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 bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysorted by
asdatwo views0.07
4
0.08
236
0.08
30
0.16
142
0.06
13
0.06
8
0.10
27
0.16
132
0.10
36
0.06
9
0.06
13
0.05
1
0.05
11
0.10
61
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
15
0.03
1
asdtwo views0.07
4
0.08
236
0.07
6
0.16
142
0.07
71
0.08
51
0.08
7
0.11
28
0.08
12
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.04
15
0.03
1
qwetwo views0.07
4
0.08
236
0.07
6
0.15
70
0.06
13
0.07
28
0.10
27
0.18
197
0.11
62
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.04
15
0.03
1
depthmonostereotwo views0.09
81
0.06
56
0.09
72
0.15
70
0.06
13
0.10
127
0.13
104
0.14
75
0.14
143
0.10
125
0.10
117
0.09
123
0.11
224
0.08
15
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.04
34
0.04
15
0.03
1
DilatedVolume-Stereopermissivetwo views0.09
81
0.05
17
0.08
30
0.15
70
0.06
13
0.11
172
0.12
63
0.14
75
0.16
186
0.11
154
0.11
147
0.09
123
0.09
167
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.03
1
0.03
1
4.25_newtwo views0.07
4
0.08
236
0.09
72
0.15
70
0.06
13
0.09
80
0.08
7
0.14
75
0.08
12
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.12
189
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
15
0.03
1
4.5w_newtwo views0.07
4
0.08
236
0.09
72
0.15
70
0.06
13
0.09
80
0.08
7
0.14
75
0.08
12
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.12
189
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
15
0.03
1
4.5_newtwo views0.07
4
0.09
312
0.08
30
0.15
70
0.07
71
0.06
8
0.10
27
0.14
75
0.11
62
0.06
9
0.08
70
0.06
16
0.06
36
0.08
15
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.04
15
0.03
1
4.5w-stereotwo views0.07
4
0.09
312
0.08
30
0.15
70
0.07
71
0.06
8
0.10
27
0.14
75
0.11
62
0.06
9
0.08
70
0.06
16
0.06
36
0.08
15
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.04
15
0.03
1
4.25w-stereotwo views0.07
4
0.08
236
0.09
72
0.15
70
0.06
13
0.09
80
0.08
7
0.14
75
0.08
12
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.12
189
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
15
0.03
1
4w-stereotwo views0.07
4
0.08
236
0.08
30
0.16
142
0.06
13
0.07
28
0.08
7
0.12
43
0.08
12
0.07
30
0.07
37
0.05
1
0.06
36
0.09
33
0.10
123
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.04
15
0.03
1
2.5wtwo views0.07
4
0.07
139
0.07
6
0.16
142
0.06
13
0.08
51
0.12
63
0.10
17
0.10
36
0.07
30
0.06
13
0.09
123
0.06
36
0.08
15
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.03
1
0.03
1
3.25w_newtwo views0.07
4
0.06
56
0.07
6
0.15
70
0.06
13
0.10
127
0.07
3
0.12
43
0.11
62
0.08
62
0.06
13
0.07
62
0.06
36
0.11
107
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
56
0.07
6
0.15
70
0.06
13
0.10
127
0.07
3
0.12
43
0.11
62
0.08
62
0.06
13
0.07
62
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
3.75wtwo views0.07
4
0.07
139
0.08
30
0.16
142
0.07
71
0.07
28
0.09
18
0.16
132
0.09
23
0.07
30
0.06
13
0.05
1
0.06
36
0.09
33
0.10
123
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
3.5w_stereotwo views0.07
4
0.07
139
0.07
6
0.15
70
0.07
71
0.09
80
0.06
1
0.13
59
0.11
62
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.07
106
0.10
61
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.03
1
3w_stereotwo views0.08
44
0.09
312
0.10
108
0.17
216
0.07
71
0.08
51
0.10
27
0.20
229
0.13
119
0.06
9
0.07
37
0.05
1
0.06
36
0.08
15
0.09
54
0.03
1
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.04
15
0.03
1
2w_stereotwo views0.08
44
0.08
236
0.09
72
0.16
142
0.06
13
0.08
51
0.10
27
0.20
229
0.15
159
0.08
62
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.06
1
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.03
1
0.03
1
monsterstereotwo views0.07
4
0.06
56
0.06
2
0.16
142
0.06
13
0.08
51
0.10
27
0.16
132
0.11
62
0.07
30
0.08
70
0.06
16
0.07
106
0.08
15
0.09
54
0.04
11
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.03
1
0.03
1
monsterstwo views0.07
4
0.06
56
0.06
2
0.15
70
0.06
13
0.08
51
0.09
18
0.12
43
0.08
12
0.09
92
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.08
15
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.04
1
0.04
34
0.03
1
0.03
1
LG-Stereo_L2two views0.07
4
0.05
17
0.10
108
0.14
30
0.06
13
0.07
28
0.12
63
0.09
11
0.09
23
0.06
9
0.04
1
0.05
1
0.05
11
0.08
15
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.03
1
SGD-Stereotwo views0.08
44
0.05
17
0.10
108
0.14
30
0.05
1
0.12
207
0.12
63
0.11
28
0.12
88
0.07
30
0.09
88
0.09
123
0.09
167
0.08
15
0.08
17
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.03
1
MM-Stereo_test2two views0.09
81
0.06
56
0.09
72
0.19
355
0.08
127
0.12
207
0.18
363
0.15
106
0.14
143
0.07
30
0.10
117
0.07
62
0.06
36
0.12
189
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.03
1
AIO_rvctwo views0.07
4
0.06
56
0.08
30
0.15
70
0.06
13
0.08
51
0.14
152
0.09
11
0.08
12
0.07
30
0.08
70
0.07
62
0.04
1
0.10
61
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
AIO_testtwo views0.07
4
0.05
17
0.07
6
0.15
70
0.07
71
0.06
8
0.14
152
0.10
17
0.10
36
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.08
15
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
castereo++two views0.08
44
0.05
17
0.08
30
0.15
70
0.05
1
0.14
278
0.12
63
0.11
28
0.15
159
0.07
30
0.07
37
0.07
62
0.06
36
0.08
15
0.08
17
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
castereotwo views0.09
81
0.06
56
0.11
149
0.15
70
0.06
13
0.11
172
0.15
219
0.14
75
0.18
231
0.08
62
0.10
117
0.11
175
0.08
141
0.09
33
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
MonStertwo views0.07
4
0.06
56
0.05
1
0.15
70
0.05
1
0.07
28
0.10
27
0.15
106
0.15
159
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
mmstwo views0.09
81
0.07
139
0.08
30
0.16
142
0.08
127
0.10
127
0.16
284
0.12
43
0.11
62
0.08
62
0.09
88
0.08
98
0.06
36
0.11
107
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.05
107
0.04
15
0.03
1
ours_stereotwo views0.09
81
0.07
139
0.09
72
0.17
216
0.08
127
0.11
172
0.16
284
0.11
28
0.12
88
0.08
62
0.10
117
0.08
98
0.06
36
0.12
189
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.03
1
WCG-NETtwo views0.08
44
0.05
17
0.09
72
0.15
70
0.06
13
0.11
172
0.14
152
0.13
59
0.13
119
0.06
9
0.09
88
0.07
62
0.06
36
0.13
234
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
RSM++two views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.17
216
0.07
71
0.09
80
0.12
63
0.11
28
0.11
62
0.08
62
0.06
13
0.07
62
0.05
11
0.10
61
0.09
54
0.04
11
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.03
1
RSMtwo views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.17
216
0.06
13
0.08
51
0.12
63
0.12
43
0.10
36
0.08
62
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.11
107
0.09
54
0.04
11
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
CASnettwo views0.09
81
0.09
312
0.09
72
0.19
355
0.06
13
0.07
28
0.11
46
0.18
197
0.14
143
0.11
154
0.10
117
0.09
123
0.07
106
0.10
61
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.10
407
0.08
337
0.05
100
0.03
1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVCtwo views0.08
44
0.05
17
0.07
6
0.15
70
0.07
71
0.08
51
0.15
219
0.11
28
0.10
36
0.08
62
0.09
88
0.06
16
0.09
167
0.10
61
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.03
1
Selective-IGEVtwo views0.07
4
0.06
56
0.08
30
0.17
216
0.06
13
0.08
51
0.12
63
0.13
59
0.07
8
0.08
62
0.07
37
0.06
16
0.04
1
0.10
61
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.03
1
test_4two views0.10
142
0.10
370
0.08
30
0.19
355
0.09
239
0.08
51
0.22
450
0.15
106
0.17
205
0.12
192
0.18
263
0.12
192
0.09
167
0.08
15
0.11
187
0.04
11
0.04
21
0.08
278
0.08
337
0.04
15
0.03
1
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.09
81
0.06
56
0.10
108
0.17
216
0.06
13
0.10
127
0.16
284
0.17
168
0.14
143
0.09
92
0.10
117
0.08
98
0.09
167
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.06
185
0.04
15
0.03
1
AFF-stereotwo views0.09
81
0.06
56
0.10
108
0.17
216
0.07
71
0.10
127
0.16
284
0.17
168
0.09
23
0.10
125
0.12
160
0.09
123
0.09
167
0.12
189
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.07
272
0.04
15
0.03
1
AdaDepthtwo views0.07
4
0.06
56
0.07
6
0.18
298
0.06
13
0.11
172
0.12
63
0.09
11
0.07
8
0.06
9
0.05
7
0.07
62
0.06
36
0.09
33
0.10
123
0.04
11
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.04
40
water-stereotwo views0.09
81
0.06
56
0.08
30
0.16
142
0.07
71
0.09
80
0.13
104
0.15
106
0.13
119
0.11
154
0.12
160
0.08
98
0.09
167
0.07
4
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.05
107
0.04
15
0.04
40
2.25wtwo views0.07
4
0.06
56
0.07
6
0.14
30
0.06
13
0.08
51
0.08
7
0.10
17
0.15
159
0.08
62
0.10
117
0.07
62
0.06
36
0.08
15
0.10
123
0.05
27
0.03
1
0.04
1
0.04
34
0.03
1
0.04
40
2.75w_newtwo views0.07
4
0.07
139
0.07
6
0.13
13
0.06
13
0.08
51
0.08
7
0.18
197
0.12
88
0.07
30
0.08
70
0.06
16
0.06
36
0.09
33
0.11
187
0.04
11
0.04
21
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.04
40
1w_stereotwo views0.07
4
0.06
56
0.07
6
0.16
142
0.06
13
0.07
28
0.10
27
0.14
75
0.14
143
0.07
30
0.08
70
0.05
1
0.06
36
0.09
33
0.09
54
0.04
11
0.03
1
0.04
1
0.03
1
0.03
1
0.04
40
IGEVbinarytwo views0.07
4
0.04
1
0.08
30
0.13
13
0.06
13
0.09
80
0.12
63
0.14
75
0.10
36
0.06
9
0.09
88
0.07
62
0.05
11
0.09
33
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
xyz-stereotwo views0.13
276
0.07
139
0.20
423
0.15
70
0.05
1
0.20
412
0.15
219
0.17
168
0.31
406
0.15
267
0.29
416
0.26
414
0.16
362
0.13
234
0.12
236
0.05
27
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
LG-Stereo_L1two views0.07
4
0.05
17
0.11
149
0.14
30
0.06
13
0.07
28
0.13
104
0.09
11
0.07
8
0.05
1
0.04
1
0.05
1
0.04
1
0.08
15
0.07
1
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.04
40
MLG-Stereo_test1two views0.06
1
0.05
17
0.08
30
0.17
216
0.05
1
0.06
8
0.11
46
0.08
4
0.03
1
0.05
1
0.04
1
0.06
16
0.05
11
0.09
33
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.04
40
MLG-Stereotwo views0.07
4
0.05
17
0.08
30
0.17
216
0.05
1
0.07
28
0.11
46
0.08
4
0.04
2
0.05
1
0.04
1
0.06
16
0.05
11
0.10
61
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.04
40
LG-Stereo_Zeroshottwo views0.07
4
0.06
56
0.10
108
0.16
142
0.07
71
0.04
1
0.13
104
0.10
17
0.10
36
0.05
1
0.11
147
0.07
62
0.05
11
0.07
4
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
LG-Stereotwo views0.08
44
0.07
139
0.10
108
0.18
298
0.07
71
0.10
127
0.17
318
0.11
28
0.08
12
0.05
1
0.07
37
0.05
1
0.07
106
0.09
33
0.09
54
0.04
11
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.04
15
0.04
40
MM-Stereo_test3two views0.10
142
0.07
139
0.07
6
0.18
298
0.07
71
0.12
207
0.19
402
0.24
316
0.19
246
0.06
9
0.10
117
0.08
98
0.06
36
0.11
107
0.08
17
0.06
114
0.06
307
0.07
194
0.05
107
0.05
100
0.04
40
MM-Stereo_test1two views0.10
142
0.07
139
0.08
30
0.18
298
0.07
71
0.12
207
0.18
363
0.21
252
0.20
269
0.09
92
0.11
147
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.04
40
HARTtwo views0.08
44
0.07
139
0.09
72
0.17
216
0.07
71
0.10
127
0.16
284
0.13
59
0.11
62
0.08
62
0.10
117
0.07
62
0.05
11
0.10
61
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.05
100
0.04
40
GREAT-IGEVtwo views0.07
4
0.06
56
0.08
30
0.13
13
0.07
71
0.07
28
0.14
152
0.09
11
0.09
23
0.06
9
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.10
61
0.07
1
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
SCVtwo views0.08
44
0.09
312
0.08
30
0.15
70
0.08
127
0.10
127
0.13
104
0.10
17
0.12
88
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.04
1
0.09
33
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.06
192
0.04
40
DEFOM-Stereo_RVCtwo views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.22
454
0.06
13
0.08
51
0.12
63
0.10
17
0.10
36
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.11
107
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.06
192
0.04
40
FoundationStereotwo views0.06
1
0.04
1
0.08
30
0.12
4
0.05
1
0.09
80
0.13
104
0.06
1
0.09
23
0.05
1
0.05
7
0.06
16
0.04
1
0.06
1
0.07
1
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.05
100
0.04
40
StereoAnything_RVCtwo views0.07
4
0.15
465
0.17
377
0.11
1
0.05
1
0.05
4
0.11
46
0.08
4
0.08
12
0.06
9
0.06
13
0.05
1
0.05
11
0.09
33
0.08
17
0.08
300
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.05
100
0.04
40
HUFtwo views0.08
44
0.05
17
0.08
30
0.14
30
0.06
13
0.09
80
0.13
104
0.13
59
0.13
119
0.07
30
0.07
37
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
GIP-stereotwo views0.08
44
0.06
56
0.11
149
0.14
30
0.06
13
0.09
80
0.13
104
0.14
75
0.11
62
0.07
30
0.08
70
0.05
1
0.04
1
0.10
61
0.07
1
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
DEFOM-Stereotwo views0.07
4
0.05
17
0.07
6
0.14
30
0.06
13
0.10
127
0.13
104
0.07
2
0.13
119
0.06
9
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.10
61
0.09
54
0.04
11
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.04
40
SMoEStereo_RVCtwo views0.08
44
0.06
56
0.12
184
0.16
142
0.07
71
0.09
80
0.14
152
0.11
28
0.13
119
0.09
92
0.07
37
0.07
62
0.07
106
0.12
189
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
tgtwo views0.10
142
0.06
56
0.10
108
0.18
298
0.08
127
0.11
172
0.16
284
0.20
229
0.12
88
0.08
62
0.11
147
0.11
175
0.07
106
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.08
337
0.04
15
0.04
40
dual_stereotwo views0.07
4
0.04
1
0.08
30
0.15
70
0.05
1
0.05
4
0.13
104
0.12
43
0.08
12
0.07
30
0.06
13
0.05
1
0.05
11
0.07
4
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.04
15
0.04
40
GCAP-BATtwo views0.09
81
0.07
139
0.14
264
0.15
70
0.08
127
0.10
127
0.13
104
0.14
75
0.10
36
0.11
154
0.10
117
0.08
98
0.07
106
0.12
189
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.04
34
0.04
15
0.04
40
IGEV-Stereo++two views0.07
4
0.06
56
0.08
30
0.18
298
0.06
13
0.04
1
0.10
27
0.11
28
0.11
62
0.06
9
0.07
37
0.07
62
0.06
36
0.09
33
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
RAStereotwo views0.10
142
0.09
312
0.08
30
0.20
410
0.08
127
0.13
246
0.18
363
0.15
106
0.17
205
0.10
125
0.12
160
0.05
1
0.06
36
0.09
33
0.08
17
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.05
107
0.05
100
0.04
40
AIO-Stereopermissivetwo views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.18
298
0.06
13
0.08
51
0.12
63
0.15
106
0.09
23
0.08
62
0.08
70
0.07
62
0.05
11
0.11
107
0.08
17
0.05
27
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.04
40
WCG-NET(raft)two views0.08
44
0.05
17
0.10
108
0.15
70
0.06
13
0.11
172
0.13
104
0.15
106
0.12
88
0.08
62
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.13
234
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.04
40
RAFT-Stereo-weighttwo views0.09
81
0.06
56
0.10
108
0.16
142
0.07
71
0.09
80
0.14
152
0.19
218
0.16
186
0.11
154
0.10
117
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.04
15
0.04
40
gcap-zeroshottwo views0.09
81
0.05
17
0.10
108
0.16
142
0.07
71
0.13
246
0.13
104
0.11
28
0.12
88
0.13
219
0.12
160
0.09
123
0.08
141
0.09
33
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
test_for_modeltwo views0.09
81
0.12
414
0.14
264
0.23
475
0.11
389
0.08
51
0.13
104
0.12
43
0.12
88
0.10
125
0.07
37
0.07
62
0.06
36
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.03
1
0.07
258
0.04
40
MoCha-V2two views0.08
44
0.05
17
0.10
108
0.20
410
0.07
71
0.09
80
0.14
152
0.11
28
0.08
12
0.07
30
0.08
70
0.07
62
0.06
36
0.09
33
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.04
40
IGEV++two views0.08
44
0.06
56
0.08
30
0.18
298
0.07
71
0.09
80
0.13
104
0.10
17
0.09
23
0.08
62
0.08
70
0.06
16
0.06
36
0.13
234
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
AE-Stereotwo views0.10
142
0.08
236
0.10
108
0.18
298
0.09
239
0.10
127
0.15
219
0.14
75
0.19
246
0.09
92
0.14
188
0.12
192
0.08
141
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.06
307
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.04
40
MaDis-Stereotwo views0.09
81
0.09
312
0.08
30
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.10
27
0.16
132
0.16
186
0.09
92
0.11
147
0.06
16
0.06
36
0.09
33
0.13
277
0.07
239
0.06
307
0.07
194
0.05
107
0.05
100
0.04
40
MSKI-zero shottwo views0.09
81
0.05
17
0.09
72
0.15
70
0.07
71
0.10
127
0.13
104
0.14
75
0.13
119
0.09
92
0.09
88
0.09
123
0.06
36
0.12
189
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.04
40
DLNR_Zeroshot_testpermissivetwo views10.40
582
1.82
574
19.49
589
120.77
594
13.11
586
0.06
8
0.13
104
0.23
294
0.10
36
0.07
30
0.10
117
0.09
123
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.13
477
0.04
21
0.06
102
0.04
34
51.54
593
0.04
40
testlalalatwo views0.08
44
0.07
139
0.17
377
0.16
142
0.08
127
0.09
80
0.12
63
0.15
106
0.10
36
0.07
30
0.09
88
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.04
15
0.04
40
AEACVtwo views0.08
44
0.05
17
0.08
30
0.14
30
0.13
443
0.14
278
0.13
104
0.14
75
0.09
23
0.07
30
0.09
88
0.07
62
0.08
141
0.10
61
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.04
40
HHtwo views0.09
81
0.06
56
0.13
229
0.17
216
0.08
127
0.10
127
0.16
284
0.14
75
0.10
36
0.08
62
0.09
88
0.08
98
0.07
106
0.10
61
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.04
40
HanStereotwo views0.09
81
0.06
56
0.13
229
0.17
216
0.08
127
0.10
127
0.16
284
0.14
75
0.10
36
0.08
62
0.09
88
0.08
98
0.07
106
0.10
61
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.04
40
CAStwo views0.08
44
0.04
1
0.07
6
0.17
216
0.08
127
0.10
127
0.13
104
0.12
43
0.09
23
0.09
92
0.10
117
0.08
98
0.06
36
0.09
33
0.08
17
0.08
300
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.05
100
0.04
40
EGLCR-Stereotwo views0.08
44
0.05
17
0.08
30
0.14
30
0.06
13
0.10
127
0.12
63
0.11
28
0.16
186
0.06
9
0.05
7
0.07
62
0.05
11
0.10
61
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
DCREtwo views0.11
185
0.07
139
0.13
229
0.16
142
0.11
389
0.11
172
0.17
318
0.18
197
0.17
205
0.11
154
0.18
263
0.10
154
0.10
199
0.15
282
0.11
187
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.05
100
0.04
40
MC-Stereotwo views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.17
216
0.06
13
0.10
127
0.14
152
0.12
43
0.10
36
0.09
92
0.12
160
0.09
123
0.06
36
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
RCA-Stereotwo views0.09
81
0.06
56
0.09
72
0.16
142
0.06
13
0.09
80
0.13
104
0.18
197
0.14
143
0.09
92
0.10
117
0.08
98
0.07
106
0.12
189
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.04
40
ADStereo(finetuned)two views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.16
142
0.06
13
0.09
80
0.17
318
0.15
106
0.19
246
0.13
219
0.17
238
0.10
154
0.12
255
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
raft_robusttwo views0.13
276
0.10
370
0.07
6
0.18
298
0.08
127
0.13
246
0.24
473
0.28
390
0.33
420
0.20
380
0.19
272
0.14
237
0.10
199
0.11
107
0.12
236
0.05
27
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.05
100
0.04
40
RAFT_CTSACEtwo views0.12
251
0.09
312
0.10
108
0.22
454
0.08
127
0.12
207
0.24
473
0.18
197
0.16
186
0.20
380
0.27
390
0.13
217
0.07
106
0.13
234
0.09
54
0.05
27
0.06
307
0.08
278
0.07
272
0.04
15
0.04
40
SAtwo views0.12
251
0.09
312
0.08
30
0.18
298
0.08
127
0.12
207
0.24
473
0.23
294
0.18
231
0.17
311
0.27
390
0.14
237
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.05
27
0.05
182
0.09
359
0.08
337
0.05
100
0.04
40
IPLGtwo views0.10
142
0.07
139
0.15
315
0.17
216
0.08
127
0.11
172
0.14
152
0.20
229
0.15
159
0.12
192
0.17
238
0.07
62
0.07
106
0.14
260
0.13
277
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
MIPNettwo views0.11
185
0.08
236
0.14
264
0.17
216
0.09
239
0.12
207
0.14
152
0.20
229
0.24
324
0.11
154
0.10
117
0.09
123
0.07
106
0.13
234
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
IPLGRtwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.18
298
0.08
127
0.12
207
0.17
318
0.21
252
0.24
324
0.11
154
0.12
160
0.11
175
0.08
141
0.12
189
0.12
236
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.04
15
0.04
40
GMOStereotwo views0.11
185
0.09
312
0.07
6
0.19
355
0.08
127
0.12
207
0.28
509
0.13
59
0.17
205
0.11
154
0.17
238
0.14
237
0.12
255
0.07
4
0.07
1
0.05
27
0.05
182
0.09
359
0.07
272
0.04
15
0.04
40
error versiontwo views0.11
185
0.09
312
0.07
6
0.19
355
0.08
127
0.12
207
0.28
509
0.13
59
0.17
205
0.11
154
0.17
238
0.14
237
0.12
255
0.07
4
0.07
1
0.05
27
0.05
182
0.09
359
0.07
272
0.04
15
0.04
40
test-vtwo views0.11
185
0.09
312
0.07
6
0.19
355
0.08
127
0.12
207
0.28
509
0.13
59
0.17
205
0.11
154
0.17
238
0.14
237
0.12
255
0.07
4
0.07
1
0.05
27
0.05
182
0.09
359
0.07
272
0.04
15
0.04
40
test-3two views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.17
216
0.07
71
0.07
28
0.14
152
0.12
43
0.15
159
0.09
92
0.08
70
0.07
62
0.08
141
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.05
107
0.04
15
0.04
40
test_1two views0.08
44
0.06
56
0.09
72
0.17
216
0.07
71
0.07
28
0.14
152
0.12
43
0.15
159
0.09
92
0.08
70
0.07
62
0.08
141
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.05
107
0.04
15
0.04
40
test_3two views0.10
142
0.09
312
0.10
108
0.20
410
0.08
127
0.13
246
0.26
496
0.14
75
0.21
284
0.10
125
0.10
117
0.09
123
0.09
167
0.08
15
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.07
272
0.04
15
0.04
40
TRStereotwo views0.09
81
0.05
17
0.12
184
0.15
70
0.12
420
0.10
127
0.13
104
0.18
197
0.18
231
0.09
92
0.09
88
0.09
123
0.06
36
0.10
61
0.08
17
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.04
15
0.04
40
STrans-v2two views0.10
142
0.07
139
0.12
184
0.18
298
0.07
71
0.10
127
0.14
152
0.21
252
0.11
62
0.11
154
0.15
205
0.12
192
0.10
199
0.11
107
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.06
185
0.04
15
0.04
40
OMP-Stereotwo views0.11
185
0.06
56
0.14
264
0.18
298
0.08
127
0.09
80
0.12
63
0.21
252
0.21
284
0.13
219
0.14
188
0.11
175
0.12
255
0.11
107
0.13
277
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.04
40
IIG-Stereotwo views0.11
185
0.06
56
0.13
229
0.17
216
0.08
127
0.11
172
0.12
63
0.22
274
0.17
205
0.14
240
0.17
238
0.11
175
0.12
255
0.12
189
0.12
236
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.04
40
CroCo-Stereocopylefttwo views0.09
81
0.08
236
0.08
30
0.22
454
0.09
239
0.09
80
0.19
402
0.15
106
0.12
88
0.07
30
0.07
37
0.08
98
0.06
36
0.08
15
0.07
1
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.04
34
0.05
100
0.04
40
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
test-2two views0.11
185
0.09
312
0.07
6
0.19
355
0.08
127
0.12
207
0.28
509
0.13
59
0.17
205
0.11
154
0.17
238
0.14
237
0.12
255
0.07
4
0.07
1
0.05
27
0.05
182
0.09
359
0.07
272
0.04
15
0.04
40
cross-rafttwo views0.10
142
0.09
312
0.09
72
0.19
355
0.07
71
0.11
172
0.25
488
0.13
59
0.15
159
0.08
62
0.11
147
0.12
192
0.10
199
0.09
33
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
test-1two views0.10
142
0.07
139
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.11
172
0.24
473
0.14
75
0.18
231
0.09
92
0.07
37
0.09
123
0.08
141
0.07
4
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.04
40
iRaftStereo_RVCtwo views0.10
142
0.07
139
0.09
72
0.17
216
0.09
239
0.11
172
0.17
318
0.18
197
0.12
88
0.09
92
0.12
160
0.10
154
0.07
106
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.08
337
0.04
15
0.04
40
CREStereo++_RVCtwo views0.08
44
0.04
1
0.06
2
0.13
13
0.07
71
0.09
80
0.12
63
0.14
75
0.14
143
0.10
125
0.14
188
0.08
98
0.07
106
0.09
33
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.05
107
0.04
15
0.04
40
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
s12784htwo views0.09
81
0.06
56
0.07
6
0.15
70
0.05
1
0.16
334
0.18
363
0.15
106
0.15
159
0.10
125
0.11
147
0.11
175
0.11
224
0.10
61
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.04
40
RALAANettwo views0.11
185
0.08
236
0.10
108
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.10
27
0.20
229
0.15
159
0.14
240
0.13
174
0.16
280
0.09
167
0.12
189
0.11
187
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.04
40
XX-Stereotwo views0.09
81
0.05
17
0.08
30
0.17
216
0.09
239
0.15
304
0.12
63
0.20
229
0.10
36
0.10
125
0.14
188
0.07
62
0.06
36
0.12
189
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.04
15
0.04
40
DCANettwo views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.16
142
0.06
13
0.09
80
0.17
318
0.15
106
0.19
246
0.13
219
0.17
238
0.10
154
0.11
224
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
ARAFTtwo views0.12
251
0.08
236
0.17
377
0.19
355
0.09
239
0.14
278
0.18
363
0.20
229
0.12
88
0.12
192
0.13
174
0.14
237
0.11
224
0.15
282
0.12
236
0.06
114
0.05
182
0.10
407
0.09
383
0.05
100
0.04
40
EAI-Stereotwo views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.15
70
0.06
13
0.10
127
0.15
219
0.16
132
0.09
23
0.08
62
0.09
88
0.08
98
0.07
106
0.09
33
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.05
107
0.05
100
0.04
40
CFNet-RSSMtwo views0.09
81
0.07
139
0.09
72
0.16
142
0.07
71
0.09
80
0.15
219
0.16
132
0.17
205
0.08
62
0.12
160
0.10
154
0.09
167
0.11
107
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.04
15
0.04
40
Gwc-CoAtRStwo views0.09
81
0.06
56
0.10
108
0.16
142
0.07
71
0.10
127
0.14
152
0.17
168
0.17
205
0.08
62
0.10
117
0.12
192
0.09
167
0.12
189
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.04
15
0.04
40
MLCVtwo views0.12
251
0.07
139
0.16
349
0.18
298
0.06
13
0.15
304
0.17
318
0.19
218
0.21
284
0.18
341
0.25
365
0.17
300
0.13
293
0.14
260
0.13
277
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.04
40
GASTEREOtwo views0.08
44
0.05
17
0.09
72
0.19
355
0.07
71
0.07
28
0.12
63
0.14
75
0.11
62
0.10
125
0.09
88
0.07
62
0.04
1
0.12
189
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
MSCFtwo views0.08
44
0.05
17
0.08
30
0.19
355
0.08
127
0.06
8
0.12
63
0.14
75
0.11
62
0.10
125
0.09
88
0.07
62
0.04
1
0.11
107
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.05
121
z-ln-s-rtwo views0.17
397
0.10
370
0.40
506
0.19
355
0.08
127
0.17
355
0.18
363
0.22
274
0.33
420
0.18
341
0.40
483
0.22
367
0.17
385
0.20
409
0.23
451
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.05
121
xyz-stereo-finetunetwo views0.11
185
0.08
236
0.13
229
0.14
30
0.06
13
0.10
127
0.19
402
0.17
168
0.19
246
0.12
192
0.14
188
0.15
266
0.10
199
0.13
234
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.05
107
0.04
15
0.05
121
MLG-Stereo_test2two views0.06
1
0.04
1
0.10
108
0.15
70
0.05
1
0.07
28
0.11
46
0.09
11
0.04
2
0.06
9
0.05
7
0.06
16
0.04
1
0.08
15
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.05
100
0.05
121
LG-G_1two views0.07
4
0.04
1
0.11
149
0.15
70
0.06
13
0.09
80
0.08
7
0.08
4
0.06
4
0.06
9
0.05
7
0.07
62
0.07
106
0.11
107
0.08
17
0.07
239
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.05
121
LG-Gtwo views0.07
4
0.04
1
0.11
149
0.15
70
0.06
13
0.09
80
0.08
7
0.08
4
0.06
4
0.06
9
0.05
7
0.07
62
0.07
106
0.11
107
0.08
17
0.07
239
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.05
121
DFGA-Nettwo views0.13
276
0.11
396
0.18
400
0.17
216
0.10
341
0.12
207
0.13
104
0.22
274
0.25
345
0.16
295
0.16
217
0.13
217
0.12
255
0.16
316
0.14
314
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.05
100
0.05
121
Reg-Stereo(zero)two views0.08
44
0.05
17
0.08
30
0.16
142
0.06
13
0.12
207
0.11
46
0.15
106
0.10
36
0.12
192
0.09
88
0.10
154
0.08
141
0.11
107
0.08
17
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
SCV_C0two views0.08
44
0.07
139
0.07
6
0.16
142
0.09
239
0.08
51
0.15
219
0.11
28
0.12
88
0.08
62
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.11
107
0.07
1
0.05
27
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.06
192
0.05
121
AIO-test2two views0.10
142
0.08
236
0.10
108
0.23
475
0.08
127
0.11
172
0.10
27
0.23
294
0.23
308
0.08
62
0.09
88
0.08
98
0.05
11
0.10
61
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.08
278
0.09
383
0.05
100
0.05
121
ffffttwo views0.09
81
0.06
56
0.12
184
0.16
142
0.07
71
0.09
80
0.17
318
0.12
43
0.11
62
0.08
62
0.07
37
0.09
123
0.06
36
0.11
107
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.05
121
1: 1. 1
999two views0.09
81
0.05
17
0.13
229
0.15
70
0.08
127
0.10
127
0.14
152
0.15
106
0.11
62
0.10
125
0.08
70
0.08
98
0.08
141
0.16
316
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.05
121
fffytwo views0.09
81
0.08
236
0.09
72
0.16
142
0.07
71
0.13
246
0.17
318
0.13
59
0.12
88
0.08
62
0.09
88
0.08
98
0.09
167
0.13
234
0.11
187
0.05
27
0.05
182
0.07
194
0.05
107
0.04
15
0.05
121
UGAMtwo views0.13
276
0.10
370
0.09
72
0.22
454
0.08
127
0.12
207
0.20
423
0.17
168
0.23
308
0.21
394
0.16
217
0.13
217
0.13
293
0.19
384
0.12
236
0.07
239
0.05
182
0.13
472
0.11
454
0.07
258
0.05
121
rvit_stereo_0083two views0.12
251
0.08
236
0.17
377
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.14
75
0.26
359
0.11
154
0.14
188
0.13
217
0.10
199
0.12
189
0.12
236
0.10
400
0.08
405
0.09
359
0.07
272
0.07
258
0.05
121
rvit_stereo_0081two views0.11
185
0.08
236
0.15
315
0.16
142
0.09
239
0.10
127
0.14
152
0.14
75
0.24
324
0.11
154
0.13
174
0.13
217
0.09
167
0.11
107
0.12
236
0.10
400
0.07
379
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.05
121
rvit_stereo_0082two views0.11
185
0.08
236
0.15
315
0.16
142
0.09
239
0.10
127
0.14
152
0.14
75
0.24
324
0.11
154
0.13
174
0.13
217
0.09
167
0.11
107
0.12
236
0.10
400
0.07
379
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.05
121
Occ-Gtwo views0.08
44
0.05
17
0.06
2
0.14
30
0.07
71
0.08
51
0.14
152
0.13
59
0.15
159
0.07
30
0.11
147
0.07
62
0.05
11
0.09
33
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.05
121
Pointernettwo views0.09
81
0.04
1
0.09
72
0.16
142
0.08
127
0.13
246
0.10
27
0.15
106
0.17
205
0.09
92
0.07
37
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.08
300
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.06
192
0.05
121
Utwo views0.08
44
0.07
139
0.09
72
0.19
355
0.10
341
0.10
127
0.13
104
0.12
43
0.17
205
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.05
11
0.07
4
0.08
17
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.06
192
0.05
121
rvit_stereo_0080two views0.10
142
0.08
236
0.14
264
0.15
70
0.09
239
0.07
28
0.15
219
0.16
132
0.16
186
0.11
154
0.10
117
0.14
237
0.08
141
0.12
189
0.10
123
0.09
359
0.07
379
0.07
194
0.06
185
0.07
258
0.05
121
IGEV-BASED-STEREO-two views0.09
81
0.10
370
0.31
483
0.15
70
0.06
13
0.08
51
0.14
152
0.10
17
0.10
36
0.07
30
0.07
37
0.06
16
0.04
1
0.11
107
0.07
1
0.12
454
0.04
21
0.07
194
0.05
107
0.05
100
0.05
121
rvit_stereo_fttwo views0.12
251
0.07
139
0.13
229
0.19
355
0.10
341
0.12
207
0.17
318
0.16
132
0.16
186
0.12
192
0.13
174
0.15
266
0.10
199
0.14
260
0.13
277
0.09
359
0.06
307
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.05
121
trnettwo views0.08
44
0.05
17
0.07
6
0.12
4
0.05
1
0.12
207
0.11
46
0.13
59
0.10
36
0.08
62
0.13
174
0.09
123
0.08
141
0.11
107
0.10
123
0.08
300
0.05
182
0.05
23
0.03
1
0.06
192
0.05
121
testlalala2two views0.10
142
0.06
56
0.11
149
0.20
410
0.10
341
0.10
127
0.12
63
0.17
168
0.12
88
0.12
192
0.13
174
0.09
123
0.07
106
0.11
107
0.13
277
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.05
121
H2IRNETtwo views0.10
142
0.09
312
0.09
72
0.18
298
0.09
239
0.12
207
0.15
219
0.14
75
0.21
284
0.10
125
0.10
117
0.10
154
0.10
199
0.10
61
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.08
337
0.06
192
0.05
121
MGS-Stereotwo views0.09
81
0.07
139
0.12
184
0.15
70
0.08
127
0.09
80
0.15
219
0.12
43
0.12
88
0.07
30
0.10
117
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.05
121
CoDeXtwo views0.12
251
0.07
139
0.12
184
0.17
216
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.23
294
0.27
368
0.13
219
0.17
238
0.16
280
0.11
224
0.14
260
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.05
121
whm_ethtwo views0.10
142
0.08
236
0.14
264
0.15
70
0.09
239
0.07
28
0.15
219
0.16
132
0.16
186
0.11
154
0.10
117
0.14
237
0.08
141
0.12
189
0.10
123
0.09
359
0.07
379
0.07
194
0.06
185
0.07
258
0.05
121
IGEV_Zeroshot_testtwo views0.09
81
0.05
17
0.12
184
0.13
13
0.08
127
0.12
207
0.13
104
0.17
168
0.11
62
0.10
125
0.06
13
0.09
123
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.06
185
0.05
100
0.05
121
StereoVisiontwo views0.13
276
0.12
414
0.09
72
0.24
484
0.10
341
0.15
304
0.21
440
0.21
252
0.20
269
0.12
192
0.24
336
0.10
154
0.10
199
0.16
316
0.10
123
0.09
359
0.11
466
0.12
457
0.12
473
0.06
192
0.05
121
UniTT-Stereotwo views0.09
81
0.07
139
0.08
30
0.18
298
0.08
127
0.13
246
0.11
46
0.12
43
0.11
62
0.10
125
0.12
160
0.05
1
0.07
106
0.09
33
0.09
54
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.05
107
0.05
100
0.05
121
MIM_Stereotwo views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.15
70
0.07
71
0.06
8
0.12
63
0.20
229
0.14
143
0.13
219
0.13
174
0.09
123
0.05
11
0.12
189
0.08
17
0.05
27
0.06
307
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.05
121
testlalala_basetwo views0.10
142
0.09
312
0.14
264
0.21
439
0.08
127
0.10
127
0.14
152
0.13
59
0.10
36
0.07
30
0.15
205
0.07
62
0.08
141
0.10
61
0.12
236
0.08
300
0.05
182
0.05
23
0.03
1
0.06
192
0.05
121
GCAP-Stereotwo views0.09
81
0.07
139
0.13
229
0.18
298
0.06
13
0.11
172
0.07
3
0.13
59
0.12
88
0.09
92
0.10
117
0.07
62
0.09
167
0.13
234
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
Any-RAFTtwo views0.10
142
0.05
17
0.09
72
0.14
30
0.07
71
0.13
246
0.14
152
0.21
252
0.15
159
0.11
154
0.12
160
0.12
192
0.09
167
0.12
189
0.09
54
0.07
239
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.06
192
0.05
121
RAFT-Testtwo views0.09
81
0.06
56
0.10
108
0.15
70
0.07
71
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.13
119
0.09
92
0.10
117
0.10
154
0.09
167
0.12
189
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
LL-Strereo2two views0.10
142
0.10
370
0.15
315
0.18
298
0.08
127
0.15
304
0.09
18
0.17
168
0.14
143
0.14
240
0.10
117
0.09
123
0.07
106
0.16
316
0.10
123
0.05
27
0.05
182
0.10
407
0.07
272
0.06
192
0.05
121
LL-Strereotwo views0.13
276
0.09
312
0.11
149
0.20
410
0.10
341
0.11
172
0.18
363
0.32
436
0.24
324
0.15
267
0.15
205
0.14
237
0.13
293
0.19
384
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.08
337
0.04
15
0.05
121
4D-IteraStereotwo views0.09
81
0.07
139
0.10
108
0.18
298
0.07
71
0.09
80
0.15
219
0.17
168
0.15
159
0.10
125
0.11
147
0.10
154
0.07
106
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.03
1
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.05
121
anonymousdsp2two views0.11
185
0.07
139
0.10
108
0.16
142
0.09
239
0.13
246
0.14
152
0.18
197
0.22
298
0.13
219
0.14
188
0.12
192
0.09
167
0.14
260
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.06
192
0.05
121
LoStwo views0.09
81
0.05
17
0.11
149
0.13
13
0.07
71
0.14
278
0.11
46
0.15
106
0.15
159
0.09
92
0.09
88
0.12
192
0.09
167
0.15
282
0.10
123
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.03
1
0.05
100
0.05
121
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CEStwo views0.08
44
0.04
1
0.08
30
0.14
30
0.07
71
0.09
80
0.14
152
0.11
28
0.09
23
0.08
62
0.09
88
0.11
175
0.06
36
0.12
189
0.08
17
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.05
100
0.05
121
Selective-RAFTtwo views0.11
185
0.10
370
0.11
149
0.21
439
0.08
127
0.16
334
0.13
104
0.20
229
0.22
298
0.10
125
0.10
117
0.11
175
0.10
199
0.15
282
0.11
187
0.05
27
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.05
121
CroCo-Stereo Lap2two views0.09
81
0.09
312
0.08
30
0.22
454
0.09
239
0.09
80
0.19
402
0.16
132
0.12
88
0.09
92
0.10
117
0.05
1
0.05
11
0.08
15
0.08
17
0.06
114
0.06
307
0.07
194
0.05
107
0.05
100
0.05
121
TestStereo1two views0.13
276
0.08
236
0.08
30
0.19
355
0.08
127
0.18
374
0.29
518
0.23
294
0.16
186
0.17
311
0.20
284
0.16
280
0.10
199
0.12
189
0.13
277
0.06
114
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.05
100
0.05
121
DCANet-4two views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.16
142
0.06
13
0.09
80
0.17
318
0.18
197
0.19
246
0.13
219
0.16
217
0.09
123
0.14
318
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
ffftwo views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.15
70
0.07
71
0.09
80
0.17
318
0.16
132
0.20
269
0.13
219
0.16
217
0.10
154
0.11
224
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
SA-5Ktwo views0.13
276
0.08
236
0.08
30
0.19
355
0.08
127
0.18
374
0.29
518
0.23
294
0.16
186
0.17
311
0.20
284
0.16
280
0.10
199
0.12
189
0.13
277
0.06
114
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.05
100
0.05
121
Sa-1000two views0.12
251
0.08
236
0.08
30
0.18
298
0.08
127
0.14
278
0.22
450
0.22
274
0.18
231
0.15
267
0.20
284
0.17
300
0.11
224
0.10
61
0.10
123
0.06
114
0.05
182
0.09
359
0.09
383
0.05
100
0.05
121
iRaft-Stereo_20wtwo views0.09
81
0.05
17
0.13
229
0.14
30
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.18
197
0.10
36
0.11
154
0.08
70
0.08
98
0.05
11
0.10
61
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.05
121
GLC_STEREOtwo views0.11
185
0.07
139
0.11
149
0.17
216
0.07
71
0.09
80
0.13
104
0.15
106
0.24
324
0.12
192
0.13
174
0.12
192
0.08
141
0.18
369
0.11
187
0.06
114
0.08
405
0.08
278
0.06
185
0.05
100
0.05
121
CrosDoStereotwo views0.12
251
0.06
56
0.12
184
0.14
30
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.17
168
0.22
298
0.19
357
0.24
336
0.15
266
0.11
224
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.07
272
0.05
100
0.05
121
AAGNettwo views0.11
185
0.07
139
0.16
349
0.19
355
0.09
239
0.08
51
0.13
104
0.18
197
0.13
119
0.16
295
0.21
305
0.13
217
0.14
318
0.11
107
0.14
314
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.06
185
0.06
192
0.05
121
TransformOpticalFlowtwo views0.10
142
0.08
236
0.13
229
0.18
298
0.07
71
0.09
80
0.15
219
0.19
218
0.15
159
0.12
192
0.17
238
0.11
175
0.11
224
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.06
185
0.05
100
0.05
121
DeepStereo_LLtwo views0.12
251
0.06
56
0.12
184
0.14
30
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.17
168
0.22
298
0.19
357
0.24
336
0.15
266
0.11
224
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.07
272
0.05
100
0.05
121
DEmStereotwo views0.12
251
0.06
56
0.14
264
0.14
30
0.10
341
0.16
334
0.15
219
0.16
132
0.24
324
0.17
311
0.24
336
0.13
217
0.14
318
0.12
189
0.13
277
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.05
121
SST-Stereotwo views0.10
142
0.07
139
0.15
315
0.18
298
0.09
239
0.06
8
0.12
63
0.17
168
0.11
62
0.15
267
0.17
238
0.13
217
0.12
255
0.10
61
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.06
185
0.06
192
0.05
121
THIR-Stereotwo views0.12
251
0.07
139
0.11
149
0.15
70
0.08
127
0.14
278
0.16
284
0.17
168
0.25
345
0.16
295
0.24
336
0.14
237
0.12
255
0.12
189
0.14
314
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.07
272
0.05
100
0.05
121
RAFT_R40two views0.11
185
0.07
139
0.14
264
0.18
298
0.09
239
0.06
8
0.13
104
0.17
168
0.16
186
0.14
240
0.18
263
0.15
266
0.12
255
0.10
61
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.06
185
0.06
192
0.05
121
DRafttwo views0.12
251
0.06
56
0.11
149
0.14
30
0.09
239
0.14
278
0.17
318
0.21
252
0.30
399
0.17
311
0.28
404
0.10
154
0.15
336
0.10
61
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.05
121
PFNettwo views0.12
251
0.06
56
0.17
377
0.17
216
0.08
127
0.09
80
0.15
219
0.26
350
0.20
269
0.16
295
0.16
217
0.14
237
0.11
224
0.12
189
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.05
121
RAFT-345two views0.11
185
0.07
139
0.15
315
0.16
142
0.08
127
0.08
51
0.12
63
0.15
106
0.10
36
0.11
154
0.36
457
0.09
123
0.09
167
0.11
107
0.12
236
0.05
27
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.04
15
0.05
121
AnonymousMtwo views0.09
81
0.05
17
0.10
108
0.14
30
0.06
13
0.09
80
0.13
104
0.19
218
0.14
143
0.13
219
0.11
147
0.09
123
0.08
141
0.13
234
0.10
123
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.05
107
0.05
100
0.05
121
RAFTtwo views0.13
276
0.09
312
0.11
149
0.18
298
0.08
127
0.15
304
0.24
473
0.20
229
0.19
246
0.21
394
0.21
305
0.17
300
0.12
255
0.16
316
0.09
54
0.06
114
0.07
379
0.10
407
0.09
383
0.05
100
0.05
121
TestStereotwo views0.13
276
0.14
455
0.11
149
0.23
475
0.08
127
0.15
304
0.21
440
0.20
229
0.23
308
0.14
240
0.24
336
0.16
280
0.12
255
0.16
316
0.14
314
0.05
27
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.09
382
0.05
121
raft+_RVCtwo views0.11
185
0.07
139
0.09
72
0.16
142
0.07
71
0.10
127
0.11
46
0.24
316
0.20
269
0.12
192
0.15
205
0.12
192
0.08
141
0.12
189
0.13
277
0.07
239
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.05
121
TANstereotwo views0.09
81
0.04
1
0.08
30
0.13
13
0.06
13
0.11
172
0.14
152
0.15
106
0.19
246
0.11
154
0.15
205
0.10
154
0.06
36
0.12
189
0.09
54
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.06
192
0.05
121
XX-TBDtwo views0.09
81
0.06
56
0.07
6
0.14
30
0.07
71
0.12
207
0.16
284
0.14
75
0.13
119
0.11
154
0.12
160
0.09
123
0.08
141
0.10
61
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.06
192
0.05
121
raftrobusttwo views0.09
81
0.06
56
0.10
108
0.17
216
0.08
127
0.09
80
0.10
27
0.18
197
0.16
186
0.10
125
0.09
88
0.12
192
0.07
106
0.12
189
0.10
123
0.08
300
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.05
121
csctwo views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.15
70
0.07
71
0.09
80
0.17
318
0.16
132
0.20
269
0.13
219
0.16
217
0.10
154
0.11
224
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
cscssctwo views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.15
70
0.07
71
0.09
80
0.17
318
0.16
132
0.20
269
0.13
219
0.16
217
0.10
154
0.11
224
0.11
107
0.12
236
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.04
15
0.05
121
111two views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.15
70
0.07
71
0.10
127
0.14
152
0.21
252
0.23
308
0.11
154
0.12
160
0.14
237
0.11
224
0.13
234
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.04
34
0.05
100
0.05
121
R-Stereo Traintwo views0.10
142
0.06
56
0.10
108
0.17
216
0.08
127
0.11
172
0.14
152
0.23
294
0.11
62
0.12
192
0.19
272
0.11
175
0.08
141
0.09
33
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.05
121
RAFT-Stereopermissivetwo views0.10
142
0.06
56
0.10
108
0.17
216
0.08
127
0.11
172
0.14
152
0.23
294
0.11
62
0.12
192
0.19
272
0.11
175
0.08
141
0.09
33
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.05
121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNettwo views0.10
142
0.06
56
0.12
184
0.14
30
0.06
13
0.11
172
0.10
27
0.18
197
0.18
231
0.13
219
0.16
217
0.14
237
0.11
224
0.15
282
0.13
277
0.06
114
0.04
21
0.04
1
0.04
34
0.06
192
0.05
121
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
iResNettwo views0.13
276
0.10
370
0.18
400
0.19
355
0.08
127
0.13
246
0.18
363
0.20
229
0.26
359
0.15
267
0.23
324
0.15
266
0.13
293
0.14
260
0.14
314
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.05
121
S2M2_XLtwo views0.08
44
0.06
56
0.12
184
0.12
4
0.08
127
0.09
80
0.09
18
0.07
2
0.07
8
0.08
62
0.07
37
0.07
62
0.06
36
0.09
33
0.09
54
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.05
107
0.08
321
0.06
199
xyz-stereo-finetune2two views0.11
185
0.07
139
0.13
229
0.13
13
0.07
71
0.11
172
0.19
402
0.17
168
0.12
88
0.15
267
0.15
205
0.17
300
0.12
255
0.13
234
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.05
107
0.04
15
0.06
199
111111two views0.07
4
0.04
1
0.09
72
0.17
216
0.06
13
0.05
4
0.10
27
0.11
28
0.09
23
0.06
9
0.06
13
0.07
62
0.05
11
0.09
33
0.09
54
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.07
258
0.06
199
MLG-Stereo_test3two views0.07
4
0.05
17
0.10
108
0.14
30
0.06
13
0.07
28
0.11
46
0.08
4
0.06
4
0.06
9
0.04
1
0.06
16
0.06
36
0.07
4
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.06
199
G2L-Stereo_testtwo views0.14
310
0.07
139
0.11
149
0.13
13
0.08
127
0.12
207
0.16
284
0.30
415
0.28
382
0.20
380
0.23
324
0.20
340
0.16
362
0.17
348
0.18
391
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.05
107
0.07
258
0.06
199
LGtest1two views0.07
4
0.04
1
0.10
108
0.15
70
0.06
13
0.07
28
0.09
18
0.08
4
0.06
4
0.05
1
0.04
1
0.06
16
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.07
239
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.06
192
0.06
199
HItwo views0.11
185
0.06
56
0.11
149
0.13
13
0.09
239
0.09
80
0.14
152
0.21
252
0.10
36
0.19
357
0.17
238
0.14
237
0.09
167
0.16
316
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.08
337
0.07
258
0.06
199
CoSvtwo views0.11
185
0.06
56
0.11
149
0.13
13
0.09
239
0.09
80
0.14
152
0.21
252
0.10
36
0.19
357
0.17
238
0.14
237
0.09
167
0.16
316
0.08
17
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.08
337
0.07
258
0.06
199
AIO-test1two views0.10
142
0.07
139
0.10
108
0.23
475
0.07
71
0.09
80
0.13
104
0.21
252
0.14
143
0.11
154
0.12
160
0.09
123
0.07
106
0.11
107
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.09
359
0.10
422
0.03
1
0.06
199
IGEV-RUCAtwo views0.08
44
0.06
56
0.11
149
0.14
30
0.09
239
0.10
127
0.12
63
0.10
17
0.12
88
0.06
9
0.07
37
0.07
62
0.06
36
0.09
33
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.05
100
0.06
199
tt45two views0.09
81
0.06
56
0.11
149
0.15
70
0.07
71
0.11
172
0.16
284
0.13
59
0.11
62
0.09
92
0.06
13
0.08
98
0.06
36
0.13
234
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
PAM_32two views0.09
81
0.05
17
0.17
377
0.15
70
0.08
127
0.10
127
0.15
219
0.14
75
0.15
159
0.09
92
0.08
70
0.09
123
0.07
106
0.14
260
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.05
100
0.06
199
PAMtwo views0.10
142
0.05
17
0.16
349
0.15
70
0.08
127
0.09
80
0.16
284
0.15
106
0.16
186
0.12
192
0.09
88
0.09
123
0.07
106
0.13
234
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.05
100
0.06
199
rvit_0105_6two views0.14
310
0.09
312
0.18
400
0.17
216
0.10
341
0.10
127
0.16
284
0.19
218
0.26
359
0.12
192
0.18
263
0.17
300
0.12
255
0.18
369
0.12
236
0.15
494
0.11
466
0.12
457
0.10
422
0.09
382
0.06
199
rvit_0105_5two views0.14
310
0.09
312
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.23
461
0.24
316
0.27
368
0.14
240
0.15
205
0.18
314
0.12
255
0.17
348
0.14
314
0.14
490
0.11
466
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.06
199
rvit_0105_4two views0.14
310
0.09
312
0.17
377
0.17
216
0.10
341
0.12
207
0.19
402
0.23
294
0.27
368
0.14
240
0.20
284
0.17
300
0.13
293
0.17
348
0.13
277
0.15
494
0.11
466
0.11
438
0.10
422
0.09
382
0.06
199
rvit_0105_3two views0.15
354
0.09
312
0.14
264
0.19
355
0.12
420
0.15
304
0.25
488
0.25
332
0.29
389
0.15
267
0.17
238
0.20
340
0.13
293
0.17
348
0.14
314
0.13
477
0.11
466
0.12
457
0.14
486
0.07
258
0.06
199
UGAM-zerotwo views0.09
81
0.05
17
0.15
315
0.15
70
0.08
127
0.09
80
0.13
104
0.19
218
0.15
159
0.11
154
0.15
205
0.07
62
0.07
106
0.09
33
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
rvit_stereo_0081_agatwo views0.11
185
0.09
312
0.14
264
0.18
298
0.09
239
0.13
246
0.14
152
0.14
75
0.19
246
0.10
125
0.18
263
0.16
280
0.09
167
0.12
189
0.09
54
0.10
400
0.06
307
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.06
199
model_zeroshottwo views0.10
142
0.04
1
0.11
149
0.15
70
0.09
239
0.12
207
0.14
152
0.20
229
0.13
119
0.11
154
0.10
117
0.12
192
0.07
106
0.12
189
0.10
123
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.06
199
IGEV-Stereo+two views0.07
4
0.04
1
0.08
30
0.15
70
0.06
13
0.04
1
0.09
18
0.10
17
0.09
23
0.06
9
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.06
1
0.08
17
0.06
114
0.04
21
0.05
23
0.04
34
0.06
192
0.06
199
DispNOtwo views0.14
310
0.08
236
0.17
377
0.19
355
0.12
420
0.11
172
0.21
440
0.23
294
0.29
389
0.17
311
0.23
324
0.18
314
0.17
385
0.15
282
0.15
342
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.08
337
0.07
258
0.06
199
Former-RAFT_DAM_RVCtwo views0.10
142
0.08
236
0.12
184
0.16
142
0.08
127
0.15
304
0.16
284
0.18
197
0.18
231
0.10
125
0.09
88
0.09
123
0.08
141
0.11
107
0.12
236
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.06
185
0.07
258
0.06
199
SMFormertwo views0.14
310
0.07
139
0.17
377
0.14
30
0.08
127
0.16
334
0.17
318
0.26
350
0.27
368
0.19
357
0.20
284
0.18
314
0.15
336
0.15
282
0.17
373
0.08
300
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.07
258
0.06
199
ttatwo views0.14
310
0.07
139
0.17
377
0.14
30
0.08
127
0.16
334
0.17
318
0.26
350
0.27
368
0.19
357
0.20
284
0.18
314
0.15
336
0.15
282
0.17
373
0.08
300
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.06
199
qqq1two views0.13
276
0.07
139
0.17
377
0.14
30
0.08
127
0.16
334
0.17
318
0.26
350
0.27
368
0.19
357
0.20
284
0.18
314
0.15
336
0.15
282
0.11
187
0.08
300
0.05
182
0.05
23
0.05
107
0.06
192
0.06
199
fff1two views0.13
276
0.07
139
0.17
377
0.14
30
0.08
127
0.16
334
0.17
318
0.26
350
0.27
368
0.19
357
0.20
284
0.18
314
0.15
336
0.15
282
0.11
187
0.08
300
0.05
182
0.05
23
0.05
107
0.06
192
0.06
199
MyStereo07two views0.10
142
0.07
139
0.10
108
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.18
363
0.15
106
0.15
159
0.09
92
0.06
13
0.06
16
0.07
106
0.12
189
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.06
199
MyStereo06two views0.10
142
0.07
139
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.18
363
0.19
218
0.12
88
0.12
192
0.08
70
0.07
62
0.07
106
0.11
107
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.06
192
0.06
199
MyStereo05two views0.13
276
0.07
139
0.10
108
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.18
363
0.27
371
0.35
441
0.17
311
0.14
188
0.15
266
0.11
224
0.15
282
0.13
277
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.06
192
0.06
199
MyStereo04two views0.13
276
0.07
139
0.10
108
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.18
363
0.29
401
0.38
459
0.17
311
0.14
188
0.16
280
0.10
199
0.15
282
0.13
277
0.06
114
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.06
199
cc1two views0.10
142
0.08
236
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.15
219
0.16
132
0.18
231
0.09
92
0.09
88
0.06
16
0.06
36
0.10
61
0.07
1
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.06
199
ff7two views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.10
125
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
IGEVStereo-DCAtwo views0.09
81
0.06
56
0.11
149
0.15
70
0.10
341
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.10
125
0.06
13
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
fffftwo views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.10
125
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
rrrtwo views0.09
81
0.06
56
0.12
184
0.15
70
0.10
341
0.11
172
0.16
284
0.16
132
0.15
159
0.10
125
0.06
13
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
ffmtwo views0.12
251
0.09
312
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.17
355
0.17
318
0.15
106
0.19
246
0.15
267
0.25
365
0.19
328
0.13
293
0.10
61
0.07
1
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.08
337
0.06
192
0.06
199
ff1two views0.13
276
0.09
312
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.17
355
0.17
318
0.15
106
0.19
246
0.15
267
0.25
365
0.19
328
0.13
293
0.14
260
0.20
410
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.08
337
0.06
192
0.06
199
11ttwo views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.10
125
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
tt1two views0.10
142
0.08
236
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.12
207
0.16
284
0.15
106
0.19
246
0.09
92
0.08
70
0.06
16
0.06
36
0.10
61
0.07
1
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.06
192
0.06
199
1111xtwo views0.15
354
0.08
236
0.12
184
0.18
298
0.07
71
0.18
374
0.25
488
0.31
425
0.24
324
0.17
311
0.24
336
0.26
414
0.15
336
0.13
234
0.23
451
0.07
239
0.07
379
0.08
278
0.09
383
0.07
258
0.06
199
plaintwo views0.10
142
0.08
236
0.10
108
0.19
355
0.09
239
0.10
127
0.15
219
0.14
75
0.13
119
0.13
219
0.15
205
0.09
123
0.12
255
0.13
234
0.12
236
0.07
239
0.05
182
0.09
359
0.06
185
0.06
192
0.06
199
anonymousdsptwo views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.09
92
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
anonymousatwo views0.13
276
0.07
139
0.13
229
0.18
298
0.09
239
0.13
246
0.17
318
0.19
218
0.29
389
0.15
267
0.24
336
0.15
266
0.14
318
0.14
260
0.14
314
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.09
383
0.05
100
0.06
199
ProNettwo views0.09
81
0.07
139
0.10
108
0.17
216
0.08
127
0.10
127
0.15
219
0.15
106
0.12
88
0.09
92
0.06
13
0.07
62
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.06
199
ccc-4two views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.10
125
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
RAFT+CT+SAtwo views0.13
276
0.11
396
0.09
72
0.19
355
0.09
239
0.15
304
0.28
509
0.22
274
0.22
298
0.15
267
0.26
382
0.10
154
0.10
199
0.11
107
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.08
337
0.07
258
0.06
199
IGEV-Stereopermissivetwo views0.09
81
0.07
139
0.11
149
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.12
88
0.09
92
0.06
13
0.06
16
0.06
36
0.11
107
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5wtwo views0.12
251
0.09
312
0.12
184
0.19
355
0.08
127
0.09
80
0.12
63
0.21
252
0.21
284
0.19
357
0.14
188
0.11
175
0.09
167
0.20
409
0.16
358
0.05
27
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.06
199
psmgtwo views0.14
310
0.09
312
0.14
264
0.17
216
0.10
341
0.15
304
0.17
318
0.29
401
0.19
246
0.17
311
0.21
305
0.25
405
0.16
362
0.15
282
0.14
314
0.08
300
0.06
307
0.08
278
0.08
337
0.07
258
0.06
199
CIPLGtwo views0.11
185
0.08
236
0.14
264
0.17
216
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.17
168
0.15
159
0.14
240
0.11
147
0.16
280
0.09
167
0.16
316
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
ddtwo views0.15
354
0.16
473
0.16
349
0.19
355
0.09
239
0.15
304
0.18
363
0.21
252
0.25
345
0.23
422
0.20
284
0.21
349
0.09
167
0.21
426
0.16
358
0.10
400
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.06
199
IPLGR_Ctwo views0.11
185
0.08
236
0.14
264
0.17
216
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.17
168
0.15
159
0.14
240
0.10
117
0.16
280
0.09
167
0.16
316
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
ACREtwo views0.11
185
0.08
236
0.14
264
0.17
216
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.17
168
0.14
143
0.14
240
0.10
117
0.16
280
0.09
167
0.16
316
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
GwcNet-ADLtwo views0.13
276
0.08
236
0.14
264
0.20
410
0.09
239
0.11
172
0.20
423
0.30
415
0.24
324
0.13
219
0.14
188
0.18
314
0.14
318
0.13
234
0.14
314
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.07
258
0.06
199
RAFT-RH_RVCtwo views0.11
185
0.06
56
0.14
264
0.16
142
0.09
239
0.12
207
0.12
63
0.17
168
0.12
88
0.13
219
0.41
494
0.11
175
0.10
199
0.13
234
0.12
236
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.05
107
0.04
15
0.06
199
IRAFT_RVCtwo views0.12
251
0.08
236
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.07
28
0.15
219
0.24
316
0.23
308
0.14
240
0.14
188
0.15
266
0.12
255
0.12
189
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.09
359
0.06
185
0.06
192
0.06
199
rafts_anoytwo views0.11
185
0.06
56
0.10
108
0.17
216
0.08
127
0.10
127
0.14
152
0.17
168
0.14
143
0.13
219
0.13
174
0.12
192
0.10
199
0.11
107
0.12
236
0.07
239
0.04
21
0.09
359
0.11
454
0.07
258
0.06
199
test_xeample3two views0.09
81
0.06
56
0.12
184
0.16
142
0.09
239
0.11
172
0.15
219
0.16
132
0.13
119
0.10
125
0.06
13
0.08
98
0.06
36
0.10
61
0.09
54
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
GMStereopermissivetwo views0.13
276
0.14
455
0.14
264
0.18
298
0.09
239
0.15
304
0.16
284
0.20
229
0.24
324
0.16
295
0.17
238
0.10
154
0.10
199
0.16
316
0.13
277
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.06
199
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSMtwo views0.13
276
0.07
139
0.14
264
0.17
216
0.09
239
0.15
304
0.16
284
0.28
390
0.27
368
0.14
240
0.17
238
0.12
192
0.13
293
0.14
260
0.11
187
0.08
300
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.06
199
delettwo views0.17
397
0.08
236
0.17
377
0.19
355
0.11
389
0.20
412
0.21
440
0.30
415
0.37
452
0.17
311
0.26
382
0.19
328
0.19
415
0.19
384
0.21
430
0.08
300
0.08
405
0.09
359
0.11
454
0.06
192
0.06
199
UNettwo views0.17
397
0.09
312
0.18
400
0.19
355
0.12
420
0.27
485
0.19
402
0.33
455
0.29
389
0.21
394
0.24
336
0.23
385
0.19
415
0.19
384
0.18
391
0.07
239
0.06
307
0.08
278
0.07
272
0.08
321
0.06
199
UPFNettwo views0.16
377
0.08
236
0.12
184
0.20
410
0.12
420
0.20
412
0.23
461
0.28
390
0.26
359
0.17
311
0.24
336
0.22
367
0.19
415
0.19
384
0.21
430
0.09
359
0.07
379
0.08
278
0.09
383
0.08
321
0.06
199
CREStereotwo views0.09
81
0.04
1
0.08
30
0.11
1
0.06
13
0.13
246
0.14
152
0.14
75
0.10
36
0.08
62
0.13
174
0.09
123
0.08
141
0.11
107
0.10
123
0.08
300
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.06
192
0.06
199
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
ac_64two views0.16
377
0.08
236
0.15
315
0.18
298
0.10
341
0.22
437
0.18
363
0.24
316
0.21
284
0.18
341
0.24
336
0.29
440
0.18
399
0.19
384
0.22
439
0.09
359
0.07
379
0.08
278
0.09
383
0.07
258
0.06
199
ACVNettwo views0.15
354
0.09
312
0.15
315
0.13
13
0.12
420
0.14
278
0.20
423
0.22
274
0.33
420
0.17
311
0.26
382
0.21
349
0.16
362
0.17
348
0.21
430
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.08
321
0.06
199
acv_fttwo views0.15
354
0.09
312
0.15
315
0.19
355
0.10
341
0.16
334
0.17
318
0.25
332
0.33
420
0.19
357
0.26
382
0.21
349
0.17
385
0.17
348
0.18
391
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.08
321
0.06
199
cf-rtwo views0.13
276
0.07
139
0.12
184
0.16
142
0.08
127
0.14
278
0.19
402
0.20
229
0.25
345
0.17
311
0.25
365
0.21
349
0.16
362
0.14
260
0.14
314
0.10
400
0.05
182
0.06
102
0.08
337
0.06
192
0.06
199
PMTNettwo views0.09
81
0.05
17
0.09
72
0.12
4
0.06
13
0.12
207
0.14
152
0.15
106
0.11
62
0.09
92
0.13
174
0.10
154
0.07
106
0.13
234
0.10
123
0.15
494
0.04
21
0.05
23
0.03
1
0.07
258
0.06
199
DIP-Stereotwo views0.11
185
0.07
139
0.14
264
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.09
18
0.16
132
0.16
186
0.11
154
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.15
282
0.13
277
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.05
100
0.06
199
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
251
0.08
236
0.14
264
0.18
298
0.07
71
0.15
304
0.07
3
0.22
274
0.18
231
0.16
295
0.19
272
0.18
314
0.14
318
0.16
316
0.15
342
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.05
107
0.06
192
0.06
199
RASNettwo views0.14
310
0.07
139
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.18
374
0.14
152
0.29
401
0.20
269
0.17
311
0.25
365
0.21
349
0.18
399
0.20
409
0.19
404
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.08
337
0.06
192
0.06
199
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.14
310
0.08
236
0.11
149
0.15
70
0.08
127
0.15
304
0.15
219
0.27
371
0.29
389
0.19
357
0.21
305
0.29
440
0.14
318
0.17
348
0.13
277
0.06
114
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.06
199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNettwo views0.15
354
0.10
370
0.17
377
0.17
216
0.08
127
0.18
374
0.09
18
0.28
390
0.25
345
0.19
357
0.24
336
0.24
391
0.17
385
0.17
348
0.14
314
0.08
300
0.06
307
0.09
359
0.10
422
0.07
258
0.06
199
AANet_RVCtwo views0.16
377
0.10
370
0.10
108
0.18
298
0.09
239
0.18
374
0.19
402
0.26
350
0.31
406
0.22
410
0.35
454
0.21
349
0.21
431
0.22
439
0.16
358
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.06
199
HSMtwo views0.15
354
0.08
236
0.14
264
0.16
142
0.09
239
0.16
334
0.14
152
0.28
390
0.25
345
0.19
357
0.23
324
0.37
491
0.16
362
0.20
409
0.15
342
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.07
258
0.06
199
LE_ROBtwo views0.50
540
0.07
139
0.14
264
0.15
70
0.08
127
0.24
455
0.16
284
0.22
274
1.81
572
4.63
575
0.67
536
0.47
524
0.44
533
0.20
409
0.29
502
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.08
321
0.06
199
DN-CSS_ROBtwo views0.13
276
0.13
443
0.16
349
0.18
298
0.10
341
0.16
334
0.08
7
0.22
274
0.18
231
0.17
311
0.22
315
0.13
217
0.13
293
0.12
189
0.13
277
0.05
27
0.05
182
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.06
199
pmcnntwo views0.15
354
0.07
139
0.19
411
0.15
70
0.07
71
0.20
412
0.15
219
0.24
316
0.26
359
0.21
394
0.34
450
0.28
432
0.18
399
0.18
369
0.17
373
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.07
258
0.06
199
G2L-Stereotwo views0.14
310
0.07
139
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.12
63
0.27
371
0.22
298
0.16
295
0.27
390
0.21
349
0.13
293
0.17
348
0.18
391
0.09
359
0.08
405
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.07
279
rvit_105_1two views0.19
423
0.11
396
0.25
455
0.21
439
0.16
491
0.21
429
0.27
503
0.31
425
0.41
471
0.19
357
0.20
284
0.22
367
0.17
385
0.19
384
0.17
373
0.12
454
0.12
480
0.13
472
0.15
501
0.08
321
0.07
279
ACV-stereotwo views0.15
354
0.10
370
0.28
470
0.18
298
0.12
420
0.14
278
0.12
63
0.23
294
0.21
284
0.19
357
0.23
324
0.22
367
0.15
336
0.23
450
0.17
373
0.07
239
0.06
307
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.07
279
test_sample2two views0.12
251
0.07
139
0.12
184
0.14
30
0.08
127
0.16
334
0.18
363
0.21
252
0.16
186
0.14
240
0.20
284
0.19
328
0.15
336
0.15
282
0.12
236
0.08
300
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.08
321
0.07
279
test_sample1two views0.13
276
0.07
139
0.14
264
0.13
13
0.08
127
0.19
397
0.16
284
0.20
229
0.15
159
0.14
240
0.22
315
0.18
314
0.16
362
0.17
348
0.14
314
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.08
321
0.07
279
ACVNet-DCAtwo views0.10
142
0.08
236
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.15
219
0.23
294
0.16
186
0.09
92
0.09
88
0.06
16
0.06
36
0.10
61
0.07
1
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.07
258
0.07
279
xx1two views0.11
185
0.08
236
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.15
219
0.16
132
0.18
231
0.09
92
0.09
88
0.16
280
0.16
362
0.10
61
0.07
1
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.08
337
0.07
258
0.07
279
1test111two views0.11
185
0.08
236
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.15
219
0.23
294
0.16
186
0.09
92
0.09
88
0.06
16
0.06
36
0.15
282
0.16
358
0.06
114
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.07
258
0.07
279
mmmtwo views0.14
310
0.08
236
0.17
377
0.17
216
0.09
239
0.17
355
0.18
363
0.21
252
0.15
159
0.15
267
0.23
324
0.21
349
0.16
362
0.16
316
0.17
373
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.07
279
11t1two views0.12
251
0.06
56
0.13
229
0.14
30
0.08
127
0.17
355
0.15
219
0.18
197
0.15
159
0.15
267
0.15
205
0.16
280
0.16
362
0.15
282
0.13
277
0.08
300
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.08
321
0.07
279
MIF-Stereo (partial)two views0.11
185
0.06
56
0.10
108
0.19
355
0.10
341
0.10
127
0.11
46
0.17
168
0.18
231
0.14
240
0.16
217
0.09
123
0.11
224
0.12
189
0.12
236
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.07
279
EKT-Stereotwo views0.11
185
0.07
139
0.14
264
0.15
70
0.10
341
0.13
246
0.14
152
0.18
197
0.21
284
0.11
154
0.08
70
0.12
192
0.09
167
0.11
107
0.12
236
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.06
185
0.08
321
0.07
279
PCWNet_CMDtwo views0.14
310
0.08
236
0.15
315
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.14
152
0.29
401
0.36
445
0.14
240
0.20
284
0.21
349
0.12
255
0.17
348
0.13
277
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.07
279
fast-acv-fttwo views0.18
411
0.11
396
0.19
411
0.19
355
0.12
420
0.24
455
0.21
440
0.25
332
0.34
432
0.22
410
0.34
450
0.27
422
0.20
427
0.21
426
0.23
451
0.09
359
0.09
434
0.08
278
0.10
422
0.08
321
0.07
279
CBFPSMtwo views0.14
310
0.06
56
0.26
458
0.17
216
0.09
239
0.13
246
0.15
219
0.22
274
0.23
308
0.20
380
0.27
390
0.24
391
0.16
362
0.16
316
0.18
391
0.06
114
0.06
307
0.06
102
0.07
272
0.07
258
0.07
279
GASNettwo views0.22
456
0.23
513
0.33
489
0.26
500
0.17
506
0.26
475
0.16
284
0.44
525
0.42
478
0.27
455
0.24
336
0.30
449
0.15
336
0.27
469
0.18
391
0.12
454
0.08
405
0.12
457
0.11
454
0.16
505
0.07
279
gwcnet-sptwo views0.14
310
0.07
139
0.12
184
0.18
298
0.09
239
0.16
334
0.17
318
0.24
316
0.24
324
0.18
341
0.24
336
0.15
266
0.16
362
0.15
282
0.15
342
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.08
337
0.08
321
0.07
279
scenettwo views0.14
310
0.07
139
0.12
184
0.18
298
0.09
239
0.16
334
0.17
318
0.24
316
0.24
324
0.18
341
0.24
336
0.15
266
0.16
362
0.15
282
0.15
342
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.08
337
0.08
321
0.07
279
CASStwo views0.13
276
0.12
414
0.11
149
0.23
475
0.09
239
0.15
304
0.17
318
0.18
197
0.19
246
0.17
311
0.18
263
0.15
266
0.15
336
0.14
260
0.14
314
0.09
359
0.06
307
0.10
407
0.08
337
0.09
382
0.07
279
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymoustwo views0.11
185
0.05
17
0.12
184
0.13
13
0.07
71
0.15
304
0.14
152
0.19
218
0.13
119
0.11
154
0.17
238
0.13
217
0.09
167
0.13
234
0.11
187
0.08
300
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.08
321
0.07
279
ssnettwo views0.14
310
0.07
139
0.12
184
0.18
298
0.09
239
0.16
334
0.17
318
0.24
316
0.24
324
0.18
341
0.24
336
0.15
266
0.16
362
0.15
282
0.15
342
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.08
337
0.08
321
0.07
279
qqqtwo views0.13
276
0.09
312
0.15
315
0.16
142
0.08
127
0.13
246
0.15
219
0.23
294
0.16
186
0.15
267
0.19
272
0.16
280
0.16
362
0.15
282
0.16
358
0.07
239
0.06
307
0.08
278
0.08
337
0.07
258
0.07
279
xtwo views0.13
276
0.07
139
0.14
264
0.14
30
0.08
127
0.18
374
0.14
152
0.22
274
0.20
269
0.15
267
0.19
272
0.19
328
0.17
385
0.18
369
0.18
391
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.07
279
BUStwo views0.14
310
0.09
312
0.14
264
0.22
454
0.10
341
0.19
397
0.14
152
0.34
464
0.19
246
0.17
311
0.22
315
0.16
280
0.13
293
0.15
282
0.13
277
0.08
300
0.06
307
0.10
407
0.09
383
0.07
258
0.07
279
IERtwo views0.14
310
0.07
139
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.16
284
0.25
332
0.26
359
0.18
341
0.25
365
0.17
300
0.20
427
0.16
316
0.14
314
0.08
300
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.08
321
0.07
279
test_5two views0.14
310
0.12
414
0.08
30
0.20
410
0.10
341
0.14
278
0.29
518
0.21
252
0.24
324
0.18
341
0.28
404
0.11
175
0.15
336
0.12
189
0.13
277
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.08
337
0.08
321
0.07
279
BSDual-CNNtwo views0.15
354
0.09
312
0.14
264
0.22
454
0.10
341
0.14
278
0.15
219
0.34
464
0.19
246
0.17
311
0.22
315
0.25
405
0.16
362
0.15
282
0.14
314
0.08
300
0.06
307
0.10
407
0.09
383
0.07
258
0.07
279
hknettwo views0.15
354
0.11
396
0.13
229
0.22
454
0.11
389
0.14
278
0.15
219
0.34
464
0.25
345
0.17
311
0.22
315
0.22
367
0.18
399
0.17
348
0.12
236
0.07
239
0.06
307
0.10
407
0.09
383
0.07
258
0.07
279
CSP-Nettwo views0.16
377
0.09
312
0.14
264
0.16
142
0.09
239
0.19
397
0.17
318
0.25
332
0.32
413
0.25
444
0.30
422
0.24
391
0.15
336
0.21
426
0.18
391
0.09
359
0.06
307
0.07
194
0.07
272
0.08
321
0.07
279
UDGNettwo views0.14
310
0.13
443
0.16
349
0.17
216
0.10
341
0.12
207
0.16
284
0.21
252
0.27
368
0.20
380
0.20
284
0.16
280
0.13
293
0.16
316
0.13
277
0.10
400
0.06
307
0.09
359
0.07
272
0.06
192
0.07
279
dadtwo views0.17
397
0.20
502
0.20
423
0.16
142
0.11
389
0.20
412
0.18
363
0.21
252
0.28
382
0.30
482
0.24
336
0.29
440
0.13
293
0.19
384
0.16
358
0.18
516
0.09
434
0.11
438
0.09
383
0.11
437
0.07
279
DAStwo views0.15
354
0.08
236
0.18
400
0.19
355
0.10
341
0.19
397
0.17
318
0.27
371
0.29
389
0.18
341
0.25
365
0.21
349
0.15
336
0.16
316
0.12
236
0.08
300
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.07
279
SepStereotwo views0.15
354
0.08
236
0.18
400
0.19
355
0.10
341
0.19
397
0.17
318
0.27
371
0.29
389
0.18
341
0.25
365
0.21
349
0.15
336
0.25
464
0.12
236
0.08
300
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.07
279
PSMNet-ADLtwo views0.15
354
0.12
414
0.13
229
0.22
454
0.09
239
0.13
246
0.20
423
0.26
350
0.23
308
0.18
341
0.20
284
0.24
391
0.16
362
0.18
369
0.17
373
0.08
300
0.08
405
0.08
278
0.11
454
0.08
321
0.07
279
ADLNet2two views0.16
377
0.09
312
0.13
229
0.16
142
0.09
239
0.20
412
0.16
284
0.31
425
0.39
462
0.16
295
0.20
284
0.20
340
0.18
399
0.21
426
0.22
439
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.07
272
0.09
382
0.07
279
Patchmatch Stereo++two views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.18
298
0.08
127
0.06
8
0.11
46
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
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
185
0.08
236
0.14
264
0.18
298
0.08
127
0.10
127
0.14
152
0.16
132
0.15
159
0.12
192
0.14
188
0.13
217
0.12
255
0.13
234
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.07
279
PSM-adaLosstwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.18
298
0.08
127
0.06
8
0.12
63
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
ROB_FTStereo_v2two views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.06
8
0.12
63
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
ROB_FTStereotwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.06
8
0.11
46
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
HUI-Stereotwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.18
298
0.08
127
0.06
8
0.12
63
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
iGMRVCtwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.06
8
0.12
63
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
iRAFTtwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.18
298
0.08
127
0.06
8
0.11
46
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
RAFT-IKPtwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.06
8
0.12
63
0.16
132
0.13
119
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.12
255
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.07
279
ICVPtwo views0.15
354
0.09
312
0.12
184
0.22
454
0.09
239
0.17
355
0.21
440
0.25
332
0.23
308
0.18
341
0.30
422
0.26
414
0.18
399
0.17
348
0.14
314
0.09
359
0.07
379
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.07
279
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudotwo views0.14
310
0.08
236
0.15
315
0.16
142
0.09
239
0.13
246
0.14
152
0.27
371
0.34
432
0.14
240
0.21
305
0.22
367
0.13
293
0.18
369
0.14
314
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.06
185
0.07
258
0.07
279
RALCasStereoNettwo views0.10
142
0.06
56
0.09
72
0.16
142
0.08
127
0.12
207
0.14
152
0.17
168
0.11
62
0.12
192
0.17
238
0.14
237
0.10
199
0.12
189
0.11
187
0.07
239
0.06
307
0.06
102
0.05
107
0.08
321
0.07
279
sCroCo_RVCtwo views0.12
251
0.09
312
0.23
446
0.24
484
0.11
389
0.19
397
0.14
152
0.17
168
0.14
143
0.10
125
0.13
174
0.12
192
0.07
106
0.14
260
0.11
187
0.08
300
0.08
405
0.08
278
0.08
337
0.05
100
0.07
279
HCRNettwo views0.16
377
0.24
516
0.12
184
0.35
531
0.11
389
0.15
304
0.17
318
0.26
350
0.22
298
0.19
357
0.24
336
0.21
349
0.14
318
0.15
282
0.13
277
0.11
429
0.07
379
0.11
438
0.10
422
0.09
382
0.07
279
xxxxtwo views0.15
354
0.07
139
0.14
264
0.14
30
0.08
127
0.23
450
0.18
363
0.31
425
0.19
246
0.14
240
0.28
404
0.22
367
0.14
318
0.15
282
0.26
484
0.09
359
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.08
321
0.07
279
test_xeamplepermissivetwo views0.15
354
0.06
56
0.13
229
0.14
30
0.08
127
0.21
429
0.20
423
0.28
390
0.20
269
0.16
295
0.29
416
0.19
328
0.16
362
0.15
282
0.26
484
0.09
359
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.07
279
MMNettwo views0.17
397
0.09
312
0.16
349
0.20
410
0.11
389
0.27
485
0.20
423
0.25
332
0.41
471
0.22
410
0.30
422
0.21
349
0.20
427
0.17
348
0.20
410
0.06
114
0.06
307
0.07
194
0.07
272
0.08
321
0.07
279
FENettwo views0.13
276
0.08
236
0.12
184
0.16
142
0.08
127
0.14
278
0.15
219
0.22
274
0.23
308
0.17
311
0.23
324
0.16
280
0.12
255
0.14
260
0.15
342
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.08
337
0.07
258
0.07
279
GANet-RSSMtwo views0.14
310
0.07
139
0.13
229
0.13
13
0.08
127
0.14
278
0.17
318
0.22
274
0.21
284
0.17
311
0.24
336
0.23
385
0.15
336
0.16
316
0.15
342
0.10
400
0.06
307
0.07
194
0.08
337
0.08
321
0.07
279
PSMNet-RSSMtwo views0.14
310
0.07
139
0.13
229
0.15
70
0.08
127
0.13
246
0.16
284
0.24
316
0.24
324
0.16
295
0.28
404
0.22
367
0.14
318
0.15
282
0.13
277
0.11
429
0.06
307
0.09
359
0.12
473
0.08
321
0.07
279
GwcNet-RSSMtwo views0.14
310
0.07
139
0.12
184
0.15
70
0.08
127
0.15
304
0.20
423
0.21
252
0.27
368
0.18
341
0.27
390
0.22
367
0.16
362
0.14
260
0.15
342
0.10
400
0.05
182
0.07
194
0.09
383
0.07
258
0.07
279
MSMDNettwo views0.14
310
0.08
236
0.15
315
0.17
216
0.09
239
0.14
278
0.14
152
0.29
401
0.36
445
0.14
240
0.21
305
0.21
349
0.12
255
0.17
348
0.14
314
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.07
279
CVANet_RVCtwo views0.18
411
0.10
370
0.14
264
0.21
439
0.10
341
0.18
374
0.17
318
0.34
464
0.33
420
0.22
410
0.31
430
0.28
432
0.18
399
0.23
450
0.17
373
0.12
454
0.08
405
0.12
457
0.11
454
0.09
382
0.07
279
ccs_robtwo views0.14
310
0.08
236
0.15
315
0.16
142
0.09
239
0.12
207
0.14
152
0.27
371
0.34
432
0.14
240
0.21
305
0.22
367
0.13
293
0.18
369
0.14
314
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.07
258
0.07
279
AdaStereotwo views0.15
354
0.11
396
0.15
315
0.18
298
0.09
239
0.20
412
0.11
46
0.32
436
0.28
382
0.20
380
0.23
324
0.20
340
0.13
293
0.19
384
0.14
314
0.12
454
0.05
182
0.10
407
0.07
272
0.09
382
0.07
279
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.
StereoDRNet-Refinedtwo views0.17
397
0.12
414
0.15
315
0.20
410
0.09
239
0.18
374
0.18
363
0.26
350
0.23
308
0.26
449
0.40
483
0.22
367
0.17
385
0.21
426
0.20
410
0.08
300
0.05
182
0.09
359
0.10
422
0.07
258
0.07
279
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Testtwo views0.19
423
0.11
396
0.20
423
0.22
454
0.10
341
0.22
437
0.22
450
0.39
504
0.37
452
0.24
431
0.32
434
0.26
414
0.21
431
0.22
439
0.24
464
0.11
429
0.07
379
0.11
438
0.10
422
0.09
382
0.07
279
StereoDRNettwo views0.18
411
0.11
396
0.17
377
0.22
454
0.11
389
0.21
429
0.22
450
0.37
492
0.33
420
0.24
431
0.28
404
0.30
449
0.19
415
0.20
409
0.20
410
0.09
359
0.08
405
0.11
438
0.09
383
0.09
382
0.07
279
DLCB_ROBtwo views0.18
411
0.10
370
0.15
315
0.23
475
0.11
389
0.24
455
0.18
363
0.29
401
0.28
382
0.27
455
0.28
404
0.28
432
0.24
454
0.19
384
0.20
410
0.08
300
0.08
405
0.09
359
0.09
383
0.07
258
0.07
279
coex_refinementtwo views0.14
310
0.07
139
0.12
184
0.17
216
0.10
341
0.15
304
0.15
219
0.26
350
0.29
389
0.18
341
0.20
284
0.22
367
0.17
385
0.16
316
0.18
391
0.08
300
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.09
382
0.08
343
S2M2two views0.09
81
0.08
236
0.11
149
0.13
13
0.10
341
0.08
51
0.06
1
0.10
17
0.10
36
0.10
125
0.09
88
0.10
154
0.09
167
0.11
107
0.11
187
0.13
477
0.07
379
0.08
278
0.09
383
0.10
414
0.08
343
FACV-RUCAtwo views0.13
276
0.11
396
0.12
184
0.19
355
0.12
420
0.15
304
0.15
219
0.22
274
0.20
269
0.15
267
0.16
217
0.14
237
0.16
362
0.14
260
0.13
277
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.06
185
0.10
414
0.08
343
ITSA-stereotwo views0.15
354
0.10
370
0.14
264
0.19
355
0.08
127
0.12
207
0.14
152
0.30
415
0.49
503
0.17
311
0.19
272
0.22
367
0.15
336
0.17
348
0.16
358
0.10
400
0.06
307
0.08
278
0.08
337
0.08
321
0.08
343
AIO-Stereo-zeroshotpermissivetwo views0.11
185
0.05
17
0.11
149
0.15
70
0.13
443
0.13
246
0.16
284
0.23
294
0.17
205
0.10
125
0.12
160
0.10
154
0.07
106
0.11
107
0.09
54
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.06
185
0.07
258
0.08
343
test_sample6two views0.14
310
0.08
236
0.13
229
0.16
142
0.08
127
0.17
355
0.19
402
0.25
332
0.17
205
0.17
311
0.27
390
0.19
328
0.14
318
0.15
282
0.13
277
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.08
321
0.08
343
test_sample5two views0.14
310
0.08
236
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.18
374
0.18
363
0.25
332
0.17
205
0.17
311
0.27
390
0.18
314
0.14
318
0.16
316
0.13
277
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.08
321
0.08
343
test_sample4two views0.14
310
0.08
236
0.14
264
0.15
70
0.08
127
0.19
397
0.18
363
0.26
350
0.17
205
0.16
295
0.25
365
0.18
314
0.14
318
0.16
316
0.13
277
0.08
300
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.08
343
test_sample3two views0.14
310
0.08
236
0.15
315
0.14
30
0.09
239
0.19
397
0.17
318
0.26
350
0.18
231
0.16
295
0.22
315
0.19
328
0.15
336
0.17
348
0.13
277
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.06
185
0.09
382
0.08
343
CAS++two views0.11
185
0.07
139
0.11
149
0.14
30
0.09
239
0.12
207
0.14
152
0.24
316
0.14
143
0.11
154
0.09
88
0.11
175
0.07
106
0.14
260
0.09
54
0.11
429
0.09
434
0.09
359
0.07
272
0.07
258
0.08
343
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNettwo views0.14
310
0.08
236
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.18
374
0.18
363
0.25
332
0.17
205
0.17
311
0.27
390
0.18
314
0.14
318
0.16
316
0.13
277
0.08
300
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.08
321
0.08
343
mmxtwo views0.14
310
0.09
312
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.17
355
0.17
318
0.27
371
0.25
345
0.15
267
0.25
365
0.19
328
0.13
293
0.14
260
0.20
410
0.08
300
0.06
307
0.09
359
0.08
337
0.08
321
0.08
343
ttttwo views0.14
310
0.08
236
0.14
264
0.15
70
0.08
127
0.15
304
0.18
363
0.27
371
0.29
389
0.16
295
0.24
336
0.17
300
0.13
293
0.13
234
0.14
314
0.11
429
0.08
405
0.09
359
0.08
337
0.09
382
0.08
343
xxxcopylefttwo views0.14
310
0.09
312
0.14
264
0.16
142
0.08
127
0.17
355
0.17
318
0.27
371
0.25
345
0.15
267
0.25
365
0.19
328
0.13
293
0.14
260
0.20
410
0.08
300
0.06
307
0.09
359
0.08
337
0.08
321
0.08
343
GMStereo_Zeroshotpermissivetwo views0.16
377
0.13
443
0.24
450
0.20
410
0.10
341
0.17
355
0.13
104
0.29
401
0.25
345
0.23
422
0.32
434
0.25
405
0.11
224
0.19
384
0.14
314
0.09
359
0.06
307
0.11
438
0.06
185
0.12
452
0.08
343
ToySttwo views0.17
397
0.11
396
0.18
400
0.17
216
0.11
389
0.16
334
0.25
488
0.24
316
0.33
420
0.19
357
0.24
336
0.26
414
0.24
454
0.19
384
0.20
410
0.07
239
0.08
405
0.09
359
0.10
422
0.09
382
0.08
343
riskmintwo views0.11
185
0.06
56
0.13
229
0.14
30
0.08
127
0.14
278
0.14
152
0.18
197
0.14
143
0.11
154
0.14
188
0.16
280
0.11
224
0.14
260
0.12
236
0.09
359
0.05
182
0.07
194
0.05
107
0.08
321
0.08
343
ssnet_v2two views0.17
397
0.10
370
0.17
377
0.17
216
0.11
389
0.21
429
0.21
440
0.33
455
0.25
345
0.22
410
0.22
315
0.27
422
0.18
399
0.22
439
0.20
410
0.11
429
0.09
434
0.09
359
0.09
383
0.08
321
0.08
343
HBP-ISPtwo views0.18
411
0.13
443
0.16
349
0.15
70
0.11
389
0.08
51
0.13
104
0.28
390
0.29
389
0.22
410
0.33
446
0.21
349
0.25
463
0.23
450
0.17
373
0.14
490
0.16
511
0.21
518
0.17
512
0.10
414
0.08
343
CRFU-Nettwo views0.16
377
0.08
236
0.14
264
0.17
216
0.09
239
0.19
397
0.14
152
0.26
350
0.20
269
0.28
470
0.27
390
0.29
440
0.17
385
0.19
384
0.17
373
0.09
359
0.09
434
0.07
194
0.07
272
0.08
321
0.08
343
GANet-ADLtwo views0.13
276
0.07
139
0.15
315
0.17
216
0.10
341
0.18
374
0.15
219
0.30
415
0.20
269
0.13
219
0.18
263
0.19
328
0.12
255
0.16
316
0.13
277
0.08
300
0.06
307
0.06
102
0.05
107
0.07
258
0.08
343
ASMatchtwo views0.11
185
0.06
56
0.13
229
0.16
142
0.10
341
0.07
28
0.14
152
0.17
168
0.17
205
0.12
192
0.16
217
0.16
280
0.10
199
0.13
234
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.06
102
0.05
107
0.04
15
0.08
343
Pruner-Stereotwo views0.11
185
0.07
139
0.12
184
0.17
216
0.09
239
0.06
8
0.12
63
0.17
168
0.17
205
0.13
219
0.19
272
0.13
217
0.09
167
0.11
107
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.08
343
DeepStereo_RVCtwo views0.11
185
0.08
236
0.16
349
0.18
298
0.08
127
0.08
51
0.12
63
0.17
168
0.12
88
0.13
219
0.14
188
0.12
192
0.12
255
0.12
189
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.07
258
0.08
343
CRE-IMPtwo views0.11
185
0.09
312
0.16
349
0.19
355
0.08
127
0.10
127
0.12
63
0.18
197
0.10
36
0.14
240
0.13
174
0.13
217
0.12
255
0.12
189
0.11
187
0.07
239
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.08
321
0.08
343
LMCR-Stereopermissivemany views0.15
354
0.08
236
0.13
229
0.21
439
0.09
239
0.17
355
0.20
423
0.27
371
0.19
246
0.24
431
0.24
336
0.23
385
0.17
385
0.20
409
0.17
373
0.07
239
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.10
414
0.08
343
GEStereo_RVCtwo views0.17
397
0.12
414
0.15
315
0.22
454
0.11
389
0.19
397
0.17
318
0.32
436
0.48
497
0.20
380
0.25
365
0.17
300
0.13
293
0.21
426
0.16
358
0.10
400
0.06
307
0.08
278
0.07
272
0.09
382
0.08
343
222two views0.16
377
0.07
139
0.14
264
0.14
30
0.08
127
0.24
455
0.18
363
0.30
415
0.20
269
0.17
311
0.28
404
0.17
300
0.16
362
0.15
282
0.40
534
0.10
400
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.07
258
0.08
343
RAFT + AFFtwo views0.13
276
0.07
139
0.20
423
0.20
410
0.10
341
0.14
278
0.24
473
0.26
350
0.20
269
0.11
154
0.10
117
0.12
192
0.10
199
0.15
282
0.12
236
0.07
239
0.06
307
0.09
359
0.08
337
0.06
192
0.08
343
Syn2CoExtwo views0.21
447
0.16
473
0.27
465
0.29
522
0.14
463
0.26
475
0.20
423
0.33
455
0.31
406
0.28
470
0.36
457
0.27
422
0.25
463
0.19
384
0.24
464
0.16
510
0.12
480
0.14
484
0.11
454
0.09
382
0.08
343
psm_uptwo views0.18
411
0.10
370
0.18
400
0.20
410
0.11
389
0.17
355
0.19
402
0.37
492
0.34
432
0.21
394
0.28
404
0.29
440
0.24
454
0.20
409
0.22
439
0.09
359
0.10
454
0.11
438
0.11
454
0.08
321
0.08
343
CFNet-ftpermissivetwo views0.14
310
0.07
139
0.15
315
0.12
4
0.09
239
0.16
334
0.18
363
0.22
274
0.24
324
0.17
311
0.26
382
0.24
391
0.14
318
0.16
316
0.14
314
0.11
429
0.06
307
0.08
278
0.09
383
0.09
382
0.08
343
DSFCAtwo views0.16
377
0.09
312
0.14
264
0.16
142
0.10
341
0.20
412
0.19
402
0.28
390
0.31
406
0.23
422
0.24
336
0.22
367
0.15
336
0.19
384
0.20
410
0.10
400
0.07
379
0.09
359
0.09
383
0.08
321
0.08
343
DMCA-RVCcopylefttwo views0.17
397
0.10
370
0.15
315
0.24
484
0.11
389
0.18
374
0.18
363
0.25
332
0.24
324
0.21
394
0.26
382
0.25
405
0.27
477
0.18
369
0.20
410
0.12
454
0.08
405
0.13
472
0.10
422
0.10
414
0.08
343
STTStereotwo views0.18
411
0.12
414
0.27
465
0.20
410
0.11
389
0.16
334
0.21
440
0.29
401
0.23
308
0.21
394
0.30
422
0.29
440
0.18
399
0.20
409
0.19
404
0.12
454
0.11
466
0.11
438
0.14
486
0.09
382
0.08
343
ADCReftwo views0.19
423
0.12
414
0.41
509
0.20
410
0.12
420
0.22
437
0.18
363
0.32
436
0.36
445
0.26
449
0.32
434
0.17
300
0.23
448
0.24
459
0.24
464
0.07
239
0.06
307
0.09
359
0.09
383
0.08
321
0.08
343
GANettwo views0.21
447
0.12
414
0.21
431
0.24
484
0.13
443
0.22
437
0.22
450
0.41
514
0.26
359
0.31
488
0.42
500
0.37
491
0.28
486
0.23
450
0.22
439
0.10
400
0.12
480
0.10
407
0.09
383
0.10
414
0.08
343
TDLMtwo views0.17
397
0.12
414
0.13
229
0.24
484
0.10
341
0.18
374
0.18
363
0.36
486
0.30
399
0.21
394
0.28
404
0.28
432
0.18
399
0.23
450
0.18
391
0.11
429
0.07
379
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.08
343
CFNet_RVCtwo views0.14
310
0.07
139
0.15
315
0.12
4
0.09
239
0.16
334
0.18
363
0.22
274
0.24
324
0.17
311
0.26
382
0.24
391
0.14
318
0.16
316
0.14
314
0.11
429
0.06
307
0.08
278
0.09
383
0.09
382
0.08
343
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.17
397
0.10
370
0.22
437
0.20
410
0.10
341
0.15
304
0.18
363
0.31
425
0.25
345
0.21
394
0.30
422
0.25
405
0.17
385
0.21
426
0.20
410
0.09
359
0.06
307
0.08
278
0.08
337
0.07
258
0.08
343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSStwo views0.20
435
0.21
508
0.23
446
0.20
410
0.10
341
0.19
397
0.17
318
0.36
486
0.25
345
0.27
455
0.33
446
0.27
422
0.24
454
0.20
409
0.20
410
0.15
494
0.12
480
0.17
504
0.14
486
0.10
414
0.08
343
iResNetv2_ROBtwo views0.14
310
0.08
236
0.15
315
0.16
142
0.08
127
0.16
334
0.12
63
0.25
332
0.35
441
0.21
394
0.29
416
0.24
391
0.13
293
0.14
260
0.14
314
0.06
114
0.05
182
0.06
102
0.04
34
0.09
382
0.08
343
MDST_ROBtwo views0.22
456
0.10
370
0.17
377
0.18
298
0.11
389
0.37
520
0.19
402
0.43
523
0.41
471
0.39
511
0.39
477
0.29
440
0.21
431
0.26
466
0.18
391
0.11
429
0.10
454
0.14
484
0.11
454
0.10
414
0.08
343
iResNet_ROBtwo views0.14
310
0.07
139
0.13
229
0.14
30
0.07
71
0.18
374
0.14
152
0.26
350
0.31
406
0.22
410
0.25
365
0.23
385
0.15
336
0.15
282
0.13
277
0.07
239
0.05
182
0.05
23
0.04
34
0.08
321
0.08
343
MultiAttentiontwo views0.29
508
0.08
236
0.14
264
0.19
355
0.12
420
1.45
571
1.33
572
0.36
486
0.37
452
0.19
357
0.21
305
0.24
391
0.11
224
0.38
522
0.18
391
0.06
114
0.05
182
0.08
278
0.08
337
0.10
414
0.09
387
FlowAnything_testtwo views0.11
185
0.08
236
0.14
264
0.15
70
0.09
239
0.07
28
0.14
152
0.20
229
0.11
62
0.09
92
0.09
88
0.12
192
0.12
255
0.13
234
0.11
187
0.09
359
0.06
307
0.09
359
0.09
383
0.06
192
0.09
387
w-ln-seven-2two views0.20
435
0.14
455
0.37
502
0.22
454
0.12
420
0.20
412
0.21
440
0.28
390
0.37
452
0.25
444
0.37
463
0.27
422
0.22
440
0.21
426
0.23
451
0.08
300
0.08
405
0.09
359
0.09
383
0.10
414
0.09
387
G2L-ROBtwo views0.13
276
0.06
56
0.13
229
0.13
13
0.08
127
0.14
278
0.16
284
0.25
332
0.18
231
0.19
357
0.18
263
0.20
340
0.14
318
0.17
348
0.16
358
0.08
300
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.08
321
0.09
387
YMNettwo views0.20
435
0.12
414
0.19
411
0.20
410
0.14
463
0.26
475
0.23
461
0.32
436
0.34
432
0.27
455
0.34
450
0.30
449
0.18
399
0.18
369
0.22
439
0.10
400
0.13
493
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.09
387
YMNet_1two views0.20
435
0.12
414
0.19
411
0.20
410
0.14
463
0.26
475
0.23
461
0.32
436
0.34
432
0.27
455
0.34
450
0.30
449
0.18
399
0.18
369
0.22
439
0.10
400
0.13
493
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.09
387
rvit_stereo_0075_2two views0.17
397
0.12
414
0.25
455
0.23
475
0.16
491
0.13
246
0.10
27
0.30
415
0.27
368
0.20
380
0.28
404
0.22
367
0.15
336
0.18
369
0.13
277
0.16
510
0.10
454
0.17
504
0.10
422
0.10
414
0.09
387
AIO-Stereo-zeroshot1permissivetwo views0.11
185
0.05
17
0.14
264
0.15
70
0.20
518
0.09
80
0.17
318
0.21
252
0.15
159
0.11
154
0.14
188
0.10
154
0.07
106
0.10
61
0.08
17
0.06
114
0.05
182
0.07
194
0.07
272
0.07
258
0.09
387
MyStereo8two views0.12
251
0.07
139
0.15
315
0.15
70
0.09
239
0.18
374
0.14
152
0.19
218
0.22
298
0.12
192
0.18
263
0.11
175
0.10
199
0.16
316
0.18
391
0.07
239
0.05
182
0.07
194
0.05
107
0.08
321
0.09
387
CFNet_ucstwo views0.15
354
0.08
236
0.16
349
0.16
142
0.11
389
0.14
278
0.14
152
0.30
415
0.34
432
0.16
295
0.24
336
0.23
385
0.14
318
0.18
369
0.15
342
0.09
359
0.06
307
0.08
278
0.07
272
0.09
382
0.09
387
Wz-Net-LNSev-Reftwo views0.18
411
0.09
312
0.29
478
0.15
70
0.10
341
0.22
437
0.20
423
0.26
350
0.39
462
0.25
444
0.42
500
0.24
391
0.15
336
0.20
409
0.19
404
0.07
239
0.05
182
0.06
102
0.05
107
0.10
414
0.09
387
NINENettwo views0.16
377
0.10
370
0.15
315
0.17
216
0.11
389
0.19
397
0.14
152
0.40
508
0.36
445
0.18
341
0.21
305
0.16
280
0.13
293
0.15
282
0.13
277
0.08
300
0.08
405
0.10
407
0.07
272
0.10
414
0.09
387
AASNettwo views0.16
377
0.08
236
0.12
184
0.19
355
0.09
239
0.18
374
0.15
219
0.37
492
0.37
452
0.19
357
0.23
324
0.20
340
0.16
362
0.17
348
0.20
410
0.10
400
0.08
405
0.08
278
0.07
272
0.09
382
0.09
387
AACVNettwo views0.16
377
0.08
236
0.14
264
0.15
70
0.10
341
0.18
374
0.15
219
0.23
294
0.24
324
0.27
455
0.27
390
0.28
432
0.17
385
0.19
384
0.16
358
0.09
359
0.07
379
0.09
359
0.07
272
0.10
414
0.09
387
HHNettwo views0.11
185
0.06
56
0.16
349
0.15
70
0.14
463
0.07
28
0.13
104
0.20
229
0.17
205
0.14
240
0.25
365
0.11
175
0.08
141
0.13
234
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.06
185
0.05
100
0.09
387
GMM-Stereotwo views0.11
185
0.07
139
0.10
108
0.18
298
0.09
239
0.08
51
0.15
219
0.23
294
0.16
186
0.11
154
0.15
205
0.13
217
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.09
387
Prome-Stereotwo views0.11
185
0.06
56
0.10
108
0.18
298
0.08
127
0.12
207
0.15
219
0.22
274
0.13
119
0.12
192
0.17
238
0.13
217
0.08
141
0.12
189
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.09
387
ADLNettwo views0.16
377
0.08
236
0.15
315
0.16
142
0.10
341
0.16
334
0.17
318
0.32
436
0.27
368
0.22
410
0.27
390
0.24
391
0.16
362
0.18
369
0.21
430
0.10
400
0.06
307
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.09
387
GEStwo views0.14
310
0.08
236
0.16
349
0.15
70
0.10
341
0.13
246
0.13
104
0.28
390
0.25
345
0.16
295
0.23
324
0.18
314
0.13
293
0.16
316
0.13
277
0.08
300
0.07
379
0.07
194
0.06
185
0.08
321
0.09
387
aanetorigintwo views0.22
456
0.17
484
0.56
529
0.17
216
0.10
341
0.15
304
0.19
402
0.20
229
0.33
420
0.49
530
0.48
510
0.29
440
0.27
477
0.20
409
0.23
451
0.08
300
0.07
379
0.08
278
0.07
272
0.10
414
0.09
387
EDNetEfficienttwo views0.29
508
0.24
516
1.13
560
0.18
298
0.10
341
0.19
397
0.20
423
0.20
229
0.60
528
0.74
549
0.56
526
0.31
462
0.39
520
0.22
439
0.30
507
0.09
359
0.07
379
0.08
278
0.07
272
0.11
437
0.09
387
NVstereo2Dtwo views0.19
423
0.10
370
0.15
315
0.17
216
0.15
481
0.28
492
0.23
461
0.44
525
0.42
478
0.15
267
0.27
390
0.25
405
0.19
415
0.22
439
0.17
373
0.09
359
0.06
307
0.10
407
0.08
337
0.15
498
0.09
387
DISCOtwo views0.19
423
0.09
312
0.22
437
0.17
216
0.10
341
0.25
466
0.18
363
0.27
371
0.44
488
0.22
410
0.31
430
0.33
474
0.26
469
0.28
480
0.28
499
0.08
300
0.06
307
0.07
194
0.07
272
0.09
382
0.09
387
NaN_ROBtwo views0.22
456
0.19
498
0.24
450
0.25
495
0.13
443
0.29
496
0.26
496
0.33
455
0.41
471
0.31
488
0.31
430
0.32
471
0.23
448
0.30
489
0.21
430
0.11
429
0.17
516
0.10
407
0.10
422
0.08
321
0.09
387
FBW_ROBtwo views0.24
479
0.17
484
0.22
437
0.26
500
0.14
463
0.25
466
0.22
450
0.41
514
0.41
471
0.41
518
0.41
494
0.42
510
0.27
477
0.31
490
0.23
451
0.09
359
0.14
502
0.14
484
0.12
473
0.11
437
0.09
387
PWCDC_ROBbinarytwo views0.20
435
0.13
443
0.22
437
0.24
484
0.11
389
0.19
397
0.15
219
0.33
455
0.54
515
0.29
478
0.50
515
0.21
349
0.15
336
0.27
469
0.20
410
0.11
429
0.09
434
0.10
407
0.08
337
0.11
437
0.09
387
PSMNet_ROBtwo views0.21
447
0.11
396
0.15
315
0.27
512
0.15
481
0.24
455
0.35
535
0.43
523
0.37
452
0.27
455
0.32
434
0.32
471
0.22
440
0.21
426
0.26
484
0.12
454
0.08
405
0.13
472
0.11
454
0.09
382
0.09
387
MSAF-DinoV2two views0.22
456
0.11
396
0.23
446
0.17
216
0.10
341
0.27
485
0.16
284
0.37
492
0.55
516
0.21
394
0.27
390
0.47
524
0.27
477
0.35
509
0.39
531
0.09
359
0.06
307
0.07
194
0.09
383
0.12
452
0.10
414
z-mn7two views0.24
479
0.14
455
0.45
513
0.19
355
0.13
443
0.28
492
0.25
488
0.34
464
0.62
531
0.27
455
0.56
526
0.29
440
0.24
454
0.32
497
0.25
473
0.08
300
0.08
405
0.08
278
0.08
337
0.10
414
0.10
414
w-ln-seventwo views0.24
479
0.14
455
0.55
526
0.19
355
0.14
463
0.26
475
0.22
450
0.35
479
0.60
528
0.29
478
0.39
477
0.30
449
0.22
440
0.21
426
0.26
484
0.09
359
0.09
434
0.11
438
0.10
422
0.11
437
0.10
414
test_sample7two views0.15
354
0.10
370
0.16
349
0.14
30
0.11
389
0.16
334
0.16
284
0.27
371
0.23
308
0.20
380
0.20
284
0.24
391
0.19
415
0.16
316
0.16
358
0.12
454
0.06
307
0.10
407
0.09
383
0.10
414
0.10
414
iinet-ftwo views0.16
377
0.06
56
0.45
513
0.14
30
0.10
341
0.21
429
0.14
152
0.27
371
0.23
308
0.21
394
0.24
336
0.21
349
0.15
336
0.18
369
0.21
430
0.09
359
0.07
379
0.07
194
0.06
185
0.09
382
0.10
414
Wz-Net-MNSevtwo views0.22
456
0.13
443
0.31
483
0.20
410
0.14
463
0.36
519
0.24
473
0.33
455
0.44
488
0.28
470
0.40
483
0.38
495
0.19
415
0.24
459
0.25
473
0.09
359
0.07
379
0.09
359
0.09
383
0.12
452
0.10
414
FTStereotwo views0.12
251
0.06
56
0.14
264
0.18
298
0.09
239
0.07
28
0.15
219
0.21
252
0.18
231
0.12
192
0.24
336
0.12
192
0.12
255
0.13
234
0.13
277
0.05
27
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.10
414
GrayStereotwo views0.11
185
0.06
56
0.11
149
0.19
355
0.09
239
0.09
80
0.16
284
0.18
197
0.17
205
0.14
240
0.17
238
0.17
300
0.11
224
0.12
189
0.11
187
0.05
27
0.05
182
0.07
194
0.06
185
0.05
100
0.10
414
sAnonymous2two views0.13
276
0.12
414
0.24
450
0.20
410
0.12
420
0.17
355
0.13
104
0.26
350
0.21
284
0.11
154
0.11
147
0.13
217
0.08
141
0.10
61
0.10
123
0.09
359
0.05
182
0.08
278
0.06
185
0.15
498
0.10
414
CroCo_RVCtwo views0.13
276
0.12
414
0.24
450
0.20
410
0.12
420
0.17
355
0.13
104
0.26
350
0.21
284
0.11
154
0.11
147
0.13
217
0.08
141
0.10
61
0.10
123
0.09
359
0.05
182
0.08
278
0.06
185
0.15
498
0.10
414
EDNetEfficientorigintwo views7.91
578
0.31
532
153.02
594
0.19
355
0.09
239
0.21
429
0.16
284
0.22
274
0.59
525
0.72
545
0.67
536
0.42
510
0.50
538
0.24
459
0.39
531
0.08
300
0.07
379
0.08
278
0.07
272
0.12
452
0.10
414
GwcNetcopylefttwo views0.20
435
0.13
443
0.19
411
0.18
298
0.12
420
0.24
455
0.19
402
0.35
479
0.43
483
0.20
380
0.32
434
0.33
474
0.20
427
0.22
439
0.24
464
0.11
429
0.09
434
0.09
359
0.09
383
0.09
382
0.10
414
HGLStereotwo views0.17
397
0.08
236
0.19
411
0.17
216
0.12
420
0.18
374
0.18
363
0.31
425
0.32
413
0.21
394
0.32
434
0.25
405
0.18
399
0.19
384
0.20
410
0.09
359
0.09
434
0.07
194
0.07
272
0.09
382
0.10
414
DMCAtwo views0.14
310
0.09
312
0.16
349
0.19
355
0.09
239
0.15
304
0.17
318
0.23
294
0.27
368
0.14
240
0.19
272
0.17
300
0.18
399
0.15
282
0.17
373
0.10
400
0.06
307
0.08
278
0.06
185
0.09
382
0.10
414
FADNet-RVC-Resampletwo views0.16
377
0.11
396
0.31
483
0.22
454
0.11
389
0.19
397
0.14
152
0.25
332
0.24
324
0.24
431
0.27
390
0.20
340
0.15
336
0.16
316
0.15
342
0.07
239
0.08
405
0.12
457
0.10
422
0.09
382
0.10
414
FADNet_RVCtwo views0.16
377
0.14
455
0.40
506
0.20
410
0.11
389
0.13
246
0.13
104
0.26
350
0.22
298
0.21
394
0.23
324
0.20
340
0.17
385
0.14
260
0.16
358
0.08
300
0.08
405
0.12
457
0.09
383
0.11
437
0.10
414
SuperBtwo views0.20
435
0.10
370
0.56
529
0.16
142
0.09
239
0.18
374
0.18
363
0.24
316
0.50
506
0.26
449
0.39
477
0.17
300
0.21
431
0.22
439
0.21
430
0.08
300
0.06
307
0.06
102
0.06
185
0.12
452
0.10
414
AF-Nettwo views0.22
456
0.17
484
0.17
377
0.26
500
0.13
443
0.25
466
0.24
473
0.32
436
0.50
506
0.25
444
0.33
446
0.38
495
0.26
469
0.28
480
0.25
473
0.11
429
0.10
454
0.16
502
0.11
454
0.11
437
0.10
414
Nwc_Nettwo views0.23
472
0.16
473
0.21
431
0.25
495
0.14
463
0.24
455
0.26
496
0.37
492
0.38
459
0.22
410
0.41
494
0.30
449
0.28
486
0.28
480
0.25
473
0.11
429
0.10
454
0.17
504
0.20
518
0.10
414
0.10
414
ADCLtwo views0.24
479
0.11
396
0.47
518
0.22
454
0.12
420
0.34
510
0.29
518
0.29
401
0.56
519
0.24
431
0.46
507
0.30
449
0.30
498
0.29
486
0.29
502
0.08
300
0.07
379
0.09
359
0.09
383
0.10
414
0.10
414
ADCP+two views0.20
435
0.10
370
0.33
489
0.20
410
0.12
420
0.22
437
0.26
496
0.31
425
0.34
432
0.26
449
0.37
463
0.22
367
0.22
440
0.27
469
0.27
492
0.09
359
0.06
307
0.08
278
0.08
337
0.09
382
0.10
414
UCFNet_RVCtwo views0.14
310
0.08
236
0.13
229
0.11
1
0.10
341
0.20
412
0.10
27
0.24
316
0.22
298
0.17
311
0.20
284
0.23
385
0.15
336
0.17
348
0.15
342
0.12
454
0.07
379
0.10
407
0.13
483
0.11
437
0.10
414
DeepPruner_ROBtwo views0.16
377
0.11
396
0.15
315
0.17
216
0.10
341
0.17
355
0.15
219
0.32
436
0.21
284
0.19
357
0.21
305
0.22
367
0.18
399
0.20
409
0.15
342
0.13
477
0.09
434
0.09
359
0.09
383
0.11
437
0.10
414
PWC_ROBbinarytwo views0.21
447
0.16
473
0.26
458
0.18
298
0.11
389
0.22
437
0.13
104
0.32
436
0.49
503
0.30
482
0.40
483
0.32
471
0.24
454
0.31
490
0.22
439
0.10
400
0.07
379
0.11
438
0.08
337
0.11
437
0.10
414
CBMVpermissivetwo views0.19
423
0.14
455
0.17
377
0.18
298
0.10
341
0.20
412
0.11
46
0.29
401
0.30
399
0.29
478
0.30
422
0.30
449
0.23
448
0.27
469
0.19
404
0.13
477
0.15
508
0.17
504
0.16
505
0.10
414
0.10
414
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereopermissivetwo views0.27
500
0.13
443
0.18
400
0.15
70
0.11
389
0.32
501
0.24
473
0.40
508
0.36
445
0.52
532
0.57
529
0.67
543
0.40
523
0.35
509
0.26
484
0.14
490
0.13
493
0.13
472
0.11
454
0.11
437
0.10
414
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
zh-mn7two views0.25
490
0.14
455
0.56
529
0.19
355
0.14
463
0.24
455
0.22
450
0.34
464
0.62
531
0.35
501
0.65
534
0.31
462
0.25
463
0.31
490
0.25
473
0.09
359
0.08
405
0.09
359
0.09
383
0.09
382
0.11
440
DDVStwo views0.15
354
0.10
370
0.21
431
0.16
142
0.12
420
0.15
304
0.14
152
0.25
332
0.19
246
0.18
341
0.29
416
0.27
422
0.12
255
0.19
384
0.15
342
0.09
359
0.06
307
0.09
359
0.07
272
0.11
437
0.11
440
SDNRtwo views0.19
423
0.08
236
0.19
411
0.16
142
0.12
420
0.77
556
0.14
152
0.25
332
0.32
413
0.19
357
0.24
336
0.19
328
0.13
293
0.19
384
0.15
342
0.16
510
0.18
518
0.14
484
0.11
454
0.08
321
0.11
440
DisPMtwo views0.11
185
0.07
139
0.12
184
0.16
142
0.09
239
0.06
8
0.13
104
0.17
168
0.17
205
0.14
240
0.20
284
0.12
192
0.10
199
0.11
107
0.10
123
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.11
440
Wz-Net-SNSevtwo views0.25
490
0.17
484
0.44
512
0.25
495
0.14
463
0.26
475
0.23
461
0.38
500
0.56
519
0.30
482
0.55
521
0.39
503
0.26
469
0.23
450
0.30
507
0.10
400
0.09
434
0.09
359
0.10
422
0.11
437
0.11
440
Wz-Net-LNSevtwo views0.22
456
0.16
473
0.38
503
0.21
439
0.13
443
0.25
466
0.23
461
0.32
436
0.43
483
0.30
482
0.41
494
0.31
462
0.18
399
0.22
439
0.25
473
0.10
400
0.09
434
0.08
278
0.08
337
0.12
452
0.11
440
PFNet+two views0.11
185
0.06
56
0.13
229
0.16
142
0.09
239
0.05
4
0.12
63
0.17
168
0.21
284
0.16
295
0.19
272
0.14
237
0.10
199
0.11
107
0.11
187
0.08
300
0.05
182
0.09
359
0.08
337
0.06
192
0.11
440
Anonymous3two views0.16
377
0.13
443
0.33
489
0.26
500
0.14
463
0.27
485
0.17
318
0.28
390
0.28
382
0.15
267
0.17
238
0.14
237
0.10
199
0.15
282
0.12
236
0.08
300
0.08
405
0.08
278
0.08
337
0.08
321
0.11
440
hitnet-ftcopylefttwo views0.18
411
0.09
312
0.17
377
0.14
30
0.09
239
0.26
475
0.20
423
0.25
332
0.26
359
0.24
431
0.32
434
0.31
462
0.22
440
0.24
459
0.21
430
0.12
454
0.07
379
0.10
407
0.08
337
0.12
452
0.11
440
DANettwo views0.21
447
0.15
465
0.28
470
0.25
495
0.13
443
0.22
437
0.19
402
0.27
371
0.27
368
0.28
470
0.32
434
0.35
484
0.31
502
0.31
490
0.23
451
0.11
429
0.09
434
0.11
438
0.10
422
0.13
470
0.11
440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROBtwo views0.19
423
0.13
443
0.17
377
0.16
142
0.11
389
0.15
304
0.13
104
0.26
350
0.28
382
0.27
455
0.30
422
0.27
422
0.24
454
0.23
450
0.16
358
0.15
494
0.17
516
0.22
522
0.20
518
0.10
414
0.11
440
SANettwo views0.24
479
0.14
455
0.28
470
0.21
439
0.11
389
0.27
485
0.24
473
0.38
500
0.64
535
0.36
504
0.40
483
0.43
513
0.26
469
0.27
469
0.24
464
0.12
454
0.09
434
0.10
407
0.09
383
0.13
470
0.11
440
SGM_RVCbinarytwo views0.23
472
0.12
414
0.15
315
0.15
70
0.09
239
0.33
507
0.18
363
0.34
464
0.31
406
0.44
525
0.37
463
0.53
532
0.35
513
0.35
509
0.24
464
0.13
477
0.13
493
0.13
472
0.13
483
0.10
414
0.11
440
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-sn7two views0.25
490
0.17
484
0.50
520
0.24
484
0.13
443
0.25
466
0.24
473
0.34
464
0.48
497
0.28
470
0.54
519
0.28
432
0.31
502
0.36
515
0.32
515
0.10
400
0.10
454
0.11
438
0.10
422
0.12
452
0.12
453
TCMNettwo views0.19
423
0.12
414
0.19
411
0.20
410
0.18
512
0.20
412
0.24
473
0.27
371
0.36
445
0.23
422
0.26
382
0.25
405
0.19
415
0.19
384
0.23
451
0.13
477
0.11
466
0.11
438
0.12
473
0.13
470
0.12
453
DCVSM-stereotwo views0.14
310
0.09
312
0.16
349
0.16
142
0.10
341
0.15
304
0.09
18
0.19
218
0.23
308
0.20
380
0.23
324
0.26
414
0.15
336
0.18
369
0.14
314
0.09
359
0.07
379
0.09
359
0.08
337
0.10
414
0.12
453
DualNet (step1)two views0.16
377
0.12
414
0.20
423
0.12
4
0.14
463
0.17
355
0.13
104
0.27
371
0.23
308
0.20
380
0.20
284
0.24
391
0.19
415
0.16
316
0.16
358
0.15
494
0.06
307
0.14
484
0.14
486
0.14
483
0.12
453
test_sample9two views0.18
411
0.12
414
0.20
423
0.12
4
0.14
463
0.17
355
0.13
104
0.27
371
0.23
308
0.20
380
0.20
284
0.24
391
0.19
415
0.19
384
0.17
373
0.15
494
0.30
541
0.14
484
0.14
486
0.14
483
0.12
453
test_sample8two views0.19
423
0.12
414
0.20
423
0.12
4
0.14
463
0.17
355
0.13
104
0.31
425
0.21
284
0.27
455
0.22
315
0.36
486
0.25
463
0.19
384
0.17
373
0.15
494
0.30
541
0.14
484
0.14
486
0.14
483
0.12
453
NF-Stereotwo views0.11
185
0.07
139
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.10
127
0.14
152
0.23
294
0.19
246
0.12
192
0.17
238
0.12
192
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.12
453
OCTAStereotwo views0.11
185
0.07
139
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.10
127
0.14
152
0.23
294
0.19
246
0.12
192
0.17
238
0.12
192
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.12
453
PSM-softLosstwo views0.12
251
0.07
139
0.15
315
0.17
216
0.09
239
0.08
51
0.13
104
0.24
316
0.17
205
0.14
240
0.19
272
0.13
217
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.12
453
KMStereotwo views0.12
251
0.07
139
0.15
315
0.17
216
0.09
239
0.08
51
0.13
104
0.24
316
0.17
205
0.14
240
0.19
272
0.13
217
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.07
239
0.05
182
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.12
453
RE-Stereotwo views0.11
185
0.07
139
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.10
127
0.14
152
0.23
294
0.19
246
0.12
192
0.17
238
0.12
192
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.12
453
TVStereotwo views0.11
185
0.07
139
0.13
229
0.17
216
0.09
239
0.10
127
0.14
152
0.23
294
0.19
246
0.12
192
0.17
238
0.12
192
0.11
224
0.11
107
0.11
187
0.06
114
0.04
21
0.07
194
0.06
185
0.06
192
0.12
453
APVNettwo views0.22
456
0.12
414
0.19
411
0.18
298
0.14
463
0.32
501
0.31
531
0.39
504
0.32
413
0.27
455
0.40
483
0.30
449
0.29
494
0.26
466
0.25
473
0.11
429
0.12
480
0.11
438
0.14
486
0.12
452
0.12
453
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.22
456
0.21
508
0.24
450
0.26
500
0.11
389
0.23
450
0.14
152
0.39
504
0.24
324
0.32
494
0.36
457
0.30
449
0.21
431
0.19
384
0.21
430
0.17
515
0.14
502
0.21
518
0.16
505
0.12
452
0.12
453
ADCMidtwo views0.25
490
0.15
465
0.40
506
0.20
410
0.14
463
0.25
466
0.26
496
0.34
464
0.38
459
0.36
504
0.44
505
0.34
480
0.40
523
0.35
509
0.33
519
0.10
400
0.09
434
0.11
438
0.11
454
0.13
470
0.12
453
SGM-ForestMtwo views0.32
517
0.12
414
0.16
349
0.16
142
0.11
389
0.39
524
0.19
402
0.41
514
0.50
506
0.52
532
0.54
519
1.32
562
0.42
531
0.40
530
0.27
492
0.14
490
0.16
511
0.16
502
0.16
505
0.12
452
0.12
453
XPNet_ROBtwo views0.22
456
0.11
396
0.19
411
0.22
454
0.13
443
0.22
437
0.19
402
0.34
464
0.40
468
0.30
482
0.39
477
0.39
503
0.26
469
0.26
466
0.28
499
0.15
494
0.10
454
0.10
407
0.10
422
0.13
470
0.12
453
LALA_ROBtwo views0.25
490
0.16
473
0.22
437
0.26
500
0.17
506
0.27
485
0.27
503
0.42
519
0.37
452
0.33
498
0.38
469
0.51
528
0.26
469
0.28
480
0.27
492
0.16
510
0.09
434
0.12
457
0.11
454
0.13
470
0.12
453
SGM-Foresttwo views0.20
435
0.14
455
0.18
400
0.19
355
0.13
443
0.20
412
0.22
450
0.33
455
0.30
399
0.24
431
0.29
416
0.28
432
0.19
415
0.23
450
0.17
373
0.15
494
0.16
511
0.15
496
0.14
486
0.12
452
0.12
453
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-fttwo views3.30
571
0.34
535
59.09
593
0.18
298
0.13
443
0.26
475
0.22
450
0.27
371
0.72
543
1.90
573
0.70
540
0.44
515
0.45
534
0.29
486
0.41
537
0.09
359
0.09
434
0.12
457
0.09
383
0.14
483
0.13
472
pcwnet_v2two views0.19
423
0.10
370
0.26
458
0.17
216
0.14
463
0.18
374
0.15
219
0.37
492
0.46
495
0.19
357
0.24
336
0.21
349
0.19
415
0.20
409
0.19
404
0.13
477
0.10
454
0.10
407
0.10
422
0.11
437
0.13
472
FINETtwo views0.21
447
0.18
495
0.26
458
0.18
298
0.16
491
0.23
450
0.23
461
0.32
436
0.48
497
0.25
444
0.32
434
0.22
367
0.22
440
0.22
439
0.17
373
0.18
516
0.16
511
0.11
438
0.10
422
0.15
498
0.13
472
S-Stereotwo views0.20
435
0.12
414
0.25
455
0.21
439
0.13
443
0.20
412
0.18
363
0.32
436
0.43
483
0.23
422
0.36
457
0.28
432
0.30
498
0.19
384
0.22
439
0.09
359
0.12
480
0.10
407
0.10
422
0.13
470
0.13
472
G-Nettwo views0.24
479
0.16
473
0.36
498
0.22
454
0.16
491
0.51
533
0.23
461
0.29
401
0.34
432
0.36
504
0.38
469
0.31
462
0.29
494
0.27
469
0.26
484
0.11
429
0.09
434
0.12
457
0.09
383
0.16
505
0.13
472
NCC-stereotwo views0.24
479
0.15
465
0.31
483
0.26
500
0.16
491
0.20
412
0.30
525
0.40
508
0.40
468
0.24
431
0.38
469
0.33
474
0.28
486
0.36
515
0.27
492
0.12
454
0.11
466
0.15
496
0.22
523
0.13
470
0.13
472
stereogantwo views0.22
456
0.11
396
0.21
431
0.20
410
0.12
420
0.31
500
0.19
402
0.35
479
0.44
488
0.22
410
0.39
477
0.35
484
0.27
477
0.33
500
0.22
439
0.10
400
0.12
480
0.10
407
0.10
422
0.14
483
0.13
472
edge stereotwo views0.22
456
0.13
443
0.20
423
0.21
439
0.13
443
0.23
450
0.16
284
0.32
436
0.42
478
0.32
494
0.40
483
0.38
495
0.35
513
0.25
464
0.24
464
0.13
477
0.11
466
0.14
484
0.11
454
0.12
452
0.13
472
Abc-Nettwo views0.24
479
0.15
465
0.31
483
0.26
500
0.16
491
0.20
412
0.30
525
0.40
508
0.40
468
0.24
431
0.38
469
0.33
474
0.28
486
0.36
515
0.27
492
0.12
454
0.11
466
0.15
496
0.22
523
0.13
470
0.13
472
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSCtwo views0.23
472
0.12
414
0.28
470
0.21
439
0.13
443
0.28
492
0.16
284
0.35
479
0.66
538
0.27
455
0.33
446
0.30
449
0.21
431
0.31
490
0.29
502
0.10
400
0.08
405
0.09
359
0.10
422
0.13
470
0.13
472
DeepPrunerFtwo views0.24
479
0.17
484
0.42
511
0.26
500
0.16
491
0.22
437
0.28
509
0.37
492
0.50
506
0.26
449
0.29
416
0.24
391
0.28
486
0.21
426
0.22
439
0.15
494
0.11
466
0.20
517
0.18
516
0.12
452
0.13
472
ADCPNettwo views0.25
490
0.16
473
0.61
534
0.21
439
0.15
481
0.35
518
0.25
488
0.32
436
0.35
441
0.30
482
0.40
483
0.36
486
0.28
486
0.28
480
0.32
515
0.12
454
0.10
454
0.11
438
0.12
473
0.14
483
0.13
472
PA-Nettwo views0.23
472
0.18
495
0.33
489
0.28
515
0.22
523
0.21
429
0.38
540
0.29
401
0.39
462
0.22
410
0.32
434
0.25
405
0.26
469
0.20
409
0.25
473
0.09
359
0.23
535
0.15
496
0.22
523
0.09
382
0.13
472
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2two views0.23
472
0.15
465
0.17
377
0.34
529
0.18
512
0.24
455
0.23
461
0.34
464
0.28
382
0.31
488
0.38
469
0.38
495
0.28
486
0.23
450
0.24
464
0.15
494
0.12
480
0.18
513
0.21
520
0.13
470
0.13
472
NOSS_ROBtwo views0.19
423
0.12
414
0.18
400
0.16
142
0.12
420
0.15
304
0.12
63
0.30
415
0.32
413
0.20
380
0.22
315
0.27
422
0.23
448
0.21
426
0.16
358
0.16
510
0.18
518
0.23
523
0.21
520
0.12
452
0.13
472
ETE_ROBtwo views0.23
472
0.17
484
0.22
437
0.25
495
0.13
443
0.26
475
0.29
518
0.31
425
0.36
445
0.28
470
0.36
457
0.45
517
0.26
469
0.27
469
0.26
484
0.11
429
0.08
405
0.12
457
0.09
383
0.14
483
0.13
472
PDISCO_ROBtwo views0.27
500
0.16
473
0.26
458
0.28
515
0.20
518
0.32
501
0.26
496
0.44
525
0.57
521
0.28
470
0.40
483
0.45
517
0.29
494
0.33
500
0.34
521
0.12
454
0.09
434
0.17
504
0.16
505
0.17
512
0.13
472
Wz-Net-TNSevtwo views0.29
508
0.20
502
0.65
537
0.19
355
0.15
481
0.38
523
0.27
503
0.35
479
0.55
516
0.34
500
0.42
500
0.45
517
0.38
518
0.32
497
0.30
507
0.12
454
0.13
493
0.10
407
0.12
473
0.15
498
0.14
489
UDGtwo views0.21
447
0.17
484
0.19
411
0.23
475
0.15
481
0.30
499
0.20
423
0.33
455
0.35
441
0.23
422
0.28
404
0.31
462
0.27
477
0.20
409
0.22
439
0.15
494
0.12
480
0.13
472
0.09
383
0.14
483
0.14
489
SACVNettwo views0.18
411
0.12
414
0.14
264
0.17
216
0.13
443
0.22
437
0.18
363
0.31
425
0.30
399
0.23
422
0.31
430
0.30
449
0.22
440
0.22
439
0.17
373
0.11
429
0.08
405
0.10
407
0.10
422
0.12
452
0.14
489
PSM-AADtwo views0.11
185
0.07
139
0.10
108
0.19
355
0.09
239
0.10
127
0.15
219
0.20
229
0.13
119
0.12
192
0.14
188
0.18
314
0.11
224
0.11
107
0.10
123
0.05
27
0.05
182
0.09
359
0.08
337
0.06
192
0.14
489
FAT-Stereotwo views0.20
435
0.12
414
0.22
437
0.21
439
0.12
420
0.17
355
0.18
363
0.34
464
0.39
462
0.27
455
0.37
463
0.34
480
0.32
506
0.21
426
0.20
410
0.09
359
0.11
466
0.10
407
0.09
383
0.11
437
0.14
489
RPtwo views0.21
447
0.13
443
0.21
431
0.23
475
0.11
389
0.21
429
0.20
423
0.25
332
0.44
488
0.21
394
0.38
469
0.36
486
0.24
454
0.27
469
0.25
473
0.11
429
0.12
480
0.13
472
0.12
473
0.12
452
0.14
489
WCMA_ROBtwo views0.24
479
0.11
396
0.22
437
0.17
216
0.14
463
0.32
501
0.15
219
0.32
436
0.32
413
0.38
509
0.53
517
0.40
507
0.34
511
0.34
503
0.25
473
0.11
429
0.12
480
0.12
457
0.10
422
0.14
483
0.14
489
SQANettwo views0.23
472
0.23
513
0.30
481
0.30
524
0.19
515
0.27
485
0.13
104
0.29
401
0.33
420
0.24
431
0.37
463
0.31
462
0.22
440
0.27
469
0.23
451
0.15
494
0.10
454
0.21
518
0.16
505
0.21
520
0.15
496
LCNettwo views0.11
185
0.07
139
0.09
72
0.19
355
0.09
239
0.08
51
0.15
219
0.21
252
0.15
159
0.11
154
0.15
205
0.16
280
0.11
224
0.12
189
0.11
187
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.07
272
0.06
192
0.15
496
MFN_U_SF_RVCtwo views0.32
517
0.21
508
0.55
526
0.30
524
0.15
481
0.34
510
0.17
318
0.52
538
0.46
495
0.46
529
0.55
521
0.59
535
0.39
520
0.35
509
0.37
527
0.15
494
0.14
502
0.18
513
0.21
520
0.16
505
0.15
496
RTStwo views0.45
536
0.19
498
3.26
569
0.24
484
0.15
481
0.74
550
0.20
423
0.36
486
0.76
549
0.42
521
0.43
503
0.31
462
0.41
528
0.53
542
0.35
522
0.10
400
0.08
405
0.13
472
0.12
473
0.15
498
0.15
496
RTSAtwo views0.45
536
0.19
498
3.26
569
0.24
484
0.15
481
0.74
550
0.20
423
0.36
486
0.76
549
0.42
521
0.43
503
0.31
462
0.41
528
0.53
542
0.35
522
0.10
400
0.08
405
0.13
472
0.12
473
0.15
498
0.15
496
AnyNet_C01two views0.36
524
0.25
521
1.37
563
0.22
454
0.17
506
0.48
531
0.27
503
0.35
479
0.39
462
0.39
511
0.74
544
0.46
521
0.38
518
0.45
534
0.47
543
0.13
477
0.13
493
0.13
472
0.14
486
0.14
483
0.15
496
AnyNet_C32two views0.26
498
0.16
473
0.36
498
0.20
410
0.16
491
0.25
466
0.30
525
0.32
436
0.44
488
0.31
488
0.49
511
0.30
449
0.33
507
0.40
530
0.33
519
0.12
454
0.12
480
0.12
457
0.14
486
0.14
483
0.15
496
RYNettwo views0.22
456
0.12
414
0.22
437
0.19
355
0.17
506
0.46
527
0.26
496
0.38
500
0.48
497
0.24
431
0.28
404
0.34
480
0.23
448
0.20
409
0.30
507
0.10
400
0.06
307
0.09
359
0.09
383
0.13
470
0.15
496
CC-Net-ROBtwo views0.28
504
0.31
532
0.36
498
0.29
522
0.15
481
0.25
466
0.19
402
0.45
528
0.33
420
0.39
511
0.37
463
0.39
503
0.31
502
0.27
469
0.26
484
0.24
537
0.19
521
0.30
538
0.23
527
0.18
515
0.15
496
CSANtwo views0.29
508
0.24
516
0.27
465
0.34
529
0.19
515
0.33
507
0.42
544
0.37
492
0.50
506
0.38
509
0.40
483
0.44
515
0.33
507
0.28
480
0.30
507
0.20
523
0.16
511
0.19
515
0.19
517
0.14
483
0.15
496
DispFullNettwo views0.27
500
0.21
508
0.65
537
0.28
515
0.16
491
0.26
475
0.17
318
0.33
455
0.58
524
0.27
455
0.38
469
0.43
513
0.23
448
0.38
522
0.23
451
0.12
454
0.06
307
0.19
515
0.11
454
0.21
520
0.15
496
PSMNet-RUCAtwo views0.27
500
0.33
534
0.41
509
0.36
533
0.32
540
0.18
374
0.19
402
0.42
519
0.30
399
0.33
498
0.41
494
0.39
503
0.25
463
0.31
490
0.20
410
0.18
516
0.10
454
0.25
525
0.15
501
0.21
520
0.16
507
WZ-Nettwo views0.28
504
0.17
484
0.78
551
0.22
454
0.16
491
0.34
510
0.29
518
0.39
504
0.57
521
0.24
431
0.55
521
0.37
491
0.24
454
0.33
500
0.35
522
0.09
359
0.08
405
0.09
359
0.10
422
0.14
483
0.16
507
DDUNettwo views0.22
456
0.17
484
0.21
431
0.22
454
0.15
481
0.25
466
0.24
473
0.29
401
0.30
399
0.31
488
0.36
457
0.33
474
0.25
463
0.24
459
0.20
410
0.18
516
0.13
493
0.17
504
0.11
454
0.16
505
0.16
507
KYRafttwo views0.11
185
0.07
139
0.10
108
0.19
355
0.09
239
0.08
51
0.15
219
0.22
274
0.12
88
0.13
219
0.16
217
0.20
340
0.10
199
0.12
189
0.10
123
0.05
27
0.04
21
0.08
278
0.08
337
0.06
192
0.16
507
psmorigintwo views0.25
490
0.15
465
0.34
497
0.17
216
0.13
443
0.23
450
0.14
152
0.34
464
0.33
420
0.41
518
0.55
521
0.41
509
0.37
517
0.34
503
0.27
492
0.11
429
0.15
508
0.11
438
0.11
454
0.12
452
0.16
507
RGCtwo views0.25
490
0.20
502
0.29
478
0.28
515
0.16
491
0.22
437
0.23
461
0.32
436
0.44
488
0.27
455
0.40
483
0.38
495
0.27
477
0.36
515
0.22
439
0.11
429
0.13
493
0.17
504
0.17
512
0.14
483
0.16
507
ADCStwo views0.29
508
0.18
495
0.45
513
0.21
439
0.17
506
0.28
492
0.23
461
0.41
514
0.63
534
0.40
514
0.49
511
0.40
507
0.36
515
0.39
526
0.40
534
0.13
477
0.12
480
0.13
472
0.14
486
0.16
505
0.16
507
DPSNettwo views0.28
504
0.16
473
0.31
483
0.18
298
0.13
443
0.54
535
0.42
544
0.51
537
0.67
539
0.29
478
0.38
469
0.38
495
0.29
494
0.31
490
0.23
451
0.11
429
0.10
454
0.11
438
0.08
337
0.20
519
0.16
507
ISRNettwo views0.18
411
0.08
236
0.19
411
0.19
355
0.13
443
0.15
304
0.12
63
0.30
415
0.32
413
0.21
394
0.25
365
0.27
422
0.17
385
0.17
348
0.20
410
0.20
523
0.08
405
0.14
484
0.14
486
0.14
483
0.17
515
Anonymous_2two views0.22
456
0.17
484
0.28
470
0.15
70
0.16
491
0.32
501
0.22
450
0.22
274
0.17
205
0.23
422
0.24
336
0.26
414
0.27
477
0.27
469
0.23
451
0.22
531
0.25
537
0.17
504
0.17
512
0.17
512
0.17
515
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.31
515
0.34
535
0.27
465
0.35
531
0.16
491
0.32
501
0.41
541
0.48
532
0.51
513
0.35
501
0.35
454
0.34
480
0.33
507
0.39
526
0.32
515
0.27
539
0.20
524
0.29
536
0.15
501
0.18
515
0.17
515
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
ccnettwo views0.29
508
0.28
527
0.23
446
0.20
410
0.28
534
0.41
526
0.21
440
0.45
528
0.33
420
0.36
504
0.46
507
0.36
486
0.30
498
0.39
526
0.42
538
0.23
535
0.14
502
0.21
518
0.17
512
0.23
524
0.18
518
MSC_U_SF_DS_RVCtwo views0.43
533
0.39
539
0.54
524
0.40
536
0.20
518
0.64
542
0.32
533
0.53
540
0.72
543
0.71
543
0.72
541
0.61
537
0.54
540
0.51
538
0.46
542
0.20
523
0.19
521
0.29
536
0.30
538
0.23
524
0.18
518
FADNet-RVCtwo views0.20
435
0.20
502
0.38
503
0.21
439
0.16
491
0.20
412
0.15
219
0.26
350
0.26
359
0.26
449
0.32
434
0.26
414
0.21
431
0.22
439
0.19
404
0.12
454
0.13
493
0.12
457
0.14
486
0.13
470
0.18
518
FADNettwo views0.21
447
0.22
512
0.36
498
0.18
298
0.17
506
0.24
455
0.13
104
0.31
425
0.31
406
0.23
422
0.25
365
0.27
422
0.21
431
0.19
384
0.15
342
0.13
477
0.15
508
0.12
457
0.15
501
0.16
505
0.18
518
XQCtwo views0.28
504
0.23
513
0.51
521
0.28
515
0.19
515
0.34
510
0.27
503
0.36
486
0.57
521
0.31
488
0.30
422
0.37
491
0.30
498
0.38
522
0.38
529
0.13
477
0.09
434
0.15
496
0.12
473
0.17
512
0.18
518
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.30
514
0.24
516
0.29
478
0.36
533
0.16
491
0.34
510
0.30
525
0.32
436
0.42
478
0.40
514
0.46
507
0.38
495
0.31
502
0.34
503
0.28
499
0.19
521
0.20
524
0.26
526
0.29
536
0.18
515
0.19
523
SHDtwo views0.26
498
0.15
465
0.30
481
0.24
484
0.18
512
0.22
437
0.15
219
0.38
500
0.71
542
0.32
494
0.41
494
0.36
486
0.28
486
0.32
497
0.29
502
0.12
454
0.11
466
0.14
484
0.13
483
0.16
505
0.20
524
SAMSARAtwo views0.40
529
0.28
527
0.33
489
0.55
547
0.39
541
0.82
557
1.23
571
0.47
531
0.51
513
0.36
504
0.35
454
0.55
534
0.39
520
0.38
522
0.39
531
0.15
494
0.20
524
0.15
496
0.14
486
0.23
524
0.20
524
BEATNet-Init1two views0.52
541
0.27
523
0.62
535
0.30
524
0.21
521
0.76
554
0.29
518
0.54
541
0.65
537
0.86
554
0.95
555
2.07
571
0.62
549
0.56
546
0.42
538
0.18
516
0.18
518
0.23
523
0.22
523
0.22
523
0.21
526
PASMtwo views0.32
517
0.24
516
0.48
519
0.28
515
0.27
533
0.29
496
0.30
525
0.34
464
0.49
503
0.35
501
0.39
477
0.46
521
0.34
511
0.34
503
0.35
522
0.23
535
0.25
537
0.26
526
0.28
535
0.23
524
0.21
526
MSMD_ROBtwo views0.31
515
0.26
522
0.26
458
0.24
484
0.21
521
0.34
510
0.25
488
0.34
464
0.39
462
0.40
514
0.69
538
0.45
517
0.40
523
0.34
503
0.27
492
0.20
523
0.19
521
0.26
526
0.25
529
0.23
524
0.22
528
DGSMNettwo views0.24
479
0.19
498
0.33
489
0.21
439
0.24
527
0.24
455
0.20
423
0.35
479
0.41
471
0.24
431
0.32
434
0.38
495
0.21
431
0.29
486
0.23
451
0.12
454
0.11
466
0.14
484
0.16
505
0.23
524
0.23
529
FC-DCNN v2copylefttwo views0.33
520
0.27
523
0.28
470
0.26
500
0.23
525
0.37
520
0.28
509
0.40
508
0.43
483
0.45
526
0.56
526
0.51
528
0.40
523
0.37
520
0.29
502
0.21
527
0.20
524
0.27
529
0.26
530
0.25
531
0.24
530
ACVNet_1two views0.44
534
0.49
544
0.60
533
0.45
541
0.28
534
0.49
532
0.27
503
0.57
545
0.72
543
0.62
538
0.58
531
0.74
547
0.49
537
0.50
537
0.35
522
0.26
538
0.24
536
0.39
542
0.29
536
0.31
541
0.24
530
FCDSN-DCtwo views0.33
520
0.28
527
0.28
470
0.30
524
0.24
527
0.39
524
0.28
509
0.42
519
0.42
478
0.43
524
0.53
517
0.51
528
0.41
528
0.36
515
0.30
507
0.21
527
0.20
524
0.27
529
0.26
530
0.25
531
0.24
530
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANEtwo views0.45
536
0.27
523
0.27
465
0.27
512
0.24
527
0.47
529
0.31
531
0.55
542
0.59
525
0.72
545
1.13
564
1.15
556
0.61
547
0.52
540
0.37
527
0.21
527
0.20
524
0.27
529
0.31
540
0.25
531
0.24
530
FC-DCNNcopylefttwo views0.33
520
0.27
523
0.28
470
0.26
500
0.23
525
0.37
520
0.28
509
0.40
508
0.43
483
0.45
526
0.55
521
0.51
528
0.40
523
0.37
520
0.30
507
0.21
527
0.20
524
0.27
529
0.26
530
0.25
531
0.24
530
ELAS_RVCcopylefttwo views0.41
531
0.29
530
0.33
489
0.28
515
0.24
527
0.54
535
0.36
536
0.49
534
0.59
525
0.72
545
0.74
544
0.65
541
0.54
540
0.54
544
0.40
534
0.22
531
0.20
524
0.27
529
0.26
530
0.26
535
0.25
535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAScopylefttwo views0.41
531
0.29
530
0.33
489
0.27
512
0.24
527
0.60
540
0.36
536
0.50
536
0.50
506
0.71
543
0.79
548
0.67
543
0.54
540
0.51
538
0.42
538
0.22
531
0.20
524
0.27
529
0.26
530
0.26
535
0.25
535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4btwo views0.39
526
0.53
545
0.55
526
0.45
541
0.24
527
0.47
529
0.18
363
0.49
534
0.64
535
0.42
521
0.45
506
0.60
536
0.27
477
0.34
503
0.24
464
0.33
542
0.14
502
0.48
545
0.42
545
0.30
538
0.26
537
otakutwo views0.39
526
0.37
538
0.52
522
0.44
540
0.28
534
0.58
537
0.24
473
0.41
514
0.62
531
0.40
514
0.49
511
0.46
521
0.33
507
0.40
530
0.32
515
0.30
540
0.30
541
0.39
542
0.33
541
0.29
537
0.28
538
Ntrotwo views0.40
529
0.40
540
0.53
523
0.46
544
0.30
538
0.65
543
0.24
473
0.46
530
0.68
540
0.41
518
0.49
511
0.48
526
0.42
531
0.39
526
0.31
514
0.32
541
0.28
539
0.37
541
0.30
538
0.32
542
0.29
539
Consistency-Rafttwo views0.44
534
0.40
540
0.45
513
0.37
535
0.43
545
0.46
527
0.41
541
0.57
545
0.55
516
0.32
494
0.73
542
0.33
474
0.48
536
0.42
533
0.49
545
0.39
544
0.35
545
0.45
544
0.51
552
0.42
544
0.29
539
NVStereoNet_ROBtwo views0.46
539
0.36
537
0.46
517
0.41
538
0.28
534
0.34
510
0.34
534
0.48
532
0.60
528
0.72
545
0.93
553
0.70
546
0.66
550
0.47
535
0.60
552
0.22
531
0.33
544
0.34
540
0.34
543
0.30
538
0.30
541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVDtwo views0.39
526
0.20
502
0.39
505
0.31
528
0.22
523
0.29
496
0.43
546
0.52
538
0.96
556
0.55
535
0.79
548
0.53
532
0.59
546
0.52
540
0.38
529
0.19
521
0.14
502
0.17
504
0.14
486
0.24
530
0.31
542
MADNet+two views0.75
553
0.71
555
3.70
572
0.66
550
0.41
543
0.98
562
0.97
569
0.69
550
0.73
547
0.52
532
0.57
529
0.64
539
0.68
552
0.86
560
1.01
568
0.34
543
0.36
546
0.28
535
0.23
527
0.36
543
0.31
542
LSMtwo views0.33
520
0.20
502
0.58
532
0.26
500
0.60
557
0.34
510
0.25
488
0.42
519
0.48
497
0.45
526
0.58
531
0.42
510
0.36
515
0.35
509
0.25
473
0.12
454
0.20
524
0.14
484
0.16
505
0.19
518
0.33
544
JetBluetwo views0.71
550
0.45
543
1.14
561
0.51
545
0.47
547
2.02
572
0.64
558
0.75
551
0.70
541
0.69
542
0.77
547
1.22
558
0.83
557
1.03
568
1.01
568
0.40
545
0.28
539
0.33
539
0.33
541
0.30
538
0.34
545
ACVNet_2two views0.66
549
0.66
553
0.68
545
0.63
549
0.41
543
0.71
548
0.49
548
0.96
560
1.39
565
0.89
555
1.09
560
1.04
552
0.73
553
0.54
544
0.47
543
0.43
548
0.40
547
0.53
550
0.44
546
0.47
545
0.35
546
IMH-64-1two views0.65
547
0.61
549
0.68
545
0.71
551
0.51
548
0.59
538
0.49
548
0.91
556
0.85
551
0.74
549
1.02
557
0.81
548
0.78
555
0.79
553
0.49
545
0.42
546
0.46
549
0.71
553
0.47
547
0.52
547
0.39
547
IMH-64two views0.65
547
0.61
549
0.68
545
0.71
551
0.51
548
0.59
538
0.49
548
0.91
556
0.85
551
0.74
549
1.02
557
0.81
548
0.78
555
0.79
553
0.49
545
0.42
546
0.46
549
0.71
553
0.47
547
0.52
547
0.39
547
RainbowNettwo views0.54
543
0.61
549
0.70
549
0.57
548
0.43
545
0.65
543
0.37
539
0.60
547
0.87
553
0.50
531
0.66
535
0.64
539
0.47
535
0.49
536
0.43
541
0.47
550
0.48
554
0.52
549
0.41
544
0.52
547
0.40
549
IMHtwo views0.71
550
0.64
552
0.68
545
0.76
553
0.54
550
0.69
546
0.54
552
0.98
562
1.10
558
0.82
553
1.09
560
0.89
550
0.88
560
0.87
561
0.52
549
0.44
549
0.50
558
0.75
556
0.51
552
0.56
552
0.41
550
PWCKtwo views0.71
550
0.94
564
0.95
558
0.76
553
0.31
539
0.74
550
0.36
536
0.90
555
0.90
554
0.96
558
0.75
546
0.95
551
0.61
547
0.87
561
0.66
555
0.72
561
0.46
549
0.75
556
0.49
549
0.69
560
0.44
551
GCSTcopylefttwo views0.37
525
0.42
542
0.26
458
1.02
566
0.39
541
0.18
374
0.08
7
0.20
229
0.17
205
0.28
470
0.25
365
0.15
266
0.12
255
0.16
316
0.14
314
0.64
559
0.43
548
0.75
556
0.65
559
0.63
553
0.46
552
TorneroNet-64two views0.76
554
0.72
556
0.74
550
0.78
555
0.58
556
0.91
561
0.56
553
0.84
554
1.29
562
0.66
539
0.90
551
1.40
564
0.75
554
0.85
559
0.67
558
0.49
551
0.46
549
0.72
555
0.59
555
0.67
557
0.53
553
anonymitytwo views0.53
542
0.58
547
0.65
537
0.41
538
0.61
558
0.53
534
0.41
541
0.56
543
0.41
471
0.55
535
0.50
515
0.49
527
0.55
543
0.58
547
0.50
548
0.58
555
0.50
558
0.51
547
0.51
552
0.51
546
0.57
554
WAO-7two views0.79
555
0.78
558
0.54
524
0.85
559
0.67
561
0.74
550
0.68
562
1.05
565
1.32
563
0.90
556
1.20
567
1.04
552
0.92
561
0.69
551
0.66
555
0.60
557
0.62
568
0.67
552
0.68
561
0.64
554
0.58
555
WAO-6two views0.81
556
0.80
559
0.62
535
0.86
560
0.63
559
0.76
554
0.58
555
0.98
562
1.54
570
0.90
556
0.96
556
1.07
554
1.03
565
0.70
552
0.66
555
0.72
561
0.49
556
0.90
564
0.71
562
0.68
558
0.58
555
Deantwo views0.87
559
0.86
563
0.79
553
0.81
557
0.56
553
0.90
558
0.63
556
1.15
571
1.73
571
1.15
566
1.15
565
1.31
561
0.99
564
0.81
555
0.81
564
0.57
554
0.56
565
0.77
560
0.64
558
0.66
556
0.58
555
SPS-STEREOcopylefttwo views0.57
545
0.58
547
0.65
537
0.45
541
0.55
552
0.62
541
0.44
547
0.62
548
0.50
506
0.68
541
0.64
533
0.66
542
0.57
545
0.61
548
0.60
552
0.62
558
0.47
553
0.51
547
0.49
549
0.55
551
0.58
555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISYtwo views0.56
544
0.57
546
0.65
537
0.40
536
0.54
550
0.66
545
0.49
548
0.56
543
0.45
494
0.66
539
0.69
538
0.67
543
0.56
544
0.63
549
0.56
550
0.59
556
0.48
554
0.50
546
0.50
551
0.52
547
0.58
555
LVEtwo views0.83
558
0.85
562
0.85
556
0.80
556
0.56
553
1.04
567
0.65
559
1.05
565
1.47
568
0.96
558
1.22
568
1.10
555
0.85
558
0.83
556
0.71
560
0.49
551
0.55
564
0.76
559
0.60
557
0.65
555
0.59
560
WAO-8two views0.91
560
0.81
560
0.65
537
0.94
563
0.69
562
0.90
558
0.67
560
1.07
568
1.83
573
1.06
563
1.45
570
1.30
559
1.07
566
0.84
557
0.78
561
0.74
563
0.53
561
0.86
562
0.75
563
0.69
560
0.62
561
Venustwo views0.91
560
0.81
560
0.65
537
0.94
563
0.69
562
0.90
558
0.67
560
1.07
568
1.83
573
1.06
563
1.45
570
1.30
559
1.07
566
0.84
557
0.78
561
0.74
563
0.53
561
0.86
562
0.75
563
0.69
560
0.62
561
TorneroNettwo views0.82
557
0.74
557
0.81
555
0.84
558
0.63
559
0.99
563
0.63
556
0.96
560
1.16
559
0.80
552
1.11
562
1.36
563
0.86
559
0.93
564
0.80
563
0.56
553
0.49
556
0.78
561
0.66
560
0.73
563
0.63
563
MFMNet_retwo views0.64
546
0.66
553
0.65
537
0.51
545
0.69
562
0.69
546
0.57
554
0.64
549
0.73
547
0.60
537
0.73
542
0.62
538
0.67
551
0.65
550
0.60
552
0.66
560
0.58
567
0.63
551
0.59
555
0.68
558
0.69
564
UNDER WATER-64two views0.95
562
0.94
564
1.43
565
0.87
561
0.56
553
1.18
570
0.87
566
0.77
552
0.94
555
1.04
561
0.85
550
1.58
569
1.21
571
0.94
565
0.96
566
0.87
567
0.57
566
1.03
567
0.88
568
0.78
564
0.73
565
UNDER WATERtwo views0.97
563
0.97
566
1.42
564
0.99
565
0.70
565
1.12
569
0.84
565
0.80
553
1.08
557
1.01
560
0.90
551
1.55
568
1.22
572
1.03
568
1.00
567
0.78
565
0.53
561
1.02
566
0.87
567
0.80
565
0.74
566
ktntwo views1.01
565
1.21
569
0.80
554
1.23
570
0.86
568
1.01
565
0.87
566
0.94
559
1.39
565
1.04
561
1.12
563
1.15
556
1.07
566
0.94
565
0.59
551
1.28
572
0.71
570
1.38
572
0.83
566
1.02
569
0.75
567
notakertwo views0.97
563
1.11
567
0.98
559
1.13
568
0.81
566
0.73
549
0.68
562
0.93
558
1.16
559
1.18
568
1.18
566
1.41
565
1.16
570
1.08
570
0.69
559
0.81
566
0.64
569
1.17
568
0.79
565
0.98
567
0.80
568
HanzoNettwo views1.29
568
1.26
571
1.19
562
1.12
567
0.85
567
1.02
566
0.83
564
1.03
564
1.48
569
1.64
571
1.61
572
2.50
573
1.72
573
1.61
572
1.61
571
1.26
571
0.80
571
1.31
571
1.01
570
1.02
569
0.86
569
KSHMRtwo views1.09
566
1.17
568
0.88
557
1.25
571
1.00
570
0.99
563
0.96
568
1.13
570
1.37
564
1.16
567
1.29
569
1.41
565
0.96
563
1.01
567
0.92
565
1.03
570
1.08
572
1.20
569
1.03
571
1.01
568
0.97
570
JetRedtwo views1.62
569
1.46
572
2.98
567
0.92
562
1.21
571
4.99
575
1.53
574
1.27
573
1.39
565
1.83
572
1.74
573
1.60
570
0.95
562
1.41
571
2.45
575
0.90
569
1.60
573
0.93
565
0.90
569
1.35
571
0.99
571
DPSimNet_ROBtwo views1.11
567
1.23
570
0.78
551
1.13
568
0.88
569
1.10
568
1.13
570
1.16
572
1.23
561
1.43
570
1.02
557
1.41
565
1.10
569
0.90
563
1.60
570
1.46
573
0.51
560
1.21
570
1.03
571
0.90
566
1.01
572
tttwo views4.67
573
0.06
56
3.55
571
2.02
573
1.55
572
10.25
579
16.71
579
8.91
583
5.03
576
1.31
569
0.94
554
4.71
574
4.76
575
3.33
574
5.87
577
6.06
582
10.30
586
1.88
576
2.11
576
2.75
574
1.21
573
MADNet++two views1.95
570
1.75
573
1.59
566
1.82
572
1.69
573
2.33
573
1.40
573
2.35
574
2.09
575
2.57
574
2.36
575
2.24
572
2.17
574
2.28
573
2.34
573
1.87
574
1.66
574
1.54
573
1.34
573
1.92
572
1.77
574
USTesttwo views6.22
574
2.73
575
3.00
568
6.57
580
7.29
579
14.37
581
21.57
580
7.00
582
9.56
581
5.34
578
6.10
576
5.72
577
7.64
578
6.41
579
6.96
578
1.97
575
3.42
580
1.64
574
2.15
577
2.66
573
2.36
575
PMLtwo views8.91
581
9.34
586
6.13
574
5.35
577
6.41
578
14.99
582
23.38
586
5.27
575
6.83
577
18.04
587
28.19
593
7.67
579
6.83
577
7.85
580
5.75
576
5.35
581
1.83
575
5.95
585
1.93
575
8.64
583
2.52
576
xxxxx1two views7.79
575
5.02
579
7.31
576
3.12
574
3.85
575
16.35
583
22.88
581
5.86
579
8.69
578
7.97
579
8.54
577
9.12
581
8.27
579
10.18
581
10.92
579
2.42
576
2.45
576
3.56
579
12.37
583
3.77
575
3.06
577
tt_lltwo views7.79
575
5.02
579
7.31
576
3.12
574
3.85
575
16.35
583
22.88
581
5.86
579
8.69
578
7.97
579
8.54
577
9.12
581
8.27
579
10.18
581
10.92
579
2.42
576
2.45
576
3.56
579
12.37
583
3.77
575
3.06
577
fftwo views7.79
575
5.02
579
7.31
576
3.12
574
3.85
575
16.35
583
22.88
581
5.86
579
8.69
578
7.97
579
8.54
577
9.12
581
8.27
579
10.18
581
10.92
579
2.42
576
2.45
576
3.56
579
12.37
583
3.77
575
3.06
577
TCMNet-wrong-testtwo views3.67
572
5.48
582
3.89
573
12.18
584
11.75
585
4.65
574
3.88
575
1.06
567
0.72
543
1.09
565
2.15
574
6.30
578
0.53
539
3.43
575
2.36
574
0.89
568
0.20
524
1.87
575
1.69
574
5.57
580
3.62
580
Anonymous_1two views10.96
584
7.92
583
7.46
579
10.33
581
10.06
580
18.65
587
26.34
587
11.06
584
13.44
585
9.40
582
10.05
582
9.67
584
11.23
584
10.73
584
12.72
584
6.42
583
8.38
583
5.77
582
10.61
582
12.12
584
6.77
581
DPSMNet_ROBtwo views8.06
579
4.48
577
8.63
582
5.37
579
10.74
582
8.32
577
22.98
585
5.46
576
13.36
584
5.12
576
9.92
580
5.08
575
10.40
582
5.53
578
12.58
582
3.80
580
8.00
581
3.50
577
7.02
580
3.83
578
7.14
582
DGTPSM_ROBtwo views8.06
579
4.48
577
8.63
582
5.35
577
10.72
581
8.32
577
22.97
584
5.46
576
13.35
583
5.12
576
9.92
580
5.08
575
10.40
582
5.52
577
12.58
582
3.79
579
8.00
581
3.50
577
7.02
580
3.83
578
7.14
582
DPSM_ROBtwo views11.15
585
8.58
584
8.00
580
10.88
582
11.58
583
19.10
588
26.71
588
12.05
585
14.07
586
10.36
583
10.84
583
10.33
585
11.86
585
11.70
585
13.54
585
6.99
584
8.79
584
5.89
583
6.95
578
7.29
581
7.42
584
DPSMtwo views11.15
585
8.58
584
8.00
580
10.88
582
11.58
583
19.10
588
26.71
588
12.05
585
14.07
586
10.36
583
10.84
583
10.33
585
11.86
585
11.70
585
13.54
585
6.99
584
8.79
584
5.89
583
6.95
578
7.29
581
7.42
584
FlowAnythingtwo views22.44
590
17.35
590
16.14
586
22.07
590
23.23
589
38.39
591
53.77
591
24.25
591
28.44
592
20.96
592
21.82
590
20.70
589
23.84
589
23.49
590
27.14
590
14.04
586
17.79
591
11.75
586
14.15
589
14.65
585
14.89
586
LSM0two views22.87
592
17.28
588
18.96
587
22.19
591
29.04
593
38.42
593
53.71
590
24.28
592
28.31
590
20.78
591
21.00
588
21.43
592
24.16
592
23.50
591
27.39
592
14.09
589
17.38
588
11.84
589
14.04
588
14.73
588
14.89
586
CasAABBNettwo views22.42
589
17.33
589
16.01
584
22.01
588
23.28
590
38.32
590
53.80
592
24.14
590
28.41
591
20.60
589
21.77
589
20.89
591
23.91
591
23.43
589
27.36
591
14.07
587
17.69
589
11.83
588
14.01
587
14.67
586
14.95
588
Selective-RAFT-Errortwo views22.47
591
17.37
591
16.09
585
22.06
589
23.34
591
38.39
591
53.83
593
24.29
593
28.47
593
20.74
590
21.83
591
20.81
590
23.90
590
23.54
592
27.53
593
14.08
588
17.69
589
11.82
587
14.00
586
14.69
587
15.00
589
LRCNet_RVCtwo views10.62
583
13.42
587
7.30
575
18.92
586
2.07
574
0.33
507
0.30
525
5.59
578
0.48
497
13.03
585
17.94
586
8.87
580
5.65
576
4.79
576
1.89
572
23.51
591
2.73
579
27.55
592
25.71
592
16.07
589
16.33
590
HaxPigtwo views15.71
587
18.52
592
19.18
588
16.89
585
15.89
587
7.73
576
7.60
576
13.31
587
10.82
582
15.42
586
14.91
585
15.98
587
14.92
587
15.58
587
15.98
587
18.95
590
16.73
587
19.46
590
18.08
590
19.26
590
19.05
591
MEDIAN_ROBtwo views20.38
588
24.04
593
23.31
590
21.23
587
21.71
588
10.40
580
7.92
577
17.64
588
15.50
588
20.12
588
19.70
587
20.34
588
20.32
588
21.19
588
21.13
588
23.81
592
21.81
592
24.98
591
23.76
591
24.71
591
23.93
592
AVERAGE_ROBtwo views24.90
593
29.20
594
28.14
591
24.89
592
24.64
592
17.75
586
11.12
578
21.45
589
19.93
589
25.12
593
24.46
592
25.12
593
25.46
593
24.69
593
22.83
589
29.76
593
27.13
593
28.97
593
27.95
593
29.91
592
29.47
593
test_example2two views98.32
594
94.13
595
45.89
592
96.35
593
109.85
594
88.61
594
95.45
594
25.75
594
94.37
594
130.00
595
126.06
594
58.17
594
74.63
594
88.51
594
79.96
594
150.23
594
221.02
594
77.62
594
99.10
594
113.75
594
96.94
594
ccccctwo views285.66
596
368.85
595
370.60
595
123.16
595
115.05
595
126.68
594
122.83
595
252.94
595
384.56
595
353.86
595
254.69
595
223.00
595
425.87
595
ASD4two views3.38
576