.55 107	1.79 73	0.63 70	11.40 137	4.84 144	11.23 130	5.72 94	14.36 138	3.07 118	0.53 42	11.80 129	7.75 136	7.81 105	6.18 136	21.27 162	7.48 144	10.95 139	11.29 142	2.02 124	3.75 131	16.90 165	19.03 166	18.10 164	9.92 93

cross-raft	8.45 127	5.93 138	5.25 133	3.68 111	2.36 101	3.38 103	0.69 74	12.16 145	1.33 70	13.85 159	9.94 137	14.13 135	1.85 74	1.09 89	9.28 89	10.98 180	10.68 141	4.34 95	22.38 166	8.07 157	12.96 158	15.69 191	2.04 125	2.41 106	13.22 141	12.01 124	13.21 134	15.25 136

GES	6.96 100	5.77 134	2.99 80	2.54 93	2.99 111	6.21 130	2.68 120	7.46 69	3.09 120	9.09 108	7.67 116	5.22 59	1.78 71	3.52 155	15.09 156	8.28 144	12.16 161	6.94 145	21.59 164	7.17 138	10.61 134	8.53 98	2.06 126	4.39 144	5.89 70	4.58 64	8.71 76	10.80 102

RAFT-Test	8.62 133	5.23 120	5.19 132	5.60 130	2.38 102	2.23 82	1.27 95	11.26 135	1.60 82	12.29 139	11.92 158	12.55 119	2.32 104	1.21 99	9.80 94	11.74 186	10.82 143	5.07 113	22.12 165	9.72 171	12.92 156	12.48 160	2.07 127	2.43 107	13.00 139	15.69 149	13.59 139	16.21 140

MSMDNet	8.24 126	5.51 130	5.42 136	1.73 74	2.44 103	2.42 86	1.05 91	10.24 114	1.62 85	11.46 132	10.58 143	11.87 107	3.62 125	1.32 107	9.46 93	11.94 187	11.12 151	5.21 117	22.87 172	13.50 190	12.31 152	13.05 172	2.07 127	2.39 105	11.80 129	8.70 98	13.41 137	15.41 137

anonymity	9.69 147	3.42 52	11.95 182	6.50 139	3.80 122	4.68 114	2.46 118	13.17 154	3.19 123	12.79 141	27.19 213	11.08 103	2.02 80	1.10 92	8.44 78	10.04 162	9.02 122	3.91 77	16.89 138	8.67 161	9.70 122	11.18 137	2.09 129	2.18 96	16.33 162	23.14 191	12.42 128	24.15 171

MyStereo04	7.63 115	6.01 139	6.84 149	3.45 107	2.51 106	2.22 81	0.55 64	10.61 126	3.85 132	10.28 119	3.42 58	14.93 142	1.59 68	0.51 40	10.99 116	7.85 137	7.34 96	6.13 135	16.95 139	7.12 136	10.52 133	10.18 122	2.18 130	3.54 127	12.43 135	17.70 161	16.28 155	10.07 96

dad	14.07 172	7.76 157	1.70 53	31.65 200	8.54 161	17.15 185	21.46 200	25.28 197	2.10 101	24.23 207	1.51 35	36.94 188	12.78 175	2.09 130	11.90 132	6.54 112	22.40 207	4.01 83	33.72 193	2.72 72	14.06 165	6.32 57	2.33 131	5.21 153	13.95 148	3.92 58	33.70 201	25.88 174

FADNet_RVC	13.70 171	9.24 166	6.64 148	17.58 181	8.99 162	6.43 134	5.90 139	17.04 177	6.32 154	18.73 194	13.59 172	25.46 175	21.15 184	6.03 178	20.13 192	7.50 130	16.28 182	11.51 187	35.21 199	11.29 181	14.13 166	18.69 206	2.34 132	8.32 174	11.12 123	20.05 177	10.97 115	19.38 153

DSFCA	4.41 66	5.06 110	2.31 64	2.64 94	2.59 108	3.16 100	2.35 117	3.92 28	2.51 110	3.14 38	7.17 111	4.92 55	1.14 45	0.69 61	7.44 64	4.94 57	4.99 52	4.67 105	8.79 77	3.42 94	5.56 63	7.57 88	2.39 133	3.16 119	5.18 59	5.44 72	6.17 47	7.69 76

ADCP+	8.05 124	5.92 137	6.93 151	3.99 112	4.43 129	6.34 133	8.71 157	9.37 98	15.43 187	4.24 51	12.54 160	16.68 153	1.49 64	3.79 158	10.52 106	5.54 83	6.16 72	4.52 100	13.82 113	3.39 93	7.54 96	8.85 103	2.40 134	2.28 97	7.73 94	20.38 179	8.72 77	15.58 138

iResNet	13.33 170	6.84 146	8.28 162	11.51 163	9.72 165	16.70 181	6.72 145	17.32 178	7.48 160	9.76 112	11.68 156	36.69 187	37.19 211	0.95 80	16.61 168	8.34 145	11.49 156	8.45 162	31.04 184	8.90 163	9.78 123	9.60 112	2.42 135	11.98 189	13.74 146	13.18 133	16.27 154	17.20 145

HH	8.59 131	2.53 29	11.01 177	3.34 103	3.05 112	5.63 125	4.30 130	11.08 132	2.44 105	12.80 142	4.81 81	12.13 110	2.10 83	1.40 111	9.16 86	11.22 182	9.54 127	6.11 133	16.75 136	8.03 155	14.78 172	12.23 155	2.46 136	2.33 100	9.97 112	16.05 152	14.04 141	22.72 167

HanStereo	8.59 131	2.53 29	11.01 177	3.34 103	3.05 112	5.63 125	4.30 130	11.08 132	2.44 105	12.80 142	4.81 81	12.13 110	2.10 83	1.40 111	9.16 86	11.22 182	9.54 127	6.11 133	16.75 136	8.03 155	14.78 172	12.23 155	2.46 136	2.33 100	9.97 112	16.05 152	14.04 141	22.72 167

PA-Net	10.74 155	17.75 194	13.56 193	5.06 122	12.17 180	5.23 121	12.43 179	14.04 160	10.66 173	7.41 91	6.64 105	9.33 94	9.18 164	9.74 190	15.66 162	7.13 123	3.90 34	7.06 148	8.16 67	7.29 141	5.38 54	11.79 149	2.49 138	5.94 160	12.26 132	27.67 203	8.77 78	33.34 189
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SACVNet	9.25 142	6.26 141	5.53 138	7.03 141	6.84 152	6.20 129	8.12 154	11.27 136	8.92 167	10.91 126	8.15 120	8.41 86	2.65 109	2.75 135	13.58 147	7.59 132	10.24 138	7.84 159	15.65 131	9.54 169	12.27 151	10.56 127	2.52 139	5.28 154	18.56 170	13.47 136	15.80 153	13.78 128

DeepPruner_ROB	7.92 119	3.51 54	6.37 147	5.46 128	6.07 145	4.89 118	4.10 128	7.72 71	4.28 140	10.08 116	11.22 152	9.02 91	5.45 147	1.56 118	17.45 177	7.31 126	9.05 123	7.69 158	11.20 93	4.84 114	14.34 168	9.83 118	2.54 140	3.82 132	9.23 101	17.26 158	11.09 116	8.59 85

pcwnet_v2	9.22 140	4.09 68	5.68 140	9.03 153	4.96 137	8.36 145	3.46 123	10.42 121	4.10 135	13.66 156	13.37 169	10.34 99	21.62 186	5.84 175	12.78 138	6.94 119	8.55 116	5.29 120	11.60 99	3.98 97	7.19 90	6.78 71	2.56 141	4.15 137	14.74 155	13.08 131	14.04 141	22.34 166

MLCV	9.18 138	4.79 97	5.80 142	12.16 165	5.39 141	9.92 154	3.94 126	14.83 167	3.29 124	9.44 110	12.83 164	17.57 160	13.01 176	0.82 70	12.00 135	5.07 61	9.75 131	5.71 126	21.28 163	4.42 105	7.71 101	9.82 117	2.57 142	6.81 167	11.89 131	12.02 125	11.53 120	13.38 121

CASS	10.73 154	5.87 136	5.97 145	8.12 147	6.34 146	9.02 150	6.35 143	16.40 174	5.53 148	20.86 200	10.39 141	14.47 141	4.23 133	1.16 98	11.87 131	7.32 127	16.52 183	5.98 131	25.49 178	7.14 137	13.18 159	12.71 167	2.69 143	3.17 120	18.22 169	11.13 117	17.78 162	21.80 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AF-Net	6.36 95	4.98 105	3.95 101	5.13 124	6.64 150	7.67 141	6.90 148	7.20 66	7.09 157	2.02 21	9.17 127	12.89 122	2.94 116	3.10 145	10.82 112	4.38 41	4.13 41	2.95 54	8.19 68	3.20 85	4.38 37	6.51 63	2.71 144	2.64 111	6.46 78	10.20 108	15.42 148	9.93 94

Nwc_Net	6.36 95	4.98 105	3.95 101	5.13 124	6.64 150	7.67 141	6.90 148	7.20 66	7.09 157	2.02 21	9.17 127	12.89 122	2.94 116	3.10 145	10.82 112	4.38 41	4.13 41	2.95 54	8.19 68	3.20 85	4.38 37	6.51 63	2.71 144	2.64 111	6.46 78	10.20 108	15.42 148	9.93 94

AACVNet	7.03 102	4.44 84	2.21 61	7.10 142	8.39 158	6.28 132	2.48 119	9.12 95	2.53 112	10.11 117	10.84 149	8.45 88	2.24 97	1.83 128	10.51 105	6.02 96	8.86 120	6.36 137	11.83 100	5.92 122	7.14 89	7.48 85	2.74 146	3.92 133	9.06 99	9.86 105	10.24 102	13.93 131

DLCB_ROB	7.17 106	5.13 116	4.67 115	2.90 97	4.14 125	3.73 106	3.59 124	6.60 58	3.96 134	8.05 97	9.83 135	12.27 117	5.87 149	3.15 147	9.36 92	5.48 80	7.47 100	4.61 103	6.02 41	4.01 99	7.50 94	7.06 77	2.96 147	3.69 130	27.73 199	12.61 128	12.96 132	8.37 81

Anonymous3	12.15 163	7.98 158	3.81 97	1.91 81	3.26 118	7.97 144	4.96 135	14.34 163	10.25 172	14.15 164	4.63 74	25.13 173	5.91 150	1.24 100	22.72 207	15.50 212	17.19 185	12.89 196	30.14 181	10.66 178	20.94 209	22.43 216	2.99 148	3.21 122	16.10 160	16.33 154	18.37 165	12.93 116

UCFNet_RVC	8.04 122	11.14 177	4.13 109	8.72 151	6.57 149	5.93 127	2.30 112	9.62 103	2.95 118	10.66 124	9.52 132	24.39 172	4.14 132	0.97 83	13.73 149	4.54 48	5.28 61	5.09 114	9.79 84	4.53 109	8.08 104	6.63 69	3.12 149	3.67 129	16.44 163	11.59 118	9.65 86	13.88 129

GANet-ADL	9.77 148	7.48 150	5.69 141	7.53 146	7.28 154	9.31 151	4.57 132	10.78 129	5.64 149	13.06 145	9.66 133	18.66 163	4.43 137	0.84 72	13.53 145	7.96 140	12.00 159	5.53 124	18.08 143	10.92 179	9.92 125	9.70 114	3.19 150	4.74 149	11.66 128	17.16 157	15.68 152	18.72 148

PWCDC_ROB	8.48 128	2.68 32	2.41 67	1.77 76	3.89 123	2.60 88	2.20 111	4.15 31	26.51 209	1.67 17	12.67 162	4.07 42	47.63 225	9.37 189	12.01 136	8.35 146	6.47 78	6.66 142	7.34 63	5.97 123	7.86 102	15.14 186	3.30 151	3.52 125	3.04 40	9.40 102	5.37 31	13.03 117

NaN_ROB	13.22 167	8.35 159	8.87 164	10.81 160	16.63 190	6.49 135	5.36 138	23.26 191	8.89 166	19.78 199	9.21 129	46.75 200	10.15 170	4.38 163	12.98 140	6.19 101	7.35 97	6.46 138	12.32 106	7.56 147	6.33 75	7.37 82	3.36 152	10.15 180	22.69 188	22.30 189	20.88 173	32.16 188

SGM-Forest	9.58 146	9.29 168	2.59 72	18.35 182	10.02 167	10.70 161	3.35 122	12.48 147	1.90 93	8.92 106	3.64 62	18.20 162	12.28 174	4.54 167	11.29 121	6.82 117	6.82 85	3.29 64	9.93 85	4.19 102	9.26 119	7.88 93	3.40 153	4.38 143	17.36 168	11.77 122	25.82 185	20.12 155
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DeepPrunerF	7.20 108	5.06 110	2.93 79	5.72 131	14.85 188	4.99 120	6.76 146	6.37 54	5.88 153	3.01 35	10.81 148	3.32 35	2.11 86	2.56 133	11.43 124	8.50 147	7.27 94	4.44 99	12.31 105	4.64 112	7.59 97	7.83 92	3.44 154	3.02 117	22.93 190	11.60 119	6.95 58	8.18 79

HSM-Net_RVC	10.99 160	5.68 133	6.96 152	13.05 169	8.42 159	8.83 149	2.82 121	12.04 144	4.83 143	14.66 169	13.23 167	25.14 174	13.35 179	1.41 113	11.11 118	6.65 115	9.95 134	6.02 132	12.90 109	5.69 118	9.96 127	11.57 146	3.51 155	8.44 175	17.30 167	20.20 178	21.94 176	21.03 159
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	14.90 173	7.70 155	5.16 130	15.37 174	9.49 163	12.52 168	9.72 164	16.64 175	13.95 183	7.17 87	16.64 185	37.52 189	15.30 180	1.30 105	16.26 165	10.05 163	20.90 200	10.41 176	22.54 169	14.87 193	13.57 161	16.56 195	3.55 156	13.38 192	20.90 179	19.71 174	20.85 171	30.20 183

SepStereo	14.90 173	7.70 155	5.16 130	15.37 174	9.49 163	12.52 168	9.72 164	16.64 175	13.95 183	7.17 87	16.64 185	37.52 189	15.30 180	1.30 105	16.26 165	10.05 163	20.90 200	10.41 176	22.54 169	14.87 193	13.57 161	16.56 195	3.55 156	13.38 192	20.90 179	19.71 174	20.85 171	30.20 183

PWC_ROB	18.92 189	12.47 182	13.15 189	8.76 152	13.18 183	11.26 164	18.27 192	17.73 179	31.35 218	8.62 103	18.63 194	21.69 168	54.39 233	6.82 184	17.19 172	10.78 172	23.78 214	13.40 197	38.59 204	15.51 197	20.53 206	17.67 200	3.63 158	16.55 197	15.80 159	15.50 146	19.83 167	45.69 210

PS-NSSS	9.53 145	10.85 173	3.42 87	20.57 187	6.39 147	13.64 172	8.78 158	14.91 168	1.44 76	18.52 193	1.47 34	43.44 194	5.25 143	3.94 159	13.34 143	3.95 32	5.88 69	3.64 71	20.70 158	3.12 84	4.04 30	2.71 12	3.73 159	1.41 59	10.29 116	8.47 97	8.88 79	14.63 132

FCDSN-DC	11.81 162	11.61 178	11.47 179	12.89 168	10.85 172	10.42 159	13.65 182	14.32 161	2.94 117	14.70 171	1.83 42	8.33 84	2.21 94	4.94 168	17.44 176	16.70 215	20.08 197	17.39 211	13.26 112	9.03 166	16.68 181	12.65 164	3.83 160	18.91 205	13.46 143	14.11 140	11.59 121	13.60 125
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	12.48 164	13.29 185	6.97 153	6.26 136	7.71 157	9.86 153	8.39 155	6.19 52	9.17 168	8.56 102	13.26 168	49.07 201	4.23 133	3.50 154	18.20 182	8.64 148	19.68 192	7.22 150	14.83 123	6.95 133	12.64 153	18.11 202	3.90 161	5.64 158	10.30 117	10.97 115	32.13 197	21.36 161

stereogan	9.97 149	9.24 166	9.97 172	11.26 162	12.09 179	12.75 170	9.38 161	11.49 138	8.73 165	5.18 59	9.50 131	16.98 154	10.28 171	3.55 156	13.55 146	7.07 120	7.48 102	5.25 119	14.56 119	7.53 146	8.25 110	9.50 111	4.08 162	4.66 148	9.61 104	11.90 123	21.32 174	13.91 130

SHD	17.57 184	7.20 149	12.90 187	13.21 171	13.43 184	10.79 162	9.95 167	23.38 192	18.17 193	19.46 198	16.64 185	19.69 165	32.35 201	6.98 185	19.81 190	13.41 203	17.63 187	10.40 175	34.99 197	13.11 189	17.69 189	16.32 194	4.32 163	11.73 186	21.48 185	24.08 196	21.64 175	43.78 205

CBMV	16.66 180	10.98 175	8.65 163	16.54 179	12.27 181	13.79 173	6.01 140	21.66 189	15.58 188	19.38 196	7.29 112	28.55 178	9.90 166	6.69 182	19.91 191	12.75 191	15.83 179	12.31 193	17.04 140	9.92 173	17.90 193	13.02 171	4.52 164	16.69 198	24.51 194	22.50 190	39.61 211	45.97 211
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	16.61 179	18.43 196	10.96 176	10.40 159	10.33 169	17.80 186	10.94 171	11.91 141	16.53 189	13.59 155	18.37 192	59.11 213	7.57 161	5.41 172	24.28 212	9.37 156	19.78 195	14.06 199	18.39 145	10.36 175	16.38 180	17.19 198	4.90 165	8.29 173	13.24 142	19.50 170	35.04 204	26.35 176

RTS	17.41 182	7.60 153	7.53 156	8.32 148	7.65 155	22.53 192	11.77 176	20.32 183	21.94 198	7.25 89	10.63 146	17.12 156	10.07 168	6.01 176	20.43 193	13.33 198	21.22 203	10.77 182	38.12 202	18.28 203	17.65 187	15.57 188	4.97 166	10.75 182	28.24 201	31.93 215	26.28 187	53.85 224

RTSA	17.41 182	7.60 153	7.53 156	8.32 148	7.65 155	22.53 192	11.77 176	20.32 183	21.94 198	7.25 89	10.63 146	17.12 156	10.07 168	6.01 176	20.43 193	13.33 198	21.22 203	10.77 182	38.12 202	18.28 203	17.65 187	15.57 188	4.97 166	10.75 182	28.24 201	31.93 215	26.28 187	53.85 224

ADCRef	9.21 139	6.62 143	5.04 128	2.49 92	4.72 133	8.63 148	8.06 153	8.92 92	13.94 181	6.83 82	10.59 144	12.26 116	3.73 126	3.37 150	12.78 138	8.01 142	8.86 120	7.48 155	18.21 144	6.77 132	10.68 136	12.08 152	5.00 168	4.61 147	10.99 121	17.90 163	9.87 97	20.28 156

FC-DCNN	17.73 185	20.19 200	18.03 208	30.37 199	19.92 198	27.05 198	25.25 206	26.13 200	7.35 159	19.40 197	6.75 107	19.38 164	5.32 145	11.46 196	16.46 167	15.84 213	21.02 202	14.33 200	19.07 149	10.53 176	19.75 202	12.74 168	5.01 169	17.59 202	25.46 195	17.55 159	22.65 179	24.11 170

HBP-ISP	15.08 175	11.04 176	13.64 195	22.72 193	15.79 189	15.25 178	16.09 186	20.56 185	5.45 146	16.50 186	10.93 150	17.68 161	2.05 81	19.43 209	13.01 141	14.30 207	14.55 172	9.51 169	12.16 102	10.20 174	18.96 197	17.37 199	5.09 170	13.01 190	21.39 184	23.30 195	23.31 182	23.91 169

ccs_rob	15.71 176	14.77 189	8.22 161	22.42 192	9.73 166	23.59 197	17.92 190	14.54 164	5.46 147	14.67 170	24.69 209	56.39 211	32.25 200	5.64 173	15.15 159	10.61 169	11.72 157	9.45 167	19.64 152	12.49 186	14.57 170	12.62 163	5.10 171	5.97 161	13.05 140	13.09 132	12.67 130	17.67 146

NCCL2	10.74 155	9.39 169	9.59 168	6.76 140	6.43 148	5.59 124	4.75 133	13.04 152	7.69 161	15.02 177	8.38 123	12.21 113	4.62 139	3.39 152	17.27 173	9.74 159	9.72 130	7.84 159	13.20 111	7.46 143	14.25 167	13.56 176	5.13 172	8.69 177	20.35 176	19.66 173	15.21 147	20.93 158

ADCL	11.20 161	10.21 172	7.45 155	7.13 143	5.61 142	10.57 160	11.51 174	14.73 165	18.99 194	14.12 163	15.22 180	15.18 144	5.42 146	5.40 171	12.38 137	8.19 143	9.91 133	6.67 143	16.60 135	7.37 142	15.04 176	13.33 174	5.23 173	5.15 151	13.67 145	15.23 145	12.82 131	19.33 152

NOSS_ROB	13.23 168	9.97 171	5.36 135	13.21 171	11.47 177	10.86 163	7.28 150	21.14 187	5.64 149	11.84 135	7.42 113	10.08 98	7.88 163	12.92 198	19.18 185	12.85 194	15.80 178	12.33 194	15.05 126	9.48 168	18.78 195	12.85 169	5.23 173	11.77 187	22.77 189	20.75 182	23.78 183	21.59 163

SGM_RVC	23.38 198	26.36 210	13.77 196	40.24 208	27.35 209	36.85 210	24.98 204	27.67 202	17.34 191	17.93 190	18.78 196	43.62 195	38.79 213	2.91 140	17.39 175	6.83 118	13.64 169	7.15 149	31.82 188	9.02 165	14.53 169	7.23 80	5.31 175	13.15 191	37.65 218	30.48 211	53.04 226	47.36 214
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ETE_ROB	16.60 178	17.17 192	7.42 154	12.50 167	10.97 174	17.03 184	9.51 163	11.06 131	13.82 180	11.19 129	17.78 190	57.81 212	6.77 156	6.21 179	20.49 195	10.24 166	23.40 212	10.02 172	21.21 161	11.00 180	16.98 182	15.94 193	5.38 176	8.15 171	15.78 158	21.22 183	43.28 218	25.95 175

RGC	13.27 169	11.67 179	14.66 199	12.38 166	12.33 182	14.80 175	7.33 151	14.32 161	17.07 190	7.43 92	20.24 201	17.34 159	21.40 185	7.41 187	16.97 169	9.04 153	10.02 136	7.28 152	15.31 127	8.27 158	10.17 129	10.14 121	5.78 177	7.61 169	16.77 164	20.42 180	20.71 170	21.47 162

SGM-ForestM	23.47 199	26.74 211	13.24 191	39.14 206	22.57 202	36.42 209	24.99 205	29.06 205	18.00 192	14.27 165	20.76 203	50.21 204	32.95 202	4.52 166	20.86 198	7.46 129	15.45 177	6.98 147	30.40 182	9.01 164	14.78 172	7.91 94	5.88 178	11.42 185	42.08 222	34.71 224	51.07 222	42.68 203

CBMV_ROB	16.48 177	8.87 163	10.52 174	22.32 191	18.15 195	16.88 182	12.33 178	19.84 182	5.83 152	14.47 167	9.10 126	31.92 182	17.53 183	10.73 194	16.02 164	8.77 150	15.25 176	7.67 157	20.51 157	21.26 212	14.94 175	9.21 108	6.03 179	10.01 179	23.75 191	28.89 206	30.48 193	33.65 190

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 190	10.87 174	13.46 192	21.28 189	13.56 186	17.86 187	22.33 202	14.75 166	9.40 169	11.86 136	20.17 199	78.28 245	25.50 190	20.77 212	14.13 152	10.97 179	26.00 216	16.62 206	33.78 194	12.07 184	17.87 191	15.22 187	6.23 180	9.15 178	20.44 177	20.43 181	17.81 163	26.53 178

PSMNet-ADL	13.18 166	8.98 165	9.23 165	11.17 161	10.08 168	11.45 165	8.39 155	15.46 170	7.84 163	22.51 205	15.73 183	26.36 177	26.99 194	2.74 134	15.26 160	10.02 161	11.89 158	6.47 141	25.66 179	10.59 177	12.95 157	10.72 133	6.24 181	5.16 152	13.98 149	15.72 150	22.78 180	11.48 108

CSAN	21.28 193	25.93 206	18.78 211	19.86 186	17.32 192	15.03 176	10.51 169	25.97 199	29.48 213	33.96 223	14.14 177	50.64 206	27.74 195	5.17 170	21.75 200	8.76 149	14.11 170	12.05 190	22.82 171	16.84 201	16.21 178	12.61 162	6.52 182	17.91 203	28.80 203	29.63 208	34.70 202	37.24 193

NCC-stereo	10.84 157	8.80 161	7.84 158	9.74 155	10.76 170	10.04 156	11.26 172	10.43 122	14.60 185	2.40 25	13.57 170	15.95 148	13.25 177	4.39 164	15.11 157	6.42 105	8.13 110	10.48 178	14.26 114	6.76 130	8.14 106	8.78 100	6.71 183	4.56 145	14.47 152	17.12 155	22.11 177	16.50 141

Abc-Net	10.84 157	8.80 161	7.84 158	9.74 155	10.76 170	10.04 156	11.26 172	10.43 122	14.60 185	2.40 25	13.57 170	15.95 148	13.25 177	4.39 164	15.11 157	6.42 105	8.13 110	10.48 178	14.26 114	6.76 130	8.14 106	8.78 100	6.71 183	4.56 145	14.47 152	17.12 155	22.11 177	16.50 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GwcNet-ADL	12.69 165	12.12 180	9.95 171	18.81 184	11.02 175	12.36 166	6.70 144	13.91 159	5.33 145	12.08 138	17.83 191	29.90 181	10.02 167	4.10 160	13.79 151	9.88 160	14.36 171	6.85 144	24.13 174	9.88 172	10.26 130	12.30 158	6.72 185	6.69 165	15.54 157	19.37 169	11.81 123	16.89 143

MDST_ROB	21.72 194	32.34 216	11.84 181	47.88 217	25.72 206	40.53 212	20.27 199	19.03 180	13.21 178	16.27 184	11.02 151	29.36 180	39.35 215	2.30 132	19.77 189	7.38 128	11.30 155	4.69 106	16.39 134	7.96 152	13.74 164	8.94 105	6.81 186	10.22 181	42.52 223	34.16 222	53.23 227	40.29 196

NVstereo2D	7.57 113	4.27 74	3.58 91	6.26 136	4.59 131	14.21 174	16.54 188	8.22 77	2.62 113	3.85 46	7.02 109	6.79 70	1.38 59	28.21 219	11.18 119	7.52 131	8.44 114	6.94 145	6.28 47	2.96 80	5.69 64	5.26 37	7.02 187	4.37 142	11.64 127	6.29 83	6.71 54	6.62 66

SAMSARA	38.96 221	15.52 191	37.69 230	18.97 185	18.01 194	18.96 189	18.57 194	44.44 230	36.55 230	28.79 218	18.57 193	28.75 179	47.14 224	14.57 202	33.04 223	30.30 229	23.15 209	25.75 223	47.67 214	27.36 218	48.65 246	52.46 250	7.08 188	29.16 224	96.17 264	97.88 265	95.26 264	91.51 263

SFCPSM	17.05 181	13.21 184	9.24 166	16.34 178	11.66 178	16.48 180	10.62 170	19.16 181	13.94 181	13.10 148	20.67 202	35.38 184	39.07 214	6.35 180	17.13 171	10.09 165	13.20 168	9.20 165	36.54 201	20.91 210	14.61 171	14.62 185	7.57 189	6.76 166	20.24 175	21.28 184	17.06 158	25.86 173

AnyNet_C32	18.17 186	8.92 164	9.87 169	10.28 158	10.92 173	15.03 176	12.96 181	23.42 193	22.93 204	18.12 191	22.88 207	24.16 171	10.50 172	9.86 191	24.55 214	15.10 209	24.19 215	17.27 210	31.38 185	12.16 185	27.02 218	25.99 222	9.09 190	15.57 196	18.64 172	24.55 198	17.72 161	27.38 180

GANetREF_RVC	18.55 188	14.14 187	17.17 206	13.20 170	11.24 176	13.49 171	11.55 175	33.66 209	20.90 197	27.62 215	6.10 102	50.38 205	26.73 192	3.29 149	18.41 183	7.61 133	12.32 162	10.64 180	31.95 189	11.31 182	19.81 204	10.87 134	9.13 191	18.81 204	24.23 193	15.91 151	29.65 191	30.80 186
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
MANE	36.94 219	36.29 218	31.03 224	57.02 223	46.19 224	46.08 221	45.02 219	43.11 229	29.92 216	23.17 206	29.68 220	55.69 210	39.74 216	18.06 207	29.18 220	23.46 226	29.40 218	42.51 238	38.74 206	16.68 200	30.43 223	19.45 208	9.50 192	26.64 220	54.34 235	45.68 235	66.46 241	63.84 237

STStereo	35.13 218	45.56 225	34.03 226	61.63 229	49.92 228	54.32 224	44.81 218	36.44 215	33.47 226	25.69 211	29.35 219	63.16 224	52.17 231	12.19 197	23.27 209	9.47 157	17.21 186	8.59 163	47.67 214	16.58 199	19.55 201	18.29 203	10.00 193	24.09 216	50.84 230	44.22 231	62.57 236	53.51 222

pmcnn	18.34 187	12.41 181	5.83 143	16.70 180	13.52 185	20.79 191	14.02 183	16.07 172	6.77 155	9.33 109	18.76 195	36.51 186	33.00 203	1.60 122	15.32 161	12.25 189	17.72 188	11.15 185	33.70 192	14.16 192	19.45 200	14.43 182	10.31 194	11.78 188	21.26 183	19.57 172	41.66 215	47.20 213

LE_ROB	31.15 214	25.04 205	23.08 219	44.74 213	47.74 227	42.26 215	47.65 222	38.05 219	26.35 208	14.92 176	27.39 214	62.93 223	54.33 232	3.38 151	17.61 179	6.00 95	12.02 160	7.50 156	34.45 196	15.08 195	17.26 186	13.21 173	10.73 195	30.38 227	45.10 228	45.00 232	62.10 235	66.75 244

ADCPNet	20.43 192	13.90 186	12.28 183	15.74 177	17.72 193	16.04 179	16.93 189	23.61 194	20.65 196	18.44 192	19.55 198	20.49 166	29.99 198	10.22 193	22.34 202	15.17 210	19.72 193	11.65 189	35.00 198	20.96 211	22.56 210	21.32 213	11.10 196	17.10 199	25.92 196	31.12 213	25.85 186	36.11 192

XQC	24.97 203	26.08 208	15.71 203	32.23 201	23.80 204	33.92 206	31.17 210	37.46 217	29.30 211	28.31 217	14.68 178	42.33 192	23.67 188	19.66 210	22.56 204	13.39 202	15.90 180	12.10 191	32.79 191	17.16 202	19.77 203	20.24 210	11.39 197	15.35 195	32.61 208	29.86 210	43.19 217	29.46 182

MFN_U_SF_RVC	29.69 210	27.88 212	16.68 205	33.60 203	26.24 207	33.24 204	28.25 209	38.11 220	22.90 203	45.82 238	29.89 221	50.07 203	33.98 205	22.28 216	31.33 222	17.67 217	14.74 174	15.63 203	53.43 220	25.34 216	24.20 214	26.62 223	11.50 198	25.26 218	34.11 211	25.01 200	37.25 209	50.62 217

G-Net	26.81 204	20.73 202	18.95 212	18.62 183	17.00 191	35.95 208	16.25 187	28.36 203	32.13 221	27.09 214	33.69 227	63.17 225	25.97 191	7.24 186	23.36 210	16.51 214	23.38 211	17.63 212	45.27 211	33.88 229	25.90 217	22.07 215	11.55 199	17.39 201	28.09 200	29.38 207	42.51 216	41.89 200

AMNet	47.83 230	50.28 226	48.32 233	49.27 218	46.57 225	59.06 228	53.92 226	21.22 188	35.36 228	31.59 219	66.41 245	69.82 236	12.21 173	54.08 227	44.47 229	55.40 243	56.24 242	57.04 251	48.21 216	48.59 233	56.86 251	49.60 247	11.74 200	47.76 234	44.74 226	51.79 242	57.49 231	63.38 236

CC-Net-ROB	22.08 195	37.39 221	18.42 209	54.08 220	42.24 220	44.20 217	33.29 211	28.75 204	6.94 156	35.53 224	9.92 136	67.83 233	7.19 160	17.81 206	16.99 170	4.17 37	11.26 154	9.49 168	39.61 208	7.96 152	7.08 87	5.32 39	12.54 201	3.51 124	18.56 170	14.64 143	13.82 140	27.72 181

ADCMid	19.62 191	13.14 183	12.70 185	11.92 164	14.54 187	18.75 188	15.92 185	26.87 201	26.15 207	12.83 144	15.65 182	36.43 185	24.17 189	8.43 188	22.66 205	12.85 194	21.77 206	12.28 192	39.07 207	13.51 191	22.76 212	21.52 214	12.68 202	11.16 184	23.95 192	23.27 194	20.64 169	34.18 191

FAT-Stereo	23.48 200	14.23 188	19.68 213	37.30 204	37.38 214	28.76 199	18.76 195	23.69 195	13.63 179	19.13 195	29.03 218	35.11 183	34.82 206	13.16 199	20.86 198	13.04 196	19.00 191	20.04 215	35.77 200	19.51 207	19.19 198	14.56 184	13.68 203	17.26 200	20.61 178	21.91 187	30.56 194	43.35 204

ADCS	27.83 206	19.32 197	16.30 204	21.69 190	20.88 200	23.37 196	19.06 196	36.40 213	32.90 225	16.10 183	26.03 212	45.89 197	37.16 210	13.98 200	26.44 215	20.10 219	30.79 219	22.29 218	49.05 217	28.13 220	37.79 228	31.88 228	13.94 204	21.91 213	30.44 206	33.99 221	31.39 196	44.25 206

WAO-7	61.94 240	71.56 238	62.05 246	65.75 232	69.41 236	56.14 226	62.30 230	81.67 253	78.25 251	59.05 245	70.90 247	65.32 227	71.06 244	54.89 228	84.81 258	76.94 256	44.67 231	35.13 233	80.44 253	69.59 254	43.32 237	33.82 232	15.00 205	80.05 261	55.99 238	65.94 252	56.44 228	61.89 231

UDG	24.16 202	30.32 215	13.18 190	44.63 212	41.05 219	44.80 219	51.49 225	13.27 156	13.18 177	14.08 162	21.60 205	23.38 170	6.33 153	87.67 235	19.21 186	10.82 177	22.67 208	14.89 201	32.39 190	12.70 188	20.59 208	21.10 212	15.54 206	8.67 176	17.20 166	17.91 164	17.60 160	15.92 139

MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 196	20.90 203	11.55 180	29.26 198	18.96 196	23.36 195	19.38 197	38.11 220	24.66 205	31.91 221	14.96 179	46.43 199	35.87 208	15.73 205	23.09 208	11.55 185	11.18 152	7.96 161	34.33 195	9.44 167	17.18 184	18.30 204	15.56 207	14.07 194	32.27 207	28.33 204	33.38 200	31.85 187

UDGNet	10.85 159	8.74 160	4.86 121	23.46 194	22.23 201	19.71 190	18.01 191	8.56 84	4.15 136	6.27 74	8.90 125	7.95 82	0.60 28	43.69 222	7.41 61	4.45 45	7.91 107	5.71 126	10.66 91	5.56 117	9.99 128	9.03 106	15.58 208	1.22 44	11.80 129	9.89 106	7.82 72	8.82 87

ICVP	8.04 122	4.82 98	9.27 167	5.44 127	4.90 136	5.99 128	1.98 108	8.28 79	4.21 139	7.84 94	8.12 119	9.78 97	6.78 157	1.50 116	10.42 104	7.29 125	7.86 106	5.56 125	11.37 96	5.74 119	7.64 98	14.44 183	16.54 209	5.47 157	9.55 103	12.28 126	11.11 117	12.84 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LSM0	42.23 226	24.61 204	13.03 188	39.60 207	30.36 212	41.09 214	36.86 213	50.93 234	34.46 227	45.43 236	47.31 232	62.89 221	55.30 234	11.42 195	85.06 259	89.52 260	36.40 226	22.93 221	70.55 236	35.66 230	45.79 239	37.51 236	17.27 210	25.84 219	40.26 219	36.04 225	52.30 224	51.85 219

BEATNet-Init1	39.35 222	44.24 223	28.05 223	61.07 228	43.47 221	54.25 223	45.22 220	41.94 228	32.65 223	31.62 220	24.73 210	61.60 218	56.77 236	14.31 201	34.72 226	23.29 225	23.20 210	17.10 209	58.99 224	32.22 226	29.52 222	24.55 221	18.61 211	29.96 225	50.77 229	41.66 228	73.70 252	64.28 238

FBW_ROB	23.78 201	26.04 207	18.44 210	42.85 211	26.85 208	33.38 205	19.93 198	15.06 169	12.08 175	14.49 168	16.80 188	44.76 196	29.01 197	20.43 211	18.15 181	7.99 141	19.77 194	11.16 186	51.28 219	7.86 151	16.33 179	11.26 139	19.31 212	28.05 222	21.21 182	21.58 186	33.31 199	54.60 226

DDUNet	23.05 197	29.77 214	12.69 184	44.85 214	38.69 218	45.17 220	46.85 221	11.53 139	13.03 176	8.95 107	18.91 197	22.04 169	5.20 142	90.90 237	19.35 188	12.53 190	20.39 198	10.22 173	30.58 183	11.85 183	18.90 196	17.81 201	19.71 213	6.99 168	14.32 151	17.72 162	16.36 156	17.10 144

ELAS_RVC	39.74 224	44.04 222	36.66 228	58.11 225	45.19 222	56.14 226	49.43 223	39.73 224	29.65 214	26.32 213	34.68 228	71.94 239	42.73 222	22.07 214	28.13 219	21.12 223	35.53 224	23.10 222	44.80 209	24.70 214	36.32 227	28.59 225	19.83 214	33.58 229	51.38 231	43.13 230	64.47 239	61.73 230
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	39.51 223	44.81 224	36.19 227	58.45 226	46.13 223	54.45 225	50.25 224	40.44 226	31.78 220	26.02 212	32.54 225	65.46 228	42.57 221	21.53 213	27.48 218	21.05 222	35.00 223	22.52 220	45.69 213	24.31 213	35.29 225	28.06 224	19.96 215	31.99 228	53.74 234	45.14 233	63.62 238	62.25 232
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	37.79 220	34.98 217	20.39 216	46.52 215	34.64 213	49.92 222	37.87 215	40.06 225	38.35 231	15.54 180	28.87 217	51.49 207	50.85 228	49.22 224	24.31 213	17.44 216	37.87 228	22.43 219	50.09 218	27.13 217	38.96 229	40.93 241	19.99 216	24.74 217	44.82 227	60.36 248	46.84 221	65.68 243

DispFullNet	40.74 225	50.99 227	26.61 221	65.46 231	47.50 226	60.25 229	71.20 232	32.04 208	27.03 210	21.32 202	20.18 200	68.40 234	50.11 227	93.54 239	22.55 203	20.81 220	50.95 237	35.07 232	69.93 235	28.39 221	27.82 220	23.29 219	21.06 217	21.07 211	29.02 204	21.57 185	35.78 206	58.02 228

MeshStereo	29.29 209	28.48 213	17.50 207	49.31 219	37.64 215	38.86 211	26.38 207	34.68 212	25.28 206	22.00 204	22.68 206	54.80 209	48.74 226	5.16 169	20.51 196	13.21 197	18.28 189	11.54 188	31.54 186	15.46 196	27.03 219	22.62 218	21.18 218	19.65 209	41.00 221	34.21 223	52.39 225	50.76 218
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	30.96 213	19.98 199	15.05 200	20.75 188	25.62 205	22.63 194	22.12 201	36.40 213	39.01 232	21.35 203	28.46 215	49.12 202	35.02 207	15.04 204	33.17 224	22.88 224	39.72 229	34.61 231	58.76 223	31.24 224	41.17 234	34.42 233	21.99 219	22.02 215	35.89 214	31.50 214	32.61 198	45.45 209

edge stereo	30.14 212	20.48 201	20.64 217	41.50 210	37.71 216	43.46 216	39.90 216	38.76 222	22.37 200	16.34 185	39.71 230	60.99 216	37.64 212	25.20 218	20.79 197	14.57 208	26.94 217	15.51 202	44.97 210	19.77 208	20.56 207	18.66 205	22.07 220	18.93 206	29.16 205	24.24 197	39.24 210	53.57 223

SPS-STEREO	56.82 234	55.71 230	52.37 236	54.64 221	54.16 231	62.84 231	55.13 227	37.37 216	53.33 238	41.27 233	72.52 250	68.62 235	51.40 229	53.51 226	57.00 236	56.39 246	64.80 253	60.94 256	67.98 231	65.36 248	72.37 260	62.46 256	22.85 221	53.74 240	53.29 233	57.11 246	64.68 240	62.29 233
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	32.74 215	26.21 209	21.38 218	37.73 205	29.95 211	34.84 207	34.23 212	24.66 196	19.43 195	24.88 209	51.24 236	46.06 198	28.65 196	22.25 215	26.57 216	20.94 221	51.66 238	29.84 229	62.26 227	33.85 228	40.29 233	41.12 242	24.30 222	29.99 226	26.34 197	26.33 201	31.13 195	37.73 194

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 216	36.70 220	37.14 229	47.25 216	28.07 210	29.43 201	27.43 208	50.80 233	47.52 235	40.20 230	25.09 211	39.01 191	33.39 204	29.53 220	37.84 228	26.40 227	16.84 184	21.78 217	61.43 226	33.78 227	24.58 215	30.08 227	26.57 223	36.04 231	35.11 213	26.89 202	29.05 190	40.29 196

SANet	27.38 205	17.79 195	19.79 214	23.71 195	20.56 199	30.81 202	18.53 193	34.53 211	31.31 217	16.71 187	30.20 222	78.17 244	42.30 220	18.09 208	23.87 211	10.78 172	21.57 205	16.37 205	31.56 187	15.93 198	20.09 205	18.85 207	27.75 224	19.29 208	33.99 210	30.68 212	36.64 208	49.31 215

TANstereo	7.85 117	4.35 77	3.81 97	2.90 97	3.06 114	4.17 111	0.15 24	5.61 44	1.79 89	6.80 80	3.66 63	2.23 21	2.72 113	4.32 161	11.69 126	13.36 200	11.04 145	18.99 213	22.41 167	18.43 205	7.67 99	7.51 86	29.22 225	1.29 46	1.63 24	6.05 80	10.26 104	6.77 72

XX-TBD	7.85 117	4.35 77	3.81 97	2.90 97	3.06 114	4.17 111	0.15 24	5.61 44	1.79 89	6.80 80	3.66 63	2.23 21	2.72 113	4.32 161	11.69 126	13.36 200	11.04 145	18.99 213	22.41 167	18.43 205	7.67 99	7.51 86	29.22 225	1.29 46	1.63 24	6.05 80	10.26 104	6.77 72

SGM+DAISY	57.17 236	56.10 231	53.57 237	57.66 224	54.81 232	66.87 233	62.17 229	41.35 227	46.50 234	41.67 234	74.58 251	65.22 226	55.77 235	55.63 229	59.11 240	56.13 244	64.44 252	58.92 255	64.63 228	60.40 244	66.26 255	59.91 253	29.65 227	50.56 236	53.16 232	55.58 244	67.40 242	65.61 242

DPSNet	29.94 211	15.20 190	15.31 201	25.05 197	23.57 203	32.31 203	15.43 184	20.67 186	22.46 201	8.50 101	12.81 163	89.35 260	46.22 223	5.71 174	22.68 206	18.09 218	33.82 222	29.02 228	69.20 233	20.89 209	22.57 211	22.52 217	40.62 228	26.74 221	44.25 225	32.68 219	40.45 213	52.25 220

MFMNet_re	70.27 248	82.01 253	76.70 258	77.50 234	69.21 235	82.82 245	76.83 235	52.08 236	54.81 239	54.70 242	71.11 248	73.65 241	51.71 230	66.06 230	82.43 257	83.60 258	80.08 260	78.18 260	72.22 237	69.01 253	75.33 261	74.67 259	46.87 229	60.21 246	61.36 242	63.27 251	73.39 251	87.35 262

WAO-6	68.18 246	78.62 246	60.45 244	81.47 239	80.21 250	78.03 237	86.47 243	81.52 252	68.87 245	68.29 250	71.35 249	61.49 217	84.91 259	95.96 244	78.72 250	62.22 248	53.84 240	48.88 241	68.32 232	58.39 241	56.45 250	52.29 249	50.11 230	58.70 245	72.40 249	47.10 236	68.20 243	67.47 245

MADNet+	54.49 233	36.29 218	65.28 252	55.46 222	52.71 230	44.78 218	41.01 217	61.36 240	51.38 237	53.83 241	37.45 229	76.28 243	63.97 240	33.78 221	63.96 241	50.01 240	54.97 241	50.48 243	69.76 234	52.44 235	48.80 247	42.65 243	51.91 231	47.05 233	75.18 253	70.10 253	57.84 232	62.60 235

S-Stereo	28.49 208	17.37 193	15.43 202	40.83 209	38.64 217	40.62 213	37.78 214	22.77 190	22.83 202	17.31 189	45.47 231	53.22 208	36.27 209	14.79 203	22.10 201	14.06 206	19.83 196	25.83 224	38.63 205	24.70 214	18.21 194	19.97 209	54.41 232	21.98 214	20.99 181	19.86 176	23.90 184	41.45 198

SQANet	34.13 217	52.91 228	20.04 215	71.73 233	51.83 229	73.91 234	75.37 233	25.76 198	12.05 174	32.09 222	15.31 181	60.15 214	16.08 182	90.79 236	18.73 184	7.66 134	18.79 190	16.14 204	45.27 211	12.63 187	12.03 149	11.79 149	57.69 233	8.12 170	22.24 187	23.24 193	26.50 189	42.59 202

otaku	42.53 227	60.76 232	26.12 220	85.54 248	70.60 238	84.54 250	93.44 252	37.69 218	31.70 219	39.26 229	20.97 204	60.57 215	26.89 193	95.02 240	27.13 217	12.84 193	20.60 199	16.82 207	65.55 229	27.44 219	15.74 177	13.40 175	58.61 234	19.88 210	34.37 212	23.17 192	34.71 203	44.82 207

Ntro	44.96 228	61.36 234	27.27 222	85.34 247	71.49 239	84.40 249	94.06 253	47.80 231	36.31 229	40.39 231	33.41 226	65.57 230	23.58 187	95.42 241	29.82 221	13.96 205	23.52 213	17.09 208	66.20 230	31.33 225	17.22 185	13.73 177	60.12 235	21.16 212	36.19 216	31.98 217	40.20 212	45.09 208

SPstereo	71.86 250	69.14 237	64.01 249	60.08 227	71.97 240	63.66 232	64.72 231	85.68 258	78.76 255	70.86 251	82.24 256	71.74 238	81.00 257	78.50 233	81.26 255	86.80 259	73.51 256	57.31 253	77.35 244	66.73 251	70.33 257	66.77 257	61.61 236	73.05 255	73.20 250	61.73 249	80.11 259	68.23 247

ACVNet_2	59.14 237	74.57 239	58.41 243	88.79 251	81.19 251	87.39 257	96.11 257	66.30 242	42.46 233	52.85 240	49.00 233	79.04 246	70.67 243	96.49 248	54.14 235	40.62 233	41.93 230	28.82 227	77.71 245	42.88 232	33.06 224	24.05 220	62.12 237	53.57 239	55.32 237	32.47 218	51.92 223	54.99 227

IMH-64-1	61.05 238	75.17 240	52.05 234	80.74 236	74.47 243	80.23 240	84.86 238	77.30 246	64.62 240	37.02 225	59.82 238	62.46 219	80.47 254	96.83 252	53.09 233	41.27 234	49.54 233	35.71 234	72.68 238	54.81 237	39.90 230	32.50 229	62.43 238	50.78 237	67.42 245	39.74 226	57.43 229	65.04 240

IMH-64	61.05 238	75.17 240	52.05 234	80.74 236	74.47 243	80.23 240	84.86 238	77.30 246	64.62 240	37.02 225	59.82 238	62.46 219	80.47 254	96.83 252	53.09 233	41.27 234	49.54 233	35.71 234	72.68 238	54.81 237	39.90 230	32.50 229	62.43 238	50.78 237	67.42 245	39.74 226	57.43 229	65.04 240

IMH	63.17 241	76.33 243	54.19 239	81.33 238	74.21 242	82.68 244	84.99 240	77.65 248	66.35 243	38.15 228	59.93 240	66.09 231	82.64 258	96.82 251	57.26 237	45.43 237	50.76 236	36.87 236	75.77 242	59.41 243	39.97 232	32.67 231	62.53 240	54.62 241	71.08 248	48.54 238	61.52 234	67.92 246

WAO-8	74.52 253	84.05 256	73.61 256	89.74 252	89.50 259	89.28 258	92.75 250	80.78 250	78.43 252	76.10 256	62.95 241	83.35 249	72.81 248	96.06 245	79.78 253	69.03 253	61.26 247	52.86 246	77.93 246	77.15 258	48.50 244	37.70 237	62.77 241	73.06 256	75.75 254	70.20 254	78.12 255	78.55 254

Venus	74.52 253	84.05 256	73.61 256	89.79 253	89.50 259	89.28 258	92.75 250	80.78 250	78.43 252	76.10 256	62.95 241	83.35 249	72.81 248	96.06 245	79.78 253	69.03 253	61.26 247	52.86 246	77.93 246	77.15 258	48.50 244	37.70 237	62.77 241	73.06 256	75.75 254	70.20 254	78.12 255	78.55 254

PSMNet_ROB	63.62 242	80.93 251	61.11 245	82.06 241	75.91 247	85.66 254	87.87 245	55.78 237	75.75 249	71.00 252	64.08 243	73.73 242	72.13 247	95.50 242	58.85 239	37.29 231	53.04 239	39.79 237	73.04 240	65.57 249	41.57 236	29.13 226	63.35 243	48.54 235	63.40 243	42.46 229	73.36 250	46.75 212

ACVNet-4b	46.06 229	60.90 233	32.92 225	90.00 254	76.09 248	84.67 251	96.68 259	33.82 210	32.59 222	41.20 232	17.24 189	80.20 247	32.09 199	96.24 247	37.08 227	28.08 228	33.12 220	20.43 216	55.56 221	37.90 231	13.41 160	12.52 161	63.49 244	19.04 207	36.12 215	28.81 205	41.44 214	41.92 201

ACVNet_1	49.61 231	64.75 235	40.30 231	86.63 250	72.69 241	85.53 253	95.02 254	58.49 238	29.66 215	43.47 235	50.49 235	66.34 232	57.87 237	95.90 243	34.54 225	15.19 211	37.38 227	28.28 225	57.74 222	31.14 223	27.97 221	20.60 211	63.71 245	28.64 223	43.64 224	29.72 209	35.84 207	38.01 195

RainbowNet	54.35 232	67.68 236	45.83 232	91.40 255	75.14 246	90.62 260	95.07 255	39.32 223	32.73 224	45.43 236	31.22 224	72.72 240	57.93 238	96.79 250	69.96 243	46.59 238	35.94 225	30.28 230	78.27 248	55.58 239	23.73 213	16.75 197	65.53 246	33.78 230	40.70 220	33.59 220	45.00 219	49.95 216

ktn	74.27 252	80.09 250	54.40 240	81.87 240	88.84 257	79.49 239	90.90 247	90.82 262	91.54 260	57.18 244	91.65 262	65.50 229	68.85 242	97.45 258	76.39 247	65.35 250	66.98 254	57.15 252	79.45 251	66.06 250	62.65 254	60.72 255	67.84 247	66.33 249	75.83 256	62.37 250	78.26 257	81.20 259

JetBlue	57.10 235	54.08 229	62.43 247	61.97 230	58.30 233	62.31 230	61.16 228	51.95 235	74.31 248	46.01 239	28.78 216	88.78 259	39.88 217	51.67 225	46.67 231	44.36 236	61.07 246	52.35 245	60.70 225	51.51 234	54.26 249	58.95 252	68.18 248	55.39 242	54.92 236	47.82 237	72.43 248	71.46 248

notaker	72.10 251	79.09 247	56.44 241	85.07 246	83.21 252	82.55 243	91.79 249	87.64 260	82.49 259	60.50 246	86.23 258	71.48 237	80.31 253	96.91 255	79.38 251	62.10 247	62.46 250	50.18 242	82.33 255	67.72 252	53.81 248	48.46 246	74.10 249	68.81 251	58.80 239	54.11 243	68.79 245	71.97 249

TorneroNet-64	63.98 243	75.57 242	57.45 242	83.07 243	63.84 234	75.22 235	83.83 237	60.34 239	69.07 246	56.60 243	49.28 234	86.93 254	71.27 246	96.71 249	67.67 242	51.38 241	48.22 232	46.78 240	77.34 243	58.81 242	35.85 226	36.77 235	74.57 250	55.54 243	59.56 240	51.37 241	61.32 233	73.21 251

HanzoNet	79.67 258	82.95 255	64.80 251	84.96 245	88.06 256	83.31 247	90.90 247	93.49 263	91.90 262	61.69 247	89.44 260	83.67 251	87.05 261	98.05 261	75.40 246	66.41 252	75.66 257	73.33 259	87.74 257	75.19 256	71.87 258	71.17 258	75.44 251	68.47 250	77.89 258	71.87 256	79.93 258	80.34 257

TorneroNet	66.86 244	77.92 244	64.47 250	86.31 249	69.64 237	77.67 236	87.13 244	62.93 241	69.96 247	65.69 248	55.78 237	86.74 253	68.24 241	96.86 254	71.17 244	51.97 242	49.62 235	51.28 244	78.97 249	62.59 246	41.20 235	43.42 244	76.92 252	56.82 244	60.62 241	49.22 239	70.01 246	71.97 249

PWCK	68.06 245	90.32 262	62.85 248	92.90 258	74.77 245	85.41 252	76.65 234	74.89 245	65.35 242	71.52 253	69.97 246	81.47 248	71.14 245	71.79 232	46.18 230	38.78 232	68.69 255	46.54 239	93.69 261	65.23 247	57.46 252	44.21 245	79.49 253	69.69 252	65.76 244	45.15 234	63.32 237	64.29 239

LVE	70.38 249	79.61 249	68.21 253	93.13 259	87.94 255	82.93 246	96.82 261	84.07 256	66.67 244	72.97 254	77.65 253	62.91 222	87.99 262	97.67 260	57.99 238	47.05 239	56.55 243	54.10 248	81.20 254	62.03 245	46.12 242	40.51 240	79.82 254	70.89 254	69.16 247	49.89 240	72.97 249	53.29 221

Dean	78.10 257	84.07 258	77.79 259	97.36 262	96.41 263	97.23 263	97.23 262	85.94 259	82.02 257	89.02 260	78.94 254	89.52 261	86.62 260	98.39 263	78.24 249	66.19 251	59.02 245	58.04 254	91.39 259	80.44 261	46.00 240	34.43 234	80.10 255	75.71 259	74.91 251	56.61 245	85.57 261	61.37 229

MADNet++	89.62 261	89.02 261	93.74 264	82.65 242	93.38 261	79.29 238	85.77 241	84.10 257	91.85 261	96.66 262	97.66 263	87.95 256	93.41 263	67.66 231	95.69 261	98.91 263	94.93 263	85.95 262	92.39 260	97.70 263	96.25 264	98.23 264	84.22 256	96.79 263	80.90 261	87.45 262	86.71 262	80.38 258

JetRed	79.74 259	84.86 259	84.75 261	83.33 244	79.63 249	84.29 248	86.00 242	83.83 255	82.27 258	68.23 249	65.65 244	91.60 262	40.25 218	78.81 234	82.00 256	82.38 257	79.66 259	86.71 264	80.09 252	75.66 257	89.92 262	87.35 261	87.58 257	70.70 253	75.09 252	80.20 259	82.83 260	79.20 256

UNDER WATER	76.47 256	84.86 259	73.17 255	92.09 257	84.39 253	85.98 256	95.08 256	80.50 249	78.58 254	76.05 255	77.21 252	88.36 257	78.28 252	97.23 256	79.68 252	64.18 249	62.42 249	56.61 249	79.02 250	57.51 240	45.78 238	49.93 248	87.98 258	76.69 260	77.47 257	79.88 258	71.14 247	84.72 260

UNDER WATER-64	76.24 255	82.20 254	72.56 254	91.75 256	87.39 254	85.91 255	96.79 260	83.59 254	77.05 250	79.27 258	85.20 257	87.22 255	77.06 250	97.41 257	74.25 245	56.13 244	62.80 251	56.62 250	74.95 241	54.04 236	46.06 241	53.11 251	90.69 259	73.40 258	78.25 259	81.35 260	68.54 244	84.99 261

KSHMR	85.25 260	95.47 263	88.23 262	95.51 260	93.44 262	93.00 261	96.39 258	88.80 261	81.10 256	87.36 259	90.72 261	84.93 252	80.59 256	97.47 259	94.10 260	89.78 261	75.93 258	78.41 261	88.41 258	85.57 262	68.86 256	60.56 254	91.20 260	85.71 262	80.53 260	75.42 257	75.94 253	78.30 252

DPSimNet_ROB		78.09 245	80.48 260	79.44 235	89.46 258	80.69 242	81.30 236	70.52 243	95.56 263	96.19 261	86.61 259	88.60 258	60.42 239	93.22 238	77.85 248	70.57 255		65.68 257	83.41 256	78.36 260	72.32 259	79.68 260	91.44 261	62.45 247		83.11 261	77.62 254	78.51 253

LRCNet_RVC	69.74 247	79.46 248	53.69 238	96.11 261	97.26 264	94.74 262	90.34 246	72.38 244	49.04 236	99.83 265	80.72 255	96.25 265	77.47 251	98.06 262	48.64 232	32.44 230	80.71 261	66.45 258	96.37 262	73.47 255	48.44 243	39.97 239	96.08 262	64.40 248	37.45 217	24.93 199	46.64 220	41.61 199

PML	97.97 263	100.00 267	89.93 263	100.00 263	100.00 265	100.00 264	99.54 264	100.00 267	99.69 265	100.00 266	98.27 264	99.94 267	100.00 268	99.54 264	97.52 263	96.07 262	93.74 262	86.07 263	100.00 266	99.13 265	96.78 265	93.32 262	99.00 263	99.26 265	97.52 266	99.99 267	100.00 267	99.98 267

MyStereo03	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MyStereo02	96.30 262	100.00 267	100.00 268	100.00 263	0.00 1	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

HaxPig	99.51 266	100.00 267	99.60 266	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	99.98 266	100.00 266	100.00 268	100.00 268	99.98 267	100.00 266	99.78 265	99.77 265	99.99 267	99.81 266	100.00 266	100.00 266	98.91 266	98.48 265	100.00 264	99.99 266	94.94 263	99.72 266	96.77 265	99.19 266

CasAABBNet	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSMNet_ROB	99.77 267	99.92 265	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	99.68 264	100.00 267	99.55 263	99.83 265	95.84 264	99.58 266	100.00 266	99.97 267	100.00 267	99.97 265	99.99 267	99.86 264	100.00 266	99.87 268	99.81 267	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DGTPSM_ROB	99.77 267	99.92 265	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	99.68 264	100.00 267	99.55 263	99.83 265	95.82 263	99.57 265	100.00 266	99.97 267	100.00 267	99.97 265	99.99 267	99.82 263	100.00 266	99.87 268	99.81 267	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM_ROB	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

DPSM	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	100.00 269	100.00 267	100.00 268	100.00 269	100.00 266	100.00 266	100.00 270	100.00 269	100.00 264	100.00 267	100.00 267	100.00 268	100.00 267	100.00 268

MEDIAN_ROB	98.43 264	99.54 264	99.16 265	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	99.70 266	99.01 264	100.00 266	99.99 267	98.84 266	97.69 264	99.96 265	99.68 264	99.02 264	99.14 264	99.20 265	99.95 265	98.84 264	95.69 263	97.89 263	100.00 264	98.43 264	90.88 262	94.63 263	93.09 263	97.19 265

AVERAGE_ROB	99.48 265	100.00 267	99.91 267	100.00 263	100.00 265	100.00 264	100.00 265	100.00 267	100.00 267	100.00 266	100.00 268	100.00 268	100.00 268	100.00 266	99.90 266	99.93 266	100.00 268	100.00 269	100.00 266	100.00 266	99.13 267	99.79 266	100.00 264	100.00 267	96.67 265	96.93 264	97.20 266	96.60 264

STTRV1_RVC		19.97 198	10.67 175	33.47 202	19.16 197	29.14 200	22.50 203	30.89 207	29.30 211	24.44 208	23.80 208	42.62 193	41.42 219	47.96 223		12.08 188	57.30 244	13.89 198		29.86 222	59.34 253			42.07 232	27.16 198	57.60 247	35.14 205	62.45 234

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