Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 32	0.52 3	0.00 1	0.00 1	0.06 10	0.00 1	0.01 1	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.01 65	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

Anonymous	0.05 2	0.06 50	0.86 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.05 229

CASS	0.07 3	0.06 50	0.73 25	0.00 1	0.00 1	0.10 13	0.01 160	0.15 57	0.12 56	0.16 246	0.00 1	0.02 20	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GMStereo	0.08 4	0.54 251	0.90 86	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 9	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.02 95	0.00 1	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
knoymous	0.09 5	0.04 20	1.04 109	0.00 1	0.00 1	0.11 16	0.00 1	0.23 80	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.23 162	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 5	0.20 126	0.53 4	0.00 1	0.00 1	0.80 120	0.00 1	0.04 9	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 207	0.01 111

CroCo-Stereo Lap2	0.09 5	0.23 137	0.74 31	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 25	0.56 120	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.03 120	0.02 43	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.01 111

sCroCo_RVC	0.09 5	0.05 32	1.02 107	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 49	0.48 102	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

MC-Stereo	0.10 9	0.10 81	0.59 12	0.01 182	0.01 177	1.06 194	0.00 1	0.03 5	0.09 35	0.02 147	0.00 1	0.03 50	0.02 95	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.02 259	0.05 168	0.01 111

AnonymousM	0.10 9	0.04 20	0.56 9	0.00 1	0.00 1	1.02 171	0.00 1	0.19 69	0.11 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 76	0.02 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 9	0.20 126	0.57 10	0.00 1	0.00 1	0.52 67	0.00 1	0.05 12	0.07 12	0.00 1	0.01 148	0.14 135	0.03 120	0.02 43	0.01 48	0.00 1	0.03 268	0.00 1	0.00 1	0.25 289	0.20 299

CREStereo++_RVC	0.10 9	0.06 50	0.78 52	0.00 1	0.00 1	1.00 167	0.00 1	0.10 42	0.08 23	0.00 1	0.01 148	0.03 50	0.00 1	0.01 19	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 9	0.22 132	1.35 157	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.03 5	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 207	0.15 291

CroCo_RVC	0.10 9	0.22 132	1.35 157	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.03 5	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 207	0.15 291

CREStereo	0.10 9	0.06 50	0.51 2	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	0.20 74	0.08 23	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	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
riskmin	0.11 16	0.01 1	0.87 79	0.01 182	0.00 1	0.13 17	0.00 1	0.30 100	0.09 35	0.00 1	0.01 148	0.76 243	0.00 1	0.02 43	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

IGEV-Stereo	0.11 16	0.18 119	0.58 11	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	0.08 28	0.09 35	0.01 86	0.00 1	0.01 3	0.04 146	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 284	0.07 196	0.03 199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 16	0.07 65	0.60 13	0.00 1	0.00 1	1.05 184	0.04 212	0.16 58	0.08 23	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.03 60	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1

ToySt	0.12 19	0.15 109	0.92 90	0.00 1	0.00 1	0.46 58	0.00 1	0.41 112	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.00 1	0.07 76	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.04 157	0.02 172

RAFT	0.12 19	0.43 220	0.79 55	0.01 182	0.02 209	0.10 13	0.07 221	0.06 19	0.27 80	0.00 1	0.01 148	0.18 146	0.04 146	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.01 248	0.37 300	0.01 111

TANstereo	0.12 19	0.15 109	0.78 52	0.00 1	0.00 1	1.03 177	0.00 1	0.07 25	0.08 23	0.01 86	0.15 239	0.04 63	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 19	0.25 145	0.79 55	0.00 1	0.00 1	0.92 153	0.00 1	0.18 67	0.08 23	0.00 1	0.21 245	0.03 50	0.00 1	0.01 19	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 19	0.06 50	1.17 129	0.00 1	0.11 267	0.41 42	0.00 1	0.20 74	0.04 6	0.01 86	0.00 1	0.18 146	0.00 1	0.01 19	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 294	0.01 44	0.00 1

test_4	0.13 24	0.07 65	1.12 121	0.00 1	0.05 245	0.82 124	0.00 1	0.04 9	0.08 23	0.10 225	0.00 1	0.01 3	0.01 65	0.02 43	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.11 228	0.00 1

GMOStereo	0.13 24	0.24 140	0.83 64	0.00 1	0.14 275	0.86 134	0.01 160	0.09 33	0.11 47	0.01 86	0.01 148	0.02 20	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.16 260	0.01 111

error version	0.13 24	0.24 140	0.83 64	0.00 1	0.14 275	0.86 134	0.01 160	0.09 33	0.11 47	0.01 86	0.01 148	0.02 20	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.16 260	0.01 111

test-v	0.13 24	0.24 140	0.83 64	0.00 1	0.14 275	0.86 134	0.01 160	0.09 33	0.11 47	0.01 86	0.01 148	0.02 20	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.16 260	0.01 111

PMNet++	0.13 24	0.04 20	0.73 25	0.05 239	0.01 177	1.06 194	0.08 225	0.06 19	0.56 120	0.01 86	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.01 19	0.02 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 24	0.16 113	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 178	0.57 138	0.00 1	0.01 148	0.31 180	0.03 120	0.01 19	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1
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-2	0.13 24	0.24 140	0.83 64	0.00 1	0.14 275	0.86 134	0.01 160	0.09 33	0.11 47	0.01 86	0.01 148	0.02 20	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.16 260	0.01 111

raftrobust	0.13 24	0.36 191	0.94 93	0.00 1	0.18 291	0.62 87	0.02 191	0.07 25	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.03 50	0.03 120	0.03 60	0.05 93	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.04 220

RALAANet	0.13 24	0.51 243	0.95 94	0.00 1	0.00 1	0.32 34	0.01 160	0.38 106	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.09 181	0.02 43	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.10 222	0.00 1

anonymousa	0.14 33	0.15 109	1.74 200	0.00 1	0.00 1	0.28 29	0.00 1	0.01 1	0.11 47	0.00 1	0.01 148	0.42 208	0.02 95	0.01 19	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1	0.02 172

IER	0.14 33	0.09 77	1.29 149	0.00 1	0.00 1	0.62 87	0.00 1	0.17 62	0.10 43	0.00 1	0.00 1	0.40 205	0.02 95	0.11 93	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 33	0.33 171	1.23 140	0.00 1	0.01 177	0.47 59	0.00 1	0.27 91	0.11 47	0.01 86	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.08 84	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.24 286	0.00 1

UDGNet	0.14 33	0.48 234	0.72 23	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	0.05 12	0.28 81	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.09 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 33	0.04 20	0.75 40	0.05 239	0.01 177	1.06 194	0.08 225	0.05 12	0.56 120	0.01 86	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.01 19	0.02 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1

rafts_anoy	0.14 33	0.35 184	0.99 104	0.00 1	0.02 209	0.49 62	0.03 203	0.11 47	0.07 12	0.00 1	0.01 148	0.06 93	0.06 173	0.24 109	0.06 107	0.00 1	0.14 298	0.00 1	0.01 248	0.02 102	0.03 199

raft+_RVC	0.14 33	0.37 198	0.96 96	0.00 1	0.16 282	0.64 93	0.03 203	0.05 12	0.08 23	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.03 120	0.03 60	0.07 118	0.00 1	0.07 287	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.16 295

MSMDNet	0.14 33	0.08 71	1.19 134	0.00 1	0.11 267	0.64 93	0.00 1	0.14 54	0.04 6	0.01 86	0.00 1	0.38 200	0.00 1	0.01 19	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.01 44	0.01 111

OCTAStereo	0.15 41	0.04 20	0.76 43	0.06 250	0.03 226	1.08 223	0.00 1	0.17 62	0.59 173	0.01 86	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.10 90	0.16 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

cross-raft	0.15 41	0.05 32	1.46 176	0.00 1	0.01 177	0.37 39	0.07 221	0.40 111	0.02 2	0.02 147	0.00 1	0.38 200	0.00 1	0.02 43	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 284	0.01 44	0.02 172

ICVP	0.15 41	0.03 10	1.23 140	0.00 1	0.01 177	1.02 171	0.09 228	0.19 69	0.10 43	0.00 1	0.02 206	0.07 99	0.01 65	0.18 102	0.01 48	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 41	0.03 10	0.77 46	0.00 1	0.00 1	0.74 112	0.00 1	1.36 208	0.09 35	0.02 147	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

RAFT-Stereo	0.15 41	0.03 10	0.77 46	0.00 1	0.00 1	0.74 112	0.00 1	1.36 208	0.09 35	0.02 147	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DisPM	0.16 46	0.05 32	0.82 62	0.07 254	0.00 1	1.14 260	0.41 270	0.08 28	0.54 113	0.03 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 73	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

dd	0.16 46	0.52 247	0.86 74	0.01 182	0.00 1	1.03 177	0.00 1	0.09 33	0.52 107	0.01 86	0.00 1	0.02 20	0.02 95	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.00 1

GANet-ADL	0.16 46	0.06 50	1.18 131	0.00 1	0.01 177	0.83 128	0.00 1	0.23 80	0.07 12	0.00 1	0.30 250	0.35 189	0.00 1	0.07 76	0.10 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 111

Pruner-Stereo	0.16 46	0.04 20	0.73 25	0.19 296	0.00 1	1.08 223	0.21 249	0.16 58	0.59 173	0.03 168	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.02 43	0.22 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

RALCasStereoNet	0.16 46	0.35 184	0.84 68	0.00 1	0.00 1	0.32 34	0.03 203	0.16 58	0.56 120	0.02 147	0.07 226	0.05 83	0.08 180	0.13 96	0.08 128	0.00 1	0.31 306	0.00 1	0.00 1	0.07 196	0.11 277

anonymity	0.17 51	0.06 50	0.79 55	0.00 1	0.09 261	0.03 5	0.00 1	0.54 128	0.07 12	0.41 267	0.13 237	0.11 117	0.58 238	0.02 43	0.31 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.01 44	0.02 172

dad	0.17 51	0.54 251	0.82 62	0.00 1	0.00 1	1.03 177	0.00 1	0.02 3	0.23 77	0.01 86	0.00 1	0.02 20	0.01 65	0.63 126	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

test-3	0.17 51	0.03 10	0.74 31	0.03 215	0.10 264	0.43 51	0.00 1	1.36 208	0.07 12	0.01 86	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.08 84	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 295	0.12 234	0.11 277

test_1	0.17 51	0.03 10	0.75 40	0.03 215	0.10 264	0.43 51	0.00 1	1.36 208	0.07 12	0.01 86	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.07 76	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 295	0.12 234	0.11 277

DeepStereo_RVC	0.17 51	0.13 101	0.70 20	0.07 254	0.00 1	1.08 223	0.42 271	0.17 62	0.61 216	0.03 168	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.21 105	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

CFNet-RSSM	0.17 51	0.06 50	1.16 128	0.00 1	0.12 270	0.61 82	0.00 1	0.90 170	0.08 23	0.01 86	0.00 1	0.09 111	0.00 1	0.01 19	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 57	0.11 87	0.63 14	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	1.48 229	0.07 12	0.07 212	0.00 1	0.02 20	0.05 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.01 111

GMM-Stereo	0.18 57	0.02 4	1.37 163	0.08 259	0.00 1	1.11 247	0.13 238	0.09 33	0.60 201	0.01 86	0.00 1	0.02 20	0.10 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

GES	0.18 57	0.05 32	0.87 79	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.02 191	0.60 139	0.08 23	0.00 1	0.02 206	0.11 117	0.09 181	0.44 122	0.16 175	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

AFF-stereo	0.18 57	0.42 217	0.77 46	0.00 1	0.00 1	0.91 151	0.00 1	0.41 112	0.65 272	0.05 197	0.00 1	0.04 63	0.05 161	0.06 73	0.04 82	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.19 275	0.01 111

UPFNet	0.18 57	0.05 32	1.11 119	0.00 1	0.00 1	0.48 60	0.00 1	1.11 191	0.48 102	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.00 1	0.10 90	0.10 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

test_3	0.19 62	0.02 4	0.76 43	0.03 215	0.10 264	0.53 69	0.00 1	1.42 217	0.07 12	0.13 234	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.07 76	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 295	0.12 234	0.11 277

NRIStereo	0.19 62	0.04 20	1.26 142	0.00 1	0.00 1	1.14 260	0.01 160	0.48 123	0.59 173	0.01 86	0.00 1	0.01 3	0.25 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

test-1	0.19 62	0.13 101	0.67 17	0.00 1	0.15 279	0.57 76	0.00 1	1.01 181	0.11 47	0.04 185	0.48 261	0.05 83	0.00 1	0.01 19	0.30 216	0.00 1	0.07 287	0.00 1	0.06 278	0.01 44	0.18 297

Anonymous3	0.19 62	0.07 65	1.33 154	0.00 1	0.00 1	1.12 255	0.00 1	0.56 131	0.56 120	0.01 86	0.00 1	0.06 93	0.00 1	0.01 19	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 62	0.33 171	0.84 68	0.00 1	0.02 209	1.06 194	0.00 1	0.45 117	0.59 173	0.03 168	0.00 1	0.05 83	0.06 173	0.04 69	0.07 118	0.00 1	0.01 251	0.00 1	0.00 1	0.17 267	0.01 111

DMCA	0.19 62	0.16 113	1.39 164	0.00 1	0.01 177	1.00 167	0.01 160	0.38 106	0.57 138	0.01 86	0.01 148	0.05 83	0.00 1	0.05 70	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

HITNet	0.19 62	0.55 256	1.36 161	0.00 1	0.00 1	0.25 24	0.00 1	1.09 189	0.23 77	0.00 1	0.00 1	0.14 135	0.02 95	0.02 43	0.14 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.00 1
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
TestStereo1	0.20 69	0.30 163	0.84 68	0.00 1	0.16 282	1.12 255	0.01 160	0.69 149	0.57 138	0.00 1	0.05 216	0.04 63	0.01 65	0.09 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 253	0.06 250

SA-5K	0.20 69	0.30 163	0.84 68	0.00 1	0.16 282	1.12 255	0.01 160	0.69 149	0.57 138	0.00 1	0.05 216	0.04 63	0.01 65	0.09 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 253	0.06 250

ACVNet	0.20 69	0.14 106	0.96 96	0.01 182	0.00 1	1.05 184	0.11 234	0.19 69	0.60 201	0.01 86	0.01 148	0.71 239	0.00 1	0.05 70	0.10 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 69	0.32 168	0.88 83	0.00 1	0.00 1	1.02 171	0.00 1	0.20 74	0.29 85	0.01 86	0.00 1	0.34 185	0.02 95	0.81 129	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 69	0.06 50	0.86 74	0.00 1	0.00 1	0.25 24	0.00 1	1.71 255	0.56 120	0.00 1	0.00 1	0.31 180	0.01 65	0.11 93	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1
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.
KYRaft	0.21 74	0.03 10	0.74 31	0.04 228	0.00 1	1.16 267	0.12 237	0.08 28	0.60 201	0.01 86	0.30 250	0.03 50	0.77 256	0.37 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

s12784h	0.21 74	0.05 32	0.81 59	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.02 191	1.36 208	0.56 120	0.01 86	0.34 255	0.02 20	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1

acv_ft	0.21 74	0.14 106	0.95 94	0.00 1	0.00 1	0.41 42	0.00 1	0.58 135	0.60 201	0.19 250	0.01 148	0.71 239	0.12 194	0.05 70	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 286	0.00 1

psmg	0.22 77	0.05 32	0.54 5	0.00 1	0.00 1	1.05 184	0.00 1	1.73 257	0.58 161	0.00 1	0.00 1	0.36 192	0.03 120	0.01 19	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

LCNet	0.22 77	0.11 87	0.74 31	0.11 276	0.00 1	0.97 161	0.00 1	0.09 33	0.59 173	0.01 86	0.00 1	0.02 20	1.10 270	0.43 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 247	0.01 111

iRAFT	0.22 77	0.06 50	0.78 52	0.08 259	0.01 177	1.10 237	0.42 271	0.12 49	0.59 173	0.08 214	0.01 148	0.02 20	0.00 1	1.18 138	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 77	0.10 81	0.77 46	0.00 1	0.00 1	1.09 232	0.00 1	1.68 252	0.57 138	0.01 86	0.00 1	0.01 3	0.07 177	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.01 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PFNet+	0.23 81	0.06 50	0.79 55	0.07 254	0.01 177	1.11 247	0.42 271	0.11 47	0.59 173	0.08 214	0.01 148	0.02 20	0.00 1	1.21 140	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 81	0.04 20	0.76 43	0.10 267	0.00 1	1.15 264	0.02 191	0.27 91	0.65 272	0.01 86	0.54 262	0.04 63	0.71 249	0.27 111	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

MMNet	0.23 81	0.18 119	1.84 205	0.00 1	0.00 1	0.67 99	0.00 1	0.59 137	0.59 173	0.00 1	0.01 148	0.18 146	0.09 181	0.26 110	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

FENet	0.23 81	0.05 32	1.39 164	0.00 1	0.00 1	1.00 167	0.00 1	0.80 160	0.57 138	0.00 1	0.00 1	0.24 164	0.04 146	0.23 108	0.18 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

DeepPruner_ROB	0.23 81	0.37 198	1.26 142	0.00 1	0.00 1	1.11 247	0.03 203	0.20 74	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.39 203	0.03 120	1.12 137	0.02 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.00 1

MLCV	0.23 81	0.46 227	1.15 124	0.00 1	0.00 1	0.45 56	0.00 1	0.57 133	0.15 64	0.09 222	0.00 1	0.27 172	0.03 120	1.09 136	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.00 1

STTStereo	0.24 87	0.28 156	1.68 192	0.00 1	0.00 1	0.84 130	0.03 203	0.16 58	0.08 23	0.02 147	0.00 1	0.20 157	0.03 120	1.54 145	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 87	0.51 243	1.71 196	0.00 1	0.00 1	0.31 31	0.00 1	0.99 180	0.31 88	0.00 1	0.00 1	0.29 175	0.03 120	0.22 106	0.35 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.02 172

StereoDRNet-Refined	0.24 87	0.08 71	0.68 18	0.00 1	0.00 1	0.83 128	0.00 1	0.66 147	0.61 216	0.00 1	0.00 1	0.50 222	0.02 95	1.28 142	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 222	0.04 220
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 87	0.74 280	2.31 229	0.53 306	0.00 1	0.17 18	0.01 160	0.02 3	0.59 173	0.01 86	0.03 211	0.12 123	0.00 1	0.07 76	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 275	0.01 111

DCANet	0.25 91	0.37 198	1.20 135	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	1.49 235	0.61 216	0.08 214	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.02 43	0.10 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.05 229

iResNet	0.25 91	0.27 152	1.68 192	0.00 1	0.00 1	0.69 103	0.00 1	1.22 201	0.56 120	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.03 120	0.12 95	0.30 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.01 111

RAFT+CT+SA	0.26 93	0.34 175	1.11 119	0.02 201	0.27 302	1.10 237	0.00 1	0.70 152	0.56 120	0.00 1	0.00 1	0.07 99	0.01 65	0.36 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 307	0.11 228	0.22 302

test_5	0.26 93	0.35 184	1.35 157	0.01 182	0.22 301	0.80 120	0.01 160	0.81 162	0.58 161	0.12 231	0.00 1	0.06 93	0.01 65	0.61 125	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 247	0.16 295

UNet	0.26 93	0.18 119	2.41 233	0.00 1	0.00 1	0.71 107	0.00 1	0.39 109	0.60 201	0.00 1	0.00 1	0.37 197	0.02 95	0.45 123	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 93	0.75 281	1.33 154	0.00 1	0.00 1	0.99 165	0.00 1	1.04 182	0.61 216	0.01 86	0.00 1	0.19 154	0.02 95	0.07 76	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 283	0.01 111

AASNet	0.27 97	0.47 232	1.56 181	0.00 1	0.00 1	0.91 151	0.00 1	0.58 135	0.58 161	0.00 1	0.00 1	0.39 203	0.02 95	0.33 113	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 289	0.06 250

LMCR-Stereo	0.27 97	0.34 175	1.42 169	0.00 1	0.00 1	0.79 118	0.00 1	2.15 280	0.61 216	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.04 146	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 97	0.16 113	0.71 21	0.00 1	0.00 1	0.44 55	0.00 1	0.43 115	0.57 138	0.02 147	0.04 214	0.63 230	0.04 146	2.18 160	0.24 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ssnet_v2	0.28 100	0.17 116	1.18 131	0.00 1	0.00 1	0.81 122	0.00 1	1.05 183	0.59 173	0.09 222	0.01 148	0.88 249	0.09 181	0.43 120	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 234	0.09 270

fff	0.28 100	0.37 198	1.20 135	0.00 1	0.01 177	1.05 184	0.00 1	1.48 229	0.61 216	0.13 234	0.00 1	0.04 63	0.60 241	0.02 43	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

BSDual-CNN	0.28 100	0.05 32	0.54 5	0.00 1	0.00 1	1.07 213	0.00 1	2.43 289	0.58 161	0.30 260	0.09 231	0.36 192	0.03 120	0.01 19	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 100	0.37 198	1.20 135	0.00 1	0.01 177	1.05 184	0.00 1	1.48 229	0.61 216	0.13 234	0.00 1	0.04 63	0.60 241	0.02 43	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

cscssc	0.28 100	0.37 198	1.20 135	0.00 1	0.01 177	1.05 184	0.00 1	1.48 229	0.61 216	0.13 234	0.00 1	0.04 63	0.60 241	0.02 43	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

HGLStereo	0.28 100	0.12 94	1.15 124	0.00 1	0.00 1	0.65 96	0.00 1	0.57 133	0.25 79	0.02 147	0.01 148	0.47 215	0.03 120	2.17 159	0.14 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.01 111

NCCL2	0.29 106	0.50 238	1.52 179	0.00 1	0.00 1	0.81 122	0.00 1	0.45 117	0.22 74	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.03 120	2.14 155	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.02 286	0.00 1	0.01 44	0.03 199

SA	0.30 107	0.27 152	0.97 101	0.00 1	0.17 287	1.10 237	0.00 1	2.50 292	0.56 120	0.00 1	0.01 148	0.03 50	0.01 65	0.16 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 287	0.12 234	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 107	0.19 123	1.78 202	0.00 1	0.00 1	1.03 177	0.00 1	2.08 276	0.28 81	0.00 1	0.00 1	0.37 197	0.04 146	0.02 43	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 199

111	0.30 107	0.66 269	1.20 135	0.00 1	0.01 177	1.06 194	0.03 203	1.60 245	0.59 173	0.27 257	0.00 1	0.20 157	0.05 161	0.08 84	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 196	0.12 286

iResNet_ROB	0.30 107	0.66 269	1.41 167	0.00 1	0.00 1	0.70 104	0.00 1	0.79 158	0.57 138	0.04 185	0.01 148	0.08 104	0.01 65	1.55 146	0.03 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.00 1

DCANet-4	0.31 111	0.05 32	2.61 247	0.00 1	0.00 1	1.05 184	0.00 1	1.49 235	0.61 216	0.13 234	0.00 1	0.03 50	0.05 161	0.03 60	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

Sa-1000	0.31 111	0.26 150	0.93 91	0.00 1	0.18 291	1.08 223	0.01 160	2.59 297	0.56 120	0.00 1	0.09 231	0.03 50	0.00 1	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.11 228	0.00 1

TestStereo	0.31 111	0.22 132	1.36 161	0.00 1	0.00 1	0.27 26	0.00 1	0.06 19	0.04 6	0.01 86	0.00 1	0.03 50	0.01 65	4.27 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-ft	0.31 111	0.34 175	0.96 96	0.00 1	0.00 1	1.08 223	0.00 1	0.19 69	0.15 64	0.01 86	0.00 1	0.48 217	0.00 1	2.95 185	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.01 44	0.01 111

DMCA-RVC	0.31 111	0.48 234	2.47 238	0.00 1	0.03 226	0.78 116	0.03 203	0.06 19	0.08 23	0.01 86	0.01 148	0.08 104	0.33 227	1.59 147	0.16 175	0.00 1	0.02 263	0.01 274	0.00 1	0.01 44	0.01 111

CFNet_RVC	0.31 111	0.34 175	0.96 96	0.00 1	0.00 1	1.08 223	0.00 1	0.19 69	0.15 64	0.01 86	0.00 1	0.48 217	0.00 1	2.95 185	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.01 274	0.00 1	0.01 44	0.01 111

DISCO	0.31 111	0.11 87	1.73 197	0.16 291	0.16 282	0.31 31	0.00 1	0.09 33	0.17 69	0.00 1	0.01 148	1.51 284	0.00 1	1.21 140	0.62 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.01 111

ETE_ROB	0.31 111	0.34 175	0.89 84	0.00 1	0.00 1	0.97 161	0.01 160	1.45 221	0.57 138	0.02 147	0.00 1	0.17 143	0.02 95	1.75 148	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 111	0.38 208	0.91 89	0.00 1	0.01 177	1.00 167	0.01 160	1.60 245	0.61 216	0.15 245	0.00 1	0.09 111	0.01 65	1.04 135	0.41 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1

qqq	0.32 120	0.37 198	2.61 247	0.00 1	0.00 1	1.05 184	0.00 1	1.49 235	0.61 216	0.13 234	0.00 1	0.03 50	0.05 161	0.03 60	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

ccc-4	0.32 120	0.42 217	2.20 225	0.00 1	0.00 1	0.88 140	0.00 1	1.49 235	0.61 216	0.04 185	0.07 226	0.03 50	0.05 161	0.16 100	0.41 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 229

PSM-softLoss	0.32 120	0.02 4	1.27 147	0.05 239	0.00 1	1.18 273	1.78 294	0.17 62	0.59 173	0.01 86	0.00 1	0.01 3	0.49 234	0.84 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

HCRNet	0.32 120	0.10 81	0.81 59	0.00 1	0.00 1	1.10 237	0.00 1	0.39 109	0.59 173	0.01 86	0.01 148	0.06 93	0.03 120	3.24 194	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.02 172

BUS	0.33 124	0.05 32	0.54 5	0.00 1	0.00 1	1.87 293	0.00 1	2.43 289	0.58 161	0.30 260	0.09 231	0.65 235	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 124	0.75 281	1.79 203	0.10 267	0.01 177	0.93 156	0.21 249	1.45 221	0.61 216	0.02 147	0.01 148	0.14 135	0.06 173	0.13 96	0.17 181	0.00 1	0.04 275	0.01 274	0.01 248	0.17 267	0.04 220

delet	0.33 124	0.24 140	1.05 113	0.00 1	0.00 1	0.60 81	0.00 1	0.53 127	0.59 173	0.03 168	0.01 148	0.52 225	0.19 208	2.68 175	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 127	0.37 198	2.24 227	0.00 1	0.00 1	1.04 182	0.00 1	1.49 235	0.61 216	0.08 214	0.00 1	0.04 63	0.74 253	0.03 60	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.05 229

Wz-Net-LNSev	0.34 127	0.61 264	4.26 285	0.00 1	0.00 1	0.49 62	0.00 1	0.26 88	0.61 216	0.00 1	0.01 148	0.23 162	0.03 120	0.10 90	0.16 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 111

DDUNet	0.34 127	0.20 126	1.06 114	0.00 1	0.00 1	0.79 118	0.01 160	0.91 172	0.54 113	0.04 185	0.01 148	1.11 267	0.01 65	1.89 151	0.17 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.00 1

MIPNet	0.34 127	0.35 184	1.56 181	0.02 201	0.00 1	1.11 247	0.09 228	1.57 244	0.65 272	0.11 229	0.05 216	0.18 146	0.19 208	0.74 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 248	0.06 185	0.01 111

ACRE	0.34 127	0.70 273	2.13 222	0.10 267	0.00 1	0.90 144	0.20 248	1.45 221	0.61 216	0.02 147	0.01 148	0.13 129	0.05 161	0.14 98	0.17 181	0.00 1	0.03 268	0.01 274	0.02 259	0.17 267	0.04 220

222	0.34 127	0.37 198	2.29 228	0.00 1	0.00 1	1.05 184	0.00 1	1.48 229	0.61 216	0.13 234	0.00 1	0.04 63	0.60 241	0.02 43	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.05 229

test_xeample3	0.34 127	0.58 261	2.20 225	0.01 182	0.02 209	1.10 237	0.18 242	1.51 240	0.61 216	0.05 197	0.08 230	0.06 93	0.00 1	0.20 104	0.16 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 260

GANet-RSSM	0.34 127	0.29 160	0.97 101	0.00 1	0.00 1	1.05 184	0.00 1	0.22 79	0.15 64	0.03 168	0.00 1	0.31 180	0.00 1	3.62 205	0.14 169	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.05 168	0.01 111

IPLGR_C	0.35 135	0.81 291	2.03 213	0.10 267	0.01 177	0.90 144	0.21 249	1.46 227	0.61 216	0.02 147	0.01 148	0.13 129	0.07 177	0.14 98	0.17 181	0.00 1	0.05 284	0.01 274	0.02 259	0.17 267	0.04 220

PSMNet-ADL	0.35 135	0.05 32	0.65 16	0.00 1	0.00 1	1.03 177	0.00 1	0.59 137	0.09 35	0.00 1	0.07 226	0.47 215	0.01 65	3.66 208	0.30 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 172

cf-r	0.35 135	0.41 216	1.45 174	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	0.43 115	0.38 94	0.05 197	0.00 1	0.65 235	0.00 1	2.53 171	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 172

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 135	0.49 237	2.00 211	0.00 1	0.02 209	0.96 159	0.00 1	0.55 130	0.18 71	0.03 168	0.00 1	0.35 189	0.10 188	2.37 165	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
pcwnet_v2	0.36 139	0.07 65	0.87 79	0.00 1	0.00 1	0.93 156	0.01 160	2.05 270	0.58 161	0.03 168	0.00 1	0.12 123	0.04 146	2.22 162	0.22 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 139	0.36 191	0.93 91	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	0.50 125	0.53 110	0.04 185	0.00 1	0.40 205	0.00 1	3.33 197	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.01 111

iResNetv2_ROB	0.36 139	1.03 298	2.96 260	0.00 1	0.00 1	0.58 78	0.00 1	1.51 240	0.58 161	0.01 86	0.00 1	0.08 104	0.02 95	0.07 76	0.02 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 296	0.02 172

CSP-Net	0.37 142	0.10 81	0.54 5	0.00 1	0.00 1	0.50 64	0.00 1	0.64 145	0.13 59	0.00 1	0.00 1	0.15 140	0.02 95	5.27 252	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.00 1

TRStereo	0.37 142	0.23 137	1.41 167	0.03 215	0.00 1	1.07 213	0.02 191	3.07 304	0.57 138	0.01 86	0.00 1	0.11 117	0.40 231	0.06 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 299	0.01 44	0.08 260

ccs_rob	0.37 142	0.46 227	0.97 101	0.04 228	0.01 177	0.86 134	0.02 191	0.24 83	0.09 35	0.01 86	0.01 148	0.05 83	0.02 95	4.62 238	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 142	0.34 175	1.01 106	0.01 182	0.00 1	0.96 159	0.00 1	1.11 191	0.46 101	0.00 1	0.00 1	0.17 143	0.02 95	2.73 176	0.54 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 111

hknet	0.38 146	0.07 65	1.32 153	0.00 1	0.00 1	1.07 213	0.00 1	2.43 289	0.58 161	0.30 260	0.09 231	0.63 230	0.00 1	0.96 133	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 146	0.11 87	1.91 208	0.12 280	0.04 238	0.70 104	0.24 253	1.72 256	0.16 68	0.41 267	0.00 1	0.26 170	1.04 265	0.41 119	0.24 205	0.00 1	0.04 275	0.00 1	0.14 287	0.02 102	0.09 270

ADLNet	0.38 146	0.21 129	0.86 74	0.00 1	0.00 1	0.67 99	0.00 1	0.86 167	0.60 201	0.18 248	0.01 148	1.01 258	0.02 95	2.92 183	0.26 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 215	0.02 172

ff	0.39 149	0.38 208	2.39 230	0.00 1	0.00 1	1.09 232	0.00 1	1.56 243	0.61 216	0.02 147	0.00 1	0.11 117	0.13 196	0.85 132	0.64 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 102	0.02 172

Consistency-Raft	0.39 149	0.30 163	2.53 245	0.14 285	0.03 226	0.90 144	0.04 212	1.36 208	0.59 173	0.00 1	0.02 206	0.02 20	1.15 273	0.33 113	0.43 232	0.02 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

psm_up	0.39 149	0.25 145	1.04 109	0.00 1	0.00 1	0.82 124	0.00 1	1.88 262	0.57 138	0.00 1	0.00 1	0.28 174	0.01 65	2.78 178	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 185	0.00 1

ac_64	0.39 149	0.12 94	1.15 124	0.04 228	0.01 177	0.43 51	0.02 191	0.25 84	0.59 173	0.12 231	0.01 148	0.89 250	0.04 146	3.92 217	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.00 1

CRFU-Net	0.40 153	0.12 94	1.50 178	0.14 285	0.01 177	0.90 144	0.00 1	0.42 114	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.42 208	1.94 284	2.15 156	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.03 142	0.00 1

AACVNet	0.40 153	0.36 191	0.90 86	0.00 1	0.00 1	0.53 69	0.00 1	0.18 67	0.41 100	0.02 147	0.00 1	0.11 117	0.01 65	5.33 255	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 253	0.00 1

CFNet-pseudo	0.40 153	0.09 77	0.99 104	0.00 1	0.00 1	1.07 213	0.00 1	2.07 275	0.57 138	0.06 206	0.00 1	0.18 146	0.03 120	2.50 170	0.38 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.40 153	0.09 77	0.84 68	0.00 1	0.01 177	0.98 163	0.37 265	0.29 97	0.62 263	0.02 147	0.32 252	0.03 50	0.24 219	3.91 216	0.34 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 157	0.54 251	1.69 194	0.00 1	0.00 1	0.92 153	0.00 1	0.27 91	0.53 110	0.00 1	0.00 1	0.25 169	0.03 120	3.43 199	0.47 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 168	0.03 199

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 158	0.52 247	3.02 262	0.00 1	0.00 1	0.57 76	0.00 1	1.15 196	0.60 201	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.14 198	1.51 144	0.76 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 158	0.43 220	1.17 129	0.00 1	0.00 1	0.99 165	0.00 1	1.70 254	0.60 201	0.05 197	0.00 1	1.51 284

Low-res two-view benchmark