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

Selective-RAFT	1.69 25	0.32 19	3.29 112	0.92 93	0.18 58	3.89 160	0.06 14	4.22 20	4.00 66	1.47 20	1.98 21	3.07 84	2.81 120	6.35 110	0.89 56	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.21 266	0.05 90	0.00 1

BUS	2.49 100	0.32 19	3.05 101	0.46 59	0.46 123	7.12 221	0.50 85	9.05 171	4.69 95	6.11 112	6.15 95	5.29 145	0.83 35	3.91 63	1.77 111	0.01 110	0.03 181	0.03 247	0.00 1	0.04 69	0.00 1

NINENet	3.09 134	0.56 112	3.22 109	1.61 155	1.37 190	7.12 221	0.50 85	11.88 234	5.63 125	6.63 137	8.40 148	5.29 145	0.83 35	6.51 119	1.77 111	0.15 252	0.07 221	0.07 272	0.00 1	0.09 128	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 111	0.32 19	3.05 101	0.46 59	0.46 123	7.13 223	1.63 195	9.05 171	4.69 95	6.11 112	6.15 95	6.26 166	2.54 109	3.91 63	1.91 121	0.01 110	0.03 181	0.03 247	0.00 1	0.04 69	0.00 1

hknet	3.31 148	0.42 74	4.68 177	0.46 59	1.17 179	7.13 223	1.63 195	9.05 171	6.91 161	6.11 112	6.15 95	9.66 217	2.85 125	7.48 153	2.45 149	0.01 110	0.03 181	0.03 247	0.00 1	0.04 69	0.00 1

psmg	3.10 137	0.32 19	3.05 101	0.54 63	0.46 123	8.68 242	2.84 220	9.87 187	4.69 95	8.08 187	8.69 152	6.26 166	2.54 109	3.91 63	1.91 121	0.01 110	0.04 195	0.06 266	0.00 1	0.11 143	0.00 1

RAFT-RH_RVC	3.96 193	0.46 87	2.93 87	1.55 146	0.42 116	3.14 109	0.14 33	3.70 10	5.98 137	11.25 265	32.23 312	5.29 145	1.68 84	8.13 185	2.14 139	0.08 236	0.00 1	0.00 1	0.03 207	0.01 8	0.00 1

CREStereo++_RVC	1.59 23	0.39 61	2.26 33	0.36 50	0.01 1	1.67 22	0.01 1	2.95 3	8.12 192	3.69 48	7.44 132	0.47 18	0.32 8	0.74 1	0.39 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 324	0.00 1	0.00 1

s12784h	1.89 46	0.30 15	2.57 50	0.11 11	0.09 18	4.18 169	0.13 29	6.61 127	7.44 178	3.62 47	4.28 47	0.59 23	0.81 34	6.61 123	0.46 9	0.01 110	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1

TestStereo	1.74 27	1.02 200	3.64 133	0.20 26	0.28 92	1.33 8	0.01 1	5.24 69	4.01 68	3.18 36	4.97 61	2.07 59	0.70 26	7.32 146	0.75 38	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1

TANstereo	1.20 8	0.49 96	2.04 23	0.34 49	0.10 21	1.80 35	0.01 1	3.40 7	4.10 74	4.37 53	4.82 57	0.41 15	0.70 26	0.94 3	0.46 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 20	0.85 173	2.04 23	2.45 244	0.05 4	2.34 55	0.01 1	3.46 8	7.51 179	2.88 33	4.98 62	0.26 6	0.25 3	1.15 7	0.46 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	1.83 38	0.99 197	4.55 170	0.57 70	0.05 4	2.53 68	0.01 1	4.95 43	11.14 241	3.52 45	2.24 24	0.53 21	0.49 20	3.76 61	0.80 45	0.20 265	0.00 1	0.00 1	0.12 248	0.12 151	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
CREStereo	0.98 3	0.42 74	1.86 10	0.07 4	0.22 77	1.65 21	0.02 6	4.07 17	6.33 151	0.72 14	1.54 12	0.43 16	0.64 25	1.22 8	0.44 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	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
LoS	0.91 2	0.34 36	2.10 30	0.38 53	0.13 35	2.47 63	0.26 54	5.00 52	2.74 14	0.89 16	0.21 2	0.49 19	0.36 9	1.97 32	0.67 24	0.02 172	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.01 15

CASS	2.44 94	0.44 81	3.56 128	0.85 87	0.38 107	3.14 109	0.22 46	9.64 183	4.00 66	6.78 140	7.62 135	3.57 101	3.58 145	3.80 62	1.10 69	0.02 172	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.36 17	0.21 6	1.68 8	0.20 26	0.49 131	1.58 19	0.11 19	5.15 59	2.40 3	4.62 60	1.77 16	4.56 128	0.45 18	3.23 51	0.63 19	0.00 1	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.01 15

IER	3.20 142	0.54 108	5.13 194	0.58 71	1.59 197	7.29 226	0.56 96	6.36 112	4.95 105	7.44 167	8.84 154	6.20 164	6.26 222	4.88 78	3.29 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.01 15

RAFT_CTSACE	3.40 161	1.07 208	4.52 168	1.27 124	3.14 256	4.00 165	1.07 163	3.93 14	4.43 84	4.66 64	17.94 264	7.21 186	2.76 117	10.82 259	0.85 48	0.00 1	0.07 221	0.00 1	0.00 1	0.30 238	0.01 15

test_4	2.38 90	0.34 36	2.68 58	0.08 6	0.11 29	3.69 140	1.14 169	3.33 5	3.34 46	4.03 51	17.35 260	3.31 88	0.51 21	6.28 106	1.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 245	0.16 177	0.01 15

dd	2.16 68	1.22 223	4.82 181	0.68 76	0.12 32	1.39 12	0.17 39	5.14 57	11.22 244	2.70 29	3.51 40	1.52 43	1.23 59	5.08 82	3.96 199	0.12 247	0.01 117	0.04 257	0.21 266	0.07 106	0.01 15

NF-Stereo	2.24 73	0.33 29	3.00 89	2.04 205	0.10 21	3.46 120	0.43 73	6.51 124	3.17 36	6.84 144	5.24 77	2.67 70	1.34 65	8.17 191	1.53 96	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.01 15

OCTAStereo	2.24 73	0.33 29	3.03 93	2.04 205	0.10 21	3.45 119	0.43 73	6.50 121	3.17 36	6.84 144	5.20 74	2.65 67	1.33 63	8.18 192	1.56 98	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.01 15

RE-Stereo	2.25 78	0.33 29	3.03 93	2.04 205	0.10 21	3.47 123	0.43 73	6.50 121	3.18 39	6.84 144	5.20 74	2.65 67	1.34 65	8.18 192	1.58 100	0.01 110	0.00 1	0.01 208	0.00 1	0.02 25	0.01 15

TVStereo	2.25 78	0.33 29	3.03 93	2.04 205	0.10 21	3.47 123	0.43 73	6.50 121	3.18 39	6.84 144	5.20 74	2.65 67	1.34 65	8.18 192	1.58 100	0.01 110	0.00 1	0.01 208	0.00 1	0.02 25	0.01 15

RAFT-345	3.27 145	0.41 70	2.88 84	1.02 104	0.21 74	2.63 76	0.48 79	3.76 11	5.51 119	7.35 164	24.88 294	4.25 118	1.76 93	8.15 187	2.13 138	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 15

AnonymousM	2.71 115	6.75 317	0.98 1	0.73 78	0.06 8	2.41 61	0.53 88	5.30 75	3.05 31	4.75 66	2.09 22	1.89 54	1.01 42	1.88 31	0.51 15	0.01 110	0.02 155	17.42 330	4.76 330	0.02 25	0.01 15

UNet	3.97 196	0.61 122	6.50 239	1.68 162	3.22 260	9.82 255	0.31 58	9.50 180	5.32 113	7.20 156	6.35 108	10.59 231	5.91 219	6.93 132	5.49 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.01 15

ACVNet	2.58 106	0.53 105	2.69 60	0.84 86	0.59 138	2.61 73	0.55 94	8.35 154	5.70 127	4.45 55	9.26 167	5.77 155	3.50 141	2.24 41	4.41 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 183	0.01 15

acv_ft	3.69 174	0.53 105	4.58 174	2.31 233	4.71 309	7.44 229	0.86 147	8.54 159	5.70 127	9.29 226	9.26 167	5.77 155	4.15 162	2.24 41	8.13 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 237	0.01 15

PMTNet	1.41 19	0.37 55	2.06 25	0.26 34	0.15 39	2.94 98	0.34 63	3.39 6	5.33 114	1.00 18	1.27 8	0.28 8	0.93 39	4.04 68	0.74 34	5.00 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.01 15

HSM-Net_RVC	4.20 207	0.32 19	2.76 69	0.63 73	0.69 148	6.95 219	1.69 199	11.96 237	8.36 199	8.83 212	12.17 208	15.18 270	4.21 165	6.91 131	3.30 177	0.02 172	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 15
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	3.09 134	0.77 156	2.27 34	2.35 236	1.79 214	3.50 127	1.06 162	12.12 243	6.91 161	4.71 65	7.67 136	7.58 188	4.40 176	4.95 80	1.67 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 143	0.01 15

iinet-f	5.94 241	1.60 256	26.88 318	1.79 172	1.38 191	11.92 277	1.47 186	6.80 134	7.11 168	6.90 150	14.43 232	10.64 235	7.97 255	7.00 136	12.12 289	0.02 172	0.03 181	0.05 262	0.00 1	0.63 280	0.02 34

RCA-Stereo	1.99 56	0.34 36	2.71 63	0.26 34	0.06 8	2.29 52	0.48 79	4.89 40	14.65 269	2.81 31	5.51 87	0.78 24	3.21 133	1.44 13	0.33 3	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.02 34

DisPM	2.43 92	0.32 19	3.04 96	1.76 168	0.18 58	3.46 120	0.65 111	5.13 56	4.88 103	8.59 206	7.04 124	2.84 73	1.03 45	8.85 220	0.83 47	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.02 34

SA	3.06 133	0.74 151	3.79 141	1.60 154	0.30 94	3.19 114	1.43 184	6.72 131	9.06 214	4.63 63	10.80 189	2.89 75	4.71 185	9.62 246	1.18 78	0.00 1	0.09 236	0.00 1	0.19 261	0.23 217	0.02 34

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 12	1.19 3	0.55 65	0.01 1	1.98 40	0.57 99	3.07 4	3.02 30	0.90 17	1.48 11	0.19 1	0.40 13	0.93 2	0.36 4	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.02 34

DAS	3.74 177	0.35 45	5.19 199	1.99 194	3.74 281	2.36 56	3.22 229	7.77 149	9.27 215	8.70 207	12.08 204	4.45 124	5.43 209	8.39 201	1.71 106	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.02 34

SepStereo	3.78 182	0.35 45	5.19 199	1.99 194	3.74 281	2.36 56	3.22 229	7.77 149	9.27 215	8.70 207	12.08 204	4.45 124	5.43 209	9.18 232	1.71 106	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.02 34

PSM-softLoss	2.24 73	0.34 36	3.42 120	1.81 174	0.17 47	2.74 83	0.39 68	6.17 105	2.92 19	6.26 125	6.29 104	2.96 77	0.97 40	8.68 213	1.71 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 34

KMStereo	2.24 73	0.34 36	3.42 120	1.81 174	0.17 47	2.74 83	0.39 68	6.17 105	2.92 19	6.26 125	6.29 104	2.96 77	0.97 40	8.68 213	1.71 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 34

THIR-Stereo	3.86 189	0.77 156	2.62 54	0.12 12	0.13 35	4.25 170	6.63 286	5.30 75	4.18 78	10.33 246	17.13 256	6.58 171	7.62 251	7.78 168	3.51 187	0.01 110	0.07 221	0.07 272	0.00 1	0.11 143	0.02 34

RAFT_R40	2.71 115	0.33 29	3.00 89	1.26 122	0.30 94	3.83 158	1.00 159	5.69 90	4.29 79	9.69 235	6.33 106	5.02 139	4.02 158	8.58 210	0.86 49	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.02 34

LMCR-Stereo	3.63 170	1.29 235	4.20 157	2.54 248	0.17 47	8.08 236	1.52 189	11.46 223	4.73 98	8.45 201	10.66 188	1.91 56	5.03 197	7.69 161	3.58 189	0.92 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 253	0.02 34

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 66	0.58 115	2.43 40	1.27 124	0.16 42	1.60 20	0.14 33	5.17 60	5.90 132	7.10 154	10.10 179	3.06 83	1.74 90	1.87 28	0.97 62	0.01 110	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.02 34

CFNet-RSSM	2.11 65	0.33 29	2.71 63	1.04 108	0.30 94	3.21 115	0.41 71	6.67 129	6.96 163	5.62 83	4.58 55	5.40 150	1.71 86	1.86 27	0.87 51	0.00 1	0.08 230	0.00 1	0.32 286	0.02 25	0.02 34

delet	4.27 212	0.72 148	4.50 167	1.07 110	3.75 285	10.79 268	4.04 246	9.95 189	7.89 187	8.09 188	8.89 156	8.46 205	3.81 153	7.56 155	5.80 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 143	0.02 34

Gwc-CoAtRS	2.02 57	0.33 29	2.61 53	1.04 108	0.30 94	3.56 133	0.40 70	5.89 98	5.94 133	5.08 72	5.01 63	5.55 152	1.72 87	1.60 19	0.91 58	0.01 110	0.09 236	0.00 1	0.25 276	0.01 8	0.02 34

PSMNet-RSSM	3.33 156	0.77 156	3.22 109	2.12 214	1.90 221	2.33 54	0.71 123	11.17 216	5.83 130	5.90 101	11.43 198	7.04 179	4.83 193	5.96 99	3.17 169	0.00 1	0.00 1	0.02 233	0.00 1	0.08 112	0.02 34

DMCA	2.82 122	0.64 130	4.45 166	1.61 155	0.89 166	3.86 159	0.57 99	9.18 175	5.10 109	6.24 122	6.49 109	7.17 184	2.13 99	3.31 52	4.73 209	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.02 34

STTStereo	3.60 169	0.93 190	6.34 233	2.71 255	2.23 236	3.68 139	0.63 107	9.42 179	6.73 157	9.87 238	6.97 117	8.84 210	3.65 147	6.85 127	3.04 164	0.00 1	0.02 155	0.01 208	0.00 1	0.02 25	0.02 34

MSMDNet	2.02 57	0.37 55	2.84 75	1.14 117	0.34 105	3.73 146	0.53 88	6.21 108	3.55 53	5.32 78	5.17 66	5.85 159	1.74 90	2.23 40	0.91 58	0.01 110	0.10 240	0.00 1	0.24 273	0.02 25	0.02 34

HITNet	2.79 121	0.77 156	4.02 152	2.03 203	0.11 29	5.58 197	0.59 101	9.24 178	5.15 112	6.42 131	7.26 130	3.66 103	2.92 127	4.07 69	3.87 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.02 34
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
AdaStereo	3.09 134	0.58 115	3.04 96	2.84 261	0.48 129	4.08 166	1.29 179	12.16 245	7.77 185	6.03 104	9.62 174	5.79 157	1.53 81	4.56 73	1.93 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 34
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.
MLCV	3.44 165	0.88 178	5.60 214	1.39 132	0.25 83	4.36 174	0.33 61	7.25 141	7.28 173	9.17 223	12.24 211	5.09 140	2.47 107	9.15 231	3.23 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 132	0.02 34

HSM	4.00 198	0.79 162	3.16 106	1.59 153	2.17 232	6.77 215	1.11 166	12.28 246	6.35 153	6.75 138	8.11 145	13.90 261	5.37 204	8.85 220	2.71 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.02 34

iResNet_ROB	4.23 209	1.02 200	4.90 184	2.18 220	0.93 171	2.92 96	0.37 66	15.10 280	16.91 282	7.89 182	10.51 184	7.03 177	3.07 130	8.16 188	3.46 185	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 132	0.02 34

anonymousa	3.80 185	0.55 109	3.35 115	1.24 121	3.74 281	9.04 246	0.36 65	6.74 132	4.03 69	7.72 174	19.64 270	10.62 233	6.01 220	1.52 16	1.40 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 224	0.00 1	0.03 59

CSP-Net	4.12 201	1.28 233	3.70 138	1.54 144	1.06 175	13.28 288	2.33 208	12.96 256	5.45 115	8.87 214	8.54 151	8.43 204	3.03 128	8.16 188	3.65 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 192	0.03 59

GMOStereo	1.81 33	0.47 89	2.09 26	0.10 7	0.27 87	1.49 13	0.89 150	4.40 22	4.51 88	8.16 190	6.97 117	2.96 77	1.15 51	1.42 9	0.88 52	0.00 1	0.14 262	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.03 59

error version	1.81 33	0.47 89	2.09 26	0.10 7	0.27 87	1.49 13	0.89 150	4.40 22	4.51 88	8.16 190	6.97 117	2.96 77	1.15 51	1.42 9	0.88 52	0.00 1	0.14 262	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.03 59

test-v	1.81 33	0.47 89	2.09 26	0.10 7	0.27 87	1.49 13	0.89 150	4.40 22	4.51 88	8.16 190	6.97 117	2.96 77	1.15 51	1.42 9	0.88 52	0.00 1	0.14 262	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.03 59

GwcNet-ADL	2.65 110	0.48 95	3.84 149	0.82 83	0.33 103	2.04 42	0.69 119	8.07 153	9.42 218	6.05 105	6.66 112	4.14 114	1.73 88	5.40 89	3.01 163	0.08 236	0.06 210	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.03 59

PSMNet-ADL	2.98 131	0.43 79	2.41 39	1.43 136	0.40 111	5.94 202	0.28 56	8.45 158	5.13 110	3.36 43	6.77 113	8.41 203	4.61 181	7.20 143	4.55 207	0.02 172	0.09 236	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.03 59

GANet-ADL	2.20 70	0.50 97	3.27 111	2.02 201	0.11 29	2.21 49	0.48 79	8.64 166	6.79 159	4.56 59	5.83 91	3.98 107	1.27 61	2.68 46	1.43 89	0.04 212	0.08 230	0.02 233	0.00 1	0.15 171	0.03 59

PFNet+	2.35 87	0.31 16	3.69 135	0.79 82	0.17 47	3.15 112	0.75 131	4.52 29	6.30 149	7.90 184	6.34 107	2.53 64	1.18 56	7.72 165	1.62 103	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.03 59

HHNet	2.59 107	0.55 109	2.55 48	0.20 26	0.32 101	2.84 93	0.94 156	5.77 96	5.14 111	7.33 163	13.80 226	0.94 25	3.20 132	5.27 85	2.41 148	0.13 249	0.02 155	0.06 266	0.00 1	0.23 217	0.03 59

SST-Stereo	2.75 119	0.31 16	2.78 70	1.33 127	0.33 103	3.99 164	0.82 140	5.60 88	3.93 63	10.92 260	6.19 98	5.00 137	4.23 166	8.66 212	0.74 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.03 59

test-2	1.81 33	0.47 89	2.09 26	0.10 7	0.27 87	1.49 13	0.89 150	4.40 22	4.51 88	8.16 190	6.97 117	2.96 77	1.15 51	1.42 9	0.88 52	0.00 1	0.14 262	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.03 59

cross-raft	2.03 59	0.35 45	2.78 70	1.10 112	0.16 42	3.77 151	0.48 79	7.03 139	3.75 59	5.06 71	5.55 88	6.26 166	1.41 69	1.75 23	0.89 56	0.01 110	0.07 221	0.00 1	0.19 261	0.03 57	0.03 59

RALAANet	2.46 98	1.09 212	3.70 138	2.55 250	0.80 160	3.37 118	0.15 36	7.44 146	5.54 120	5.65 84	6.01 93	3.54 100	1.13 48	6.34 109	1.58 100	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.05 224	0.21 206	0.03 59

GES	2.49 100	0.38 58	4.29 160	1.58 151	0.05 4	4.58 181	1.07 163	9.70 185	3.39 47	5.21 75	6.64 111	1.84 53	3.36 135	4.86 77	2.54 153	0.06 229	0.01 117	0.06 266	0.01 181	0.12 151	0.03 59

psm_up	3.85 188	0.82 168	3.01 91	2.00 198	2.58 249	5.28 194	3.34 233	10.85 212	6.33 151	7.27 159	7.32 131	10.15 224	9.02 269	6.19 102	2.51 151	0.22 268	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.03 59

GANet-RSSM	3.27 145	0.60 119	3.38 117	2.94 268	2.00 222	2.61 73	0.48 79	10.93 214	6.11 143	5.47 80	10.20 181	6.57 170	5.44 212	6.25 104	2.23 142	0.00 1	0.00 1	0.08 275	0.00 1	0.17 183	0.03 59

CFNet-ft	3.31 148	0.94 193	2.69 60	1.50 140	2.38 241	2.81 87	0.68 115	8.35 154	7.43 176	4.45 55	9.94 177	10.20 226	4.60 179	6.50 118	3.41 179	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1	0.22 210	0.03 59

DSFCA	4.21 208	0.50 97	5.45 209	1.34 128	1.68 205	7.04 220	4.51 257	10.73 208	7.00 165	10.78 257	6.80 114	8.48 207	4.63 182	9.91 249	5.12 213	0.02 172	0.06 210	0.02 233	0.03 207	0.08 112	0.03 59

R-Stereo Train	2.44 94	0.32 19	1.93 16	0.94 95	0.16 42	3.67 137	0.61 104	6.37 114	3.08 33	9.14 221	17.44 261	1.80 51	0.77 30	1.76 24	0.70 28	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.03 59

RAFT-Stereo	2.44 94	0.32 19	1.93 16	0.94 95	0.16 42	3.67 137	0.61 104	6.37 114	3.08 33	9.14 221	17.44 261	1.80 51	0.77 30	1.76 24	0.70 28	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.03 59
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	3.31 148	0.94 193	2.69 60	1.50 140	2.38 241	2.81 87	0.68 115	8.35 154	7.43 176	4.45 55	9.94 177	10.20 226	4.60 179	6.49 117	3.41 179	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1	0.22 210	0.03 59

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 187	1.06 207	5.23 202	2.72 257	3.27 262	4.36 174	0.61 104	10.71 207	7.56 181	8.75 209	7.89 140	9.86 219	3.90 155	7.15 141	3.44 181	0.14 250	0.02 155	0.02 233	0.03 207	0.04 69	0.03 59
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	2.69 111	1.40 239	5.34 206	2.31 233	0.75 155	3.14 109	0.06 14	6.11 103	3.87 60	5.34 79	12.18 209	2.34 63	1.22 58	7.84 170	1.48 92	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 251	0.03 59

MC-Stereo	1.47 21	0.36 52	2.54 47	1.99 194	0.12 32	1.90 37	0.12 25	4.47 28	2.83 17	3.31 42	3.44 38	0.56 22	1.47 72	5.39 88	0.47 12	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.21 266	0.07 106	0.04 83

HBP-ISP	4.09 199	1.05 205	4.10 156	1.87 179	1.31 188	7.56 231	3.98 244	11.26 218	9.94 231	7.81 177	14.44 233	3.23 86	4.27 169	8.89 223	1.87 117	0.06 229	0.06 210	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.04 83

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 243	1.55 252	9.92 273	2.40 239	3.22 260	10.28 261	3.14 227	11.64 225	9.79 227	9.54 230	20.22 273	11.16 244	6.77 235	10.61 257	9.16 268	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.04 83

Sa-1000	3.55 167	0.75 153	3.63 132	1.91 186	0.30 94	3.55 132	1.63 195	7.39 144	8.54 205	7.70 173	17.44 261	4.00 108	2.82 121	9.44 243	1.33 84	0.00 1	0.10 240	0.00 1	0.18 258	0.21 206	0.04 83

AAGNet	3.41 162	0.34 36	2.45 41	1.78 171	0.39 109	3.69 140	1.05 161	4.79 39	4.61 93	9.62 233	7.74 138	4.98 133	6.38 227	7.34 147	13.02 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.04 83

IIG-Stereo	3.16 140	0.75 153	2.83 73	4.08 304	0.21 74	2.56 71	0.74 129	6.55 125	5.56 123	8.39 198	9.38 170	7.94 196	2.79 119	9.50 245	1.89 120	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.04 83

GrayStereo	3.74 177	0.20 3	1.94 18	1.55 146	0.60 139	3.12 108	8.22 296	5.76 93	3.32 45	10.40 249	16.66 248	5.81 158	8.60 263	6.57 122	1.37 86	0.01 110	0.00 1	0.01 208	0.63 303	0.02 25	0.04 83

Pruner-Stereo	2.49 100	0.40 64	2.46 43	1.80 173	0.25 83	3.51 129	0.77 134	6.03 100	4.92 104	8.91 215	6.09 94	4.45 124	1.11 47	6.99 135	2.11 136	0.02 172	0.00 1	0.02 233	0.00 1	0.01 8	0.04 83

IRAFT_RVC	2.85 123	0.41 70	3.32 113	2.09 211	0.41 114	2.92 96	5.22 269	6.41 119	3.63 55	6.53 135	5.48 86	5.09 140	4.88 194	8.20 195	2.15 140	0.01 110	0.17 274	0.01 208	0.00 1	0.02 25	0.04 83

CroCo-Stereo	0.99 4	0.89 181	3.19 107	0.46 59	0.44 117	0.38 1	0.05 12	4.61 31	3.95 64	0.48 12	1.78 17	1.01 27	0.27 4	1.11 6	1.07 67	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.04 83
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
XX-Stereo	2.71 115	0.38 58	5.96 222	2.25 227	2.20 235	1.54 18	0.21 45	5.44 85	3.05 31	2.28 25	16.16 244	7.03 177	0.24 2	6.19 102	0.79 44	0.00 1	0.15 267	0.00 1	0.23 271	0.13 161	0.04 83

HCRNet	2.56 103	0.53 105	3.35 115	0.24 33	3.39 268	2.19 47	0.23 49	6.89 136	5.50 117	5.26 76	4.79 56	5.27 144	2.78 118	7.71 163	2.89 160	0.00 1	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.04 83

hitnet-ft	3.66 172	0.65 135	2.79 72	0.89 89	0.72 154	4.25 170	0.55 94	9.11 174	7.52 180	7.14 155	10.19 180	12.49 252	4.70 184	7.44 150	4.41 204	0.03 197	0.00 1	0.06 266	0.00 1	0.20 199	0.04 83

DIP-Stereo	1.97 55	0.64 130	2.95 88	0.17 24	0.10 21	4.83 187	0.13 29	8.60 164	4.06 73	6.42 131	4.92 59	0.44 17	0.72 29	3.57 56	1.80 114	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.04 83
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	4.52 222	0.61 122	4.42 165	3.42 285	4.68 308	4.58 181	0.99 158	9.54 182	8.01 190	5.28 77	11.42 197	10.34 230	8.88 266	9.28 237	8.68 262	0.15 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.04 83

anonymousdsp	1.12 6	0.59 117	1.66 6	0.03 1	0.07 11	2.81 87	0.82 140	4.07 17	2.30 1	0.41 6	1.12 7	0.30 9	0.40 13	7.05 137	0.49 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 255	0.10 132	0.05 98

CRFU-Net	4.45 216	0.67 139	5.02 188	2.78 259	1.32 189	12.67 283	3.35 234	11.26 218	3.52 51	10.06 243	9.30 169	10.91 240	6.92 237	7.26 144	3.24 174	0.15 252	0.16 273	0.16 287	0.00 1	0.26 228	0.05 98

IGEV-Stereo	1.12 6	0.59 117	1.66 6	0.03 1	0.07 11	2.82 90	0.82 140	4.09 19	2.30 1	0.41 6	1.11 4	0.30 9	0.41 15	7.05 137	0.49 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 255	0.10 132	0.05 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
OMP-Stereo	3.03 132	0.93 190	2.72 65	4.21 308	0.51 134	2.19 47	1.25 175	6.19 107	6.00 138	7.99 186	6.21 99	8.50 209	2.49 108	9.44 243	1.74 110	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.05 98

AFF-stereo	2.59 107	0.68 140	2.35 38	1.55 146	0.17 47	1.67 22	0.08 16	5.75 91	6.60 155	6.20 119	12.13 206	6.16 163	2.36 106	4.75 75	1.11 70	0.02 172	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.05 98

MMNet	4.16 205	0.77 156	5.47 210	1.40 133	1.67 203	10.78 267	0.63 107	8.64 166	8.47 203	8.80 211	8.33 147	7.51 187	6.61 230	7.53 154	6.54 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.05 98

riskmin	1.88 43	0.15 1	2.11 31	1.38 130	0.88 165	2.40 60	0.04 8	5.93 99	6.10 141	2.25 23	1.34 10	6.06 161	5.08 200	2.78 47	1.01 66	0.00 1	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.06 104

Wz-Net-LNSev	6.46 254	1.93 276	16.44 303	1.52 143	4.15 295	12.66 282	4.96 265	13.05 258	12.10 256	10.55 254	16.23 245	11.32 245	7.19 241	8.43 204	8.48 260	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.06 104

iRaft-Stereo_5w	2.86 127	0.86 174	4.08 155	0.06 3	0.25 83	2.76 86	0.60 103	4.97 48	4.10 74	2.98 35	7.85 139	10.17 225	4.17 164	8.16 188	5.83 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 181	0.26 228	0.06 104

dad	4.66 224	1.89 275	5.51 211	0.94 95	0.09 18	2.16 46	0.37 66	7.10 140	14.43 267	10.13 244	16.84 250	14.97 268	1.90 97	6.82 126	4.15 201	1.09 311	0.11 247	4.08 324	0.46 300	0.17 183	0.06 104

AACVNet	3.33 156	1.03 202	3.56 128	3.46 287	0.63 141	3.09 105	0.28 56	8.78 168	3.43 48	5.99 103	10.64 187	10.08 223	4.03 159	8.69 215	2.51 151	0.03 197	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.26 228	0.06 104

DEmStereo	3.79 183	0.37 55	3.69 135	0.17 24	0.17 47	5.28 194	2.54 213	4.35 21	3.70 56	8.21 195	20.15 271	5.13 142	10.38 278	7.65 158	3.85 196	0.01 110	0.01 117	0.01 208	0.00 1	0.02 25	0.06 104

UPFNet	3.82 186	0.47 89	4.34 163	2.21 223	3.38 266	7.26 225	2.69 217	9.89 188	5.96 134	7.98 185	7.53 133	7.89 195	3.15 131	7.72 165	5.88 224	0.01 110	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.06 104

DeepPruner_ROB	3.52 166	1.14 218	4.06 153	1.12 116	1.65 201	3.65 136	0.83 144	13.96 267	4.47 87	7.80 176	10.84 190	7.05 181	2.16 102	8.14 186	3.08 166	0.07 235	0.03 181	0.00 1	0.01 181	0.32 245	0.06 104

EGLCR-Stereo	1.04 5	0.20 3	2.00 21	1.14 117	0.16 42	2.50 65	0.11 19	4.96 47	2.61 10	0.79 15	0.07 1	1.46 41	0.37 11	3.96 67	0.23 2	0.01 110	0.05 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 112

ProNet	1.20 8	0.60 119	2.00 21	0.26 34	0.08 17	2.73 81	0.68 115	5.00 52	2.52 8	0.29 2	1.32 9	0.37 14	0.36 9	6.94 133	0.44 7	0.00 1	0.07 221	0.00 1	0.00 1	0.17 183	0.07 112

Wz-Net-MNSev	7.43 270	2.35 284	15.22 299	2.34 235	3.41 270	17.27 304	8.55 297	11.91 235	13.48 263	13.37 281	17.05 254	13.70 257	7.47 248	11.90 273	9.99 278	0.40 288	0.03 181	0.00 1	0.01 181	0.16 177	0.07 112

rafts_anoy	1.72 26	0.79 162	2.58 51	2.03 203	1.75 210	2.47 63	0.16 38	5.48 86	6.01 139	3.24 39	2.11 23	1.92 57	1.33 63	3.08 49	1.13 72	0.01 110	0.18 277	0.00 1	0.01 181	0.03 57	0.07 112

CFNet-pseudo	3.23 143	0.36 52	3.58 130	2.13 216	1.45 193	3.78 153	0.70 120	12.67 253	9.52 221	5.16 74	12.28 212	2.62 66	1.81 95	5.36 86	3.08 166	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 112

cf-r	3.42 163	0.81 165	3.97 151	2.41 242	2.78 252	2.85 94	0.64 109	8.44 157	6.32 150	6.25 124	11.57 200	8.97 211	3.54 144	5.93 98	3.83 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 128	0.07 112

RYNet	6.34 252	0.89 181	5.88 219	1.41 135	4.48 304	15.97 296	4.18 249	13.41 261	16.49 278	10.81 258	7.00 122	14.33 264	8.72 264	9.43 241	13.71 296	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.07 112

CFNet	3.72 176	1.10 214	5.03 190	2.49 246	1.59 197	4.90 189	0.22 46	11.38 221	9.88 230	4.80 67	11.25 195	6.44 169	3.68 148	8.33 199	3.00 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 210	0.07 112

CIPLG	2.47 99	1.10 214	4.71 179	0.63 73	2.15 231	2.67 80	0.77 134	5.19 61	4.73 98	7.85 179	9.56 173	1.72 50	1.14 49	4.20 70	2.34 145	0.01 110	0.19 280	0.02 233	0.09 241	0.23 217	0.08 120

ROB_FTStereo_v2	1.91 49	0.41 70	2.85 77	0.12 12	0.19 67	3.71 142	0.73 126	5.23 63	2.95 21	5.86 93	4.36 53	3.46 92	1.51 73	5.86 96	0.69 26	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.08 120

ROB_FTStereo	1.90 47	0.42 74	2.86 79	0.12 12	0.19 67	3.71 142	0.75 131	5.24 69	2.95 21	5.87 98	4.26 46	3.41 89	1.51 73	5.80 95	0.65 20	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.08 120

iGMRVC	1.96 54	0.40 64	2.88 84	0.12 12	0.19 67	3.74 147	0.73 126	5.23 63	2.97 27	5.87 98	4.37 54	3.48 96	1.52 77	6.73 125	0.74 34	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.08 120

RAFT	2.57 105	0.76 155	3.09 104	0.91 91	0.09 18	2.41 61	0.94 156	5.35 78	2.65 11	6.11 112	7.21 128	9.43 214	4.30 170	5.73 94	1.77 111	0.00 1	0.12 254	0.00 1	0.02 196	0.46 268	0.08 120

RAFT-IKP	1.90 47	0.42 74	2.83 73	0.12 12	0.18 58	3.50 127	0.64 109	5.24 69	2.96 23	5.86 93	4.34 51	3.50 98	1.51 73	5.99 100	0.76 39	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.08 120

raftrobust	1.86 40	0.74 151	1.94 18	2.15 218	2.24 237	2.74 83	0.53 88	4.89 40	4.05 72	6.09 110	3.89 41	1.64 46	2.55 111	2.44 43	1.12 71	0.00 1	0.03 181	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.08 120

GwcNet-RSSM	3.77 181	1.05 205	5.06 191	2.21 223	1.87 218	2.36 56	1.52 189	8.98 170	7.96 189	5.91 102	14.59 234	7.94 196	3.50 141	6.43 112	5.70 220	0.00 1	0.00 1	0.04 257	0.00 1	0.20 199	0.08 120

DMCA-RVC	3.17 141	1.26 228	6.39 236	2.10 213	1.51 196	3.02 103	0.56 96	7.84 152	5.06 107	9.23 224	5.19 73	8.46 205	2.72 115	6.31 108	3.22 172	0.06 229	0.11 247	0.09 278	0.02 196	0.16 177	0.08 120

GANet	6.22 249	1.07 208	4.07 154	2.27 228	0.89 166	9.19 248	9.52 304	12.02 238	8.13 193	10.72 256	29.09 304	13.86 260	7.52 249	11.00 262	4.39 203	0.36 283	0.00 1	0.02 233	0.02 196	0.12 151	0.08 120

DCRE	1.79 30	0.68 140	2.55 48	1.66 161	0.27 87	1.27 6	0.05 12	4.57 30	4.04 70	3.30 41	9.24 164	3.83 105	1.20 57	2.08 37	0.67 24	0.00 1	0.12 254	0.00 1	0.24 273	0.04 69	0.09 130

TestStereo1	2.85 123	0.81 165	3.48 123	3.11 274	0.44 117	2.52 66	1.50 187	6.37 114	8.18 194	4.62 60	9.24 164	2.23 61	3.69 149	9.19 233	1.26 79	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.27 232	0.09 130

SA-5K	2.85 123	0.81 165	3.48 123	3.11 274	0.44 117	2.52 66	1.50 187	6.37 114	8.18 194	4.62 60	9.24 164	2.23 61	3.69 149	9.19 233	1.26 79	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.27 232	0.09 130

Patchmatch Stereo++	1.95 51	0.40 64	2.86 79	0.12 12	0.18 58	3.74 147	0.66 113	5.24 69	2.96 23	5.86 93	4.32 48	3.46 92	1.52 77	6.88 128	0.70 28	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.09 130
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 43	0.40 64	2.86 79	0.12 12	0.19 67	3.75 150	0.71 123	5.23 63	2.96 23	5.86 93	4.33 50	3.45 90	1.51 73	5.40 89	0.69 26	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.09 130

iRAFT	1.95 51	0.40 64	2.86 79	0.12 12	0.18 58	3.74 147	0.66 113	5.24 69	2.96 23	5.86 93	4.32 48	3.46 92	1.52 77	6.88 128	0.70 28	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.09 130

FINET	5.32 233	1.14 218	10.04 274	2.17 219	3.67 280	6.49 210	6.76 289	11.68 227	22.08 301	7.42 166	12.15 207	4.24 117	3.61 146	9.25 236	5.35 216	0.04 212	0.04 195	0.00 1	0.00 1	0.17 183	0.09 130

Nwc_Net	6.97 267	1.25 227	6.63 241	3.82 299	3.37 265	10.83 269	1.67 198	19.56 316	11.35 245	8.36 196	23.62 288	17.19 284	11.44 285	11.21 264	8.08 254	0.80 303	0.00 1	0.00 1	0.02 196	0.13 161	0.09 130

CVANet_RVC	4.16 205	1.16 220	3.60 131	1.94 190	1.46 194	3.92 163	4.68 260	10.89 213	8.34 198	7.58 170	10.84 190	10.27 228	6.62 231	8.56 208	2.69 155	0.39 286	0.00 1	0.00 1	0.01 181	0.21 206	0.09 130

FC-DCNN	10.72 305	0.52 101	4.27 159	1.88 182	1.63 200	17.18 302	5.29 271	18.20 301	19.69 293	28.50 318	34.51 320	34.03 325	21.48 317	15.89 301	11.15 286	0.03 197	0.01 117	0.02 233	0.01 181	0.07 106	0.09 130

iResNetv2_ROB	4.28 213	1.43 240	7.17 250	2.91 263	1.26 183	4.36 174	1.62 194	13.64 265	10.25 235	9.83 236	11.41 196	7.68 190	4.00 157	7.75 167	1.85 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 254	0.09 130

iResNet	3.68 173	0.91 184	7.94 261	2.97 269	0.34 105	4.44 179	0.48 79	7.70 148	9.74 226	7.72 174	12.74 216	4.03 109	2.87 126	8.05 180	3.37 178	0.02 172	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.10 132	0.09 130

CBMV_ROB	4.14 202	0.52 101	3.14 105	1.30 126	0.77 158	6.92 218	1.97 204	10.11 196	9.58 223	8.92 216	14.20 231	7.12 183	5.90 218	8.65 211	3.50 186	0.01 110	0.05 202	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.09 130

MSMD_ROB	9.28 292	1.09 212	4.65 175	1.58 151	0.39 109	16.52 297	4.41 255	13.60 263	14.87 271	22.34 305	39.89 326	25.67 311	20.71 314	12.42 277	6.98 237	0.34 282	0.03 181	0.00 1	0.00 1	0.05 90	0.09 130

4D-IteraStereo	5.08 231	1.03 202	6.22 229	0.55 65	2.06 224	4.80 185	1.13 168	6.30 110	5.70 127	7.31 161	20.99 277	12.93 255	11.62 286	11.78 271	8.81 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 232	0.10 144

Selective-IGEV	1.23 11	0.18 2	1.13 2	0.07 4	0.17 47	2.38 59	0.54 91	6.10 102	2.51 7	0.41 6	3.20 34	0.26 6	0.29 6	6.94 133	0.16 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.11 245	0.04 69	0.10 144

IPLGR_C	2.44 94	1.17 221	4.94 185	0.62 72	2.08 225	2.65 77	0.80 139	5.60 88	4.79 101	7.87 180	9.23 163	1.67 48	1.15 51	3.43 55	2.23 142	0.01 110	0.19 280	0.02 233	0.08 234	0.22 210	0.10 144

ACRE	2.41 91	1.08 210	5.11 193	0.55 65	2.05 223	2.65 77	0.78 138	5.26 74	4.67 94	7.59 171	9.20 161	1.70 49	1.08 46	3.74 60	2.18 141	0.01 110	0.18 277	0.02 233	0.08 234	0.22 210	0.10 144

CrosDoStereo	3.96 193	0.45 84	3.04 96	0.32 45	0.20 72	3.28 116	11.63 315	5.76 93	4.45 85	9.04 219	16.58 246	4.99 134	7.45 245	8.04 177	3.72 192	0.00 1	0.02 155	0.01 208	0.00 1	0.16 177	0.10 144

HUI-Stereo	1.80 32	0.41 70	2.85 77	0.12 12	0.18 58	3.72 145	0.65 111	5.23 63	2.97 27	5.87 98	4.34 51	3.45 90	1.52 77	3.93 66	0.65 20	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 112	0.10 144

DeepStereo_LL	3.96 193	0.45 84	3.04 96	0.32 45	0.20 72	3.28 116	11.63 315	5.76 93	4.45 85	9.04 219	16.58 246	4.99 134	7.45 245	8.04 177	3.72 192	0.00 1	0.02 155	0.01 208	0.00 1	0.16 177	0.10 144

HGLStereo	4.25 211	0.52 101	4.65 175	3.09 271	5.18 311	6.51 212	0.73 126	10.37 200	6.74 158	7.32 162	12.44 214	7.00 176	7.21 243	7.46 151	5.51 218	0.00 1	0.02 155	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.10 144

FADNet	4.23 209	1.65 261	11.75 282	1.64 159	0.80 160	4.80 185	0.77 134	13.76 266	11.65 249	3.97 50	5.24 77	9.62 216	5.14 201	8.40 202	3.78 194	0.21 266	0.04 195	0.07 272	0.05 224	1.14 296	0.10 144

DLCB_ROB	4.51 220	0.91 184	3.78 140	2.19 221	1.07 176	6.28 205	3.09 225	9.78 186	7.72 184	10.65 255	12.97 217	13.91 262	3.71 152	8.72 216	5.30 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57	0.10 144

LL-Strereo2	1.86 40	0.83 170	2.33 37	0.36 50	0.17 47	3.79 155	1.52 189	5.82 97	4.04 70	4.43 54	2.51 27	4.23 116	0.37 11	5.66 92	0.99 64	0.00 1	0.02 155	0.00 1	0.05 224	0.06 100	0.11 154

gwcnet-sp	3.31 148	1.47 244	7.26 251	1.73 165	0.69 148	7.57 232	1.14 169	8.59 160	6.17 145	8.57 203	5.25 79	4.26 119	3.36 135	6.46 113	3.44 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 171	0.11 154

scenet	3.31 148	1.47 244	7.26 251	1.73 165	0.69 148	7.57 232	1.14 169	8.59 160	6.17 145	8.57 203	5.25 79	4.26 119	3.36 135	6.46 113	3.44 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 171	0.11 154

ssnet	3.31 148	1.47 244	7.26 251	1.73 165	0.69 148	7.57 232	1.14 169	8.59 160	6.17 145	8.57 203	5.25 79	4.26 119	3.36 135	6.46 113	3.44 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 171	0.11 154

ADLNet2	4.46 217	0.90 183	6.06 225	2.74 258	3.91 290	6.79 216	3.01 223	10.95 215	8.40 201	7.27 159	9.80 176	9.85 218	5.43 209	7.29 145	6.44 231	0.01 110	0.03 181	0.00 1	0.00 1	0.15 171	0.11 154

TransformOpticalFlow	3.38 160	0.70 145	4.54 169	1.00 103	0.30 94	3.56 133	0.14 33	9.67 184	7.30 174	5.55 82	13.34 221	6.74 173	5.03 197	8.22 196	1.34 85	0.00 1	0.01 117	0.01 208	0.00 1	0.04 69	0.11 154

GEStereo_RVC	3.74 177	0.73 149

Low-res two-view benchmark