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	0.75 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	0.17 237	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	0.12 149

sAnonymous2	1.35 9	1.66 244	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	0.20 244	2.07 290	0.22 197

CroCo_RVC	1.35 9	1.66 244	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	0.20 244	2.07 290	0.22 197

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	0.15 170

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	5.00 303	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	0.21 247	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	3.03 303	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	0.27 220

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	0.15 170

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	0.24 253	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	0.22 197

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	0.30 226

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	0.29 262	0.18 178	0.14 159

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	0.29 262	0.18 178	0.14 159

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	0.28 261	0.17 168	0.14 159

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	0.16 174

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	14.65 249	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	0.25 256	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	0.24 253	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	0.18 179

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	0.19 242	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	0.18 179

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	0.13 155

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	0.19 190

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	0.32 265	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	1.22 212	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	0.21 247	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	0.21 195

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	0.46 245

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	0.18 179

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	0.18 179

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	0.18 179

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	0.18 179

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	0.18 179

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	0.18 179

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	0.88 289	0.04 70	0.26 216

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	9.58 209	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	0.13 155

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	0.38 271	0.19 183	0.36 232

TRStereo	2.36 65	3.10 275	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	0.29 262	0.08 108	0.25 211

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	17.35 241	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	0.12 149

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	1.17 210	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	17.44 242	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	17.44 242	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	9.78 215	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	0.17 175

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	0.17 175

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	9.97 220	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	0.33 267	0.08 108	0.22 197

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	9.77 214	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	0.61 260

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	1.20 211	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	0.21 247	0.17 168	0.22 197

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	0.19 190

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	0.14 159

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	1.40 228	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	9.69 212	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	6.75 297	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	17.42 309	4.76 309	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	16.16 225	7.03 162	0.24 2	6.19 91	0.79 29	0.00 1	0.15 246	0.00 1	0.23 251	0.13 149	0.04 81

UDGNet	2.73 102	7.09 300	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	5.24 306	0.94 291	1.70 287	0.13 155

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	10.92 240	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	9.69 212	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	14.00 245	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	0.29 223

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	0.77 287	0.30 224	3.57 296

IRAFT_RVC	2.85 108	0.41 62	3.32 100	2.09 190	0.41 103	2.92 92	5.22 245	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	0.26 216

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	9.98 221	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	0.35 231

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	0.37 234

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	4.21 289	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	0.19 242	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	0.29 223

ARAFT	3.13 124	1.11 205	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	4.08 285	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	1.26 218	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	1.27 220	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	0.23 204

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	24.88 274	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	0.14 159

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	22.30 263	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	0.18 179

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	25.06 276	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	0.22 197

GMM-Stereo	3.32 136	0.27 10	2.52 41	0.82 69	0.48 119	2.27 51	4.91 240	5.06 52	3.08 14	7.06 126	16.72 230	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	4.45 300

AACVNet	3.33 139	1.03 192	3.56 113	3.46 268	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	6.19 253	4.97 43	3.27 21	10.92 240	11.92 183	2.95 66	9.59 255	7.90 156	0.82 32	0.01 99	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.04 70	2.47 294

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	1.40 280

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	17.94 245	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	9.62 210	7.74 117	4.98 117	6.38 211	7.34 129	13.02 272	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	0.18 179

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	1.14 207	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	17.44 242	4.00 91	2.82 103	9.44 226	1.33 75	0.00 1	0.10 221	0.00 1	0.18 239	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	7.72 273	4.65 31	3.15 17	9.31 199	21.05 257	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	1.10 274

KYRaft	3.59 152	0.31 16	1.84 6	0.76 64	0.46 112	2.29 52	4.04 222	4.75 34	3.25 20	8.93 190	19.47 250	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	5.38 305

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	9.87 217	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	9.18 281	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	0.14 159

TVStereo	3.61 154	0.46 77	3.87 137	1.71 153	0.35 94	2.95 95	9.20 282	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	0.14 159

LMCR-Stereo	3.63 156	1.29 225	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	4.75 238	4.41 21	3.23 19	9.32 202	20.63 256	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	4.72 303

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	12.49 234	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	8.54

Low-res two-view benchmark