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

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	6.94 119	0.44 4	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.00 1	0.17 171	0.07 110

sCroCo_RVC	1.21 7	0.65 127	5.16 186	1.09 100	1.29 176	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	0.09 222	0.25 274	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.11 143

sAnonymous2	1.35 9	1.66 246	8.14 249	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	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.20 246	2.07 292	0.22 200

CroCo_RVC	1.35 9	1.66 246	8.14 249	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	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.20 246	2.07 292	0.22 200

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	7.05 121	0.49 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 239	0.10 122	0.05 96
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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	0.01 102	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
Anonymous	1.37 12	0.52 94	4.23 147	1.38 117	2.70 237	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	0.05 205	0.08 214	0.00 1	0.00 1	0.17 171	0.15 173

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	6.33 138	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
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	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.02 30

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	5.00 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.01 14

CroCo-Stereo Lap2	1.24 8	0.88 169	3.39 106	0.95 84	4.59 289	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	0.12 152

EAI-Stereo	2.31 60	0.44 71	2.72 58	0.68 60	0.56 128	3.51 124	2.62 193	11.42 205	4.14 57	2.09 12	7.23 110	1.21 25	0.91 29	5.67 84	1.51 85	0.01 102	0.25 274	0.00 1	0.88 291	0.04 70	0.26 219

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	0.17 239	0.23 269	0.00 1	0.00 1	0.12 140	0.15 173

riskmin	1.88 32	0.15 1	2.11 25	1.38 117	0.88 157	2.40 59	0.04 7	5.93 92	6.10 128	2.25 14	1.34 6	6.06 147	5.08 184	2.78 43	1.01 53	0.00 1	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 101

RALCasStereoNet	1.93 36	1.01 188	2.75 61	1.88 169	1.75 200	2.88 91	0.18 34	4.64 30	4.36 64	2.27 15	5.14 45	2.22 52	0.79 25	7.10 123	1.00 52	0.00 1	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.16 177

XX-Stereo	2.71 99	0.38 55	5.96 211	2.25 209	2.20 221	1.54 18	0.21 39	5.44 77	3.05 12	2.28 16	16.16 227	7.03 165	0.24 2	6.19 91	0.79 29	0.00 1	0.15 248	0.00 1	0.23 253	0.13 149	0.04 81

RAFT+CT+SA	2.36 65	0.71 139	2.46 38	0.83 71	2.26 224	3.18 112	0.93 136	6.82 123	5.48 101	2.55 17	8.07 125	1.64 38	1.59 67	8.54 191	1.15 64	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.38 273	0.19 186	0.36 235

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 82	7.95 186	4.38 157	5.08 76	2.58 143	0.01 102	0.11 229	0.00 1	0.04 208	0.28 224	0.19 193

UDGNet	2.73 102	7.09 302	3.90 139	2.71 238	0.06 7	2.98 97	0.20 37	4.63 29	8.58 194	2.69 18	2.70 21	0.95 19	1.01 31	6.27 94	1.51 85	1.28 296	0.00 1	5.24 308	0.94 293	1.70 289	0.13 158

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	11.22 226	2.70 20	3.51 28	1.52 35	1.23 50	5.08 76	3.96 188	0.12 228	0.01 112	0.04 241	0.21 249	0.07 102	0.01 14

test_5	2.90 113	0.70 137	3.69 121	2.01 186	3.17 245	4.61 170	1.32 165	6.69 119	7.02 154	2.79 21	7.18 107	4.99 121	4.14 144	7.96 160	1.31 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 195	0.19 186	0.26 219

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	14.65 251	2.81 22	5.51 65	0.78 17	3.21 115	1.44 13	0.33 1	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.02 30

raft+_RVC	1.79 21	0.84 162	2.32 31	2.40 221	0.85 155	1.38 10	0.09 14	6.36 105	4.75 83	2.85 23	5.46 63	1.17 24	1.36 58	4.54 66	0.91 43	0.00 1	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.11 131	0.22 200

XX-TBD	1.44 14	0.85 164	2.04 16	2.45 226	0.05 3	2.34 55	0.01 1	3.46 6	7.51 165	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

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	7.85 121	10.17 212	4.17 147	8.16 174	5.83 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.26 218	0.06 101

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	7.32 131	0.75 23	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

TRStereo	2.36 65	3.10 277	4.70 167	1.99 181	2.08 212	2.61 70	1.11 151	8.79 153	3.73 37	3.19 27	3.04 22	3.96 89	0.77 22	5.92 86	1.44 82	0.03 179	0.14 243	0.00 1	0.29 264	0.08 108	0.25 214

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	14.00 247	3.22 28	8.93 138	5.48 137	3.30 116	3.66 53	2.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.29 226

rafts_anoy	1.72 18	0.79 154	2.58 46	2.03 189	1.75 200	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	0.01 102	0.18 257	0.00 1	0.01 169	0.03 55	0.07 110

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	0.02 157	0.34 280	0.00 1	0.08 220	0.02 27	0.30 229

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	9.24 146	3.83 87	1.20 47	2.08 32	0.67 15	0.00 1	0.12 236	0.00 1	0.24 255	0.04 70	0.09 124

MC-Stereo	1.47 15	0.36 46	2.54 42	1.99 181	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	0.04 180	0.00 1	0.21 249	0.07 102	0.04 81

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 92	8.41 190	4.61 163	7.20 126	4.55 196	0.02 157	0.09 220	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

FADNet_RVC	3.91 181	1.67 248	12.95 276	0.96 86	0.75 147	5.71 186	0.54 78	10.83 194	6.60 142	3.46 34	8.09 126	4.10 97	3.40 122	9.43 227	6.33 216	0.36 265	0.44 288	0.17 271	0.46 281	0.91 274	0.95 272

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	11.14 223	3.52 35	2.24 18	0.53 14	0.49 13	3.76 57	0.80 30	0.20 246	0.00 1	0.00 1	0.12 233	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
FADNet-RVC	3.98 186	1.84 255	12.48 272	1.69 152	0.44 106	4.33 159	1.31 164	11.84 215	7.15 156	3.53 36	3.50 27	10.63 221	4.43 159	9.12 215	6.25 215	0.03 179	0.10 223	0.00 1	0.03 195	0.60 262	0.25 214

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	7.44 164	3.62 37	4.28 32	0.59 16	0.81 26	6.61 112	0.46 6	0.01 102	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1

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	8.12 178	3.69 38	7.44 114	0.47 12	0.32 5	0.74 1	0.39 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 305	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	0.07 205	0.00 1	0.00 1	0.30 227	0.27 223

FADNet	4.23 198	1.65 245	11.75 267	1.64 148	0.80 152	4.80 172	0.77 115	13.76 247	11.65 231	3.97 40	5.24 55	9.62 203	5.14 185	8.40 184	3.78 183	0.21 249	0.04 180	0.07 254	0.05 212	1.14 279	0.10 136

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	17.35 243	3.31 76	0.51 14	6.28 95	1.15 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 231	0.16 165	0.01 14

ICVP	2.32 61	0.38 55	2.89 74	0.92 79	0.70 144	2.55 66	0.87 129	9.97 173	3.99 48	4.13 42	8.97 141	2.71 61	1.69 69	2.52 39	3.52 177	0.05 205	0.24 273	0.01 195	0.01 169	0.11 131	0.13 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
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

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	9.26 149	5.77 141	3.50 123	2.24 36	4.41 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 171	0.01 14

CFNet-ft	3.31 133	0.94 184	2.69 53	1.50 128	2.38 227	2.81 81	0.68 100	8.35 139	7.43 162	4.45 44	9.94 159	10.20 213	4.60 161	6.50 107	3.41 168	0.00 1	0.00 1	0.03 231	0.00 1	0.22 200	0.03 55

CFNet_RVC	3.31 133	0.94 184	2.69 53	1.50 128	2.38 227	2.81 81	0.68 100	8.35 139	7.43 162	4.45 44	9.94 159	10.20 213	4.60 161	6.49 106	3.41 168	0.00 1	0.00 1	0.03 231	0.00 1	0.22 200	0.03 55

Anonymous_2	4.14 191	0.62 120	3.21 96	1.40 120	1.43 182	5.19 178	0.32 52	6.63 117	4.38 65	4.48 47	2.30 20	8.08 187	7.00 226	5.37 80	2.29 133	0.23 251	0.75 295	5.20 307	18.12 315	5.66 304	0.23 207

GANet-ADL	2.20 52	0.50 90	3.27 99	2.02 188	0.11 24	2.21 49	0.48 67	8.64 150	6.79 146	4.56 48	5.83 69	3.98 90	1.27 53	2.68 42	1.43 81	0.04 195	0.08 214	0.02 218	0.00 1	0.15 159	0.03 55

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	4.56 113	0.45 11	3.23 47	0.63 14	0.00 1	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 14

TestStereo1	2.85 108	0.81 157	3.48 108	3.11 257	0.44 106	2.52 63	1.50 169	6.37 107	8.18 180	4.62 49	9.24 146	2.23 53	3.69 131	9.19 219	1.26 69	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.27 222	0.09 124

SA-5K	2.85 108	0.81 157	3.48 108	3.11 257	0.44 106	2.52 63	1.50 169	6.37 107	8.18 180	4.62 49	9.24 146	2.23 53	3.69 131	9.19 219	1.26 69	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.27 222	0.09 124

SA	3.06 118	0.74 143	3.79 127	1.60 143	0.30 81	3.19 113	1.43 168	6.72 120	9.06 199	4.63 52	10.80 171	2.89 65	4.71 167	9.62 232	1.18 68	0.00 1	0.09 220	0.00 1	0.19 244	0.23 207	0.02 30

RAFT_CTSACE	3.40 147	1.07 197	4.52 157	1.27 111	3.14 242	4.00 152	1.07 148	3.93 11	4.43 66	4.66 53	17.94 247	7.21 174	2.76 100	10.82 245	0.85 34	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.00 1	0.30 227	0.01 14

UCFNet_RVC	3.09 119	0.77 148	2.27 30	2.35 218	1.79 204	3.50 122	1.06 147	12.12 225	6.91 148	4.71 54	7.67 118	7.58 176	4.40 158	4.95 74	1.67 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 131	0.01 14

AnonymousM	2.71 99	6.75 299	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	0.01 102	0.02 148	17.42 311	4.76 311	0.02 27	0.01 14

CFNet	3.72 165	1.10 203	5.03 179	2.49 228	1.59 187	4.90 175	0.22 40	11.38 204	9.88 213	4.80 56	11.25 179	6.44 155	3.68 130	8.33 181	3.00 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 200	0.07 110

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	9.46 204	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	0.46 247

NVstereo2D	4.51 209	0.82 160	6.86 234	3.28 265	3.38 252	8.16 223	3.13 204	10.51 186	15.15 254	4.90 58	6.89 98	7.87 181	4.78 173	9.88 234	3.91 187	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.02 27	0.58 258

FENet	2.19 51	0.34 32	3.04 80	2.05 191	0.26 72	2.82 85	0.13 24	7.02 126	5.55 106	4.97 59	1.94 15	4.91 119	3.39 121	4.71 68	2.50 139	0.02 157	0.03 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 198

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 66	6.26 152	1.41 59	1.75 19	0.89 42	0.01 102	0.07 205	0.00 1	0.19 244	0.03 55	0.03 55

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	5.55 138	1.72 71	1.60 18	0.91 43	0.01 102	0.09 220	0.00 1	0.25 258	0.01 7	0.02 30

NOSS_ROB	3.30 132	0.46 77	2.62 49	2.08 192	1.01 165	5.60 184	0.74 111	10.37 183	11.48 229	5.15 62	8.43 130	5.67 140	1.73 72	7.97 161	2.34 134	0.02 157	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.14 162

CFNet-pseudo	3.23 128	0.36 46	3.58 115	2.13 198	1.45 183	3.78 141	0.70 105	12.67 234	9.52 205	5.16 63	12.28 196	2.62 59	1.81 79	5.36 79	3.08 155	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 110

GES	2.49 78	0.38 55	4.29 149	1.58 138	0.05 3	4.58 168	1.07 148	9.70 168	3.39 24	5.21 64	6.64 90	1.84 45	3.36 117	4.86 70	2.54 142	0.06 211	0.01 112	0.06 248	0.01 169	0.12 140	0.03 55

HCRNet	2.56 85	0.53 98	3.35 102	0.24 24	3.39 254	2.19 47	0.23 43	6.89 124	5.50 102	5.26 65	4.79 36	5.27 131	2.78 101	7.71 149	2.89 149	0.00 1	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.04 81

RASNet	4.52 211	0.61 114	4.42 154	3.42 268	4.68 290	4.58 168	0.99 141	9.54 165	8.01 176	5.28 66	11.42 181	10.34 217	8.88 251	9.28 223	8.68 246	0.15 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.04 81

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	5.85 145	1.74 74	2.23 35	0.91 43	0.01 102	0.10 223	0.00 1	0.24 255	0.02 27	0.02 30

DN-CSS_ROB	2.69 95	1.40 227	5.34 195	2.31 215	0.75 147	3.14 107	0.06 11	6.11 99	3.87 43	5.34 68	12.18 193	2.34 55	1.22 49	7.84 156	1.48 84	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 239	0.03 55

GANet-RSSM	3.27 130	0.60 111	3.38 104	2.94 251	2.00 210	2.61 70	0.48 67	10.93 197	6.11 130	5.47 69	10.20 163	6.57 158	5.44 196	6.25 93	2.23 131	0.00 1	0.00 1	0.08 257	0.00 1	0.17 171	0.03 55

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	3.50 123	3.32 49	2.01 120	0.00 1	0.01 112	0.01 195	0.01 169	0.20 189	0.13 158

TransformOpticalFlow	3.38 146	0.70 137	4.54 158	1.00 89	0.30 81	3.56 127	0.14 27	9.67 167	7.30 160	5.55 71	13.34 205	6.74 161	5.03 181	8.22 178	1.34 76	0.00 1	0.01 112	0.01 195	0.00 1	0.04 70	0.11 143

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	6.96 150	5.62 72	4.58 35	5.40 136	1.71 70	1.86 23	0.87 37	0.00 1	0.08 214	0.00 1	0.32 267	0.02 27	0.02 30

RALAANet	2.46 75	1.09 201	3.70 124	2.55 232	0.80 152	3.37 117	0.15 30	7.44 132	5.54 105	5.65 73	6.01 72	3.54 80	1.13 37	6.34 99	1.58 91	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.05 212	0.21 196	0.03 55

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	8.55 192	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	0.18 182

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	8.55 192	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	0.18 182

STrans-v2	3.43 150	0.73 141	4.82 170	0.26 25	0.60 132	3.00 99	1.19 157	10.41 185	7.22 157	5.79 76	10.97 176	6.75 162	7.03 228	8.25 180	1.40 79	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.18 182

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	11.84 233	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 189	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 182

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	11.84 233	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 189	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 182

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	11.84 233	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 189	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.18 182

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	8.54 190	5.80 77	5.17 47	1.44 30	5.41 189	2.00 28	1.92 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.18 182

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	6.88 116	0.70 16	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.09 124

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	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.08 117

PSMNet-RSSM	3.33 142	0.77 148	3.22 97	2.12 196	1.90 209	2.33 54	0.71 107	11.17 199	5.83 117	5.90 83	11.43 182	7.04 167	4.83 177	5.96 88	3.17 158	0.00 1	0.00 1	0.02 218	0.00 1	0.08 108	0.02 30

GwcNet-RSSM	3.77 170	1.05 194	5.06 180	2.21 205	1.87 207	2.36 56	1.52 171	8.98 154	7.96 175	5.91 84	14.59 217	7.94 184	3.50 123	6.43 100	5.70 208	0.00 1	0.00 1	0.04 241	0.00 1	0.20 189	0.08 117

AACVNet	3.33 142	1.03 192	3.56 113	3.46 270	0.63 134	3.09 103	0.28 49	8.78 152	3.43 25	5.99 85	10.64 169	10.08 210	4.03 141	8.69 197	2.51 140	0.03 179	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.26 218	0.06 101

AdaStereo	3.09 119	0.58 108	3.04 80	2.84 244	0.48 119	4.08 153	1.29 163	12.16 227	7.77 171	6.03 86	9.62 156	5.79 143	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.
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	9.42 203	6.05 87	6.66 91	4.14 99	1.73 72	5.40 82	3.01 152	0.08 218	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.03 55

LCNet	2.85 108	0.42 64	1.90 8	0.95 84	0.56 128	2.07 42	1.60 173	4.99 46	3.57 34	6.05 87	10.59 167	4.59 114	6.79 223	7.46 135	0.72 20	0.01 102	0.00 1	0.01 195	0.77 289	0.30 227	3.57 298

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	8.46 187	6.06 89	5.30 59	1.41 27	6.37 212	1.87 24	1.87 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.18 182

x	5.66 221	3.85 287	10.36 261	3.10 256	5.60 297	18.95 289	6.98 270	17.04 273	24.02 288	6.06 89	5.30 59	1.41 27	6.37 212	1.87 24	1.87 104	0.03 179	0.07 205	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.18 182

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	8.47 188	6.07 91	5.30 59	1.41 27	4.23 149	1.85 22	2.02 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.19 193

raftrobust	1.86 30	0.74 143	1.94 12	2.15 200	2.24 223	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	0.03 168	0.00 1	0.00 1	0.12 140	0.08 117

iRaft-Stereo_20w	2.56 85	0.35 42	4.98 176	0.37 41	0.67 138	3.47 120	0.59 87	12.57 233	3.89 44	6.10 93	6.23 80	1.49 34	2.24 86	6.65 113	0.86 35	0.00 1	0.19 260	0.00 1	0.33 269	0.08 108	0.22 200

BUS	2.49 78	0.32 20	3.05 85	0.46 44	0.46 112	7.12 207	0.50 73	9.05 155	4.69 77	6.11 94	6.15 74	5.29 132	0.83 27	3.91 59	1.77 98	0.01 102	0.03 168	0.03 231	0.00 1	0.04 70	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 95	0.32 20	3.05 85	0.46 44	0.46 112	7.13 209	1.63 175	9.05 155	4.69 77	6.11 94	6.15 74	6.26 152	2.54 92	3.91 59	1.91 109	0.01 102	0.03 168	0.03 231	0.00 1	0.04 70	0.00 1

hknet	3.31 133	0.42 64	4.68 166	0.46 44	1.17 170	7.13 209	1.63 175	9.05 155	6.91 148	6.11 94	6.15 74	9.66 204	2.85 107	7.48 138	2.45 138	0.01 102	0.03 168	0.03 231	0.00 1	0.04 70	0.00 1

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	7.21 109	9.43 201	4.30 153	5.73 85	1.77 98	0.00 1	0.12 236	0.00 1	0.02 184	0.46 255	0.08 117

APVNet	5.98 226	1.72 249	8.72 252	3.21 263	4.04 277	12.31 262	1.81 182	19.09 288	6.10 128	6.13 98	13.41 206	10.69 222	6.30 210	11.26 251	13.90 279	0.05 205	0.02 148	0.11 262	0.03 195	0.53 256	0.20 197

PSMNet_ROB	5.02 217	1.63 244	6.03 213	1.90 172	1.83 206	9.57 239	6.35 262	15.58 266	7.23 158	6.15 99	10.48 165	12.22 235	4.16 146	8.02 162	8.71 247	0.02 157	0.01 112	0.01 195	0.10 230	0.20 189	0.12 152

ASMatch	3.32 139	0.50 90	3.32 100	1.72 155	0.45 111	1.93 37	0.68 100	6.42 113	3.89 44	6.18 100	22.30 265	4.61 115	4.82 176	7.65 144	1.70 94	0.00 1	0.02 148	0.00 1	0.03 195	0.01 7	0.18 182

pcwnet_v2	2.93 114	0.29 12	3.01 78	2.39 220	1.07 168	2.73 77	0.89 130	11.37 203	6.25 135	6.20 101	11.49 183	2.71 61	2.74 99	4.22 65	2.75 148	0.06 211	0.05 187	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.37 236

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	6.60 142	6.20 101	12.13 190	6.16 149	2.36 89	4.75 69	1.11 58	0.02 157	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.23 207	0.05 96

DMCA	2.82 107	0.64 122	4.45 155	1.61 144	0.89 158	3.86 146	0.57 85	9.18 159	5.10 93	6.24 103	6.49 88	7.17 172	2.13 82	3.31 48	4.73 198	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.02 30

cf-r	3.42 149	0.81 157	3.97 140	2.41 224	2.78 238	2.85 90	0.64 96	8.44 142	6.32 137	6.25 104	11.57 184	8.97 198	3.54 126	5.93 87	3.83 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 118	0.07 110

FADNet-RVC-Resample	3.79 172	1.62 243	12.06 268	1.43 124	0.66 136	5.94 188	2.41 188	10.18 181	8.58 194	6.28 105	4.22 31	5.33 135	4.80 175	7.71 149	3.19 160	0.17 239	0.21 264	0.17 271	0.12 233	0.41 251	0.29 226

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	10.39 219	6.30 106	9.44 153	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	0.14 162

iGMRVC	3.32 139	0.48 87	3.16 93	1.24 107	0.58 130	1.67 22	0.77 115	5.40 76	4.26 60	6.33 107	25.06 278	3.93 88	5.49 197	6.45 101	1.35 77	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.22 200

TDLM	4.11 189	1.11 205	3.54 112	1.62 146	1.04 166	3.91 149	7.41 274	10.60 188	10.67 221	6.38 108	12.59 199	5.95 146	4.77 169	8.79 201	3.04 153	0.58 279	0.00 1	0.01 195	0.00 1	0.19 186	0.12 152

DIP-Stereo	1.97 38	0.64 122	2.95 76	0.17 15	0.10 20	4.83 173	0.13 24	8.60 148	4.06 54	6.42 109	4.92 38	0.44 11	0.72 21	3.57 52	1.80 102	0.00 1	0.01 112	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
HITNet	2.79 106	0.77 148	4.02 141	2.03 189	0.11 24	5.58 183	0.59 87	9.24 161	5.15 96	6.42 109	7.26 111	3.66 83	2.92 109	4.07 63	3.87 186	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
CC-Net-ROB	7.68 255	9.21 306	7.46 244	3.82 282	3.66 265	15.68 277	5.02 245	17.95 279	10.45 220	6.44 111	14.00 212	7.63 177	4.77 169	10.75 244	3.10 157	5.99 309	2.46 306	16.28 310	1.08 295	6.30 307	1.56 285

DISCO	6.28 233	0.57 107	5.78 206	3.43 269	1.17 170	11.22 256	3.39 215	12.14 226	16.16 259	6.52 112	11.22 178	16.96 264	6.32 211	19.51 293	10.74 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 239	0.11 143

IRAFT_RVC	2.85 108	0.41 62	3.32 100	2.09 193	0.41 103	2.92 92	5.22 248	6.41 112	3.63 35	6.53 113	5.48 64	5.09 127	4.88 178	8.20 177	2.15 129	0.01 102	0.17 254	0.01 195	0.00 1	0.02 27	0.04 81

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	4.28 105	0.45 11	6.48 105	0.76 24	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.28 263	0.17 171	0.14 162

NINENet	3.09 119	0.56 105	3.22 97	1.61 144	1.37 181	7.12 207	0.50 73	11.88 217	5.63 112	6.63 115	8.40 129	5.29 132	0.83 27	6.51 108	1.77 98	0.15 233	0.07 205	0.07 254	0.00 1	0.09 118	0.00 1

PS-NSSS	3.90 179	1.84 255	4.55 159	0.87 74	2.95 241	4.10 155	2.00 184	10.77 192	8.23 182	6.75 116	14.63 218	5.01 125	2.24 86	8.41 186	2.91 150	0.33 263	0.03 168	0.83 292	0.00 1	0.82 272	0.70 265

HSM	4.00 187	0.79 154	3.16 93	1.59 140	2.17 218	6.77 201	1.11 151	12.28 228	6.35 141	6.75 116	8.11 127	13.90 245	5.37 188	8.85 205	2.71 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 30

CASS	2.44 71	0.44 71	3.56 113	0.85 73	0.38 96	3.14 107	0.22 40	9.64 166	4.00 49	6.78 118	7.62 117	3.57 81	3.58 127	3.80 58	1.10 56	0.02 157	0.01 112	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.
test_xeample3	3.34 145	0.93 181	4.33 150	0.28 29	0.12 27	3.46 118	3.98 223	6.58 115	11.84 233	6.79 119	13.56 207	3.52 79	4.23 149	3.71 54	2.05 123	0.01 102	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.02 27	1.40 282

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	9.04 198	6.80 120	7.19 108	3.73 86	2.13 82	9.06 214	1.07 54	0.03 179	0.12 236	0.00 1	0.21 249	0.17 171	0.22 200

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 67	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	0.18 182

GEStereo_RVC	3.74 166	0.73 141	4.95 175	2.01 186	1.24 173	4.36 161	3.07 202	11.77 214	7.80 172	6.87 122	6.52 89	7.70 179	4.31 155	8.98 212	4.19 191	0.03 179	0.01 112	0.02 218	0.02 184	0.13 149	0.11 143

BEATNet_4x	3.24 129	1.27 219	5.89 209	1.56 136	0.10 20	5.26 179	1.07 148	10.08 177	5.50 102	6.89 123	7.73 119	4.53 112	4.13 143	5.05 75	5.27 202	0.04 195	0.05 187	0.00 1	0.00 1	0.23 207	0.23 207

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	6.51 108	0.76 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 264	0.18 181	0.14 162

PA-Net	4.98 215	1.47 230	7.42 243	2.40 221	2.14 216	8.73 229	3.64 220	12.42 229	13.11 242	7.03 125	7.57 116	7.88 182	6.52 216	10.16 237	7.82 232	0.02 157	0.03 168	0.00 1	0.00 1	0.11 131	1.07 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GMM-Stereo	3.32 139	0.27 10	2.52 41	0.82 69	0.48 119	2.27 51	4.91 243	5.06 52	3.08 14	7.06 126	16.72 232	6.21 151	3.70 133	7.60 142	1.16 66	0.04 195	0.00 1	0.00 1	0.04 208	0.10 122	4.45 302

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	10.10 161	3.06 72	1.74 74	1.87 24	0.97 48	0.01 102	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.23 207	0.02 30

hitnet-ft	3.66 161	0.65 127	2.79 67	0.89 75	0.72 146	4.25 157	0.55 80	9.11 158	7.52 166	7.14 128	10.19 162	12.49 237	4.70 166	7.44 134	4.41 193	0.03 179	0.00 1	0.06 248	0.00 1	0.20 189	0.04 81

UNet	3.97 185	0.61 114	6.50 227	1.68 151	3.22 246	9.82 241	0.31 51	9.50 163	5.32 97	7.20 129	6.35 86	10.59 218	5.91 204	6.93 118	5.49 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 14

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 225	5.36 293	5.02 177	3.75 281	3.57 261	15.81 278	4.27 230	11.72 212	6.96 150	7.23 130	8.47 131	9.09 199	2.66 96	9.36 226	2.71 145	7.49 312	2.32 305	2.01 302	0.08 220	6.77 308	4.67 304

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	6.53 110	0.76 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 264	0.18 181	0.14 162

ADLNet2	4.46 206	0.90 174	6.06 214	2.74 241	3.91 273	6.79 202	3.01 201	10.95 198	8.40 186	7.27 132	9.80 158	9.85 205	5.43 193	7.29 128	6.44 219	0.01 102	0.03 168	0.00 1	0.00 1	0.15 159	0.11 143

psm_up	3.85 177	0.82 160	3.01 78	2.00 185	2.58 235	5.28 180	3.34 212	10.85 195	6.33 138	7.27 132	7.32 113	10.15 211	9.02 253	6.19 91	2.51 140	0.22 250	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.12 140	0.03 55

HGLStereo	4.25 200	0.52 94	4.65 164	3.09 254	5.18 293	6.51 198	0.73 110	10.37 183	6.74 145	7.32 134	12.44 198	7.00 164	7.21 231	7.46 135	5.51 206	0.00 1	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.10 136

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	13.80 210	0.94 18	3.20 114	5.27 78	2.41 137	0.13 230	0.02 148	0.06 248	0.00 1	0.23 207	0.03 55

AASNet	3.90 179	0.92 178	4.41 153	3.56 274	4.00 276	6.70 199	1.26 161	18.71 284	6.14 131	7.35 136	7.91 123	4.35 106	2.58 95	3.04 44	6.62 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 247	0.14 162

RAFT-345	3.27 130	0.41 62	2.88 73	1.02 90	0.21 57	2.63 73	0.48 67	3.76 9	5.51 104	7.35 136	24.88 276	4.25 101	1.76 77	8.15 173	2.13 127	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 14

FINET	5.32 218	1.14 207	10.04 259	2.17 201	3.67 266	6.49 196	6.76 268	11.68 210	22.08 283	7.42 138	12.15 191	4.24 100	3.61 128	9.25 222	5.35 204	0.04 195	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.17 171	0.09 124

IER	3.20 127	0.54 101	5.13 183	0.58 55	1.59 187	7.29 212	0.56 82	6.36 105	4.95 88	7.44 139	8.84 135	6.20 150	6.26 209	4.88 72	3.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 14

DGSMNet	6.47 238	2.61 270	13.64 279	3.46 270	3.74 267	8.97 231	6.01 253	14.15 251	13.01 241	7.46 140	14.10 213	9.94 208	4.79 174	10.44 239	6.22 214	1.30 297	1.70 303	1.80 299	1.52 302	2.27 295	2.35 294

RAFT + AFF	4.30 203	1.55 238	5.84 207	1.43 124	2.36 226	5.94 188	6.72 267	10.01 174	7.56 167	7.55 141	8.96 140	7.09 170	6.73 221	8.57 193	4.02 189	0.02 157	0.47 291	0.00 1	0.01 169	0.56 257	0.54 256

CVANet_RVC	4.16 194	1.16 209	3.60 116	1.94 177	1.46 184	3.92 150	4.68 239	10.89 196	8.34 184	7.58 142	10.84 172	10.27 215	6.62 218	8.56 192	2.69 144	0.39 268	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.21 196	0.09 124

ACRE	2.41 68	1.08 199	5.11 182	0.55 50	2.05 211	2.65 74	0.78 121	5.26 66	4.67 76	7.59 143	9.20 143	1.70 41	1.08 34	3.74 56	2.18 130	0.01 102	0.18 257	0.02 218	0.08 220	0.22 200	0.10 136

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 78	1.89 46	1.74 74	7.19 125	2.35 136	0.01 102	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.24 217	0.12 152

Sa-1000	3.55 153	0.75 145	3.63 117	1.91 173	0.30 81	3.55 126	1.63 175	7.39 130	8.54 190	7.70 145	17.44 244	4.00 91	2.82 103	9.44 229	1.33 75	0.00 1	0.10 223	0.00 1	0.18 241	0.21 196	0.04 81

anonymousa	3.80 174	0.55 102	3.35 102	1.24 107	3.74 267	9.04 232	0.36 59	6.74 121	4.03 51	7.72 146	19.64 253	10.62 220	6.01 207	1.52 15	1.40 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.00 1	0.03 55

iResNet	3.68 162	0.91 175	7.94 247	2.97 252	0.34 92	4.44 166	0.48 67	7.70 134	9.74 209	7.72 146	12.74 200	4.03 93	2.87 108	8.05 166	3.37 167	0.02 157	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.09 124

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	6.33 138	7.79 148	6.32 83	2.52 56	1.17 45	7.47 137	1.55 88	0.02 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

DeepPruner_ROB	3.52 152	1.14 207	4.06 142	1.12 103	1.65 191	3.65 129	0.83 126	13.96 248	4.47 69	7.80 149	10.84 172	7.05 169	2.16 85	8.14 172	3.08 155	0.07 217	0.03 168	0.00 1	0.01 169	0.32 233	0.06 101

HBP-ISP	4.09 188	1.05 194	4.10 145	1.87 166	1.31 179	7.56 217	3.98 223	11.26 201	9.94 214	7.81 150	14.44 216	3.23 74	4.27 152	8.89 209	1.87 104	0.06 211	0.06 194	0.00 1	0.00 1	0.06 98	0.04 81

UDG	8.58 269	9.31 307	4.89 172	10.00 309	9.52 308	10.36 248	2.41 188	12.07 222	9.82 211	7.81 150	9.55 154	16.52 260	9.81 259	7.84 156	7.88 234	4.20 304	2.51 307	18.53 312	3.71 307	9.55 310	5.28 306

CIPLG	2.47 76	1.10 203	4.71 168	0.63 57	2.15 217	2.67 76	0.77 115	5.19 58	4.73 81	7.85 152	9.56 155	1.72 42	1.14 38	4.20 64	2.34 134	0.01 102	0.19 260	0.02 218	0.09 227	0.23 207	0.08 117

IPLGR_C	2.44 71	1.17 210	4.94 174	0.62 56	2.08 212	2.65 74	0.80 122	5.60 82	4.79 84	7.87 153	9.23 145	1.67 40	1.15 40	3.43 51	2.23 131	0.01 102	0.19 260	0.02 218	0.08 220	0.22 200	0.10 136

AANet_RVC	5.01 216	1.74 250	6.38 223	1.96 179	1.29 176	2.26 50	1.69 179	10.07 176	18.53 267	7.88 154	18.15 248	8.49 195	2.70 97	10.59 242	7.04 225	0.96 291	0.15 248	0.02 218	0.00 1	0.13 149	0.12 152

ccs_rob	3.11 123	0.87 166	2.32 31	2.24 208	2.09 214	3.77 139	0.33 54	7.65 133	5.58 110	7.89 155	8.04 124	7.84 180	1.77 78	8.24 179	3.18 159	0.00 1	0.01 112	0.00 1	0.01 169	0.01 7	0.29 226

iResNet_ROB	4.23 198	1.02 190	4.90 173	2.18 202	0.93 163	2.92 92	0.37 60	15.10 261	16.91 264	7.89 155	10.51 166	7.03 165	3.07 112	8.16 174	3.46 174	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.02 30

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	6.30 136	7.90 157	6.34 85	2.53 57	1.18 46	7.72 151	1.62 92	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 55

UPFNet	3.82 175	0.47 81	4.34 152	2.21 205	3.38 252	7.26 211	2.69 195	9.89 171	5.96 121	7.98 158	7.53 115	7.89 183	3.15 113	7.72 151	5.88 212	0.01 102	0.02 148	0.00 1	0.00 1	0.04 70	0.06 101

OMP-Stereo	3.03 117	0.93 181	2.72 58	4.21 291	0.51 125	2.19 47	1.25 159	6.19 101	6.00 125	7.99 159	6.21 78	8.50 196	2.49 91	9.44 229	1.74 97	0.01 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.05 96

psmg	3.10 122	0.32 20	3.05 85	0.54 48	0.46 112	8.68 228	2.84 198	9.87 170

Low-res two-view benchmark