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 views0.13
1
0.08
1
0.21
1
0.14
1
0.08
1
0.22
17
0.15
12
0.25
5
0.24
9
0.16
2
0.21
5
0.14
3
0.13
7
0.18
7
0.13
2
0.09
42
0.05
3
0.06
1
0.04
1
0.07
16
0.06
7
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
s12784htwo views0.15
2
0.08
1
0.26
3
0.17
4
0.11
17
0.18
1
0.13
3
0.22
1
0.30
21
0.21
9
0.30
21
0.13
1
0.11
2
0.16
1
0.15
11
0.07
3
0.04
1
0.06
1
0.15
119
0.06
4
0.05
1
CREStereo++_RVCtwo views0.15
2
0.08
1
0.26
3
0.17
4
0.11
17
0.18
1
0.13
3
0.22
1
0.30
21
0.21
9
0.30
21
0.13
1
0.11
2
0.16
1
0.15
11
0.07
3
0.04
1
0.06
1
0.15
119
0.06
4
0.05
1
TANstereotwo views0.15
2
0.09
5
0.28
6
0.16
3
0.08
1
0.25
31
0.14
8
0.23
4
0.28
16
0.24
21
0.30
21
0.16
6
0.12
4
0.17
4
0.13
2
0.08
21
0.07
42
0.06
1
0.05
5
0.06
4
0.07
19
XX-TBDtwo views0.15
2
0.18
66
0.28
6
0.22
44
0.10
13
0.22
17
0.15
12
0.22
1
0.27
14
0.22
13
0.26
14
0.14
3
0.12
4
0.16
1
0.13
2
0.08
21
0.05
3
0.06
1
0.04
1
0.07
16
0.06
7
PMTNettwo views0.15
2
0.08
1
0.23
2
0.15
2
0.09
5
0.23
26
0.16
19
0.25
5
0.23
6
0.17
3
0.21
5
0.16
6
0.14
8
0.22
21
0.13
2
0.29
170
0.05
3
0.06
1
0.04
1
0.07
16
0.06
7
iRaftStereo_RVCtwo views0.16
7
0.12
15
0.26
3
0.21
29
0.11
17
0.20
12
0.17
23
0.32
12
0.23
6
0.20
7
0.25
12
0.18
13
0.12
4
0.20
11
0.15
11
0.07
3
0.05
3
0.09
42
0.09
47
0.08
27
0.07
19
raftrobusttwo views0.16
7
0.13
19
0.29
8
0.22
44
0.15
52
0.19
4
0.13
3
0.32
12
0.26
12
0.26
26
0.20
4
0.19
18
0.17
23
0.21
19
0.15
11
0.08
21
0.06
19
0.07
10
0.06
14
0.06
4
0.07
19
MSMDNettwo views0.16
7
0.10
8
0.38
34
0.20
20
0.12
23
0.20
12
0.15
12
0.31
9
0.22
5
0.23
14
0.24
11
0.28
38
0.15
12
0.20
11
0.13
2
0.08
21
0.06
19
0.07
10
0.07
23
0.06
4
0.06
7
CFNet-RSSMtwo views0.17
10
0.10
8
0.40
38
0.20
20
0.11
17
0.20
12
0.15
12
0.36
26
0.30
21
0.23
14
0.21
5
0.26
34
0.15
12
0.20
11
0.13
2
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.07
23
0.06
4
0.05
1
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.17
10
0.14
31
0.32
9
0.20
20
0.09
5
0.19
4
0.17
23
0.32
12
0.30
21
0.25
22
0.33
33
0.20
19
0.17
23
0.19
10
0.15
11
0.06
1
0.05
3
0.07
10
0.07
23
0.07
16
0.05
1
Gwc-CoAtRStwo views0.17
10
0.10
8
0.37
31
0.20
20
0.12
23
0.19
4
0.15
12
0.32
12
0.28
16
0.23
14
0.23
9
0.27
35
0.15
12
0.20
11
0.13
2
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.07
23
0.06
4
0.06
7
R-Stereo Traintwo views0.18
13
0.09
5
0.32
9
0.22
44
0.12
23
0.22
17
0.19
39
0.42
39
0.19
2
0.31
52
0.45
83
0.20
19
0.14
8
0.18
7
0.15
11
0.08
21
0.06
19
0.07
10
0.06
14
0.06
4
0.06
7
RALCasStereoNettwo views0.18
13
0.15
43
0.33
14
0.21
29
0.14
38
0.21
15
0.18
31
0.31
9
0.25
10
0.21
9
0.29
19
0.22
26
0.15
12
0.27
34
0.17
20
0.08
21
0.10
86
0.07
10
0.06
14
0.09
33
0.09
50
AFF-stereotwo views0.18
13
0.15
43
0.32
9
0.21
29
0.10
13
0.18
1
0.18
31
0.33
18
0.27
14
0.25
22
0.37
42
0.25
30
0.17
23
0.24
23
0.15
11
0.06
1
0.05
3
0.08
31
0.08
35
0.07
16
0.05
1
GwcNet-DCAtwo views0.18
13
0.13
19
0.40
38
0.19
14
0.09
5
0.19
4
0.18
31
0.34
20
0.39
52
0.29
35
0.31
28
0.18
13
0.23
39
0.20
11
0.19
31
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.05
5
0.06
4
0.07
19
sCroCo_RVCtwo views0.18
13
0.14
31
0.49
75
0.27
107
0.18
89
0.22
17
0.17
23
0.27
7
0.23
6
0.14
1
0.22
8
0.17
9
0.14
8
0.21
19
0.15
11
0.10
53
0.11
98
0.09
42
0.09
47
0.09
33
0.09
50
rafts_anoytwo views0.18
13
0.15
43
0.35
20
0.22
44
0.14
38
0.19
4
0.17
23
0.32
12
0.30
21
0.23
14
0.25
12
0.20
19
0.16
19
0.22
21
0.19
31
0.08
21
0.07
42
0.10
56
0.12
91
0.09
33
0.08
32
DIP-Stereotwo views0.18
13
0.12
15
0.33
14
0.20
20
0.13
33
0.28
43
0.12
1
0.42
39
0.25
10
0.27
27
0.32
30
0.21
25
0.17
23
0.25
30
0.20
36
0.07
3
0.06
19
0.08
31
0.06
14
0.07
16
0.08
32
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAFT-Stereopermissivetwo views0.18
13
0.09
5
0.32
9
0.22
44
0.12
23
0.22
17
0.19
39
0.42
39
0.19
2
0.31
52
0.45
83
0.20
19
0.14
8
0.18
7
0.15
11
0.08
21
0.06
19
0.07
10
0.06
14
0.06
4
0.06
7
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
raft+_RVCtwo views0.18
13
0.14
31
0.32
9
0.21
29
0.15
52
0.21
15
0.16
19
0.38
29
0.34
35
0.21
9
0.28
17
0.20
19
0.15
12
0.24
23
0.19
31
0.08
21
0.06
19
0.08
31
0.07
23
0.07
16
0.08
32
222two views0.19
22
0.13
19
0.48
73
0.19
14
0.09
5
0.19
4
0.18
31
0.35
23
0.39
52
0.29
35
0.30
21
0.18
13
0.28
65
0.20
11
0.18
22
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.05
5
0.06
4
0.07
19
GMStereotwo views0.19
22
0.25
109
0.40
38
0.21
29
0.12
23
0.22
17
0.19
39
0.29
8
0.40
56
0.25
22
0.23
9
0.16
6
0.15
12
0.25
30
0.19
31
0.09
42
0.06
19
0.08
31
0.08
35
0.10
45
0.08
32
csctwo views0.19
22
0.13
19
0.40
38
0.18
6
0.09
5
0.19
4
0.18
31
0.35
23
0.43
70
0.29
35
0.30
21
0.18
13
0.28
65
0.20
11
0.18
22
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.05
5
0.05
1
0.07
19
cscssctwo views0.19
22
0.13
19
0.40
38
0.18
6
0.09
5
0.19
4
0.18
31
0.35
23
0.43
70
0.29
35
0.30
21
0.18
13
0.28
65
0.20
11
0.18
22
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.05
5
0.05
1
0.07
19
RALAANettwo views0.19
22
0.18
66
0.37
31
0.23
55
0.14
38
0.23
26
0.13
3
0.37
27
0.29
20
0.28
28
0.26
14
0.25
30
0.15
12
0.26
32
0.18
22
0.08
21
0.06
19
0.09
42
0.08
35
0.09
33
0.06
7
HITNettwo views0.20
27
0.17
58
0.43
55
0.19
14
0.08
1
0.27
36
0.14
8
0.42
39
0.30
21
0.29
35
0.32
30
0.27
35
0.21
32
0.28
38
0.25
57
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.06
14
0.09
33
0.06
7
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
Anonymoustwo views0.20
27
0.14
31
0.47
69
0.27
107
0.20
106
0.25
31
0.25
88
0.32
12
0.26
12
0.18
6
0.18
1
0.15
5
0.19
29
0.24
23
0.18
22
0.10
53
0.09
74
0.09
42
0.09
47
0.15
100
0.13
89
CroCo_RVCtwo views0.20
27
0.21
88
0.58
92
0.24
67
0.17
75
0.22
17
0.19
39
0.34
20
0.28
16
0.17
3
0.19
2
0.17
9
0.16
19
0.17
4
0.14
9
0.10
53
0.07
42
0.09
42
0.08
35
0.23
148
0.17
119
sAnonymous2two views0.20
27
0.21
88
0.58
92
0.24
67
0.17
75
0.22
17
0.19
39
0.34
20
0.28
16
0.17
3
0.19
2
0.17
9
0.16
19
0.17
4
0.14
9
0.10
53
0.07
42
0.09
42
0.08
35
0.23
148
0.17
119
111two views0.20
27
0.17
58
0.40
38
0.18
6
0.09
5
0.24
29
0.17
23
0.41
36
0.45
83
0.23
14
0.29
19
0.29
41
0.21
32
0.24
23
0.18
22
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.06
14
0.07
16
0.08
32
TestStereotwo views0.21
32
0.19
74
0.40
38
0.25
81
0.10
13
0.22
17
0.21
57
0.31
9
0.31
27
0.23
14
0.34
34
0.22
26
0.18
27
0.62
94
0.18
22
0.08
21
0.06
19
0.10
56
0.07
23
0.11
62
0.06
7
EAI-Stereotwo views0.21
32
0.10
8
0.33
14
0.21
29
0.12
23
0.30
55
0.46
154
0.46
55
0.20
4
0.25
22
0.50
102
0.17
9
0.16
19
0.24
23
0.23
45
0.07
3
0.06
19
0.07
10
0.10
56
0.06
4
0.07
19
test_xeample3two views0.21
32
0.16
50
0.52
84
0.19
14
0.09
5
0.24
29
0.21
57
0.37
27
0.43
70
0.28
28
0.41
62
0.22
26
0.23
39
0.24
23
0.17
20
0.07
3
0.06
19
0.07
10
0.05
5
0.05
1
0.10
62
FENettwo views0.21
32
0.11
13
0.45
63
0.21
29
0.12
23
0.26
35
0.17
23
0.41
36
0.35
37
0.30
45
0.31
28
0.29
41
0.23
39
0.26
32
0.23
45
0.09
42
0.06
19
0.09
42
0.09
47
0.09
33
0.09
50
XX-Stereotwo views0.21
32
0.10
8
0.83
136
0.26
96
0.17
75
0.23
26
0.13
3
0.40
34
0.18
1
0.20
7
0.41
62
0.31
45
0.10
1
0.32
42
0.12
1
0.08
21
0.06
19
0.08
31
0.08
35
0.07
16
0.05
1
BEATNet_4xtwo views0.22
37
0.18
66
0.47
69
0.22
44
0.10
13
0.28
43
0.14
8
0.46
55
0.32
28
0.31
52
0.34
34
0.31
45
0.25
45
0.31
41
0.29
70
0.08
21
0.06
19
0.08
31
0.06
14
0.10
45
0.08
32
MLCVtwo views0.22
37
0.16
50
0.44
57
0.21
29
0.08
1
0.29
48
0.19
39
0.38
29
0.37
44
0.38
82
0.44
79
0.31
45
0.21
32
0.41
52
0.24
49
0.07
3
0.05
3
0.06
1
0.05
5
0.07
16
0.06
7
DMCAtwo views0.22
37
0.14
31
0.36
27
0.22
44
0.14
38
0.27
36
0.20
52
0.43
46
0.38
48
0.31
52
0.32
30
0.33
50
0.24
43
0.24
23
0.28
64
0.11
65
0.08
61
0.10
56
0.08
35
0.10
45
0.11
73
DN-CSS_ROBtwo views0.22
37
0.25
109
0.47
69
0.24
67
0.14
38
0.25
31
0.12
1
0.40
34
0.33
31
0.29
35
0.42
70
0.22
26
0.20
31
0.33
43
0.19
31
0.07
3
0.06
19
0.11
67
0.11
71
0.11
62
0.07
19
GEStwo views0.22
37
0.12
15
0.42
53
0.20
20
0.14
38
0.27
36
0.19
39
0.49
72
0.33
31
0.30
45
0.36
38
0.25
30
0.23
39
0.29
39
0.22
39
0.10
53
0.08
61
0.08
31
0.07
23
0.10
45
0.11
73
ACVNettwo views0.23
42
0.13
19
0.35
20
0.18
6
0.15
52
0.27
36
0.23
76
0.39
31
0.44
79
0.28
28
0.41
62
0.38
62
0.26
51
0.27
34
0.32
80
0.08
21
0.07
42
0.08
31
0.07
23
0.10
45
0.07
19
Anonymous3two views0.23
42
0.18
66
0.63
106
0.27
107
0.18
89
0.41
105
0.23
76
0.43
46
0.35
37
0.23
14
0.27
16
0.20
19
0.18
27
0.27
34
0.18
22
0.12
79
0.11
98
0.10
56
0.10
56
0.11
62
0.12
83
cf-rtwo views0.24
44
0.15
43
0.44
57
0.21
29
0.14
38
0.27
36
0.22
68
0.42
39
0.40
56
0.30
45
0.42
70
0.42
81
0.26
51
0.43
54
0.25
57
0.11
65
0.06
19
0.08
31
0.10
56
0.08
27
0.08
32
iResNettwo views0.24
44
0.18
66
0.61
98
0.25
81
0.11
17
0.29
48
0.21
57
0.42
39
0.43
70
0.33
59
0.43
73
0.27
35
0.22
37
0.34
44
0.26
62
0.07
3
0.05
3
0.07
10
0.06
14
0.08
27
0.07
19
CFNet_RVCtwo views0.24
44
0.15
43
0.35
20
0.18
6
0.15
52
0.30
55
0.21
57
0.39
31
0.36
42
0.28
28
0.40
58
0.43
83
0.25
45
0.47
61
0.24
49
0.12
79
0.07
42
0.12
79
0.11
71
0.12
75
0.09
50
CFNet-ftpermissivetwo views0.24
44
0.15
43
0.35
20
0.18
6
0.15
52
0.30
55
0.21
57
0.39
31
0.36
42
0.28
28
0.40
58
0.43
83
0.25
45
0.47
61
0.24
49
0.12
79
0.07
42
0.12
79
0.11
71
0.12
75
0.09
50
PSMNet-RSSMtwo views0.24
44
0.15
43
0.36
27
0.21
29
0.14
38
0.25
31
0.20
52
0.48
67
0.37
44
0.30
45
0.44
79
0.38
62
0.26
51
0.52
72
0.22
39
0.12
79
0.07
42
0.11
67
0.13
104
0.10
45
0.09
50
GANet-RSSMtwo views0.24
44
0.14
31
0.36
27
0.21
29
0.14
38
0.27
36
0.21
57
0.45
52
0.33
31
0.29
35
0.39
54
0.39
66
0.28
65
0.58
84
0.23
45
0.11
65
0.07
42
0.09
42
0.09
47
0.10
45
0.09
50
pcwnet_v2two views0.24
44
0.13
19
0.38
34
0.18
6
0.15
52
0.30
55
0.15
12
0.51
84
0.34
35
0.31
52
0.48
99
0.28
38
0.24
43
0.43
54
0.24
49
0.15
118
0.09
74
0.11
67
0.11
71
0.11
62
0.12
83
HCRNettwo views0.24
44
0.25
109
0.33
14
0.34
147
0.16
65
0.27
36
0.18
31
0.43
46
0.35
37
0.30
45
0.35
36
0.32
48
0.22
37
0.44
58
0.20
36
0.13
90
0.08
61
0.13
91
0.11
71
0.10
45
0.09
50
UCFNet_RVCtwo views0.24
44
0.16
50
0.34
18
0.18
6
0.15
52
0.33
69
0.16
19
0.46
55
0.35
37
0.29
35
0.35
36
0.39
66
0.25
45
0.34
44
0.22
39
0.13
90
0.08
61
0.13
91
0.14
112
0.13
85
0.12
83
AdaStereotwo views0.24
44
0.16
50
0.37
31
0.24
67
0.12
23
0.32
64
0.17
23
0.54
101
0.42
65
0.33
59
0.38
46
0.35
54
0.21
32
0.30
40
0.22
39
0.14
108
0.06
19
0.13
91
0.08
35
0.11
62
0.08
32
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.
CFNet-pseudotwo views0.24
44
0.13
19
0.40
38
0.21
29
0.13
33
0.28
43
0.15
12
0.54
101
0.42
65
0.29
35
0.43
73
0.25
30
0.21
32
0.48
63
0.25
57
0.12
79
0.10
86
0.14
107
0.15
119
0.09
33
0.10
62
ARAFTtwo views0.24
44
0.21
88
0.78
125
0.22
44
0.12
23
0.29
48
0.24
82
0.43
46
0.32
28
0.33
59
0.28
17
0.28
38
0.19
29
0.49
66
0.18
22
0.07
3
0.06
19
0.12
79
0.11
71
0.09
33
0.06
7
UPFNettwo views0.25
56
0.12
15
0.38
34
0.24
67
0.19
97
0.37
86
0.28
99
0.48
67
0.38
48
0.34
64
0.37
42
0.37
59
0.28
65
0.39
48
0.33
86
0.10
53
0.09
74
0.10
56
0.10
56
0.10
45
0.08
32
acv_fttwo views0.25
56
0.13
19
0.40
38
0.23
55
0.19
97
0.34
81
0.21
57
0.45
52
0.44
79
0.38
82
0.41
62
0.38
62
0.27
59
0.27
34
0.35
92
0.08
21
0.07
42
0.08
31
0.07
23
0.11
62
0.07
19
iResNet_ROBtwo views0.25
56
0.19
74
0.40
38
0.20
20
0.12
23
0.30
55
0.16
19
0.55
108
0.53
114
0.38
82
0.43
73
0.37
59
0.26
51
0.38
47
0.22
39
0.08
21
0.06
19
0.06
1
0.04
1
0.09
33
0.09
50
DeepPruner_ROBtwo views0.26
59
0.19
74
0.44
57
0.21
29
0.16
65
0.30
55
0.21
57
0.52
89
0.32
28
0.35
69
0.38
46
0.39
66
0.26
51
0.42
53
0.24
49
0.15
118
0.11
98
0.11
67
0.11
71
0.14
92
0.13
89
GwcNet-RSSMtwo views0.26
59
0.17
58
0.46
65
0.21
29
0.13
33
0.28
43
0.23
76
0.44
50
0.42
65
0.31
52
0.45
83
0.40
75
0.26
51
0.55
77
0.28
64
0.11
65
0.07
42
0.09
42
0.10
56
0.09
33
0.08
32
StereoDRNet-Refinedtwo views0.27
61
0.17
58
0.35
20
0.25
81
0.14
38
0.37
86
0.21
57
0.47
59
0.41
62
0.44
111
0.51
106
0.41
77
0.28
65
0.45
59
0.37
96
0.09
42
0.06
19
0.11
67
0.11
71
0.10
45
0.10
62
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MMNettwo views0.27
61
0.14
31
0.49
75
0.24
67
0.17
75
0.47
125
0.22
68
0.45
52
0.51
107
0.39
90
0.41
62
0.36
57
0.33
89
0.39
48
0.34
89
0.08
21
0.07
42
0.09
42
0.09
47
0.10
45
0.08
32
iResNetv2_ROBtwo views0.27
61
0.26
119
0.72
121
0.23
55
0.13
33
0.29
48
0.18
31
0.52
89
0.49
101
0.37
76
0.45
83
0.39
66
0.25
45
0.34
44
0.20
36
0.08
21
0.06
19
0.07
10
0.05
5
0.12
75
0.09
50
DMCA-RVCcopylefttwo views0.27
61
0.21
88
0.61
98
0.28
123
0.17
75
0.29
48
0.21
57
0.42
39
0.35
37
0.40
94
0.37
42
0.39
66
0.36
98
0.43
54
0.30
72
0.13
90
0.10
86
0.15
118
0.11
71
0.13
85
0.10
62
DSFCAtwo views0.27
61
0.13
19
0.36
27
0.20
20
0.17
75
0.38
92
0.31
113
0.47
59
0.43
70
0.43
107
0.37
42
0.39
66
0.29
73
0.52
72
0.32
80
0.12
79
0.10
86
0.10
56
0.11
71
0.11
62
0.10
62
RAFT + AFFtwo views0.27
61
0.23
102
0.50
79
0.25
81
0.17
75
0.30
55
0.33
124
0.52
89
0.40
56
0.28
28
0.30
21
0.30
43
0.31
83
0.62
94
0.24
49
0.09
42
0.10
86
0.11
67
0.10
56
0.11
62
0.11
73
delettwo views0.27
61
0.14
31
0.40
38
0.23
55
0.19
97
0.41
105
0.29
103
0.49
72
0.48
94
0.33
59
0.41
62
0.37
59
0.30
77
0.48
63
0.34
89
0.09
42
0.09
74
0.11
67
0.12
91
0.08
27
0.08
32
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.27
61
0.11
13
0.42
53
0.19
14
0.11
17
0.34
81
0.20
52
0.62
143
0.43
70
0.40
94
0.43
73
0.50
106
0.26
51
0.76
125
0.22
39
0.08
21
0.07
42
0.07
10
0.07
23
0.08
27
0.08
32
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HGLStereotwo views0.27
61
0.14
31
0.46
65
0.24
67
0.21
114
0.33
69
0.23
76
0.50
76
0.42
65
0.35
69
0.48
99
0.41
77
0.33
89
0.45
59
0.33
86
0.11
65
0.10
86
0.09
42
0.09
47
0.10
45
0.12
83
GEStereo_RVCtwo views0.27
61
0.20
79
0.44
57
0.27
107
0.16
65
0.33
69
0.25
88
0.56
116
0.54
116
0.34
64
0.38
46
0.34
53
0.25
45
0.51
70
0.28
64
0.12
79
0.08
61
0.09
42
0.08
35
0.11
62
0.11
73
ac_64two views0.27
61
0.13
19
0.41
50
0.24
67
0.17
75
0.36
84
0.22
68
0.46
55
0.33
31
0.35
69
0.36
38
0.52
112
0.30
77
0.62
94
0.32
80
0.11
65
0.09
74
0.10
56
0.10
56
0.09
33
0.08
32
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.27
61
0.21
88
0.59
94
0.25
81
0.18
89
0.29
48
0.22
68
0.50
76
0.40
56
0.38
82
0.41
62
0.43
83
0.27
59
0.43
54
0.29
70
0.11
65
0.08
61
0.10
56
0.10
56
0.10
45
0.11
73
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNettwo views0.27
61
0.20
79
0.44
57
0.22
44
0.14
38
0.33
69
0.14
8
0.51
84
0.45
83
0.30
45
0.40
58
0.38
62
0.27
59
0.76
125
0.25
57
0.09
42
0.07
42
0.11
67
0.11
71
0.11
62
0.08
32
RASNettwo views0.28
74
0.14
31
0.44
57
0.22
44
0.18
89
0.32
64
0.19
39
0.48
67
0.38
48
0.29
35
0.43
73
0.47
96
0.37
104
0.79
133
0.36
95
0.09
42
0.07
42
0.07
10
0.09
47
0.07
16
0.07
19
HSMtwo views0.28
74
0.16
50
0.35
20
0.20
20
0.15
52
0.33
69
0.19
39
0.53
96
0.37
44
0.36
73
0.38
46
0.67
148
0.31
83
0.89
148
0.23
45
0.08
21
0.06
19
0.08
31
0.07
23
0.08
27
0.08
32
UNettwo views0.28
74
0.14
31
0.69
114
0.23
55
0.20
106
0.44
119
0.22
68
0.50
76
0.40
56
0.34
64
0.39
54
0.43
83
0.33
89
0.40
50
0.31
76
0.09
42
0.07
42
0.10
56
0.08
35
0.10
45
0.08
32
DLCB_ROBtwo views0.28
74
0.16
50
0.34
18
0.27
107
0.16
65
0.38
92
0.25
88
0.48
67
0.43
70
0.46
114
0.46
89
0.51
109
0.33
89
0.53
75
0.33
86
0.10
53
0.10
86
0.11
67
0.11
71
0.10
45
0.09
50
STTStereotwo views0.28
74
0.20
79
0.61
98
0.25
81
0.17
75
0.29
48
0.24
82
0.47
59
0.39
52
0.39
90
0.41
62
0.44
90
0.28
65
0.40
50
0.28
64
0.13
90
0.12
109
0.13
91
0.16
130
0.12
75
0.11
73
FADNet-RVC-Resampletwo views0.29
79
0.25
109
0.93
148
0.26
96
0.16
65
0.32
64
0.21
57
0.47
59
0.39
52
0.35
69
0.38
46
0.33
50
0.27
59
0.53
75
0.24
49
0.10
53
0.10
86
0.14
107
0.13
104
0.13
85
0.16
111
hitnet-ftcopylefttwo views0.29
79
0.17
58
0.40
38
0.19
14
0.14
38
0.39
98
0.23
76
0.44
50
0.41
62
0.36
73
0.46
89
0.53
116
0.34
94
0.76
125
0.32
80
0.14
108
0.10
86
0.13
91
0.10
56
0.15
100
0.13
89
psm_uptwo views0.29
79
0.16
50
0.41
50
0.26
96
0.17
75
0.32
64
0.26
93
0.55
108
0.43
70
0.36
73
0.40
58
0.45
92
0.37
104
0.58
84
0.30
72
0.11
65
0.12
109
0.13
91
0.12
91
0.10
45
0.10
62
TDLMtwo views0.30
82
0.21
88
0.38
34
0.28
123
0.15
52
0.33
69
0.32
115
0.52
89
0.47
89
0.38
82
0.43
73
0.39
66
0.29
73
0.91
152
0.28
64
0.14
108
0.08
61
0.13
91
0.11
71
0.12
75
0.10
62
CVANet_RVCtwo views0.30
82
0.19
74
0.41
50
0.26
96
0.16
65
0.33
69
0.26
93
0.52
89
0.47
89
0.40
94
0.46
89
0.43
83
0.31
83
0.89
148
0.26
62
0.14
108
0.09
74
0.14
107
0.13
104
0.14
92
0.10
62
FADNet_RVCtwo views0.30
82
0.28
127
0.83
136
0.23
55
0.15
52
0.30
55
0.17
23
0.49
72
0.37
44
0.30
45
0.38
46
0.30
43
0.27
59
0.52
72
0.31
76
0.14
108
0.14
122
0.14
107
0.16
130
0.21
142
0.23
156
AANet_RVCtwo views0.31
85
0.22
96
0.50
79
0.23
55
0.14
38
0.30
55
0.24
82
0.47
59
0.54
116
0.38
82
0.60
127
0.43
83
0.29
73
0.87
144
0.40
105
0.11
65
0.07
42
0.07
10
0.07
23
0.09
33
0.09
50
NVstereo2Dtwo views0.31
85
0.16
50
0.54
87
0.24
67
0.22
123
0.42
112
0.28
99
0.58
124
0.56
124
0.28
28
0.38
46
0.40
75
0.30
77
0.71
112
0.28
64
0.13
90
0.08
61
0.13
91
0.10
56
0.19
132
0.16
111
NOSS_ROBtwo views0.31
85
0.20
79
0.35
20
0.24
67
0.16
65
0.32
64
0.19
39
0.52
89
0.48
94
0.33
59
0.36
38
0.42
81
0.28
65
0.93
154
0.24
49
0.19
152
0.20
158
0.24
158
0.22
157
0.17
118
0.17
119
FADNet-RVCtwo views0.31
85
0.35
151
0.78
125
0.25
81
0.20
106
0.33
69
0.20
52
0.49
72
0.40
56
0.34
64
0.39
54
0.41
77
0.29
73
0.63
98
0.31
76
0.13
90
0.14
122
0.14
107
0.15
119
0.19
132
0.19
137
FADNettwo views0.32
89
0.36
154
0.74
123
0.23
55
0.22
123
0.37
86
0.19
39
0.53
96
0.48
94
0.32
58
0.36
38
0.43
83
0.32
87
0.64
100
0.25
57
0.16
128
0.16
140
0.14
107
0.16
130
0.24
151
0.19
137
PS-NSSStwo views0.32
89
0.30
139
0.46
65
0.23
55
0.17
75
0.33
69
0.24
82
0.57
119
0.41
62
0.37
76
0.52
112
0.35
54
0.30
77
0.80
136
0.30
72
0.17
138
0.14
122
0.21
150
0.15
119
0.15
100
0.13
89
StereoDRNettwo views0.32
89
0.22
96
0.61
98
0.27
107
0.21
114
0.42
112
0.30
110
0.61
136
0.48
94
0.46
114
0.39
54
0.48
98
0.30
77
0.57
82
0.40
105
0.11
65
0.09
74
0.12
79
0.11
71
0.12
75
0.10
62
DISCOtwo views0.32
89
0.13
19
0.51
82
0.25
81
0.16
65
0.48
127
0.25
88
0.50
76
0.57
126
0.37
76
0.45
83
0.62
135
0.36
98
0.64
100
0.49
127
0.09
42
0.07
42
0.09
42
0.08
35
0.12
75
0.11
73
PSMNet_ROBtwo views0.33
93
0.24
105
0.54
87
0.31
134
0.21
114
0.42
112
0.43
150
0.59
128
0.47
89
0.37
76
0.44
79
0.49
101
0.31
83
0.64
100
0.43
113
0.14
108
0.10
86
0.15
118
0.14
112
0.13
85
0.11
73
XPNet_ROBtwo views0.33
93
0.20
79
0.43
55
0.27
107
0.18
89
0.37
86
0.31
113
0.55
108
0.50
104
0.51
125
0.53
115
0.58
125
0.37
104
0.63
98
0.45
118
0.17
138
0.12
109
0.13
91
0.12
91
0.15
100
0.14
98
CBMV_ROBtwo views0.33
93
0.18
66
0.53
85
0.21
29
0.14
38
0.33
69
0.20
52
0.51
84
0.45
83
0.51
125
0.55
119
0.45
92
0.42
122
0.71
112
0.32
80
0.18
148
0.19
155
0.23
156
0.21
151
0.14
92
0.15
105
CBMVpermissivetwo views0.33
93
0.21
88
0.54
87
0.23
55
0.13
33
0.42
112
0.33
124
0.53
96
0.48
94
0.52
129
0.49
101
0.50
106
0.41
115
0.56
80
0.31
76
0.15
118
0.16
140
0.18
139
0.16
130
0.13
85
0.13
89
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DRN-Testtwo views0.33
93
0.17
58
0.61
98
0.27
107
0.19
97
0.46
122
0.29
103
0.65
148
0.51
107
0.47
120
0.46
89
0.44
90
0.34
94
0.62
94
0.41
110
0.12
79
0.08
61
0.13
91
0.12
91
0.12
75
0.10
62
ETE_ROBtwo views0.34
98
0.26
119
0.45
63
0.29
125
0.18
89
0.40
103
0.37
135
0.57
119
0.47
89
0.50
123
0.50
102
0.62
135
0.36
98
0.55
77
0.38
98
0.13
90
0.10
86
0.14
107
0.12
91
0.16
107
0.16
111
FINETtwo views0.34
98
0.27
124
0.80
132
0.24
67
0.24
137
0.36
84
0.34
126
0.54
101
0.72
151
0.39
90
0.47
96
0.32
48
0.30
77
0.51
70
0.32
80
0.19
152
0.17
145
0.13
91
0.12
91
0.18
128
0.16
111
RPtwo views0.35
100
0.22
96
0.51
82
0.31
134
0.24
137
0.37
86
0.28
99
0.50
76
0.58
128
0.40
94
0.63
135
0.61
133
0.47
132
0.61
91
0.39
102
0.16
128
0.15
136
0.17
133
0.15
119
0.17
118
0.17
119
DANettwo views0.35
100
0.23
102
0.60
96
0.36
156
0.22
123
0.39
98
0.25
88
0.48
67
0.43
70
0.52
129
0.50
102
0.59
127
0.41
115
0.76
125
0.49
127
0.13
90
0.11
98
0.14
107
0.12
91
0.17
118
0.15
105
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2two views0.35
100
0.26
119
0.49
75
0.36
156
0.22
123
0.41
105
0.41
147
0.53
96
0.42
65
0.47
120
0.46
89
0.61
133
0.39
110
0.55
77
0.37
96
0.16
128
0.13
118
0.21
150
0.21
151
0.16
107
0.16
111
GwcNetcopylefttwo views0.35
100
0.23
102
0.88
144
0.25
81
0.24
137
0.48
127
0.27
96
0.55
108
0.57
126
0.38
82
0.52
112
0.51
109
0.32
87
0.60
87
0.41
110
0.13
90
0.11
98
0.12
79
0.11
71
0.13
85
0.14
98
FAT-Stereotwo views0.36
104
0.18
66
0.73
122
0.26
96
0.18
89
0.33
69
0.29
103
0.60
134
0.59
129
0.46
114
0.60
127
0.60
129
0.50
139
0.61
91
0.34
89
0.13
90
0.14
122
0.13
91
0.12
91
0.14
92
0.18
131
Syn2CoExtwo views0.36
104
0.31
143
0.78
125
0.34
147
0.21
114
0.41
105
0.28
99
0.61
136
0.49
101
0.42
104
0.56
121
0.45
92
0.44
125
0.69
110
0.38
98
0.17
138
0.14
122
0.15
118
0.12
91
0.13
85
0.12
83
GANettwo views0.36
104
0.22
96
0.49
75
0.29
125
0.17
75
0.41
105
0.38
140
0.57
119
0.45
83
0.46
114
0.75
148
0.55
118
0.40
112
0.94
157
0.41
110
0.13
90
0.13
118
0.13
91
0.11
71
0.14
92
0.11
73
SGM-Foresttwo views0.36
104
0.17
58
0.47
69
0.23
55
0.16
65
0.45
121
0.41
147
0.55
108
0.48
94
0.52
129
0.60
127
0.52
112
0.41
115
0.85
141
0.50
132
0.17
138
0.17
145
0.17
133
0.15
119
0.15
100
0.15
105
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.36
104
0.36
154
0.53
85
0.34
147
0.19
97
0.51
131
0.24
82
0.55
108
0.38
48
0.41
101
0.47
96
0.47
96
0.27
59
0.73
118
0.30
72
0.36
174
0.19
155
0.27
160
0.17
139
0.26
158
0.23
156
LALA_ROBtwo views0.36
104
0.25
109
0.46
65
0.30
129
0.21
114
0.47
125
0.39
143
0.61
136
0.51
107
0.52
129
0.51
106
0.69
152
0.36
98
0.50
68
0.43
113
0.17
138
0.11
98
0.16
127
0.14
112
0.17
118
0.15
105
APVNettwo views0.36
104
0.20
79
0.70
120
0.26
96
0.22
123
0.52
140
0.35
129
0.61
136
0.44
79
0.38
82
0.52
112
0.48
98
0.38
108
0.84
140
0.46
122
0.13
90
0.14
122
0.15
118
0.16
130
0.16
107
0.15
105
AF-Nettwo views0.37
111
0.26
119
0.56
91
0.32
140
0.23
133
0.41
105
0.29
103
0.61
136
0.64
140
0.42
104
0.68
140
0.65
145
0.49
138
0.57
82
0.44
117
0.15
118
0.11
98
0.19
146
0.14
112
0.15
100
0.13
89
PA-Nettwo views0.37
111
0.28
127
0.83
136
0.31
134
0.28
153
0.39
98
0.42
149
0.51
84
0.55
121
0.34
64
0.42
70
0.41
77
0.36
98
0.79
133
0.49
127
0.12
79
0.23
164
0.16
127
0.23
158
0.12
75
0.18
131
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RYNettwo views0.37
111
0.18
66
0.59
94
0.25
81
0.28
153
0.61
149
0.32
115
0.59
128
0.59
129
0.41
101
0.38
46
0.57
123
0.39
110
0.87
144
0.53
137
0.11
65
0.08
61
0.12
79
0.11
71
0.18
128
0.18
131
stereogantwo views0.37
111
0.17
58
0.65
108
0.27
107
0.22
123
0.62
150
0.26
93
0.59
128
0.63
139
0.43
107
0.60
127
0.67
148
0.42
122
0.68
108
0.35
92
0.13
90
0.14
122
0.14
107
0.12
91
0.19
132
0.17
119
Nwc_Nettwo views0.37
111
0.25
109
0.68
113
0.31
134
0.24
137
0.44
119
0.30
110
0.65
148
0.50
104
0.37
76
0.69
143
0.58
125
0.45
127
0.60
87
0.40
105
0.15
118
0.12
109
0.19
146
0.21
151
0.14
92
0.13
89
PWCDC_ROBbinarytwo views0.38
116
0.30
139
0.60
96
0.33
145
0.20
106
0.42
112
0.19
39
0.58
124
0.89
165
0.42
104
1.26
168
0.36
57
0.34
94
0.50
68
0.38
98
0.18
148
0.11
98
0.11
67
0.09
47
0.19
132
0.13
89
Anonymous Stereotwo views0.38
116
0.34
148
1.00
155
0.30
129
0.25
143
0.33
69
0.44
151
0.50
76
0.54
116
0.41
101
0.45
83
0.39
66
0.26
51
0.93
154
0.48
124
0.15
118
0.14
122
0.15
118
0.16
130
0.16
107
0.17
119
S-Stereotwo views0.38
116
0.20
79
1.05
158
0.27
107
0.22
123
0.38
92
0.32
115
0.55
108
0.66
141
0.39
90
0.59
125
0.49
101
0.41
115
0.75
122
0.40
105
0.12
79
0.15
136
0.13
91
0.13
104
0.16
107
0.21
148
PWC_ROBbinarytwo views0.38
116
0.29
134
0.69
114
0.25
81
0.20
106
0.38
92
0.19
39
0.58
124
0.67
143
0.57
140
0.85
153
0.51
109
0.40
112
0.71
112
0.52
135
0.13
90
0.09
74
0.14
107
0.10
56
0.17
118
0.14
98
ADCReftwo views0.38
116
0.24
105
0.88
144
0.26
96
0.21
114
0.49
129
0.27
96
0.52
89
0.48
94
0.50
123
0.58
124
0.35
54
0.47
132
0.48
63
1.29
169
0.09
42
0.08
61
0.12
79
0.12
91
0.11
62
0.11
73
RGCtwo views0.39
121
0.32
146
0.64
107
0.34
147
0.27
150
0.40
103
0.29
103
0.57
119
0.53
114
0.45
113
0.64
136
0.62
135
0.45
127
0.72
116
0.39
102
0.15
118
0.15
136
0.21
150
0.20
149
0.18
128
0.19
137
NCC-stereotwo views0.39
121
0.25
109
0.69
114
0.32
140
0.28
153
0.46
122
0.36
132
0.65
148
0.52
112
0.40
94
0.57
122
0.56
120
0.47
132
0.73
118
0.45
118
0.17
138
0.14
122
0.18
139
0.25
160
0.16
107
0.16
111
RTSCtwo views0.39
121
0.28
127
0.78
125
0.27
107
0.18
89
0.49
129
0.22
68
0.59
128
0.84
164
0.55
137
0.53
115
0.49
101
0.36
98
0.67
107
0.82
157
0.13
90
0.10
86
0.11
67
0.12
91
0.17
118
0.17
119
edge stereotwo views0.39
121
0.22
96
0.81
134
0.27
107
0.22
123
0.37
86
0.24
82
0.56
116
0.54
116
0.53
134
0.60
127
0.71
155
0.50
139
0.78
131
0.40
105
0.16
128
0.14
122
0.19
146
0.14
112
0.16
107
0.17
119
aanetorigintwo views0.39
121
0.29
134
1.09
160
0.24
67
0.19
97
0.28
43
0.37
135
0.33
18
0.47
89
0.94
163
0.82
151
0.52
112
0.54
143
0.49
66
0.50
132
0.11
65
0.09
74
0.10
56
0.10
56
0.16
107
0.15
105
Abc-Nettwo views0.39
121
0.25
109
0.69
114
0.32
140
0.28
153
0.46
122
0.36
132
0.65
148
0.52
112
0.40
94
0.57
122
0.56
120
0.47
132
0.73
118
0.45
118
0.17
138
0.14
122
0.18
139
0.25
160
0.16
107
0.16
111
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROBtwo views0.41
127
0.28
127
0.62
105
0.30
129
0.19
97
0.51
131
0.47
158
0.58
124
0.59
129
0.56
138
0.47
96
0.49
101
0.41
115
1.21
168
0.64
147
0.12
79
0.18
151
0.12
79
0.13
104
0.11
62
0.14
98
ccnettwo views0.42
128
0.31
143
0.48
73
0.27
107
0.32
164
0.60
148
0.32
115
0.65
148
0.46
88
0.53
134
0.66
137
0.56
120
0.45
127
0.72
116
0.61
142
0.26
162
0.19
155
0.24
158
0.21
151
0.26
158
0.22
151
SHDtwo views0.42
128
0.27
124
0.81
134
0.31
134
0.25
143
0.42
112
0.22
68
0.66
153
0.94
169
0.63
144
0.60
127
0.59
127
0.47
132
0.59
86
0.58
139
0.15
118
0.13
118
0.16
127
0.16
130
0.20
139
0.22
151
PDISCO_ROBtwo views0.43
130
0.30
139
0.67
111
0.43
167
0.36
168
0.67
154
0.32
115
0.72
163
0.76
155
0.43
107
0.53
115
0.63
142
0.40
112
0.66
106
0.47
123
0.21
155
0.12
109
0.21
150
0.19
148
0.25
152
0.20
145
FBW_ROBtwo views0.43
130
0.26
119
0.54
87
0.31
134
0.20
106
0.51
131
0.32
115
0.70
161
0.60
132
0.59
141
0.55
119
0.65
145
0.41
115
1.40
174
0.51
134
0.13
90
0.17
145
0.21
150
0.16
130
0.17
118
0.18
131
XQCtwo views0.43
130
0.37
159
0.96
151
0.34
147
0.25
143
0.53
141
0.34
126
0.60
134
0.73
153
0.51
125
0.46
89
0.57
123
0.47
132
0.70
111
0.72
151
0.17
138
0.12
109
0.18
139
0.15
119
0.25
152
0.23
156
CC-Net-ROBtwo views0.43
130
0.47
165
0.65
108
0.37
161
0.23
133
0.51
131
0.29
103
0.66
153
0.49
101
0.46
114
0.51
106
0.48
98
0.38
108
0.96
159
0.35
92
0.34
173
0.23
164
0.55
177
0.25
160
0.31
168
0.20
145
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.43
130
0.47
165
0.69
114
0.38
163
0.20
106
0.51
131
0.48
160
0.66
153
0.66
141
0.46
114
0.46
89
0.50
106
0.44
125
0.90
151
0.39
102
0.27
165
0.21
159
0.32
170
0.18
144
0.27
161
0.22
151
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
DeepPrunerFtwo views0.44
135
0.29
134
1.29
165
0.33
145
0.30
161
0.35
83
0.36
132
0.62
143
1.15
176
0.40
94
0.44
79
0.39
66
0.41
115
0.80
136
0.52
135
0.18
148
0.14
122
0.23
156
0.21
151
0.17
118
0.17
119
ADCP+two views0.45
136
0.24
105
1.15
163
0.25
81
0.22
123
0.56
143
0.39
143
0.54
101
0.51
107
0.44
111
0.51
106
0.46
95
0.52
142
0.56
80
1.89
176
0.10
53
0.08
61
0.11
67
0.10
56
0.14
92
0.13
89
PASMtwo views0.45
136
0.35
151
0.90
146
0.35
155
0.33
165
0.39
98
0.38
140
0.50
76
0.61
134
0.52
129
0.51
106
0.62
135
0.45
127
0.93
154
0.48
124
0.26
162
0.29
173
0.29
166
0.33
170
0.29
166
0.26
162
G-Nettwo views0.46
138
0.25
109
0.86
142
0.34
147
0.28
153
0.90
169
0.35
129
0.47
59
0.45
83
0.68
149
1.22
166
0.64
144
0.60
150
0.61
91
0.57
138
0.16
128
0.14
122
0.17
133
0.13
104
0.22
146
0.19
137
DPSNettwo views0.47
139
0.24
105
0.93
148
0.27
107
0.20
106
0.75
161
0.57
165
0.84
174
0.79
158
0.47
120
0.51
106
0.60
129
0.69
158
0.87
144
0.71
150
0.16
128
0.13
118
0.12
79
0.10
56
0.25
152
0.21
148
ADCLtwo views0.47
139
0.22
96
1.00
155
0.27
107
0.19
97
0.74
159
0.64
170
0.54
101
0.69
148
0.56
138
0.71
144
0.55
118
0.60
150
0.60
87
1.43
170
0.11
65
0.09
74
0.13
91
0.13
104
0.14
92
0.14
98
MDST_ROBtwo views0.48
141
0.14
31
0.95
150
0.30
129
0.21
114
1.33
177
0.32
115
0.77
166
0.56
124
1.06
167
0.71
144
0.49
101
0.35
97
1.26
170
0.38
98
0.13
90
0.11
98
0.16
127
0.13
104
0.12
75
0.12
83
ADCPNettwo views0.48
141
0.29
134
1.60
169
0.27
107
0.23
133
0.70
158
0.38
140
0.53
96
0.51
107
0.51
125
0.59
125
0.67
148
0.56
146
0.60
87
1.14
166
0.15
118
0.18
151
0.14
107
0.23
158
0.19
132
0.19
137
ADCMidtwo views0.49
143
0.34
148
1.13
162
0.26
96
0.21
114
0.51
131
0.37
135
0.57
119
0.54
116
0.75
156
0.66
137
0.62
135
0.64
156
0.64
100
1.68
173
0.13
90
0.12
109
0.17
133
0.17
139
0.20
139
0.17
119
SuperBtwo views0.49
143
0.28
127
2.23
172
0.23
55
0.15
52
0.41
105
0.32
115
0.47
59
0.82
159
0.43
107
0.50
102
0.33
50
0.45
127
0.68
108
1.08
164
0.10
53
0.07
42
0.09
42
0.08
35
0.98
181
0.14
98
CSANtwo views0.50
145
0.35
151
0.78
125
0.36
156
0.23
133
0.56
143
0.59
168
0.61
136
0.70
149
0.64
145
0.78
150
0.65
145
0.60
150
1.38
173
0.62
144
0.21
155
0.17
145
0.20
149
0.20
149
0.18
128
0.18
131
SGM_RVCbinarytwo views0.50
145
0.19
74
0.50
79
0.25
81
0.15
52
0.69
155
0.39
143
0.68
160
0.82
159
0.95
164
0.84
152
1.13
167
0.76
161
1.16
167
0.60
141
0.16
128
0.16
140
0.16
127
0.16
130
0.16
107
0.17
119
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
psmorigintwo views0.50
145
0.25
109
3.03
177
0.24
67
0.19
97
0.38
92
0.22
68
0.50
76
0.44
79
0.64
145
0.68
140
0.71
155
0.51
141
0.85
141
0.45
118
0.14
108
0.17
145
0.13
91
0.14
112
0.16
107
0.21
148
pmcnntwo views0.50
145
0.20
79
0.78
125
0.24
67
0.26
148
0.39
98
0.30
110
0.51
84
0.50
104
0.54
136
1.23
167
2.52
179
0.37
104
0.77
130
0.95
159
0.08
21
0.06
19
0.06
1
0.05
5
0.10
45
0.08
32
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.51
149
0.50
170
0.86
142
0.39
165
0.24
137
0.84
165
0.55
164
0.56
116
0.62
136
0.60
142
0.68
140
0.62
135
0.42
122
1.13
166
0.43
113
0.23
158
0.27
169
0.27
160
0.35
171
0.25
152
0.29
165
AnyNet_C32two views0.51
149
0.40
162
1.10
161
0.29
125
0.28
153
0.59
146
0.58
166
0.54
101
0.60
132
0.62
143
0.66
137
0.54
117
0.54
143
0.78
131
1.74
175
0.15
118
0.14
122
0.15
118
0.17
139
0.20
139
0.20
145
WCMA_ROBtwo views0.51
149
0.21
88
0.65
108
0.25
81
0.21
114
0.58
145
0.32
115
0.54
101
0.55
121
0.95
164
1.40
171
1.28
171
0.81
164
0.73
118
0.62
144
0.18
148
0.15
136
0.15
118
0.15
119
0.19
132
0.19
137
SANettwo views0.53
152
0.28
127
0.96
151
0.26
96
0.15
52
0.69
155
0.44
151
0.67
157
1.34
178
0.67
148
0.98
161
0.94
164
0.71
160
0.89
148
0.76
152
0.14
108
0.12
109
0.12
79
0.11
71
0.17
118
0.16
111
MFN_U_SF_RVCtwo views0.56
153
0.51
171
1.19
164
0.38
163
0.22
123
0.69
155
0.27
96
0.80
171
0.67
143
0.73
153
0.74
147
0.87
160
0.61
155
0.81
138
0.76
152
0.29
170
0.27
169
0.32
170
0.37
173
0.32
170
0.31
168
SAMSARAtwo views0.56
153
0.39
161
0.80
132
0.60
176
0.46
172
1.00
170
1.23
180
0.67
157
0.68
146
0.71
152
0.54
118
0.89
163
0.57
147
0.81
138
0.62
144
0.19
152
0.22
161
0.18
139
0.18
144
0.27
161
0.25
161
MeshStereopermissivetwo views0.58
155
0.27
124
0.67
111
0.22
44
0.17
75
0.66
153
0.37
135
0.78
167
0.61
134
1.47
177
1.30
169
1.65
173
0.79
163
1.12
165
0.59
140
0.17
138
0.17
145
0.17
133
0.14
112
0.17
118
0.14
98
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
PVDtwo views0.58
155
0.34
148
0.84
140
0.39
165
0.31
163
0.59
146
0.47
158
0.80
171
1.25
177
0.92
162
1.09
163
0.79
158
0.82
165
0.85
141
0.76
152
0.21
155
0.18
151
0.22
155
0.18
144
0.27
161
0.35
170
ADCStwo views0.58
155
0.40
162
1.35
167
0.29
125
0.24
137
0.55
142
0.45
153
0.67
157
0.83
162
0.76
157
0.71
144
0.68
151
0.60
150
0.76
125
2.23
178
0.16
128
0.16
140
0.16
127
0.17
139
0.22
146
0.22
151
MSMD_ROBtwo views0.60
158
0.33
147
0.61
98
0.30
129
0.25
143
0.86
166
0.35
129
0.55
108
0.67
143
1.10
168
1.49
172
1.76
175
0.97
172
0.88
147
0.49
127
0.23
158
0.21
159
0.27
160
0.27
165
0.25
152
0.24
160
DGSMNettwo views0.61
159
0.29
134
0.91
147
0.51
172
0.70
178
0.62
150
1.38
181
0.59
128
0.55
121
0.37
76
0.61
133
0.52
112
0.33
89
0.65
104
0.43
113
0.53
177
0.60
181
0.67
179
0.61
181
0.63
177
0.61
178
EDNetEfficienttwo views0.63
160
0.37
159
2.40
173
0.26
96
0.25
143
0.38
92
0.49
161
0.41
36
1.06
173
1.38
173
0.87