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):

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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.




Method Infoalllakes. 1llakes. 1ssand box 1lsand box 1sstora. room 1lstora. room 1sstora. room 2lstora. room 2sstora. room 2 1lstora. room 2 1sstora. room 2 2lstora. room 2 2sstora. room 3lstora. room 3stunnel 1ltunnel 1stunnel 2ltunnel 2stunnel 3ltunnel 3s
sort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysorted bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort by
FoundationStereotwo views0.06
1
0.04
1
0.08
33
0.12
4
0.05
1
0.09
84
0.13
108
0.06
1
0.09
24
0.05
1
0.05
7
0.06
18
0.04
1
0.06
1
0.07
1
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.05
102
0.04
42
S2M2_XLtwo views0.08
47
0.06
59
0.12
190
0.12
4
0.08
130
0.09
84
0.09
18
0.07
2
0.07
8
0.08
66
0.07
40
0.07
65
0.06
36
0.09
35
0.09
54
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.05
113
0.08
326
0.06
205
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereotwo views0.07
4
0.05
19
0.07
8
0.14
31
0.06
14
0.10
132
0.13
108
0.07
2
0.13
122
0.06
11
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.10
66
0.09
54
0.04
11
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.04
42
MLG-Stereo_test3two views0.07
4
0.05
19
0.10
114
0.14
31
0.06
14
0.07
30
0.11
49
0.08
4
0.06
4
0.06
11
0.04
1
0.06
18
0.06
36
0.07
4
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.06
205
MLG-Stereo_test1two views0.06
1
0.05
19
0.08
33
0.17
220
0.05
1
0.06
10
0.11
49
0.08
4
0.03
1
0.05
1
0.04
1
0.06
18
0.05
11
0.09
35
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.04
42
MLG-Stereotwo views0.07
4
0.05
19
0.08
33
0.17
220
0.05
1
0.07
30
0.11
49
0.08
4
0.04
2
0.05
1
0.04
1
0.06
18
0.05
11
0.10
66
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.04
42
LG-G_1two views0.07
4
0.04
1
0.11
155
0.15
72
0.06
14
0.09
84
0.08
7
0.08
4
0.06
4
0.06
11
0.05
7
0.07
65
0.07
110
0.11
112
0.08
17
0.07
245
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.05
125
LG-Gtwo views0.07
4
0.04
1
0.11
155
0.15
72
0.06
14
0.09
84
0.08
7
0.08
4
0.06
4
0.06
11
0.05
7
0.07
65
0.07
110
0.11
112
0.08
17
0.07
245
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.05
125
LGtest1two views0.07
4
0.04
1
0.10
114
0.15
72
0.06
14
0.07
30
0.09
18
0.08
4
0.06
4
0.05
1
0.04
1
0.06
18
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.07
245
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.06
197
0.06
205
StereoAnything_RVCtwo views0.07
4
0.15
471
0.17
383
0.11
1
0.05
1
0.05
4
0.11
49
0.08
4
0.08
13
0.06
11
0.06
13
0.05
1
0.05
11
0.09
35
0.08
17
0.08
306
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.05
102
0.04
42
zero-FEtwo views0.08
47
0.04
1
0.09
75
0.15
72
0.10
346
0.05
4
0.14
157
0.09
11
0.14
147
0.07
33
0.06
13
0.07
65
0.06
36
0.09
35
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.08
326
0.05
125
AdaDepthtwo views0.07
4
0.06
59
0.07
8
0.18
302
0.06
14
0.11
178
0.12
66
0.09
11
0.07
8
0.06
11
0.05
7
0.07
65
0.06
36
0.09
35
0.10
125
0.04
11
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.04
42
LG-Stereo_L2two views0.07
4
0.05
19
0.10
114
0.14
31
0.06
14
0.07
30
0.12
66
0.09
11
0.09
24
0.06
11
0.04
1
0.05
1
0.05
11
0.08
16
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.03
1
LG-Stereo_L1two views0.07
4
0.05
19
0.11
155
0.14
31
0.06
14
0.07
30
0.13
108
0.09
11
0.07
8
0.05
1
0.04
1
0.05
1
0.04
1
0.08
16
0.07
1
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.04
42
MLG-Stereo_test2two views0.06
1
0.04
1
0.10
114
0.15
72
0.05
1
0.07
30
0.11
49
0.09
11
0.04
2
0.06
11
0.05
7
0.06
18
0.04
1
0.08
16
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.05
102
0.05
125
GREAT-IGEVtwo views0.07
4
0.06
59
0.08
33
0.13
13
0.07
74
0.07
30
0.14
157
0.09
11
0.09
24
0.06
11
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.10
66
0.07
1
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
AIO_rvctwo views0.07
4
0.06
59
0.08
33
0.15
72
0.06
14
0.08
53
0.14
157
0.09
11
0.08
13
0.07
33
0.08
74
0.07
65
0.04
1
0.10
66
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
2.25wtwo views0.07
4
0.06
59
0.07
8
0.14
31
0.06
14
0.08
53
0.08
7
0.10
18
0.15
164
0.08
66
0.10
121
0.07
65
0.06
36
0.08
16
0.10
125
0.05
28
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.03
1
0.04
42
2.5wtwo views0.07
4
0.07
143
0.07
8
0.16
146
0.06
14
0.08
53
0.12
66
0.10
18
0.10
37
0.07
33
0.06
13
0.09
127
0.06
36
0.08
16
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.03
1
0.03
1
LG-Stereo_Zeroshottwo views0.07
4
0.06
59
0.10
114
0.16
146
0.07
74
0.04
1
0.13
108
0.10
18
0.10
37
0.05
1
0.11
153
0.07
65
0.05
11
0.07
4
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
S2M2_Ltwo views0.09
87
0.08
242
0.11
155
0.13
13
0.10
346
0.08
53
0.06
1
0.10
18
0.10
37
0.10
131
0.09
92
0.10
159
0.09
173
0.11
112
0.11
193
0.13
483
0.07
385
0.08
284
0.09
389
0.10
420
0.08
349
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCVtwo views0.08
47
0.09
318
0.08
33
0.15
72
0.08
130
0.10
132
0.13
108
0.10
18
0.12
90
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.04
1
0.09
35
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.06
197
0.04
42
DEFOM-Stereo_RVCtwo views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.22
460
0.06
14
0.08
53
0.12
66
0.10
18
0.10
37
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.11
112
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.06
197
0.04
42
AIO_testtwo views0.07
4
0.05
19
0.07
8
0.15
72
0.07
74
0.06
10
0.14
157
0.10
18
0.10
37
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.08
16
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
IGEV-RUCAtwo views0.08
47
0.06
59
0.11
155
0.14
31
0.09
244
0.10
132
0.12
66
0.10
18
0.12
90
0.06
11
0.07
40
0.07
65
0.06
36
0.09
35
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.06
205
IGEV-BASED-STEREO-two views0.09
87
0.10
376
0.31
489
0.15
72
0.06
14
0.08
53
0.14
157
0.10
18
0.10
37
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.04
1
0.11
112
0.07
1
0.12
460
0.04
22
0.07
200
0.05
113
0.05
102
0.05
125
IGEV-Stereo+two views0.07
4
0.04
1
0.08
33
0.15
72
0.06
14
0.04
1
0.09
18
0.10
18
0.09
24
0.06
11
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.06
1
0.08
17
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.06
197
0.06
205
IGEV++two views0.08
47
0.06
59
0.08
33
0.18
302
0.07
74
0.09
84
0.13
108
0.10
18
0.09
24
0.08
66
0.08
74
0.06
18
0.06
36
0.13
240
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
Monster-pub-mixalltwo views0.07
4
0.04
1
0.09
75
0.13
13
0.06
14
0.05
4
0.09
18
0.11
29
0.07
8
0.06
11
0.06
13
0.05
1
0.06
36
0.09
35
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.04
1
0.03
1
0.05
102
0.05
125
asdtwo views0.07
4
0.08
242
0.07
8
0.16
146
0.07
74
0.08
53
0.08
7
0.11
29
0.08
13
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.04
16
0.03
1
111111two views0.07
4
0.04
1
0.09
75
0.17
220
0.06
14
0.05
4
0.10
29
0.11
29
0.09
24
0.06
11
0.06
13
0.07
65
0.05
11
0.09
35
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.07
263
0.06
205
LG-Stereotwo views0.08
47
0.07
143
0.10
114
0.18
302
0.07
74
0.10
132
0.17
324
0.11
29
0.08
13
0.05
1
0.07
40
0.05
1
0.07
110
0.09
35
0.09
54
0.04
11
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.04
16
0.04
42
SGD-Stereotwo views0.08
47
0.05
19
0.10
114
0.14
31
0.05
1
0.12
213
0.12
66
0.11
29
0.12
90
0.07
33
0.09
92
0.09
127
0.09
173
0.08
16
0.08
17
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.03
1
SCV_C0two views0.08
47
0.07
143
0.07
8
0.16
146
0.09
244
0.08
53
0.15
225
0.11
29
0.12
90
0.08
66
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.11
112
0.07
1
0.05
28
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.06
197
0.05
125
castereo++two views0.08
47
0.05
19
0.08
33
0.15
72
0.05
1
0.14
284
0.12
66
0.11
29
0.15
164
0.07
33
0.07
40
0.07
65
0.06
36
0.08
16
0.08
17
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
SMoEStereo_RVCtwo views0.08
47
0.06
59
0.12
190
0.16
146
0.07
74
0.09
84
0.14
157
0.11
29
0.13
122
0.09
97
0.07
40
0.07
65
0.07
110
0.12
195
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
ours_stereotwo views0.09
87
0.07
143
0.09
75
0.17
220
0.08
130
0.11
178
0.16
290
0.11
29
0.12
90
0.08
66
0.10
121
0.08
102
0.06
36
0.12
195
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.03
1
IGEV-Stereo++two views0.07
4
0.06
59
0.08
33
0.18
302
0.06
14
0.04
1
0.10
29
0.11
29
0.11
63
0.06
11
0.07
40
0.07
65
0.06
36
0.09
35
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
RSM++two views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.17
220
0.07
74
0.09
84
0.12
66
0.11
29
0.11
63
0.08
66
0.06
13
0.07
65
0.05
11
0.10
66
0.09
54
0.04
11
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.03
1
gcap-zeroshottwo views0.09
87
0.05
19
0.10
114
0.16
146
0.07
74
0.13
252
0.13
108
0.11
29
0.12
90
0.13
225
0.12
166
0.09
127
0.08
146
0.09
35
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
MoCha-V2two views0.08
47
0.05
19
0.10
114
0.20
416
0.07
74
0.09
84
0.14
157
0.11
29
0.08
13
0.07
33
0.08
74
0.07
65
0.06
36
0.09
35
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.04
42
LoS_RVCtwo views0.08
47
0.05
19
0.07
8
0.15
72
0.07
74
0.08
53
0.15
225
0.11
29
0.10
37
0.08
66
0.09
92
0.06
18
0.09
173
0.10
66
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.03
1
CEStwo views0.08
47
0.04
1
0.08
33
0.14
31
0.07
74
0.09
84
0.14
157
0.11
29
0.09
24
0.08
66
0.09
92
0.11
181
0.06
36
0.12
195
0.08
17
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.05
102
0.05
125
EGLCR-Stereotwo views0.08
47
0.05
19
0.08
33
0.14
31
0.06
14
0.10
132
0.12
66
0.11
29
0.16
192
0.06
11
0.05
7
0.07
65
0.05
11
0.10
66
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
4w-stereotwo views0.07
4
0.08
242
0.08
33
0.16
146
0.06
14
0.07
30
0.08
7
0.12
45
0.08
13
0.07
33
0.07
40
0.05
1
0.06
36
0.09
35
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.04
16
0.03
1
3.25w_newtwo views0.07
4
0.06
59
0.07
8
0.15
72
0.06
14
0.10
132
0.07
3
0.12
45
0.11
63
0.08
66
0.06
13
0.07
65
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
3.25wtwo views0.07
4
0.06
59
0.07
8
0.15
72
0.06
14
0.10
132
0.07
3
0.12
45
0.11
63
0.08
66
0.06
13
0.07
65
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
monsterstwo views0.07
4
0.06
59
0.06
3
0.15
72
0.06
14
0.08
53
0.09
18
0.12
45
0.08
13
0.09
97
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.08
16
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.04
1
0.04
37
0.03
1
0.03
1
ffffttwo views0.09
87
0.06
59
0.12
190
0.16
146
0.07
74
0.09
84
0.17
324
0.12
45
0.11
63
0.08
66
0.07
40
0.09
127
0.06
36
0.11
112
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.05
125
1: 1. 1
mmstwo views0.09
87
0.07
143
0.08
33
0.16
146
0.08
130
0.10
132
0.16
290
0.12
45
0.11
63
0.08
66
0.09
92
0.08
102
0.06
36
0.11
112
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.05
113
0.04
16
0.03
1
dual_stereotwo views0.07
4
0.04
1
0.08
33
0.15
72
0.05
1
0.05
4
0.13
108
0.12
45
0.08
13
0.07
33
0.06
13
0.05
1
0.05
11
0.07
4
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.04
42
Utwo views0.08
47
0.07
143
0.09
75
0.19
360
0.10
346
0.10
132
0.13
108
0.12
45
0.17
211
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.07
4
0.08
17
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.06
197
0.05
125
RSMtwo views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.17
220
0.06
14
0.08
53
0.12
66
0.12
45
0.10
37
0.08
66
0.07
40
0.06
18
0.05
11
0.11
112
0.09
54
0.04
11
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
test_for_modeltwo views0.09
87
0.12
420
0.14
270
0.23
481
0.11
395
0.08
53
0.13
108
0.12
45
0.12
90
0.10
131
0.07
40
0.07
65
0.06
36
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.03
1
0.07
263
0.04
42
MGS-Stereotwo views0.09
87
0.07
143
0.12
190
0.15
72
0.08
130
0.09
84
0.15
225
0.12
45
0.12
90
0.07
33
0.10
121
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.05
125
UniTT-Stereotwo views0.09
87
0.07
143
0.08
33
0.18
302
0.08
130
0.13
252
0.11
49
0.12
45
0.11
63
0.10
131
0.12
166
0.05
1
0.07
110
0.09
35
0.09
54
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.05
113
0.05
102
0.05
125
CAStwo views0.08
47
0.04
1
0.07
8
0.17
220
0.08
130
0.10
132
0.13
108
0.12
45
0.09
24
0.09
97
0.10
121
0.08
102
0.06
36
0.09
35
0.08
17
0.08
306
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.05
102
0.04
42
MC-Stereotwo views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.17
220
0.06
14
0.10
132
0.14
157
0.12
45
0.10
37
0.09
97
0.12
166
0.09
127
0.06
36
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
test-3two views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.17
220
0.07
74
0.07
30
0.14
157
0.12
45
0.15
164
0.09
97
0.08
74
0.07
65
0.08
146
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.05
113
0.04
16
0.04
42
test_1two views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.17
220
0.07
74
0.07
30
0.14
157
0.12
45
0.15
164
0.09
97
0.08
74
0.07
65
0.08
146
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.05
113
0.04
16
0.04
42
GGEVtwo views0.08
47
0.07
143
0.06
3
0.18
302
0.08
130
0.10
132
0.13
108
0.13
61
0.11
63
0.09
97
0.10
121
0.09
127
0.07
110
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.05
102
0.04
42
Replicate-Monstertwo views0.07
4
0.05
19
0.09
75
0.14
31
0.06
14
0.08
53
0.09
18
0.13
61
0.13
122
0.05
1
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.08
16
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.04
16
0.04
42
DA2two views0.08
47
0.07
143
0.07
8
0.19
360
0.08
130
0.09
84
0.12
66
0.13
61
0.12
90
0.08
66
0.10
121
0.10
159
0.08
146
0.09
35
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.05
102
0.03
1
3.5w_stereotwo views0.07
4
0.07
143
0.07
8
0.15
72
0.07
74
0.09
84
0.06
1
0.13
61
0.11
63
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.07
110
0.10
66
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
HARTtwo views0.08
47
0.07
143
0.09
75
0.17
220
0.07
74
0.10
132
0.16
290
0.13
61
0.11
63
0.08
66
0.10
121
0.07
65
0.05
11
0.10
66
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.05
102
0.04
42
HUFtwo views0.08
47
0.05
19
0.08
33
0.14
31
0.06
14
0.09
84
0.13
108
0.13
61
0.13
122
0.07
33
0.07
40
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
tt45two views0.09
87
0.06
59
0.11
155
0.15
72
0.07
74
0.11
178
0.16
290
0.13
61
0.11
63
0.09
97
0.06
13
0.08
102
0.06
36
0.13
240
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
fffytwo views0.09
87
0.08
242
0.09
75
0.16
146
0.07
74
0.13
252
0.17
324
0.13
61
0.12
90
0.08
66
0.09
92
0.08
102
0.09
173
0.13
240
0.11
193
0.05
28
0.05
188
0.07
200
0.05
113
0.04
16
0.05
125
WCG-NETtwo views0.08
47
0.05
19
0.09
75
0.15
72
0.06
14
0.11
178
0.14
157
0.13
61
0.13
122
0.06
11
0.09
92
0.07
65
0.06
36
0.13
240
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
Occ-Gtwo views0.08
47
0.05
19
0.06
3
0.14
31
0.07
74
0.08
53
0.14
157
0.13
61
0.15
164
0.07
33
0.11
153
0.07
65
0.05
11
0.09
35
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.05
125
trnettwo views0.08
47
0.05
19
0.07
8
0.12
4
0.05
1
0.12
213
0.11
49
0.13
61
0.10
37
0.08
66
0.13
180
0.09
127
0.08
146
0.11
112
0.10
125
0.08
306
0.05
188
0.05
25
0.03
1
0.06
197
0.05
125
testlalala_basetwo views0.10
148
0.09
318
0.14
270
0.21
445
0.08
130
0.10
132
0.14
157
0.13
61
0.10
37
0.07
33
0.15
211
0.07
65
0.08
146
0.10
66
0.12
242
0.08
306
0.05
188
0.05
25
0.03
1
0.06
197
0.05
125
GCAP-Stereotwo views0.09
87
0.07
143
0.13
235
0.18
302
0.06
14
0.11
178
0.07
3
0.13
61
0.12
90
0.09
97
0.10
121
0.07
65
0.09
173
0.13
240
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
Selective-IGEVtwo views0.07
4
0.06
59
0.08
33
0.17
220
0.06
14
0.08
53
0.12
66
0.13
61
0.07
8
0.08
66
0.07
40
0.06
18
0.04
1
0.10
66
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
GMOStereotwo views0.11
191
0.09
318
0.07
8
0.19
360
0.08
130
0.12
213
0.28
516
0.13
61
0.17
211
0.11
160
0.17
244
0.14
243
0.12
261
0.07
4
0.07
1
0.05
28
0.05
188
0.09
365
0.07
278
0.04
16
0.04
42
error versiontwo views0.11
191
0.09
318
0.07
8
0.19
360
0.08
130
0.12
213
0.28
516
0.13
61
0.17
211
0.11
160
0.17
244
0.14
243
0.12
261
0.07
4
0.07
1
0.05
28
0.05
188
0.09
365
0.07
278
0.04
16
0.04
42
test-vtwo views0.11
191
0.09
318
0.07
8
0.19
360
0.08
130
0.12
213
0.28
516
0.13
61
0.17
211
0.11
160
0.17
244
0.14
243
0.12
261
0.07
4
0.07
1
0.05
28
0.05
188
0.09
365
0.07
278
0.04
16
0.04
42
test-2two views0.11
191
0.09
318
0.07
8
0.19
360
0.08
130
0.12
213
0.28
516
0.13
61
0.17
211
0.11
160
0.17
244
0.14
243
0.12
261
0.07
4
0.07
1
0.05
28
0.05
188
0.09
365
0.07
278
0.04
16
0.04
42
cross-rafttwo views0.10
148
0.09
318
0.09
75
0.19
360
0.07
74
0.11
178
0.25
494
0.13
61
0.15
164
0.08
66
0.11
153
0.12
198
0.10
205
0.09
35
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
GASTEREOtwo views0.08
47
0.05
19
0.09
75
0.19
360
0.07
74
0.07
30
0.12
66
0.14
80
0.11
63
0.10
131
0.09
92
0.07
65
0.04
1
0.12
195
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
MSCFtwo views0.08
47
0.05
19
0.08
33
0.19
360
0.08
130
0.06
10
0.12
66
0.14
80
0.11
63
0.10
131
0.09
92
0.07
65
0.04
1
0.11
112
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.05
125
depthmonostereotwo views0.09
87
0.06
59
0.09
75
0.15
72
0.06
14
0.10
132
0.13
108
0.14
80
0.14
147
0.10
131
0.10
121
0.09
127
0.11
230
0.08
16
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.04
37
0.04
16
0.03
1
DilatedVolume-Stereopermissivetwo views0.09
87
0.05
19
0.08
33
0.15
72
0.06
14
0.11
178
0.12
66
0.14
80
0.16
192
0.11
160
0.11
153
0.09
127
0.09
173
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.03
1
0.03
1
4.25_newtwo views0.07
4
0.08
242
0.09
75
0.15
72
0.06
14
0.09
84
0.08
7
0.14
80
0.08
13
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.12
195
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
16
0.03
1
4.5w_newtwo views0.07
4
0.08
242
0.09
75
0.15
72
0.06
14
0.09
84
0.08
7
0.14
80
0.08
13
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.12
195
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
16
0.03
1
4.5_newtwo views0.07
4
0.09
318
0.08
33
0.15
72
0.07
74
0.06
10
0.10
29
0.14
80
0.11
63
0.06
11
0.08
74
0.06
18
0.06
36
0.08
16
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.04
16
0.03
1
4.5w-stereotwo views0.07
4
0.09
318
0.08
33
0.15
72
0.07
74
0.06
10
0.10
29
0.14
80
0.11
63
0.06
11
0.08
74
0.06
18
0.06
36
0.08
16
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.04
16
0.03
1
4.25w-stereotwo views0.07
4
0.08
242
0.09
75
0.15
72
0.06
14
0.09
84
0.08
7
0.14
80
0.08
13
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.12
195
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
16
0.03
1
1w_stereotwo views0.07
4
0.06
59
0.07
8
0.16
146
0.06
14
0.07
30
0.10
29
0.14
80
0.14
147
0.07
33
0.08
74
0.05
1
0.06
36
0.09
35
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.04
42
IGEVbinarytwo views0.07
4
0.04
1
0.08
33
0.13
13
0.06
14
0.09
84
0.12
66
0.14
80
0.10
37
0.06
11
0.09
92
0.07
65
0.05
11
0.09
35
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
castereotwo views0.09
87
0.06
59
0.11
155
0.15
72
0.06
14
0.11
178
0.15
225
0.14
80
0.18
237
0.08
66
0.10
121
0.11
181
0.08
146
0.09
35
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.03
1
GIP-stereotwo views0.08
47
0.06
59
0.11
155
0.14
31
0.06
14
0.09
84
0.13
108
0.14
80
0.11
63
0.07
33
0.08
74
0.05
1
0.04
1
0.10
66
0.07
1
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
PAM_32two views0.09
87
0.05
19
0.17
383
0.15
72
0.08
130
0.10
132
0.15
225
0.14
80
0.15
164
0.09
97
0.08
74
0.09
127
0.07
110
0.14
266
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.05
102
0.06
205
rvit_stereo_0083two views0.12
257
0.08
242
0.17
383
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.14
80
0.26
365
0.11
160
0.14
194
0.13
223
0.10
205
0.12
195
0.12
242
0.10
406
0.08
411
0.09
365
0.07
278
0.07
263
0.05
125
rvit_stereo_0081_agatwo views0.11
191
0.09
318
0.14
270
0.18
302
0.09
244
0.13
252
0.14
157
0.14
80
0.19
252
0.10
131
0.18
269
0.16
286
0.09
173
0.12
195
0.09
54
0.10
406
0.06
313
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.06
205
rvit_stereo_0081two views0.11
191
0.08
242
0.15
321
0.16
146
0.09
244
0.10
132
0.14
157
0.14
80
0.24
330
0.11
160
0.13
180
0.13
223
0.09
173
0.11
112
0.12
242
0.10
406
0.07
385
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.05
125
GCAP-BATtwo views0.09
87
0.07
143
0.14
270
0.15
72
0.08
130
0.10
132
0.13
108
0.14
80
0.10
37
0.11
160
0.10
121
0.08
102
0.07
110
0.12
195
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.04
37
0.04
16
0.04
42
rvit_stereo_0082two views0.11
191
0.08
242
0.15
321
0.16
146
0.09
244
0.10
132
0.14
157
0.14
80
0.24
330
0.11
160
0.13
180
0.13
223
0.09
173
0.11
112
0.12
242
0.10
406
0.07
385
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.05
125
H2IRNETtwo views0.10
148
0.09
318
0.09
75
0.18
302
0.09
244
0.12
213
0.15
225
0.14
80
0.21
290
0.10
131
0.10
121
0.10
159
0.10
205
0.10
66
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.08
343
0.06
197
0.05
125
AE-Stereotwo views0.10
148
0.08
242
0.10
114
0.18
302
0.09
244
0.10
132
0.15
225
0.14
80
0.19
252
0.09
97
0.14
194
0.12
198
0.08
146
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.06
313
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.04
42
plaintwo views0.10
148
0.08
242
0.10
114
0.19
360
0.09
244
0.10
132
0.15
225
0.14
80
0.13
122
0.13
225
0.15
211
0.09
127
0.12
261
0.13
240
0.12
242
0.07
245
0.05
188
0.09
365
0.06
191
0.06
197
0.06
205
MSKI-zero shottwo views0.09
87
0.05
19
0.09
75
0.15
72
0.07
74
0.10
132
0.13
108
0.14
80
0.13
122
0.09
97
0.09
92
0.09
127
0.06
36
0.12
195
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.04
42
AEACVtwo views0.08
47
0.05
19
0.08
33
0.14
31
0.13
449
0.14
284
0.13
108
0.14
80
0.09
24
0.07
33
0.09
92
0.07
65
0.08
146
0.10
66
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.04
42
HHtwo views0.09
87
0.06
59
0.13
235
0.17
220
0.08
130
0.10
132
0.16
290
0.14
80
0.10
37
0.08
66
0.09
92
0.08
102
0.07
110
0.10
66
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.04
42
HanStereotwo views0.09
87
0.06
59
0.13
235
0.17
220
0.08
130
0.10
132
0.16
290
0.14
80
0.10
37
0.08
66
0.09
92
0.08
102
0.07
110
0.10
66
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.04
42
test_3two views0.10
148
0.09
318
0.10
114
0.20
416
0.08
130
0.13
252
0.26
503
0.14
80
0.21
290
0.10
131
0.10
121
0.09
127
0.09
173
0.08
16
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.07
278
0.04
16
0.04
42
test-1two views0.10
148
0.07
143
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.11
178
0.24
479
0.14
80
0.18
237
0.09
97
0.07
40
0.09
127
0.08
146
0.07
4
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
CREStereo++_RVCtwo views0.08
47
0.04
1
0.06
3
0.13
13
0.07
74
0.09
84
0.12
66
0.14
80
0.14
147
0.10
131
0.14
194
0.08
102
0.07
110
0.09
35
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.05
113
0.04
16
0.04
42
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBDtwo views0.09
87
0.06
59
0.07
8
0.14
31
0.07
74
0.12
213
0.16
290
0.14
80
0.13
122
0.11
160
0.12
166
0.09
127
0.08
146
0.10
66
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.06
197
0.05
125
CREStereotwo views0.09
87
0.04
1
0.08
33
0.11
1
0.06
14
0.13
252
0.14
157
0.14
80
0.10
37
0.08
66
0.13
180
0.09
127
0.08
146
0.11
112
0.10
125
0.08
306
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.06
197
0.06
205
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
Monster-pub-eth3dtwo views0.07
4
0.06
59
0.05
1
0.15
72
0.05
1
0.08
53
0.10
29
0.15
111
0.15
164
0.05
1
0.06
13
0.05
1
0.06
36
0.07
4
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
water-stereotwo views0.09
87
0.06
59
0.08
33
0.16
146
0.07
74
0.09
84
0.13
108
0.15
111
0.13
122
0.11
160
0.12
166
0.08
102
0.09
173
0.07
4
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.05
113
0.04
16
0.04
42
MM-Stereo_test2two views0.09
87
0.06
59
0.09
75
0.19
360
0.08
130
0.12
213
0.18
369
0.15
111
0.14
147
0.07
33
0.10
121
0.07
65
0.06
36
0.12
195
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.03
1
Reg-Stereo(zero)two views0.08
47
0.05
19
0.08
33
0.16
146
0.06
14
0.12
213
0.11
49
0.15
111
0.10
37
0.12
198
0.09
92
0.10
159
0.08
146
0.11
112
0.08
17
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
MonStertwo views0.07
4
0.06
59
0.05
1
0.15
72
0.05
1
0.07
30
0.10
29
0.15
111
0.15
164
0.05
1
0.06
13
0.05
1
0.06
36
0.07
4
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
999two views0.09
87
0.05
19
0.13
235
0.15
72
0.08
130
0.10
132
0.14
157
0.15
111
0.11
63
0.10
131
0.08
74
0.08
102
0.08
146
0.16
322
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.05
125
PAMtwo views0.10
148
0.05
19
0.16
355
0.15
72
0.08
130
0.09
84
0.16
290
0.15
111
0.16
192
0.12
198
0.09
92
0.09
127
0.07
110
0.13
240
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.05
102
0.06
205
RAStereotwo views0.10
148
0.09
318
0.08
33
0.20
416
0.08
130
0.13
252
0.18
369
0.15
111
0.17
211
0.10
131
0.12
166
0.05
1
0.06
36
0.09
35
0.08
17
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.05
113
0.05
102
0.04
42
Pointernettwo views0.09
87
0.04
1
0.09
75
0.16
146
0.08
130
0.13
252
0.10
29
0.15
111
0.17
211
0.09
97
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.08
306
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.06
197
0.05
125
AIO-Stereopermissivetwo views0.08
47
0.06
59
0.09
75
0.18
302
0.06
14
0.08
53
0.12
66
0.15
111
0.09
24
0.08
66
0.08
74
0.07
65
0.05
11
0.11
112
0.08
17
0.05
28
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.04
42
WCG-NET(raft)two views0.08
47
0.05
19
0.10
114
0.15
72
0.06
14
0.11
178
0.13
108
0.15
111
0.12
90
0.08
66
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.13
240
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.04
42
MyStereo07two views0.10
148
0.07
143
0.10
114
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.18
369
0.15
111
0.15
164
0.09
97
0.06
13
0.06
18
0.07
110
0.12
195
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.06
205
ffmtwo views0.12
257
0.09
318
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.17
361
0.17
324
0.15
111
0.19
252
0.15
273
0.25
371
0.19
334
0.13
299
0.10
66
0.07
1
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.08
343
0.06
197
0.06
205
ff1two views0.13
282
0.09
318
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.17
361
0.17
324
0.15
111
0.19
252
0.15
273
0.25
371
0.19
334
0.13
299
0.14
266
0.20
416
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.08
343
0.06
197
0.06
205
tt1two views0.10
148
0.08
242
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.12
213
0.16
290
0.15
111
0.19
252
0.09
97
0.08
74
0.06
18
0.06
36
0.10
66
0.07
1
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.06
205
testlalalatwo views0.08
47
0.07
143
0.17
383
0.16
146
0.08
130
0.09
84
0.12
66
0.15
111
0.10
37
0.07
33
0.09
92
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.04
16
0.04
42
LoStwo views0.09
87
0.05
19
0.11
155
0.13
13
0.07
74
0.14
284
0.11
49
0.15
111
0.15
164
0.09
97
0.09
92
0.12
198
0.09
173
0.15
288
0.10
125
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.03
1
0.05
102
0.05
125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNettwo views0.09
87
0.07
143
0.10
114
0.17
220
0.08
130
0.10
132
0.15
225
0.15
111
0.12
90
0.09
97
0.06
13
0.07
65
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.06
205
ADStereo(finetuned)two views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.16
146
0.06
14
0.09
84
0.17
324
0.15
111
0.19
252
0.13
225
0.17
244
0.10
159
0.12
261
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
test_4two views0.10
148
0.10
376
0.08
33
0.19
360
0.09
244
0.08
53
0.22
456
0.15
111
0.17
211
0.12
198
0.18
269
0.12
198
0.09
173
0.08
16
0.11
193
0.04
11
0.04
22
0.08
284
0.08
343
0.04
16
0.03
1
GLC_STEREOtwo views0.11
191
0.07
143
0.11
155
0.17
220
0.07
74
0.09
84
0.13
108
0.15
111
0.24
330
0.12
198
0.13
180
0.12
198
0.08
146
0.18
375
0.11
193
0.06
118
0.08
411
0.08
284
0.06
191
0.05
102
0.05
125
RAFT-345two views0.11
191
0.07
143
0.15
321
0.16
146
0.08
130
0.08
53
0.12
66
0.15
111
0.10
37
0.11
160
0.36
464
0.09
127
0.09
173
0.11
112
0.12
242
0.05
28
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.04
16
0.05
125
CroCo-Stereocopylefttwo views0.09
87
0.08
242
0.08
33
0.22
460
0.09
244
0.09
84
0.19
408
0.15
111
0.12
90
0.07
33
0.07
40
0.08
102
0.06
36
0.08
16
0.07
1
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.04
37
0.05
102
0.04
42
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
s12784htwo views0.09
87
0.06
59
0.07
8
0.15
72
0.05
1
0.16
340
0.18
369
0.15
111
0.15
164
0.10
131
0.11
153
0.11
181
0.11
230
0.10
66
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.04
42
TANstereotwo views0.09
87
0.04
1
0.08
33
0.13
13
0.06
14
0.11
178
0.14
157
0.15
111
0.19
252
0.11
160
0.15
211
0.10
159
0.06
36
0.12
195
0.09
54
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.06
197
0.05
125
DCANettwo views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.16
146
0.06
14
0.09
84
0.17
324
0.15
111
0.19
252
0.13
225
0.17
244
0.10
159
0.11
230
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
PMTNettwo views0.09
87
0.05
19
0.09
75
0.12
4
0.06
14
0.12
213
0.14
157
0.15
111
0.11
63
0.09
97
0.13
180
0.10
159
0.07
110
0.13
240
0.10
125
0.15
500
0.04
22
0.05
25
0.03
1
0.07
263
0.06
205
asdatwo views0.07
4
0.08
242
0.08
33
0.16
146
0.06
14
0.06
10
0.10
29
0.16
138
0.10
37
0.06
11
0.06
13
0.05
1
0.05
11
0.10
66
0.10
125
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
16
0.03
1
3.75wtwo views0.07
4
0.07
143
0.08
33
0.16
146
0.07
74
0.07
30
0.09
18
0.16
138
0.09
24
0.07
33
0.06
13
0.05
1
0.06
36
0.09
35
0.10
125
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
monsterstereotwo views0.07
4
0.06
59
0.06
3
0.16
146
0.06
14
0.08
53
0.10
29
0.16
138
0.11
63
0.07
33
0.08
74
0.06
18
0.07
110
0.08
16
0.09
54
0.04
11
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.03
1
0.03
1
rvit_stereo_0080two views0.10
148
0.08
242
0.14
270
0.15
72
0.09
244
0.07
30
0.15
225
0.16
138
0.16
192
0.11
160
0.10
121
0.14
243
0.08
146
0.12
195
0.10
125
0.09
365
0.07
385
0.07
200
0.06
191
0.07
263
0.05
125
rvit_stereo_fttwo views0.12
257
0.07
143
0.13
235
0.19
360
0.10
346
0.12
213
0.17
324
0.16
138
0.16
192
0.12
198
0.13
180
0.15
272
0.10
205
0.14
266
0.13
283
0.09
365
0.06
313
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.05
125
xx1two views0.11
191
0.08
242
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.15
225
0.16
138
0.18
237
0.09
97
0.09
92
0.16
286
0.16
368
0.10
66
0.07
1
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.08
343
0.07
263
0.07
285
cc1two views0.10
148
0.08
242
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.15
225
0.16
138
0.18
237
0.09
97
0.09
92
0.06
18
0.06
36
0.10
66
0.07
1
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.06
205
ff7two views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.10
131
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
IGEVStereo-DCAtwo views0.09
87
0.06
59
0.11
155
0.15
72
0.10
346
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.10
131
0.06
13
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
fffftwo views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.10
131
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
rrrtwo views0.09
87
0.06
59
0.12
190
0.15
72
0.10
346
0.11
178
0.16
290
0.16
138
0.15
164
0.10
131
0.06
13
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
11ttwo views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.10
131
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
whm_ethtwo views0.10
148
0.08
242
0.14
270
0.15
72
0.09
244
0.07
30
0.15
225
0.16
138
0.16
192
0.11
160
0.10
121
0.14
243
0.08
146
0.12
195
0.10
125
0.09
365
0.07
385
0.07
200
0.06
191
0.07
263
0.05
125
MaDis-Stereotwo views0.09
87
0.09
318
0.08
33
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.10
29
0.16
138
0.16
192
0.09
97
0.11
153
0.06
18
0.06
36
0.09
35
0.13
283
0.07
245
0.06
313
0.07
200
0.05
113
0.05
102
0.04
42
RAFT-Testtwo views0.09
87
0.06
59
0.10
114
0.15
72
0.07
74
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.13
122
0.09
97
0.10
121
0.10
159
0.09
173
0.12
195
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
anonymousdsptwo views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.09
97
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
CroCo-Stereo Lap2two views0.09
87
0.09
318
0.08
33
0.22
460
0.09
244
0.09
84
0.19
408
0.16
138
0.12
90
0.09
97
0.10
121
0.05
1
0.05
11
0.08
16
0.08
17
0.06
118
0.06
313
0.07
200
0.05
113
0.05
102
0.05
125
ccc-4two views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.10
131
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
ffftwo views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.15
72
0.07
74
0.09
84
0.17
324
0.16
138
0.20
275
0.13
225
0.16
223
0.10
159
0.11
230
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
IGEV-Stereopermissivetwo views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.12
90
0.09
97
0.06
13
0.06
18
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++two views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.18
302
0.08
130
0.06
10
0.11
49
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
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
NRIStereotwo views0.11
191
0.08
242
0.14
270
0.18
302
0.08
130
0.10
132
0.14
157
0.16
138
0.15
164
0.12
198
0.14
194
0.13
223
0.12
261
0.13
240
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.07
285
PSM-adaLosstwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.18
302
0.08
130
0.06
10
0.12
66
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
ROB_FTStereo_v2two views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.06
10
0.12
66
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
ROB_FTStereotwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.06
10
0.11
49
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
HUI-Stereotwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.18
302
0.08
130
0.06
10
0.12
66
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
DEmStereotwo views0.12
257
0.06
59
0.14
270
0.14
31
0.10
346
0.16
340
0.15
225
0.16
138
0.24
330
0.17
317
0.24
342
0.13
223
0.14
324
0.12
195
0.13
283
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.05
125
iGMRVCtwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.06
10
0.12
66
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
iRAFTtwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.18
302
0.08
130
0.06
10
0.11
49
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
RAFT-IKPtwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.06
10
0.12
66
0.16
138
0.13
122
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.07
285
csctwo views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.15
72
0.07
74
0.09
84
0.17
324
0.16
138
0.20
275
0.13
225
0.16
223
0.10
159
0.11
230
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
cscssctwo views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.15
72
0.07
74
0.09
84
0.17
324
0.16
138
0.20
275
0.13
225
0.16
223
0.10
159
0.11
230
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
test_xeample3two views0.09
87
0.06
59
0.12
190
0.16
146
0.09
244
0.11
178
0.15
225
0.16
138
0.13
122
0.10
131
0.06
13
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
EAI-Stereotwo views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.15
72
0.06
14
0.10
132
0.15
225
0.16
138
0.09
24
0.08
66
0.09
92
0.08
102
0.07
110
0.09
35
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.05
113
0.05
102
0.04
42
CFNet-RSSMtwo views0.09
87
0.07
143
0.09
75
0.16
146
0.07
74
0.09
84
0.15
225
0.16
138
0.17
211
0.08
66
0.12
166
0.10
159
0.09
173
0.11
112
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.04
16
0.04
42
DIP-Stereotwo views0.11
191
0.07
143
0.14
270
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.09
18
0.16
138
0.16
192
0.11
160
0.16
223
0.14
243
0.12
261
0.15
288
0.13
283
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
xyz-stereo-finetune2two views0.11
191
0.07
143
0.13
235
0.13
13
0.07
74
0.11
178
0.19
408
0.17
174
0.12
90
0.15
273
0.15
211
0.17
306
0.12
261
0.13
240
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.05
113
0.04
16
0.06
205
xyz-stereo-finetunetwo views0.11
191
0.08
242
0.13
235
0.14
31
0.06
14
0.10
132
0.19
408
0.17
174
0.19
252
0.12
198
0.14
194
0.15
272
0.10
205
0.13
240
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.05
113
0.04
16
0.05
125
xyz-stereotwo views0.13
282
0.07
143
0.20
429
0.15
72
0.05
1
0.20
418
0.15
225
0.17
174
0.31
413
0.15
273
0.29
423
0.26
421
0.16
368
0.13
240
0.12
242
0.05
28
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
UGAMtwo views0.13
282
0.10
376
0.09
75
0.22
460
0.08
130
0.12
213
0.20
429
0.17
174
0.23
314
0.21
400
0.16
223
0.13
223
0.13
299
0.19
390
0.12
242
0.07
245
0.05
188
0.13
478
0.11
460
0.07
263
0.05
125
testlalala2two views0.10
148
0.06
59
0.11
155
0.20
416
0.10
346
0.10
132
0.12
66
0.17
174
0.12
90
0.12
198
0.13
180
0.09
127
0.07
110
0.11
112
0.13
283
0.06
118
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.05
125
IGEV_Zeroshot_testtwo views0.09
87
0.05
19
0.12
190
0.13
13
0.08
130
0.12
213
0.13
108
0.17
174
0.11
63
0.10
131
0.06
13
0.09
127
0.06
36
0.11
112
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.06
191
0.05
102
0.05
125
MIF-Stereo (partial)two views0.11
191
0.06
59
0.10
114
0.19
360
0.10
346
0.10
132
0.11
49
0.17
174
0.18
237
0.14
246
0.16
223
0.09
127
0.11
230
0.12
195
0.12
242
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.07
285
LL-Strereo2two views0.10
148
0.10
376
0.15
321
0.18
302
0.08
130
0.15
310
0.09
18
0.17
174
0.14
147
0.14
246
0.10
121
0.09
127
0.07
110
0.16
322
0.10
125
0.05
28
0.05
188
0.10
413
0.07
278
0.06
197
0.05
125
4D-IteraStereotwo views0.09
87
0.07
143
0.10
114
0.18
302
0.07
74
0.09
84
0.15
225
0.17
174
0.15
164
0.10
131
0.11
153
0.10
159
0.07
110
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.03
1
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.05
125
DisPMtwo views0.11
191
0.07
143
0.12
190
0.16
146
0.09
244
0.06
10
0.13
108
0.17
174
0.17
211
0.14
246
0.20
290
0.12
198
0.10
205
0.11
112
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.11
446
CIPLGtwo views0.11
191
0.08
242
0.14
270
0.17
220
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.17
174
0.15
164
0.14
246
0.11
153
0.16
286
0.09
173
0.16
322
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
IPLGR_Ctwo views0.11
191
0.08
242
0.14
270
0.17
220
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.17
174
0.15
164
0.14
246
0.10
121
0.16
286
0.09
173
0.16
322
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
ACREtwo views0.11
191
0.08
242
0.14
270
0.17
220
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.17
174
0.14
147
0.14
246
0.10
121
0.16
286
0.09
173
0.16
322
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
CrosDoStereotwo views0.12
257
0.06
59
0.12
190
0.14
31
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.17
174
0.22
304
0.19
363
0.24
342
0.15
272
0.11
230
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.07
278
0.05
102
0.05
125
PFNet+two views0.11
191
0.06
59
0.13
235
0.16
146
0.09
244
0.05
4
0.12
66
0.17
174
0.21
290
0.16
301
0.19
278
0.14
243
0.10
205
0.11
112
0.11
193
0.08
306
0.05
188
0.09
365
0.08
343
0.06
197
0.11
446
ASMatchtwo views0.11
191
0.06
59
0.13
235
0.16
146
0.10
346
0.07
30
0.14
157
0.17
174
0.17
211
0.12
198
0.16
223
0.16
286
0.10
205
0.13
240
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.08
349
DeepStereo_LLtwo views0.12
257
0.06
59
0.12
190
0.14
31
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.17
174
0.22
304
0.19
363
0.24
342
0.15
272
0.11
230
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.07
278
0.05
102
0.05
125
SST-Stereotwo views0.10
148
0.07
143
0.15
321
0.18
302
0.09
244
0.06
10
0.12
66
0.17
174
0.11
63
0.15
273
0.17
244
0.13
223
0.12
261
0.10
66
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.06
191
0.06
197
0.05
125
THIR-Stereotwo views0.12
257
0.07
143
0.11
155
0.15
72
0.08
130
0.14
284
0.16
290
0.17
174
0.25
351
0.16
301
0.24
342
0.14
243
0.12
261
0.12
195
0.14
320
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.07
278
0.05
102
0.05
125
RAFT_R40two views0.11
191
0.07
143
0.14
270
0.18
302
0.09
244
0.06
10
0.13
108
0.17
174
0.16
192
0.14
246
0.18
269
0.15
272
0.12
261
0.10
66
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.06
191
0.06
197
0.05
125
Pruner-Stereotwo views0.11
191
0.07
143
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.06
10
0.12
66
0.17
174
0.17
211
0.13
225
0.19
278
0.13
223
0.09
173
0.11
112
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.08
349
DeepStereo_RVCtwo views0.11
191
0.08
242
0.16
355
0.18
302
0.08
130
0.08
53
0.12
66
0.17
174
0.12
90
0.13
225
0.14
194
0.12
198
0.12
261
0.12
195
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.07
263
0.08
349
RAFT-RH_RVCtwo views0.11
191
0.06
59
0.14
270
0.16
146
0.09
244
0.12
213
0.12
66
0.17
174
0.12
90
0.13
225
0.41
501
0.11
181
0.10
205
0.13
240
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.05
113
0.04
16
0.06
205
rafts_anoytwo views0.11
191
0.06
59
0.10
114
0.17
220
0.08
130
0.10
132
0.14
157
0.17
174
0.14
147
0.13
225
0.13
180
0.12
198
0.10
205
0.11
112
0.12
242
0.07
245
0.04
22
0.09
365
0.11
460
0.07
263
0.06
205
RALCasStereoNettwo views0.10
148
0.06
59
0.09
75
0.16
146
0.08
130
0.12
213
0.14
157
0.17
174
0.11
63
0.12
198
0.17
244
0.14
243
0.10
205
0.12
195
0.11
193
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.05
113
0.08
326
0.07
285
sCroCo_RVCtwo views0.12
257
0.09
318
0.23
452
0.24
490
0.11
395
0.19
403
0.14
157
0.17
174
0.14
147
0.10
131
0.13
180
0.12
198
0.07
110
0.14
266
0.11
193
0.08
306
0.08
411
0.08
284
0.08
343
0.05
102
0.07
285
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.09
87
0.06
59
0.10
114
0.17
220
0.06
14
0.10
132
0.16
290
0.17
174
0.14
147
0.09
97
0.10
121
0.08
102
0.09
173
0.11
112
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.06
191
0.04
16
0.03
1
AFF-stereotwo views0.09
87
0.06
59
0.10
114
0.17
220
0.07
74
0.10
132
0.16
290
0.17
174
0.09
24
0.10
131
0.12
166
0.09
127
0.09
173
0.12
195
0.09
54
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.07
278
0.04
16
0.03
1
Gwc-CoAtRStwo views0.09
87
0.06
59
0.10
114
0.16
146
0.07
74
0.10
132
0.14
157
0.17
174
0.17
211
0.08
66
0.10
121
0.12
198
0.09
173
0.12
195
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.04
16
0.04
42
qwetwo views0.07
4
0.08
242
0.07
8
0.15
72
0.06
14
0.07
30
0.10
29
0.18
203
0.11
63
0.07
33
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.04
16
0.03
1
2.75w_newtwo views0.07
4
0.07
143
0.07
8
0.13
13
0.06
14
0.08
53
0.08
7
0.18
203
0.12
90
0.07
33
0.08
74
0.06
18
0.06
36
0.09
35
0.11
193
0.04
11
0.04
22
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.04
42
Former-RAFT_DAM_RVCtwo views0.10
148
0.08
242
0.12
190
0.16
146
0.08
130
0.15
310
0.16
290
0.18
203
0.18
237
0.10
131
0.09
92
0.09
127
0.08
146
0.11
112
0.12
242
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.06
191
0.07
263
0.06
205
11t1two views0.12
257
0.06
59
0.13
235
0.14
31
0.08
130
0.17
361
0.15
225
0.18
203
0.15
164
0.15
273
0.15
211
0.16
286
0.16
368
0.15
288
0.13
283
0.08
306
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.08
326
0.07
285
EKT-Stereotwo views0.11
191
0.07
143
0.14
270
0.15
72
0.10
346
0.13
252
0.14
157
0.18
203
0.21
290
0.11
160
0.08
74
0.12
198
0.09
173
0.11
112
0.12
242
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.06
191
0.08
326
0.07
285
CASnettwo views0.09
87
0.09
318
0.09
75
0.19
360
0.06
14
0.07
30
0.11
49
0.18
203
0.14
147
0.11
160
0.10
121
0.09
127
0.07
110
0.10
66
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.10
413
0.08
343
0.05
102
0.03
1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2two views0.11
191
0.07
143
0.10
114
0.16
146
0.09
244
0.13
252
0.14
157
0.18
203
0.22
304
0.13
225
0.14
194
0.12
198
0.09
173
0.14
266
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.06
197
0.05
125
CASStwo views0.13
282
0.12
420
0.11
155
0.23
481
0.09
244
0.15
310
0.17
324
0.18
203
0.19
252
0.17
317
0.18
269
0.15
272
0.15
342
0.14
266
0.14
320
0.09
365
0.06
313
0.10
413
0.08
343
0.09
388
0.07
285
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCREtwo views0.11
191
0.07
143
0.13
235
0.16
146
0.11
395
0.11
178
0.17
324
0.18
203
0.17
211
0.11
160
0.18
269
0.10
159
0.10
205
0.15
288
0.11
193
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.05
102
0.04
42
riskmintwo views0.11
191
0.06
59
0.13
235
0.14
31
0.08
130
0.14
284
0.14
157
0.18
203
0.14
147
0.11
160
0.14
194
0.16
286
0.11
230
0.14
266
0.12
242
0.09
365
0.05
188
0.07
200
0.05
113
0.08
326
0.08
349
RCA-Stereotwo views0.09
87
0.06
59
0.09
75
0.16
146
0.06
14
0.09
84
0.13
108
0.18
203
0.14
147
0.09
97
0.10
121
0.08
102
0.07
110
0.12
195
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.04
42
DCANet-4two views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.16
146
0.06
14
0.09
84
0.17
324
0.18
203
0.19
252
0.13
225
0.16
223
0.09
127
0.14
324
0.11
112
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.04
16
0.05
125
RAFT_CTSACEtwo views0.12
257
0.09
318
0.10
114
0.22
460
0.08
130
0.12
213
0.24
479
0.18
203
0.16
192
0.20
386
0.27
397
0.13
223
0.07
110
0.13
240
0.09
54
0.05
28
0.06
313
0.08
284
0.07
278
0.04
16
0.04
42
iRaft-Stereo_20wtwo views0.09
87
0.05
19
0.13
235
0.14
31
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.18
203
0.10
37
0.11
160
0.08
74
0.08
102
0.05
11
0.10
66
0.09
54
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.05
125
TRStereotwo views0.09
87
0.05
19
0.12
190
0.15
72
0.12
426
0.10
132
0.13
108
0.18
203
0.18
237
0.09
97
0.09
92
0.09
127
0.06
36
0.10
66
0.08
17
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.04
16
0.04
42
AAGNettwo views0.11
191
0.07
143
0.16
355
0.19
360
0.09
244
0.08
53
0.13
108
0.18
203
0.13
122
0.16
301
0.21
311
0.13
223
0.14
324
0.11
112
0.14
320
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.06
191
0.06
197
0.05
125
GrayStereotwo views0.11
191
0.06
59
0.11
155
0.19
360
0.09
244
0.09
84
0.16
290
0.18
203
0.17
211
0.14
246
0.17
244
0.17
306
0.11
230
0.12
195
0.11
193
0.05
28
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.10
420
CRE-IMPtwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.10
132
0.12
66
0.18
203
0.10
37
0.14
246
0.13
180
0.13
223
0.12
261
0.12
195
0.11
193
0.07
245
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.08
349
iRaftStereo_RVCtwo views0.10
148
0.07
143
0.09
75
0.17
220
0.09
244
0.11
178
0.17
324
0.18
203
0.12
90
0.09
97
0.12
166
0.10
159
0.07
110
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.08
343
0.04
16
0.04
42
raftrobusttwo views0.09
87
0.06
59
0.10
114
0.17
220
0.08
130
0.09
84
0.10
29
0.18
203
0.16
192
0.10
131
0.09
92
0.12
198
0.07
110
0.12
195
0.10
125
0.08
306
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.05
125
HITNettwo views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.14
31
0.06
14
0.11
178
0.10
29
0.18
203
0.18
237
0.13
225
0.16
223
0.14
243
0.11
230
0.15
288
0.13
283
0.06
118
0.04
22
0.04
1
0.04
37
0.06
197
0.05
125
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
rvit_0105_6two views0.14
316
0.09
318
0.18
406
0.17
220
0.10
346
0.10
132
0.16
290
0.19
224
0.26
365
0.12
198
0.18
269
0.17
306
0.12
261
0.18
375
0.12
242
0.15
500
0.11
472
0.12
463
0.10
428
0.09
388
0.06
205
UGAM-zerotwo views0.09
87
0.05
19
0.15
321
0.15
72
0.08
130
0.09
84
0.13
108
0.19
224
0.15
164
0.11
160
0.15
211
0.07
65
0.07
110
0.09
35
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.06
205
DCVSM-stereotwo views0.14
316
0.09
318
0.16
355
0.16
146
0.10
346
0.15
310
0.09
18
0.19
224
0.23
314
0.20
386
0.23
330
0.26
421
0.15
342
0.18
375
0.14
320
0.09
365
0.07
385
0.09
365
0.08
343
0.10
420
0.12
459
RAFT-Stereo-weighttwo views0.09
87
0.06
59
0.10
114
0.16
146
0.07
74
0.09
84
0.14
157
0.19
224
0.16
192
0.11
160
0.10
121
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.04
16
0.04
42
MyStereo8two views0.12
257
0.07
143
0.15
321
0.15
72
0.09
244
0.18
380
0.14
157
0.19
224
0.22
304
0.12
198
0.18
269
0.11
181
0.10
205
0.16
322
0.18
397
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.05
113
0.08
326
0.09
393
MyStereo06two views0.10
148
0.07
143
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.18
369
0.19
224
0.12
90
0.12
198
0.08
74
0.07
65
0.07
110
0.11
112
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.06
197
0.06
205
knoymoustwo views0.11
191
0.05
19
0.12
190
0.13
13
0.07
74
0.15
310
0.14
157
0.19
224
0.13
122
0.11
160
0.17
244
0.13
223
0.09
173
0.13
240
0.11
193
0.08
306
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.08
326
0.07
285
anonymousatwo views0.13
282
0.07
143
0.13
235
0.18
302
0.09
244
0.13
252
0.17
324
0.19
224
0.29
396
0.15
273
0.24
342
0.15
272
0.14
324
0.14
266
0.14
320
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.09
389
0.05
102
0.06
205
TransformOpticalFlowtwo views0.10
148
0.08
242
0.13
235
0.18
302
0.07
74
0.09
84
0.15
225
0.19
224
0.15
164
0.12
198
0.17
244
0.11
181
0.11
230
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.06
191
0.05
102
0.05
125
AnonymousMtwo views0.09
87
0.05
19
0.10
114
0.14
31
0.06
14
0.09
84
0.13
108
0.19
224
0.14
147
0.13
225
0.11
153
0.09
127
0.08
146
0.13
240
0.10
125
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.05
113
0.05
102
0.05
125
MLCVtwo views0.12
257
0.07
143
0.16
355
0.18
302
0.06
14
0.15
310
0.17
324
0.19
224
0.21
290
0.18
347
0.25
371
0.17
306
0.13
299
0.14
266
0.13
283
0.05
28
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.05
102
0.04
42
FlowAnything_testtwo views0.11
191
0.08
242
0.14
270
0.15
72
0.09
244
0.07
30
0.14
157
0.20
235
0.11
63
0.09
97
0.09
92
0.12
198
0.12
261
0.13
240
0.11
193
0.09
365
0.06
313
0.09
365
0.09
389
0.06
197
0.09
393
3w_stereotwo views0.08
47
0.09
318
0.10
114
0.17
220
0.07
74
0.08
53
0.10
29
0.20
235
0.13
122
0.06
11
0.07
40
0.05
1
0.06
36
0.08
16
0.09
54
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
16
0.03
1
2w_stereotwo views0.08
47
0.08
242
0.09
75
0.16
146
0.06
14
0.08
53
0.10
29
0.20
235
0.15
164
0.08
66
0.07
40
0.06
18
0.06
36
0.06
1
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.04
37
0.03
1
0.03
1
tgtwo views0.10
148
0.06
59
0.10
114
0.18
302
0.08
130
0.11
178
0.16
290
0.20
235
0.12
90
0.08
66
0.11
153
0.11
181
0.07
110
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.08
343
0.04
16
0.04
42
model_zeroshottwo views0.10
148
0.04
1
0.11
155
0.15
72
0.09
244
0.12
213
0.14
157
0.20
235
0.13
122
0.11
160
0.10
121
0.12
198
0.07
110
0.12
195
0.10
125
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.06
205
GCSTcopylefttwo views0.37
531
0.42
548
0.26
464
1.02
572
0.39
548
0.18
380
0.08
7
0.20
235
0.17
211
0.28
477
0.25
371
0.15
272
0.12
261
0.16
322
0.14
320
0.64
566
0.43
555
0.75
563
0.65
566
0.63
560
0.46
558
test_sample1two views0.13
282
0.07
143
0.14
270
0.13
13
0.08
130
0.19
403
0.16
290
0.20
235
0.15
164
0.14
246
0.22
321
0.18
320
0.16
368
0.17
354
0.14
320
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.08
326
0.07
285
MIM_Stereotwo views0.09
87
0.07
143
0.11
155
0.15
72
0.07
74
0.06
10
0.12
66
0.20
235
0.14
147
0.13
225
0.13
180
0.09
127
0.05
11
0.12
195
0.08
17
0.05
28
0.06
313
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.05
125
Selective-RAFTtwo views0.11
191
0.10
376
0.11
155
0.21
445
0.08
130
0.16
340
0.13
108
0.20
235
0.22
304
0.10
131
0.10
121
0.11
181
0.10
205
0.15
288
0.11
193
0.05
28
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.05
125
IPLGtwo views0.10
148
0.07
143
0.15
321
0.17
220
0.08
130
0.11
178
0.14
157
0.20
235
0.15
164
0.12
198
0.17
244
0.07
65
0.07
110
0.14
266
0.13
283
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
MIPNettwo views0.11
191
0.08
242
0.14
270
0.17
220
0.09
244
0.12
213
0.14
157
0.20
235
0.24
330
0.11
160
0.10
121
0.09
127
0.07
110
0.13
240
0.12
242
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.04
16
0.04
42
HHNettwo views0.11
191
0.06
59
0.16
355
0.15
72
0.14
469
0.07
30
0.13
108
0.20
235
0.17
211
0.14
246
0.25
371
0.11
181
0.08
146
0.13
240
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.06
191
0.05
102
0.09
393
PSM-AADtwo views0.11
191
0.07
143
0.10
114
0.19
360
0.09
244
0.10
132
0.15
225
0.20
235
0.13
122
0.12
198
0.14
194
0.18
320
0.11
230
0.11
112
0.10
125
0.05
28
0.05
188
0.09
365
0.08
343
0.06
197
0.14
495
RAFTtwo views0.13
282
0.09
318
0.11
155
0.18
302
0.08
130
0.15
310
0.24
479
0.20
235
0.19
252
0.21
400
0.21
311
0.17
306
0.12
261
0.16
322
0.09
54
0.06
118
0.07
385
0.10
413
0.09
389
0.05
102
0.05
125
TestStereotwo views0.13
282
0.14
461
0.11
155
0.23
481
0.08
130
0.15
310
0.21
446
0.20
235
0.23
314
0.14
246
0.24
342
0.16
286
0.12
261
0.16
322
0.14
320
0.05
28
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.09
388
0.05
125
RALAANettwo views0.11
191
0.08
242
0.10
114
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.10
29
0.20
235
0.15
164
0.14
246
0.13
180
0.16
286
0.09
173
0.12
195
0.11
193
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.04
42
XX-Stereotwo views0.09
87
0.05
19
0.08
33
0.17
220
0.09
244
0.15
310
0.12
66
0.20
235
0.10
37
0.10
131
0.14
194
0.07
65
0.06
36
0.12
195
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.04
16
0.04
42
ARAFTtwo views0.12
257
0.08
242
0.17
383
0.19
360
0.09
244
0.14
284
0.18
369
0.20
235
0.12
90
0.12
198
0.13
180
0.14
243
0.11
230
0.15
288
0.12
242
0.06
118
0.05
188
0.10
413
0.09
389
0.05
102
0.04
42
GMStereopermissivetwo views0.13
282
0.14
461
0.14
270
0.18
302
0.09
244
0.15
310
0.16
290
0.20
235
0.24
330
0.16
301
0.17
244
0.10
159
0.10
205
0.16
322
0.13
283
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.06
205
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aanetorigintwo views0.22
462
0.17
490
0.56
535
0.17
220
0.10
346
0.15
310
0.19
408
0.20
235
0.33
427
0.49
537
0.48
517
0.29
447
0.27
483
0.20
415
0.23
457
0.08
306
0.07
385
0.08
284
0.07
278
0.10
420
0.09
393
EDNetEfficienttwo views0.29
514
0.24
522
1.13
566
0.18
302
0.10
346
0.19
403
0.20
429
0.20
235
0.60
535
0.74
556
0.56
533
0.31
469
0.39
527
0.22
445
0.30
514
0.09
365
0.07
385
0.08
284
0.07
278
0.11
443
0.09
393
cf-rtwo views0.13
282
0.07
143
0.12
190
0.16
146
0.08
130
0.14
284
0.19
408
0.20
235
0.25
351
0.17
317
0.25
371
0.21
355
0.16
368
0.14
266
0.14
320
0.10
406
0.05
188
0.06
105
0.08
343
0.06
197
0.06
205
iResNettwo views0.13
282
0.10
376
0.18
406
0.19
360
0.08
130
0.13
252
0.18
369
0.20
235
0.26
365
0.15
273
0.23
330
0.15
272
0.13
299
0.14
266
0.14
320
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.06
197
0.05
125
MM-Stereo_test1two views0.10
148
0.07
143
0.08
33
0.18
302
0.07
74
0.12
213
0.18
369
0.21
258
0.20
275
0.09
97
0.11
153
0.08
102
0.06
36
0.10
66
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.04
42
HItwo views0.11
191
0.06
59
0.11
155
0.13
13
0.09
244
0.09
84
0.14
157
0.21
258
0.10
37
0.19
363
0.17
244
0.14
243
0.09
173
0.16
322
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.08
343
0.07
263
0.06
205
CoSvtwo views0.11
191
0.06
59
0.11
155
0.13
13
0.09
244
0.09
84
0.14
157
0.21
258
0.10
37
0.19
363
0.17
244
0.14
243
0.09
173
0.16
322
0.08
17
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.08
343
0.07
263
0.06
205
AIO-test1two views0.10
148
0.07
143
0.10
114
0.23
481
0.07
74
0.09
84
0.13
108
0.21
258
0.14
147
0.11
160
0.12
166
0.09
127
0.07
110
0.11
112
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.09
365
0.10
428
0.03
1
0.06
205
AIO-Stereo-zeroshot1permissivetwo views0.11
191
0.05
19
0.14
270
0.15
72
0.20
524
0.09
84
0.17
324
0.21
258
0.15
164
0.11
160
0.14
194
0.10
159
0.07
110
0.10
66
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.09
393
test_sample2two views0.12
257
0.07
143
0.12
190
0.14
31
0.08
130
0.16
340
0.18
369
0.21
258
0.16
192
0.14
246
0.20
290
0.19
334
0.15
342
0.15
288
0.12
242
0.08
306
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.08
326
0.07
285
mmmtwo views0.14
316
0.08
242
0.17
383
0.17
220
0.09
244
0.17
361
0.18
369
0.21
258
0.15
164
0.15
273
0.23
330
0.21
355
0.16
368
0.16
322
0.17
379
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.07
285
StereoVisiontwo views0.13
282
0.12
420
0.09
75
0.24
490
0.10
346
0.15
310
0.21
446
0.21
258
0.20
275
0.12
198
0.24
342
0.10
159
0.10
205
0.16
322
0.10
125
0.09
365
0.11
472
0.12
463
0.12
479
0.06
197
0.05
125
Any-RAFTtwo views0.10
148
0.05
19
0.09
75
0.14
31
0.07
74
0.13
252
0.14
157
0.21
258
0.15
164
0.11
160
0.12
166
0.12
198
0.09
173
0.12
195
0.09
54
0.07
245
0.04
22
0.05
25
0.04
37
0.06
197
0.05
125
test_5two views0.14
316
0.12
420
0.08
33
0.20
416
0.10
346
0.14
284
0.29
525
0.21
258
0.24
330
0.18
347
0.28
411
0.11
181
0.15
342
0.12
195
0.13
283
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.08
343
0.08
326
0.07
285
iRaft-Stereo_5wtwo views0.12
257
0.09
318
0.12
190
0.19
360
0.08
130
0.09
84
0.12
66
0.21
258
0.21
290
0.19
363
0.14
194
0.11
181
0.09
173
0.20
415
0.16
364
0.05
28
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.06
205
UDGNettwo views0.14
316
0.13
449
0.16
355
0.17
220
0.10
346
0.12
213
0.16
290
0.21
258
0.27
375
0.20
386
0.20
290
0.16
286
0.13
299
0.16
322
0.13
283
0.10
406
0.06
313
0.09
365
0.07
278
0.06
197
0.07
285
ddtwo views0.15
360
0.16
479
0.16
355
0.19
360
0.09
244
0.15
310
0.18
369
0.21
258
0.25
351
0.23
428
0.20
290
0.21
355
0.09
173
0.21
432
0.16
364
0.10
406
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.06
205
dadtwo views0.17
403
0.20
508
0.20
429
0.16
146
0.11
395
0.20
418
0.18
369
0.21
258
0.28
389
0.30
489
0.24
342
0.29
447
0.13
299
0.19
390
0.16
364
0.18
522
0.09
440
0.11
444
0.09
389
0.11
443
0.07
285
IPLGRtwo views0.11
191
0.09
318
0.16
355
0.18
302
0.08
130
0.12
213
0.17
324
0.21
258
0.24
330
0.11
160
0.12
166
0.11
181
0.08
146
0.12
195
0.12
242
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.04
16
0.04
42
LCNettwo views0.11
191
0.07
143
0.09
75
0.19
360
0.09
244
0.08
53
0.15
225
0.21
258
0.15
164
0.11
160
0.15
211
0.16
286
0.11
230
0.12
195
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.15
502
STrans-v2two views0.10
148
0.07
143
0.12
190
0.18
302
0.07
74
0.10
132
0.14
157
0.21
258
0.11
63
0.11
160
0.15
211
0.12
198
0.10
205
0.11
112
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.06
105
0.06
191
0.04
16
0.04
42
OMP-Stereotwo views0.11
191
0.06
59
0.14
270
0.18
302
0.08
130
0.09
84
0.12
66
0.21
258
0.21
290
0.13
225
0.14
194
0.11
181
0.12
261
0.11
112
0.13
283
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.04
42
FTStereotwo views0.12
257
0.06
59
0.14
270
0.18
302
0.09
244
0.07
30
0.15
225
0.21
258
0.18
237
0.12
198
0.24
342
0.12
198
0.12
261
0.13
240
0.13
283
0.05
28
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.10
420
DRafttwo views0.12
257
0.06
59
0.11
155
0.14
31
0.09
244
0.14
284
0.17
324
0.21
258
0.30
406
0.17
317
0.28
411
0.10
159
0.15
342
0.10
66
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.05
125
111two views0.10
148
0.06
59
0.12
190
0.15
72
0.07
74
0.10
132
0.14
157
0.21
258
0.23
314
0.11
160
0.12
166
0.14
243
0.11
230
0.13
240
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.04
37
0.05
102
0.05
125
GwcNet-RSSMtwo views0.14
316
0.07
143
0.12
190
0.15
72
0.08
130
0.15
310
0.20
429
0.21
258
0.27
375
0.18
347
0.27
397
0.22
373
0.16
368
0.14
266
0.15
348
0.10
406
0.05
188
0.07
200
0.09
389
0.07
263
0.07
285
z-ln-s-rtwo views0.17
403
0.10
376
0.40
512
0.19
360
0.08
130
0.17
361
0.18
369
0.22
280
0.33
427
0.18
347
0.40
490
0.22
373
0.17
391
0.20
415
0.23
457
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.05
125
DFGA-Nettwo views0.13
282
0.11
402
0.18
406
0.17
220
0.10
346
0.12
213
0.13
108
0.22
280
0.25
351
0.16
301
0.16
223
0.13
223
0.12
261
0.16
322
0.14
320
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.05
102
0.05
125
FACV-RUCAtwo views0.13
282
0.11
402
0.12
190
0.19
360
0.12
426
0.15
310
0.15
225
0.22
280
0.20
275
0.15
273
0.16
223
0.14
243
0.16
368
0.14
266
0.13
283
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.06
191
0.10
420
0.08
349
CBFPSMtwo views0.14
316
0.06
59
0.26
464
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.15
225
0.22
280
0.23
314
0.20
386
0.27
397
0.24
397
0.16
368
0.16
322
0.18
397
0.06
118
0.06
313
0.06
105
0.07
278
0.07
263
0.07
285
Anonymous_2two views0.22
462
0.17
490
0.28
476
0.15
72
0.16
497
0.32
508
0.22
456
0.22
280
0.17
211
0.23
428
0.24
342
0.26
421
0.27
483
0.27
475
0.23
457
0.22
538
0.25
544
0.17
510
0.17
518
0.17
518
0.17
521
xtwo views0.13
282
0.07
143
0.14
270
0.14
31
0.08
130
0.18
380
0.14
157
0.22
280
0.20
275
0.15
273
0.19
278
0.19
334
0.17
391
0.18
375
0.18
397
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.07
285
RAFT+CT+SAtwo views0.13
282
0.11
402
0.09
75
0.19
360
0.09
244
0.15
310
0.28
516
0.22
280
0.22
304
0.15
273
0.26
388
0.10
159
0.10
205
0.11
112
0.12
242
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.08
343
0.07
263
0.06
205
Sa-1000two views0.12
257
0.08
242
0.08
33
0.18
302
0.08
130
0.14
284
0.22
456
0.22
280
0.18
237
0.15
273
0.20
290
0.17
306
0.11
230
0.10
66
0.10
125
0.06
118
0.05
188
0.09
365
0.09
389
0.05
102
0.05
125
IIG-Stereotwo views0.11
191
0.06
59
0.13
235
0.17
220
0.08
130
0.11
178
0.12
66
0.22
280
0.17
211
0.14
246
0.17
244
0.11
181
0.12
261
0.12
195
0.12
242
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.04
42
KYRafttwo views0.11
191
0.07
143
0.10
114
0.19
360
0.09
244
0.08
53
0.15
225
0.22
280
0.12
90
0.13
225
0.16
223
0.20
346
0.10
205
0.12
195
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.08
343
0.06
197
0.16
513
Prome-Stereotwo views0.11
191
0.06
59
0.10
114
0.18
302
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.22
280
0.13
122
0.12
198
0.17
244
0.13
223
0.08
146
0.12
195
0.10
125
0.05
28
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.09
393
EDNetEfficientorigintwo views7.91
584
0.31
538
153.02
600
0.19
360
0.09
244
0.21
435
0.16
290
0.22
280
0.59
532
0.72
552
0.67
543
0.42
517
0.50
545
0.24
465
0.39
538
0.08
306
0.07
385
0.08
284
0.07
278
0.12
458
0.10
420
FENettwo views0.13
282
0.08
242
0.12
190
0.16
146
0.08
130
0.14
284
0.15
225
0.22
280
0.23
314
0.17
317
0.23
330
0.16
286
0.12
261
0.14
266
0.15
348
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.08
343
0.07
263
0.07
285
ACVNettwo views0.15
360
0.09
318
0.15
321
0.13
13
0.12
426
0.14
284
0.20
429
0.22
280
0.33
427
0.17
317
0.26
388
0.21
355
0.16
368
0.17
354
0.21
436
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.08
326
0.06
205
GANet-RSSMtwo views0.14
316
0.07
143
0.13
235
0.13
13
0.08
130
0.14
284
0.17
324
0.22
280
0.21
290
0.17
317
0.24
342
0.23
391
0.15
342
0.16
322
0.15
348
0.10
406
0.06
313
0.07
200
0.08
343
0.08
326
0.07
285
CFNet-ftpermissivetwo views0.14
316
0.07
143
0.15
321
0.12
4
0.09
244
0.16
340
0.18
369
0.22
280
0.24
330
0.17
317
0.26
388
0.24
397
0.14
324
0.16
322
0.14
320
0.11
435
0.06
313
0.08
284
0.09
389
0.09
388
0.08
349
BEATNet_4xtwo views0.12
257
0.08
242
0.14
270
0.18
302
0.07
74
0.15
310
0.07
3
0.22
280
0.18
237
0.16
301
0.19
278
0.18
320
0.14
324
0.16
322
0.15
348
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.05
113
0.06
197
0.06
205
CFNet_RVCtwo views0.14
316
0.07
143
0.15
321
0.12
4
0.09
244
0.16
340
0.18
369
0.22
280
0.24
330
0.17
317
0.26
388
0.24
397
0.14
324
0.16
322
0.14
320
0.11
435
0.06
313
0.08
284
0.09
389
0.09
388
0.08
349
LE_ROBtwo views0.50
546
0.07
143
0.14
270
0.15
72
0.08
130
0.24
461
0.16
290
0.22
280
1.81
579
4.63
582
0.67
543
0.47
531
0.44
540
0.20
415
0.29
509
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.08
326
0.06
205
DN-CSS_ROBtwo views0.13
282
0.13
449
0.16
355
0.18
302
0.10
346
0.16
340
0.08
7
0.22
280
0.18
237
0.17
317
0.22
321
0.13
223
0.13
299
0.12
195
0.13
283
0.05
28
0.05
188
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.06
205
AIO-test2two views0.10
148
0.08
242
0.10
114
0.23
481
0.08
130
0.11
178
0.10
29
0.23
300
0.23
314
0.08
66
0.09
92
0.08
102
0.05
11
0.10
66
0.08
17
0.06
118
0.05
188
0.08
284
0.09
389
0.05
102
0.05
125
rvit_0105_4two views0.14
316
0.09
318
0.17
383
0.17
220
0.10
346
0.12
213
0.19
408
0.23
300
0.27
375
0.14
246
0.20
290
0.17
306
0.13
299
0.17
354
0.13
283
0.15
500
0.11
472
0.11
444
0.10
428
0.09
388
0.06
205
ACV-stereotwo views0.15
360
0.10
376
0.28
476
0.18
302
0.12
426
0.14
284
0.12
66
0.23
300
0.21
290
0.19
363
0.23
330
0.22
373
0.15
342
0.23
456
0.17
379
0.07
245
0.06
313
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.07
285
AIO-Stereo-zeroshotpermissivetwo views0.11
191
0.05
19
0.11
155
0.15
72
0.13
449
0.13
252
0.16
290
0.23
300
0.17
211
0.10
131
0.12
166
0.10
159
0.07
110
0.11
112
0.09
54
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.08
349
DispNOtwo views0.14
316
0.08
242
0.17
383
0.19
360
0.12
426
0.11
178
0.21
446
0.23
300
0.29
396
0.17
317
0.23
330
0.18
320
0.17
391
0.15
288
0.15
348
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.08
343
0.07
263
0.06
205
CoDeXtwo views0.12
257
0.07
143
0.12
190
0.17
220
0.08
130
0.12
213
0.15
225
0.23
300
0.27
375
0.13
225
0.17
244
0.16
286
0.11
230
0.14
266
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.05
125
ACVNet-DCAtwo views0.10
148
0.08
242
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.15
225
0.23
300
0.16
192
0.09
97
0.09
92
0.06
18
0.06
36
0.10
66
0.07
1
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.07
263
0.07
285
1test111two views0.11
191
0.08
242
0.12
190
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.15
225
0.23
300
0.16
192
0.09
97
0.09
92
0.06
18
0.06
36
0.15
288
0.16
364
0.06
118
0.04
22
0.06
105
0.05
113
0.07
263
0.07
285
DLNR_Zeroshot_testpermissivetwo views10.40
588
1.82
580
19.49
595
120.77
600
13.11
593
0.06
10
0.13
108
0.23
300
0.10
37
0.07
33
0.10
121
0.09
127
0.06
36
0.10
66
0.09
54
0.13
483
0.04
22
0.06
105
0.04
37
51.54
600
0.04
42
TestStereo1two views0.13
282
0.08
242
0.08
33
0.19
360
0.08
130
0.18
380
0.29
525
0.23
300
0.16
192
0.17
317
0.20
290
0.16
286
0.10
205
0.12
195
0.13
283
0.06
118
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.05
102
0.05
125
qqqtwo views0.13
282
0.09
318
0.15
321
0.16
146
0.08
130
0.13
252
0.15
225
0.23
300
0.16
192
0.15
273
0.19
278
0.16
286
0.16
368
0.15
288
0.16
364
0.07
245
0.06
313
0.08
284
0.08
343
0.07
263
0.07
285
SA-5Ktwo views0.13
282
0.08
242
0.08
33
0.19
360
0.08
130
0.18
380
0.29
525
0.23
300
0.16
192
0.17
317
0.20
290
0.16
286
0.10
205
0.12
195
0.13
283
0.06
118
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.05
102
0.05
125
SAtwo views0.12
257
0.09
318
0.08
33
0.18
302
0.08
130
0.12
213
0.24
479
0.23
300
0.18
237
0.17
317
0.27
397
0.14
243
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.05
28
0.05
188
0.09
365
0.08
343
0.05
102
0.04
42
AACVNettwo views0.16
383
0.08
242
0.14
270
0.15
72
0.10
346
0.18
380
0.15
225
0.23
300
0.24
330
0.27
462
0.27
397
0.28
439
0.17
391
0.19
390
0.16
364
0.09
365
0.07
385
0.09
365
0.07
278
0.10
420
0.09
393
NF-Stereotwo views0.11
191
0.07
143
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.10
132
0.14
157
0.23
300
0.19
252
0.12
198
0.17
244
0.12
198
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.12
459
OCTAStereotwo views0.11
191
0.07
143
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.10
132
0.14
157
0.23
300
0.19
252
0.12
198
0.17
244
0.12
198
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.12
459
RE-Stereotwo views0.11
191
0.07
143
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.10
132
0.14
157
0.23
300
0.19
252
0.12
198
0.17
244
0.12
198
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.12
459
TVStereotwo views0.11
191
0.07
143
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.10
132
0.14
157
0.23
300
0.19
252
0.12
198
0.17
244
0.12
198
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.12
459
GMM-Stereotwo views0.11
191
0.07
143
0.10
114
0.18
302
0.09
244
0.08
53
0.15
225
0.23
300
0.16
192
0.11
160
0.15
211
0.13
223
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.05
28
0.04
22
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.09
393
DMCAtwo views0.14
316
0.09
318
0.16
355
0.19
360
0.09
244
0.15
310
0.17
324
0.23
300
0.27
375
0.14
246
0.19
278
0.17
306
0.18
405
0.15
288
0.17
379
0.10
406
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.09
388
0.10
420
R-Stereo Traintwo views0.10
148
0.06
59
0.10
114
0.17
220
0.08
130
0.11
178
0.14
157
0.23
300
0.11
63
0.12
198
0.19
278
0.11
181
0.08
146
0.09
35
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.05
125
RAFT-Stereopermissivetwo views0.10
148
0.06
59
0.10
114
0.17
220
0.08
130
0.11
178
0.14
157
0.23
300
0.11
63
0.12
198
0.19
278
0.11
181
0.08
146
0.09
35
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.05
102
0.05
125
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MM-Stereo_test3two views0.10
148
0.07
143
0.07
8
0.18
302
0.07
74
0.12
213
0.19
408
0.24
322
0.19
252
0.06
11
0.10
121
0.08
102
0.06
36
0.11
112
0.08
17
0.06
118
0.06
313
0.07
200
0.05
113
0.05
102
0.04
42
rvit_0105_5two views0.14
316
0.09
318
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.23
467
0.24
322
0.27
375
0.14
246
0.15
211
0.18
320
0.12
261
0.17
354
0.14
320
0.14
496
0.11
472
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.06
205
CAS++two views0.11
191
0.07
143
0.11
155
0.14
31
0.09
244
0.12
213
0.14
157
0.24
322
0.14
147
0.11
160
0.09
92
0.11
181
0.07
110
0.14
266
0.09
54
0.11
435
0.09
440
0.09
365
0.07
278
0.07
263
0.08
349
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gwcnet-sptwo views0.14
316
0.07
143
0.12
190
0.18
302
0.09
244
0.16
340
0.17
324
0.24
322
0.24
330
0.18
347
0.24
342
0.15
272
0.16
368
0.15
288
0.15
348
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.08
343
0.08
326
0.07
285
scenettwo views0.14
316
0.07
143
0.12
190
0.18
302
0.09
244
0.16
340
0.17
324
0.24
322
0.24
330
0.18
347
0.24
342
0.15
272
0.16
368
0.15
288
0.15
348
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.08
343
0.08
326
0.07
285
ToySttwo views0.17
403
0.11
402
0.18
406
0.17
220
0.11
395
0.16
340
0.25
494
0.24
322
0.33
427
0.19
363
0.24
342
0.26
421
0.24
460
0.19
390
0.20
416
0.07
245
0.08
411
0.09
365
0.10
428
0.09
388
0.08
349
ssnettwo views0.14
316
0.07
143
0.12
190
0.18
302
0.09
244
0.16
340
0.17
324
0.24
322
0.24
330
0.18
347
0.24
342
0.15
272
0.16
368
0.15
288
0.15
348
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.08
343
0.08
326
0.07
285
PSM-softLosstwo views0.12
257
0.07
143
0.15
321
0.17
220
0.09
244
0.08
53
0.13
108
0.24
322
0.17
211
0.14
246
0.19
278
0.13
223
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.12
459
KMStereotwo views0.12
257
0.07
143
0.15
321
0.17
220
0.09
244
0.08
53
0.13
108
0.24
322
0.17
211
0.14
246
0.19
278
0.13
223
0.11
230
0.11
112
0.11
193
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.12
459
IRAFT_RVCtwo views0.12
257
0.08
242
0.16
355
0.19
360
0.08
130
0.07
30
0.15
225
0.24
322
0.23
314
0.14
246
0.14
194
0.15
272
0.12
261
0.12
195
0.10
125
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.06
191
0.06
197
0.06
205
raft+_RVCtwo views0.11
191
0.07
143
0.09
75
0.16
146
0.07
74
0.10
132
0.11
49
0.24
322
0.20
275
0.12
198
0.15
211
0.12
198
0.08
146
0.12
195
0.13
283
0.07
245
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.05
125
ac_64two views0.16
383
0.08
242
0.15
321
0.18
302
0.10
346
0.22
443
0.18
369
0.24
322
0.21
290
0.18
347
0.24
342
0.29
447
0.18
405
0.19
390
0.22
445
0.09
365
0.07
385
0.08
284
0.09
389
0.07
263
0.06
205
PSMNet-RSSMtwo views0.14
316
0.07
143
0.13
235
0.15
72
0.08
130
0.13
252
0.16
290
0.24
322
0.24
330
0.16
301
0.28
411
0.22
373
0.14
324
0.15
288
0.13
283
0.11
435
0.06
313
0.09
365
0.12
479
0.08
326
0.07
285
SuperBtwo views0.20
441
0.10
376
0.56
535
0.16
146
0.09
244
0.18
380
0.18
369
0.24
322
0.50
513
0.26
456
0.39
484
0.17
306
0.21
437
0.22
445
0.21
436
0.08
306
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.12
458
0.10
420
UCFNet_RVCtwo views0.14
316
0.08
242
0.13
235
0.11
1
0.10
346
0.20
418
0.10
29
0.24
322
0.22
304
0.17
317
0.20
290
0.23
391
0.15
342
0.17
354
0.15
348
0.12
460
0.07
385
0.10
413
0.13
489
0.11
443
0.10
420
pmcnntwo views0.15
360
0.07
143
0.19
417
0.15
72
0.07
74
0.20
418
0.15
225
0.24
322
0.26
365
0.21
400
0.34
457
0.28
439
0.18
405
0.18
375
0.17
379
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.07
263
0.06
205
G2L-ROBtwo views0.13
282
0.06
59
0.13
235
0.13
13
0.08
130
0.14
284
0.16
290
0.25
338
0.18
237
0.19
363
0.18
269
0.20
346
0.14
324
0.17
354
0.16
364
0.08
306
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.08
326
0.09
393
DDVStwo views0.15
360
0.10
376
0.21
437
0.16
146
0.12
426
0.15
310
0.14
157
0.25
338
0.19
252
0.18
347
0.29
423
0.27
429
0.12
261
0.19
390
0.15
348
0.09
365
0.06
313
0.09
365
0.07
278
0.11
443
0.11
446
rvit_0105_3two views0.15
360
0.09
318
0.14
270
0.19
360
0.12
426
0.15
310
0.25
494
0.25
338
0.29
396
0.15
273
0.17
244
0.20
346
0.13
299
0.17
354
0.14
320
0.13
483
0.11
472
0.12
463
0.14
492
0.07
263
0.06
205
test_sample6two views0.14
316
0.08
242
0.13
235
0.16
146
0.08
130
0.17
361
0.19
408
0.25
338
0.17
211
0.17
317
0.27
397
0.19
334
0.14
324
0.15
288
0.13
283
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.08
326
0.08
349
test_sample5two views0.14
316
0.08
242
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.18
380
0.18
369
0.25
338
0.17
211
0.17
317
0.27
397
0.18
320
0.14
324
0.16
322
0.13
283
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.08
326
0.08
349
DualNettwo views0.14
316
0.08
242
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.18
380
0.18
369
0.25
338
0.17
211
0.17
317
0.27
397
0.18
320
0.14
324
0.16
322
0.13
283
0.08
306
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.08
326
0.08
349
SDNRtwo views0.19
429
0.08
242
0.19
417
0.16
146
0.12
426
0.77
563
0.14
157
0.25
338
0.32
420
0.19
363
0.24
342
0.19
334
0.13
299
0.19
390
0.15
348
0.16
516
0.18
524
0.14
490
0.11
460
0.08
326
0.11
446
fast-acv-fttwo views0.18
417
0.11
402
0.19
417
0.19
360
0.12
426
0.24
461
0.21
446
0.25
338
0.34
439
0.22
416
0.34
457
0.27
429
0.20
433
0.21
432
0.23
457
0.09
365
0.09
440
0.08
284
0.10
428
0.08
326
0.07
285
IERtwo views0.14
316
0.07
143
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.16
290
0.25
338
0.26
365
0.18
347
0.25
371
0.17
306
0.20
433
0.16
322
0.14
320
0.08
306
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.08
326
0.07
285
CSP-Nettwo views0.16
383
0.09
318
0.14
270
0.16
146
0.09
244
0.19
403
0.17
324
0.25
338
0.32
420
0.25
450
0.30
429
0.24
397
0.15
342
0.21
432
0.18
397
0.09
365
0.06
313
0.07
200
0.07
278
0.08
326
0.07
285
ICVPtwo views0.15
360
0.09
318
0.12
190
0.22
460
0.09
244
0.17
361
0.21
446
0.25
338
0.23
314
0.18
347
0.30
429
0.26
421
0.18
405
0.17
354
0.14
320
0.09
365
0.07
385
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.07
285
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNettwo views0.17
403
0.09
318
0.16
355
0.20
416
0.11
395
0.27
492
0.20
429
0.25
338
0.41
478
0.22
416
0.30
429
0.21
355
0.20
433
0.17
354
0.20
416
0.06
118
0.06
313
0.07
200
0.07
278
0.08
326
0.07
285
acv_fttwo views0.15
360
0.09
318
0.15
321
0.19
360
0.10
346
0.16
340
0.17
324
0.25
338
0.33
427
0.19
363
0.26
388
0.21
355
0.17
391
0.17
354
0.18
397
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.08
326
0.06
205
hitnet-ftcopylefttwo views0.18
417
0.09
318
0.17
383
0.14
31
0.09
244
0.26
482
0.20
429
0.25
338
0.26
365
0.24
437
0.32
441
0.31
469
0.22
446
0.24
465
0.21
436
0.12
460
0.07
385
0.10
413
0.08
343
0.12
458
0.11
446
DMCA-RVCcopylefttwo views0.17
403
0.10
376
0.15
321
0.24
490
0.11
395
0.18
380
0.18
369
0.25
338
0.24
330
0.21
400
0.26
388
0.25
411
0.27
483
0.18
375
0.20
416
0.12
460
0.08
411
0.13
478
0.10
428
0.10
420
0.08
349
FADNet-RVC-Resampletwo views0.16
383
0.11
402
0.31
489
0.22
460
0.11
395
0.19
403
0.14
157
0.25
338
0.24
330
0.24
437
0.27
397
0.20
346
0.15
342
0.16
322
0.15
348
0.07
245
0.08
411
0.12
463
0.10
428
0.09
388
0.10
420
RPtwo views0.21
453
0.13
449
0.21
437
0.23
481
0.11
395
0.21
435
0.20
429
0.25
338
0.44
495
0.21
400
0.38
476
0.36
493
0.24
460
0.27
475
0.25
480
0.11
435
0.12
486
0.13
478
0.12
479
0.12
458
0.14
495
iResNetv2_ROBtwo views0.14
316
0.08
242
0.15
321
0.16
146
0.08
130
0.16
340
0.12
66
0.25
338
0.35
448
0.21
400
0.29
423
0.24
397
0.13
299
0.14
266
0.14
320
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.04
37
0.09
388
0.08
349
coex_refinementtwo views0.14
316
0.07
143
0.12
190
0.17
220
0.10
346
0.15
310
0.15
225
0.26
356
0.29
396
0.18
347
0.20
290
0.22
373
0.17
391
0.16
322
0.18
397
0.08
306
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.09
388
0.08
349
test_sample4two views0.14
316
0.08
242
0.14
270
0.15
72
0.08
130
0.19
403
0.18
369
0.26
356
0.17
211
0.16
301
0.25
371
0.18
320
0.14
324
0.16
322
0.13
283
0.08
306
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.08
326
0.08
349
test_sample3two views0.14
316
0.08
242
0.15
321
0.14
31
0.09
244
0.19
403
0.17
324
0.26
356
0.18
237
0.16
301
0.22
321
0.19
334
0.15
342
0.17
354
0.13
283
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.06
191
0.09
388
0.08
349
SMFormertwo views0.14
316
0.07
143
0.17
383
0.14
31
0.08
130
0.16
340
0.17
324
0.26
356
0.27
375
0.19
363
0.20
290
0.18
320
0.15
342
0.15
288
0.17
379
0.08
306
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.07
263
0.06
205
ttatwo views0.14
316
0.07
143
0.17
383
0.14
31
0.08
130
0.16
340
0.17
324
0.26
356
0.27
375
0.19
363
0.20
290
0.18
320
0.15
342
0.15
288
0.17
379
0.08
306
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.06
197
0.06
205
qqq1two views0.13
282
0.07
143
0.17
383
0.14
31
0.08
130
0.16
340
0.17
324
0.26
356
0.27
375
0.19
363
0.20
290
0.18
320
0.15
342
0.15
288
0.11
193
0.08
306
0.05
188
0.05
25
0.05
113
0.06
197
0.06
205
fff1two views0.13
282
0.07
143
0.17
383
0.14
31
0.08
130
0.16
340
0.17
324
0.26
356
0.27
375
0.19
363
0.20
290
0.18
320
0.15
342
0.15
288
0.11
193
0.08
306
0.05
188
0.05
25
0.05
113
0.06
197
0.06
205
Wz-Net-LNSev-Reftwo views0.18
417
0.09
318
0.29
484
0.15
72
0.10
346
0.22
443
0.20
429
0.26
356
0.39
469
0.25
450
0.42
507
0.24
397
0.15
342
0.20
415
0.19
410
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.10
420
0.09
393
CRFU-Nettwo views0.16
383
0.08
242
0.14
270
0.17
220
0.09
244
0.19
403
0.14
157
0.26
356
0.20
275
0.28
477
0.27
397
0.29
447
0.17
391
0.19
390
0.17
379
0.09
365
0.09
440
0.07
200
0.07
278
0.08
326
0.08
349
PSMNet-ADLtwo views0.15
360
0.12
420
0.13
235
0.22
460
0.09
244
0.13
252
0.20
429
0.26
356
0.23
314
0.18
347
0.20
290
0.24
397
0.16
368
0.18
375
0.17
379
0.08
306
0.08
411
0.08
284
0.11
460
0.08
326
0.07
285
PFNettwo views0.12
257
0.06
59
0.17
383
0.17
220
0.08
130
0.09
84
0.15
225
0.26
356
0.20
275
0.16
301
0.16
223
0.14
243
0.11
230
0.12
195
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.07
200
0.06
191
0.05
102
0.05
125
sAnonymous2two views0.13
282
0.12
420
0.24
456
0.20
416
0.12
426
0.17
361
0.13
108
0.26
356
0.21
290
0.11
160
0.11
153
0.13
223
0.08
146
0.10
66
0.10
125
0.09
365
0.05
188
0.08
284
0.06
191
0.15
504
0.10
420
CroCo_RVCtwo views0.13
282
0.12
420
0.24
456
0.20
416
0.12
426
0.17
361
0.13
108
0.26
356
0.21
290
0.11
160
0.11
153
0.13
223
0.08
146
0.10
66
0.10
125
0.09
365
0.05
188
0.08
284
0.06
191
0.15
504
0.10
420
HCRNettwo views0.16
383
0.24
522
0.12
190
0.35
537
0.11
395
0.15
310
0.17
324
0.26
356
0.22
304
0.19
363
0.24
342
0.21
355
0.14
324
0.15
288
0.13
283
0.11
435
0.07
385
0.11
444
0.10
428
0.09
388
0.07
285
RAFT + AFFtwo views0.13
282
0.07
143
0.20
429
0.20
416
0.10
346
0.14
284
0.24
479
0.26
356
0.20
275
0.11
160
0.10
121
0.12
198
0.10
205
0.15
288
0.12
242
0.07
245
0.06
313
0.09
365
0.08
343
0.06
197
0.08
349
FADNet_RVCtwo views0.16
383
0.14
461
0.40
512
0.20
416
0.11
395
0.13
252
0.13
108
0.26
356
0.22
304
0.21
400
0.23
330
0.20
346
0.17
391
0.14
266
0.16
364
0.08
306
0.08
411
0.12
463
0.09
389
0.11
443
0.10
420
FADNet-RVCtwo views0.20
441
0.20
508
0.38
509
0.21
445
0.16
497
0.20
418
0.15
225
0.26
356
0.26
365
0.26
456
0.32
441
0.26
421
0.21
437
0.22
445
0.19
410
0.12
460
0.13
499
0.12
463
0.14
492
0.13
476
0.18
524
AANet_RVCtwo views0.16
383
0.10
376
0.10
114
0.18
302
0.09
244
0.18
380
0.19
408
0.26
356
0.31
413
0.22
416
0.35
461
0.21
355
0.21
437
0.22
445
0.16
364
0.06
118
0.05
188
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.06
205
StereoDRNet-Refinedtwo views0.17
403
0.12
420
0.15
321
0.20
416
0.09
244
0.18
380
0.18
369
0.26
356
0.23
314
0.26
456
0.40
490
0.22
373
0.17
391
0.21
432
0.20
416
0.08
306
0.05
188
0.09
365
0.10
428
0.07
263
0.07
285
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROBtwo views0.19
429
0.13
449
0.17
383
0.16
146
0.11
395
0.15
310
0.13
108
0.26
356
0.28
389
0.27
462
0.30
429
0.27
429
0.24
460
0.23
456
0.16
364
0.15
500
0.17
522
0.22
528
0.20
524
0.10
420
0.11
446
iResNet_ROBtwo views0.14
316
0.07
143
0.13
235
0.14
31
0.07
74
0.18
380
0.14
157
0.26
356
0.31
413
0.22
416
0.25
371
0.23
391
0.15
342
0.15
288
0.13
283
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.04
37
0.08
326
0.08
349
FSDtwo views0.22
529
0.25
472
0.25
494
0.27
377
0.26
365
0.25
450
0.26
388
0.25
411
0.27
483
0.27
475
0.24
470
0.21
533
0.20
530
0.27
535
0.26
536
0.25
537
G2L-Stereotwo views0.14
316
0.07
143
0.13
235
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.12
66
0.27
377
0.22
304
0.16
301
0.27
397
0.21
355
0.13
299
0.17
354
0.18
397
0.09
365
0.08
411
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.07
285
TCMNettwo views0.19
429
0.12
420
0.19
417
0.20
416
0.18
518
0.20
418
0.24
479
0.27
377
0.36
452
0.23
428
0.26
388
0.25
411
0.19
421
0.19
390
0.23
457
0.13
483
0.11
472
0.11
444
0.12
479
0.13
476
0.12
459
DualNet (step1)two views0.16
383
0.12
420
0.20
429
0.12
4
0.14
469
0.17
361
0.13
108
0.27
377
0.23
314
0.20
386
0.20
290
0.24
397
0.19
421
0.16
322
0.16
364
0.15
500
0.06
313
0.14
490
0.14
492
0.14
489
0.12
459
test_sample9two views0.18
417
0.12
420
0.20
429
0.12
4
0.14
469
0.17
361
0.13
108
0.27
377
0.23
314
0.20
386
0.20
290
0.24
397
0.19
421
0.19
390
0.17
379
0.15
500
0.30
548
0.14
490
0.14
492
0.14
489
0.12
459
test_sample7two views0.15
360
0.10
376
0.16
355
0.14
31
0.11
395
0.16
340
0.16
290
0.27
377
0.23
314
0.20
386
0.20
290
0.24
397
0.19
421
0.16
322
0.16
364
0.12
460
0.06
313
0.10
413
0.09
389
0.10
420
0.10
420
MyStereo05two views0.13
282
0.07
143
0.10
114
0.17
220
0.09
244
0.13
252
0.18
369
0.27
377
0.35
448
0.17
317
0.14
194
0.15
272
0.11
230
0.15
288
0.13
283
0.06
118
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.06
197
0.06
205
mmxtwo views0.14
316
0.09
318
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.17
361
0.17
324
0.27
377
0.25
351
0.15
273
0.25
371
0.19
334
0.13
299
0.14
266
0.20
416
0.08
306
0.06
313
0.09
365
0.08
343
0.08
326
0.08
349
ttttwo views0.14
316
0.08
242
0.14
270
0.15
72
0.08
130
0.15
310
0.18
369
0.27
377
0.29
396
0.16
301
0.24
342
0.17
306
0.13
299
0.13
240
0.14
320
0.11
435
0.08
411
0.09
365
0.08
343
0.09
388
0.08
349
xxxcopylefttwo views0.14
316
0.09
318
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.17
361
0.17
324
0.27
377
0.25
351
0.15
273
0.25
371
0.19
334
0.13
299
0.14
266
0.20
416
0.08
306
0.06
313
0.09
365
0.08
343
0.08
326
0.08
349
coex-fttwo views3.30
577
0.34
541
59.09
599
0.18
302
0.13
449
0.26
482
0.22
456
0.27
377
0.72
550
1.90
580
0.70
547
0.44
522
0.45
541
0.29
493
0.41
544
0.09
365
0.09
440
0.12
463
0.09
389
0.14
489
0.13
478
iinet-ftwo views0.16
383
0.06
59
0.45
519
0.14
31
0.10
346
0.21
435
0.14
157
0.27
377
0.23
314
0.21
400
0.24
342
0.21
355
0.15
342
0.18
375
0.21
436
0.09
365
0.07
385
0.07
200
0.06
191
0.09
388
0.10
420
DAStwo views0.15
360
0.08
242
0.18
406
0.19
360
0.10
346
0.19
403
0.17
324
0.27
377
0.29
396
0.18
347
0.25
371
0.21
355
0.15
342
0.16
322
0.12
242
0.08
306
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.07
285
SepStereotwo views0.15
360
0.08
242
0.18
406
0.19
360
0.10
346
0.19
403
0.17
324
0.27
377
0.29
396
0.18
347
0.25
371
0.21
355
0.15
342
0.25
470
0.12
242
0.08
306
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.07
285
LMCR-Stereopermissivemany views0.15
360
0.08
242
0.13
235
0.21
445
0.09
244
0.17
361
0.20
429
0.27
377
0.19
252
0.24
437
0.24
342
0.23
391
0.17
391
0.20
415
0.17
379
0.07
245
0.06
313
0.08
284
0.06
191
0.10
420
0.08
349
CFNet_pseudotwo views0.14
316
0.08
242
0.15
321
0.16
146
0.09
244
0.13
252
0.14
157
0.27
377
0.34
439
0.14
246
0.21
311
0.22
373
0.13
299
0.18
375
0.14
320
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.06
191
0.07
263
0.07
285
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.14
316
0.08
242
0.11
155
0.15
72
0.08
130
0.15
310
0.15
225
0.27
377
0.29
396
0.19
363
0.21
311
0.29
447
0.14
324
0.17
354
0.13
283
0.06
118
0.06
313
0.06
105
0.06
191
0.07
263
0.06
205
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANettwo views0.21
453
0.15
471
0.28
476
0.25
501
0.13
449
0.22
443
0.19
408
0.27
377
0.27
375
0.28
477
0.32
441
0.35
491
0.31
509
0.31
497
0.23
457
0.11
435
0.09
440
0.11
444
0.10
428
0.13
476
0.11
446
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ccs_robtwo views0.14
316
0.08
242
0.15
321
0.16
146
0.09
244
0.12
213
0.14
157
0.27
377
0.34
439
0.14
246
0.21
311
0.22
373
0.13
299
0.18
375
0.14
320
0.07
245
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.07
263
0.07
285
DISCOtwo views0.19
429
0.09
318
0.22
443
0.17
220
0.10
346
0.25
472
0.18
369
0.27
377
0.44
495
0.22
416
0.31
437
0.33
481
0.26
475
0.28
487
0.28
506
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.07
278
0.09
388
0.09
393
w-ln-seven-2two views0.20
441
0.14
461
0.37
508
0.22
460
0.12
426
0.20
418
0.21
446
0.28
397
0.37
459
0.25
450
0.37
470
0.27
429
0.22
446
0.21
432
0.23
457
0.08
306
0.08
411
0.09
365
0.09
389
0.10
420
0.09
393
HBP-ISPtwo views0.18
417
0.13
449
0.16
355
0.15
72
0.11
395
0.08
53
0.13
108
0.28
397
0.29
396
0.22
416
0.33
453
0.21
355
0.25
469
0.23
456
0.17
379
0.14
496
0.16
517
0.21
524
0.17
518
0.10
420
0.08
349
raft_robusttwo views0.13
282
0.10
376
0.07
8
0.18
302
0.08
130
0.13
252
0.24
479
0.28
397
0.33
427
0.20
386
0.19
278
0.14
243
0.10
205
0.11
112
0.12
242
0.05
28
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.05
102
0.04
42
Anonymous3two views0.16
383
0.13
449
0.33
495
0.26
506
0.14
469
0.27
492
0.17
324
0.28
397
0.28
389
0.15
273
0.17
244
0.14
243
0.10
205
0.15
288
0.12
242
0.08
306
0.08
411
0.08
284
0.08
343
0.08
326
0.11
446
GEStwo views0.14
316
0.08
242
0.16
355
0.15
72
0.10
346
0.13
252
0.13
108
0.28
397
0.25
351
0.16
301
0.23
330
0.18
320
0.13
299
0.16
322
0.13
283
0.08
306
0.07
385
0.07
200
0.06
191
0.08
326
0.09
393
test_xeamplepermissivetwo views0.15
360
0.06
59
0.13
235
0.14
31
0.08
130
0.21
435
0.20
429
0.28
397
0.20
275
0.16
301
0.29
423
0.19
334
0.16
368
0.15
288
0.26
491
0.09
365
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.07
285
SFCPSMtwo views0.13
282
0.07
143
0.14
270
0.17
220
0.09
244
0.15
310
0.16
290
0.28
397
0.27
375
0.14
246
0.17
244
0.12
198
0.13
299
0.14
266
0.11
193
0.08
306
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.06
205
UPFNettwo views0.16
383
0.08
242
0.12
190
0.20
416
0.12
426
0.20
418
0.23
467
0.28
397
0.26
365
0.17
317
0.24
342
0.22
373
0.19
421
0.19
390
0.21
436
0.09
365
0.07
385
0.08
284
0.09
389
0.08
326
0.06
205
DSFCAtwo views0.16
383
0.09
318
0.14
270
0.16
146
0.10
346
0.20
418
0.19
408
0.28
397
0.31
413
0.23
428
0.24
342
0.22
373
0.15
342
0.19
390
0.20
416
0.10
406
0.07
385
0.09
365
0.09
389
0.08
326
0.08
349
CFNettwo views0.15
360
0.10
376
0.17
383
0.17
220
0.08
130
0.18
380
0.09
18
0.28
397
0.25
351
0.19
363
0.24
342
0.24
397
0.17
391
0.17
354
0.14
320
0.08
306
0.06
313
0.09
365
0.10
428
0.07
263
0.06
205
HSMtwo views0.15
360
0.08
242
0.14
270
0.16
146
0.09
244
0.16
340
0.14
157
0.28
397
0.25
351
0.19
363
0.23
330
0.37
498
0.16
368
0.20
415
0.15
348
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.07
263
0.06
205
MyStereo04two views0.13
282
0.07
143
0.10
114
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.18
369
0.29
408
0.38
466
0.17
317
0.14
194
0.16
286
0.10
205
0.15
288
0.13
283
0.06
118
0.05
188
0.08
284
0.07
278
0.06
197
0.06
205
GMStereo_Zeroshotpermissivetwo views0.16
383
0.13
449
0.24
456
0.20
416
0.10
346
0.17
361
0.13
108
0.29
408
0.25
351
0.23
428
0.32
441
0.25
411
0.11
230
0.19
390
0.14
320
0.09
365
0.06
313
0.11
444
0.06
191
0.12
458
0.08
349
SQANettwo views0.23
478
0.23
519
0.30
487
0.30
530
0.19
521
0.27
492
0.13
108
0.29
408
0.33
427
0.24
437
0.37
470
0.31
469
0.22
446
0.27
475
0.23
457
0.15
500
0.10
460
0.21
524
0.16
511
0.21
526
0.15
502
PCWNet_CMDtwo views0.14
316
0.08
242
0.15
321
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.14
157
0.29
408
0.36
452
0.14
246
0.20
290
0.21
355
0.12
261
0.17
354
0.13
283
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.07
285
psmgtwo views0.14
316
0.09
318
0.14
270
0.17
220
0.10
346
0.15
310
0.17
324
0.29
408
0.19
252
0.17
317
0.21
311
0.25
411
0.16
368
0.15
288
0.14
320
0.08
306
0.06
313
0.08
284
0.08
343
0.07
263
0.06
205
DDUNettwo views0.22
462
0.17
490
0.21
437
0.22
460
0.15
487
0.25
472
0.24
479
0.29
408
0.30
406
0.31
495
0.36
464
0.33
481
0.25
469
0.24
465
0.20
416
0.18
522
0.13
499
0.17
510
0.11
460
0.16
511
0.16
513
STTStereotwo views0.18
417
0.12
420
0.27
471
0.20
416
0.11
395
0.16
340
0.21
446
0.29
408
0.23
314
0.21
400
0.30
429
0.29
447
0.18
405
0.20
415
0.19
410
0.12
460
0.11
472
0.11
444
0.14
492
0.09
388
0.08
349
G-Nettwo views0.24
485
0.16
479
0.36
504
0.22
460
0.16
497
0.51
540
0.23
467
0.29
408
0.34
439
0.36
511
0.38
476
0.31
469
0.29
501
0.27
475
0.26
491
0.11
435
0.09
440
0.12
463
0.09
389
0.16
511
0.13
478
ADCLtwo views0.24
485
0.11
402
0.47
524
0.22
460
0.12
426
0.34
517
0.29
525
0.29
408
0.56
526
0.24
437
0.46
514
0.30
456
0.30
505
0.29
493
0.29
509
0.08
306
0.07
385
0.09
365
0.09
389
0.10
420
0.10
420
RASNettwo views0.14
316
0.07
143
0.14
270
0.16
146
0.08
130
0.18
380
0.14
157
0.29
408
0.20
275
0.17
317
0.25
371
0.21
355
0.18
405
0.20
415
0.19
410
0.07
245
0.06
313
0.06
105
0.08
343
0.06
197
0.06
205
MSMDNettwo views0.14
316
0.08
242
0.15
321
0.17
220
0.09
244
0.14
284
0.14
157
0.29
408
0.36
452
0.14
246
0.21
311
0.21
355
0.12
261
0.17
354
0.14
320
0.07
245
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.07
263
0.07
285
PA-Nettwo views0.23
478
0.18
501
0.33
495
0.28
521
0.22
529
0.21
435
0.38
547
0.29
408
0.39
469
0.22
416
0.32
441
0.25
411
0.26
475
0.20
415
0.25
480
0.09
365
0.23
542
0.15
502
0.22
529
0.09
388
0.13
478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROBtwo views0.18
417
0.10
376
0.15
321
0.23
481
0.11
395
0.24
461
0.18
369
0.29
408
0.28
389
0.27
462
0.28
411
0.28
439
0.24
460
0.19
390
0.20
416
0.08
306
0.08
411
0.09
365
0.09
389
0.07
263
0.07
285
CBMVpermissivetwo views0.19
429
0.14
461
0.17
383
0.18
302
0.10
346
0.20
418
0.11
49
0.29
408
0.30
406
0.29
485
0.30
429
0.30
456
0.23
454
0.27
475
0.19
410
0.13
483
0.15
514
0.17
510
0.16
511
0.10
420
0.10
420
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G2L-Stereo_testtwo views0.14
316
0.07
143
0.11
155
0.13
13
0.08
130
0.12
213
0.16
290
0.30
422
0.28
389
0.20
386
0.23
330
0.20
346
0.16
368
0.17
354
0.18
397
0.07
245
0.05
188
0.05
25
0.05
113
0.07
263
0.06
205
ISRNettwo views0.18
417
0.08
242
0.19
417
0.19
360
0.13
449
0.15
310
0.12
66
0.30
422
0.32
420
0.21
400
0.25
371
0.27
429
0.17
391
0.17
354
0.20
416
0.20
529
0.08
411
0.14
490
0.14
492
0.14
489
0.17
521
ITSA-stereotwo views0.15
360
0.10
376
0.14
270
0.19
360
0.08
130
0.12
213
0.14
157
0.30
422
0.49
510
0.17
317
0.19
278
0.22
373
0.15
342
0.17
354
0.16
364
0.10
406
0.06
313
0.08
284
0.08
343
0.08
326
0.08
349
rvit_stereo_0075_2two views0.17
403
0.12
420
0.25
461
0.23
481
0.16
497
0.13
252
0.10
29
0.30
422
0.27
375
0.20
386
0.28
411
0.22
373
0.15
342
0.18
375
0.13
283
0.16
516
0.10
460
0.17
510
0.10
428
0.10
420
0.09
393
CFNet_ucstwo views0.15
360
0.08
242
0.16
355
0.16
146
0.11
395
0.14
284
0.14
157
0.30
422
0.34
439
0.16
301
0.24
342
0.23
391
0.14
324
0.18
375
0.15
348
0.09
365
0.06
313
0.08
284
0.07
278
0.09
388
0.09
393
GwcNet-ADLtwo views0.13
282
0.08
242
0.14
270
0.20
416
0.09
244
0.11
178
0.20
429
0.30
422
0.24
330
0.13
225
0.14
194
0.18
320
0.14
324
0.13
240
0.14
320
0.07
245
0.05
188
0.06
105
0.05
113
0.07
263
0.06
205
GANet-ADLtwo views0.13
282
0.07
143
0.15
321
0.17
220
0.10
346
0.18
380
0.15
225
0.30
422
0.20
275
0.13
225
0.18
269
0.19
334
0.12
261
0.16
322
0.13
283
0.08
306
0.06
313
0.06
105
0.05
113
0.07
263
0.08
349
222two views0.16
383
0.07
143
0.14
270
0.14
31
0.08
130
0.24
461
0.18
369
0.30
422
0.20
275
0.17
317
0.28
411
0.17
306
0.16
368
0.15
288
0.40
541
0.10
406
0.05
188
0.07
200
0.06
191
0.07
263
0.08
349
delettwo views0.17
403
0.08
242
0.17
383
0.19
360
0.11
395
0.20
418
0.21
446
0.30
422
0.37
459
0.17
317
0.26
388
0.19
334
0.19
421
0.19
390
0.21
436
0.08
306
0.08
411
0.09
365
0.11
460
0.06
197
0.06
205
NOSS_ROBtwo views0.19
429
0.12
420
0.18
406
0.16
146
0.12
426
0.15
310
0.12
66
0.30
422
0.32
420
0.20
386
0.22
321
0.27
429
0.23
454
0.21
432
0.16
364
0.16
516
0.18
524
0.23
529
0.21
526
0.12
458
0.13
478
rvit_105_1two views0.19
429
0.11
402
0.25
461
0.21
445
0.16
497
0.21
435
0.27
510
0.31
432
0.41
478
0.19
363
0.20
290
0.22
373
0.17
391
0.19
390
0.17
379
0.12
460
0.12
486
0.13
478
0.15
507
0.08
326
0.07
285
test_sample8two views0.19
429
0.12
420
0.20
429
0.12
4
0.14
469
0.17
361
0.13
108
0.31
432
0.21
290
0.27
462
0.22
321
0.36
493
0.25
469
0.19
390
0.17
379
0.15
500
0.30
548
0.14
490
0.14
492
0.14
489
0.12
459
1111xtwo views0.15
360
0.08
242
0.12
190
0.18
302
0.07
74
0.18
380
0.25
494
0.31
432
0.24
330
0.17
317
0.24
342
0.26
421
0.15
342
0.13
240
0.23
457
0.07
245
0.07
385
0.08
284
0.09
389
0.07
263
0.06
205
SACVNettwo views0.18
417
0.12
420
0.14
270
0.17
220
0.13
449
0.22
443
0.18
369
0.31
432
0.30
406
0.23
428
0.31
437
0.30
456
0.22
446
0.22
445
0.17
379
0.11
435
0.08
411
0.10
413
0.10
428
0.12
458
0.14
495
ADLNet2two views0.16
383
0.09
318
0.13
235
0.16
146
0.09
244
0.20
418
0.16
290
0.31
432
0.39
469
0.16
301
0.20
290
0.20
346
0.18
405
0.21
432
0.22
445
0.08
306
0.06
313
0.07
200
0.07
278
0.09
388
0.07
285
xxxxtwo views0.15
360
0.07
143
0.14
270
0.14
31
0.08
130
0.23
456
0.18
369
0.31
432
0.19
252
0.14
246
0.28
411
0.22
373
0.14
324
0.15
288
0.26
491
0.09
365
0.05
188
0.07
200
0.07
278
0.08
326
0.07
285
HGLStereotwo views0.17
403
0.08
242
0.19
417
0.17
220
0.12
426
0.18
380
0.18
369
0.31
432
0.32
420
0.21
400
0.32
441
0.25
411
0.18
405
0.19
390
0.20
416
0.09
365
0.09
440
0.07
200
0.07
278
0.09
388
0.10
420
FADNettwo views0.21
453
0.22
518
0.36
504
0.18
302
0.17
512
0.24
461
0.13
108
0.31
432
0.31
413
0.23
428
0.25
371
0.27
429
0.21
437
0.19
390
0.15
348
0.13
483
0.15
514
0.12
463
0.15
507
0.16
511
0.18
524
ADCP+two views0.20
441
0.10
376
0.33
495
0.20
416
0.12
426
0.22
443
0.26
503
0.31
432
0.34
439
0.26
456
0.37
470
0.22
373
0.22
446
0.27
475
0.27
499
0.09
365
0.06
313
0.08
284
0.08
343
0.09
388
0.10
420
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.17
403
0.10
376
0.22
443
0.20
416
0.10
346
0.15
310
0.18
369
0.31
432
0.25
351
0.21
400
0.30
429
0.25
411
0.17
391
0.21
432
0.20
416
0.09
365
0.06
313
0.08
284
0.08
343
0.07
263
0.08
349
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ETE_ROBtwo views0.23
478
0.17
490
0.22
443
0.25
501
0.13
449
0.26
482
0.29
525
0.31
432
0.36
452
0.28
477
0.36
464
0.45
524
0.26
475
0.27
475
0.26
491
0.11
435
0.08
411
0.12
463
0.09
389
0.14
489
0.13
478
YMNettwo views0.20
441
0.12
420
0.19
417
0.20
416
0.14
469
0.26
482
0.23
467
0.32
443
0.34
439
0.27
462
0.34
457
0.30
456
0.18
405
0.18
375
0.22
445
0.10
406
0.13
499
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.09
393
YMNet_1two views0.20
441
0.12
420
0.19
417
0.20
416
0.14
469
0.26
482
0.23
467
0.32
443
0.34
439
0.27
462
0.34
457
0.30
456
0.18
405
0.18
375
0.22
445
0.10
406
0.13
499
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.09
393
LL-Strereotwo views0.13
282
0.09
318
0.11
155
0.20
416
0.10
346
0.11
178
0.18
369
0.32
443
0.24
330
0.15
273
0.15
211
0.14
243
0.13
299
0.19
390
0.11
193
0.06
118
0.04
22
0.09
365
0.08
343
0.04
16
0.05
125
Wz-Net-LNSevtwo views0.22
462
0.16
479
0.38
509
0.21
445
0.13
449
0.25
472
0.23
467
0.32
443
0.43
490
0.30
489
0.41
501
0.31
469
0.18
405
0.22
445
0.25
480
0.10
406
0.09
440
0.08
284
0.08
343
0.12
458
0.11
446
GEStereo_RVCtwo views0.17
403
0.12
420
0.15
321
0.22
460
0.11
395
0.19
403
0.17
324
0.32
443
0.48
504
0.20
386
0.25
371
0.17
306
0.13
299
0.21
432
0.16
364
0.10
406
0.06
313
0.08
284
0.07
278
0.09
388
0.08
349
ADLNettwo views0.16
383
0.08
242
0.15
321
0.16
146
0.10
346
0.16
340
0.17
324
0.32
443
0.27
375
0.22
416
0.27
397
0.24
397
0.16
368
0.18
375
0.21
436
0.10
406
0.06
313
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.09
393
FINETtwo views0.21
453
0.18
501
0.26
464
0.18
302
0.16
497
0.23
456
0.23
467
0.32
443
0.48
504
0.25
450
0.32
441
0.22
373
0.22
446
0.22
445
0.17
379
0.18
522
0.16
517
0.11
444
0.10
428
0.15
504
0.13
478
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.30
520
0.24
522
0.29
484
0.36
539
0.16
497
0.34
517
0.30
532
0.32
443
0.42
485
0.40
521
0.46
514
0.38
502
0.31
509
0.34
510
0.28
506
0.19
527
0.20
530
0.26
532
0.29
543
0.18
521
0.19
529
S-Stereotwo views0.20
441
0.12
420
0.25
461
0.21
445
0.13
449
0.20
418
0.18
369
0.32
443
0.43
490
0.23
428
0.36
464
0.28
439
0.30
505
0.19
390
0.22
445
0.09
365
0.12
486
0.10
413
0.10
428
0.13
476
0.13
478
AF-Nettwo views0.22
462
0.17
490
0.17
383
0.26
506
0.13
449
0.25
472
0.24
479
0.32
443
0.50
513
0.25
450
0.33
453
0.38
502
0.26
475
0.28
487
0.25
480
0.11
435
0.10
460
0.16
508
0.11
460
0.11
443
0.10
420
RGCtwo views0.25
496
0.20
508
0.29
484
0.28
521
0.16
497
0.22
443
0.23
467
0.32
443
0.44
495
0.27
462
0.40
490
0.38
502
0.27
483
0.36
522
0.22
445
0.11
435
0.13
499
0.17
510
0.17
518
0.14
489
0.16
513
edge stereotwo views0.22
462
0.13
449
0.20
429
0.21
445
0.13
449
0.23
456
0.16
290
0.32
443
0.42
485
0.32
501
0.40
490
0.38
502
0.35
520
0.25
470
0.24
470
0.13
483
0.11
472
0.14
490
0.11
460
0.12
458
0.13
478
ADCReftwo views0.19
429
0.12
420
0.41
515
0.20
416
0.12
426
0.22
443
0.18
369
0.32
443
0.36
452
0.26
456
0.32
441
0.17
306
0.23
454
0.24
465
0.24
470
0.07
245
0.06
313
0.09
365
0.09
389
0.08
326
0.08
349
AnyNet_C32two views0.26
504
0.16
479
0.36
504
0.20
416
0.16
497
0.25
472
0.30
532
0.32
443
0.44
495
0.31
495
0.49
518
0.30
456
0.33
514
0.40
537
0.33
526
0.12
460
0.12
486
0.12
463
0.14
492
0.14
489
0.15
502
ADCPNettwo views0.25
496
0.16
479
0.61
540
0.21
445
0.15
487
0.35
525
0.25
494
0.32
443
0.35
448
0.30
489
0.40
490
0.36
493
0.28
493
0.28
487
0.32
522
0.12
460
0.10
460
0.11
444
0.12
479
0.14
489
0.13
478
AdaStereotwo views0.15
360
0.11
402
0.15
321
0.18
302
0.09
244
0.20
418
0.11
49
0.32
443
0.28
389
0.20
386
0.23
330
0.20
346
0.13
299
0.19
390
0.14
320
0.12
460
0.05
188
0.10
413
0.07
278
0.09
388
0.07
285
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.
DeepPruner_ROBtwo views0.16
383
0.11
402
0.15
321
0.17
220
0.10
346
0.17
361
0.15
225
0.32
443
0.21
290
0.19
363
0.21
311
0.22
373
0.18
405
0.20
415
0.15
348
0.13
483
0.09
440
0.09
365
0.09
389
0.11
443
0.10
420
PWC_ROBbinarytwo views0.21
453
0.16
479
0.26
464
0.18
302
0.11
395
0.22
443
0.13
108
0.32
443
0.49
510
0.30
489
0.40
490
0.32
478
0.24
460
0.31
497
0.22
445
0.10
406
0.07
385
0.11
444
0.08
343
0.11
443
0.10
420
WCMA_ROBtwo views0.24
485
0.11
402
0.22
443
0.17
220
0.14
469
0.32
508
0.15
225
0.32
443
0.32
420
0.38
516
0.53
524
0.40
514
0.34
518
0.34
510
0.25
480
0.11
435
0.12
486
0.12
463
0.10
428
0.14
489
0.14
495
ssnet_v2two views0.17
403
0.10
376
0.17
383
0.17
220
0.11
395
0.21
435
0.21
446
0.33
462
0.25
351
0.22
416
0.22
321
0.27
429
0.18
405
0.22
445
0.20
416
0.11
435
0.09
440
0.09
365
0.09
389
0.08
326
0.08
349
Wz-Net-MNSevtwo views0.22
462
0.13
449
0.31
489
0.20
416
0.14
469
0.36
526
0.24
479
0.33
462
0.44
495
0.28
477
0.40
490
0.38
502
0.19
421
0.24
465
0.25
480
0.09
365
0.07
385
0.09
365
0.09
389
0.12
458
0.10
420
UDGtwo views0.21
453
0.17
490
0.19
417
0.23
481
0.15
487
0.30
506
0.20
429
0.33
462
0.35
448
0.23
428
0.28
411
0.31
469
0.27
483
0.20
415
0.22
445
0.15
500
0.12
486
0.13
478
0.09
389
0.14
489
0.14
495
Syn2CoExtwo views0.21
453
0.16
479
0.27
471
0.29
528
0.14
469
0.26
482
0.20
429
0.33
462
0.31
413
0.28
477
0.36
464
0.27
429
0.25
469
0.19
390
0.24
470
0.16
516
0.12
486
0.14
490
0.11
460
0.09
388
0.08
349
UNettwo views0.17
403
0.09
318
0.18
406
0.19
360
0.12
426
0.27
492
0.19
408
0.33
462
0.29
396
0.21
400
0.24
342
0.23
391
0.19
421
0.19
390
0.18
397
0.07
245
0.06
313
0.08
284
0.07
278
0.08
326
0.06
205
NaN_ROBtwo views0.22
462
0.19
504
0.24
456
0.25
501
0.13
449
0.29
503
0.26
503
0.33
462
0.41
478
0.31
495
0.31
437
0.32
478
0.23
454
0.30
496
0.21
436
0.11
435
0.17
522
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.09
393
DispFullNettwo views0.27
506
0.21
514
0.65
543
0.28
521
0.16
497
0.26
482
0.17
324
0.33
462
0.58
531
0.27
462
0.38
476
0.43
520
0.23
454
0.38
529
0.23
457
0.12
460
0.06
313
0.19
521
0.11
460
0.21
526
0.15
502
PWCDC_ROBbinarytwo views0.20
441
0.13
449
0.22
443
0.24
490
0.11
395
0.19
403
0.15
225
0.33
462
0.54
522
0.29
485
0.50
522
0.21
355
0.15
342
0.27
475
0.20
416
0.11
435
0.09
440
0.10
413
0.08
343
0.11
443
0.09
393
SGM-Foresttwo views0.20
441
0.14
461
0.18
406
0.19
360
0.13
449
0.20
418
0.22
456
0.33
462
0.30
406
0.24
437
0.29
423
0.28
439
0.19
421
0.23
456
0.17
379
0.15
500
0.16
517
0.15
502
0.14
492
0.12
458
0.12
459
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
zh-sn7two views0.25
496
0.17
490
0.50
526
0.24
490
0.13
449
0.25
472
0.24
479
0.34
471
0.48
504
0.28
477
0.54
526
0.28
439
0.31
509
0.36
522
0.32
522
0.10
406
0.10
460
0.11
444
0.10
428
0.12
458
0.12
459
zh-mn7two views0.25
496
0.14
461
0.56
535
0.19
360
0.14
469
0.24
461
0.22
456
0.34
471
0.62
538
0.35
508
0.65
541
0.31
469
0.25
469
0.31
497
0.25
480
0.09
365
0.08
411
0.09
365
0.09
389
0.09
388
0.11
446
z-mn7two views0.24
485
0.14
461
0.45
519
0.19
360
0.13
449
0.28
499
0.25
494
0.34
471
0.62
538
0.27
462
0.56
533
0.29
447
0.24
460
0.32
504
0.25
480
0.08
306
0.08
411
0.08
284
0.08
343
0.10
420
0.10
420
BUStwo views0.14
316
0.09
318
0.14
270
0.22
460
0.10
346
0.19
403
0.14
157
0.34
471
0.19
252
0.17
317
0.22
321
0.16
286
0.13
299
0.15
288
0.13
283
0.08
306
0.06
313
0.10
413
0.09
389
0.07
263
0.07
285
BSDual-CNNtwo views0.15
360
0.09
318
0.14
270
0.22
460
0.10
346
0.14
284
0.15
225
0.34
471
0.19
252
0.17
317
0.22
321
0.25
411
0.16
368
0.15
288
0.14
320
0.08
306
0.06
313
0.10
413
0.09
389
0.07
263
0.07
285
hknettwo views0.15
360
0.11
402
0.13
235
0.22
460
0.11
395
0.14
284
0.15
225
0.34
471
0.25
351
0.17
317
0.22
321
0.22
373
0.18
405
0.17
354
0.12
242
0.07
245
0.06
313
0.10
413
0.09
389
0.07
263
0.07
285
psmorigintwo views0.25
496
0.15
471
0.34
503
0.17
220
0.13
449
0.23
456
0.14
157
0.34
471
0.33
427
0.41
525
0.55
528
0.41
516
0.37
524
0.34
510
0.27
499
0.11
435
0.15
514
0.11
444
0.11
460
0.12
458
0.16
513
FAT-Stereotwo views0.20
441
0.12
420
0.22
443
0.21
445
0.12
426
0.17
361
0.18
369
0.34
471
0.39
469
0.27
462
0.37
470
0.34
487
0.32
513
0.21
432
0.20
416
0.09
365
0.11
472
0.10
413
0.09
389
0.11
443
0.14
495
ADCMidtwo views0.25
496
0.15
471
0.40
512
0.20
416
0.14
469
0.25
472
0.26
503
0.34
471
0.38
466
0.36
511
0.44
512
0.34
487
0.40
530
0.35
516
0.33
526
0.10
406
0.09
440
0.11
444
0.11
460
0.13
476
0.12
459
CVANet_RVCtwo views0.18
417
0.10
376
0.14
270
0.21
445
0.10
346
0.18
380
0.17
324
0.34
471
0.33
427
0.22
416
0.31
437
0.28
439
0.18
405
0.23
456
0.17
379
0.12
460
0.08
411
0.12
463
0.11
460
0.09
388
0.07
285
PASMtwo views0.32
523
0.24
522
0.48
525
0.28
521
0.27
540
0.29
503
0.30
532
0.34
471
0.49
510
0.35
508
0.39
484
0.46
528
0.34
518
0.34
510
0.35
529
0.23
542
0.25
544
0.26
532
0.28
542
0.23
530
0.21
532
NCCL2two views0.23
478
0.15
471
0.17
383
0.34
535
0.18
518
0.24
461
0.23
467
0.34
471
0.28
389
0.31
495
0.38
476
0.38
502
0.28
493
0.23
456
0.24
470
0.15
500
0.12
486
0.18
519
0.21
526
0.13
476
0.13
478
XPNet_ROBtwo views0.22
462
0.11
402
0.19
417
0.22
460
0.13
449
0.22
443
0.19
408
0.34
471
0.40
475
0.30
489
0.39
484
0.39
510
0.26
475
0.26
472
0.28
506
0.15
500
0.10
460
0.10
413
0.10
428
0.13
476
0.12
459
MSMD_ROBtwo views0.31
521
0.26
528
0.26
464
0.24
490
0.21
527
0.34
517
0.25
494
0.34
471
0.39
469
0.40
521
0.69
545
0.45
524
0.40
530
0.34
510
0.27
499
0.20
529
0.19
527
0.26
532
0.25
535
0.23
530
0.22
534
SGM_RVCbinarytwo views0.23
478
0.12
420
0.15
321
0.15
72
0.09
244
0.33
514
0.18
369
0.34
471
0.31
413
0.44
532
0.37
470
0.53
539
0.35
520
0.35
516
0.24
470
0.13
483
0.13
499
0.13
478
0.13
489
0.10
420
0.11
446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seventwo views0.24
485
0.14
461
0.55
532
0.19
360
0.14
469
0.26
482
0.22
456
0.35
486
0.60
535
0.29
485
0.39
484
0.30
456
0.22
446
0.21
432
0.26
491
0.09
365
0.09
440
0.11
444
0.10
428
0.11
443
0.10
420
Wz-Net-TNSevtwo views0.29
514
0.20
508
0.65
543
0.19
360
0.15
487
0.38
530
0.27
510
0.35
486
0.55
523
0.34
507
0.42
507
0.45
524
0.38
525
0.32
504
0.30
514
0.12
460
0.13
499
0.10
413
0.12
479
0.15
504
0.14
495
DGSMNettwo views0.24
485
0.19
504
0.33
495
0.21
445
0.24
534
0.24
461
0.20
429
0.35
486
0.41
478
0.24
437
0.32
441
0.38
502
0.21
437
0.29
493
0.23
457
0.12
460
0.11
472
0.14
490
0.16
511
0.23
530
0.23
535
GwcNetcopylefttwo views0.20
441
0.13
449
0.19
417
0.18
302
0.12
426
0.24
461
0.19
408
0.35
486
0.43
490
0.20
386
0.32
441
0.33
481
0.20
433
0.22
445
0.24
470
0.11
435
0.09
440
0.09
365
0.09
389
0.09
388
0.10
420
stereogantwo views0.22
462
0.11
402
0.21
437
0.20
416
0.12
426
0.31
507
0.19
408
0.35
486
0.44
495
0.22
416
0.39
484
0.35
491
0.27
483
0.33
507
0.22
445
0.10
406
0.12
486
0.10
413
0.10
428
0.14
489
0.13
478
RTSCtwo views0.23
478
0.12
420
0.28
476
0.21
445
0.13
449
0.28
499
0.16
290
0.35
486
0.66
545
0.27
462
0.33
453
0.30
456
0.21
437
0.31
497
0.29
509
0.10
406
0.08
411
0.09
365
0.10
428
0.13
476
0.13
478
AnyNet_C01two views0.36
530
0.25
527
1.37
569
0.22
460
0.17
512
0.48
538
0.27
510
0.35
486
0.39
469
0.39
518
0.74
551
0.46
528
0.38
525
0.45
541
0.47
550
0.13
483
0.13
499
0.13
478
0.14
492
0.14
489
0.15
502
MultiAttentiontwo views0.29
514
0.08
242
0.14
270
0.19
360
0.12
426
1.45
578
1.33
579
0.36
493
0.37
459
0.19
363
0.21
311
0.24
397
0.11
230
0.38
529
0.18
397
0.06
118
0.05
188
0.08
284
0.08
343
0.10
420
0.09
393
XQCtwo views0.28
510
0.23
519
0.51
527
0.28
521
0.19
521
0.34
517
0.27
510
0.36
493
0.57
528
0.31
495
0.30
429
0.37
498
0.30
505
0.38
529
0.38
536
0.13
483
0.09
440
0.15
502
0.12
479
0.17
518
0.18
524
RTStwo views0.45
542
0.19
504
3.26
575
0.24
490
0.15
487
0.74
557
0.20
429
0.36
493
0.76
556
0.42
528
0.43
510
0.31
469
0.41
535
0.53
549
0.35
529
0.10
406
0.08
411
0.13
478
0.12
479
0.15
504
0.15
502
RTSAtwo views0.45
542
0.19
504
3.26
575
0.24
490
0.15
487
0.74
557
0.20
429
0.36
493
0.76
556
0.42
528
0.43
510
0.31
469
0.41
535
0.53
549
0.35
529
0.10
406
0.08
411
0.13
478
0.12
479
0.15
504
0.15
502
TDLMtwo views0.17
403
0.12
420
0.13
235
0.24
490
0.10
346
0.18
380
0.18
369
0.36
493
0.30
406
0.21
400
0.28
411
0.28
439
0.18
405
0.23
456
0.18
397
0.11
435
0.07
385
0.10
413
0.10
428
0.08
326
0.08
349
PS-NSSStwo views0.20
441
0.21
514
0.23
452
0.20
416
0.10
346
0.19
403
0.17
324
0.36
493
0.25
351
0.27
462
0.33
453
0.27
429
0.24
460
0.20
415
0.20
416
0.15
500
0.12
486
0.17
510
0.14
492
0.10
420
0.08
349
MSAF-DinoV2two views0.22
462
0.11
402
0.23
452
0.17
220
0.10
346
0.27
492
0.16
290
0.37
499
0.55
523
0.21
400
0.27
397
0.47
531
0.27
483
0.35
516
0.39
538
0.09
365
0.06
313
0.07
200
0.09
389
0.12
458
0.10
420
AASNettwo views0.16
383
0.08
242
0.12
190
0.19
360
0.09
244
0.18
380
0.15
225
0.37
499
0.37
459
0.19
363
0.23
330
0.20
346
0.16
368
0.17
354
0.20
416
0.10
406
0.08
411
0.08
284
0.07
278
0.09
388
0.09
393
pcwnet_v2two views0.19
429
0.10
376
0.26
464
0.17
220
0.14
469
0.18
380
0.15
225
0.37
499
0.46
502
0.19
363
0.24
342
0.21
355
0.19
421
0.20
415
0.19
410
0.13
483
0.10
460
0.10
413
0.10
428
0.11
443
0.13
478
psm_uptwo views0.18
417
0.10
376
0.18
406
0.20
416
0.11
395
0.17
361
0.19
408
0.37
499
0.34
439
0.21
400
0.28
411
0.29
447
0.24
460
0.20
415
0.22
445
0.09
365
0.10
460
0.11
444
0.11
460
0.08
326
0.08
349
Nwc_Nettwo views0.23
478
0.16
479
0.21
437
0.25
501
0.14
469
0.24
461
0.26
503
0.37
499
0.38
466
0.22
416
0.41
501
0.30
456
0.28
493
0.28
487
0.25
480
0.11
435
0.10
460
0.17
510
0.20
524
0.10
420
0.10
420
DeepPrunerFtwo views0.24
485
0.17
490
0.42
517
0.26
506
0.16
497
0.22
443
0.28
516
0.37
499
0.50
513
0.26
456
0.29
423
0.24
397
0.28
493
0.21
432
0.22
445
0.15
500
0.11
472
0.20
523
0.18
522
0.12
458
0.13
478
StereoDRNettwo views0.18
417
0.11
402
0.17
383
0.22
460
0.11
395
0.21
435
0.22
456
0.37
499
0.33
427
0.24
437
0.28
411
0.30
456
0.19
421
0.20
415
0.20
416
0.09
365
0.08
411
0.11
444
0.09
389
0.09
388
0.07
285
CSANtwo views0.29
514
0.24
522
0.27
471
0.34
535
0.19
521
0.33
514
0.42
551
0.37
499
0.50
513
0.38
516
0.40
490
0.44
522
0.33
514
0.28
487
0.30
514
0.20
529
0.16
517
0.19
521
0.19
523
0.14
489
0.15
502
Wz-Net-SNSevtwo views0.25
496
0.17
490
0.44
518
0.25
501
0.14
469
0.26
482
0.23
467
0.38
507
0.56
526
0.30
489
0.55
528
0.39
510
0.26
475
0.23
456
0.30
514
0.10
406
0.09
440
0.09
365
0.10
428
0.11
443
0.11
446
SHDtwo views0.26
504
0.15
471
0.30
487
0.24
490
0.18
518
0.22
443
0.15
225
0.38
507
0.71
549
0.32
501
0.41
501
0.36
493
0.28
493
0.32
504
0.29
509
0.12
460
0.11
472
0.14
490
0.13
489
0.16
511
0.20
530
RYNettwo views0.22
462
0.12
420
0.22
443
0.19
360
0.17
512
0.46
534
0.26
503
0.38
507
0.48
504
0.24
437
0.28
411
0.34
487
0.23
454
0.20
415
0.30
514
0.10
406
0.06
313
0.09
365
0.09
389
0.13
476
0.15
502
SANettwo views0.24
485
0.14
461
0.28
476
0.21
445
0.11
395
0.27
492
0.24
479
0.38
507
0.64
542
0.36
511
0.40
490
0.43
520
0.26
475
0.27
475
0.24
470
0.12
460
0.09
440
0.10
413
0.09
389
0.13
476
0.11
446
WZ-Nettwo views0.28
510
0.17
490
0.78
557
0.22
460
0.16
497
0.34
517
0.29
525
0.39
511
0.57
528
0.24
437
0.55
528
0.37
498
0.24
460
0.33
507
0.35
529
0.09
365
0.08
411
0.09
365
0.10
428
0.14
489
0.16
513
APVNettwo views0.22
462
0.12
420
0.19
417
0.18
302
0.14
469
0.32
508
0.31
538
0.39
511
0.32
420
0.27
462
0.40
490
0.30
456
0.29
501
0.26
472
0.25
480
0.11
435
0.12
486
0.11
444
0.14
492
0.12
458
0.12
459
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.22
462
0.21
514
0.24
456
0.26
506
0.11
395
0.23
456
0.14
157
0.39
511
0.24
330
0.32
501
0.36
464
0.30
456
0.21
437
0.19
390
0.21
436
0.17
521
0.14
508
0.21
524
0.16
511
0.12
458
0.12
459
DRN-Testtwo views0.19
429
0.11
402
0.20
429
0.22
460
0.10
346
0.22
443
0.22
456
0.39
511
0.37
459
0.24
437
0.32
441
0.26
421
0.21
437
0.22
445
0.24
470
0.11
435
0.07
385
0.11
444
0.10
428
0.09
388
0.07
285
FC-DCNN v2copylefttwo views0.33
526
0.27
529
0.28
476
0.26
506
0.23
532
0.37
527
0.28
516
0.40
515
0.43
490
0.45
533
0.56
533
0.51
535
0.40
530
0.37
527
0.29
509
0.21
533
0.20
530
0.27
535
0.26
536
0.25
537
0.24
536
NINENettwo views0.16
383
0.10
376
0.15
321
0.17
220
0.11
395
0.19
403
0.14
157
0.40
515
0.36
452
0.18
347
0.21
311
0.16
286
0.13
299
0.15
288
0.13
283
0.08
306
0.08
411
0.10
413
0.07
278
0.10
420
0.09
393
NCC-stereotwo views0.24
485
0.15
471
0.31
489
0.26
506
0.16
497
0.20
418
0.30
532
0.40
515
0.40
475
0.24
437
0.38
476
0.33
481
0.28
493
0.36
522
0.27
499
0.12
460
0.11
472
0.15
502
0.22
529
0.13
476
0.13
478
Abc-Nettwo views0.24
485
0.15
471
0.31
489
0.26
506
0.16
497
0.20
418
0.30
532
0.40
515
0.40
475
0.24
437
0.38
476
0.33
481
0.28
493
0.36
522
0.27
499
0.12
460
0.11
472
0.15
502
0.22
529
0.13
476
0.13
478
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNNcopylefttwo views0.33
526
0.27
529
0.28
476
0.26
506
0.23
532
0.37
527
0.28
516
0.40
515
0.43
490
0.45
533
0.55
528
0.51
535
0.40
530
0.37
527
0.30
514
0.21
533
0.20
530
0.27
535
0.26
536
0.25
537
0.24
536
MeshStereopermissivetwo views0.27
506
0.13
449
0.18
406
0.15
72
0.11
395
0.32
508
0.24
479
0.40
515
0.36
452
0.52
539
0.57
536
0.67
550
0.40
530
0.35
516
0.26
491
0.14
496
0.13
499
0.13
478
0.11
460
0.11
443
0.10
420
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otakutwo views0.39
532
0.37
544
0.52
528
0.44
546
0.28
541
0.58
544
0.24
479
0.41
521
0.62
538
0.40
521
0.49
518
0.46
528
0.33
514
0.40
537
0.32
522
0.30
547
0.30
548
0.39
549
0.33
548
0.29
544
0.28
544
ADCStwo views0.29
514
0.18
501
0.45
519
0.21
445
0.17
512
0.28
499
0.23
467
0.41
521
0.63
541
0.40
521
0.49
518
0.40
514
0.36
522
0.39
533
0.40
541
0.13
483
0.12
486
0.13
478
0.14
492
0.16
511
0.16
513
GANettwo views0.21
453
0.12
420
0.21
437
0.24
490
0.13
449
0.22
443
0.22
456
0.41
521
0.26
365
0.31
495
0.42
507
0.37
498
0.28
493
0.23
456
0.22
445
0.10
406
0.12
486
0.10
413
0.09
389
0.10
420
0.08
349
SGM-ForestMtwo views0.32
523
0.12
420
0.16
355
0.16
146
0.11
395
0.39
531
0.19
408
0.41
521
0.50
513
0.52
539
0.54
526
1.32
569
0.42
538
0.40
537
0.27
499
0.14
496
0.16
517
0.16
508
0.16
511
0.12
458
0.12
459
FBW_ROBtwo views0.24
485
0.17
490
0.22
443
0.26
506
0.14
469
0.25
472
0.22
456
0.41
521
0.41
478
0.41
525
0.41
501
0.42
517
0.27
483
0.31
497
0.23
457
0.09
365
0.14
508
0.14
490
0.12
479
0.11
443
0.09
393
PSMNet-RUCAtwo views0.27
506
0.33
540
0.41
515
0.36
539
0.32
547
0.18
380
0.19
408
0.42
526
0.30
406
0.33
505
0.41
501
0.39
510
0.25
469
0.31
497
0.20
416
0.18
522
0.10
460
0.25
531
0.15
507
0.21
526
0.16
513
FCDSN-DCtwo views0.33
526
0.28
533
0.28
476
0.30
530
0.24
534
0.39
531
0.28
516
0.42
526
0.42
485
0.43
531
0.53
524
0.51
535
0.41
535
0.36
522
0.30
514
0.21
533
0.20
530
0.27
535
0.26
536
0.25
537
0.24
536
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSMtwo views0.33
526
0.20
508
0.58
538
0.26
506
0.60
564
0.34
517
0.25
494
0.42
526
0.48
504
0.45
533
0.58
538
0.42
517
0.36
522
0.35
516
0.25
480
0.12
460
0.20
530
0.14
490
0.16
511
0.19
524
0.33
550
LALA_ROBtwo views0.25
496
0.16
479
0.22
443
0.26
506
0.17
512
0.27
492
0.27
510
0.42
526
0.37
459
0.33
505
0.38
476
0.51
535
0.26
475
0.28
487
0.27
499
0.16
516
0.09
440
0.12
463
0.11
460
0.13
476
0.12
459
MDST_ROBtwo views0.22
462
0.10
376
0.17
383
0.18
302
0.11
395
0.37
527
0.19
408
0.43
530
0.41
478
0.39
518
0.39
484
0.29
447
0.21
437
0.26
472
0.18
397
0.11
435
0.10
460
0.14
490
0.11
460
0.10
420
0.08
349
PSMNet_ROBtwo views0.21
453
0.11
402
0.15
321
0.27
518
0.15
487
0.24
461
0.35
542
0.43
530
0.37
459
0.27
462
0.32
441
0.32
478
0.22
446
0.21
432
0.26
491
0.12
460
0.08
411
0.13
478
0.11
460
0.09
388
0.09
393
GASNettwo views0.22
462
0.23
519
0.33
495
0.26
506
0.17
512
0.26
482
0.16
290
0.44
532
0.42
485
0.27
462
0.24
342
0.30
456
0.15
342
0.27
475
0.18
397
0.12
460
0.08
411
0.12
463
0.11
460
0.16
511
0.07
285
NVstereo2Dtwo views0.19
429
0.10
376
0.15
321
0.17
220
0.15
487
0.28
499
0.23
467
0.44
532
0.42
485
0.15
273
0.27
397
0.25
411
0.19
421
0.22
445
0.17
379
0.09
365
0.06
313
0.10
413
0.08
343
0.15
504
0.09
393
PDISCO_ROBtwo views0.27
506
0.16
479
0.26
464
0.28
521
0.20
524
0.32
508
0.26
503
0.44
532
0.57
528
0.28
477
0.40
490
0.45
524
0.29
501
0.33
507
0.34
528
0.12
460
0.09
440
0.17
510
0.16
511
0.17
518
0.13
478
ccnettwo views0.29
514
0.28
533
0.23
452
0.20
416
0.28
541
0.41
533
0.21
446
0.45
535
0.33
427
0.36
511
0.46
514
0.36
493
0.30
505
0.39
533
0.42
545
0.23
542
0.14
508
0.21
524
0.17
518
0.23
530
0.18
524
CC-Net-ROBtwo views0.28
510
0.31
538
0.36
504
0.29
528
0.15
487
0.25
472
0.19
408
0.45
535
0.33
427
0.39
518
0.37
470
0.39
510
0.31
509
0.27
475
0.26
491
0.24
544
0.19
527
0.30
545
0.23
533
0.18
521
0.15
502
Ntrotwo views0.40
535
0.40
546
0.53
529
0.46
550
0.30
545
0.65
550
0.24
479
0.46
537
0.68
547
0.41
525
0.49
518
0.48
533
0.42
538
0.39
533
0.31
521
0.32
548
0.28
546
0.37
548
0.30
545
0.32
549
0.29
545
SAMSARAtwo views0.40
535
0.28
533
0.33
495
0.55
553
0.39
548
0.82
564
1.23
578
0.47
538
0.51
520
0.36
511
0.35
461
0.55
541
0.39
527
0.38
529
0.39
538
0.15
500
0.20
530
0.15
502
0.14
492
0.23
530
0.20
530
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.31
521
0.34
541
0.27
471
0.35
537
0.16
497
0.32
508
0.41
548
0.48
539
0.51
520
0.35
508
0.35
461
0.34
487
0.33
514
0.39
533
0.32
522
0.27
546
0.20
530
0.29
543
0.15
507
0.18
521
0.17
521
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
NVStereoNet_ROBtwo views0.46
545
0.36
543
0.46
523
0.41
544
0.28
541
0.34
517
0.34
541
0.48
539
0.60
535
0.72
552
0.93
560
0.70
553
0.66
557
0.47
542
0.60
559
0.22
538
0.33
551
0.34
547
0.34
550
0.30
545
0.30
547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet-4btwo views0.39
532
0.53
551
0.55
532
0.45
547
0.24
534
0.47
536
0.18
369
0.49
541
0.64
542
0.42
528
0.45
513
0.60
543
0.27
483
0.34
510
0.24
470
0.33
549
0.14
508
0.48
552
0.42
552
0.30
545
0.26
543
ELAS_RVCcopylefttwo views0.41
537
0.29
536
0.33
495
0.28
521
0.24
534
0.54
542
0.36
543
0.49
541
0.59
532
0.72
552
0.74
551
0.65
548
0.54
547
0.54
551
0.40
541
0.22
538
0.20
530
0.27
535
0.26
536
0.26
542
0.25
541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAScopylefttwo views0.41
537
0.29
536
0.33
495
0.27
518
0.24
534
0.60
547
0.36
543
0.50
543
0.50
513
0.71
550
0.79
555
0.67
550
0.54
547
0.51
545
0.42
545
0.22
538
0.20
530
0.27
535
0.26
536
0.26
542
0.25
541
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNettwo views0.28
510
0.16
479
0.31
489
0.18
302
0.13
449
0.54
542
0.42
551
0.51
544
0.67
546
0.29
485
0.38
476
0.38
502
0.29
501
0.31
497
0.23
457
0.11
435
0.10
460
0.11
444
0.08
343
0.20
525
0.16
513
MFN_U_SF_RVCtwo views0.32
523
0.21
514
0.55
532
0.30
530
0.15
487
0.34
517
0.17
324
0.52
545
0.46
502
0.46
536
0.55
528
0.59
542
0.39
527
0.35
516
0.37
534
0.15
500
0.14
508
0.18
519
0.21
526
0.16
511
0.15
502
PVDtwo views0.39
532
0.20
508
0.39
511
0.31
534
0.22
529
0.29
503
0.43
553
0.52
545
0.96
563
0.55
542
0.79
555
0.53
539
0.59
553
0.52
547
0.38
536
0.19
527
0.14
508
0.17
510
0.14
492
0.24
536
0.31
548
MSC_U_SF_DS_RVCtwo views0.43
539
0.39
545
0.54
530
0.40
542
0.20
524
0.64
549
0.32
540
0.53
547
0.72
550
0.71
550
0.72
548
0.61
544
0.54
547
0.51
545
0.46
549
0.20
529
0.19
527
0.29
543
0.30
545
0.23
530
0.18
524
BEATNet-Init1two views0.52
547
0.27
529
0.62
541
0.30
530
0.21
527
0.76
561
0.29
525
0.54
548
0.65
544
0.86
561
0.95
562
2.07
578
0.62
556
0.56
553
0.42
545
0.18
522
0.18
524
0.23
529
0.22
529
0.22
529
0.21
532
MANEtwo views0.45
542
0.27
529
0.27
471
0.27
518
0.24
534
0.47
536
0.31
538
0.55
549
0.59
532
0.72
552
1.13
571
1.15
563
0.61
554
0.52
547
0.37
534
0.21
533
0.20
530
0.27
535
0.31
547
0.25
537
0.24
536
anonymitytwo views0.53
548
0.58
553
0.65
543
0.41
544
0.61
565
0.53
541
0.41
548
0.56
550
0.41
478
0.55
542
0.50
522
0.49
534
0.55
550
0.58
554
0.50
555
0.58
562
0.50
565
0.51
554
0.51
559
0.51
553
0.57
560
SGM+DAISYtwo views0.56
550
0.57
552
0.65
543
0.40
542
0.54
557
0.66
552
0.49
555
0.56
550
0.45
501
0.66
546
0.69
545
0.67
550
0.56
551
0.63
556
0.56
557
0.59
563
0.48
561
0.50
553
0.50
558
0.52
554
0.58
561
ACVNet_1two views0.44
540
0.49
550
0.60
539
0.45
547
0.28
541
0.49
539
0.27
510
0.57
552
0.72
550
0.62
545
0.58
538
0.74
554
0.49
544
0.50
544
0.35
529
0.26
545
0.24
543
0.39
549
0.29
543
0.31
548
0.24
536
Consistency-Rafttwo views0.44
540
0.40
546
0.45
519
0.37
541
0.43
552
0.46
534
0.41
548
0.57
552
0.55
523
0.32
501
0.73
549
0.33
481
0.48
543
0.42
540
0.49
552
0.39
551
0.35
552
0.45
551
0.51
559
0.42
551
0.29
545
RainbowNettwo views0.54
549
0.61
555
0.70
555
0.57
554
0.43
552
0.65
550
0.37
546
0.60
554
0.87
560
0.50
538
0.66
542
0.64
546
0.47
542
0.49
543
0.43
548
0.47
557
0.48
561
0.52
556
0.41
551
0.52
554
0.40
555
SPS-STEREOcopylefttwo views0.57
551
0.58
553
0.65
543
0.45
547
0.55
559
0.62
548
0.44
554
0.62
555
0.50
513
0.68
548
0.64
540
0.66
549
0.57
552
0.61
555
0.60
559
0.62
565
0.47
560
0.51
554
0.49
556
0.55
558
0.58
561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_retwo views0.64
552
0.66
559
0.65
543
0.51
551
0.69
569
0.69
553
0.57
561
0.64
556
0.73
554
0.60
544
0.73
549
0.62
545
0.67
558
0.65
557
0.60
559
0.66
567
0.58
574
0.63
558
0.59
562
0.68
565
0.69
570
MADNet+two views0.75
559
0.71
561
3.70
578
0.66
556
0.41
550
0.98
569
0.97
576
0.69
557
0.73
554
0.52
539
0.57
536
0.64
546
0.68
559
0.86
567
1.01
575
0.34
550
0.36
553
0.28
542
0.23
533
0.36
550
0.31
548
JetBluetwo views0.71
556
0.45
549
1.14
567
0.51
551
0.47
554
2.02
579
0.64
565
0.75
558
0.70
548
0.69
549
0.77
554
1.22
565
0.83
564
1.03
575
1.01
575
0.40
552
0.28
546
0.33
546
0.33
548
0.30
545
0.34
551
UNDER WATER-64two views0.95
568
0.94
570
1.43
571
0.87
567
0.56
560
1.18
577
0.87
573
0.77
559
0.94
562
1.04
568
0.85
557
1.58
576
1.21
578
0.94
572
0.96
573
0.87
574
0.57
573
1.03
574
0.88
575
0.78
571
0.73
571
UNDER WATERtwo views0.97
569
0.97
572
1.42
570
0.99
571
0.70
572
1.12
576
0.84
572
0.80
560
1.08
564
1.01
567
0.90
558
1.55
575
1.22
579
1.03
575
1.00
574
0.78
572
0.53
568
1.02
573
0.87
574
0.80
572
0.74
572
TorneroNet-64two views0.76
560
0.72
562
0.74
556
0.78
561
0.58
563
0.91
568
0.56
560
0.84
561
1.29
569
0.66
546
0.90
558
1.40
571
0.75
561
0.85
566
0.67
565
0.49
558
0.46
556
0.72
562
0.59
562
0.67
564
0.53
559
PWCKtwo views0.71
556
0.94
570
0.95
564
0.76
559
0.31
546
0.74
557
0.36
543
0.90
562
0.90
561
0.96
565
0.75
553
0.95
558
0.61
554
0.87
568
0.66
562
0.72
568
0.46
556
0.75
563
0.49
556
0.69
567
0.44
557
IMH-64-1two views0.65
553
0.61
555
0.68
551
0.71
557
0.51
555
0.59
545
0.49
555
0.91
563
0.85
558
0.74
556
1.02
564
0.81
555
0.78
562
0.79
560
0.49
552
0.42
553
0.46
556
0.71
560
0.47
554
0.52
554
0.39
553
IMH-64two views0.65
553
0.61
555
0.68
551
0.71
557
0.51
555
0.59
545
0.49
555
0.91
563
0.85
558
0.74
556
1.02
564
0.81
555
0.78
562
0.79
560
0.49
552
0.42
553
0.46
556
0.71
560
0.47
554
0.52
554
0.39
553
notakertwo views0.97
569
1.11
573
0.98
565
1.13
574
0.81
573
0.73
556
0.68
569
0.93
565
1.16
566
1.18
575
1.18
573
1.41
572
1.16
577
1.08
577
0.69
566
0.81
573
0.64
576
1.17
575
0.79
572
0.98
574
0.80
574
ktntwo views1.01
571
1.21
575
0.80
560
1.23
576
0.86
575
1.01
572
0.87
573
0.94
566
1.39
572
1.04
568
1.12
570
1.15
563
1.07
573
0.94
572
0.59
558
1.28
579
0.71
577
1.38
579
0.83
573
1.02
576
0.75
573
TorneroNettwo views0.82
563
0.74
563
0.81
561
0.84
564
0.63
566
0.99
570
0.63
563
0.96
567
1.16
566
0.80
559
1.11
569
1.36
570
0.86
566
0.93
571
0.80
570
0.56
560
0.49
563
0.78
568
0.66
567
0.73
570
0.63
569
ACVNet_2two views0.66
555
0.66
559
0.68
551
0.63
555
0.41
550
0.71
555
0.49
555
0.96
567
1.39
572
0.89
562
1.09
567
1.04
559
0.73
560
0.54
551
0.47
550
0.43
555
0.40
554
0.53
557
0.44
553
0.47
552
0.35
552
WAO-6two views0.81
562
0.80
565
0.62
541
0.86
566
0.63
566
0.76
561
0.58
562
0.98
569
1.54
577
0.90
563
0.96
563
1.07
561
1.03
572
0.70
559
0.66
562
0.72
568
0.49
563
0.90
571
0.71
569
0.68
565
0.58
561
IMHtwo views0.71
556
0.64
558
0.68
551
0.76
559
0.54
557
0.69
553
0.54
559
0.98
569
1.10
565
0.82
560
1.09
567
0.89
557
0.88
567
0.87
568
0.52
556
0.44
556
0.50
565
0.75
563
0.51
559
0.56
559
0.41
556
HanzoNettwo views1.29
574
1.26
577
1.19
568
1.12
573
0.85
574
1.02
573
0.83
571
1.03
571
1.48
576
1.64
578
1.61
579
2.50
580
1.72
580
1.61
579
1.61
578
1.26
578
0.80
578
1.31
578
1.01
577
1.02
576
0.86
575
WAO-7two views0.79
561
0.78
564
0.54
530
0.85
565
0.67
568
0.74
557
0.68
569
1.05
572
1.32
570
0.90
563
1.20
574
1.04
559
0.92
568
0.69
558
0.66
562
0.60
564
0.62
575
0.67
559
0.68
568
0.64
561
0.58
561
LVEtwo views0.83
564
0.85
568
0.85
562
0.80
562
0.56
560
1.04
574
0.65
566
1.05
572
1.47
575
0.96
565
1.22
575
1.10
562
0.85
565
0.83
563
0.71
567
0.49
558
0.55
571
0.76
566
0.60
564
0.65
562
0.59
566
TCMNet-wrong-testtwo views3.67
578
5.48
588
3.89
579
12.18
590
11.75
592
4.65
581
3.88
582
1.06
574
0.72
550
1.09
572
2.15
581
6.30
585
0.53
546
3.43
582
2.36
581
0.89
575
0.20
530
1.87
582
1.69
581
5.57
587
3.62
586
WAO-8two views0.91
566
0.81
566
0.65
543
0.94
569
0.69
569
0.90
565
0.67
567
1.07
575
1.83
580
1.06
570
1.45
577
1.30
566
1.07
573
0.84
564
0.78
568
0.74
570
0.53
568
0.86
569
0.75
570
0.69
567
0.62
567
Venustwo views0.91
566
0.81
566
0.65
543
0.94
569
0.69
569
0.90
565
0.67
567
1.07
575
1.83
580
1.06
570
1.45
577
1.30
566
1.07
573
0.84
564
0.78
568
0.74
570
0.53
568
0.86
569
0.75
570
0.69
567
0.62
567
KSHMRtwo views1.09
572
1.17
574
0.88
563
1.25
577
1.00
577
0.99
570
0.96
575
1.13
577
1.37
571
1.16
574
1.29
576
1.41
572
0.96
570
1.01
574
0.92
572
1.03
577
1.08
579
1.20
576
1.03
578
1.01
575
0.97
576
Deantwo views0.87
565
0.86
569
0.79
559
0.81
563
0.56
560
0.90
565
0.63
563
1.15
578
1.73
578
1.15
573
1.15
572
1.31
568
0.99
571
0.81
562
0.81
571
0.57
561
0.56
572
0.77
567
0.64
565
0.66
563
0.58
561
DPSimNet_ROBtwo views1.11
573
1.23
576
0.78
557
1.13
574
0.88
576
1.10
575
1.13
577
1.16
579
1.23
568
1.43
577
1.02
564
1.41
572
1.10
576
0.90
570
1.60
577
1.46
580
0.51
567
1.21
577
1.03
578
0.90
573
1.01
578
JetRedtwo views1.62
575
1.46
578
2.98
573
0.92
568
1.21
578
4.99
582
1.53
581
1.27
580
1.39
572
1.83
579
1.74
580
1.60
577
0.95
569
1.41
578
2.45
582
0.90
576
1.60
580
0.93
572
0.90
576
1.35
578
0.99
577
MADNet++two views1.95
576
1.75
579
1.59
572
1.82
578
1.69
580
2.33
580
1.40
580
2.35
581
2.09
582
2.57
581
2.36
582
2.24
579
2.17
581
2.28
580
2.34
580
1.87
581
1.66
581
1.54
580
1.34
580
1.92
579
1.77
580
PMLtwo views8.91
587
9.34
592
6.13
580
5.35
583
6.41
585
14.99
589
23.38
593
5.27
582
6.83
584
18.04
594
28.19
600
7.67
586
6.83
584
7.85
587
5.75
583
5.35
588
1.83
582
5.95
592
1.93
582
8.64
590
2.52
582
DPSMNet_ROBtwo views8.06
585
4.48
583
8.63
588
5.37
585
10.74
589
8.32
584
22.98
592
5.46
583
13.36
591
5.12
583
9.92
587
5.08
582
10.40
589
5.53
585
12.58
589
3.80
587
8.00
588
3.50
584
7.02
587
3.83
585
7.14
588
DGTPSM_ROBtwo views8.06
585
4.48
583
8.63
588
5.35
583
10.72
588
8.32
584
22.97
591
5.46
583
13.35
590
5.12
583
9.92
587
5.08
582
10.40
589
5.52
584
12.58
589
3.79
586
8.00
588
3.50
584
7.02
587
3.83
585
7.14
588
LRCNet_RVCtwo views10.62
589
13.42
593
7.30
581
18.92
592
2.07
581
0.33
514
0.30
532
5.59
585
0.48
504
13.03
592
17.94
593
8.87
587
5.65
583
4.79
583
1.89
579
23.51
598
2.73
586
27.55
599
25.71
599
16.07
596
16.33
596
xxxxx1two views7.79
581
5.02
585
7.31
582
3.12
580
3.85
582
16.35
590
22.88
588
5.86
586
8.69
585
7.97
586
8.54
584
9.12
588
8.27
586
10.18
588
10.92
586
2.42
583
2.45
583
3.56
586
12.37
590
3.77
582
3.06
583
tt_lltwo views7.79
581
5.02
585
7.31
582
3.12
580
3.85
582
16.35
590
22.88
588
5.86
586
8.69
585
7.97
586
8.54
584
9.12
588
8.27
586
10.18
588
10.92
586
2.42
583
2.45
583
3.56
586
12.37
590
3.77
582
3.06
583
fftwo views7.79
581
5.02
585
7.31
582
3.12
580
3.85
582
16.35
590
22.88
588
5.86
586
8.69
585
7.97
586
8.54
584
9.12
588
8.27
586
10.18
588
10.92
586
2.42
583
2.45
583
3.56
586
12.37
590
3.77
582
3.06
583
USTesttwo views6.22
580
2.73
581
3.00
574
6.57
586
7.29
586
14.37
588
21.57
587
7.00
589
9.56
588
5.34
585
6.10
583
5.72
584
7.64
585
6.41
586
6.96
585
1.97
582
3.42
587
1.64
581
2.15
584
2.66
580
2.36
581
tttwo views4.67
579
0.06
59
3.55
577
2.02
579
1.55
579
10.25
586
16.71
586
8.91
590
5.03
583
1.31
576
0.94
561
4.71
581
4.76
582
3.33
581
5.87
584
6.06
589
10.30
593
1.88
583
2.11
583
2.75
581
1.21
579
Anonymous_1two views10.96
590
7.92
589
7.46
585
10.33
587
10.06
587
18.65
594
26.34
594
11.06
591
13.44
592
9.40
589
10.05
589
9.67
591
11.23
591
10.73
591
12.72
591
6.42
590
8.38
590
5.77
589
10.61
589
12.12
591
6.77
587
DPSM_ROBtwo views11.15
591
8.58
590
8.00
586
10.88
588
11.58
590
19.10
595
26.71
595
12.05
592
14.07
593
10.36
590
10.84
590
10.33
592
11.86
592
11.70
592
13.54
592
6.99
591
8.79
591
5.89
590
6.95
585
7.29
588
7.42
590
DPSMtwo views11.15
591
8.58
590
8.00
586
10.88
588
11.58
590
19.10
595
26.71
595
12.05
592
14.07
593
10.36
590
10.84
590
10.33
592
11.86
592
11.70
592
13.54
592
6.99
591
8.79
591
5.89
590
6.95
585
7.29
588
7.42
590
HaxPigtwo views15.71
593
18.52
598
19.18
594
16.89
591
15.89
594
7.73
583
7.60
583
13.31
594
10.82
589
15.42
593
14.91
592
15.98
594
14.92
594
15.58
594
15.98
594
18.95
597
16.73
594
19.46
597
18.08
597
19.26
597
19.05
597
MEDIAN_ROBtwo views20.38
594
24.04
599
23.31
596
21.23
593
21.71
595
10.40
587
7.92
584
17.64
595
15.50
595
20.12
595
19.70
594
20.34
595
20.32
595
21.19
595
21.13
595
23.81
599
21.81
599
24.98
598
23.76
598
24.71
598
23.93
598
AVERAGE_ROBtwo views24.90
599
29.20
600
28.14
597
24.89
598
24.64
599
17.75
593
11.12
585
21.45
596
19.93
596
25.12
600
24.46
599
25.12
600
25.46
600
24.69
600
22.83
596
29.76
600
27.13
600
28.97
600
27.95
600
29.91
599
29.47
599
CasAABBNettwo views22.42
595
17.33
595
16.01
590
22.01
594
23.28
597
38.32
597
53.80
599
24.14
597
28.41
598
20.60
596
21.77
596
20.89
598
23.91
598
23.43
596
27.36
598
14.07
594
17.69
596
11.83
595
14.01
594
14.67
593
14.95
594
FlowAnythingtwo views22.44
596
17.35
596
16.14
592
22.07
596
23.23
596
38.39
598
53.77
598
24.25
598
28.44
599
20.96
599
21.82
597
20.70
596
23.84
596
23.49
597
27.14
597
14.04
593
17.79
598
11.75
593
14.15
596
14.65
592
14.89
592
LSM0two views22.87
598
17.28
594
18.96
593
22.19
597
29.04
600
38.42
600
53.71
597
24.28
599
28.31
597
20.78
598
21.00
595
21.43
599
24.16
599
23.50
598
27.39
599
14.09
596
17.38
595
11.84
596
14.04
595
14.73
595
14.89
592
Selective-RAFT-Errortwo views22.47
597
17.37
597
16.09
591
22.06
595
23.34
598
38.39
598
53.83
600
24.29
600
28.47
600
20.74
597
21.83
598
20.81
597
23.90
597
23.54
599
27.53
600
14.08
595
17.69
596
11.82
594
14.00
593
14.69
594
15.00
595
test_example2two views98.32
600
94.13
601
45.89
598
96.35
599
109.85
601
88.61
601
95.45
601
25.75
601
94.37
601
130.00
602
126.06
601
58.17
601
74.63
601
88.51
601
79.96
601
150.23
601
221.02
601
77.62
601
99.10
601
113.75
601
96.94
600
ccccctwo views285.66
602
368.85
601
370.60
602
123.16
602
115.05
602
126.68
601
122.83
602
252.94
602
384.56
602
353.86
602
254.69
602
223.00
602
425.87
602
ASD4two views3.38
582