This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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




Method Infoalllakes. 1llakes. 1ssand box 1lsand box 1sstora. room 1lstora. room 1sstora. room 2lstora. room 2sstora. room 2 1lstora. room 2 1sstora. room 2 2lstora. room 2 2sstora. room 3lstora. room 3stunnel 1ltunnel 1stunnel 2ltunnel 2stunnel 3ltunnel 3s
sorted bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort by
CREStereotwo views0.28
1
0.15
1
0.24
2
0.27
1
0.17
2
0.37
52
0.25
22
0.51
5
0.72
58
0.42
6
0.51
8
0.32
3
0.26
3
0.38
5
0.25
2
0.16
42
0.11
21
0.12
1
0.08
1
0.12
4
0.11
6
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
TANstereotwo views0.30
2
0.15
1
0.31
7
0.30
3
0.17
2
0.55
86
0.23
11
0.44
2
0.55
19
0.59
24
0.68
24
0.37
9
0.26
3
0.35
2
0.27
6
0.15
23
0.16
116
0.12
1
0.10
6
0.13
9
0.14
51
CREStereo++_RVCtwo views0.32
3
0.15
1
0.23
1
0.31
4
0.24
41
0.27
24
0.22
5
0.46
3
0.88
111
0.46
7
0.80
55
0.30
1
0.26
3
0.36
3
0.33
24
0.13
5
0.09
1
0.13
6
0.51
223
0.13
9
0.09
1
MSMDNettwo views0.32
3
0.18
15
0.44
49
0.38
25
0.23
29
0.28
27
0.22
5
0.69
52
0.41
8
0.61
27
0.63
15
0.56
32
0.31
17
0.46
18
0.27
6
0.14
9
0.11
21
0.14
9
0.12
15
0.13
9
0.12
15
PMTNettwo views0.32
3
0.16
5
0.24
2
0.29
2
0.18
6
0.45
75
0.22
5
0.56
9
0.63
26
0.46
7
0.54
10
0.39
13
0.34
22
0.48
25
0.24
1
0.75
230
0.10
4
0.12
1
0.08
1
0.12
4
0.11
6
iRaftStereo_RVCtwo views0.32
3
0.19
24
0.37
17
0.39
32
0.22
22
0.31
38
0.29
38
0.68
44
0.51
15
0.49
11
0.66
19
0.37
9
0.23
1
0.45
15
0.33
24
0.14
9
0.10
4
0.18
54
0.17
87
0.15
36
0.12
15
XX-TBDtwo views0.32
3
0.53
199
0.26
5
0.51
160
0.20
14
0.37
52
0.24
17
0.40
1
0.73
61
0.54
19
0.69
26
0.31
2
0.25
2
0.32
1
0.27
6
0.16
42
0.10
4
0.12
1
0.09
3
0.13
9
0.11
6
Gwc-CoAtRStwo views0.34
8
0.17
10
0.44
49
0.39
32
0.23
29
0.34
46
0.22
5
0.70
59
0.75
66
0.60
25
0.59
14
0.58
39
0.29
12
0.45
15
0.26
3
0.14
9
0.11
21
0.14
9
0.12
15
0.12
4
0.12
15
CFNet-RSSMtwo views0.34
8
0.17
10
0.45
59
0.39
32
0.22
22
0.35
47
0.23
11
0.73
72
0.84
96
0.65
34
0.54
10
0.57
35
0.28
10
0.46
18
0.26
3
0.13
5
0.10
4
0.14
9
0.12
15
0.13
9
0.11
6
cross-rafttwo views0.34
8
0.20
57
0.37
17
0.44
102
0.23
29
0.32
40
0.35
69
0.74
74
0.40
6
0.60
25
0.77
38
0.57
35
0.27
8
0.43
11
0.28
11
0.12
3
0.10
4
0.15
25
0.13
23
0.15
36
0.11
6
EAI-Stereotwo views0.34
8
0.19
24
0.44
49
0.39
32
0.21
17
0.31
38
0.30
44
1.15
155
0.30
1
0.49
11
0.75
35
0.36
8
0.28
10
0.62
49
0.27
6
0.14
9
0.11
21
0.14
9
0.13
23
0.13
9
0.12
15
raftrobusttwo views0.34
8
0.19
24
0.36
12
0.41
53
0.27
101
0.30
35
0.25
22
0.71
61
0.63
26
0.58
22
0.55
12
0.45
19
0.46
60
0.51
26
0.29
13
0.16
42
0.12
58
0.14
9
0.12
15
0.12
4
0.13
29
sCroCo_RVCtwo views0.35
13
0.28
115
0.69
150
0.51
160
0.39
158
0.41
68
0.31
52
0.49
4
0.45
10
0.31
1
0.48
6
0.38
12
0.32
18
0.46
18
0.32
20
0.21
117
0.22
154
0.19
62
0.19
105
0.21
111
0.20
120
RANettwo views0.35
13
0.23
82
0.47
80
0.41
53
0.22
22
0.24
8
0.22
5
0.59
12
0.36
5
0.63
28
0.73
30
0.58
39
0.38
39
0.58
41
0.36
51
0.18
92
0.12
58
0.20
84
0.16
53
0.20
105
0.15
70
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.36
15
0.17
10
0.41
32
0.35
13
0.19
7
0.33
45
0.29
38
0.65
27
0.73
61
0.68
44
1.01
108
0.56
32
0.40
44
0.42
8
0.30
15
0.11
1
0.09
1
0.15
25
0.14
28
0.13
9
0.10
3
DCANettwo views0.36
15
0.16
5
0.41
32
0.34
6
0.19
7
0.30
35
0.30
44
0.68
44
0.91
120
0.70
49
0.77
38
0.43
17
0.57
83
0.45
15
0.34
31
0.14
9
0.10
4
0.14
9
0.11
9
0.13
9
0.12
15
s12784htwo views0.36
15
0.15
1
0.24
2
0.34
6
0.15
1
0.77
136
0.29
38
0.80
86
0.83
95
0.56
21
0.57
13
0.43
17
0.40
44
0.57
40
0.33
24
0.12
3
0.10
4
0.14
9
0.09
3
0.14
23
0.09
1
RALCasStereoNettwo views0.36
15
0.21
68
0.37
17
0.42
62
0.26
89
0.35
47
0.38
87
0.63
19
0.64
30
0.50
13
0.72
28
0.51
27
0.29
12
0.59
43
0.36
51
0.16
42
0.14
93
0.15
25
0.13
23
0.17
56
0.16
85
CroCo-Stereotwo views0.36
15
0.23
82
0.37
17
0.46
121
0.31
126
0.58
95
0.60
156
0.51
5
0.63
26
0.40
5
0.46
3
0.34
5
0.33
19
0.43
11
0.33
24
0.28
161
0.14
93
0.19
62
0.22
129
0.25
135
0.17
98
GMO-cross-datatwo views0.36
15
0.19
24
0.71
154
0.46
121
0.26
89
0.44
72
0.36
72
0.60
14
0.59
21
0.48
10
0.67
22
0.53
30
0.36
31
0.40
6
0.29
13
0.14
9
0.11
21
0.16
31
0.14
28
0.15
36
0.16
85
222two views0.37
21
0.16
5
0.48
88
0.34
6
0.19
7
0.29
30
0.30
44
0.69
52
0.92
123
0.69
46
0.78
43
0.42
14
0.63
108
0.46
18
0.34
31
0.14
9
0.10
4
0.14
9
0.11
9
0.13
9
0.13
29
GMOtwo views0.37
21
0.19
24
0.38
22
0.43
80
0.24
41
0.37
52
0.38
87
0.52
7
0.62
25
0.87
95
0.84
67
0.64
53
0.35
24
0.37
4
0.28
11
0.13
5
0.11
21
0.20
84
0.18
95
0.15
36
0.11
6
cscssctwo views0.37
21
0.16
5
0.41
32
0.34
6
0.19
7
0.29
30
0.30
44
0.69
52
1.06
159
0.69
46
0.78
43
0.42
14
0.63
108
0.46
18
0.34
31
0.14
9
0.10
4
0.14
9
0.11
9
0.11
1
0.13
29
csctwo views0.37
21
0.16
5
0.41
32
0.34
6
0.19
7
0.29
30
0.30
44
0.69
52
1.06
159
0.69
46
0.78
43
0.42
14
0.63
108
0.46
18
0.34
31
0.14
9
0.10
4
0.14
9
0.11
9
0.11
1
0.13
29
rafts_anoytwo views0.37
21
0.21
68
0.36
12
0.41
53
0.26
89
0.30
35
0.33
64
0.67
36
0.90
118
0.58
22
0.66
19
0.45
19
0.33
19
0.47
24
0.39
82
0.16
42
0.11
21
0.21
112
0.23
140
0.17
56
0.14
51
XX-Stereotwo views0.37
21
0.17
10
0.45
59
0.55
181
0.36
145
0.38
57
0.20
1
0.60
14
0.30
1
0.46
7
1.30
169
0.73
85
0.26
3
0.56
36
0.26
3
0.16
42
0.11
21
0.17
41
0.16
53
0.14
23
0.10
3
TRStereotwo views0.37
21
0.27
110
0.59
124
0.47
130
0.41
169
0.29
30
0.30
44
0.84
90
0.59
21
0.52
17
0.41
1
0.52
28
0.26
3
0.73
89
0.27
6
0.17
75
0.12
58
0.19
62
0.19
105
0.13
9
0.11
6
AFF-stereotwo views0.38
28
0.19
24
0.39
27
0.37
18
0.21
17
0.27
24
0.31
52
0.65
27
0.66
38
0.64
29
1.13
140
0.76
95
0.39
41
0.55
34
0.33
24
0.11
1
0.09
1
0.16
31
0.16
53
0.13
9
0.11
6
TestStereotwo views0.38
28
0.31
127
0.40
31
0.45
115
0.20
14
0.40
59
0.37
79
0.66
32
0.65
35
0.53
18
0.78
43
0.47
22
0.40
44
0.55
34
0.37
68
0.18
92
0.13
84
0.20
84
0.15
36
0.22
121
0.13
29
RALAANettwo views0.38
28
0.23
82
0.48
88
0.42
62
0.29
114
0.35
47
0.25
22
0.86
91
0.64
30
0.67
39
0.65
17
0.60
42
0.29
12
0.60
45
0.34
31
0.15
23
0.12
58
0.17
41
0.15
36
0.21
111
0.13
29
raft+_RVCtwo views0.38
28
0.19
24
0.35
9
0.37
18
0.25
62
0.45
75
0.37
79
0.78
83
0.89
117
0.51
15
0.78
43
0.50
26
0.29
12
0.53
28
0.40
84
0.15
23
0.12
58
0.17
41
0.15
36
0.14
23
0.12
15
LCNettwo views0.38
28
0.20
57
0.46
74
0.41
53
0.25
62
0.26
14
0.31
52
0.69
52
0.70
51
0.65
34
0.77
38
0.58
39
0.30
16
0.67
65
0.35
41
0.18
92
0.12
58
0.20
84
0.16
53
0.16
48
0.27
153
Anonymoustwo views0.39
33
0.27
110
0.66
142
0.53
172
0.43
178
0.55
86
0.49
125
0.63
19
0.50
13
0.37
2
0.42
2
0.33
4
0.42
47
0.56
36
0.38
78
0.20
112
0.19
139
0.17
41
0.18
95
0.30
157
0.24
141
PSM-adaLosstwo views0.39
33
0.20
57
0.49
98
0.43
80
0.24
41
0.26
14
0.23
11
0.61
17
0.45
10
0.97
134
0.74
32
0.65
57
0.47
63
0.77
112
0.37
68
0.16
42
0.11
21
0.19
62
0.15
36
0.19
87
0.14
51
DIP-Stereotwo views0.39
33
0.21
68
0.50
104
0.41
53
0.28
105
0.62
107
0.27
33
0.77
80
0.40
6
0.64
29
0.86
73
0.52
28
0.33
19
0.66
61
0.42
86
0.15
23
0.13
84
0.17
41
0.14
28
0.15
36
0.15
70
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Traintwo views0.39
33
0.18
15
0.42
42
0.42
62
0.26
89
0.40
59
0.32
57
0.72
68
0.34
3
0.89
105
1.28
166
0.57
35
0.35
24
0.42
8
0.32
20
0.15
23
0.12
58
0.14
9
0.12
15
0.14
23
0.13
29
NF-Stereotwo views0.39
33
0.19
24
0.48
88
0.43
80
0.24
41
0.26
14
0.22
5
0.63
19
0.70
51
0.98
138
0.66
19
0.65
57
0.36
31
0.73
89
0.37
68
0.17
75
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.19
87
0.13
29
PSM-AADtwo views0.39
33
0.19
24
0.49
98
0.43
80
0.24
41
0.26
14
0.24
17
0.64
23
0.51
15
1.00
147
0.77
38
0.64
53
0.34
22
0.76
101
0.36
51
0.17
75
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.19
87
0.13
29
PSM-softLosstwo views0.39
33
0.19
24
0.48
88
0.42
62
0.24
41
0.25
11
0.23
11
0.61
17
0.70
51
1.00
147
0.67
22
0.66
60
0.36
31
0.70
77
0.37
68
0.17
75
0.11
21
0.19
62
0.15
36
0.19
87
0.14
51
FTStereotwo views0.39
33
0.19
24
0.45
59
0.43
80
0.25
62
0.35
47
0.25
22
0.65
27
0.65
35
1.00
147
0.73
30
0.62
45
0.37
38
0.68
69
0.35
41
0.16
42
0.11
21
0.19
62
0.15
36
0.18
68
0.14
51
RAFT-Stereopermissivetwo views0.39
33
0.18
15
0.42
42
0.42
62
0.26
89
0.40
59
0.32
57
0.72
68
0.34
3
0.89
105
1.28
166
0.57
35
0.35
24
0.42
8
0.32
20
0.15
23
0.12
58
0.14
9
0.12
15
0.14
23
0.13
29
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereopermissivetwo views0.39
33
0.37
153
0.54
113
0.40
43
0.26
89
0.42
70
0.36
72
0.59
12
1.04
153
0.55
20
0.51
8
0.37
9
0.35
24
0.54
32
0.41
85
0.19
101
0.13
84
0.16
31
0.17
87
0.24
131
0.18
104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. arXiv 2022
Consistency-Rafttwo views0.39
33
0.19
24
0.45
59
0.43
80
0.25
62
0.26
14
0.24
17
0.68
44
0.73
61
0.89
105
0.71
27
0.64
53
0.35
24
0.73
89
0.35
41
0.16
42
0.11
21
0.19
62
0.16
53
0.18
68
0.12
15
KMStereotwo views0.40
44
0.20
57
0.46
74
0.43
80
0.24
41
0.26
14
0.26
28
0.64
23
0.67
41
1.00
147
0.80
55
0.65
57
0.35
24
0.73
89
0.37
68
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.19
87
0.13
29
NRIStereotwo views0.40
44
0.19
24
0.47
80
0.42
62
0.25
62
0.25
11
0.24
17
0.64
23
0.66
38
0.99
144
0.74
32
0.72
76
0.36
31
0.72
83
0.36
51
0.17
75
0.11
21
0.19
62
0.15
36
0.18
68
0.14
51
OCTAStereotwo views0.40
44
0.19
24
0.47
80
0.43
80
0.24
41
0.26
14
0.25
22
0.60
14
0.68
46
1.09
171
0.68
24
0.66
60
0.36
31
0.71
81
0.37
68
0.17
75
0.12
58
0.21
112
0.16
53
0.19
87
0.13
29
111two views0.40
44
0.17
10
0.41
32
0.34
6
0.19
7
0.52
82
0.28
35
0.74
74
1.16
175
0.50
13
0.91
91
0.63
48
0.48
65
0.61
46
0.35
41
0.14
9
0.10
4
0.14
9
0.12
15
0.13
9
0.13
29
sAnonymous2two views0.40
44
0.39
164
0.85
174
0.48
135
0.37
149
0.40
59
0.46
114
0.57
10
0.52
17
0.38
3
0.46
3
0.35
6
0.42
47
0.43
11
0.30
15
0.19
101
0.14
93
0.18
54
0.17
87
0.57
222
0.44
207
RAFT_R40two views0.40
44
0.19
24
0.44
49
0.43
80
0.25
62
0.23
2
0.26
28
0.67
36
0.67
41
0.98
138
0.78
43
0.72
76
0.43
51
0.76
101
0.35
41
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.14
51
THIR-Stereotwo views0.40
44
0.19
24
0.44
49
0.43
80
0.25
62
0.23
2
0.26
28
0.67
36
0.67
41
0.98
138
0.78
43
0.72
76
0.43
51
0.76
101
0.35
41
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.14
51
ROB_FTStereo_v2two views0.40
44
0.20
57
0.45
59
0.43
80
0.24
41
0.23
2
0.29
38
0.67
36
0.72
58
0.95
127
0.78
43
0.66
60
0.36
31
0.70
77
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.13
29
DeepStereo_LLtwo views0.40
44
0.20
57
0.45
59
0.42
62
0.26
89
0.24
8
0.21
2
0.68
44
0.50
13
1.06
163
0.79
53
0.71
70
0.50
68
0.77
112
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.19
87
0.14
51
SST-Stereotwo views0.40
44
0.19
24
0.45
59
0.42
62
0.25
62
0.25
11
0.21
2
0.66
32
0.47
12
1.08
169
0.79
53
0.72
76
0.43
51
0.77
112
0.35
41
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.19
87
0.15
70
CroCo_RVCtwo views0.40
44
0.39
164
0.85
174
0.48
135
0.37
149
0.40
59
0.46
114
0.57
10
0.52
17
0.38
3
0.46
3
0.35
6
0.42
47
0.43
11
0.30
15
0.19
101
0.14
93
0.18
54
0.17
87
0.57
222
0.44
207
GMM-Stereotwo views0.41
55
0.19
24
0.44
49
0.43
80
0.25
62
0.23
2
0.26
28
0.67
36
0.67
41
0.98
138
0.78
43
0.72
76
0.43
51
0.75
98
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.14
51
ROB_FTStereotwo views0.41
55
0.19
24
0.46
74
0.43
80
0.25
62
0.22
1
0.24
17
0.66
32
0.70
51
1.02
156
0.84
67
0.71
70
0.36
31
0.72
83
0.37
68
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.13
29
KYRafttwo views0.41
55
0.19
24
0.45
59
0.42
62
0.25
62
0.26
14
0.23
11
0.65
27
0.64
30
1.08
169
0.81
58
0.70
66
0.42
47
0.69
74
0.34
31
0.16
42
0.11
21
0.19
62
0.16
53
0.19
87
0.16
85
AnonymousMtwo views0.41
55
0.81
220
0.29
6
0.34
6
0.22
22
0.28
27
0.38
87
0.53
8
0.41
8
0.70
49
0.49
7
0.47
22
0.27
8
0.41
7
0.31
19
0.15
23
0.12
58
1.51
232
0.26
165
0.12
4
0.10
3
HUI-Stereotwo views0.41
55
0.19
24
0.45
59
0.43
80
0.25
62
0.41
68
0.31
52
0.63
19
0.59
21
1.07
167
0.77
38
0.71
70
0.35
24
0.80
121
0.34
31
0.16
42
0.11
21
0.19
62
0.16
53
0.19
87
0.16
85
ASMatchtwo views0.41
55
0.19
24
0.45
59
0.43
80
0.25
62
0.26
14
0.28
35
0.64
23
0.64
30
1.05
161
0.76
37
0.71
70
0.38
39
0.78
117
0.35
41
0.16
42
0.11
21
0.19
62
0.15
36
0.19
87
0.16
85
HITNettwo views0.41
55
0.26
102
0.45
59
0.33
5
0.17
2
0.63
111
0.30
44
0.93
101
0.64
30
0.71
54
0.82
60
0.64
53
0.52
71
0.59
43
0.43
87
0.14
9
0.10
4
0.15
25
0.13
23
0.19
87
0.12
15
Vladimir Tankovich, Christian Häne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DEmStereotwo views0.41
55
0.19
24
0.44
49
0.42
62
0.25
62
0.23
2
0.23
11
0.68
44
0.66
38
1.01
154
0.82
60
0.71
70
0.46
60
0.74
95
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.14
51
Pruner-Stereotwo views0.41
55
0.19
24
0.44
49
0.43
80
0.25
62
0.23
2
0.26
28
0.67
36
0.67
41
0.98
138
0.78
43
0.72
76
0.43
51
0.75
98
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.18
68
0.14
51
CRE-IMPtwo views0.42
64
0.20
57
0.43
47
0.43
80
0.23
29
0.32
40
0.41
103
0.69
52
0.78
77
0.90
110
0.86
73
0.70
66
0.52
71
0.66
61
0.36
51
0.18
92
0.12
58
0.18
54
0.15
36
0.16
48
0.15
70
IRAFT_RVCtwo views0.42
64
0.20
57
0.48
88
0.44
102
0.24
41
0.27
24
0.54
143
0.74
74
0.77
74
0.76
67
0.80
55
0.73
85
0.51
70
0.70
77
0.36
51
0.17
75
0.10
4
0.21
112
0.16
53
0.16
48
0.14
51
PFNettwo views0.42
64
0.18
15
0.58
123
0.43
80
0.24
41
0.43
71
0.32
57
0.74
74
0.78
77
1.00
147
0.74
32
0.68
64
0.39
41
0.72
83
0.37
68
0.16
42
0.10
4
0.20
84
0.15
36
0.16
48
0.13
29
FENettwo views0.42
64
0.22
74
0.38
22
0.39
32
0.24
41
0.55
86
0.32
57
0.79
85
0.70
51
0.71
54
0.72
28
0.63
48
0.57
83
0.62
49
0.44
90
0.19
101
0.13
84
0.19
62
0.17
87
0.18
68
0.19
113
OMP-Stereotwo views0.42
64
0.22
74
0.46
74
0.52
168
0.24
41
0.36
51
0.25
22
0.71
61
0.78
77
0.77
68
0.64
16
0.89
129
0.39
41
0.91
149
0.35
41
0.15
23
0.12
58
0.20
84
0.15
36
0.15
36
0.12
15
test_xeample3two views0.43
69
0.19
24
0.42
42
0.35
13
0.20
14
0.40
59
0.46
114
0.75
78
1.06
159
0.77
68
1.23
159
0.60
42
0.57
83
0.54
32
0.30
15
0.14
9
0.12
58
0.14
9
0.10
6
0.11
1
0.16
85
DN-CSS_ROBtwo views0.43
69
0.26
102
0.62
129
0.40
43
0.29
114
0.44
72
0.27
33
0.77
80
0.75
66
0.72
59
1.09
132
0.48
25
0.43
51
0.69
74
0.37
68
0.15
23
0.12
58
0.21
112
0.19
105
0.18
68
0.16
85
IIG-Stereotwo views0.43
69
0.21
68
0.44
49
0.50
151
0.25
62
0.44
72
0.21
2
0.71
61
0.76
71
0.83
84
0.95
96
0.83
107
0.43
51
0.90
144
0.35
41
0.15
23
0.12
58
0.19
62
0.14
28
0.15
36
0.11
6
TransformOpticalFlowtwo views0.44
72
0.20
57
0.47
80
0.41
53
0.23
29
0.37
52
0.47
118
0.94
104
0.76
71
0.65
34
1.14
142
0.73
85
0.56
81
0.76
101
0.32
20
0.15
23
0.10
4
0.17
41
0.15
36
0.14
23
0.13
29
iRAFTtwo views0.44
72
0.19
24
0.53
110
0.44
102
0.25
62
0.26
14
0.44
109
0.73
72
0.80
88
0.84
88
0.87
78
0.78
100
0.56
81
0.69
74
0.38
78
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.17
56
0.15
70
RAFT-345two views0.44
72
0.19
24
0.49
98
0.45
115
0.25
62
0.24
8
0.36
72
0.71
61
0.78
77
0.90
110
1.14
142
0.76
95
0.60
96
0.67
65
0.36
51
0.17
75
0.11
21
0.21
112
0.16
53
0.17
56
0.13
29
iGMRVCtwo views0.44
72
0.19
24
0.45
59
0.46
121
0.25
62
0.28
27
0.49
125
0.72
68
0.80
88
0.87
95
1.07
127
0.75
91
0.58
88
0.72
83
0.33
24
0.16
42
0.12
58
0.19
62
0.16
53
0.17
56
0.12
15
GEStwo views0.44
72
0.23
82
0.57
121
0.40
43
0.30
117
0.59
99
0.36
72
0.96
105
0.68
46
0.74
64
0.83
63
0.47
22
0.48
65
0.67
65
0.43
87
0.22
129
0.16
116
0.17
41
0.16
53
0.18
68
0.23
135
HCRNettwo views0.44
72
0.34
142
0.41
32
0.53
172
0.26
89
0.53
83
0.29
38
0.83
89
0.63
26
0.71
54
0.81
58
0.77
98
0.50
68
0.66
61
0.36
51
0.24
139
0.16
116
0.24
135
0.20
113
0.21
111
0.18
104
RAFT+GMMtwo views0.45
78
0.22
74
0.45
59
0.47
130
0.26
89
0.54
84
0.47
118
0.66
32
0.58
20
0.80
74
0.82
60
0.94
135
0.57
83
0.75
98
0.34
31
0.17
75
0.15
105
0.22
120
0.20
113
0.16
48
0.12
15
DMCAtwo views0.45
78
0.26
102
0.50
104
0.38
25
0.28
105
0.51
79
0.34
67
0.93
101
0.68
46
0.75
65
0.83
63
0.79
101
0.53
73
0.51
26
0.54
115
0.21
117
0.16
116
0.21
112
0.16
53
0.19
87
0.21
123
STrans-v2two views0.46
80
0.20
57
0.48
88
0.40
43
0.24
41
0.55
86
0.50
128
1.07
137
0.73
61
0.65
34
1.05
118
0.72
76
0.69
132
0.72
83
0.33
24
0.14
9
0.10
4
0.17
41
0.14
28
0.13
9
0.12
15
Anonymous3two views0.46
80
0.34
142
0.86
179
0.50
151
0.37
149
0.81
146
0.50
128
0.72
68
0.65
35
0.51
15
0.65
17
0.45
19
0.45
59
0.64
57
0.38
78
0.24
139
0.24
164
0.22
120
0.21
121
0.23
123
0.23
135
ICVPtwo views0.46
80
0.25
98
0.38
22
0.48
135
0.28
105
0.58
95
0.43
106
1.00
113
0.70
51
0.67
39
0.95
96
0.75
91
0.55
77
0.53
28
0.54
115
0.23
131
0.17
124
0.19
62
0.17
87
0.19
87
0.20
120
ACVNettwo views0.46
80
0.23
82
0.36
12
0.39
32
0.28
105
0.58
95
0.40
97
0.87
93
0.80
88
0.64
29
0.96
99
0.79
101
0.60
96
0.63
55
0.67
133
0.17
75
0.15
105
0.16
31
0.15
36
0.18
68
0.15
70
RAFT-RH_RVCtwo views0.46
80
0.19
24
0.51
107
0.47
130
0.25
62
0.39
58
0.69
176
0.69
52
0.78
77
0.92
119
0.97
104
0.74
89
0.55
77
0.76
101
0.36
51
0.16
42
0.12
58
0.19
62
0.16
53
0.16
48
0.14
51
BEATNet_4xtwo views0.46
80
0.32
129
0.56
119
0.37
18
0.19
7
0.63
111
0.35
69
1.01
119
0.72
58
0.77
68
0.83
63
0.70
66
0.59
93
0.68
69
0.53
112
0.16
42
0.12
58
0.16
31
0.14
28
0.24
131
0.16
85
ARAFTtwo views0.47
86
0.24
91
0.79
170
0.42
62
0.25
62
0.55
86
0.55
146
0.75
78
0.81
92
0.89
105
0.75
35
0.73
85
0.47
63
0.88
139
0.37
68
0.15
23
0.12
58
0.23
126
0.22
129
0.14
23
0.13
29
cf-rtwo views0.47
86
0.23
82
0.41
32
0.39
32
0.23
29
0.59
99
0.37
79
0.88
97
0.85
99
0.72
59
1.05
118
0.94
135
0.62
104
0.56
36
0.54
115
0.21
117
0.14
93
0.17
41
0.19
105
0.15
36
0.15
70
GANet-RSSMtwo views0.47
86
0.21
68
0.37
17
0.38
25
0.25
62
0.58
95
0.36
72
1.07
137
0.78
77
0.68
44
1.01
108
0.86
117
0.67
124
0.62
49
0.44
90
0.21
117
0.15
105
0.18
54
0.18
95
0.18
68
0.17
98
pcwnet_v2two views0.47
86
0.26
102
0.42
42
0.35
13
0.28
105
0.60
101
0.32
57
1.11
145
0.74
65
0.72
59
1.07
127
0.63
48
0.54
76
0.53
28
0.47
99
0.28
161
0.20
145
0.23
126
0.24
150
0.21
111
0.22
131
MLCVtwo views0.47
86
0.24
91
0.61
127
0.37
18
0.17
2
0.61
103
0.33
64
0.80
86
0.87
108
0.94
122
1.13
140
0.72
76
0.43
51
0.89
143
0.51
107
0.13
5
0.10
4
0.13
6
0.11
9
0.14
23
0.12
15
TVStereotwo views0.47
86
0.19
24
0.48
88
0.46
121
0.24
41
0.32
40
0.81
191
0.71
61
0.78
77
0.95
127
1.05
118
0.83
107
0.61
101
0.76
101
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.17
56
0.14
51
RE-Stereotwo views0.47
86
0.19
24
0.48
88
0.46
121
0.24
41
0.32
40
0.81
191
0.71
61
0.78
77
0.95
127
1.05
118
0.83
107
0.61
101
0.76
101
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.17
56
0.14
51
GrayStereotwo views0.47
86
0.19
24
0.48
88
0.46
121
0.24
41
0.32
40
0.81
191
0.71
61
0.78
77
0.95
127
1.05
118
0.83
107
0.61
101
0.76
101
0.36
51
0.16
42
0.11
21
0.20
84
0.16
53
0.17
56
0.14
51
CFNet_RVCtwo views0.48
94
0.23
82
0.36
12
0.40
43
0.26
89
0.64
115
0.37
79
0.87
93
0.85
99
0.64
29
1.00
106
1.01
145
0.64
116
0.61
46
0.53
112
0.23
131
0.15
105
0.24
135
0.21
121
0.23
123
0.18
104
CFNet-pseudotwo views0.48
94
0.25
98
0.43
47
0.37
18
0.23
29
0.62
107
0.30
44
1.19
163
0.97
139
0.71
54
1.12
137
0.54
31
0.46
60
0.53
28
0.48
103
0.23
131
0.19
139
0.26
145
0.27
167
0.20
105
0.21
123
Prome-Stereotwo views0.48
94
0.19
24
0.47
80
0.40
43
0.24
41
0.40
59
0.81
191
0.68
44
0.93
127
0.84
88
1.26
164
0.77
98
0.64
116
0.56
36
0.38
78
0.17
75
0.13
84
0.20
84
0.22
129
0.13
9
0.16
85
PSMNet-RSSMtwo views0.48
94
0.22
74
0.38
22
0.42
62
0.25
62
0.50
77
0.37
79
1.10
143
0.77
74
0.70
49
1.06
125
0.84
113
0.64
116
0.62
49
0.47
99
0.23
131
0.15
105
0.23
126
0.25
156
0.20
105
0.19
113
CFNet-ftpermissivetwo views0.48
94
0.23
82
0.36
12
0.40
43
0.26
89
0.64
115
0.37
79
0.87
93
0.85
99
0.64
29
1.00
106
1.01
145
0.64
116
0.61
46
0.53
112
0.23
131
0.15
105
0.24
135
0.21
121
0.23
123
0.18
104
UCFNet_RVCtwo views0.49
99
0.26
102
0.35
9
0.39
32
0.26
89
0.64
115
0.36
72
1.15
155
0.84
96
0.67
39
0.88
84
0.88
126
0.59
93
0.58
41
0.45
93
0.24
139
0.17
124
0.27
155
0.27
167
0.25
135
0.23
135
GwcNet-RSSMtwo views0.49
99
0.24
91
0.42
42
0.40
43
0.23
29
0.55
86
0.38
87
0.93
101
0.93
127
0.71
54
1.16
152
0.86
117
0.60
96
0.62
49
0.66
131
0.21
117
0.14
93
0.19
62
0.20
113
0.16
48
0.15
70
iResNettwo views0.49
99
0.29
119
0.79
170
0.42
62
0.21
17
0.61
103
0.40
97
0.82
88
0.99
142
0.87
95
1.12
137
0.69
65
0.53
73
0.78
117
0.51
107
0.15
23
0.11
21
0.14
9
0.12
15
0.17
56
0.15
70
CrosDoStereotwo views0.50
102
0.18
15
0.45
59
0.38
25
0.24
41
0.40
59
1.18
218
0.67
36
0.86
103
0.94
122
1.37
176
0.63
48
0.77
146
0.65
59
0.45
93
0.15
23
0.12
58
0.17
41
0.18
95
0.14
23
0.14
51
PFNet+two views0.50
102
0.18
15
0.45
59
0.38
25
0.24
41
0.40
59
1.18
218
0.67
36
0.86
103
0.94
122
1.37
176
0.63
48
0.77
146
0.65
59
0.45
93
0.15
23
0.12
58
0.17
41
0.18
95
0.14
23
0.14
51
RAFT-IKPtwo views0.50
102
0.18
15
0.49
98
0.36
16
0.23
29
0.51
79
1.16
216
0.68
44
0.94
133
0.87
95
1.30
169
0.62
45
0.77
146
0.68
69
0.34
31
0.15
23
0.11
21
0.16
31
0.18
95
0.14
23
0.13
29
HHNettwo views0.50
102
0.18
15
0.49
98
0.36
16
0.23
29
0.51
79
1.16
216
0.68
44
0.94
133
0.87
95
1.30
169
0.62
45
0.77
146
0.68
69
0.34
31
0.15
23
0.11
21
0.16
31
0.18
95
0.14
23
0.13
29
AdaStereotwo views0.50
102
0.32
129
0.47
80
0.48
135
0.25
62
0.67
123
0.32
57
1.17
159
0.88
111
0.75
65
0.99
105
0.75
91
0.49
67
0.67
65
0.46
97
0.27
158
0.12
58
0.28
161
0.18
95
0.23
123
0.18
104
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.
CFNettwo views0.51
107
0.29
119
0.46
74
0.41
53
0.27
101
0.70
127
0.32
57
1.13
149
1.00
145
0.72
59
1.07
127
0.85
115
0.60
96
0.76
101
0.52
110
0.19
101
0.14
93
0.23
126
0.23
140
0.21
111
0.16
85
acv_fttwo views0.51
107
0.23
82
0.56
119
0.44
102
0.28
105
0.86
156
0.39
93
0.91
99
0.80
88
0.97
134
0.96
99
0.79
101
0.59
93
0.63
55
0.87
162
0.17
75
0.15
105
0.16
31
0.15
36
0.17
56
0.15
70
HSMtwo views0.51
107
0.24
91
0.41
32
0.39
32
0.24
41
0.75
135
0.40
97
1.22
173
0.75
66
0.81
76
0.91
91
1.21
169
0.69
132
0.87
136
0.46
97
0.17
75
0.13
84
0.17
41
0.14
28
0.17
56
0.17
98
DMCA-RVCcopylefttwo views0.51
107
0.30
124
0.59
124
0.50
151
0.32
132
0.54
84
0.38
87
0.86
91
0.68
46
0.94
122
0.86
73
0.91
134
0.68
129
0.70
77
0.59
121
0.23
131
0.18
129
0.31
176
0.23
140
0.26
140
0.19
113
ac_64two views0.52
111
0.22
74
0.50
104
0.45
115
0.28
105
0.80
142
0.45
112
1.02
122
0.61
24
0.91
116
0.83
63
1.07
157
0.68
129
0.74
95
0.70
140
0.21
117
0.18
129
0.20
84
0.19
105
0.18
68
0.15
70
iResNet_ROBtwo views0.52
111
0.21
68
0.53
110
0.37
18
0.21
17
0.61
103
0.29
38
1.51
212
1.32
193
0.90
110
1.02
112
0.80
104
0.62
104
0.76
101
0.43
87
0.16
42
0.12
58
0.13
6
0.09
3
0.15
36
0.18
104
iResNetv2_ROBtwo views0.52
111
0.27
110
0.69
150
0.38
25
0.25
62
0.62
107
0.35
69
1.17
159
1.01
148
0.99
144
1.06
125
0.88
126
0.67
124
0.66
61
0.39
82
0.19
101
0.13
84
0.15
25
0.11
9
0.18
68
0.16
85
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.53
114
0.32
129
0.64
136
0.44
102
0.30
117
0.66
120
0.44
109
1.04
129
0.88
111
0.91
116
0.91
91
0.99
143
0.60
96
0.68
69
0.60
123
0.21
117
0.17
124
0.22
120
0.22
129
0.21
111
0.21
123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT + AFFtwo views0.53
114
0.29
119
0.75
161
0.51
160
0.32
132
0.63
111
0.60
156
1.00
113
0.91
120
0.78
72
0.87
78
0.83
107
0.58
88
0.80
121
0.47
99
0.17
75
0.20
145
0.23
126
0.22
129
0.18
68
0.18
104
DeepPruner_ROBtwo views0.53
114
0.34
142
0.59
124
0.41
53
0.30
117
0.50
77
0.43
106
1.19
163
0.70
51
0.85
90
1.05
118
0.86
117
0.55
77
0.84
133
0.51
107
0.29
169
0.23
161
0.22
120
0.22
129
0.26
140
0.25
144
RASNettwo views0.53
114
0.22
74
0.52
109
0.38
25
0.22
22
0.68
125
0.38
87
0.97
108
0.88
111
0.73
63
1.04
115
1.03
150
0.92
173
0.90
144
0.86
158
0.16
42
0.14
93
0.14
9
0.17
87
0.15
36
0.13
29
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.53
114
0.22
74
0.35
9
0.37
18
0.21
17
0.85
154
0.37
79
1.23
177
0.93
127
0.90
110
1.15
147
1.26
173
0.63
108
0.72
83
0.48
103
0.17
75
0.13
84
0.16
31
0.15
36
0.17
56
0.15
70
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UPFNettwo views0.53
114
0.24
91
0.51
107
0.45
115
0.38
156
0.84
153
0.49
125
0.99
111
0.75
66
0.87
95
0.88
84
0.86
117
0.64
116
0.80
121
0.71
143
0.20
112
0.20
145
0.20
84
0.20
113
0.19
87
0.15
70
LMCR-Stereopermissivemany views0.53
114
0.30
124
0.53
110
0.58
189
0.30
117
0.83
151
0.36
72
1.19
163
0.76
71
0.88
102
1.04
115
0.56
32
0.62
104
0.82
126
0.67
133
0.19
101
0.15
105
0.19
62
0.14
28
0.23
123
0.17
98
UNettwo views0.54
121
0.26
102
0.66
142
0.44
102
0.40
163
0.99
171
0.41
103
0.98
110
0.75
66
0.83
84
0.89
88
1.04
151
0.72
142
0.73
89
0.62
126
0.19
101
0.14
93
0.20
84
0.17
87
0.20
105
0.17
98
STTStereotwo views0.55
122
0.37
153
0.76
165
0.44
102
0.31
126
0.60
101
0.44
109
0.96
105
0.86
103
0.99
144
0.90
89
0.96
139
0.58
88
0.71
81
0.61
124
0.25
145
0.23
161
0.26
145
0.32
190
0.24
131
0.23
135
FADNet_RVCtwo views0.55
122
0.37
153
1.17
198
0.44
102
0.31
126
0.56
92
0.34
67
1.06
136
0.88
111
0.67
39
0.90
89
0.61
44
0.65
122
0.93
153
0.70
140
0.21
117
0.18
129
0.26
145
0.23
140
0.31
162
0.28
156
DeepStereo_RVCtwo views0.55
122
0.18
15
0.34
8
0.42
62
0.22
22
0.37
52
0.33
64
0.77
80
0.77
74
1.11
175
3.00
223
0.70
66
0.81
157
0.62
49
0.44
90
0.18
92
0.14
93
0.19
62
0.16
53
0.15
36
0.16
85
MMNettwo views0.55
122
0.25
98
0.61
127
0.43
80
0.34
141
1.07
181
0.39
93
0.87
93
0.91
120
0.91
116
0.93
94
0.86
117
0.76
145
0.81
125
0.76
148
0.15
23
0.14
93
0.18
54
0.19
105
0.20
105
0.16
85
GEStereo_RVCtwo views0.55
122
0.29
119
0.63
134
0.49
142
0.31
126
0.70
127
0.54
143
1.22
173
0.92
123
0.82
79
0.85
72
0.85
115
0.63
108
0.90
144
0.65
129
0.24
139
0.16
116
0.19
62
0.16
53
0.21
111
0.22
131
delettwo views0.55
122
0.24
91
0.55
117
0.44
102
0.33
138
1.07
181
0.50
128
1.00
113
0.86
103
0.85
90
0.96
99
0.90
132
0.63
108
0.83
131
0.74
146
0.18
92
0.18
129
0.20
84
0.21
121
0.16
48
0.15
70
DSFCAtwo views0.55
122
0.25
98
0.62
129
0.40
43
0.36
145
0.74
133
0.52
138
1.04
129
0.82
93
1.06
163
0.84
67
0.89
129
0.63
108
0.99
160
0.58
118
0.25
145
0.21
152
0.21
112
0.21
121
0.21
111
0.19
113
hitnet-ftcopylefttwo views0.55
122
0.27
110
0.39
27
0.41
53
0.28
105
0.78
138
0.40
97
0.92
100
0.90
118
0.82
79
1.01
108
1.13
166
0.70
137
0.78
117
0.67
133
0.28
161
0.20
145
0.28
161
0.22
129
0.29
151
0.26
148
psm_uptwo views0.55
122
0.26
102
0.47
80
0.49
142
0.32
132
0.65
118
0.56
151
1.04
129
0.82
93
0.82
79
0.88
84
1.01
145
0.94
178
0.74
95
0.61
124
0.21
117
0.25
170
0.26
145
0.23
140
0.21
111
0.20
120
HGLStereotwo views0.56
131
0.28
115
0.57
121
0.50
151
0.37
149
0.80
142
0.45
112
1.02
122
0.78
77
0.86
93
1.14
142
0.89
129
0.82
161
0.76
101
0.73
144
0.21
117
0.20
145
0.19
62
0.18
95
0.19
87
0.21
123
FADNet-RVC-Resampletwo views0.56
131
0.33
137
1.16
197
0.49
142
0.34
141
0.71
129
0.43
106
1.01
119
0.93
127
0.82
79
0.87
78
0.74
89
0.67
124
0.73
89
0.45
93
0.18
92
0.18
129
0.26
145
0.27
167
0.26
140
0.27
153
AANet_RVCtwo views0.57
133
0.32
129
0.54
113
0.45
115
0.27
101
0.57
94
0.48
121
1.00
113
1.28
189
0.86
93
1.33
172
0.87
122
0.58
88
1.07
171
0.75
147
0.18
92
0.12
58
0.15
25
0.13
23
0.18
68
0.18
104
NOSS_ROBtwo views0.57
133
0.39
164
0.39
27
0.44
102
0.30
117
0.73
132
0.54
143
1.03
126
1.08
165
0.67
39
0.87
78
0.76
95
0.57
83
0.77
112
0.47
99
0.38
207
0.38
214
0.44
208
0.42
211
0.37
186
0.34
180
CVANet_RVCtwo views0.57
133
0.33
137
0.44
49
0.47
130
0.32
132
0.67
123
0.61
162
1.05
134
0.93
127
0.85
90
1.04
115
1.01
145
0.73
143
0.83
131
0.52
110
0.29
169
0.19
139
0.27
155
0.25
156
0.31
162
0.21
123
TDLMtwo views0.57
133
0.33
137
0.49
98
0.51
160
0.30
117
0.66
120
0.73
185
1.03
126
1.01
148
0.82
79
1.10
134
0.84
113
0.70
137
0.86
135
0.58
118
0.28
161
0.17
124
0.25
141
0.22
129
0.26
140
0.19
113
DRafttwo views0.57
133
0.22
74
0.62
129
0.42
62
0.29
114
0.63
111
0.56
151
0.78
83
1.08
165
0.89
105
1.44
188
0.94
135
0.85
164
0.78
117
0.89
171
0.14
9
0.12
58
0.18
54
0.18
95
0.14
23
0.22
131
StereoDRNet-Refinedtwo views0.58
138
0.32
129
0.54
113
0.46
121
0.30
117
0.96
166
0.40
97
1.00
113
0.94
133
1.12
176
1.08
130
0.96
139
0.67
124
0.90
144
0.89
171
0.17
75
0.13
84
0.22
120
0.21
121
0.20
105
0.19
113
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PS-NSSStwo views0.58
138
0.44
178
0.62
129
0.42
62
0.33
138
0.66
120
0.58
153
1.02
122
0.86
103
0.77
68
1.28
166
0.72
76
0.64
116
0.82
126
0.59
121
0.31
177
0.26
175
0.40
203
0.27
167
0.33
171
0.26
148
DLCB_ROBtwo views0.58
138
0.28
115
0.47
80
0.49
142
0.32
132
0.77
136
0.50
128
0.99
111
0.92
123
1.04
159
1.14
142
1.21
169
0.69
132
0.88
139
0.69
137
0.20
112
0.20
145
0.22
120
0.22
129
0.21
111
0.18
104
CBMV_ROBtwo views0.59
141
0.37
153
0.38
22
0.39
32
0.28
105
0.74
133
0.28
35
1.00
113
0.98
140
0.94
122
1.25
163
0.81
105
0.78
152
0.87
136
0.50
105
0.36
203
0.37
212
0.43
206
0.40
207
0.33
171
0.30
164
NVstereo2Dtwo views0.60
142
0.30
124
0.75
161
0.48
135
0.43
178
0.89
157
0.48
121
1.05
134
1.15
174
0.66
38
0.86
73
0.88
126
0.70
137
0.99
160
0.65
129
0.32
188
0.15
105
0.28
161
0.20
113
0.40
192
0.36
187
FADNet-RVCtwo views0.60
142
0.53
199
1.14
196
0.46
121
0.39
158
0.61
103
0.39
93
1.12
148
0.87
108
0.70
49
0.84
67
1.04
151
0.55
77
0.94
158
0.69
137
0.26
153
0.25
170
0.28
161
0.28
173
0.31
162
0.31
169
FADNettwo views0.61
144
0.51
191
1.10
193
0.45
115
0.44
184
0.65
118
0.41
103
1.19
163
1.05
154
0.70
49
0.84
67
0.98
142
0.66
123
0.82
126
0.50
105
0.29
169
0.30
189
0.27
155
0.30
178
0.46
205
0.35
185
SGM-Foresttwo views0.62
145
0.32
129
0.39
27
0.43
80
0.30
117
1.02
175
0.55
146
1.09
142
1.05
154
1.06
163
1.18
154
1.10
161
0.67
124
0.88
139
0.62
126
0.31
177
0.33
206
0.33
186
0.30
178
0.30
157
0.28
156
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMVpermissivetwo views0.64
146
0.35
145
0.41
32
0.42
62
0.25
62
1.01
173
0.77
189
1.13
149
1.09
167
1.17
181
1.22
157
1.04
151
0.75
144
0.88
139
0.63
128
0.28
161
0.30
189
0.34
188
0.30
178
0.26
140
0.26
148
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoDRNettwo views0.64
146
0.33
137
0.68
146
0.51
160
0.43
178
1.03
177
0.53
139
1.47
207
0.99
142
1.10
173
0.87
78
1.07
157
0.71
140
0.82
126
0.88
164
0.23
131
0.19
139
0.25
141
0.23
140
0.27
147
0.19
113
PSMNet_ROBtwo views0.64
146
0.37
153
0.65
139
0.56
183
0.42
174
0.97
167
0.83
195
1.21
170
0.92
123
0.79
73
1.02
112
1.08
159
0.63
108
0.82
126
0.91
175
0.29
169
0.20
145
0.31
176
0.31
184
0.26
140
0.23
135
DRN-Testtwo views0.66
149
0.32
129
0.66
142
0.50
151
0.39
158
1.15
191
0.61
162
1.49
209
1.01
148
1.12
176
1.08
130
1.06
155
0.69
132
0.77
112
0.94
176
0.23
131
0.17
124
0.26
145
0.25
156
0.25
135
0.21
123
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.67
150
0.81
220
0.73
157
0.53
172
0.37
149
1.40
203
0.53
139
1.04
129
0.79
87
0.88
102
0.94
95
0.95
138
0.53
73
0.93
153
0.58
118
0.39
209
0.30
189
0.57
224
0.31
184
0.53
217
0.30
164
FINETtwo views0.67
150
0.42
172
1.00
187
0.46
121
0.43
178
0.83
151
0.89
201
1.08
140
1.50
207
0.87
95
1.14
142
0.71
70
0.68
129
0.92
150
0.70
140
0.36
203
0.30
189
0.26
145
0.24
150
0.35
182
0.33
176
PA-Nettwo views0.67
150
0.43
174
0.83
173
0.50
151
0.53
202
0.94
162
0.68
172
1.10
143
1.14
173
0.80
74
0.88
84
0.87
122
0.77
146
1.02
164
0.88
164
0.24
139
0.41
219
0.29
169
0.44
212
0.26
140
0.34
180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROBtwo views0.69
153
0.44
178
0.69
150
0.51
160
0.33
138
0.97
167
1.06
213
1.22
173
1.19
178
1.24
188
0.96
99
1.08
159
0.78
152
1.20
183
0.67
133
0.24
139
0.30
189
0.23
126
0.24
150
0.23
123
0.25
144
GwcNetcopylefttwo views0.69
153
0.36
150
1.10
193
0.51
160
0.42
174
1.08
185
0.50
128
1.21
170
1.16
175
1.00
147
1.37
176
1.06
155
0.79
154
0.92
150
0.94
176
0.25
145
0.24
164
0.24
135
0.22
129
0.23
123
0.26
148
ETE_ROBtwo views0.70
155
0.49
185
0.73
157
0.56
183
0.36
145
0.79
140
0.87
200
1.14
152
0.93
127
1.19
183
1.18
154
1.39
190
0.82
161
0.99
160
0.80
151
0.26
153
0.21
152
0.31
176
0.26
165
0.33
171
0.34
180
XPNet_ROBtwo views0.70
155
0.35
145
0.68
146
0.52
168
0.40
163
0.79
140
0.85
199
1.16
157
0.94
133
1.33
193
1.15
147
1.38
189
0.83
163
1.03
165
0.90
173
0.32
188
0.25
170
0.26
145
0.24
150
0.31
162
0.28
156
DISCOtwo views0.70
155
0.26
102
0.68
146
0.44
102
0.31
126
1.14
189
0.51
135
1.23
177
1.23
183
0.81
76
1.05
118
1.50
200
0.85
164
1.82
216
1.03
186
0.19
101
0.15
105
0.18
54
0.16
53
0.24
131
0.23
135
GANettwo views0.70
155
0.37
153
0.55
117
0.51
160
0.34
141
0.94
162
0.96
207
1.08
140
0.94
133
1.04
159
1.98
208
1.13
166
0.88
169
1.12
177
0.66
131
0.25
145
0.26
175
0.27
155
0.22
129
0.31
162
0.22
131
DANettwo views0.71
159
0.45
180
0.91
182
0.59
192
0.40
163
0.81
146
0.40
97
0.97
108
0.84
96
1.20
185
1.22
157
1.33
183
0.88
169
1.16
180
1.24
199
0.27
158
0.23
161
0.31
176
0.25
156
0.35
182
0.32
172
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Syn2CoExtwo views0.71
159
0.51
191
0.95
183
0.64
203
0.45
188
0.91
158
0.53
139
1.48
208
1.13
171
0.93
120
1.35
173
1.02
149
0.99
182