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

sCroCo_RVC	1.21 3	0.65 47	5.16 78	1.09 32	1.29 74	0.92 1	0.19 22	3.92 6	2.68 2	0.30 1	3.04 9	0.52 11	1.56 26	1.58 8	0.78 12	0.09 106	0.25 146	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.11 67

sAnonymous2	1.35 4	1.66 125	8.14 124	0.55 17	0.46 37	1.23 2	0.24 26	4.00 7	3.47 7	0.40 2	1.11 1	0.23 2	1.42 23	0.96 4	0.57 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.20 131	2.07 163	0.22 95

CroCo_RVC	1.35 4	1.66 125	8.14 124	0.55 17	0.46 37	1.23 2	0.24 26	4.00 7	3.47 7	0.40 2	1.11 1	0.23 2	1.42 23	0.96 4	0.57 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.20 131	2.07 163	0.22 95

Anonymous	1.37 6	0.52 25	4.23 57	1.38 41	2.70 121	1.85 17	0.42 36	4.77 12	3.54 9	0.53 4	1.56 5	0.19 1	1.32 20	3.11 23	0.92 19	0.05 96	0.08 110	0.00 1	0.00 1	0.17 83	0.15 79

CREStereo	0.98 1	0.42 17	1.86 1	0.07 1	0.22 23	1.65 8	0.02 7	4.07 9	6.33 43	0.72 5	1.54 4	0.43 7	0.64 7	1.22 7	0.44 3	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
PMTNet	1.41 7	0.37 11	2.06 8	0.26 8	0.15 16	2.94 36	0.34 31	3.39 3	5.33 26	1.00 6	1.27 3	0.28 5	0.93 15	4.04 30	0.74 10	5.00 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.01 8

EAI-Stereo	2.31 29	0.44 18	2.72 22	0.68 22	0.56 41	3.51 44	2.62 90	11.42 89	4.14 17	2.09 7	7.23 43	1.21 14	0.91 14	5.67 42	1.51 29	0.01 48	0.25 146	0.00 1	0.88 163	0.04 31	0.26 108

Anonymous3	1.76 14	0.44 18	6.37 101	0.33 12	0.50 40	4.33 59	0.54 42	4.43 10	2.48 1	2.21 8	3.24 10	1.53 19	1.14 17	5.64 41	1.29 26	0.17 119	0.23 142	0.00 1	0.00 1	0.12 64	0.15 79

RALCasStereoNet	1.93 18	1.01 82	2.75 23	1.88 67	1.75 91	2.88 34	0.18 21	4.64 11	4.36 19	2.27 9	5.14 22	2.22 26	0.79 13	7.10 57	1.00 22	0.00 1	0.34 152	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.16 83

XX-Stereo	2.71 38	0.38 13	5.96 94	2.25 97	2.20 106	1.54 6	0.21 23	5.44 22	3.05 3	2.28 10	16.16 120	7.03 60	0.24 1	6.19 45	0.79 13	0.00 1	0.15 129	0.00 1	0.23 135	0.13 72	0.04 38

raft+_RVC	1.79 15	0.84 64	2.32 12	2.40 107	0.85 56	1.38 5	0.09 11	6.36 30	4.75 21	2.85 11	5.46 30	1.17 13	1.36 22	4.54 33	0.91 16	0.00 1	0.10 116	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.22 95

XX-TBD	1.44 8	0.85 66	2.04 6	2.45 111	0.05 3	2.34 21	0.01 1	3.46 5	7.51 62	2.88 12	4.98 20	0.26 4	0.25 2	1.15 6	0.46 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	1.74 13	1.02 84	3.64 44	0.20 3	0.28 26	1.33 4	0.01 1	5.24 17	4.01 13	3.18 13	4.97 19	2.07 25	0.70 8	7.32 59	0.75 11	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

111	2.78 39	0.92 74	3.81 49	0.22 4	0.07 7	2.83 32	0.70 57	6.03 27	14.00 120	3.22 14	8.93 61	5.48 46	3.30 49	3.66 27	2.03 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.29 114

rafts_anoy	1.72 12	0.79 59	2.58 15	2.03 80	1.75 91	2.47 23	0.16 20	5.48 23	6.01 38	3.24 15	2.11 7	1.92 24	1.33 21	3.08 22	1.13 25	0.01 48	0.18 136	0.00 1	0.01 82	0.03 26	0.07 47

FADNet_RVC	3.91 71	1.67 127	12.95 147	0.96 28	0.75 49	5.71 81	0.54 42	10.83 82	6.60 46	3.46 16	8.09 53	4.10 36	3.40 52	9.43 104	6.33 95	0.36 140	0.44 158	0.17 145	0.46 156	0.91 146	0.95 150

GMStereo	1.83 16	0.99 81	4.55 65	0.57 19	0.05 3	2.53 24	0.01 1	4.95 14	11.14 100	3.52 17	2.24 8	0.53 12	0.49 5	3.76 29	0.80 14	0.20 124	0.00 1	0.00 1	0.12 124	0.12 64	0.00 1

FADNet-RVC	3.98 73	1.84 134	12.48 144	1.69 62	0.44 35	4.33 59	1.31 76	11.84 96	7.15 56	3.53 18	3.50 11	10.63 98	4.43 73	9.12 95	6.25 94	0.03 79	0.10 116	0.00 1	0.03 99	0.60 135	0.25 105

s12784h	1.59 9	0.39 15	2.26 9	0.36 14	0.01 1	1.67 9	0.01 1	2.95 1	8.12 73	3.69 19	7.44 46	0.47 9	0.32 3	0.74 1	0.39 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 175	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	1.59 9	0.39 15	2.26 9	0.36 14	0.01 1	1.67 9	0.01 1	2.95 1	8.12 73	3.69 19	7.44 46	0.47 9	0.32 3	0.74 1	0.39 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 175	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	1.62 11	0.68 49	1.98 5	0.67 21	0.05 3	2.99 37	0.04 8	5.36 18	3.74 11	3.82 21	4.96 18	2.54 28	0.62 6	3.35 25	0.97 20	0.00 1	0.07 107	0.00 1	0.00 1	0.30 108	0.27 111

FADNet	4.23 81	1.65 124	11.75 140	1.64 59	0.80 54	4.80 70	0.77 63	13.76 120	11.65 107	3.97 22	5.24 28	9.62 88	5.14 87	8.40 80	3.78 69	0.21 125	0.04 88	0.07 131	0.05 110	1.14 151	0.10 64

TANstereo	1.20 2	0.49 23	2.04 6	0.34 13	0.10 10	1.80 16	0.01 1	3.40 4	4.10 16	4.37 23	4.82 16	0.41 6	0.70 8	0.94 3	0.46 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-ft	3.31 51	0.94 78	2.69 18	1.50 48	2.38 111	2.81 29	0.68 55	8.35 42	7.43 60	4.45 24	9.94 67	10.20 92	4.60 74	6.50 52	3.41 64	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.00 1	0.22 98	0.03 27

CFNet_RVC	3.31 51	0.94 78	2.69 18	1.50 48	2.38 111	2.81 29	0.68 55	8.35 42	7.43 60	4.45 24	9.94 67	10.20 92	4.60 74	6.49 51	3.41 64	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.00 1	0.22 98	0.03 27

ACVNet	2.58 35	0.53 29	2.69 18	0.84 23	0.59 42	2.61 25	0.55 44	8.35 42	5.70 31	4.45 24	9.26 64	5.77 49	3.50 53	2.24 19	4.41 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 83	0.01 8

UCFNet_RVC	3.09 43	0.77 55	2.27 11	2.35 104	1.79 95	3.50 43	1.06 68	12.12 101	6.91 50	4.71 27	7.67 50	7.58 70	4.40 72	4.95 38	1.67 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.01 8

CFNet	3.72 63	1.10 93	5.03 74	2.49 113	1.59 81	4.90 73	0.22 24	11.38 88	9.88 92	4.80 28	11.25 79	6.44 56	3.68 58	8.33 79	3.00 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 98	0.07 47

NVstereo2D	4.51 88	0.82 62	6.86 113	3.28 141	3.38 132	8.16 104	3.13 98	10.51 74	15.15 125	4.90 29	6.89 39	7.87 74	4.78 82	9.88 107	3.91 72	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.02 14	0.58 137

FENet	2.19 25	0.34 9	3.04 31	2.05 82	0.26 25	2.82 31	0.13 15	7.02 36	5.55 30	4.97 30	1.94 6	4.91 39	3.39 51	4.71 35	2.50 43	0.02 65	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 93

Gwc-CoAtRS	2.02 20	0.33 7	2.61 16	1.04 29	0.30 27	3.56 45	0.40 34	5.89 26	5.94 35	5.08 31	5.01 21	5.55 47	1.72 28	1.60 9	0.91 16	0.01 48	0.09 115	0.00 1	0.25 139	0.01 7	0.02 14

NOSS_ROB	3.30 50	0.46 20	2.62 17	2.08 83	1.01 65	5.60 79	0.74 62	10.37 72	11.48 105	5.15 32	8.43 56	5.67 48	1.73 29	7.97 70	2.34 42	0.02 65	0.06 100	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.14 76

CFNet-pseudo	3.23 47	0.36 10	3.58 42	2.13 88	1.45 77	3.78 51	0.70 57	12.67 109	9.52 87	5.16 33	12.28 93	2.62 29	1.81 32	5.36 40	3.08 55	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 47

GES	2.49 33	0.38 13	4.29 59	1.58 53	0.05 3	4.58 68	1.07 69	9.70 59	3.39 6	5.21 34	6.64 36	1.84 23	3.36 50	4.86 37	2.54 45	0.06 100	0.01 54	0.06 127	0.01 82	0.12 64	0.03 27

HCRNet	2.56 34	0.53 29	3.35 36	0.24 7	3.39 134	2.19 18	0.23 25	6.89 35	5.50 27	5.26 35	4.79 15	5.27 43	2.78 44	7.71 64	2.89 50	0.00 1	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.04 38

RASNet	4.52 90	0.61 38	4.42 62	3.42 144	4.68 161	4.58 68	0.99 67	9.54 58	8.01 71	5.28 36	11.42 81	10.34 96	8.88 122	9.28 100	8.68 120	0.15 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.04 38

MSMDNet	2.02 20	0.37 11	2.84 26	1.14 34	0.34 30	3.73 50	0.53 40	6.21 29	3.55 10	5.32 37	5.17 23	5.85 52	1.74 30	2.23 18	0.91 16	0.01 48	0.10 116	0.00 1	0.24 137	0.02 14	0.02 14

DN-CSS_ROB	2.69 37	1.40 110	5.34 81	2.31 102	0.75 49	3.14 39	0.06 9	6.11 28	3.87 12	5.34 38	12.18 90	2.34 27	1.22 18	7.84 68	1.48 28	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 117	0.03 27

GANet-RSSM	3.27 49	0.60 36	3.38 37	2.94 131	2.00 100	2.61 25	0.48 38	10.93 85	6.11 40	5.47 39	10.20 71	6.57 57	5.44 94	6.25 47	2.23 41	0.00 1	0.00 1	0.08 132	0.00 1	0.17 83	0.03 27

CFNet-RSSM	2.11 23	0.33 7	2.71 21	1.04 29	0.30 27	3.21 40	0.41 35	6.67 34	6.96 51	5.62 40	4.58 14	5.40 45	1.71 27	1.86 13	0.87 15	0.00 1	0.08 110	0.00 1	0.32 144	0.02 14	0.02 14

RALAANet	2.46 32	1.09 91	3.70 46	2.55 116	0.80 54	3.37 41	0.15 18	7.44 39	5.54 29	5.65 41	6.01 32	3.54 33	1.13 16	6.34 49	1.58 30	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.05 110	0.21 95	0.03 27

cscssc	2.28 27	0.61 38	3.81 49	0.22 4	0.07 7	1.69 12	0.11 12	5.37 19	11.84 109	5.80 42	5.17 23	1.44 16	5.41 91	2.00 15	1.92 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.18 86

222	2.20 26	0.61 38	5.31 80	0.31 10	0.19 22	1.69 12	0.11 12	5.37 19	8.54 82	5.80 42	5.17 23	1.44 16	5.41 91	2.00 15	1.92 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.18 86

csc	2.28 27	0.61 38	3.81 49	0.22 4	0.07 7	1.69 12	0.11 12	5.37 19	11.84 109	5.80 42	5.17 23	1.44 16	5.41 91	2.00 15	1.92 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.18 86

PSMNet-RSSM	3.33 53	0.77 55	3.22 35	2.12 86	1.90 99	2.33 20	0.71 59	11.17 86	5.83 33	5.90 45	11.43 82	7.04 62	4.83 85	5.96 44	3.17 58	0.00 1	0.00 1	0.02 107	0.00 1	0.08 48	0.02 14

GwcNet-RSSM	3.77 65	1.05 87	5.06 75	2.21 94	1.87 97	2.36 22	1.52 78	8.98 50	7.96 70	5.91 46	14.59 110	7.94 77	3.50 53	6.43 50	5.70 89	0.00 1	0.00 1	0.04 122	0.00 1	0.20 90	0.08 52

AdaStereo	3.09 43	0.58 34	3.04 31	2.84 124	0.48 39	4.08 56	1.29 75	12.16 103	7.77 67	6.03 47	9.62 66	5.79 51	1.53 25	4.56 34	1.93 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.02 14
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-DCA	2.08 22	0.64 44	3.81 49	0.31 10	0.17 20	1.70 15	0.25 28	5.23 16	8.47 80	6.07 48	5.30 29	1.41 15	4.23 68	1.85 12	2.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.19 89

raftrobust	1.86 17	0.74 54	1.94 4	2.15 89	2.24 108	2.74 28	0.53 40	4.89 13	4.05 14	6.09 49	3.89 12	1.64 20	2.55 39	2.44 21	1.12 24	0.00 1	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.12 64	0.08 52

APVNet	5.98 102	1.72 128	8.72 127	3.21 139	4.04 150	12.31 135	1.81 84	19.09 155	6.10 39	6.13 50	13.41 101	10.69 99	6.30 101	11.26 122	13.90 148	0.05 96	0.02 70	0.11 137	0.03 99	0.53 129	0.20 92

PSMNet_ROB	5.02 94	1.63 123	6.03 95	1.90 70	1.83 96	9.57 115	6.35 141	15.58 138	7.23 57	6.15 51	10.48 73	12.22 109	4.16 66	8.02 71	8.71 121	0.02 65	0.01 54	0.01 95	0.10 123	0.20 90	0.12 71

pcwnet_v2	2.93 42	0.29 1	3.01 29	2.39 106	1.07 67	2.73 27	0.89 66	11.37 87	6.25 41	6.20 52	11.49 83	2.71 30	2.74 43	4.22 32	2.75 49	0.06 100	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.37 118

AFF-stereo	2.59 36	0.68 49	2.35 13	1.55 51	0.17 20	1.67 9	0.08 10	5.75 25	6.60 46	6.20 52	12.13 87	6.16 55	2.36 37	4.75 36	1.11 23	0.02 65	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.23 103	0.05 43

DMCA	2.82 41	0.64 44	4.45 63	1.61 56	0.89 58	3.86 53	0.57 47	9.18 52	5.10 23	6.24 54	6.49 34	7.17 67	2.13 34	3.31 24	4.73 80	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.02 14

cf-r	3.42 55	0.81 61	3.97 53	2.41 109	2.78 122	2.85 33	0.64 54	8.44 45	6.32 42	6.25 55	11.57 84	8.97 84	3.54 55	5.93 43	3.83 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 52	0.07 47

FADNet-RVC-Resample	3.79 66	1.62 122	12.06 141	1.43 45	0.66 44	5.94 83	2.41 88	10.18 70	8.58 83	6.28 56	4.22 13	5.33 44	4.80 84	7.71 64	3.19 59	0.17 119	0.21 139	0.17 145	0.12 124	0.41 126	0.29 114

TDLM	4.11 75	1.11 94	3.54 41	1.62 57	1.04 66	3.91 54	7.41 151	10.60 76	10.67 98	6.38 57	12.59 96	5.95 53	4.77 80	8.79 89	3.04 53	0.58 152	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.19 89	0.12 71

DIP-Stereo	1.97 19	0.64 44	2.95 28	0.17 2	0.10 10	4.83 71	0.13 15	8.60 47	4.06 15	6.42 58	4.92 17	0.44 8	0.72 10	3.57 26	1.80 32	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.04 38
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 40	0.77 55	4.02 54	2.03 80	0.11 13	5.58 78	0.59 48	9.24 54	5.15 24	6.42 58	7.26 44	3.66 34	2.92 46	4.07 31	3.87 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.02 14
Vladimir Tankovich, Christian Häne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CC-Net-ROB	7.68 128	9.21 174	7.46 119	3.82 154	3.66 143	15.68 147	5.02 127	17.95 147	10.45 97	6.44 60	14.00 106	7.63 71	4.77 80	10.75 116	3.10 57	5.99 177	2.46 175	16.28 179	1.08 166	6.30 176	1.56 161

DISCO	6.28 108	0.57 33	5.78 89	3.43 145	1.17 69	11.22 129	3.39 104	12.14 102	16.16 130	6.52 61	11.22 78	16.96 132	6.32 102	19.51 160	10.74 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 117	0.11 67

PS-NSSS	3.90 70	1.84 134	4.55 65	0.87 24	2.95 125	4.10 57	2.00 86	10.77 80	8.23 76	6.75 62	14.63 111	5.01 40	2.24 36	8.41 81	2.91 51	0.33 138	0.03 81	0.83 166	0.00 1	0.82 144	0.70 143

HSM	4.00 74	0.79 59	3.16 34	1.59 55	2.17 103	6.77 94	1.11 71	12.28 104	6.35 45	6.75 62	8.11 54	13.90 117	5.37 90	8.85 90	2.71 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.02 14

test_xeample3	3.34 54	0.93 76	4.33 60	0.28 9	0.12 14	3.46 42	3.98 111	6.58 33	11.84 109	6.79 64	13.56 102	3.52 32	4.23 68	3.71 28	2.05 40	0.01 48	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.02 14	1.40 158

GEStereo_RVC	3.74 64	0.73 53	4.95 72	2.01 79	1.24 71	4.36 61	3.07 96	11.77 95	7.80 68	6.87 65	6.52 35	7.70 73	4.31 71	8.98 93	4.19 74	0.03 79	0.01 54	0.02 107	0.02 89	0.13 72	0.11 67

BEATNet_4x	3.24 48	1.27 104	5.89 92	1.56 52	0.10 10	5.26 75	1.07 69	10.08 66	5.50 27	6.89 66	7.73 51	4.53 38	4.13 64	5.05 39	5.27 84	0.04 88	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.23 103	0.23 99

PA-Net	4.98 92	1.47 113	7.42 118	2.40 107	2.14 102	8.73 107	3.64 109	12.42 105	13.11 116	7.03 67	7.57 49	7.88 75	6.52 104	10.16 110	7.82 108	0.02 65	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.11 59	1.07 153
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT-Stereo + iAFF	2.12 24	0.58 34	2.43 14	1.27 37	0.16 17	1.60 7	0.14 17	5.17 15	5.90 34	7.10 68	10.10 69	3.06 31	1.74 30	1.87 14	0.97 20	0.01 48	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.23 103	0.02 14

hitnet-ft	3.66 59	0.65 47	2.79 25	0.89 25	0.72 48	4.25 58	0.55 44	9.11 51	7.52 63	7.14 69	10.19 70	12.49 111	4.70 78	7.44 60	4.41 76	0.03 79	0.00 1	0.06 127	0.00 1	0.20 90	0.04 38

UNet	3.97 72	0.61 38	6.50 106	1.68 61	3.22 127	9.82 117	0.31 29	9.50 56	5.32 25	7.20 70	6.35 33	10.59 97	5.91 100	6.93 55	5.49 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.01 8

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 101	5.36 164	5.02 73	3.75 153	3.57 139	15.81 148	4.27 116	11.72 93	6.96 51	7.23 71	8.47 57	9.09 85	2.66 40	9.36 103	2.71 47	7.49 178	2.32 174	2.01 175	0.08 117	6.77 177	4.67 174

psm_up	3.85 69	0.82 62	3.01 29	2.00 78	2.58 119	5.28 76	3.34 102	10.85 83	6.33 43	7.27 72	7.32 45	10.15 91	9.02 124	6.19 45	2.51 44	0.22 126	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.12 64	0.03 27

HGLStereo	4.25 83	0.52 25	4.65 69	3.09 134	5.18 164	6.51 92	0.73 61	10.37 72	6.74 49	7.32 73	12.44 95	7.00 59	7.21 111	7.46 61	5.51 88	0.00 1	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.10 64

FINET	5.32 95	1.14 96	10.04 133	2.17 90	3.67 144	6.49 90	6.76 146	11.68 92	22.08 152	7.42 74	12.15 88	4.24 37	3.61 56	9.25 99	5.35 86	0.04 88	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.17 83	0.09 56

DGSMNet	6.47 112	2.61 146	13.64 150	3.46 146	3.74 145	8.97 109	6.01 133	14.15 124	13.01 115	7.46 75	14.10 107	9.94 90	4.79 83	10.44 112	6.22 93	1.30 166	1.70 172	1.80 173	1.52 173	2.27 166	2.35 170

RAFT + AFF	4.30 86	1.55 118	5.84 90	1.43 45	2.36 110	5.94 83	6.72 145	10.01 63	7.56 64	7.55 76	8.96 63	7.09 65	6.73 109	8.57 85	4.02 73	0.02 65	0.47 161	0.00 1	0.01 82	0.56 130	0.54 135

CVANet_RVC	4.16 77	1.16 98	3.60 43	1.94 74	1.46 78	3.92 55	4.68 125	10.89 84	8.34 78	7.58 77	10.84 76	10.27 94	6.62 106	8.56 84	2.69 46	0.39 142	0.00 1	0.00 1	0.01 82	0.21 95	0.09 56

iResNet	3.68 60	0.91 71	7.94 122	2.97 132	0.34 30	4.44 66	0.48 38	7.70 40	9.74 90	7.72 78	12.74 97	4.03 35	2.87 45	8.05 73	3.37 63	0.02 65	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.09 56

DeepPruner_ROB	3.52 57	1.14 96	4.06 55	1.12 33	1.65 84	3.65 46	0.83 64	13.96 121	4.47 20	7.80 79	10.84 76	7.05 64	2.16 35	8.14 77	3.08 55	0.07 104	0.03 81	0.00 1	0.01 82	0.32 112	0.06 45

AANet_RVC	5.01 93	1.74 129	6.38 102	1.96 76	1.29 74	2.26 19	1.69 81	10.07 65	18.53 138	7.88 80	18.15 129	8.49 82	2.70 41	10.59 115	7.04 101	0.96 162	0.15 129	0.02 107	0.00 1	0.13 72	0.12 71

iResNet_ROB	4.23 81	1.02 84	4.90 71	2.18 91	0.93 63	2.92 35	0.37 33	15.10 133	16.91 135	7.89 81	10.51 74	7.03 60	3.07 47	8.16 78	3.46 67	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.02 14

UPFNet	3.82 67	0.47 21	4.34 61	2.21 94	3.38 132	7.26 98	2.69 92	9.89 61	5.96 36	7.98 82	7.53 48	7.89 76	3.15 48	7.72 66	5.88 91	0.01 48	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.06 45

delet	4.27 84	0.72 52	4.50 64	1.07 31	3.75 146	10.79 127	4.04 112	9.95 62	7.89 69	8.09 83	8.89 60	8.46 79	3.81 60	7.56 63	5.80 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.02 14

DeepPrunerF	6.75 116	2.69 147	23.31 165	3.68 149	7.16 172	3.78 51	4.29 117	13.42 116	20.13 148	8.13 84	10.46 72	7.18 68	8.06 115	11.10 120	9.44 126	0.24 128	0.15 129	0.29 154	0.42 152	0.66 139	0.45 125

ac_64	3.70 62	0.47 21	3.50 40	2.87 125	3.50 137	5.91 82	0.72 60	10.17 69	4.34 18	8.16 85	5.80 31	10.82 100	5.64 96	7.08 56	4.73 80	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.14 76

Nwc_Net	6.97 124	1.25 102	6.63 108	3.82 154	3.37 131	10.83 128	1.67 80	19.56 163	11.35 103	8.36 86	23.62 142	17.19 134	11.44 136	11.21 121	8.08 114	0.80 157	0.00 1	0.00 1	0.02 89	0.13 72	0.09 56

NCC-stereo	6.77 118	1.49 114	6.48 104	2.92 128	4.40 152	7.43 99	3.61 107	19.52 161	13.29 117	8.39 87	16.91 121	15.96 126	12.13 137	12.85 131	7.70 106	1.47 167	0.11 120	0.01 95	0.42 152	0.14 79	0.24 102

Abc-Net	6.77 118	1.49 114	6.48 104	2.92 128	4.40 152	7.43 99	3.61 107	19.52 161	13.29 117	8.39 87	16.91 121	15.96 126	12.13 137	12.85 131	7.70 106	1.47 167	0.11 120	0.01 95	0.42 152	0.14 79	0.24 102
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Syn2CoEx	6.32 109	2.72 148	9.33 130	2.45 111	1.67 86	8.59 105	3.32 101	18.08 149	12.27 113	8.53 89	21.08 135	10.30 95	9.80 128	9.30 101	7.86 109	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 137	0.43 124

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 68	1.06 88	5.23 79	2.72 122	3.27 128	4.36 61	0.61 49	10.71 78	7.56 64	8.75 90	7.89 52	9.86 89	3.90 62	7.15 58	3.44 66	0.14 113	0.02 70	0.02 107	0.03 99	0.04 31	0.03 27
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MMNet	4.16 77	0.77 55	5.47 84	1.40 43	1.67 86	10.78 126	0.63 52	8.64 49	8.47 80	8.80 91	8.33 55	7.51 69	6.61 105	7.53 62	6.54 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.05 43

HSM-Net_RVC	4.20 79	0.32 2	2.76 24	0.63 20	0.69 46	6.95 96	1.69 81	11.96 97	8.36 79	8.83 92	12.17 89	15.18 124	4.21 67	6.91 54	3.30 62	0.02 65	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 8
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ARAFT	3.13 45	1.11 94	7.34 116	0.42 16	0.14 15	4.52 67	2.99 95	7.41 38	5.97 37	8.85 93	7.06 42	5.20 42	1.25 19	8.49 82	1.44 27	0.00 1	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.33 113	0.11 67

CBMV_ROB	4.14 76	0.52 25	3.14 33	1.30 38	0.77 52	6.92 95	1.97 85	10.11 68	9.58 88	8.92 94	14.20 109	7.12 66	5.90 99	8.65 86	3.50 68	0.01 48	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.09 56

RAFT-Stereo	2.44 30	0.32 2	1.93 2	0.94 26	0.16 17	3.67 47	0.61 49	6.37 31	3.08 4	9.14 95	17.44 127	1.80 21	0.77 11	1.76 10	0.70 8	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 27
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
R-Stereo Train	2.44 30	0.32 2	1.93 2	0.94 26	0.16 17	3.67 47	0.61 49	6.37 31	3.08 4	9.14 95	17.44 127	1.80 21	0.77 11	1.76 10	0.70 8	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 27

MLCV	3.44 56	0.88 68	5.60 86	1.39 42	0.25 24	4.36 61	0.33 30	7.25 37	7.28 58	9.17 97	12.24 92	5.09 41	2.47 38	9.15 97	3.23 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.02 14

DMCA-RVC	3.17 46	1.26 103	6.39 103	2.10 85	1.51 80	3.02 38	0.56 46	7.84 41	5.06 22	9.23 98	5.19 27	8.46 79	2.72 42	6.31 48	3.22 60	0.06 100	0.11 120	0.09 135	0.02 89	0.16 81	0.08 52

acv_ft	3.69 61	0.53 29	4.58 68	2.31 102	4.71 162	7.44 101	0.86 65	8.54 46	5.70 31	9.29 99	9.26 64	5.77 49	4.15 65	2.24 19	8.13 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 107	0.01 8

S-Stereo	6.63 115	0.84 64	9.67 132	3.15 137	3.48 136	6.49 90	6.22 136	12.99 112	22.84 153	9.48 100	15.51 116	12.00 108	8.43 118	8.04 72	10.70 135	0.12 112	0.17 134	0.00 1	0.38 149	0.13 72	1.92 164

AF-Net	7.78 131	1.44 112	6.68 109	3.37 142	4.50 159	8.61 106	2.69 92	17.07 144	20.17 149	9.52 101	24.02 143	20.31 150	14.59 149	11.58 124	9.84 131	0.61 153	0.00 1	0.12 139	0.00 1	0.38 120	0.12 71

RP	6.84 121	1.29 108	5.53 85	3.92 157	5.18 164	6.32 86	3.53 105	11.73 94	15.31 126	9.54 102	22.38 139	18.25 139	14.47 148	10.11 109	7.49 104	0.91 161	0.01 54	0.12 139	0.15 127	0.33 113	0.19 89

Anonymous Stereo	6.16 106	3.15 155	23.75 166	2.97 132	2.48 116	4.39 65	13.30 168	9.21 53	9.86 91	9.56 103	8.76 58	6.79 58	1.99 33	13.50 137	13.04 146	0.01 48	0.05 93	0.00 1	0.06 113	0.22 98	0.19 89

NCCL2	5.88 100	1.59 120	5.44 82	1.87 66	0.92 61	9.55 114	11.55 166	12.11 99	9.94 93	9.67 104	8.85 59	22.28 155	7.41 112	8.78 88	7.17 102	0.01 48	0.00 1	0.03 115	0.00 1	0.13 72	0.23 99

iResNetv2_ROB	4.28 85	1.43 111	7.17 115	2.91 126	1.26 72	4.36 61	1.62 79	13.64 119	10.25 96	9.83 105	11.41 80	7.68 72	4.00 63	7.75 67	1.85 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 119	0.09 56

STTStereo	3.60 58	0.93 76	6.34 100	2.71 121	2.23 107	3.68 49	0.63 52	9.42 55	6.73 48	9.87 106	6.97 40	8.84 83	3.65 57	6.85 53	3.04 53	0.00 1	0.02 70	0.01 95	0.00 1	0.02 14	0.02 14

stereogan	7.69 129	0.88 68	7.08 114	3.49 147	3.93 148	18.98 157	3.23 100	16.52 141	19.58 145	9.93 107	18.92 131	20.50 151	9.04 125	14.07 141	6.14 92	0.26 131	0.04 88	0.21 149	0.03 99	0.63 137	0.33 116

GwcNet	6.42 111	1.97 138	10.92 136	2.59 118	5.58 167	11.55 131	2.21 87	14.10 123	16.52 134	10.04 108	17.19 126	10.86 101	5.61 95	9.23 98	8.84 123	0.01 48	0.06 100	0.03 115	0.08 117	0.56 130	0.40 121

GANetREF_RVC	6.56 113	2.89 150	7.58 121	3.41 143	0.40 33	12.96 139	9.58 158	15.09 131	17.25 137	10.33 109	10.62 75	12.27 110	8.16 116	12.21 127	4.53 78	0.41 144	0.00 1	0.00 1	0.02 89	3.12 169	0.39 120
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWCDC_ROB	7.92 133	3.17 157	7.48 120	5.73 169	4.40 152	10.45 123	0.35 32	14.52 128	28.19 161	10.36 110	31.27 159	7.04 62	9.14 126	13.22 136	8.78 122	2.74 172	0.02 70	0.00 1	0.00 1	1.31 156	0.17 84

FAT-Stereo	6.78 120	0.68 49	6.80 111	2.30 100	1.77 94	5.63 80	4.20 115	18.79 152	18.62 139	10.53 111	17.15 124	18.52 141	13.74 147	8.86 91	7.38 103	0.03 79	0.15 129	0.01 95	0.07 115	0.12 64	0.26 108

DLCB_ROB	4.51 88	0.91 71	3.78 47	2.19 92	1.07 67	6.28 85	3.09 97	9.78 60	7.72 66	10.65 112	12.97 98	13.91 118	3.71 59	8.72 87	5.30 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.10 64

GANet	6.22 107	1.07 89	4.07 56	2.27 98	0.89 58	9.19 110	9.52 157	12.02 98	8.13 75	10.72 113	29.09 155	13.86 116	7.52 114	11.00 119	4.39 75	0.36 140	0.00 1	0.02 107	0.02 89	0.12 64	0.08 52

DSFCA	4.21 80	0.50 24	5.45 83	1.34 39	1.68 88	7.04 97	4.51 122	10.73 79	7.00 53	10.78 114	6.80 37	8.48 81	4.63 76	9.91 108	5.12 83	0.02 65	0.06 100	0.02 107	0.03 99	0.08 48	0.03 27

RYNet	6.34 110	0.89 70	5.88 91	1.41 44	4.48 158	15.97 149	4.18 114	13.41 115	16.49 131	10.81 115	7.00 41	14.33 120	8.72 121	9.43 104	13.71 147	0.00 1	0.01 54	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.07 47

SGM-Forest	4.96 91	0.32 2	2.84 26	1.21 35	0.64 43	10.23 122	6.64 144	11.55 90	10.98 99	10.94 116	13.59 103	11.65 106	4.30 70	8.94 92	4.63 79	0.11 109	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.46 127
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	6.88 123	2.23 142	6.13 96	4.05 158	4.73 163	8.94 108	2.78 94	15.19 135	11.74 108	11.13 117	19.34 132	17.86 136	10.42 131	13.02 134	8.03 113	0.73 155	0.01 54	0.24 152	0.41 151	0.31 111	0.38 119

PDISCO_ROB	9.62 147	1.99 139	11.51 138	9.88 176	9.61 177	21.48 161	3.83 110	19.33 157	28.49 162	11.27 118	14.17 108	19.92 148	5.02 86	16.35 153	9.18 125	5.28 175	0.41 155	0.14 142	0.09 121	2.05 162	2.36 171

SuperB	8.10 135	3.15 155	24.67 167	2.65 119	1.23 70	9.88 118	4.29 117	10.18 70	30.07 164	11.53 119	12.18 90	6.12 54	6.65 107	10.50 113	14.47 151	0.14 113	0.11 120	0.35 158	0.25 139	13.06 179	0.48 128

XQC	8.43 139	3.58 159	16.40 155	2.92 128	2.17 103	13.22 141	3.60 106	14.64 129	25.86 158	11.87 120	12.04 86	15.06 123	10.67 132	15.24 148	19.41 156	0.39 142	0.08 110	0.05 125	0.07 115	0.84 145	0.45 125

DRN-Test	5.87 99	0.98 80	5.89 92	2.69 120	3.65 142	12.37 136	3.35 103	20.07 165	10.20 95	11.93 121	12.31 94	11.06 104	5.31 89	7.89 69	9.05 124	0.04 88	0.05 93	0.04 122	0.04 108	0.18 88	0.25 105

CBMV	5.35 96	0.91 71	3.67 45	1.62 57	0.44 35	10.09 120	7.19 150	12.49 106	12.33 114	12.22 122	14.69 112	10.93 102	6.48 103	8.51 83	4.96 82	0.02 65	0.15 129	0.00 1	0.00 1	0.17 83	0.17 84
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoDRNet	5.59 97	1.75 130	6.80 111	3.12 136	4.45 156	10.61 125	4.35 119	18.80 153	9.73 89	12.22 122	6.87 38	11.44 105	4.65 77	8.09 76	8.26 116	0.02 65	0.11 120	0.00 1	0.03 99	0.20 90	0.28 113

DPSNet	10.14 150	1.88 137	16.82 156	1.85 65	1.73 90	24.84 166	17.20 178	19.92 164	27.41 160	12.23 124	13.62 104	16.52 130	18.35 154	14.42 144	12.50 144	0.78 156	0.54 164	0.08 132	0.25 139	1.18 152	0.59 140

NaN_ROB	6.00 103	1.24 101	6.29 98	1.34 39	1.68 88	9.60 116	10.31 162	15.09 131	15.79 128	12.62 125	8.95 62	11.67 107	5.83 97	11.78 125	6.41 97	0.05 96	0.13 126	0.08 132	0.20 131	0.22 98	0.79 145

StereoDRNet-Refined	4.46 87	0.62 43	3.80 48	1.92 71	0.40 33	9.35 111	0.15 18	10.02 64	8.83 85	12.69 126	11.62 85	9.34 86	3.87 61	8.06 74	8.02 111	0.00 1	0.00 1	0.01 95	0.05 110	0.20 90	0.26 108
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 114	1.80 133	6.25 97	1.26 36	0.94 64	10.08 119	9.02 154	16.00 139	11.51 106	12.74 127	13.02 99	24.77 157	5.25 88	10.56 114	8.02 111	0.04 88	0.05 93	0.00 1	0.02 89	0.10 53	0.25 105

PASM	7.90 132	4.22 161	21.97 163	3.25 140	3.29 129	5.39 77	6.57 143	10.57 75	19.09 141	12.77 128	13.92 105	18.11 138	9.51 127	13.79 140	10.77 138	0.19 122	0.45 159	0.29 154	1.08 166	1.49 158	1.19 155

ccnet	6.87 122	0.92 74	5.15 77	3.09 134	2.18 105	11.78 133	4.90 126	17.97 148	8.79 84	12.79 129	20.20 133	16.00 129	8.35 117	9.12 95	14.17 150	0.42 147	0.33 151	0.25 153	0.09 121	0.40 125	0.48 128

ADCP+	8.09 134	1.79 132	14.50 152	1.54 50	4.28 151	16.57 151	5.20 129	12.80 110	11.20 102	12.83 130	17.07 123	11.02 103	10.80 133	17.59 156	23.18 167	0.03 79	0.05 93	0.01 95	0.18 129	0.39 124	0.81 146

ETE_ROB	5.80 98	1.77 131	6.33 99	1.44 47	0.78 53	6.43 89	6.90 147	12.53 107	8.08 72	12.93 131	14.89 113	21.13 153	5.87 98	9.83 106	6.57 99	0.04 88	0.01 54	0.00 1	0.02 89	0.08 48	0.33 116

ADCRef	7.27 125	1.38 109	16.37 154	2.52 114	3.30 130	11.63 132	3.16 99	10.80 81	9.35 86	13.03 132	25.27 149	8.17 78	8.92 123	8.06 74	21.81 164	0.15 115	0.08 110	0.16 144	0.34 147	0.38 120	0.58 137

DANet	6.02 104	1.23 100	8.45 126	3.86 156	3.94 149	7.64 103	1.34 77	9.51 57	7.00 53	13.39 133	15.53 117	15.99 128	7.02 110	12.14 126	12.37 143	0.19 122	0.12 125	0.02 107	0.03 99	0.13 72	0.56 136
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCPNet	9.54 145	2.39 144	31.46 171	2.09 84	1.60 82	16.71 153	6.39 142	12.11 99	11.45 104	13.53 134	21.45 137	19.41 145	10.94 134	14.38 143	21.54 162	0.27 134	1.16 167	0.39 161	1.49 171	0.58 133	1.45 159

CSAN	7.62 127	1.60 121	6.56 107	1.83 64	0.66 44	12.40 137	10.52 164	14.45 127	21.32 150	14.19 135	15.98 119	17.84 135	13.02 144	12.32 128	8.38 117	0.09 106	0.07 107	0.03 115	0.04 108	0.33 113	0.67 142

pmcnn	7.72 130	1.27 104	9.42 131	2.91 126	3.14 126	9.44 112	6.23 137	12.56 108	16.51 132	14.53 136	24.08 144	27.44 162	8.49 119	9.32 102	8.44 118	0.06 100	0.08 110	0.00 1	0.00 1	0.30 108	0.15 79

ADCL	10.16 151	2.11 140	19.36 160	1.92 71	1.88 98	22.23 162	8.91 153	14.04 122	23.56 155	14.62 137	26.19 150	12.75 112	13.59 146	16.06 152	22.95 166	0.26 131	0.18 136	0.75 164	0.65 158	0.69 140	0.58 137

XPNet_ROB	6.03 105	1.22 99	5.61 87	2.56 117	0.90 60	6.32 86	7.07 148	12.92 111	8.30 77	14.76 138	15.13 115	19.84 147	6.66 108	10.36 111	8.58 119	0.02 65	0.04 88	0.00 1	0.03 99	0.11 59	0.24 102

edge stereo	6.76 117	1.01 82	6.76 110	2.20 93	2.45 115	6.41 88	2.45 89	14.84 130	11.98 112	15.29 139	18.31 130	22.02 154	12.56 139	10.82 117	7.49 104	0.03 79	0.06 100	0.11 137	0.03 99	0.30 108	0.14 76

RTSC	9.15 142	3.00 152	13.57 149	3.72 151	1.76 93	11.82 134	0.46 37	16.95 143	36.83 173	15.80 140	15.53 117	12.91 113	7.46 113	20.01 163	21.76 163	0.31 136	0.13 126	0.01 95	0.08 117	0.57 132	0.41 123

PWC_ROB	8.24 136	3.13 153	12.74 145	2.43 110	4.43 155	7.51 102	1.22 72	16.63 142	19.24 143	16.08 141	28.29 152	13.99 119	10.16 130	13.63 139	14.06 149	0.42 147	0.00 1	0.05 125	0.00 1	0.59 134	0.27 111

SAMSARA	14.63 163	2.74 149	12.38 142	12.65 178	6.74 171	36.50 176	72.93 184	19.36 158	23.77 156	16.20 142	13.04 100	29.21 164	12.78 141	16.98 154	15.21 152	0.11 109	0.26 148	0.03 115	0.14 126	0.76 142	0.77 144

AnyNet_C32	10.98 156	5.58 165	22.79 164	4.16 159	5.83 168	15.64 146	14.30 170	13.18 113	17.15 136	16.44 143	20.52 134	14.68 122	13.44 145	22.46 165	30.08 177	0.17 119	0.26 148	0.36 159	0.36 148	1.23 153	0.91 149

AnyNet_C01	16.12 168	10.81 177	59.36 178	4.42 163	2.49 117	30.06 171	15.15 176	17.51 146	16.51 132	17.88 144	37.69 172	24.04 156	17.54 152	29.60 174	33.29 180	0.28 135	0.38 153	0.43 162	0.42 152	2.57 168	1.98 165

SHD	9.61 146	2.60 145	12.46 143	3.69 150	3.54 138	9.47 113	1.25 73	20.16 166	37.84 176	18.19 145	21.24 136	16.96 132	12.83 143	14.47 145	16.05 153	0.32 137	0.13 126	0.01 95	0.08 117	0.38 120	0.48 128

FBW_ROB	8.50 140	1.03 86	7.98 123	1.93 73	1.28 73	13.10 140	6.23 137	22.50 169	18.98 140	18.82 146	14.91 114	19.06 144	10.04 129	18.41 157	9.83 130	0.62 154	0.22 140	1.82 174	0.82 162	0.99 149	1.36 157

SANet	10.64 154	1.86 136	10.91 135	1.76 63	0.71 47	14.62 145	9.23 156	19.18 156	37.14 174	19.22 147	27.96 151	25.86 160	19.11 158	13.02 134	10.63 134	0.08 105	0.06 100	0.03 115	0.02 89	0.62 136	0.81 146

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 148	4.27 162	14.47 151	2.29 99	2.85 124	23.40 165	13.62 169	13.60 117	19.54 144	19.42 148	24.27 145	16.74 131	8.59 120	17.05 155	7.98 110	1.25 165	1.68 171	0.17 145	2.63 174	0.72 141	1.04 151

G-Net	8.41 138	1.54 117	10.97 137	5.73 169	3.60 140	26.19 167	4.41 120	10.10 67	7.42 59	19.71 149	24.99 148	14.38 121	15.83 150	10.99 118	9.53 128	0.50 151	0.46 160	0.19 148	0.25 139	0.80 143	0.66 141

psmorigin	7.34 126	1.58 119	18.31 158	2.35 104	0.87 57	6.72 93	1.70 83	10.63 77	7.14 55	19.77 150	22.71 140	20.13 149	11.34 135	12.96 133	9.49 127	0.04 88	0.17 134	0.06 127	0.17 128	0.21 95	0.50 131

DispFullNet	17.47 174	26.01 179	33.98 173	22.58 180	20.86 180	13.84 144	1.28 74	16.50 140	26.27 159	19.97 151	17.17 125	20.52 152	18.49 155	22.86 167	10.76 137	5.13 174	2.83 177	30.72 181	7.72 179	20.86 180	11.01 180

MADNet+	27.07 180	33.84 180	90.97 183	20.14 179	7.47 176	48.43 182	47.10 181	35.43 180	36.46 172	20.11 152	30.05 157	25.29 158	35.08 177	45.50 181	50.28 181	2.13 169	2.00 173	1.19 172	0.76 161	4.71 172	4.43 173

MSMD_ROB	9.28 144	1.09 91	4.65 69	1.58 53	0.39 32	16.52 150	4.41 120	13.60 117	14.87 124	22.34 153	39.89 173	25.67 159	20.71 162	12.42 129	6.98 100	0.34 139	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.09 56

ADCS	13.02 159	4.93 163	28.38 170	3.17 138	2.67 120	13.61 143	10.83 165	18.70 151	33.46 168	22.59 154	24.78 147	19.59 146	18.51 156	23.40 168	32.16 179	0.10 108	0.19 138	0.37 160	0.18 129	1.26 154	1.46 160

RTSA	18.87 176	9.32 175	86.48 181	4.95 166	6.10 169	42.08 179	14.70 172	15.49 136	41.06 178	22.65 155	32.32 161	13.77 114	19.54 159	37.98 177	28.96 174	0.41 144	0.23 142	0.00 1	0.02 89	0.91 146	0.50 131

RTS	18.87 176	9.32 175	86.48 181	4.95 166	6.10 169	42.08 179	14.70 172	15.49 136	41.06 178	22.65 155	32.32 161	13.77 114	19.54 159	37.98 177	28.96 174	0.41 144	0.23 142	0.00 1	0.02 89	0.91 146	0.50 131

MFMNet_re	13.29 160	8.60 172	18.29 157	9.75 175	7.25 174	19.65 159	14.84 174	20.71 168	30.72 165	23.03 157	28.77 153	18.85 143	26.09 172	13.55 138	9.82 129	2.44 170	1.35 170	0.34 157	0.23 135	4.78 173	6.69 176

LSM	14.01 162	5.95 166	33.49 172	6.78 173	43.61 181	10.22 121	9.98 161	15.16 134	22.93 154	23.07 158	32.34 163	18.52 141	12.67 140	15.45 149	11.10 139	0.16 118	0.51 163	0.09 135	0.32 144	1.08 150	16.85 181

ADCMid	10.24 152	3.13 153	20.70 161	2.21 94	2.39 113	11.23 130	6.19 135	14.17 125	11.19 101	23.20 159	22.25 138	17.89 137	19.54 159	18.51 158	26.21 172	0.45 149	0.42 157	1.10 169	1.29 168	1.56 160	1.18 154

MFN_U_SF_RVC	12.94 158	3.66 160	25.81 168	3.61 148	2.26 109	22.77 163

Low-res two-view benchmark