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

EGLCR-Stereo	0.37 1	0.22 9	0.51 18	0.43 10	0.26 22	0.44 9	0.22 1	0.99 43	0.48 4	0.42 3	0.42 1	0.67 52	0.29 3	0.86 62	0.33 4	0.17 32	0.12 8	0.19 47	0.17 61	0.17 23	0.15 22

Selective-IGEV	0.39 2	0.24 18	0.50 17	0.44 22	0.25 19	0.46 11	0.33 24	1.25 128	0.40 1	0.35 1	0.45 2	0.52 19	0.30 4	1.07 94	0.30 1	0.14 5	0.12 8	0.17 14	0.13 12	0.16 16	0.13 3

GLC_STEREO	0.39 2	0.25 33	0.41 10	0.54 99	0.23 5	0.48 13	0.30 17	0.73 4	0.58 7	0.52 17	0.73 21	0.51 15	0.31 5	0.64 23	0.42 48	0.17 32	0.20 184	0.23 125	0.19 87	0.21 109	0.17 45

CREStereo	0.39 2	0.21 4	0.38 4	0.34 1	0.22 3	0.53 41	0.29 14	0.77 8	1.11 143	0.58 18	0.71 20	0.51 15	0.41 12	0.54 5	0.34 8	0.18 52	0.13 28	0.15 4	0.10 2	0.14 3	0.14 10
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
LoS	0.40 5	0.21 4	0.44 12	0.37 2	0.22 3	0.50 30	0.40 68	1.00 49	0.94 78	0.48 11	0.66 11	0.48 13	0.40 11	0.60 19	0.37 20	0.18 52	0.14 58	0.16 10	0.11 7	0.14 3	0.14 10

CroCo-Stereo	0.40 5	0.31 125	0.73 106	0.58 134	0.27 26	0.26 1	0.33 24	0.95 35	0.81 44	0.42 3	0.47 3	0.65 48	0.47 27	0.39 1	0.34 8	0.18 52	0.15 106	0.16 10	0.14 25	0.19 61	0.16 35
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
LoS_RVC	0.42 7	0.26 41	0.40 8	0.44 22	0.82 292	0.51 34	0.44 95	0.64 1	0.41 2	0.44 5	0.78 26	0.44 5	0.47 27	0.56 7	0.36 16	0.13 1	0.12 8	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 316

tt_ll	0.42 7	0.26 41	0.40 8	0.44 22	0.82 292	0.51 34	0.44 95	0.64 1	0.41 2	0.44 5	0.78 26	0.44 5	0.47 27	0.56 7	0.36 16	0.13 1	0.12 8	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 316

anonymousdsp	0.43 9	0.27 63	0.53 20	0.44 22	0.32 90	0.50 30	0.42 76	0.89 20	0.51 5	0.49 13	0.53 6	0.47 10	0.47 27	1.33 120	0.33 4	0.17 32	0.12 8	0.21 86	0.15 31	0.18 37	0.18 63

ProNet	0.43 9	0.28 73	0.58 35	0.43 10	0.30 66	0.56 52	0.52 140	1.00 49	0.58 7	0.44 5	0.49 4	0.43 4	0.43 15	1.28 112	0.36 16	0.15 7	0.13 28	0.19 47	0.16 45	0.17 23	0.16 35

MC-Stereo	0.43 9	0.23 13	0.48 15	0.51 70	0.28 42	0.39 4	0.32 23	0.88 19	0.68 25	0.60 20	0.84 32	0.56 24	0.61 80	1.03 84	0.31 2	0.17 32	0.11 3	0.17 14	0.15 31	0.16 16	0.13 3

IGEV-Stereo	0.43 9	0.27 63	0.54 24	0.45 27	0.32 90	0.50 30	0.42 76	0.90 26	0.51 5	0.49 13	0.53 6	0.47 10	0.47 27	1.32 118	0.33 4	0.17 32	0.12 8	0.21 86	0.15 31	0.18 37	0.18 63
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.44 13	0.34 161	0.77 132	0.61 167	0.79 283	0.28 2	0.35 39	0.75 6	0.71 32	0.38 2	0.50 5	0.72 63	0.55 51	0.57 10	0.47 80	0.17 32	0.18 158	0.19 47	0.16 45	0.21 109	0.20 111

TANstereo	0.44 13	0.21 4	0.44 12	0.41 5	0.21 2	0.65 87	0.26 8	0.79 9	0.83 49	0.93 52	0.98 55	0.51 15	0.46 23	0.54 5	0.35 10	0.18 52	0.24 221	0.16 10	0.13 12	0.16 16	0.26 173

XX-TBD	0.46 15	0.70 285	0.35 1	0.79 270	0.25 19	0.58 57	0.26 8	0.69 3	1.27 212	0.76 29	1.00 59	0.45 7	0.33 6	0.47 3	0.37 20	0.19 78	0.15 106	0.15 4	0.11 7	0.17 23	0.14 10

PMTNet	0.46 15	0.21 4	0.38 4	0.37 2	0.23 5	0.71 113	0.27 12	0.74 5	1.04 116	0.64 21	0.70 18	0.55 22	0.47 27	0.86 62	0.35 10	1.00 323	0.13 28	0.15 4	0.10 2	0.15 6	0.13 3

iRaftStereo_RVC	0.47 17	0.26 41	0.64 55	0.50 55	0.29 51	0.53 41	0.33 24	1.05 69	0.77 40	0.84 45	1.00 59	0.55 22	0.37 7	0.81 51	0.40 36	0.17 32	0.12 8	0.22 104	0.20 108	0.19 61	0.15 22

CREStereo++_RVC	0.47 17	0.21 4	0.38 4	0.45 27	0.38 132	0.45 10	0.25 3	0.75 6	1.29 220	0.80 38	1.21 138	0.47 10	0.37 7	0.53 4	0.44 59	0.16 12	0.11 3	0.15 4	0.80 322	0.18 37	0.11 1

CES	0.48 19	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 329	0.55 49	0.35 39	0.98 41	0.66 22	0.44 5	0.66 11	0.35 1	0.27 2	0.56 7	0.33 4	0.15 7	0.13 28	0.15 4	0.10 2	0.19 61	1.46 332

sCroCo_RVC	0.49 20	0.40 199	1.02 194	0.65 205	0.60 234	0.52 36	0.40 68	0.83 16	0.61 10	0.44 5	0.74 23	0.49 14	0.50 36	0.63 21	0.48 85	0.26 191	0.27 239	0.23 125	0.22 156	0.29 200	0.25 160

RCA-Stereo	0.50 21	0.23 13	0.58 35	0.48 39	0.33 104	0.55 49	0.45 105	0.97 39	1.38 252	0.68 23	1.05 87	0.63 42	0.80 130	0.59 11	0.32 3	0.17 32	0.12 8	0.17 14	0.14 25	0.16 16	0.14 10

knoymous	0.51 22	0.29 92	0.47 14	0.43 10	0.30 66	0.55 49	0.55 162	1.02 56	0.77 40	0.98 65	0.85 33	0.94 119	0.56 54	0.85 59	0.45 64	0.20 100	0.14 58	0.26 185	0.14 25	0.23 145	0.23 140

LL-Strereo2	0.52 23	0.33 148	0.69 75	0.52 80	0.37 123	0.70 112	0.30 17	1.13 98	0.67 23	0.94 57	0.78 26	0.91 110	0.42 13	1.05 88	0.42 48	0.17 32	0.16 135	0.29 211	0.25 191	0.21 109	0.16 35

Selective-RAFT	0.52 23	0.28 73	0.79 140	0.55 111	0.27 26	0.91 162	0.33 24	0.80 13	0.88 59	0.58 18	0.63 9	0.81 76	0.77 120	1.29 115	0.48 85	0.19 78	0.14 58	0.17 14	0.15 31	0.19 61	0.17 45

HUI-Stereo	0.52 23	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.65 87	0.30 17	1.04 63	0.64 13	1.12 103	0.96 48	0.83 85	0.60 73	0.79 46	0.45 64	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63

test-1	0.52 23	0.26 41	1.04 200	0.56 120	0.32 90	0.61 68	0.38 59	1.10 89	0.91 70	0.78 33	1.01 64	0.77 70	0.52 39	0.60 19	0.42 48	0.17 32	0.14 58	0.20 64	0.17 61	0.20 77	0.23 140

rafts_anoy	0.52 23	0.29 92	0.59 38	0.59 146	0.50 186	0.53 41	0.40 68	1.11 95	1.03 113	0.84 45	0.83 31	0.68 54	0.54 46	0.72 31	0.51 101	0.19 78	0.14 58	0.24 141	0.26 203	0.21 109	0.18 63

s12784h	0.52 23	0.20 2	0.38 4	0.41 5	0.19 1	0.96 182	0.34 36	1.17 104	1.25 200	0.81 41	0.90 41	0.63 42	0.50 36	1.45 140	0.42 48	0.14 5	0.12 8	0.17 14	0.11 7	0.18 37	0.11 1

raftrobust	0.52 23	0.25 33	0.56 30	0.65 205	0.52 203	0.49 25	0.34 36	0.98 41	0.91 70	1.30 180	0.87 36	0.63 42	0.81 132	0.78 44	0.41 41	0.19 78	0.15 106	0.16 10	0.14 25	0.15 6	0.16 35

Gwc-CoAtRS	0.52 23	0.24 18	0.68 68	0.48 39	0.29 51	0.64 76	0.25 3	1.16 102	1.08 133	1.01 71	1.00 59	1.12 162	0.56 54	0.69 27	0.37 20	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.15 31	0.15 6	0.15 22

MSMDNet	0.52 23	0.25 33	0.69 75	0.47 33	0.30 66	0.69 106	0.25 3	1.19 112	0.77 40	1.04 79	1.03 81	1.19 176	0.56 54	0.72 31	0.37 20	0.17 32	0.14 58	0.17 14	0.15 31	0.16 16	0.15 22

anonymousdsp2	0.53 32	0.27 63	0.74 118	0.48 39	0.29 51	0.76 126	0.47 113	1.61 189	0.82 48	0.77 32	0.77 25	0.75 66	0.47 27	1.03 84	0.40 36	0.18 52	0.13 28	0.18 38	0.13 12	0.19 61	0.18 63

fff	0.53 32	0.24 18	0.70 82	0.43 10	0.24 8	0.48 13	0.36 46	1.07 81	1.25 200	1.10 95	1.02 71	0.57 28	1.06 212	0.73 34	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.15 6	0.19 86

test_4	0.53 32	0.22 9	0.56 30	0.54 99	0.32 90	0.64 76	0.39 66	0.80 13	0.62 11	0.92 51	1.87 268	0.68 54	0.42 13	1.16 104	0.37 20	0.15 7	0.13 28	0.20 64	0.22 156	0.20 77	0.15 22

GMOStereo	0.53 32	0.26 41	0.65 58	0.50 55	0.29 51	0.52 36	0.43 86	0.89 20	0.96 82	1.41 221	1.14 117	0.85 95	0.56 54	0.59 11	0.38 28	0.16 12	0.14 58	0.24 141	0.21 134	0.20 77	0.15 22

error version	0.53 32	0.26 41	0.65 58	0.50 55	0.29 51	0.52 36	0.43 86	0.89 20	0.96 82	1.41 221	1.14 117	0.85 95	0.56 54	0.59 11	0.38 28	0.16 12	0.14 58	0.24 141	0.21 134	0.20 77	0.15 22

test-v	0.53 32	0.26 41	0.65 58	0.50 55	0.29 51	0.52 36	0.43 86	0.89 20	0.96 82	1.41 221	1.14 117	0.85 95	0.56 54	0.59 11	0.38 28	0.16 12	0.14 58	0.24 141	0.21 134	0.20 77	0.15 22

test-2	0.53 32	0.26 41	0.65 58	0.50 55	0.29 51	0.52 36	0.43 86	0.89 20	0.96 82	1.41 221	1.14 117	0.85 95	0.56 54	0.59 11	0.38 28	0.16 12	0.14 58	0.24 141	0.21 134	0.20 77	0.15 22

raft+_RVC	0.53 32	0.26 41	0.54 24	0.60 156	0.47 177	0.54 44	0.54 150	1.27 130	0.99 101	0.76 29	1.03 81	0.70 60	0.56 54	0.93 71	0.47 80	0.18 52	0.14 58	0.19 47	0.18 73	0.18 37	0.15 22

Anonymous	0.53 32	0.38 190	0.91 166	0.66 210	0.73 266	0.65 87	0.59 183	0.95 35	0.73 36	0.47 10	0.58 8	0.42 3	0.60 73	0.80 47	0.53 116	0.24 163	0.23 212	0.21 86	0.21 134	0.41 249	0.29 192

csc	0.53 32	0.24 18	0.70 82	0.43 10	0.24 8	0.48 13	0.36 46	1.07 81	1.25 200	1.10 95	1.02 71	0.57 28	1.06 212	0.73 34	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.15 6	0.19 86

cscssc	0.53 32	0.24 18	0.70 82	0.43 10	0.24 8	0.48 13	0.36 46	1.07 81	1.25 200	1.10 95	1.02 71	0.57 28	1.06 212	0.73 34	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.15 6	0.19 86

DCANet-4	0.54 43	0.26 41	1.07 208	0.42 7	0.24 8	0.48 13	0.36 46	0.99 43	1.30 223	1.10 95	1.02 71	0.56 24	0.75 108	0.73 34	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.15 6	0.19 86

qqq	0.54 43	0.24 18	1.07 208	0.42 7	0.24 8	0.48 13	0.36 46	0.99 43	1.30 223	1.10 95	1.02 71	0.56 24	0.75 108	0.73 34	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.15 6	0.19 86

test-3	0.54 43	0.22 9	0.68 68	0.47 33	0.27 26	0.58 57	0.35 39	0.92 27	1.00 106	1.32 191	0.69 17	0.87 103	0.45 20	1.68 171	0.37 20	0.16 12	0.11 3	0.20 64	0.16 45	0.17 23	0.13 3

test_1	0.54 43	0.22 9	0.68 68	0.47 33	0.27 26	0.58 57	0.35 39	0.92 27	1.00 106	1.28 168	0.68 15	0.87 103	0.45 20	1.67 166	0.37 20	0.16 12	0.11 3	0.20 64	0.16 45	0.17 23	0.13 3

PSM-adaLoss	0.54 43	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.65 87	0.41 75	1.04 63	0.64 13	1.12 103	0.96 48	0.82 81	0.61 80	1.06 89	0.45 64	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63

ROB_FTStereo_v2	0.54 43	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.64 76	0.42 76	1.05 69	0.64 13	1.12 103	0.96 48	0.83 85	0.60 73	1.12 100	0.46 75	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63

ROB_FTStereo	0.54 43	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.64 76	0.25 3	1.05 69	0.64 13	1.12 103	0.95 46	0.82 81	0.61 80	1.15 102	0.45 64	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63

cross-raft	0.54 43	0.25 33	0.61 43	0.52 80	0.29 51	0.68 102	0.37 56	1.46 156	0.76 38	1.01 71	1.06 89	1.28 196	0.46 23	0.71 30	0.35 10	0.15 7	0.12 8	0.18 38	0.16 45	0.19 61	0.14 10

RAFT-IKP	0.54 43	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.59 61	0.36 46	1.04 63	0.64 13	1.12 103	0.96 48	0.83 85	0.61 80	1.22 107	0.45 64	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63

RALCasStereoNet	0.54 43	0.30 103	0.66 63	0.59 146	0.51 196	0.61 68	0.52 140	0.94 33	0.93 76	0.70 24	1.01 64	0.78 71	0.44 18	1.33 120	0.47 80	0.20 100	0.16 135	0.18 38	0.16 45	0.20 77	0.19 86

DCANet	0.54 43	0.24 18	0.70 82	0.43 10	0.24 8	0.49 25	0.36 46	1.05 69	1.30 223	1.12 103	1.03 81	0.58 33	0.92 162	0.81 51	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.18 37	0.19 86

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 43	0.25 33	0.68 68	0.43 10	0.24 8	0.40 5	0.34 36	1.04 63	1.09 139	1.32 191	1.60 231	0.80 73	0.68 97	0.67 26	0.39 34	0.13 1	0.10 1	0.18 38	0.17 61	0.17 23	0.13 3

CFNet-RSSM	0.54 43	0.24 18	0.70 82	0.48 39	0.28 42	0.60 65	0.27 12	1.49 160	1.14 157	1.06 81	0.93 44	1.08 151	0.54 46	0.70 29	0.35 10	0.16 12	0.12 8	0.17 14	0.15 31	0.16 16	0.14 10

test_3	0.55 56	0.23 13	0.71 92	0.53 88	0.28 42	0.61 68	0.40 68	0.92 27	1.05 120	1.19 138	0.68 15	0.93 117	0.44 18	1.67 166	0.39 34	0.15 7	0.12 8	0.22 104	0.19 87	0.21 109	0.14 10

Patchmatch Stereo++	0.55 56	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.65 87	0.29 14	1.05 69	0.64 13	1.12 103	0.96 48	0.83 85	0.60 73	1.37 127	0.45 64	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
DeepStereo_RVC	0.55 56	0.29 92	0.72 95	0.51 70	0.30 66	0.59 61	0.33 24	1.03 59	0.70 28	1.16 126	0.93 44	0.83 85	0.94 174	0.96 72	0.54 121	0.21 115	0.14 58	0.21 86	0.19 87	0.24 154	0.24 150

iRAFT	0.55 56	0.30 103	0.73 106	0.50 55	0.27 26	0.65 87	0.29 14	1.05 69	0.64 13	1.12 103	0.96 48	0.83 85	0.60 73	1.37 127	0.45 64	0.22 130	0.14 58	0.24 141	0.20 108	0.26 168	0.18 63

CRE-IMP	0.55 56	0.30 103	0.74 118	0.52 80	0.29 51	0.79 141	0.25 3	1.04 63	0.72 33	1.09 88	0.95 46	0.81 76	0.57 62	1.10 96	0.50 98	0.21 115	0.14 58	0.23 125	0.19 87	0.28 195	0.22 127

sAnonymous2	0.55 56	0.56 253	1.46 263	0.60 156	0.51 196	0.48 13	0.52 140	0.79 9	0.68 25	0.50 15	0.67 13	0.46 8	0.62 85	0.59 11	0.40 36	0.22 130	0.17 146	0.22 104	0.21 134	0.86 316	0.56 287

CroCo_RVC	0.55 56	0.56 253	1.46 263	0.60 156	0.51 196	0.48 13	0.52 140	0.79 9	0.68 25	0.50 15	0.67 13	0.46 8	0.62 85	0.59 11	0.40 36	0.22 130	0.17 146	0.22 104	0.21 134	0.86 316	0.56 287

GMStereo	0.55 56	0.45 220	0.94 172	0.50 55	0.32 90	0.64 76	0.43 86	1.00 49	1.40 256	0.82 43	0.73 21	0.51 15	0.45 20	0.85 59	0.55 126	0.24 163	0.15 106	0.20 64	0.21 134	0.31 213	0.24 150
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
riskmin	0.56 64	0.27 63	0.60 40	0.43 10	0.31 75	0.83 149	0.42 76	1.14 99	1.04 116	0.73 28	0.75 24	1.11 161	1.01 198	0.81 51	0.51 101	0.20 100	0.14 58	0.24 141	0.15 31	0.24 154	0.25 160

ff	0.56 64	0.24 18	1.05 201	0.46 31	0.26 22	1.00 191	0.43 86	1.00 49	1.42 260	0.99 67	0.90 41	0.54 21	0.77 120	0.63 21	0.54 121	0.17 32	0.12 8	0.19 47	0.15 31	0.21 109	0.18 63

MIPNet	0.56 64	0.28 73	0.94 172	0.49 50	0.33 104	0.66 95	0.38 59	1.35 139	1.08 133	1.06 81	0.92 43	0.60 37	0.79 125	0.73 34	0.52 107	0.17 32	0.14 58	0.19 47	0.16 45	0.18 37	0.17 45

222	0.56 64	0.24 18	1.07 208	0.42 7	0.24 8	0.48 13	0.36 46	1.07 81	1.30 223	1.10 95	1.02 71	0.57 28	1.06 212	0.73 34	0.52 107	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.18 37	0.19 86

ADStereo(finetuned)	0.57 68	0.24 18	1.06 204	0.43 10	0.24 8	0.49 25	0.35 39	1.05 69	1.30 223	1.12 103	1.03 81	0.58 33	1.20 237	0.84 55	0.51 101	0.16 12	0.13 28	0.17 14	0.13 12	0.18 37	0.19 86

R-Stereo Train	0.57 68	0.26 41	0.63 49	0.54 99	0.36 118	0.69 106	0.54 150	1.22 122	0.72 33	1.61 258	1.50 213	0.75 66	0.53 44	0.64 23	0.44 59	0.18 52	0.15 106	0.17 14	0.15 31	0.17 23	0.17 45

RAFT-Stereo	0.57 68	0.26 41	0.63 49	0.54 99	0.36 118	0.69 106	0.54 150	1.22 122	0.72 33	1.61 258	1.50 213	0.75 66	0.53 44	0.64 23	0.44 59	0.18 52	0.15 106	0.17 14	0.15 31	0.17 23	0.17 45
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.58 71	0.29 92	0.60 40	0.66 210	0.37 123	0.42 6	0.55 162	1.27 130	1.03 113	0.70 24	1.22 139	0.60 37	0.70 102	1.64 160	0.41 41	0.18 52	0.13 28	0.22 104	0.22 156	0.21 109	0.18 63

IPLGR	0.58 71	0.27 63	1.14 221	0.48 39	0.28 42	0.65 87	0.33 24	1.22 122	1.13 155	1.18 133	1.05 87	0.69 58	0.66 96	0.96 72	0.52 107	0.17 32	0.15 106	0.20 64	0.17 61	0.20 77	0.18 63

AFF-stereo	0.58 71	0.25 33	0.64 55	0.46 31	0.29 51	0.34 3	0.38 59	1.15 101	1.14 157	1.17 130	1.60 231	1.10 157	0.71 103	0.97 77	0.43 57	0.13 1	0.11 3	0.19 47	0.19 87	0.17 23	0.14 10

dd	0.59 74	0.48 230	0.97 180	0.55 111	0.32 90	0.64 76	0.47 113	1.02 56	1.34 236	0.78 33	0.86 34	0.58 33	0.54 46	1.01 81	0.86 197	0.28 212	0.18 158	0.26 185	0.19 87	0.32 218	0.24 150

PFNet+	0.59 74	0.28 73	0.77 132	0.53 88	0.30 66	0.59 61	0.31 21	0.92 27	1.14 157	1.33 198	1.10 100	0.79 72	0.57 62	1.31 116	0.49 92	0.25 179	0.17 146	0.28 202	0.26 203	0.21 109	0.25 160

AnonymousM	0.59 74	1.11 318	0.41 10	0.44 22	0.32 90	0.43 7	0.47 113	1.05 69	0.64 13	0.98 65	0.63 9	0.67 52	0.43 15	0.59 11	0.41 41	0.20 100	0.15 106	1.84 330	0.84 324	0.14 3	0.13 3

ccc-4	0.60 77	0.26 41	1.18 228	0.48 39	0.27 26	0.91 162	0.33 24	0.99 43	1.22 191	1.18 133	1.35 182	0.56 24	0.75 108	0.84 55	0.68 145	0.17 32	0.12 8	0.20 64	0.16 45	0.19 61	0.19 86

GANet-ADL	0.60 77	0.35 174	0.72 95	0.64 194	0.40 142	0.68 102	0.51 135	1.49 160	1.12 147	0.95 58	1.08 94	0.91 110	0.57 62	0.76 41	0.55 126	0.26 191	0.18 158	0.18 38	0.16 45	0.23 145	0.25 160

TRStereo	0.60 77	0.60 270	0.97 180	0.74 258	0.67 250	0.46 11	0.38 59	1.85 240	0.89 62	0.79 36	0.80 30	0.88 106	0.39 9	1.10 96	0.41 41	0.23 149	0.15 106	0.23 125	0.24 183	0.17 23	0.15 22

NRIStereo	0.60 77	0.29 92	0.69 75	0.53 88	0.28 42	0.63 73	0.33 24	1.08 86	0.87 54	1.14 117	0.87 36	0.91 110	0.59 70	2.24 213	0.49 92	0.20 100	0.14 58	0.21 86	0.19 87	0.21 109	0.17 45

RALAANet	0.60 77	0.33 148	0.87 155	0.62 178	0.50 186	0.69 106	0.31 21	1.21 115	1.06 122	1.09 88	1.16 126	0.88 106	0.46 23	1.22 107	0.42 48	0.19 78	0.15 106	0.21 86	0.17 61	0.27 181	0.17 45

111	0.60 77	0.23 13	0.70 82	0.43 10	0.24 8	0.72 116	0.42 76	1.18 109	1.41 258	0.80 38	1.38 189	1.10 157	0.79 125	0.96 72	0.58 130	0.18 52	0.13 28	0.17 14	0.15 31	0.17 23	0.19 86

FENet	0.60 77	0.28 73	0.63 49	0.54 99	0.33 104	0.83 149	0.38 59	1.27 130	1.07 129	1.00 70	0.86 34	0.99 132	0.85 144	0.96 72	0.68 145	0.22 130	0.15 106	0.23 125	0.20 108	0.22 130	0.23 140

ACRE	0.61 84	0.33 148	1.01 190	0.58 134	0.49 181	0.75 122	0.47 113	1.06 79	0.95 80	1.37 208	1.55 219	0.62 40	0.46 23	0.83 54	0.70 148	0.23 149	0.15 106	0.19 47	0.16 45	0.18 37	0.21 117

iGMRVC	0.61 84	0.29 92	0.69 75	0.53 88	0.28 42	0.63 73	0.33 24	1.08 86	0.87 54	1.14 117	0.87 36	0.91 110	0.59 70	2.33 219	0.49 92	0.20 100	0.14 58	0.21 86	0.19 87	0.21 109	0.17 45

Anonymous3	0.61 84	0.44 214	1.11 216	0.59 146	0.49 181	0.93 173	0.65 192	0.93 31	0.81 44	0.72 27	0.88 39	0.65 48	0.69 99	1.06 89	0.53 116	0.35 254	0.30 256	0.26 185	0.26 203	0.31 213	0.27 179

CIPLG	0.62 87	0.33 148	0.96 178	0.58 134	0.50 186	0.75 122	0.48 122	1.05 69	0.96 82	1.40 219	1.57 227	0.64 45	0.48 34	0.89 64	0.70 148	0.23 149	0.15 106	0.19 47	0.16 45	0.19 61	0.21 117

IPLGR_C	0.62 87	0.33 148	0.99 183	0.58 134	0.49 181	0.76 126	0.48 122	1.10 89	0.96 82	1.40 219	1.56 223	0.62 40	0.48 34	0.80 47	0.71 153	0.23 149	0.15 106	0.19 47	0.16 45	0.19 61	0.21 117

HHNet	0.62 87	0.26 41	0.63 49	0.43 10	0.45 166	0.50 30	0.58 176	1.07 81	1.01 108	1.25 158	2.23 290	0.70 60	0.61 80	1.07 94	0.47 80	0.20 100	0.13 28	0.23 125	0.19 87	0.19 61	0.30 204

Pruner-Stereo	0.62 87	0.29 92	0.70 82	0.61 167	0.31 75	0.63 73	0.43 86	1.17 104	0.99 101	1.53 243	1.08 94	0.95 125	0.55 51	1.35 123	0.51 101	0.23 149	0.14 58	0.24 141	0.21 134	0.21 109	0.23 140

DIP-Stereo	0.62 87	0.30 103	0.83 150	0.48 39	0.36 118	0.95 177	0.33 24	2.37 312	0.67 23	1.25 158	1.00 59	0.68 54	0.51 38	0.91 67	0.61 134	0.18 52	0.15 106	0.21 86	0.17 61	0.19 61	0.19 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CAS	0.63 92	0.18 1	0.37 2	2.27 333	0.84 295	0.57 56	0.54 150	0.79 9	0.62 11	0.48 11	0.70 18	0.36 2	0.26 1	0.45 2	0.35 10	2.24 334	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 6	1.06 328

TestStereo1	0.63 92	0.28 73	0.75 120	0.76 264	0.31 75	0.48 13	0.43 86	1.30 134	1.21 189	0.97 61	1.31 169	0.64 45	0.77 120	1.75 174	0.42 48	0.20 100	0.15 106	0.22 104	0.18 73	0.21 109	0.17 45

RAFT_CTSACE	0.63 92	0.26 41	0.88 157	0.55 111	0.51 196	0.71 113	0.44 95	0.80 13	0.97 89	0.97 61	1.84 264	1.18 175	0.68 97	1.47 141	0.36 16	0.16 12	0.15 106	0.21 86	0.20 108	0.20 77	0.14 10

SA-5K	0.63 92	0.28 73	0.75 120	0.76 264	0.31 75	0.48 13	0.43 86	1.30 134	1.21 189	0.97 61	1.31 169	0.64 45	0.77 120	1.75 174	0.42 48	0.20 100	0.15 106	0.22 104	0.18 73	0.21 109	0.17 45

ICVP	0.63 92	0.33 148	0.57 33	0.61 167	0.40 142	0.80 144	0.58 176	1.61 189	0.89 62	0.90 49	1.24 145	0.88 106	0.73 104	0.72 31	0.88 198	0.29 220	0.21 191	0.22 104	0.21 134	0.24 154	0.27 179
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 92	0.26 41	1.90 281	0.81 276	0.67 250	0.43 7	0.23 2	1.03 59	0.58 7	0.65 22	1.56 223	1.41 214	0.39 9	1.28 112	0.35 10	0.20 100	0.14 58	0.20 64	0.19 87	0.18 37	0.14 10

ACVNet	0.63 92	0.31 125	0.54 24	0.54 99	0.36 118	0.80 144	0.46 110	1.37 142	1.07 129	0.93 52	1.30 164	1.08 151	0.85 144	0.80 47	0.94 204	0.21 115	0.19 170	0.21 86	0.18 73	0.22 130	0.18 63

GwcNet-ADL	0.64 99	0.31 125	0.79 140	0.56 120	0.41 146	0.60 65	0.58 176	1.41 149	1.26 206	1.08 83	1.13 114	0.91 110	0.60 73	1.04 87	0.78 175	0.27 201	0.18 158	0.18 38	0.18 73	0.25 161	0.29 192

RAFT	0.64 99	0.30 103	0.73 106	0.59 146	0.33 104	0.68 102	0.58 176	1.04 63	0.76 38	1.08 83	1.19 133	1.65 253	0.93 169	1.06 89	0.56 128	0.21 115	0.18 158	0.27 194	0.24 183	0.22 130	0.17 45

TestStereo	0.64 99	0.39 195	0.71 92	0.51 70	0.27 26	0.56 52	0.42 76	1.03 59	0.91 70	0.80 38	1.00 59	0.68 54	0.52 39	3.25 255	0.45 64	0.22 130	0.15 106	0.24 141	0.18 73	0.27 181	0.16 35

DN-CSS_ROB	0.64 99	0.32 134	1.05 201	0.55 111	0.40 142	0.54 44	0.45 105	1.21 115	0.93 76	1.03 78	1.47 207	0.69 58	0.63 89	1.76 179	0.49 92	0.18 52	0.14 58	0.25 170	0.22 156	0.22 130	0.20 111

CASS	0.65 103	0.34 161	0.72 95	0.56 120	0.27 26	0.78 137	0.42 76	1.59 185	0.86 51	1.30 180	1.25 149	0.87 103	0.84 141	0.84 55	0.54 121	0.35 254	0.19 170	0.26 185	0.21 134	0.28 195	0.42 254
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 103	0.30 103	0.75 120	0.67 220	0.50 186	0.92 170	0.52 140	1.39 147	1.12 147	0.76 29	1.11 105	1.00 133	0.90 157	1.53 147	0.45 64	0.18 52	0.13 28	0.23 125	0.22 156	0.21 109	0.19 86

iRaft-Stereo_20w	0.65 103	0.31 125	1.00 187	0.47 33	0.34 112	0.73 119	0.30 17	2.96 325	0.70 28	1.15 122	1.14 117	0.76 69	0.65 92	1.11 99	0.38 28	0.17 32	0.13 28	0.18 38	0.16 45	0.19 61	0.18 63

test_xeample3	0.65 103	0.28 73	0.73 106	0.45 27	0.25 19	0.71 113	0.87 238	1.20 114	1.25 200	1.22 149	1.66 242	0.83 85	0.92 162	0.89 64	0.46 75	0.18 52	0.15 106	0.17 14	0.13 12	0.15 6	0.40 245

EAI-Stereo	0.65 103	0.28 73	0.69 75	0.53 88	0.27 26	0.60 65	0.40 68	2.28 307	0.64 13	0.71 26	3.18 311	0.57 28	0.43 15	1.06 89	0.41 41	0.18 52	0.13 28	0.17 14	0.17 61	0.17 23	0.17 45

HITNet	0.65 103	0.40 199	0.77 132	0.48 39	0.24 8	1.05 196	0.49 127	1.76 219	1.02 111	1.18 133	1.18 130	0.89 109	0.80 130	0.85 59	0.79 181	0.17 32	0.12 8	0.21 86	0.17 61	0.29 200	0.15 22
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
ToySt	0.66 109	0.33 148	1.23 231	0.51 70	0.33 104	0.86 156	0.68 201	1.10 89	0.97 89	0.84 45	1.08 94	1.25 187	0.94 174	1.01 81	0.74 161	0.19 78	0.19 170	0.24 141	0.24 183	0.27 181	0.23 140

DisPM	0.66 109	0.28 73	0.72 95	0.61 167	0.35 114	0.62 72	0.45 105	1.02 56	0.99 101	1.56 251	1.10 100	0.80 73	0.59 70	2.37 223	0.41 41	0.23 149	0.14 58	0.23 125	0.21 134	0.20 77	0.25 160

SA	0.66 109	0.30 103	0.82 148	0.61 167	0.30 66	0.58 57	0.38 59	1.44 153	1.30 223	0.96 59	1.36 184	0.66 50	0.95 178	1.85 187	0.42 48	0.19 78	0.15 106	0.25 170	0.23 174	0.21 109	0.17 45

GES	0.66 109	0.34 161	0.90 163	0.59 146	0.38 132	0.94 175	0.57 173	2.11 287	0.86 51	1.02 75	1.11 105	0.66 50	0.79 125	0.99 78	0.61 134	0.27 201	0.19 170	0.20 64	0.20 108	0.21 109	0.30 204

DMCA	0.67 113	0.34 161	0.90 163	0.51 70	0.44 160	0.86 156	0.47 113	1.42 151	1.02 111	1.17 130	1.12 111	1.23 184	0.75 108	0.78 44	0.95 206	0.25 179	0.19 170	0.27 194	0.19 87	0.24 154	0.27 179

raft_robust	0.68 114	0.30 103	0.64 55	0.52 80	0.26 22	0.54 44	0.35 39	1.33 137	1.24 197	1.16 126	1.07 91	0.60 37	0.54 46	3.58 265	0.37 20	0.18 52	0.14 58	0.20 64	0.22 156	0.20 77	0.16 35

IPLG	0.69 115	0.27 63	0.97 180	0.51 70	0.43 155	0.79 141	0.33 24	1.21 115	1.06 122	1.30 180	1.10 100	0.52 19	0.55 51	3.16 253	0.63 138	0.16 12	0.14 58	0.19 47	0.16 45	0.18 37	0.17 45

pcwnet_v2	0.69 115	0.33 148	0.66 63	0.58 134	0.38 132	0.78 137	0.47 113	1.83 237	1.17 172	1.14 117	1.48 208	0.83 85	0.79 125	0.90 66	0.67 144	0.32 235	0.26 231	0.28 202	0.29 232	0.26 168	0.29 192

UCFNet_RVC	0.69 115	0.35 174	0.49 16	0.64 194	0.39 140	0.85 155	0.58 176	1.75 213	1.14 157	0.97 61	1.19 133	1.17 172	0.93 169	0.99 78	0.62 136	0.28 212	0.20 184	0.34 246	0.31 248	0.32 218	0.27 179

IER	0.70 118	0.31 125	1.02 194	0.48 39	0.52 203	1.34 235	0.51 135	1.17 104	0.99 101	1.23 152	1.34 178	1.12 162	1.11 221	0.99 78	0.71 153	0.20 100	0.16 135	0.21 86	0.21 134	0.20 77	0.19 86

CFNet-pseudo	0.70 118	0.32 134	0.71 92	0.61 167	0.37 123	0.91 162	0.47 113	1.90 251	1.37 249	1.01 71	1.52 215	0.73 64	0.65 92	1.06 89	0.76 166	0.26 191	0.22 203	0.31 222	0.30 243	0.24 154	0.26 173

HCRNet	0.70 118	0.39 195	0.73 106	0.60 156	0.59 231	0.76 126	0.35 39	1.22 122	1.13 155	1.02 75	0.99 57	1.02 142	0.76 117	2.19 210	0.70 148	0.28 212	0.19 170	0.28 202	0.23 174	0.25 161	0.23 140

AdaStereo	0.70 118	0.43 211	0.75 120	0.73 256	0.37 123	0.92 170	0.53 146	1.85 240	1.18 176	1.12 103	1.23 143	1.07 150	0.65 92	0.96 72	0.63 138	0.31 230	0.15 106	0.32 230	0.21 134	0.29 200	0.22 127
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.
BSDual-CNN	0.71 122	0.32 134	0.68 68	0.54 99	0.44 160	1.27 226	0.65 192	2.16 294	0.98 94	1.20 142	1.11 105	1.12 162	0.74 106	0.91 67	0.66 141	0.24 163	0.17 146	0.25 170	0.22 156	0.22 130	0.22 127

anonymousa	0.72 123	0.27 63	0.75 120	0.47 33	0.63 242	1.43 247	0.45 105	1.24 127	0.89 62	1.28 168	1.75 254	1.62 249	1.13 226	0.69 27	0.59 131	0.19 78	0.16 135	0.23 125	0.25 191	0.20 77	0.18 63

Sa-1000	0.72 123	0.29 92	0.76 129	0.59 146	0.30 66	0.73 119	0.37 56	1.62 192	1.33 233	1.28 168	2.04 281	0.86 99	0.75 108	1.84 184	0.38 28	0.19 78	0.14 58	0.25 170	0.23 174	0.20 77	0.16 35

psmg	0.72 123	0.32 134	0.68 68	0.50 55	0.44 160	1.48 249	0.75 210	1.94 265	0.98 94	1.21 145	1.33 173	1.12 162	0.74 106	0.91 67	0.66 141	0.24 163	0.19 170	0.25 170	0.25 191	0.23 145	0.22 127

UDGNet	0.72 123	1.17 321	0.80 145	0.77 267	0.41 146	0.77 132	0.38 59	0.97 39	1.34 236	0.81 41	0.88 39	0.71 62	0.60 73	1.21 106	0.54 121	0.52 302	0.19 170	1.02 326	0.26 203	0.71 312	0.31 214

PSMNet-ADL	0.72 123	0.35 174	0.62 46	0.69 234	0.46 175	1.14 209	0.44 95	1.37 142	1.01 108	0.83 44	1.17 128	1.33 203	0.96 179	1.43 137	0.95 206	0.33 239	0.22 203	0.21 86	0.23 174	0.27 181	0.29 192

LCNet	0.72 123	0.28 73	0.52 19	0.55 111	0.31 75	0.69 106	0.54 150	1.00 49	0.88 59	1.19 138	1.34 178	0.97 130	1.34 258	2.56 233	0.45 64	0.18 52	0.13 28	0.21 86	0.25 191	0.27 181	0.73 311

GANet-RSSM	0.72 123	0.28 73	0.63 49	0.64 194	0.58 224	0.80 144	0.58 176	1.89 248	1.08 133	1.04 79	1.25 149	1.15 170	1.04 205	1.49 143	0.62 136	0.25 179	0.19 170	0.22 104	0.22 156	0.22 130	0.21 117

PSMNet-RSSM	0.72 123	0.30 103	0.61 43	0.63 185	0.42 150	0.73 119	0.56 168	1.92 259	1.10 141	1.09 88	1.37 185	1.22 180	0.98 186	1.28 112	0.72 156	0.27 201	0.19 170	0.27 194	0.29 232	0.24 154	0.24 150

CFNet-ft	0.72 123	0.32 134	0.54 24	0.66 210	0.54 208	0.83 149	0.55 162	1.37 142	1.15 166	0.93 52	1.28 159	1.57 241	0.97 182	1.35 123	0.81 185	0.26 191	0.20 184	0.33 237	0.25 191	0.30 208	0.23 140

CFNet_RVC	0.72 123	0.32 134	0.54 24	0.66 210	0.54 208	0.83 149	0.55 162	1.37 142	1.15 166	0.93 52	1.28 159	1.57 241	0.97 182	1.35 123	0.81 185	0.26 191	0.20 184	0.33 237	0.25 191	0.30 208	0.23 140

MLCV	0.72 123	0.34 161	1.10 214	0.51 70	0.23 5	0.91 162	0.39 66	1.33 137	1.23 193	1.46 230	1.55 219	1.01 140	0.64 90	1.95 193	0.80 184	0.18 52	0.12 8	0.18 38	0.14 25	0.19 61	0.17 45

cf-r	0.73 134	0.30 103	0.77 132	0.55 111	0.63 242	0.78 137	0.48 122	1.79 227	1.15 166	1.13 116	1.26 154	1.43 216	0.87 150	1.40 136	0.85 195	0.25 179	0.18 158	0.22 104	0.23 174	0.19 61	0.19 86

BEATNet_4x	0.73 134	0.49 233	1.17 225	0.53 88	0.26 22	1.03 193	0.55 162	1.82 233	1.06 122	1.21 145	1.22 139	0.96 128	0.91 159	1.01 81	1.06 217	0.21 115	0.14 58	0.24 141	0.19 87	0.37 235	0.21 117

gwcnet-sp	0.74 136	0.33 148	1.44 256	0.57 127	0.45 166	1.40 242	0.54 150	1.50 164	1.14 157	1.30 180	1.02 71	0.94 119	0.82 135	1.39 131	0.76 166	0.21 115	0.21 191	0.22 104	0.21 134	0.22 130	0.22 127

scenet	0.74 136	0.33 148	1.44 256	0.57 127	0.45 166	1.40 242	0.54 150	1.50 164	1.14 157	1.30 180	1.02 71	0.94 119	0.82 135	1.39 131	0.76 166	0.21 115	0.21 191	0.22 104	0.21 134	0.22 130	0.22 127

ssnet	0.74 136	0.33 148	1.44 256	0.57 127	0.45 166	1.40 242	0.54 150	1.50 164	1.14 157	1.30 180	1.02 71	0.94 119	0.82 135	1.39 131	0.76 166	0.21 115	0.21 191	0.22 104	0.21 134	0.22 130	0.22 127

BUS	0.74 136	0.32 134	0.68 68	0.54 99	0.44 160	2.34 305	0.42 76	2.16 294	0.98 94	1.20 142	1.11 105	1.03 145	0.62 85	0.91 67	0.70 148	0.24 163	0.17 146	0.25 170	0.22 156	0.22 130	0.22 127

GMM-Stereo	0.74 136	0.25 33	0.59 38	0.54 99	0.34 112	0.72 116	0.99 263	1.01 55	0.87 54	1.36 206	1.78 257	1.12 162	0.81 132	2.09 202	0.46 75	0.18 52	0.12 8	0.25 170	0.25 191	0.20 77	0.85 318

DMCA-RVC	0.74 136	0.40 199	1.27 239	0.66 210	0.49 181	0.77 132	0.47 113	1.35 139	1.01 108	1.53 243	1.01 64	1.29 197	0.82 135	1.31 116	0.78 175	0.27 201	0.21 191	0.35 254	0.27 211	0.32 218	0.24 150

ccs_rob	0.74 136	0.36 180	0.54 24	0.67 220	0.45 166	0.91 162	0.49 127	1.32 136	1.06 122	1.26 163	1.29 162	1.12 162	0.65 92	2.51 231	0.73 159	0.27 201	0.18 158	0.30 217	0.29 232	0.26 168	0.23 140

DeepPruner_ROB	0.74 136	0.48 230	0.87 155	0.57 127	0.44 160	0.79 141	0.54 150	1.73 208	0.96 82	1.38 213	1.27 156	1.24 185	0.73 104	1.43 137	0.73 159	0.34 247	0.28 245	0.27 194	0.26 203	0.31 213	0.31 214

KYRaft	0.75 144	0.28 73	0.62 46	0.56 120	0.29 51	0.67 98	0.86 236	0.94 33	0.84 50	1.62 261	2.21 289	1.16 171	1.02 202	1.57 151	0.40 36	0.20 100	0.13 28	0.22 104	0.28 222	0.20 77	1.02 323

Prome-Stereo	0.75 144	0.27 63	0.53 20	0.55 111	0.32 90	0.59 61	0.97 259	0.89 20	0.88 59	1.45 228	2.46 300	0.91 110	1.41 261	1.58 153	0.44 59	0.18 52	0.13 28	0.19 47	0.17 61	0.20 77	0.92 319

acv_ft	0.75 144	0.31 125	0.95 175	0.70 239	0.86 298	1.24 222	0.53 146	1.44 153	1.07 129	1.24 155	1.30 164	1.08 151	0.92 162	0.80 47	1.34 250	0.21 115	0.19 170	0.21 86	0.18 73	0.21 109	0.18 63

iResNet	0.75 144	0.40 199	1.36 251	0.67 220	0.29 51	0.92 170	0.59 183	1.52 171	1.25 200	1.28 168	1.48 208	0.94 119	0.76 117	1.62 158	0.78 175	0.18 52	0.14 58	0.18 38	0.15 31	0.22 130	0.23 140

AASNet	0.76 148	0.35 174	0.91 166	0.79 270	0.81 290	1.14 209	0.56 168	2.02 281	1.08 133	1.22 149	1.24 145	0.93 117	0.76 117	0.77 43	1.16 230	0.27 201	0.23 212	0.24 141	0.20 108	0.28 195	0.24 150

NINENet	0.77 149	0.37 186	0.78 138	0.62 178	0.51 196	2.34 305	0.42 76	1.83 237	1.04 116	1.14 117	1.23 143	1.03 145	0.62 85	1.24 110	0.70 148	0.28 212	0.23 212	0.31 222	0.21 134	0.26 168	0.25 160

hknet	0.77 149	0.32 134	0.95 175	0.54 99	0.38 132	1.27 226	0.65 192	2.16 294	1.07 129	1.20 142	1.11 105	1.59 245	0.81 132	1.37 127	0.66 141	0.22 130	0.17 146	0.25 170	0.22 156	0.22 130	0.22 127

ARAFT	0.77 149	0.36 180	1.49 266	0.51 70	0.31 75	0.90 160	0.82 228	1.90 251	1.06 122	1.62 261	1.24 145	1.02 142	0.64 90	1.84 184	0.50 98	0.18 52	0.14 58	0.28 202	0.27 211	0.17 23	0.16 35

psm_up	0.77 149	0.34 161	0.70 82	0.66 210	0.58 224	1.05 196	0.92 249	1.52 171	1.12 147	1.26 163	1.16 126	1.31 201	1.23 243	1.20 105	0.81 185	0.25 179	0.29 252	0.31 222	0.27 211	0.27 181	0.25 160

GwcNet-RSSM	0.77 149	0.32 134	1.01 190	0.62 178	0.54 208	0.78 137	0.51 135	1.73 208	1.20 184	1.09 88	1.37 185	1.46 224	0.85 144	1.53 147	1.09 221	0.25 179	0.18 158	0.23 125	0.24 183	0.20 77	0.19 86

iResNet_ROB	0.77 149	0.30 103	0.99 183	0.57 127	0.36 118	0.83 149	0.36 46	2.33 309	1.58 280	1.27 166	1.30 164	1.25 187	0.84 141	1.65 161	0.79 181	0.20 100	0.14 58	0.17 14	0.12 10	0.18 37	0.27 179

PSM-softLoss	0.78 155	0.31 125	0.77 132	0.58 134	0.32 90	0.56 52	0.40 68	1.18 109	0.70 28	1.24 155	1.07 91	0.83 85	0.52 39	5.36 287	0.53 116	0.24 163	0.15 106	0.25 170	0.22 156	0.20 77	0.25 160

KMStereo	0.78 155	0.31 125	0.77 132	0.58 134	0.32 90	0.56 52	0.40 68	1.18 109	0.70 28	1.24 155	1.07 91	0.83 85	0.52 39	5.36 287	0.53 116	0.24 163	0.15 106	0.25 170	0.22 156	0.20 77	0.25 160

STTStereo	0.78 155	0.50 237	1.22 230	0.64 194	0.54 208	0.89 158	0.54 150	1.44 153	1.11 143	1.38 213	1.09 99	1.27 194	0.85 144	1.43 137	0.83 190	0.29 220	0.27 239	0.33 237	0.39 279	0.32 218	0.30 204

PSM-AAD	0.79 158	0.27 63	0.53 20	0.55 111	0.28 42	0.77 132	1.24 289	0.99 43	0.91 70	1.66 264	1.57 227	0.81 76	2.19 311	1.65 161	0.44 59	0.19 78	0.14 58	0.38 265	0.32 254	0.21 109	0.70 308

hitnet-ft	0.79 158	0.35 174	0.57 33	0.58 134	0.42 150	0.96 182	0.46 110	1.47 158	1.33 233	1.19 138	1.22 139	1.81 266	0.98 186	1.66 165	0.94 204	0.33 239	0.28 245	0.34 246	0.27 211	0.35 227	0.31 214

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 158	0.43 211	1.05 201	0.64 194	0.58 224	0.95 177	0.53 146	1.53 177	1.18 176	1.37 208	1.15 123	1.43 216	0.88 153	1.61 157

Low-res two-view benchmark