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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 12	1.19 2	0.55 50	0.01 1	1.98 38	0.57 85	3.07 2	3.02 11	0.90 9	1.48 7	0.19 1	0.40 7	0.93 2	0.36 2	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.02 30

CREStereo	0.98 2	0.42 64	1.86 7	0.07 3	0.22 60	1.65 21	0.02 6	4.07 14	6.33 135	0.72 8	1.54 8	0.43 10	0.64 16	1.22 8	0.44 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1
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
CroCo-Stereo	0.99 3	0.89 172	3.19 95	0.46 44	0.44 106	0.38 1	0.05 9	4.61 27	3.95 47	0.48 6	1.78 12	1.01 20	0.27 4	1.11 6	1.07 54	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.04 81
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
IGEV-Stereo	1.12 4	0.59 110	1.66 4	0.03 1	0.07 10	2.82 85	0.82 123	4.09 15	2.30 1	0.41 5	1.11 1	0.30 7	0.41 8	7.05 118	0.49 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.10 122	0.05 96
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 5	0.60 111	2.00 15	0.26 25	0.08 15	2.73 77	0.68 100	5.00 48	2.52 4	0.29 1	1.32 5	0.37 8	0.36 6	6.94 116	0.44 4	0.00 1	0.07 203	0.00 1	0.00 1	0.17 168	0.07 110

TANstereo	1.20 5	0.49 89	2.04 16	0.34 39	0.10 20	1.80 33	0.01 1	3.40 5	4.10 55	4.37 43	4.82 37	0.41 9	0.70 18	0.94 3	0.46 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	1.21 7	0.65 127	5.16 186	1.09 100	1.29 174	0.92 3	0.19 35	3.92 10	2.68 6	0.30 2	3.04 22	0.52 13	1.56 66	1.58 17	0.78 28	0.09 220	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.11 143

CroCo-Stereo Lap2	1.24 8	0.88 169	3.39 106	0.95 84	4.59 287	0.47 2	0.08 12	3.51 7	2.80 7	1.17 11	2.24 18	1.57 37	0.20 1	1.48 14	1.14 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 159	0.12 150

sAnonymous2	1.35 9	1.66 245	8.14 246	0.55 50	0.46 112	1.23 4	0.24 44	4.00 12	3.47 26	0.40 3	1.11 1	0.23 3	1.42 60	0.96 4	0.57 12	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.20 245	2.07 291	0.22 198

CroCo_RVC	1.35 9	1.66 245	8.14 246	0.55 50	0.46 112	1.23 4	0.24 44	4.00 12	3.47 26	0.40 3	1.11 1	0.23 3	1.42 60	0.96 4	0.57 12	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.20 245	2.07 291	0.22 198

knoymous	1.36 11	0.21 4	1.68 5	0.20 17	0.49 121	1.58 19	0.11 15	5.15 56	2.40 2	4.62 49	1.77 11	4.56 110	0.45 11	3.23 47	0.63 14	0.00 1	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 14

Anonymous	1.37 12	0.52 94	4.23 147	1.38 117	2.70 235	1.85 34	0.42 64	4.77 35	3.54 32	0.53 7	1.56 9	0.19 1	1.32 55	3.11 46	0.92 46	0.05 203	0.08 212	0.00 1	0.00 1	0.17 168	0.15 171

PMTNet	1.41 13	0.37 50	2.06 18	0.26 25	0.15 32	2.94 94	0.34 56	3.39 4	5.33 98	1.00 10	1.27 4	0.28 6	0.93 30	4.04 62	0.74 21	5.00 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.01 14

XX-TBD	1.44 14	0.85 164	2.04 16	2.45 223	0.05 3	2.34 55	0.01 1	3.46 6	7.51 162	2.88 24	4.98 41	0.26 5	0.25 3	1.15 7	0.46 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 15	0.36 46	2.54 42	1.99 178	0.12 27	1.90 35	0.12 20	4.47 23	2.83 8	3.31 32	3.44 26	0.56 15	1.47 62	5.39 81	0.47 9	0.00 1	0.04 178	0.00 1	0.21 248	0.07 102	0.04 81

CREStereo++_RVC	1.59 16	0.39 58	2.26 29	0.36 40	0.01 1	1.67 22	0.01 1	2.95 1	8.12 175	3.69 38	7.44 111	0.47 12	0.32 5	0.74 1	0.39 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 304	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	1.62 17	0.68 132	1.98 14	0.67 59	0.05 3	2.99 98	0.04 7	5.36 71	3.74 38	3.82 39	4.96 39	2.54 58	0.62 15	3.35 50	0.97 48	0.00 1	0.07 203	0.00 1	0.00 1	0.30 224	0.27 221

rafts_anoy	1.72 18	0.79 154	2.58 46	2.03 186	1.75 198	2.47 62	0.16 32	5.48 78	6.01 126	3.24 29	2.11 17	1.92 49	1.33 57	3.08 45	1.13 62	0.01 99	0.18 255	0.00 1	0.01 167	0.03 55	0.07 110

TestStereo	1.74 19	1.02 190	3.64 118	0.20 17	0.28 79	1.33 8	0.01 1	5.24 61	4.01 50	3.18 26	4.97 40	2.07 51	0.70 18	7.32 128	0.75 23	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

Anonymous3	1.76 20	0.44 71	6.37 222	0.33 38	0.50 123	4.33 159	0.54 78	4.43 22	2.48 3	2.21 13	3.24 24	1.53 36	1.14 38	5.64 83	1.29 73	0.17 237	0.23 267	0.00 1	0.00 1	0.12 140	0.15 171

DCRE	1.79 21	0.68 132	2.55 43	1.66 150	0.27 73	1.27 6	0.05 9	4.57 26	4.04 52	3.30 31	9.24 143	3.83 87	1.20 47	2.08 32	0.67 15	0.00 1	0.12 234	0.00 1	0.24 254	0.04 70	0.09 124

raft+_RVC	1.79 21	0.84 162	2.32 31	2.40 218	0.85 153	1.38 10	0.09 14	6.36 105	4.75 83	2.85 23	5.46 60	1.17 24	1.36 58	4.54 66	0.91 43	0.00 1	0.10 221	0.00 1	0.00 1	0.11 131	0.22 198

GMOStereo	1.81 23	0.47 81	2.09 19	0.10 5	0.27 73	1.49 13	0.89 130	4.40 17	4.51 70	8.16 163	6.97 96	2.96 67	1.15 40	1.42 9	0.88 38	0.00 1	0.14 241	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.03 55

error version	1.81 23	0.47 81	2.09 19	0.10 5	0.27 73	1.49 13	0.89 130	4.40 17	4.51 70	8.16 163	6.97 96	2.96 67	1.15 40	1.42 9	0.88 38	0.00 1	0.14 241	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.03 55

test-v	1.81 23	0.47 81	2.09 19	0.10 5	0.27 73	1.49 13	0.89 130	4.40 17	4.51 70	8.16 163	6.97 96	2.96 67	1.15 40	1.42 9	0.88 38	0.00 1	0.14 241	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.03 55

test-2	1.81 23	0.47 81	2.09 19	0.10 5	0.27 73	1.49 13	0.89 130	4.40 17	4.51 70	8.16 163	6.97 96	2.96 67	1.15 40	1.42 9	0.88 38	0.00 1	0.14 241	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.03 55

test-1	1.82 27	0.45 74	5.42 196	0.89 75	0.41 103	2.14 44	0.56 82	5.75 85	4.15 58	3.28 30	5.11 44	3.61 82	0.70 18	1.53 16	1.56 90	0.02 154	0.34 278	0.00 1	0.08 218	0.02 27	0.30 227

GMStereo	1.83 28	0.99 187	4.55 159	0.57 54	0.05 3	2.53 65	0.01 1	4.95 39	11.14 221	3.52 35	2.24 18	0.53 14	0.49 13	3.76 57	0.80 30	0.20 244	0.00 1	0.00 1	0.12 231	0.12 140	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 29	0.21 4	2.45 36	1.02 90	0.22 60	1.37 9	0.82 123	4.66 33	5.06 91	7.02 124	1.73 10	4.09 96	0.41 8	6.51 105	0.76 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 263	0.18 178	0.14 160

test-3	1.86 30	0.21 4	2.46 38	1.03 92	0.22 60	1.38 10	0.83 126	4.65 31	5.04 90	7.26 131	1.78 12	4.10 97	0.41 8	6.53 107	0.76 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 263	0.18 178	0.14 160

raftrobust	1.86 30	0.74 143	1.94 12	2.15 197	2.24 221	2.74 79	0.53 75	4.89 37	4.05 53	6.09 92	3.89 29	1.64 38	2.55 94	2.44 38	1.12 60	0.00 1	0.03 166	0.00 1	0.00 1	0.12 140	0.08 117

riskmin	1.88 32	0.15 1	2.11 25	1.38 117	0.88 155	2.40 59	0.04 7	5.93 92	6.10 128	2.25 14	1.34 6	6.06 144	5.08 181	2.78 43	1.01 53	0.00 1	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 101

test_3	1.88 32	0.22 7	2.75 61	0.96 86	0.22 60	1.28 7	0.77 115	4.62 28	5.87 118	6.55 114	1.84 14	4.28 102	0.45 11	6.48 102	0.76 24	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.28 262	0.17 168	0.14 160

s12784h	1.89 34	0.30 15	2.57 45	0.11 9	0.09 16	4.18 156	0.13 24	6.61 116	7.44 161	3.62 37	4.28 32	0.59 16	0.81 26	6.61 109	0.46 6	0.01 99	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1

RAFT-IKP	1.90 35	0.42 64	2.83 68	0.12 10	0.18 47	3.50 122	0.64 96	5.24 61	2.96 9	5.86 81	4.34 34	3.50 78	1.51 63	5.99 89	0.76 24	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.08 117

RALCasStereoNet	1.93 36	1.01 188	2.75 61	1.88 166	1.75 198	2.88 91	0.18 34	4.64 30	4.36 64	2.27 15	5.14 45	2.22 52	0.79 25	7.10 120	1.00 52	0.00 1	0.34 278	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.16 175

PMNet++	1.95 37	0.40 59	2.86 72	0.12 10	0.18 47	3.74 137	0.66 99	5.24 61	2.96 9	5.86 81	4.32 33	3.46 77	1.52 64	6.88 113	0.70 16	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.09 124

DIP-Stereo	1.97 38	0.64 122	2.95 76	0.17 15	0.10 20	4.83 173	0.13 24	8.60 145	4.06 54	6.42 109	4.92 38	0.44 11	0.72 21	3.57 52	1.80 102	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.04 81
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 39	0.34 32	2.71 56	0.26 25	0.06 7	2.29 52	0.48 67	4.89 37	14.65 250	2.81 22	5.51 62	0.78 17	3.21 115	1.44 13	0.33 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.02 30

Gwc-CoAtRS	2.02 40	0.33 29	2.61 48	1.04 94	0.30 81	3.56 127	0.40 62	5.89 91	5.94 120	5.08 61	5.01 42	5.55 135	1.72 71	1.60 18	0.91 43	0.01 99	0.09 218	0.00 1	0.25 257	0.01 7	0.02 30

MSMDNet	2.02 40	0.37 50	2.84 70	1.14 104	0.34 92	3.73 136	0.53 75	6.21 102	3.55 33	5.32 67	5.17 47	5.85 142	1.74 74	2.23 35	0.91 43	0.01 99	0.10 221	0.00 1	0.24 254	0.02 27	0.02 30

DCANet-4	2.03 42	0.34 32	5.30 192	0.31 30	0.18 47	1.69 25	0.12 20	4.95 39	8.55 189	5.78 74	5.17 47	1.12 21	2.82 103	2.11 33	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 180

cross-raft	2.03 42	0.35 42	2.78 65	1.10 101	0.16 35	3.77 139	0.48 67	7.03 127	3.75 39	5.06 60	5.55 63	6.26 149	1.41 59	1.75 19	0.89 42	0.01 99	0.07 203	0.00 1	0.19 243	0.03 55	0.03 55

qqq	2.04 44	0.64 122	5.30 192	0.31 30	0.18 47	1.69 25	0.12 20	4.95 39	8.55 189	5.78 74	5.17 47	1.12 21	2.82 103	2.11 33	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 180

MIPNet	2.06 45	0.69 136	4.57 162	0.32 35	0.21 57	1.92 36	0.19 35	6.89 124	5.64 113	5.48 70	4.02 30	2.02 50	3.50 120	3.32 49	2.01 120	0.00 1	0.01 109	0.01 193	0.01 167	0.20 186	0.13 156

DCANet	2.08 46	0.64 122	3.81 129	0.31 30	0.17 41	1.70 31	0.25 46	5.23 59	8.47 185	6.07 91	5.30 56	1.41 27	4.23 146	1.85 22	2.02 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.19 191

CFNet-RSSM	2.11 47	0.33 29	2.71 56	1.04 94	0.30 81	3.21 114	0.41 63	6.67 118	6.96 147	5.62 72	4.58 35	5.40 133	1.71 70	1.86 23	0.87 37	0.00 1	0.08 212	0.00 1	0.32 266	0.02 27	0.02 30

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 48	0.58 108	2.43 35	1.27 111	0.16 35	1.60 20	0.14 27	5.17 57	5.90 119	7.10 127	10.10 158	3.06 72	1.74 74	1.87 24	0.97 48	0.01 99	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.02 30

dd	2.16 49	1.22 213	4.82 170	0.68 60	0.12 27	1.39 12	0.17 33	5.14 55	11.22 224	2.70 20	3.51 28	1.52 35	1.23 50	5.08 76	3.96 185	0.12 226	0.01 109	0.04 239	0.21 248	0.07 102	0.01 14

DeepStereo_RVC	2.17 50	0.42 64	2.72 58	1.42 123	0.19 53	3.67 130	0.71 107	5.48 78	4.99 89	8.61 178	5.87 67	4.05 94	1.21 48	2.67 41	1.28 71	0.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.06 101

FENet	2.19 51	0.34 32	3.04 80	2.05 188	0.26 72	2.82 85	0.13 24	7.02 126	5.55 106	4.97 59	1.94 15	4.91 116	3.39 118	4.71 68	2.50 139	0.02 154	0.03 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 196

ff	2.20 52	0.65 127	5.13 183	0.45 43	0.23 64	5.02 177	0.20 37	5.01 50	9.46 201	4.82 57	3.41 25	1.38 26	3.06 111	2.54 40	2.05 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.46 246

GANet-ADL	2.20 52	0.50 90	3.27 99	2.02 185	0.11 24	2.21 49	0.48 67	8.64 147	6.79 143	4.56 48	5.83 66	3.98 90	1.27 53	2.68 42	1.43 81	0.04 193	0.08 212	0.02 216	0.00 1	0.15 159	0.03 55

222	2.20 52	0.61 114	5.31 194	0.31 30	0.19 53	1.69 25	0.11 15	5.37 72	8.54 187	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 186	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.18 180

ADStereo(finetuned)	2.26 55	0.64 122	5.22 190	0.31 30	0.18 47	1.71 32	0.25 46	5.23 59	8.46 184	6.06 89	5.30 56	1.41 27	6.37 209	1.87 24	1.87 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.18 180

fff	2.28 56	0.61 114	3.81 129	0.22 20	0.07 10	1.69 25	0.11 15	5.37 72	11.84 231	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 186	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 180

IPLGR	2.28 56	0.51 93	6.00 212	0.15 14	0.15 32	1.99 39	0.22 40	6.34 104	6.04 127	6.80 120	5.76 64	2.87 64	2.31 88	4.88 72	1.28 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 118	0.18 180

csc	2.28 56	0.61 114	3.81 129	0.22 20	0.07 10	1.69 25	0.11 15	5.37 72	11.84 231	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 186	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 180

cscssc	2.28 56	0.61 114	3.81 129	0.22 20	0.07 10	1.69 25	0.11 15	5.37 72	11.84 231	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 186	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 180

EAI-Stereo	2.31 60	0.44 71	2.72 58	0.68 60	0.56 128	3.51 124	2.62 190	11.42 202	4.14 57	2.09 12	7.23 107	1.21 25	0.91 29	5.67 84	1.51 85	0.01 99	0.25 272	0.00 1	0.88 290	0.04 70	0.26 217

OCTAStereo	2.32 61	0.34 32	3.13 91	2.55 229	0.50 123	3.05 102	0.46 65	5.24 61	5.58 110	9.58 210	5.38 59	3.11 73	0.68 17	4.86 70	1.96 119	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 14

ICVP	2.32 61	0.38 55	2.89 74	0.92 79	0.70 141	2.55 66	0.87 129	9.97 170	3.99 48	4.13 42	8.97 138	2.71 61	1.69 69	2.52 39	3.52 174	0.05 203	0.24 271	0.01 193	0.01 167	0.11 131	0.13 156

iRAFT	2.33 63	0.31 16	3.68 120	0.79 67	0.17 41	3.14 107	0.77 115	4.52 24	6.33 135	7.79 148	6.32 80	2.52 56	1.17 45	7.47 134	1.55 88	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

PFNet+	2.35 64	0.31 16	3.69 121	0.79 67	0.17 41	3.15 111	0.75 113	4.52 24	6.30 133	7.90 157	6.34 82	2.53 57	1.18 46	7.72 148	1.62 92	0.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

RAFT+CT+SA	2.36 65	0.71 139	2.46 38	0.83 71	2.26 222	3.18 112	0.93 136	6.82 123	5.48 101	2.55 17	8.07 122	1.64 38	1.59 67	8.54 188	1.15 64	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.38 272	0.19 183	0.36 233

TRStereo	2.36 65	3.10 276	4.70 167	1.99 178	2.08 210	2.61 70	1.11 151	8.79 150	3.73 37	3.19 27	3.04 22	3.96 89	0.77 22	5.92 86	1.44 82	0.03 176	0.14 241	0.00 1	0.29 263	0.08 108	0.25 212

test_4	2.38 67	0.34 32	2.68 52	0.08 4	0.11 24	3.69 134	1.14 153	3.33 3	3.34 23	4.03 41	17.35 242	3.31 76	0.51 14	6.28 95	1.15 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 229	0.16 162	0.01 14

ACRE	2.41 68	1.08 199	5.11 182	0.55 50	2.05 209	2.65 74	0.78 121	5.26 66	4.67 76	7.59 143	9.20 140	1.70 41	1.08 34	3.74 56	2.18 130	0.01 99	0.18 255	0.02 216	0.08 218	0.22 197	0.10 136

DisPM	2.43 69	0.32 20	3.04 80	1.76 157	0.18 47	3.46 118	0.65 98	5.13 54	4.88 86	8.59 177	7.04 102	2.84 63	1.03 33	8.85 202	0.83 33	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 30

IPLG	2.43 69	0.66 130	4.77 169	0.54 48	0.31 87	3.01 100	0.26 48	6.15 100	5.55 106	7.69 144	6.21 75	1.89 46	1.74 74	7.19 122	2.35 136	0.01 99	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.24 214	0.12 150

CASS	2.44 71	0.44 71	3.56 113	0.85 73	0.38 96	3.14 107	0.22 40	9.64 163	4.00 49	6.78 118	7.62 114	3.57 81	3.58 124	3.80 58	1.10 56	0.02 154	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 71	1.17 211	4.94 174	0.62 56	2.08 210	2.65 74	0.80 122	5.60 82	4.79 84	7.87 153	9.23 142	1.67 40	1.15 40	3.43 51	2.23 131	0.01 99	0.19 258	0.02 216	0.08 218	0.22 197	0.10 136

R-Stereo Train	2.44 71	0.32 20	1.93 10	0.94 80	0.16 35	3.67 130	0.61 91	6.37 107	3.08 14	9.14 193	17.44 243	1.80 43	0.77 22	1.76 20	0.70 16	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

RAFT-Stereo	2.44 71	0.32 20	1.93 10	0.94 80	0.16 35	3.67 130	0.61 91	6.37 107	3.08 14	9.14 193	17.44 243	1.80 43	0.77 22	1.76 20	0.70 16	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 75	1.09 201	3.70 124	2.55 229	0.80 150	3.37 117	0.15 30	7.44 132	5.54 105	5.65 73	6.01 69	3.54 80	1.13 37	6.34 99	1.58 91	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.05 210	0.21 193	0.03 55

CIPLG	2.47 76	1.10 203	4.71 168	0.63 57	2.15 215	2.67 76	0.77 115	5.19 58	4.73 81	7.85 152	9.56 152	1.72 42	1.14 38	4.20 64	2.34 134	0.01 99	0.19 258	0.02 216	0.09 225	0.23 204	0.08 117

ROB_FTStereo	2.47 76	0.28 11	2.77 64	1.72 155	0.09 16	2.82 85	0.35 57	5.00 48	5.57 109	8.85 185	7.27 109	3.00 71	1.10 35	8.72 195	1.77 98	0.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 14

BUS	2.49 78	0.32 20	3.05 85	0.46 44	0.46 112	7.12 207	0.50 73	9.05 152	4.69 77	6.11 94	6.15 71	5.29 129	0.83 27	3.91 59	1.77 98	0.01 99	0.03 166	0.03 229	0.00 1	0.04 70	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 78	0.40 59	2.46 38	1.80 160	0.25 69	3.51 124	0.77 115	6.03 93	4.92 87	8.91 188	6.09 70	4.45 104	1.11 36	6.99 117	2.11 125	0.02 154	0.00 1	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.04 81

GES	2.49 78	0.38 55	4.29 149	1.58 138	0.05 3	4.58 168	1.07 148	9.70 165	3.39 24	5.21 64	6.64 87	1.84 45	3.36 117	4.86 70	2.54 142	0.06 209	0.01 109	0.06 246	0.01 167	0.12 140	0.03 55

NF-Stereo	2.50 81	0.37 50	3.05 85	1.08 98	0.27 73	3.90 147	0.89 130	5.03 51	5.38 99	9.78 216	5.04 43	4.50 107	1.29 54	8.40 181	0.93 47	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.02 30

HUI-Stereo	2.51 82	0.34 32	2.10 23	1.59 140	0.16 35	2.81 81	1.03 143	6.03 93	3.51 29	8.55 175	6.80 91	3.71 84	4.77 166	7.31 126	0.97 48	0.01 99	0.22 263	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.17 176

CRE-IMP	2.51 82	0.34 32	2.10 23	1.59 140	0.16 35	2.81 81	1.03 143	6.03 93	3.51 29	8.55 175	6.80 91	3.71 84	4.77 166	7.31 126	0.97 48	0.01 99	0.22 263	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.17 176

KMStereo	2.55 84	0.34 32	3.09 89	0.99 88	0.23 64	3.76 138	0.59 87	5.10 53	4.72 80	9.97 221	6.44 84	4.76 114	1.32 55	8.52 187	1.10 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.03 55

iRaft-Stereo_20w	2.56 85	0.35 42	4.98 176	0.37 41	0.67 138	3.47 120	0.59 87	12.57 230	3.89 44	6.10 93	6.23 77	1.49 34	2.24 86	6.65 110	0.86 35	0.00 1	0.19 258	0.00 1	0.33 268	0.08 108	0.22 198

HCRNet	2.56 85	0.53 98	3.35 102	0.24 24	3.39 252	2.19 47	0.23 43	6.89 124	5.50 102	5.26 65	4.79 36	5.27 128	2.78 101	7.71 146	2.89 149	0.00 1	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.04 81

RAFT	2.57 87	0.76 147	3.09 89	0.91 77	0.09 16	2.41 60	0.94 137	5.35 70	2.65 5	6.11 94	7.21 106	9.43 198	4.30 150	5.73 85	1.77 98	0.00 1	0.12 234	0.00 1	0.02 182	0.46 253	0.08 117

ACVNet	2.58 88	0.53 98	2.69 53	0.84 72	0.59 131	2.61 70	0.55 80	8.35 139	5.70 114	4.45 44	9.26 146	5.77 138	3.50 120	2.24 36	4.41 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 168	0.01 14

HHNet	2.59 89	0.55 102	2.55 43	0.20 17	0.32 88	2.84 89	0.94 137	5.77 90	5.14 95	7.33 135	13.80 207	0.94 18	3.20 114	5.27 78	2.41 137	0.13 228	0.02 146	0.06 246	0.00 1	0.23 204	0.03 55

NRIStereo	2.59 89	0.22 7	2.23 28	1.05 96	0.46 112	2.05 41	3.25 207	5.24 61	3.49 28	9.77 215	9.12 139	2.68 60	4.05 139	6.30 97	1.11 58	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 131	0.61 261

ROB_FTStereo_v2	2.59 89	0.37 50	3.38 104	1.08 98	0.23 64	3.90 147	0.94 137	5.57 81	5.71 116	9.39 203	6.78 90	4.00 91	1.23 50	8.06 164	1.12 60	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 30

AFF-stereo	2.59 89	0.68 132	2.35 33	1.55 133	0.17 41	1.67 22	0.08 12	5.75 85	6.60 139	6.20 101	12.13 187	6.16 146	2.36 89	4.75 69	1.11 58	0.02 154	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.05 96

raft_robust	2.64 93	1.20 212	2.62 49	1.10 101	0.28 79	1.50 17	0.12 20	6.28 103	9.04 195	6.80 120	7.19 105	3.73 86	2.13 82	9.06 211	1.07 54	0.03 176	0.12 234	0.00 1	0.21 248	0.17 168	0.22 198

GwcNet-ADL	2.65 94	0.48 87	3.84 135	0.82 69	0.33 90	2.04 40	0.69 104	8.07 138	9.42 200	6.05 87	6.66 88	4.14 99	1.73 72	5.40 82	3.01 152	0.08 216	0.06 192	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.03 55

ToySt	2.69 95	0.55 102	7.03 235	1.03 92	0.10 20	3.49 121	1.04 145	6.38 111	4.55 74	2.69 18	6.28 79	7.95 183	4.38 154	5.08 76	2.58 143	0.01 99	0.11 227	0.00 1	0.04 206	0.28 221	0.19 191

ccc-4	2.69 95	0.77 148	6.15 217	0.76 64	0.24 67	3.79 143	0.32 52	4.95 39	10.39 216	6.30 106	9.44 150	1.12 21	2.82 103	3.72 55	2.72 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 156	0.14 160

BSDual-CNN	2.69 95	0.32 20	3.05 85	0.46 44	0.46 112	7.13 209	1.63 172	9.05 152	4.69 77	6.11 94	6.15 71	6.26 149	2.54 92	3.91 59	1.91 109	0.01 99	0.03 166	0.03 229	0.00 1	0.04 70	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 95	1.40 229	5.34 195	2.31 212	0.75 145	3.14 107	0.06 11	6.11 99	3.87 43	5.34 68	12.18 190	2.34 55	1.22 49	7.84 153	1.48 84	0.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 236	0.03 55

RAFT_R40	2.71 99	0.33 29	3.00 77	1.26 109	0.30 81	3.83 144	1.00 142	5.69 84	4.29 61	9.69 213	6.33 81	5.02 123	4.02 137	8.58 191	0.86 35	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.02 30

AnonymousM	2.71 99	6.75 298	0.98 1	0.73 62	0.06 7	2.41 60	0.53 75	5.30 67	3.05 12	4.75 55	2.09 16	1.89 46	1.01 31	1.88 27	0.51 11	0.01 99	0.02 146	17.42 310	4.76 310	0.02 27	0.01 14

XX-Stereo	2.71 99	0.38 55	5.96 211	2.25 206	2.20 219	1.54 18	0.21 39	5.44 77	3.05 12	2.28 16	16.16 226	7.03 162	0.24 2	6.19 91	0.79 29	0.00 1	0.15 246	0.00 1	0.23 252	0.13 149	0.04 81

UDGNet	2.73 102	7.09 301	3.90 139	2.71 235	0.06 7	2.98 97	0.20 37	4.63 29	8.58 191	2.69 18	2.70 21	0.95 19	1.01 31	6.27 94	1.51 85	1.28 294	0.00 1	5.24 307	0.94 292	1.70 288	0.13 156

SST-Stereo	2.75 103	0.31 16	2.78 65	1.33 114	0.33 90	3.99 151	0.82 123	5.60 82	3.93 46	10.92 241	6.19 74	5.00 121	4.23 146	8.66 193	0.74 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.03 55

PSM-adaLoss	2.76 104	0.36 46	3.86 136	1.16 105	0.24 67	3.84 145	0.97 140	4.99 46	3.79 40	9.69 213	5.15 46	4.51 108	6.91 222	8.87 205	0.81 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 30

111	2.78 105	0.92 178	3.81 129	0.22 20	0.07 10	2.83 88	0.70 105	6.03 93	14.00 246	3.22 28	8.93 135	5.48 134	3.30 116	3.66 53	2.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.29 224

HITNet	2.79 106	0.77 148	4.02 141	2.03 186	0.11 24	5.58 183	0.59 87	9.24 158	5.15 96	6.42 109	7.26 108	3.66 83	2.92 109	4.07 63	3.87 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.02 30
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
DMCA	2.82 107	0.64 122	4.45 155	1.61 144	0.89 156	3.86 146	0.57 85	9.18 156	5.10 93	6.24 103	6.49 85	7.17 169	2.13 82	3.31 48	4.73 195	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.02 30

TestStereo1	2.85 108	0.81 157	3.48 108	3.11 255	0.44 106	2.52 63	1.50 166	6.37 107	8.18 177	4.62 49	9.24 143	2.23 53	3.69 128	9.19 216	1.26 69	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.27 219	0.09 124

SA-5K	2.85 108	0.81 157	3.48 108	3.11 255	0.44 106	2.52 63	1.50 166	6.37 107	8.18 177	4.62 49	9.24 143	2.23 53	3.69 128	9.19 216	1.26 69	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.27 219	0.09 124

LCNet	2.85 108	0.42 64	1.90 8	0.95 84	0.56 128	2.07 42	1.60 170	4.99 46	3.57 34	6.05 87	10.59 164	4.59 111	6.79 221	7.46 132	0.72 20	0.01 99	0.00 1	0.01 193	0.77 288	0.30 224	3.57 297

IRAFT_RVC	2.85 108	0.41 62	3.32 100	2.09 190	0.41 103	2.92 92	5.22 246	6.41 112	3.63 35	6.53 113	5.48 61	5.09 124	4.88 175	8.20 174	2.15 129	0.01 99	0.17 252	0.01 193	0.00 1	0.02 27	0.04 81

iRaft-Stereo_5w	2.86 112	0.86 165	4.08 144	0.06 2	0.25 69	2.76 80	0.60 90	4.97 43	4.10 55	2.98 25	7.85 118	10.17 209	4.17 144	8.16 171	5.83 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.26 215	0.06 101

test_5	2.90 113	0.70 137	3.69 121	2.01 183	3.17 243	4.61 170	1.32 162	6.69 119	7.02 151	2.79 21	7.18 104	4.99 118	4.14 141	7.96 157	1.31 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 193	0.19 183	0.26 217

PFNet	2.93 114	0.40 59	5.51 200	2.13 195	0.84 152	3.11 105	0.75 113	6.78 122	4.79 84	9.98 222	6.00 68	4.78 115	2.13 82	8.33 178	2.11 125	0.19 241	0.06 192	0.00 1	0.11 229	0.20 186	0.35 232

pcwnet_v2	2.93 114	0.29 12	3.01 78	2.39 217	1.07 166	2.73 77	0.89 130	11.37 200	6.25 132	6.20 101	11.49 180	2.71 61	2.74 99	4.22 65	2.75 148	0.06 209	0.05 185	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.37 235

PSMNet-ADL	2.98 116	0.43 69	2.41 34	1.43 124	0.40 100	5.94 188	0.28 49	8.45 143	5.13 94	3.36 33	6.77 89	8.41 187	4.61 160	7.20 123	4.55 193	0.02 154	0.09 218	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

OMP-Stereo	3.03 117	0.93 181	2.72 58	4.21 290	0.51 125	2.19 47	1.25 156	6.19 101	6.00 125	7.99 159	6.21 75	8.50 193	2.49 91	9.44 226	1.74 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.05 96

SA	3.06 118	0.74 143	3.79 127	1.60 143	0.30 81	3.19 113	1.43 165	6.72 120	9.06 196	4.63 52	10.80 168	2.89 65	4.71 164	9.62 229	1.18 68	0.00 1	0.09 218	0.00 1	0.19 243	0.23 204	0.02 30

NINENet	3.09 119	0.56 105	3.22 97	1.61 144	1.37 179	7.12 207	0.50 73	11.88 214	5.63 112	6.63 115	8.40 126	5.29 129	0.83 27	6.51 105	1.77 98	0.15 231	0.07 203	0.07 252	0.00 1	0.09 118	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 119	0.77 148	2.27 30	2.35 215	1.79 202	3.50 122	1.06 147	12.12 222	6.91 145	4.71 54	7.67 115	7.58 173	4.40 155	4.95 74	1.67 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 131	0.01 14

AdaStereo	3.09 119	0.58 108	3.04 80	2.84 241	0.48 119	4.08 153	1.29 160	12.16 224	7.77 168	6.03 86	9.62 153	5.79 140	1.53 65	4.56 67	1.93 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 30
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
psmg	3.10 122	0.32 20	3.05 85	0.54 48	0.46 112	8.68 225	2.84 195	9.87 167	4.69 77	8.08 160	8.69 130	6.26 149	2.54 92	3.91 59	1.91 109	0.01 99	0.04 178	0.06 246	0.00 1	0.11 131	0.00 1

ccs_rob	3.11 123	0.87 166	2.32 31	2.24 205	2.09 212	3.77 139	0.33 54	7.65 133	5.58 110	7.89 155	8.04 121	7.84 177	1.77 78	8.24 176	3.18 159	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.01 167	0.01 7	0.29 224

ARAFT	3.13 124	1.11 206	7.34 238	0.42 42	0.14 31	4.52 167	2.99 197	7.41 131	5.97 123	8.85 185	7.06 103	5.20 127	1.25 52	8.49 185	1.44 82	0.00 1	0.03 166	0.00 1	0.00 1	0.33 232	0.11 143

IIG-Stereo	3.16 125	0.75 145	2.83 68	4.08 286	0.21 57	2.56 68	0.74 111	6.55 114	5.56 108	8.39 170	9.38 149	7.94 181	2.79 102	9.50 228	1.89 107	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.04 81

DMCA-RVC	3.17 126	1.26 219	6.39 224	2.10 192	1.51 184	3.02 101	0.56 82	7.84 137	5.06 91	9.23 196	5.19 54	8.46 189	2.72 98	6.31 98	3.22 161	0.06 209	0.11 227	0.09 258	0.02 182	0.16 162	0.08 117

IER	3.20 127	0.54 101	5.13 183	0.58 55	1.59 185	7.29 212	0.56 82	6.36 105	4.95 88	7.44 139	8.84 132	6.20 147	6.26 206	4.88 72	3.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 14

CFNet-pseudo	3.23 128	0.36 46	3.58 115	2.13 195	1.45 181	3.78 141	0.70 105	12.67 231	9.52 202	5.16 63	12.28 193	2.62 59	1.81 79	5.36 79	3.08 155	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 110

BEATNet_4x	3.24 129	1.27 221	5.89 209	1.56 136	0.10 20	5.26 179	1.07 148	10.08 174	5.50 102	6.89 123	7.73 116	4.53 109	4.13 140	5.05 75	5.27 199	0.04 193	0.05 185	0.00 1	0.00 1	0.23 204	0.23 205

RAFT-345	3.27 130	0.41 62	2.88 73	1.02 90	0.21 57	2.63 73	0.48 67	3.76 9	5.51 104	7.35 136	24.88 276	4.25 101	1.76 77	8.15 170	2.13 127	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 14

GANet-RSSM	3.27 130	0.60 111	3.38 104	2.94 248	2.00 208	2.61 70	0.48 67	10.93 194	6.11 130	5.47 69	10.20 160	6.57 155	5.44 193	6.25 93	2.23 131	0.00 1	0.00 1	0.08 255	0.00 1	0.17 168	0.03 55

NOSS_ROB	3.30 132	0.46 77	2.62 49	2.08 189	1.01 163	5.60 184	0.74 111	10.37 180	11.48 227	5.15 62	8.43 127	5.67 137	1.73 72	7.97 158	2.34 134	0.02 154	0.06 192	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.14 160

hknet	3.31 133	0.42 64	4.68 166	0.46 44	1.17 168	7.13 209	1.63 172	9.05 152	6.91 145	6.11 94	6.15 71	9.66 201	2.85 107	7.48 135	2.45 138	0.01 99	0.03 166	0.03 229	0.00 1	0.04 70	0.00 1

CFNet-ft	3.31 133	0.94 184	2.69 53	1.50 128	2.38 225	2.81 81	0.68 100	8.35 139	7.43 159	4.45 44	9.94 156	10.20 210	4.60 158	6.50 104	3.41 168	0.00 1	0.00 1	0.03 229	0.00 1	0.22 197	0.03 55

CFNet_RVC	3.31 133	0.94 184	2.69 53	1.50 128	2.38 225	2.81 81	0.68 100	8.35 139	7.43 159	4.45 44	9.94 156	10.20 210	4.60 158	6.49 103	3.41 168	0.00 1	0.00 1	0.03 229	0.00 1	0.22 197	0.03 55

ASMatch	3.32 136	0.50 90	3.32 100	1.72 155	0.45 111	1.93 37	0.68 100	6.42 113	3.89 44	6.18 100	22.30 265	4.61 112	4.82 173	7.65 141	1.70 94	0.00 1	0.02 146	0.00 1	0.03 193	0.01 7	0.18 180

iGMRVC	3.32 136	0.48 87	3.16 93	1.24 107	0.58 130	1.67 22	0.77 115	5.40 76	4.26 60	6.33 107	25.06 278	3.93 88	5.49 194	6.45 101	1.35 77	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.22 198

GMM-Stereo	3.32 136	0.27 10	2.52 41	0.82 69	0.48 119	2.27 51	4.91 241	5.06 52	3.08 14	7.06 126	16.72 231	6.21 148	3.70 130	7.60 139	1.16 66	0.04 193	0.00 1	0.00 1	0.04 206	0.10 122	4.45 301

AACVNet	3.33 139	1.03 192	3.56 113	3.46 269	0.63 134	3.09 103	0.28 49	8.78 149	3.43 25	5.99 85	10.64 166	10.08 207	4.03 138	8.69 194	2.51 140	0.03 176	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.26 215	0.06 101

PSM-AAD	3.33 139	0.20 2	1.47 3	0.73 62	0.54 126	2.55 66	6.19 254	4.97 43	3.27 21	10.92 241	11.92 183	2.95 66	9.59 256	7.90 156	0.82 32	0.01 99	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.04 70	2.47 295

PSMNet-RSSM	3.33 139	0.77 148	3.22 97	2.12 193	1.90 207	2.33 54	0.71 107	11.17 196	5.83 117	5.90 83	11.43 179	7.04 164	4.83 174	5.96 88	3.17 158	0.00 1	0.00 1	0.02 216	0.00 1	0.08 108	0.02 30

test_xeample3	3.34 142	0.93 181	4.33 150	0.28 29	0.12 27	3.46 118	3.98 220	6.58 115	11.84 231	6.79 119	13.56 204	3.52 79	4.23 146	3.71 54	2.05 123	0.01 99	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.02 27	1.40 281

TransformOpticalFlow	3.38 143	0.70 137	4.54 158	1.00 89	0.30 81	3.56 127	0.14 27	9.67 164	7.30 157	5.55 71	13.34 202	6.74 158	5.03 178	8.22 175	1.34 76	0.00 1	0.01 109	0.01 193	0.00 1	0.04 70	0.11 143

RAFT_CTSACE	3.40 144	1.07 197	4.52 157	1.27 111	3.14 240	4.00 152	1.07 148	3.93 11	4.43 66	4.66 53	17.94 246	7.21 171	2.76 100	10.82 242	0.85 34	0.00 1	0.07 203	0.00 1	0.00 1	0.30 224	0.01 14

AAGNet	3.41 145	0.34 32	2.45 36	1.78 159	0.39 98	3.69 134	1.05 146	4.79 36	4.61 75	9.62 211	7.74 117	4.98 117	6.38 211	7.34 129	13.02 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.04 81

cf-r	3.42 146	0.81 157	3.97 140	2.41 221	2.78 236	2.85 90	0.64 96	8.44 142	6.32 134	6.25 104	11.57 181	8.97 195	3.54 123	5.93 87	3.83 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 118	0.07 110

STrans-v2	3.43 147	0.73 141	4.82 170	0.26 25	0.60 132	3.00 99	1.19 154	10.41 182	7.22 154	5.79 76	10.97 173	6.75 159	7.03 226	8.25 177	1.40 79	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.18 180

MLCV	3.44 148	0.88 169	5.60 203	1.39 119	0.25 69	4.36 161	0.33 54	7.25 129	7.28 156	9.17 195	12.24 192	5.09 124	2.47 90	9.15 214	3.23 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.02 30

DeepPruner_ROB	3.52 149	1.14 208	4.06 142	1.12 103	1.65 189	3.65 129	0.83 126	13.96 245	4.47 69	7.80 149	10.84 169	7.05 166	2.16 85	8.14 169	3.08 155	0.07 215	0.03 166	0.00 1	0.01 167	0.32 230	0.06 101

Sa-1000	3.55 150	0.75 145	3.63 117	1.91 170	0.30 81	3.55 126	1.63 172	7.39 130	8.54 187	7.70 145	17.44 243	4.00 91	2.82 103	9.44 226	1.33 75	0.00 1	0.10 221	0.00 1	0.18 240	0.21 193	0.04 81

PSM-softLoss	3.56 151	0.23 9	2.15 26	0.76 64	0.55 127	2.17 46	7.72 274	4.65 31	3.15 17	9.31 199	21.05 259	4.69 113	4.54 157	7.48 135	1.53 87	0.01 99	0.01 109	0.00 1	0.01 167	0.09 118	1.10 275

KYRaft	3.59 152	0.31 16	1.84 6	0.76 64	0.46 112	2.29 52	4.04 223	4.75 34	3.25 20	8.93 190	19.47 252	6.62 157	5.07 180	7.79 152	0.71 19	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.04 70	5.38 306

STTStereo	3.60 153	0.93 181	6.34 221	2.71 235	2.23 220	3.68 133	0.63 94	9.42 159	6.73 141	9.87 218	6.97 96	8.84 194	3.65 126	6.85 112	3.04 153	0.00 1	0.02 146	0.01 193	0.00 1	0.02 27	0.02 30

RE-Stereo	3.61 154	0.46 77	3.87 137	1.71 153	0.35 94	2.95 95	9.18 283	6.09 98	3.81 41	9.31 199	10.86 172	6.46 153	5.99 203	8.80 199	1.89 107	0.20 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 178	0.14 160

TVStereo	3.61 154	0.46 77	3.87 137	1.71 153	0.35 94	2.95 95	9.20 284	6.08 97	3.82 42	9.31 199	10.85 171	6.46 153	5.98 202	8.80 199	1.91 109	0.20 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 168	0.14 160

LMCR-Stereo	3.63 156	1.29 226	4.20 146	2.54 227	0.17 41	8.08 219	1.52 168	11.46 203	4.73 81	8.45 173	10.66 167	1.91 48	5.03 178	7.69 144	3.58 175	0.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 238	0.02 30

Prome-Stereo	3.65 157	0.29 12	1.92 9	0.91 77	0.49 121	2.07 42	4.75 239	4.41 21	3.23 19	9.32 202	20.63 258	4.06 95	7.19 227	7.70 145	1.17 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	4.72 304

hitnet-ft	3.66 158	0.65 127	2.79 67	0.89 75	0.72 143	4.25 157	0.55 80	9.11 155	7.52 163	7.14 128	10.19 159	12.49 235	4.70 163	7.44 131	4.41 190	0.03 176	0.00 1	0.06 246	0.00 1	0.20 186	0.04 81

iResNet	3.68 159	0.91 175	7.94 244	2.97 249	0.34 92	4.44 166	0.48 67	7.70 134	9.74 206	7.72 146	12.74 197	4.03 93	2.87 108	8.05 163	3.37 167	0.02 154	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.09 124

acv_ft	3.69 160	0.53 98	4.58 163	2.31 212	4.71 289	7.44 215	0.86 128

Low-res two-view benchmark