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
sorted bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort by
s12784htwo views0.08
1
0.04
1
0.06
1
0.13
7
0.07
11
0.09
1
0.12
15
0.14
1
0.14
12
0.10
9
0.14
22
0.08
2
0.07
3
0.09
1
0.11
17
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.05
19
0.04
1
0.04
3
CREStereo++_RVCtwo views0.08
1
0.04
1
0.06
1
0.13
7
0.07
11
0.09
1
0.12
15
0.14
1
0.14
12
0.10
9
0.14
22
0.08
2
0.07
3
0.09
1
0.11
17
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.05
19
0.04
1
0.04
3
Gwc-CoAtRStwo views0.09
3
0.06
7
0.10
12
0.16
30
0.07
11
0.10
10
0.14
27
0.17
15
0.17
21
0.08
1
0.10
4
0.12
22
0.09
17
0.12
18
0.09
2
0.06
8
0.04
1
0.06
18
0.04
4
0.04
1
0.04
3
raftrobusttwo views0.09
3
0.06
7
0.10
12
0.17
47
0.08
24
0.09
1
0.10
5
0.18
22
0.16
19
0.10
9
0.09
1
0.12
22
0.07
3
0.12
18
0.10
9
0.08
49
0.05
23
0.06
18
0.05
19
0.05
13
0.05
15
PMTNettwo views0.09
3
0.05
5
0.09
7
0.12
4
0.06
1
0.12
23
0.14
27
0.15
5
0.11
5
0.09
5
0.13
15
0.10
9
0.07
3
0.13
29
0.10
9
0.15
147
0.04
1
0.05
2
0.03
1
0.07
36
0.06
29
XX-Stereotwo views0.09
3
0.05
5
0.08
4
0.17
47
0.09
42
0.15
40
0.12
15
0.20
26
0.10
3
0.10
9
0.14
22
0.07
1
0.06
1
0.12
18
0.08
1
0.06
8
0.05
23
0.06
18
0.06
29
0.04
1
0.04
3
MSMDNettwo views0.09
3
0.06
7
0.10
12
0.16
30
0.08
24
0.10
10
0.14
27
0.17
15
0.15
17
0.09
5
0.09
1
0.12
22
0.09
17
0.12
18
0.09
2
0.07
29
0.04
1
0.05
2
0.04
4
0.04
1
0.05
15
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.09
3
0.06
7
0.10
12
0.17
47
0.06
1
0.10
10
0.16
54
0.17
15
0.14
12
0.09
5
0.10
4
0.08
2
0.09
17
0.11
9
0.09
2
0.05
1
0.04
1
0.06
18
0.06
29
0.04
1
0.03
1
AFF-stereotwo views0.09
3
0.06
7
0.10
12
0.17
47
0.07
11
0.10
10
0.16
54
0.17
15
0.09
1
0.10
9
0.12
9
0.09
6
0.09
17
0.12
18
0.09
2
0.05
1
0.04
1
0.07
40
0.07
46
0.04
1
0.03
1
EAI-Stereotwo views0.09
3
0.07
24
0.11
22
0.15
16
0.06
1
0.10
10
0.15
44
0.16
9
0.09
1
0.08
1
0.09
1
0.08
2
0.07
3
0.09
1
0.11
17
0.05
1
0.04
1
0.05
2
0.05
19
0.05
13
0.04
3
XX-TBDtwo views0.09
3
0.06
7
0.07
3
0.14
12
0.07
11
0.12
23
0.16
54
0.14
1
0.13
11
0.11
15
0.12
9
0.09
6
0.08
10
0.10
6
0.10
9
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.03
1
0.06
26
0.05
15
TANstereotwo views0.09
3
0.04
1
0.08
4
0.13
7
0.06
1
0.11
18
0.14
27
0.15
5
0.19
27
0.11
15
0.15
25
0.10
9
0.06
1
0.12
18
0.09
2
0.07
29
0.05
23
0.05
2
0.04
4
0.06
26
0.05
15
CFNet-RSSMtwo views0.09
3
0.07
24
0.09
7
0.16
30
0.07
11
0.09
1
0.15
44
0.16
9
0.17
21
0.08
1
0.12
9
0.10
9
0.09
17
0.11
9
0.09
2
0.06
8
0.04
1
0.06
18
0.04
4
0.04
1
0.04
3
CREStereotwo views0.09
3
0.04
1
0.08
4
0.11
1
0.06
1
0.13
26
0.14
27
0.14
1
0.10
3
0.08
1
0.13
15
0.09
6
0.08
10
0.11
9
0.10
9
0.08
49
0.04
1
0.05
2
0.03
1
0.06
26
0.06
29
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
GwcNet-DCAtwo views0.10
15
0.06
7
0.12
25
0.16
30
0.06
1
0.09
1
0.17
63
0.15
5
0.19
27
0.13
28
0.17
32
0.10
9
0.11
28
0.11
9
0.12
25
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.04
4
0.05
13
0.04
3
RAFT-Stereopermissivetwo views0.10
15
0.06
7
0.10
12
0.17
47
0.08
24
0.11
18
0.14
27
0.23
47
0.11
5
0.12
22
0.19
36
0.11
19
0.08
10
0.09
1
0.11
17
0.07
29
0.05
23
0.06
18
0.05
19
0.05
13
0.05
15
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNettwo views0.10
15
0.06
7
0.12
25
0.14
12
0.06
1
0.11
18
0.10
5
0.18
22
0.18
24
0.13
28
0.16
27
0.14
32
0.11
28
0.15
39
0.13
33
0.06
8
0.04
1
0.04
1
0.04
4
0.06
26
0.05
15
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
R-Stereo Traintwo views0.10
15
0.06
7
0.10
12
0.17
47
0.08
24
0.11
18
0.14
27
0.23
47
0.11
5
0.12
22
0.19
36
0.11
19
0.08
10
0.09
1
0.11
17
0.07
29
0.05
23
0.06
18
0.05
19
0.05
13
0.05
15
RALCasStereoNettwo views0.10
15
0.06
7
0.09
7
0.16
30
0.08
24
0.12
23
0.14
27
0.17
15
0.11
5
0.12
22
0.17
32
0.14
32
0.10
23
0.12
18
0.11
17
0.07
29
0.06
46
0.06
18
0.05
19
0.08
51
0.07
50
test_xeample3two views0.10
15
0.06
7
0.14
41
0.15
16
0.06
1
0.09
1
0.10
5
0.15
5
0.20
31
0.12
22
0.13
15
0.10
9
0.11
28
0.12
18
0.09
2
0.06
8
0.05
23
0.06
18
0.04
4
0.04
1
0.04
3
111two views0.10
15
0.06
7
0.12
25
0.15
16
0.07
11
0.10
10
0.14
27
0.21
36
0.23
47
0.11
15
0.12
9
0.14
32
0.11
28
0.13
29
0.10
9
0.06
8
0.04
1
0.06
18
0.04
4
0.05
13
0.05
15
222two views0.10
15
0.06
7
0.12
25
0.16
30
0.06
1
0.09
1
0.17
63
0.16
9
0.19
27
0.13
28
0.16
27
0.10
9
0.11
28
0.11
9
0.12
25
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.04
4
0.05
13
0.05
15
iRaftStereo_RVCtwo views0.10
15
0.07
24
0.09
7
0.17
47
0.09
42
0.11
18
0.17
63
0.18
22
0.12
9
0.09
5
0.12
9
0.10
9
0.07
3
0.11
9
0.10
9
0.05
1
0.04
1
0.08
50
0.08
56
0.04
1
0.04
3
cscssctwo views0.10
15
0.06
7
0.12
25
0.15
16
0.07
11
0.09
1
0.17
63
0.16
9
0.20
31
0.13
28
0.16
27
0.10
9
0.11
28
0.11
9
0.12
25
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.04
4
0.04
1
0.05
15
csctwo views0.10
15
0.06
7
0.12
25
0.15
16
0.07
11
0.09
1
0.17
63
0.16
9
0.20
31
0.13
28
0.16
27
0.10
9
0.11
28
0.11
9
0.12
25
0.06
8
0.04
1
0.05
2
0.04
4
0.04
1
0.05
15
rafts_anoytwo views0.11
26
0.06
7
0.10
12
0.17
47
0.08
24
0.10
10
0.14
27
0.17
15
0.14
12
0.13
28
0.13
15
0.12
22
0.10
23
0.11
9
0.12
25
0.07
29
0.04
1
0.09
70
0.11
109
0.07
36
0.06
29
raft+_RVCtwo views0.11
26
0.07
24
0.09
7
0.16
30
0.07
11
0.10
10
0.11
12
0.24
50
0.20
31
0.12
22
0.15
25
0.12
22
0.08
10
0.12
18
0.13
33
0.07
29
0.04
1
0.07
40
0.06
29
0.05
13
0.05
15
RALAANettwo views0.11
26
0.08
41
0.10
12
0.17
47
0.09
42
0.14
33
0.10
5
0.20
26
0.15
17
0.14
34
0.13
15
0.16
39
0.09
17
0.12
18
0.11
17
0.06
8
0.05
23
0.07
40
0.06
29
0.05
13
0.04
3
DIP-Stereotwo views0.11
26
0.07
24
0.14
41
0.17
47
0.09
42
0.13
26
0.09
3
0.16
9
0.16
19
0.11
15
0.16
27
0.14
32
0.12
36
0.15
39
0.13
33
0.06
8
0.05
23
0.06
18
0.05
19
0.05
13
0.06
29
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4xtwo views0.12
30
0.08
41
0.14
41
0.18
65
0.07
11
0.15
40
0.07
1
0.22
38
0.18
24
0.16
41
0.19
36
0.18
49
0.14
48
0.16
50
0.15
54
0.07
29
0.05
23
0.05
2
0.05
19
0.06
26
0.06
29
sCroCo_RVCtwo views0.12
30
0.09
54
0.23
110
0.24
129
0.11
77
0.19
77
0.14
27
0.17
15
0.14
12
0.10
9
0.13
15
0.12
22
0.07
3
0.14
31
0.11
17
0.08
49
0.08
88
0.08
50
0.08
56
0.05
13
0.07
50
ARAFTtwo views0.12
30
0.08
41
0.17
73
0.19
81
0.09
42
0.14
33
0.18
79
0.20
26
0.12
9
0.12
22
0.13
15
0.14
32
0.11
28
0.15
39
0.12
25
0.06
8
0.05
23
0.10
85
0.09
72
0.05
13
0.04
3
MLCVtwo views0.12
30
0.07
24
0.16
66
0.18
65
0.06
1
0.15
40
0.17
63
0.19
25
0.21
38
0.18
58
0.25
60
0.17
43
0.13
39
0.14
31
0.13
33
0.05
1
0.04
1
0.05
2
0.04
4
0.05
13
0.04
3
iResNettwo views0.13
34
0.10
65
0.18
83
0.19
81
0.08
24
0.13
26
0.18
79
0.20
26
0.26
65
0.15
38
0.23
45
0.15
38
0.13
39
0.14
31
0.14
45
0.06
8
0.04
1
0.06
18
0.05
19
0.06
26
0.05
15
FENettwo views0.13
34
0.08
41
0.12
25
0.16
30
0.08
24
0.14
33
0.15
44
0.22
38
0.23
47
0.17
46
0.23
45
0.16
39
0.12
36
0.14
31
0.15
54
0.08
49
0.05
23
0.08
50
0.08
56
0.07
36
0.07
50
TestStereotwo views0.13
34
0.14
112
0.11
22
0.23
126
0.08
24
0.15
40
0.21
119
0.20
26
0.23
47
0.14
34
0.24
52
0.16
39
0.12
36
0.16
50
0.14
45
0.05
1
0.06
46
0.08
50
0.06
29
0.09
69
0.05
15
DN-CSS_ROBtwo views0.13
34
0.13
104
0.16
66
0.18
65
0.10
60
0.16
53
0.08
2
0.22
38
0.18
24
0.17
46
0.22
43
0.13
29
0.13
39
0.12
18
0.13
33
0.05
1
0.05
23
0.10
85
0.10
93
0.08
51
0.06
29
cf-rtwo views0.13
34
0.07
24
0.12
25
0.16
30
0.08
24
0.14
33
0.19
96
0.20
26
0.25
59
0.17
46
0.25
60
0.21
55
0.16
61
0.14
31
0.14
45
0.10
81
0.05
23
0.06
18
0.08
56
0.06
26
0.06
29
GMStereotwo views0.13
34
0.14
112
0.14
41
0.18
65
0.09
42
0.15
40
0.16
54
0.20
26
0.24
52
0.16
41
0.17
32
0.10
9
0.10
23
0.16
50
0.13
33
0.07
29
0.06
46
0.06
18
0.06
29
0.07
36
0.06
29
sAnonymous2two views0.13
34
0.12
88
0.24
113
0.20
90
0.12
99
0.17
60
0.13
20
0.26
63
0.21
38
0.11
15
0.11
7
0.13
29
0.08
10
0.10
6
0.10
9
0.09
66
0.05
23
0.08
50
0.06
29
0.15
144
0.10
91
RAFT + AFFtwo views0.13
34
0.07
24
0.20
94
0.20
90
0.10
60
0.14
33
0.24
137
0.26
63
0.20
31
0.11
15
0.10
4
0.12
22
0.10
23
0.15
39
0.12
25
0.07
29
0.06
46
0.09
70
0.08
56
0.06
26
0.08
64
CroCo_RVCtwo views0.13
34
0.12
88
0.24
113
0.20
90
0.12
99
0.17
60
0.13
20
0.26
63
0.21
38
0.11
15
0.11
7
0.13
29
0.08
10
0.10
6
0.10
9
0.09
66
0.05
23
0.08
50
0.06
29
0.15
144
0.10
91
GwcNet-RSSMtwo views0.14
43
0.07
24
0.12
25
0.15
16
0.08
24
0.15
40
0.20
109
0.21
36
0.27
71
0.18
58
0.27
72
0.22
63
0.16
61
0.14
31
0.15
54
0.10
81
0.05
23
0.07
40
0.09
72
0.07
36
0.07
50
PSMNet-RSSMtwo views0.14
43
0.07
24
0.13
36
0.15
16
0.08
24
0.13
26
0.16
54
0.24
50
0.24
52
0.16
41
0.28
75
0.22
63
0.14
48
0.15
39
0.13
33
0.11
95
0.06
46
0.09
70
0.12
123
0.08
51
0.07
50
GANet-RSSMtwo views0.14
43
0.07
24
0.13
36
0.13
7
0.08
24
0.14
33
0.17
63
0.22
38
0.21
38
0.17
46
0.24
52
0.23
71
0.15
55
0.16
50
0.15
54
0.10
81
0.06
46
0.07
40
0.08
56
0.08
51
0.07
50
CFNet-ftpermissivetwo views0.14
43
0.07
24
0.15
51
0.12
4
0.09
42
0.16
53
0.18
79
0.22
38
0.24
52
0.17
46
0.26
66
0.24
75
0.14
48
0.16
50
0.14
45
0.11
95
0.06
46
0.08
50
0.09
72
0.09
69
0.08
64
UCFNet_RVCtwo views0.14
43
0.08
41
0.13
36
0.11
1
0.10
60
0.20
83
0.10
5
0.24
50
0.22
44
0.17
46
0.20
40
0.23
71
0.15
55
0.17
59
0.15
54
0.12
117
0.07
72
0.10
85
0.13
130
0.11
100
0.10
91
DMCAtwo views0.14
43
0.09
54
0.16
66
0.19
81
0.09
42
0.15
40
0.17
63
0.23
47
0.27
71
0.14
34
0.19
36
0.17
43
0.18
70
0.15
39
0.17
69
0.10
81
0.06
46
0.08
50
0.06
29
0.09
69
0.10
91
iResNet_ROBtwo views0.14
43
0.07
24
0.13
36
0.14
12
0.07
11
0.18
66
0.14
27
0.26
63
0.31
84
0.22
82
0.25
60
0.23
71
0.15
55
0.15
39
0.13
33
0.07
29
0.05
23
0.05
2
0.04
4
0.08
51
0.08
64
iResNetv2_ROBtwo views0.14
43
0.08
41
0.15
51
0.16
30
0.08
24
0.16
53
0.12
15
0.25
56
0.35
105
0.21
71
0.29
81
0.24
75
0.13
39
0.14
31
0.14
45
0.06
8
0.05
23
0.06
18
0.04
4
0.09
69
0.08
64
RASNettwo views0.14
43
0.07
24
0.14
41
0.16
30
0.08
24
0.18
66
0.14
27
0.29
83
0.20
31
0.17
46
0.25
60
0.21
55
0.18
70
0.20
79
0.19
79
0.07
29
0.06
46
0.06
18
0.08
56
0.06
26
0.06
29
GEStwo views0.14
43
0.08
41
0.16
66
0.15
16
0.10
60
0.13
26
0.13
20
0.28
76
0.25
59
0.16
41
0.23
45
0.18
49
0.13
39
0.16
50
0.13
33
0.08
49
0.07
72
0.07
40
0.06
29
0.08
51
0.09
82
CFNet_RVCtwo views0.14
43
0.07
24
0.15
51
0.12
4
0.09
42
0.16
53
0.18
79
0.22
38
0.24
52
0.17
46
0.26
66
0.24
75
0.14
48
0.16
50
0.14
45
0.11
95
0.06
46
0.08
50
0.09
72
0.09
69
0.08
64
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.14
43
0.08
41
0.11
22
0.15
16
0.08
24
0.15
40
0.15
44
0.27
73
0.29
79
0.19
61
0.21
41
0.29
99
0.14
48
0.17
59
0.13
33
0.06
8
0.06
46
0.06
18
0.06
29
0.07
36
0.06
29
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet-pseudotwo views0.14
43
0.09
54
0.14
41
0.15
16
0.09
42
0.13
26
0.10
5
0.29
83
0.20
31
0.17
46
0.23
45
0.16
39
0.13
39
0.15
39
0.14
45
0.11
95
0.09
102
0.13
124
0.15
144
0.07
36
0.08
64
Anonymoustwo views0.14
43
0.10
65
0.24
113
0.22
117
0.13
112
0.18
66
0.22
124
0.20
26
0.19
27
0.14
34
0.12
9
0.11
19
0.13
39
0.16
50
0.13
33
0.08
49
0.07
72
0.08
50
0.08
56
0.12
111
0.10
91
pcwnet_v2two views0.14
43
0.09
54
0.16
66
0.11
1
0.11
77
0.17
60
0.10
5
0.28
76
0.17
21
0.16
41
0.33
104
0.17
43
0.14
48
0.15
39
0.15
54
0.13
135
0.07
72
0.09
70
0.09
72
0.09
69
0.10
91
HSMtwo views0.15
58
0.08
41
0.14
41
0.16
30
0.09
42
0.16
53
0.14
27
0.28
76
0.25
59
0.19
61
0.23
45
0.37
135
0.16
61
0.20
79
0.15
54
0.07
29
0.05
23
0.07
40
0.06
29
0.07
36
0.06
29
pmcnntwo views0.15
58
0.07
24
0.19
89
0.15
16
0.07
11
0.20
83
0.15
44
0.24
50
0.26
65
0.21
71
0.34
108
0.28
93
0.18
70
0.18
65
0.17
69
0.07
29
0.05
23
0.05
2
0.04
4
0.07
36
0.06
29
CFNettwo views0.15
58
0.10
65
0.17
73
0.17
47
0.08
24
0.18
66
0.09
3
0.28
76
0.25
59
0.19
61
0.24
52
0.24
75
0.17
65
0.17
59
0.14
45
0.08
49
0.06
46
0.09
70
0.10
93
0.07
36
0.06
29
acv_fttwo views0.15
58
0.09
54
0.15
51
0.19
81
0.10
60
0.16
53
0.17
63
0.25
56
0.33
94
0.19
61
0.26
66
0.21
55
0.17
65
0.17
59
0.18
75
0.07
29
0.06
46
0.06
18
0.06
29
0.08
51
0.06
29
AdaStereotwo views0.15
58
0.11
78
0.15
51
0.18
65
0.09
42
0.20
83
0.11
12
0.32
98
0.28
74
0.20
67
0.23
45
0.20
52
0.13
39
0.19
67
0.14
45
0.12
117
0.05
23
0.10
85
0.07
46
0.09
69
0.07
50
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.
ACVNettwo views0.15
58
0.09
54
0.15
51
0.13
7
0.12
99
0.14
33
0.20
109
0.22
38
0.33
94
0.17
46
0.26
66
0.21
55
0.16
61
0.17
59
0.21
94
0.07
29
0.06
46
0.06
18
0.06
29
0.08
51
0.06
29
ac_64two views0.16
64
0.08
41
0.15
51
0.18
65
0.10
60
0.22
100
0.18
79
0.24
50
0.21
38
0.18
58
0.24
52
0.29
99
0.18
70
0.19
67
0.22
101
0.09
66
0.07
72
0.08
50
0.09
72
0.07
36
0.06
29
DeepPruner_ROBtwo views0.16
64
0.11
78
0.15
51
0.17
47
0.10
60
0.17
60
0.15
44
0.32
98
0.21
38
0.19
61
0.21
41
0.22
63
0.18
70
0.20
79
0.15
54
0.13
135
0.09
102
0.09
70
0.09
72
0.11
100
0.10
91
FADNet_RVCtwo views0.16
64
0.14
112
0.40
154
0.20
90
0.11
77
0.13
26
0.13
20
0.26
63
0.22
44
0.21
71
0.23
45
0.20
52
0.17
65
0.14
31
0.16
64
0.08
49
0.08
88
0.12
113
0.09
72
0.11
100
0.10
91
FADNet-RVC-Resampletwo views0.16
64
0.11
78
0.31
136
0.22
117
0.11
77
0.19
77
0.14
27
0.25
56
0.24
52
0.24
93
0.27
72
0.20
52
0.15
55
0.16
50
0.15
54
0.07
29
0.08
88
0.12
113
0.10
93
0.09
69
0.10
91
AANet_RVCtwo views0.16
64
0.10
65
0.10
12
0.18
65
0.09
42
0.18
66
0.19
96
0.26
63
0.31
84
0.22
82
0.35
110
0.21
55
0.21
88
0.22
97
0.16
64
0.06
8
0.05
23
0.06
18
0.06
29
0.07
36
0.06
29
Anonymous3two views0.16
64
0.13
104
0.33
140
0.26
143
0.14
125
0.27
133
0.17
63
0.28
76
0.28
74
0.15
38
0.17
32
0.14
32
0.10
23
0.15
39
0.12
25
0.08
49
0.08
88
0.08
50
0.08
56
0.08
51
0.11
111
UPFNettwo views0.16
64
0.08
41
0.12
25
0.20
90
0.12
99
0.20
83
0.23
130
0.28
76
0.26
65
0.17
46
0.24
52
0.22
63
0.19
80
0.19
67
0.21
94
0.09
66
0.07
72
0.08
50
0.09
72
0.08
51
0.06
29
DSFCAtwo views0.16
64
0.09
54
0.14
41
0.16
30
0.10
60
0.20
83
0.19
96
0.28
76
0.31
84
0.23
90
0.24
52
0.22
63
0.15
55
0.19
67
0.20
83
0.10
81
0.07
72
0.09
70
0.09
72
0.08
51
0.08
64
HCRNettwo views0.16
64
0.24
157
0.12
25
0.35
171
0.11
77
0.15
40
0.17
63
0.26
63
0.22
44
0.19
61
0.24
52
0.21
55
0.14
48
0.15
39
0.13
33
0.11
95
0.07
72
0.11
100
0.10
93
0.09
69
0.07
50
GEStereo_RVCtwo views0.17
73
0.12
88
0.15
51
0.22
117
0.11
77
0.19
77
0.17
63
0.32
98
0.48
143
0.20
67
0.25
60
0.17
43
0.13
39
0.21
90
0.16
64
0.10
81
0.06
46
0.08
50
0.07
46
0.09
69
0.08
64
MMNettwo views0.17
73
0.09
54
0.16
66
0.20
90
0.11
77
0.27
133
0.20
109
0.25
56
0.41
123
0.22
82
0.30
84
0.21
55
0.20
86
0.17
59
0.20
83
0.06
8
0.06
46
0.07
40
0.07
46
0.08
51
0.07
50
StereoDRNet-Refinedtwo views0.17
73
0.12
88
0.15
51
0.20
90
0.09
42
0.18
66
0.18
79
0.26
63
0.23
47
0.26
106
0.40
134
0.22
63
0.17
65
0.21
90
0.20
83
0.08
49
0.05
23
0.09
70
0.10
93
0.07
36
0.07
50
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DMCA-RVCcopylefttwo views0.17
73
0.10
65
0.15
51
0.24
129
0.11
77
0.18
66
0.18
79
0.25
56
0.24
52
0.21
71
0.26
66
0.25
80
0.27
121
0.18
65
0.20
83
0.12
117
0.08
88
0.13
124
0.10
93
0.10
90
0.08
64
TDLMtwo views0.17
73
0.12
88
0.13
36
0.24
129
0.10
60
0.18
66
0.18
79
0.36
133
0.30
81
0.21
71
0.28
75
0.28
93
0.18
70
0.23
105
0.18
75
0.11
95
0.07
72
0.10
85
0.10
93
0.08
51
0.08
64
HGLStereotwo views0.17
73
0.08
41
0.19
89
0.17
47
0.12
99
0.18
66
0.18
79
0.31
93
0.32
90
0.21
71
0.32
93
0.25
80
0.18
70
0.19
67
0.20
83
0.09
66
0.09
102
0.07
40
0.07
46
0.09
69
0.10
91
delettwo views0.17
73
0.08
41
0.17
73
0.19
81
0.11
77
0.20
83
0.21
119
0.30
91
0.37
110
0.17
46
0.26
66
0.19
51
0.19
80
0.19
67
0.21
94
0.08
49
0.08
88
0.09
70
0.11
109
0.06
26
0.06
29
UNettwo views0.17
73
0.09
54
0.18
83
0.19
81
0.12
99
0.27
133
0.19
96
0.33
112
0.29
79
0.21
71
0.24
52
0.23
71
0.19
80
0.19
67
0.18
75
0.07
29
0.06
46
0.08
50
0.07
46
0.08
51
0.06
29
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.17
73
0.10
65
0.22
101
0.20
90
0.10
60
0.15
40
0.18
79
0.31
93
0.25
59
0.21
71
0.30
84
0.25
80
0.17
65
0.21
90
0.20
83
0.09
66
0.06
46
0.08
50
0.08
56
0.07
36
0.08
64
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
hitnet-ftcopylefttwo views0.18
82
0.09
54
0.17
73
0.14
12
0.09
42
0.26
129
0.20
109
0.25
56
0.26
65
0.24
93
0.32
93
0.31
113
0.22
97
0.24
111
0.21
94
0.12
117
0.07
72
0.10
85
0.08
56
0.12
111
0.11
111
DLCB_ROBtwo views0.18
82
0.10
65
0.15
51
0.23
126
0.11
77
0.24
115
0.18
79
0.29
83
0.28
74
0.27
112
0.28
75
0.28
93
0.24
107
0.19
67
0.20
83
0.08
49
0.08
88
0.09
70
0.09
72
0.07
36
0.07
50
psm_uptwo views0.18
82
0.10
65
0.18
83
0.20
90
0.11
77
0.17
60
0.19
96
0.37
138
0.34
102
0.21
71
0.28
75
0.29
99
0.24
107
0.20
79
0.22
101
0.09
66
0.10
114
0.11
100
0.11
109
0.08
51
0.08
64
STTStereotwo views0.18
82
0.12
88
0.27
123
0.20
90
0.11
77
0.16
53
0.21
119
0.29
83
0.23
47
0.21
71
0.30
84
0.29
99
0.18
70
0.20
79
0.19
79
0.12
117
0.11
121
0.11
100
0.14
134
0.09
69
0.08
64
StereoDRNettwo views0.18
82
0.11
78
0.17
73
0.22
117
0.11
77
0.21
95
0.22
124
0.37
138
0.33
94
0.24
93
0.28
75
0.30
105
0.19
80
0.20
79
0.20
83
0.09
66
0.08
88
0.11
100
0.09
72
0.09
69
0.07
50
CVANet_RVCtwo views0.18
82
0.10
65
0.14
41
0.21
107
0.10
60
0.18
66
0.17
63
0.34
119
0.33
94
0.22
82
0.31
90
0.28
93
0.18
70
0.23
105
0.17
69
0.12
117
0.08
88
0.12
113
0.11
109
0.09
69
0.07
50
ADCReftwo views0.19
88
0.12
88
0.41
156
0.20
90
0.12
99
0.22
100
0.18
79
0.32
98
0.36
107
0.26
106
0.32
93
0.17
43
0.23
101
0.24
111
0.24
115
0.07
29
0.06
46
0.09
70
0.09
72
0.08
51
0.08
64
NVstereo2Dtwo views0.19
88
0.10
65
0.15
51
0.17
47
0.15
132
0.28
138
0.23
130
0.44
162
0.42
128
0.15
38
0.27
72
0.25
80
0.19
80
0.22
97
0.17
69
0.09
66
0.06
46
0.10
85
0.08
56
0.15
144
0.09
82
DRN-Testtwo views0.19
88
0.11
78
0.20
94
0.22
117
0.10
60
0.22
100
0.22
124
0.39
146
0.37
110
0.24
93
0.32
93
0.26
85
0.21
88
0.22
97
0.24
115
0.11
95
0.07
72
0.11
100
0.10
93
0.09
69
0.07
50
CBMV_ROBtwo views0.19
88
0.13
104
0.17
73
0.16
30
0.11
77
0.15
40
0.13
20
0.26
63
0.28
74
0.27
112
0.30
84
0.27
88
0.24
107
0.23
105
0.16
64
0.15
147
0.17
158
0.22
162
0.20
157
0.10
90
0.11
111
CBMVpermissivetwo views0.19
88
0.14
112
0.17
73
0.18
65
0.10
60
0.20
83
0.11
12
0.29
83
0.30
81
0.29
125
0.30
84
0.30
105
0.23
101
0.27
118
0.19
79
0.13
135
0.15
151
0.17
149
0.16
147
0.10
90
0.10
91
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROBtwo views0.19
88
0.12
88
0.18
83
0.16
30
0.12
99
0.15
40
0.12
15
0.30
91
0.32
90
0.20
67
0.22
43
0.27
88
0.23
101
0.21
90
0.16
64
0.16
156
0.18
160
0.23
163
0.21
159
0.12
111
0.13
124
DISCOtwo views0.19
88
0.09
54
0.22
101
0.17
47
0.10
60
0.25
123
0.18
79
0.27
73
0.44
135
0.22
82
0.31
90
0.33
121
0.26
114
0.28
126
0.28
143
0.08
49
0.06
46
0.07
40
0.07
46
0.09
69
0.09
82
PS-NSSStwo views0.20
95
0.21
151
0.23
110
0.20
90
0.10
60
0.19
77
0.17
63
0.36
133
0.25
59
0.27
112
0.33
104
0.27
88
0.24
107
0.20
79
0.20
83
0.15
147
0.12
129
0.17
149
0.14
134
0.10
90
0.08
64
GwcNetcopylefttwo views0.20
95
0.13
104
0.19
89
0.18
65
0.12
99
0.24
115
0.19
96
0.35
128
0.43
132
0.20
67
0.32
93
0.33
121
0.20
86
0.22
97
0.24
115
0.11
95
0.09
102
0.09
70
0.09
72
0.09
69
0.10
91
PWCDC_ROBbinarytwo views0.20
95
0.13
104
0.22
101
0.24
129
0.11
77
0.19
77
0.15
44
0.33
112
0.54
159
0.29
125
0.50
156
0.21
55
0.15
55
0.27
118
0.20
83
0.11
95
0.09
102
0.10
85
0.08
56
0.11
100
0.09
82
SGM-Foresttwo views0.20
95
0.14
112
0.18
83
0.19
81
0.13
112
0.20
83
0.22
124
0.33
112
0.30
81
0.24
93
0.29
81
0.28
93
0.19
80
0.23
105
0.17
69
0.15
147
0.16
154
0.15
141
0.14
134
0.12
111
0.12
117
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+two views0.20
95
0.10
65
0.33
140
0.20
90
0.12
99
0.22
100
0.26
144
0.31
93
0.34
102
0.26
106
0.37
117
0.22
63
0.22
97
0.27
118
0.27
135
0.09
66
0.06
46
0.08
50
0.08
56
0.09
69
0.10
91
FAT-Stereotwo views0.20
95
0.12
88
0.22
101
0.21
107
0.12
99
0.17
60
0.18
79
0.34
119
0.39
116
0.27
112
0.37
117
0.34
125
0.32
145
0.21
90
0.20
83
0.09
66
0.11
121
0.10
85
0.09
72
0.11
100
0.14
139
FADNet-RVCtwo views0.20
95
0.20
147
0.38
152
0.21
107
0.16
139
0.20
83
0.15
44
0.26
63
0.26
65
0.26
106
0.32
93
0.26
85
0.21
88
0.22
97
0.19
79
0.12
117
0.13
141
0.12
113
0.14
134
0.13
124
0.18
157
S-Stereotwo views0.20
95
0.12
88
0.25
118
0.21
107
0.13
112
0.20
83
0.18
79
0.32
98
0.43
132
0.23
90
0.36
113
0.28
93
0.30
138
0.19
67
0.22
101
0.09
66
0.12
129
0.10
85
0.10
93
0.13
124
0.13
124
SuperBtwo views0.20
95
0.10
65
0.56
166
0.16
30
0.09
42
0.18
66
0.18
79
0.24
50
0.50
150
0.26
106
0.39
129
0.17
43
0.21
88
0.22
97
0.21
94
0.08
49
0.06
46
0.06
18
0.06
29
0.12
111
0.10
91
FADNettwo views0.21
104
0.22
155
0.36
148
0.18
65
0.17
150
0.24
115
0.13
20
0.31
93
0.31
84
0.23
90
0.25
60
0.27
88
0.21
88
0.19
67
0.15
54
0.13
135
0.15
151
0.12
113
0.15
144
0.16
150
0.18
157
RPtwo views0.21
104
0.13
104
0.21
97
0.23
126
0.11
77
0.21
95
0.20
109
0.25
56
0.44
135
0.21
71
0.38
121
0.36
131
0.24
107
0.27
118
0.25
123
0.11
95
0.12
129
0.13
124
0.12
123
0.12
111
0.14
139
Syn2CoExtwo views0.21
104
0.16
125
0.27
123
0.29
163
0.14
125
0.26
129
0.20
109
0.33
112
0.31
84
0.28
121
0.36
113
0.27
88
0.25
113
0.19
67
0.24
115
0.16
156
0.12
129
0.14
134
0.11
109
0.09
69
0.08
64
GANettwo views0.21
104
0.12
88
0.21
97
0.24
129
0.13
112
0.22
100
0.22
124
0.41
153
0.26
65
0.31
131
0.42
146
0.37
135
0.28
126
0.23
105
0.22
101
0.10
81
0.12
129
0.10
85
0.09
72
0.10
90
0.08
64
DANettwo views0.21
104
0.15
118
0.28
128
0.25
139
0.13
112
0.22
100
0.19
96
0.27
73
0.27
71
0.28
121
0.32
93
0.35
129
0.31
142
0.31
135
0.23
109
0.11
95
0.09
102
0.11
100
0.10
93
0.13
124
0.11
111
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FINETtwo views0.21
104
0.18
139
0.26
119
0.18
65
0.16
139
0.23
111
0.23
130
0.32
98
0.48
143
0.25
103
0.32
93
0.22
63
0.22
97
0.22
97
0.17
69
0.18
160
0.16
154
0.11
100
0.10
93
0.15
144
0.13
124
PSMNet_ROBtwo views0.21
104
0.11
78
0.15
51
0.27
153
0.15
132
0.24
115
0.35
169
0.43
160
0.37
110
0.27
112
0.32
93
0.32
118
0.22
97
0.21
90
0.26
130
0.12
117
0.08
88
0.13
124
0.11
109
0.09
69
0.09
82
PWC_ROBbinarytwo views0.21
104
0.16
125
0.26
119
0.18
65
0.11
77
0.22
100
0.13
20
0.32
98
0.49
148
0.30
128
0.40
134
0.32
118
0.24
107
0.31
135
0.22
101
0.10
81
0.07
72
0.11
100
0.08
56
0.11
100
0.10
91
XPNet_ROBtwo views0.22
112
0.11
78
0.19
89
0.22
117
0.13
112
0.22
100
0.19
96
0.34
119
0.40
120
0.30
128
0.39
129
0.39
145
0.26
114
0.26
115
0.28
143
0.15
147
0.10
114
0.10
85
0.10
93
0.13
124
0.12
117
MDST_ROBtwo views0.22
112
0.10
65
0.17
73
0.18
65
0.11
77
0.37
161
0.19
96
0.43
160
0.41
123
0.39
149
0.39
129
0.29
99
0.21
88
0.26
115
0.18
75
0.11
95
0.10
114
0.14
134
0.11
109
0.10
90
0.08
64
RYNettwo views0.22
112
0.12
88
0.22
101
0.19
81
0.17
150
0.46
166
0.26
144
0.38
143
0.48
143
0.24
93
0.28
75
0.34
125
0.23
101
0.20
79
0.30
150
0.10
81
0.06
46
0.09
70
0.09
72
0.13
124
0.15
143
NaN_ROBtwo views0.22
112
0.19
142
0.24
113
0.25
139
0.13
112
0.29
141
0.26
144
0.33
112
0.41
123
0.31
131
0.31
90
0.32
118
0.23
101
0.30
134
0.21
94
0.11
95
0.17
158
0.10
85
0.10
93
0.08
51
0.09
82
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.22
112
0.21
151
0.24
113
0.26
143
0.11
77
0.23
111
0.14
27
0.39
146
0.24
52
0.32
136
0.36
113
0.30
105
0.21
88
0.19
67
0.21
94
0.17
159
0.14
146
0.21
160
0.16
147
0.12
111
0.12
117
edge stereotwo views0.22
112
0.13
104
0.20
94
0.21
107
0.13
112
0.23
111
0.16
54
0.32
98
0.42
128
0.32
136
0.40
134
0.38
138
0.35
151
0.25
114
0.24
115
0.13
135
0.11
121
0.14
134
0.11
109
0.12
111
0.13
124
aanetorigintwo views0.22
112
0.17
134
0.56
166
0.17
47
0.10
60
0.15
40
0.19
96
0.20
26
0.33
94
0.49
164
0.48
153
0.29
99
0.27
121
0.20
79
0.23
109
0.08
49
0.07
72
0.08
50
0.07
46
0.10
90
0.09
82
APVNettwo views0.22
112
0.12
88
0.19
89
0.18
65
0.14
125
0.32
145
0.31
165
0.39
146
0.32
90
0.27
112
0.40
134
0.30
105
0.29
134
0.26
115
0.25
123
0.11
95
0.12
129
0.11
100
0.14
134
0.12
111
0.12
117
AF-Nettwo views0.22
112
0.17
134
0.17
73
0.26
143
0.13
112
0.25
123
0.24
137
0.32
98
0.50
150
0.25
103
0.33
104
0.38
138
0.26
114
0.28
126
0.25
123
0.11
95
0.10
114
0.16
147
0.11
109
0.11
100
0.10
91
stereogantwo views0.22
112
0.11
78
0.21
97
0.20
90
0.12
99
0.31
144
0.19
96
0.35
128
0.44
135
0.22
82
0.39
129
0.35
129
0.27
121
0.33
142
0.22
101
0.10
81
0.12
129
0.10
85
0.10
93
0.14
136
0.13
124
RTSCtwo views0.23
122
0.12
88
0.28
128
0.21
107
0.13
112
0.28
138
0.16
54
0.35
128
0.66
172
0.27
112
0.33
104
0.30
105
0.21
88
0.31
135
0.29
146
0.10
81
0.08
88
0.09
70
0.10
93
0.13
124
0.13
124
SGM_RVCbinarytwo views0.23
122
0.12
88
0.15
51
0.15
16
0.09
42
0.33
150
0.18
79
0.34
119
0.31
84
0.44
160
0.37
117
0.53
165
0.35
151
0.35
149
0.24
115
0.13
135
0.13
141
0.13
124
0.13
130
0.10
90
0.11
111
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Anonymous Stereotwo views0.23
122
0.19
142
0.50
162
0.24
129
0.17
150
0.21
95
0.21
119
0.33
112
0.44
135
0.25
103
0.34
108
0.26
85
0.18
70
0.31
135
0.27
135
0.13
135
0.12
129
0.12
113
0.13
130
0.11
100
0.14
139
ETE_ROBtwo views0.23
122
0.17
134
0.22
101
0.25
139
0.13
112
0.26
129
0.29
156
0.31
93
0.36
107
0.28
121
0.36
113
0.45
156
0.26
114
0.27
118
0.26
130
0.11
95
0.08
88
0.12
113
0.09
72
0.14
136
0.13
124
Nwc_Nettwo views0.23
122
0.16
125
0.21
97
0.25
139
0.14
125
0.24
115
0.26
144
0.37
138
0.38
114
0.22
82
0.41
143
0.30
105
0.28
126
0.28
126
0.25
123
0.11
95
0.10
114
0.17
149
0.20
157
0.10
90
0.10
91
NCCL2two views0.23
122
0.15
118
0.17
73
0.34
169
0.18
156
0.24
115
0.23
130
0.34
119
0.28
74
0.31
131
0.38
121
0.38
138
0.28
126
0.23
105
0.24
115
0.15
147
0.12
129
0.18
155
0.21
159
0.13
124
0.13
124
PA-Nettwo views0.23
122
0.18
139
0.33
140
0.28
156
0.22
164
0.21
95
0.38
173
0.29
83
0.39
116
0.22
82
0.32
93
0.25
80
0.26
114
0.20
79
0.25
123
0.09
66
0.23
174
0.15
141
0.22
162
0.09
69
0.13
124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCLtwo views0.24
129
0.11
78
0.47
160
0.22
117
0.12
99
0.34
153
0.29
156
0.29
83
0.56
160
0.24
93
0.46
150
0.30
105
0.30
138
0.29
132
0.29
146
0.08
49
0.07
72
0.09
70
0.09
72
0.10
90
0.10
91
DeepPrunerFtwo views0.24
129
0.17
134
0.42
157
0.26
143
0.16
139
0.22
100
0.28
153
0.37
138
0.50
150
0.26
106
0.29
81
0.24
75
0.28
126
0.21
90
0.22
101
0.15
147
0.11
121
0.20
159
0.18
155
0.12
111
0.13
124
DGSMNettwo views0.24
129
0.19
142
0.33
140
0.21
107
0.24
167
0.24
115
0.20
109
0.35
128
0.41
123
0.24
93
0.32
93
0.38
138
0.21
88
0.29
132
0.23
109
0.12
117
0.11
121
0.14
134
0.16
147
0.23
164
0.23
168
WCMA_ROBtwo views0.24
129
0.11
78
0.22
101
0.17
47
0.14
125
0.32
145
0.15
44
0.32
98
0.32
90
0.38
147
0.53
157
0.40
147
0.34
149
0.34
144
0.25
123
0.11
95
0.12
129
0.12
113
0.10
93
0.14
136
0.14
139
NCC-stereotwo views0.24
129
0.15
118
0.31
136
0.26
143
0.16
139
0.20
83
0.30
159
0.40
149
0.40
120
0.24
93
0.38
121
0.33
121
0.28
126
0.36
154
0.27
135
0.12
117
0.11
121
0.15
141
0.22
162
0.13
124
0.13
124
FBW_ROBtwo views0.24
129
0.17
134
0.22
101
0.26
143
0.14
125
0.25
123
0.22
124
0.41
153
0.41
123
0.41
155
0.41
143
0.42
150
0.27
121
0.31
135
0.23
109
0.09
66
0.14
146
0.14
134
0.12
123
0.11
100
0.09
82
G-Nettwo views0.24
129
0.16
125
0.36
148
0.22
117
0.16
139
0.51
169
0.23
130
0.29
83
0.34
102
0.36
142
0.38
121
0.31
113
0.29
134
0.27
118
0.26
130
0.11
95
0.09
102
0.12
113
0.09
72
0.16
150
0.13
124
SANettwo views0.24
129
0.14
112
0.28
128
0.21
107
0.11
77
0.27
133
0.24
137
0.38
143
0.64
170
0.36
142
0.40
134
0.43
153
0.26
114
0.27
118
0.24
115
0.12
117
0.09
102
0.10
85
0.09
72
0.13
124
0.11
111
Abc-Nettwo views0.24
129
0.15
118
0.31
136
0.26
143
0.16
139
0.20
83
0.30
159
0.40
149
0.40
120
0.24
93
0.38
121
0.33
121
0.28
126
0.36
154
0.27
135
0.12
117
0.11
121
0.15
141
0.22
162
0.13
124
0.13
124
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNettwo views0.25
138
0.16
125
0.61
169
0.21
107
0.15
132
0.35
160
0.25
141
0.32
98
0.35
105
0.30
128
0.40
134
0.36
131
0.28
126
0.28
126
0.32
155
0.12
117
0.10
114
0.11
100
0.12
123
0.14
136
0.13
124
psmorigintwo views0.25
138
0.15
118
0.34
147
0.17
47
0.13
112
0.23
111
0.14
27
0.34
119
0.33
94
0.41
155
0.55
160
0.41
149
0.37
155
0.34
144
0.27
135
0.11
95
0.15
151
0.11
100
0.11
109
0.12
111
0.16
152
LALA_ROBtwo views0.25
138
0.16
125
0.22
101
0.26
143
0.17
150
0.27
133
0.27
150
0.42
157
0.37
110
0.33
139
0.38
121
0.51
162
0.26
114
0.28
126
0.27
135
0.16
156
0.09
102
0.12
113
0.11
109
0.13
124
0.12
117
RGCtwo views0.25
138
0.20
147
0.29
133
0.28
156
0.16
139
0.22
100
0.23
130
0.32
98
0.44
135
0.27
112
0.40
134
0.38
138
0.27
121
0.36
154
0.22
101
0.11
95
0.13
141
0.17
149
0.17
153
0.14
136
0.16
152
ADCMidtwo views0.25
138
0.15
118
0.40
154
0.20
90
0.14
125
0.25
123
0.26
144
0.34
119
0.38
114
0.36
142
0.44
149
0.34
125
0.40
160
0.35
149
0.33
157
0.10
81
0.09
102
0.11
100
0.11
109
0.13
124
0.12
117
SHDtwo views0.26
143
0.15
118
0.30
135
0.24
129
0.18
156
0.22
100
0.15
44
0.38
143
0.71
174
0.32
136
0.41
143
0.36
131
0.28
126
0.32
141
0.29
146
0.12
117
0.11
121
0.14
134
0.13
130
0.16
150
0.20
163
AnyNet_C32two views0.26
143
0.16
125
0.36
148
0.20
90
0.16
139
0.25
123
0.30
159
0.32
98
0.44
135
0.31
131
0.49
154
0.30
105
0.33
146
0.40
165
0.33
157
0.12
117
0.12
129
0.12
113
0.14
134
0.14
136
0.15
143
DispFullNettwo views0.27
145
0.21
151
0.65
171
0.28
156
0.16
139
0.26
129
0.17
63
0.33
112
0.58
163
0.27
112
0.38
121
0.43
153
0.23
101
0.38
159
0.23
109
0.12
117
0.06
46
0.19
157
0.11
109
0.21
162
0.15
143
MeshStereopermissivetwo views0.27
145
0.13
104
0.18
83
0.15
16
0.11
77
0.32
145
0.24
137
0.40
149
0.36
107
0.52
165
0.57
164
0.67
174
0.40
160
0.35
149
0.26
130
0.14
145
0.13
141
0.13
124
0.11
109
0.11
100
0.10
91
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
PDISCO_ROBtwo views0.27
145
0.16
125
0.26
119
0.28
156
0.20
160
0.32
145
0.26
144
0.44
162
0.57
161
0.28
121
0.40
134
0.45
156
0.29
134
0.33
142
0.34
159
0.12
117
0.09
102
0.17
149
0.16
147
0.17
155
0.13
124
XQCtwo views0.28
148
0.23
156
0.51
163
0.28
156
0.19
158
0.34
153
0.27
150
0.36
133
0.57
161
0.31
131
0.30
84
0.37
135
0.30
138
0.38
159
0.38
165
0.13
135
0.09
102
0.15
141
0.12
123
0.17
155
0.18
157
DPSNettwo views0.28
148
0.16
125
0.31
136
0.18
65
0.13
112
0.54
170
0.42
175
0.51
171
0.67
173
0.29
125
0.38
121
0.38
138
0.29
134
0.31
135
0.23
109
0.11
95
0.10
114
0.11
100
0.08
56
0.20
161
0.16
152
CC-Net-ROBtwo views0.28
148
0.31
172
0.36
148
0.29
163
0.15
132
0.25
123
0.19
96
0.45
164
0.33
94
0.39
149
0.37
117
0.39
145
0.31
142
0.27
118
0.26
130
0.24
175
0.19
162
0.30
176
0.23
166
0.18
157
0.15
143
ADCStwo views0.29
151
0.18
139
0.45
158
0.21
107
0.17
150
0.28
138
0.23
130
0.41
153
0.63
169
0.40
152
0.49
154
0.40
147
0.36
153
0.39
162
0.40
169
0.13
135
0.12
129
0.13
124
0.14
134
0.16
150
0.16
152
ccnettwo views0.29
151
0.28
167
0.23
110
0.20
90
0.28
173
0.41
165
0.21
119
0.45
164
0.33
94
0.36
142
0.46
150
0.36
131
0.30
138
0.39
162
0.42
171
0.23
173
0.14
146
0.21
160
0.17
153
0.23
164
0.18
157
EDNetEfficienttwo views0.29
151
0.24
157
1.13
177
0.18
65
0.10
60
0.19
77
0.20
109
0.20
26
0.60
167
0.74
178
0.56
163
0.31
113
0.39
157
0.22
97
0.30
150
0.09
66
0.07
72
0.08
50
0.07
46
0.11
100
0.09
82
CSANtwo views0.29
151
0.24
157
0.27
123
0.34
169
0.19
158
0.33
150
0.42
175
0.37
138
0.50
150
0.38
147
0.40
134
0.44
155
0.33
146
0.28
126
0.30
150
0.20
164
0.16
154
0.19
157
0.19
156
0.14
136
0.15
143
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.30
155
0.24
157
0.29
133
0.36
173
0.16
139
0.34
153
0.30
159
0.32
98
0.42
128
0.40
152
0.46
150
0.38
138
0.31
142
0.34
144
0.28
143
0.19
162
0.20
165
0.26
165
0.29
174
0.18
157
0.19
162
MSMD_ROBtwo views0.31
156
0.26
163
0.26
119
0.24
129
0.21
162
0.34
153
0.25
141
0.34
119
0.39
116
0.40
152
0.69
170
0.45
156
0.40
160
0.34
144
0.27
135
0.20
164
0.19
162
0.26
165
0.25
168
0.23
164
0.22
167
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.31
156
0.34
174
0.27
123
0.35
171
0.16
139
0.32
145
0.41
174
0.48
167
0.51
157
0.35
140
0.35
110
0.34
125
0.33
146
0.39
162
0.32
155
0.27
176
0.20
165
0.29
174
0.15
144
0.18
157
0.17
156
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
SGM-ForestMtwo views0.32
158
0.12
88
0.16
66
0.16
30
0.11
77
0.39
163
0.19
96
0.41
153
0.50
150
0.52
165
0.54
159
1.32
180
0.42
167
0.40
165
0.27
135
0.14
145
0.16
154
0.16
147
0.16
147
0.12
111
0.12
117
MFN_U_SF_RVCtwo views0.32
158
0.21
151
0.55
165
0.30
165
0.15
132
0.34
153
0.17
63
0.52
172
0.46
142
0.46
163
0.55
160
0.59
168
0.39
157
0.35
149
0.37
163
0.15
147
0.14
146
0.18
155
0.21
159
0.16
150
0.15
143
PASMtwo views0.32
158
0.24
157
0.48
161
0.28
156
0.27
172
0.29
141
0.30
159
0.34
119
0.49
148
0.35
140