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
R-Stereotwo views0.18
1
0.09
1
0.32
1
0.22
11
0.12
5
0.22
1
0.19
9
0.42
4
0.19
1
0.31
6
0.45
24
0.20
1
0.14
1
0.18
1
0.15
1
0.08
5
0.06
4
0.07
4
0.06
5
0.06
1
0.06
1
R-Stereo Traintwo views0.18
1
0.09
1
0.32
1
0.22
11
0.12
5
0.22
1
0.19
9
0.42
4
0.19
1
0.31
6
0.45
24
0.20
1
0.14
1
0.18
1
0.15
1
0.08
5
0.06
4
0.07
4
0.06
5
0.06
1
0.06
1
HITNettwo views0.20
3
0.17
12
0.43
13
0.19
2
0.08
1
0.27
4
0.14
2
0.42
4
0.30
3
0.29
3
0.32
1
0.27
4
0.21
4
0.28
3
0.25
15
0.07
1
0.05
1
0.07
4
0.06
5
0.09
7
0.06
1
MLCVtwo views0.22
4
0.16
7
0.44
17
0.21
6
0.08
1
0.29
5
0.19
9
0.38
1
0.37
7
0.38
19
0.44
21
0.31
6
0.21
4
0.41
9
0.24
11
0.07
1
0.05
1
0.06
1
0.05
2
0.07
3
0.06
1
DN-CSS_ROBtwo views0.22
4
0.25
46
0.47
22
0.24
19
0.14
13
0.25
3
0.12
1
0.40
3
0.33
5
0.29
3
0.42
13
0.22
3
0.20
3
0.33
5
0.19
3
0.07
1
0.06
4
0.11
16
0.11
21
0.11
17
0.07
5
iResNettwo views0.24
6
0.18
17
0.61
40
0.25
24
0.11
3
0.29
5
0.21
18
0.42
4
0.43
16
0.33
8
0.43
17
0.27
4
0.22
8
0.34
6
0.26
17
0.07
1
0.05
1
0.07
4
0.06
5
0.08
4
0.07
5
CFNet_RVCtwo views0.24
6
0.15
6
0.35
4
0.18
1
0.15
18
0.30
10
0.21
18
0.39
2
0.36
6
0.28
1
0.40
9
0.43
24
0.25
9
0.47
14
0.24
11
0.12
27
0.07
13
0.12
25
0.11
21
0.12
23
0.09
13
AdaStereotwo views0.24
6
0.16
7
0.37
8
0.24
19
0.12
5
0.32
14
0.17
7
0.54
34
0.42
13
0.33
8
0.38
3
0.35
7
0.21
4
0.30
4
0.22
5
0.14
41
0.06
4
0.13
33
0.08
12
0.11
17
0.08
7
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. ArXiv
iResNet_ROBtwo views0.25
9
0.19
21
0.40
10
0.20
4
0.12
5
0.30
10
0.16
6
0.55
39
0.53
40
0.38
19
0.43
17
0.37
10
0.26
12
0.38
8
0.22
5
0.08
5
0.06
4
0.06
1
0.04
1
0.09
7
0.09
13
DeepPruner_ROBtwo views0.26
10
0.19
21
0.44
17
0.21
6
0.16
23
0.30
10
0.21
18
0.52
24
0.32
4
0.35
14
0.38
3
0.39
12
0.26
12
0.42
10
0.24
11
0.15
48
0.11
37
0.11
16
0.11
21
0.14
33
0.13
32
ccstwo views0.26
10
0.19
21
0.43
13
0.21
6
0.12
5
0.34
22
0.15
5
0.43
8
0.39
9
0.33
8
0.42
13
0.41
18
0.25
9
0.76
48
0.22
5
0.09
12
0.08
19
0.10
13
0.11
21
0.10
10
0.08
7
ccs_robtwo views0.26
10
0.18
17
0.43
13
0.21
6
0.12
5
0.35
24
0.14
2
0.46
9
0.42
13
0.34
12
0.41
11
0.42
21
0.26
12
0.64
31
0.23
9
0.10
17
0.07
13
0.11
16
0.11
21
0.10
10
0.09
13
CFNettwo views0.27
13
0.20
26
0.44
17
0.22
11
0.14
13
0.33
16
0.14
2
0.51
20
0.45
20
0.30
5
0.40
9
0.38
11
0.27
17
0.76
48
0.25
15
0.09
12
0.07
13
0.11
16
0.11
21
0.11
17
0.08
7
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.27
13
0.11
3
0.42
12
0.19
2
0.11
3
0.34
22
0.20
16
0.62
62
0.43
16
0.40
26
0.43
17
0.50
36
0.26
12
0.76
48
0.22
5
0.08
5
0.07
13
0.07
4
0.07
9
0.08
4
0.08
7
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.27
13
0.21
31
0.59
36
0.25
24
0.18
32
0.29
5
0.22
22
0.50
14
0.40
10
0.38
19
0.41
11
0.43
24
0.27
17
0.43
11
0.29
21
0.11
21
0.08
19
0.10
13
0.10
15
0.10
10
0.11
25
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROBtwo views0.27
13
0.26
50
0.72
55
0.23
15
0.13
11
0.29
5
0.18
8
0.52
24
0.49
32
0.37
16
0.45
24
0.39
12
0.25
9
0.34
6
0.20
4
0.08
5
0.06
4
0.07
4
0.05
2
0.12
23
0.09
13
CC-Net-ROBtwo views0.27
13
0.21
31
0.61
40
0.25
24
0.18
32
0.29
5
0.22
22
0.50
14
0.40
10
0.38
19
0.42
13
0.42
21
0.28
19
0.44
12
0.29
21
0.11
21
0.08
19
0.10
13
0.10
15
0.10
10
0.11
25
StereoDRNet-Refinedtwo views0.27
13
0.17
12
0.35
4
0.25
24
0.14
13
0.37
26
0.21
18
0.47
10
0.41
12
0.44
37
0.51
39
0.41
18
0.28
19
0.45
13
0.37
27
0.09
12
0.06
4
0.11
16
0.11
21
0.10
10
0.10
19
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
HSMtwo views0.28
19
0.16
7
0.35
4
0.20
4
0.15
18
0.33
16
0.19
9
0.53
30
0.37
7
0.36
15
0.38
3
0.67
67
0.31
26
0.89
66
0.23
9
0.08
5
0.06
4
0.08
11
0.07
9
0.08
4
0.08
7
DLCB_ROBtwo views0.28
19
0.16
7
0.34
3
0.27
39
0.16
23
0.38
29
0.25
28
0.48
12
0.43
16
0.46
40
0.46
29
0.51
39
0.33
29
0.53
18
0.33
25
0.10
17
0.10
33
0.11
16
0.11
21
0.10
10
0.09
13
TDLMtwo views0.30
21
0.21
31
0.38
9
0.28
48
0.15
18
0.33
16
0.32
42
0.52
24
0.47
23
0.38
19
0.43
17
0.39
12
0.29
22
0.91
70
0.28
19
0.14
41
0.08
19
0.13
33
0.11
21
0.12
23
0.10
19
CVANet_RVCtwo views0.30
21
0.19
21
0.41
11
0.26
34
0.16
23
0.33
16
0.26
31
0.52
24
0.47
23
0.40
26
0.46
29
0.43
24
0.31
26
0.89
66
0.26
17
0.14
41
0.09
29
0.14
40
0.13
43
0.14
33
0.10
19
AANet_RVCtwo views0.31
23
0.22
36
0.50
26
0.23
15
0.14
13
0.30
10
0.24
27
0.47
10
0.54
42
0.38
19
0.60
53
0.43
24
0.29
22
0.87
62
0.40
35
0.11
21
0.07
13
0.07
4
0.07
9
0.09
7
0.09
13
NOSS_ROBtwo views0.31
23
0.20
26
0.35
4
0.24
19
0.16
23
0.32
14
0.19
9
0.52
24
0.48
27
0.33
8
0.36
2
0.42
21
0.28
19
0.93
71
0.24
11
0.19
76
0.20
79
0.24
81
0.22
78
0.17
49
0.17
51
NVstereo2Dtwo views0.31
23
0.16
7
0.54
31
0.24
19
0.22
52
0.42
40
0.28
34
0.58
47
0.56
48
0.28
1
0.38
3
0.40
17
0.30
24
0.71
40
0.28
19
0.13
31
0.08
19
0.13
33
0.10
15
0.19
63
0.16
46
StereoDRNettwo views0.32
26
0.22
36
0.61
40
0.27
39
0.21
45
0.42
40
0.30
39
0.61
57
0.48
27
0.46
40
0.39
8
0.48
31
0.30
24
0.57
23
0.40
35
0.11
21
0.09
29
0.12
25
0.11
21
0.12
23
0.10
19
DISCOtwo views0.32
26
0.13
4
0.51
28
0.25
24
0.16
23
0.48
51
0.25
28
0.50
14
0.57
50
0.37
16
0.45
24
0.62
57
0.36
33
0.64
31
0.49
49
0.09
12
0.07
13
0.09
12
0.08
12
0.12
23
0.11
25
CBMV_ROBtwo views0.33
28
0.18
17
0.53
30
0.21
6
0.14
13
0.33
16
0.20
16
0.51
20
0.45
20
0.51
49
0.55
48
0.45
29
0.42
51
0.71
40
0.32
24
0.18
72
0.19
78
0.23
79
0.21
74
0.14
33
0.15
42
XPNet_ROBtwo views0.33
28
0.20
26
0.43
13
0.27
39
0.18
32
0.37
26
0.31
41
0.55
39
0.50
33
0.51
49
0.53
44
0.58
48
0.37
38
0.63
30
0.45
42
0.17
65
0.12
45
0.13
33
0.12
36
0.15
39
0.14
37
PSMNet_ROBtwo views0.33
28
0.24
42
0.54
31
0.31
58
0.21
45
0.42
40
0.43
67
0.59
51
0.47
23
0.37
16
0.44
21
0.49
32
0.31
26
0.64
31
0.43
39
0.14
41
0.10
33
0.15
47
0.14
47
0.13
31
0.11
25
CBMVpermissivetwo views0.33
28
0.21
31
0.54
31
0.23
15
0.13
11
0.42
40
0.33
48
0.53
30
0.48
27
0.52
53
0.49
36
0.50
36
0.41
45
0.56
21
0.31
23
0.15
48
0.16
66
0.18
64
0.16
57
0.13
31
0.13
32
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
28
0.17
12
0.61
40
0.27
39
0.19
37
0.46
48
0.29
36
0.65
67
0.51
35
0.47
44
0.46
29
0.44
28
0.34
30
0.62
29
0.41
37
0.12
27
0.08
19
0.13
33
0.12
36
0.12
23
0.10
19
ETE_ROBtwo views0.34
33
0.26
50
0.45
20
0.29
49
0.18
32
0.40
35
0.37
53
0.57
43
0.47
23
0.50
47
0.50
37
0.62
57
0.36
33
0.55
19
0.38
29
0.13
31
0.10
33
0.14
40
0.12
36
0.16
43
0.16
46
RPtwo views0.35
34
0.22
36
0.51
28
0.31
58
0.24
60
0.37
26
0.28
34
0.50
14
0.58
51
0.40
26
0.63
59
0.61
54
0.47
57
0.61
28
0.39
32
0.16
56
0.15
63
0.17
59
0.15
51
0.17
49
0.17
51
NCCL2two views0.35
34
0.26
50
0.49
24
0.36
76
0.22
52
0.41
37
0.41
64
0.53
30
0.42
13
0.47
44
0.46
29
0.61
54
0.39
40
0.55
19
0.37
27
0.16
56
0.13
52
0.21
74
0.21
74
0.16
43
0.16
46
DANettwo views0.35
34
0.23
41
0.60
38
0.36
76
0.22
52
0.39
31
0.25
28
0.48
12
0.43
16
0.52
53
0.50
37
0.59
49
0.41
45
0.76
48
0.49
49
0.13
31
0.11
37
0.14
40
0.12
36
0.17
49
0.15
42
LALA_ROBtwo views0.36
37
0.25
46
0.46
21
0.30
53
0.21
45
0.47
50
0.39
60
0.61
57
0.51
35
0.52
53
0.51
39
0.69
71
0.36
33
0.50
16
0.43
39
0.17
65
0.11
37
0.16
53
0.14
47
0.17
49
0.15
42
SGM-Foresttwo views0.36
37
0.17
12
0.47
22
0.23
15
0.16
23
0.45
47
0.41
64
0.55
39
0.48
27
0.52
53
0.60
53
0.52
41
0.41
45
0.85
59
0.50
54
0.17
65
0.17
70
0.17
59
0.15
51
0.15
39
0.15
42
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GANettwo views0.36
37
0.22
36
0.49
24
0.29
49
0.17
30
0.41
37
0.38
56
0.57
43
0.45
20
0.46
40
0.75
67
0.55
43
0.40
42
0.94
74
0.41
37
0.13
31
0.13
52
0.13
33
0.11
21
0.14
33
0.11
25
CF-Nettwo views0.37
40
0.26
50
0.56
35
0.32
63
0.23
57
0.41
37
0.29
36
0.61
57
0.64
61
0.42
33
0.68
63
0.65
64
0.49
62
0.57
23
0.44
41
0.15
48
0.11
37
0.19
70
0.14
47
0.15
39
0.13
32
RYNettwo views0.37
40
0.18
17
0.59
36
0.25
24
0.28
71
0.61
68
0.32
42
0.59
51
0.59
52
0.41
31
0.38
3
0.57
46
0.39
40
0.87
62
0.53
58
0.11
21
0.08
19
0.12
25
0.11
21
0.18
60
0.18
60
PA-Nettwo views0.37
40
0.28
58
0.83
64
0.31
58
0.28
71
0.39
31
0.42
66
0.51
20
0.55
46
0.34
12
0.42
13
0.41
18
0.36
33
0.79
55
0.49
49
0.12
27
0.23
84
0.16
53
0.23
79
0.12
23
0.18
60
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
stereogantwo views0.37
40
0.17
12
0.65
47
0.27
39
0.22
52
0.62
69
0.26
31
0.59
51
0.63
60
0.43
35
0.60
53
0.67
67
0.42
51
0.68
38
0.35
26
0.13
31
0.14
56
0.14
40
0.12
36
0.19
63
0.17
51
PWC_ROBbinarytwo views0.38
44
0.29
63
0.69
51
0.25
24
0.20
40
0.38
29
0.19
9
0.58
47
0.67
63
0.57
63
0.85
72
0.51
39
0.40
42
0.71
40
0.52
56
0.13
31
0.09
29
0.14
40
0.10
15
0.17
49
0.14
37
Anonymous Stereotwo views0.38
44
0.34
71
1.00
76
0.30
53
0.25
62
0.33
16
0.44
68
0.50
14
0.54
42
0.41
31
0.45
24
0.39
12
0.26
12
0.93
71
0.48
46
0.15
48
0.14
56
0.15
47
0.16
57
0.16
43
0.17
51
ADCReftwo views0.38
44
0.24
42
0.88
68
0.26
34
0.21
45
0.49
52
0.27
33
0.52
24
0.48
27
0.50
47
0.58
51
0.35
7
0.47
57
0.48
15
1.29
84
0.09
12
0.08
19
0.12
25
0.12
36
0.11
17
0.11
25
PWCDC_ROBbinarytwo views0.38
44
0.30
66
0.60
38
0.33
68
0.20
40
0.42
40
0.19
9
0.58
47
0.89
82
0.42
33
1.26
84
0.36
9
0.34
30
0.50
16
0.38
29
0.18
72
0.11
37
0.11
16
0.09
14
0.19
63
0.13
32
NCC-stereotwo views0.39
48
0.25
46
0.69
51
0.32
63
0.28
71
0.46
48
0.36
51
0.65
67
0.52
39
0.40
26
0.57
50
0.56
45
0.47
57
0.73
45
0.45
42
0.17
65
0.14
56
0.18
64
0.25
81
0.16
43
0.16
46
RTSCtwo views0.39
48
0.28
58
0.78
57
0.27
39
0.18
32
0.49
52
0.22
22
0.59
51
0.84
81
0.55
60
0.53
44
0.49
32
0.36
33
0.67
37
0.82
74
0.13
31
0.10
33
0.11
16
0.12
36
0.17
49
0.17
51
RGCtwo views0.39
48
0.32
69
0.64
46
0.34
70
0.27
69
0.40
35
0.29
36
0.57
43
0.53
40
0.45
39
0.64
60
0.62
57
0.45
54
0.72
44
0.39
32
0.15
48
0.15
63
0.21
74
0.20
72
0.18
60
0.19
66
G-Nettwo views0.40
51
0.26
50
0.78
57
0.32
63
0.29
77
0.42
40
0.38
56
0.70
75
0.54
42
0.38
19
0.61
57
0.61
54
0.46
56
0.66
35
0.45
42
0.16
56
0.14
56
0.19
70
0.25
81
0.16
43
0.17
51
NaN_ROBtwo views0.41
52
0.28
58
0.62
45
0.30
53
0.19
37
0.51
54
0.47
74
0.58
47
0.59
52
0.56
61
0.47
35
0.49
32
0.41
45
1.21
84
0.64
66
0.12
27
0.18
74
0.12
25
0.13
43
0.11
17
0.14
37
SHDtwo views0.42
53
0.27
56
0.81
63
0.31
58
0.25
62
0.42
40
0.22
22
0.66
69
0.94
85
0.63
66
0.60
53
0.59
49
0.47
57
0.59
25
0.58
59
0.15
48
0.13
52
0.16
53
0.16
57
0.20
68
0.22
74
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.43
54
0.47
85
0.69
51
0.38
81
0.20
40
0.51
54
0.48
76
0.66
69
0.66
62
0.46
40
0.46
29
0.50
36
0.44
53
0.90
69
0.39
32
0.27
86
0.21
80
0.32
89
0.18
66
0.27
82
0.22
74
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
XQCtwo views0.43
54
0.37
79
0.96
72
0.34
70
0.25
62
0.53
61
0.34
49
0.60
56
0.73
69
0.51
49
0.46
29
0.57
46
0.47
57
0.70
39
0.72
68
0.17
65
0.12
45
0.18
64
0.15
51
0.25
76
0.23
78
PDISCO_ROBtwo views0.43
54
0.30
66
0.67
49
0.43
84
0.36
84
0.67
71
0.32
42
0.72
78
0.76
73
0.43
35
0.53
44
0.63
62
0.40
42
0.66
35
0.47
45
0.21
78
0.12
45
0.21
74
0.19
71
0.25
76
0.20
71
FBW_ROBtwo views0.43
54
0.26
50
0.54
31
0.31
58
0.20
40
0.51
54
0.32
42
0.70
75
0.60
54
0.59
64
0.55
48
0.65
64
0.41
45
1.40
89
0.51
55
0.13
31
0.17
70
0.21
74
0.16
57
0.17
49
0.18
60
DeepPrunerFtwo views0.44
58
0.29
63
1.29
84
0.33
68
0.30
78
0.35
24
0.36
51
0.62
62
1.15
90
0.40
26
0.44
21
0.39
12
0.41
45
0.80
57
0.52
56
0.18
72
0.14
56
0.23
79
0.21
74
0.17
49
0.17
51
ADCP+two views0.45
59
0.24
42
1.15
83
0.25
24
0.22
52
0.56
63
0.39
60
0.54
34
0.51
35
0.44
37
0.51
39
0.46
30
0.52
63
0.56
21
1.89
90
0.10
17
0.08
19
0.11
16
0.10
15
0.14
33
0.13
32
PASMtwo views0.45
59
0.35
74
0.90
69
0.35
74
0.33
81
0.39
31
0.38
56
0.50
14
0.61
56
0.52
53
0.51
39
0.62
57
0.45
54
0.93
71
0.48
46
0.26
84
0.29
89
0.29
85
0.33
89
0.29
86
0.26
82
ADCLtwo views0.47
61
0.22
36
1.00
76
0.27
39
0.19
37
0.74
75
0.64
83
0.54
34
0.69
66
0.56
61
0.71
64
0.55
43
0.60
70
0.60
26
1.43
85
0.11
21
0.09
29
0.13
33
0.13
43
0.14
33
0.14
37
DPSNettwo views0.47
61
0.24
42
0.93
70
0.27
39
0.20
40
0.75
77
0.57
79
0.84
87
0.79
76
0.47
44
0.51
39
0.60
51
0.69
75
0.87
62
0.71
67
0.16
56
0.13
52
0.12
25
0.10
15
0.25
76
0.21
73
ADCPNettwo views0.48
63
0.29
63
1.60
88
0.27
39
0.23
57
0.70
74
0.38
56
0.53
30
0.51
35
0.51
49
0.59
52
0.67
67
0.56
66
0.60
26
1.14
81
0.15
48
0.18
74
0.14
40
0.23
79
0.19
63
0.19
66
MDST_ROBtwo views0.48
63
0.14
5
0.95
71
0.30
53
0.21
45
1.33
92
0.32
42
0.77
81
0.56
48
1.06
85
0.71
64
0.49
32
0.35
32
1.26
86
0.38
29
0.13
31
0.11
37
0.16
53
0.13
43
0.12
23
0.12
31
ADCMidtwo views0.49
65
0.34
71
1.13
81
0.26
34
0.21
45
0.51
54
0.37
53
0.57
43
0.54
42
0.75
76
0.66
61
0.62
57
0.64
74
0.64
31
1.68
87
0.13
31
0.12
45
0.17
59
0.17
62
0.20
68
0.17
51
pmcnntwo views0.50
66
0.20
26
0.78
57
0.24
19
0.26
67
0.39
31
0.30
39
0.51
20
0.50
33
0.54
59
1.23
83
2.52
95
0.37
38
0.77
53
0.95
76
0.08
5
0.06
4
0.06
1
0.05
2
0.10
10
0.08
7
SGM_RVCbinarytwo views0.50
66
0.19
21
0.50
26
0.25
24
0.15
18
0.69
72
0.39
60
0.68
74
0.82
77
0.95
82
0.84
70
1.13
83
0.76
78
1.16
83
0.60
61
0.16
56
0.16
66
0.16
53
0.16
57
0.16
43
0.17
51
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CSANtwo views0.50
66
0.35
74
0.78
57
0.36
76
0.23
57
0.56
63
0.59
81
0.61
57
0.70
67
0.64
67
0.78
69
0.65
64
0.60
70
1.38
88
0.62
63
0.21
78
0.17
70
0.20
72
0.20
72
0.18
60
0.18
60
WCMA_ROBtwo views0.51
69
0.21
31
0.65
47
0.25
24
0.21
45
0.58
65
0.32
42
0.54
34
0.55
46
0.95
82
1.40
87
1.28
87
0.81
81
0.73
45
0.62
63
0.18
72
0.15
63
0.15
47
0.15
51
0.19
63
0.19
66
AnyNet_C32two views0.51
69
0.40
82
1.10
79
0.29
49
0.28
71
0.59
66
0.58
80
0.54
34
0.60
54
0.62
65
0.66
61
0.54
42
0.54
64
0.78
54
1.74
89
0.15
48
0.14
56
0.15
47
0.17
62
0.20
68
0.20
71
SANettwo views0.53
71
0.28
58
0.96
72
0.26
34
0.15
18
0.69
72
0.44
68
0.67
71
1.34
92
0.67
70
0.98
78
0.94
78
0.71
77
0.89
66
0.76
69
0.14
41
0.12
45
0.12
25
0.11
21
0.17
49
0.16
46
SAMSARAtwo views0.56
72
0.39
80
0.80
62
0.60
90
0.46
88
1.00
86
1.23
95
0.67
71
0.68
65
0.71
73
0.54
47
0.89
77
0.57
67
0.81
58
0.62
63
0.19
76
0.22
82
0.18
64
0.18
66
0.27
82
0.25
81
ADCStwo views0.58
73
0.40
82
1.35
86
0.29
49
0.24
60
0.55
62
0.45
70
0.67
71
0.83
79
0.76
77
0.71
64
0.68
70
0.60
70
0.76
48
2.23
93
0.16
56
0.16
66
0.16
53
0.17
62
0.22
73
0.22
74
MeshStereopermissivetwo views0.58
73
0.27
56
0.67
49
0.22
11
0.17
30
0.66
70
0.37
53
0.78
82
0.61
56
1.47
93
1.30
85
1.65
90
0.79
80
1.12
81
0.59
60
0.17
65
0.17
70
0.17
59
0.14
47
0.17
49
0.14
37
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
73
0.34
71
0.84
66
0.39
82
0.31
80
0.59
66
0.47
74
0.80
85
1.25
91
0.92
81
1.09
80
0.79
75
0.82
82
0.85
59
0.76
69
0.21
78
0.18
74
0.22
78
0.18
66
0.27
82
0.35
87
MSMD_ROBtwo views0.60
76
0.33
70
0.61
40
0.30
53
0.25
62
0.86
81
0.35
50
0.55
39
0.67
63
1.10
86
1.49
88
1.76
91
0.97
87
0.88
65
0.49
49
0.23
82
0.21
80
0.27
82
0.27
84
0.25
76
0.24
80
Abc-Nettwo views0.64
77
0.39
80
1.13
81
0.42
83
0.30
78
0.93
85
0.79
86
1.40
92
0.74
72
0.66
69
1.07
79
1.10
82
1.00
88
0.86
61
0.76
69
0.22
81
0.14
56
0.20
72
0.18
66
0.22
73
0.22
74
AnyNet_C01two views0.65
78
0.58
89
2.60
92
0.32
63
0.26
67
0.88
82
0.61
82
0.63
66
0.62
58
0.68
71
0.96
77
0.76
74
0.60
70
0.96
76
1.43
85
0.16
56
0.16
66
0.17
59
0.17
62
0.23
75
0.23
78
DispFullNettwo views0.66
79
0.89
93
1.59
87
0.77
93
1.21
95
0.51
54
0.23
26
0.59
51
0.72
68
0.69
72
0.61
57
0.69
71
0.91
86
0.79
55
0.48
46
0.27
86
0.12
45
0.73
95
0.30
88
0.65
93
0.40
89
NVStereoNet_ROBtwo views0.67
80
0.49
88
0.83
64
0.48
86
0.40
85
0.51
54
0.46
71
0.70
75
0.77
75
0.84
80
1.72
92
1.02
81
0.83
83
1.23
85
0.79
73
0.32
90
0.38
90
0.40
90
0.46
90
0.36
89
0.41
90
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Nwc_Nettwo views0.67
80
0.25
46
1.11
80
0.35
74
0.25
62
0.92
84
0.91
89
1.40
92
0.73
69
0.52
53
0.84
70
0.95
80
1.00
88
1.14
82
2.25
94
0.16
56
0.12
45
0.14
40
0.11
21
0.17
49
0.18
60
SPS-STEREOcopylefttwo views0.69
82
0.61
90
0.98
74
0.52
89
0.57
91
0.74
75
0.50
77
0.78
82
0.62
58
0.95
82
0.86
73
0.94
78
0.70
76
1.01
77
0.87
75
0.58
93
0.51
93
0.50
91
0.50
92
0.55
92
0.58
92
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNNcopylefttwo views0.70
83
0.30
66
0.69
51
0.32
63
0.27
69
0.81
80
0.39
60
0.79
84
0.82
77
1.41
91
1.58
91
1.98
92
1.26
92
1.02
78
0.77
72
0.24
83
0.22
82
0.27
82
0.26
83
0.26
81
0.26
82
MFMNet_retwo views0.72
84
0.76
92
0.99
75
0.62
91
0.70
93
0.77
78
0.67
84
0.75
79
0.83
79
0.78
78
0.86
73
0.69
71
0.78
79
0.71
40
0.61
62
0.66
94
0.59
95
0.61
93
0.58
95
0.68
94
0.71
94
ELAS_RVCcopylefttwo views0.74
85
0.36
76
1.00
76
0.37
80
0.33
81
0.88
82
0.93
91
0.83
86
1.08
88
1.35
89
1.33
86
1.24
85
1.33
93
1.06
79
0.95
76
0.27
86
0.25
86
0.29
85
0.27
84
0.30
87
0.30
84
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAScopylefttwo views0.74
85
0.36
76
0.85
67
0.36
76
0.33
81
1.36
93
0.77
85
0.93
89
0.92
84
1.41
91
1.53
90
1.16
84
1.17
90
0.95
75
1.03
78
0.26
84
0.25
86
0.28
84
0.28
87
0.31
88
0.30
84
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSAtwo views0.78
87
0.48
86
4.68
95
0.34
70
0.28
71
1.12
88
0.46
71
0.62
62
1.03
86
0.73
74
0.89
75
0.60
51
0.59
68
1.61
90
1.16
82
0.14
41
0.11
37
0.15
47
0.15
51
0.21
71
0.19
66
RTStwo views0.78
87
0.48
86
4.68
95
0.34
70
0.28
71
1.12
88
0.46
71
0.62
62
1.03
86
0.73
74
0.89
75
0.60
51
0.59
68
1.61
90
1.16
82
0.14
41
0.11
37
0.15
47
0.15
51
0.21
71
0.19
66
SGM+DAISYtwo views0.87
89
0.66
91
1.30
85
0.51
88
0.60
92
1.03
87
0.84
88
0.76
80
0.73
69
1.39
90
1.51
89
1.31
88
1.22
91
1.11
80
1.08
80
0.57
92
0.53
94
0.51
92
0.51
93
0.54
91
0.61
93
PWCKtwo views1.00
90
1.17
95
1.70
89
0.91
94
0.41
86
1.19
90
0.92
90
1.10
91
1.14
89
1.16
87
1.14
82
1.25
86
0.88
85
1.75
93
1.04
79
0.87
96
0.50
92
0.87
96
0.53
94
0.96
95
0.52
91
MADNet+two views1.01
91
1.16
94
4.72
97
0.70
92
0.47
89
1.24
91
0.96
92
0.97
90
0.89
82
0.65
68
0.77
68
0.87
76
0.85
84
2.09
94
1.68
87
0.38
91
0.39
91
0.31
88
0.27
84
0.43
90
0.39
88
SGM-ForestMtwo views1.36
92
0.28
58
0.79
61
0.26
34
0.16
23
2.26
95
1.00
94
1.42
94
1.46
93
2.38
95
2.05
93
5.95
100
2.66
96
2.95
96
2.46
95
0.17
65
0.18
74
0.18
64
0.18
66
0.15
39
0.18
60
MANEtwo views1.41
93
0.36
76
0.74
56
0.43
84
0.41
86
2.16
94
0.80
87
2.39
97
3.38
96
2.22
94
3.06
97
3.54
96
2.73
97
2.15
95
1.94
91
0.28
89
0.27
88
0.30
87
0.46
90
0.28
85
0.34
86
edge stereotwo views1.51
94
1.17
95
2.75
94
0.96
95
0.91
94
3.15
97
2.60
97
2.06
95
1.53
94
1.22
88
2.06
94
1.32
89
1.82
94
1.63
92
2.15
92
0.68
95
0.63
96
0.70
94
0.70
96
1.04
96
1.04
95
LSMtwo views1.64
95
0.40
82
2.56
91
2.02
96
17.61
102
0.51
54
0.52
78
0.61
57
0.76
73
0.82
79
1.11
81
0.63
62
0.54
64
0.75
47
0.49
49
0.16
56
0.24
85
0.18
64
0.21
74
0.25
76
2.42
97
LE_ROBtwo views1.76
96
0.20
26
2.68
93
0.48
86
0.52
90
0.78
79
0.96
92
0.84
87
6.61
98
7.40
100
2.08
95
2.08
93
4.83
98
1.27
87
3.79
97
0.10
17
0.08
19
0.12
25
0.11
21
0.11
17
0.10
19
MADNet++two views2.26
97
1.80
97
2.06
90
2.13
97
1.97
96
2.61
96
1.79
96
2.38
96
2.16
95
2.75
96
2.65
96
2.38
94
2.43
95
3.17
97
3.21
96
2.17
97
1.95
97
1.94
97
1.63
97
2.06
97
2.01
96
DPSimNet_ROBtwo views4.34
98
4.23
98
6.89
98
3.67
98
3.68
97
4.75
98
5.21
98
2.67
98
3.68
97
5.82
99
3.95
98
5.57
97
6.72
99
3.46
98
4.48
98
4.05
100
2.88
98
4.68
100
3.12
98
3.69
98
3.62
98
DGTPSM_ROBtwo views8.34
99
5.10
99
10.37
101
5.31
99
10.18
98
8.33
99
23.60
101
6.06
99
13.41
99
4.90
97
10.87
99
5.65
98
10.44
100
6.17
99
12.59
99
3.74
98
7.55
99
3.69
98
7.26
101
4.14
99
7.46
99
DPSMNet_ROBtwo views8.40
100
5.11
100
10.49
102
5.58
100
10.25
99
8.34
100
23.62
102
6.07
100
13.45
100
4.93
98
10.88
100
5.66
99
10.44
100
6.24
100
12.64
100
3.98
99
7.61
100
3.76
99
7.30
102
4.20
100
7.51
100
DPSMtwo views11.49
101
9.87
101
10.35
99
11.13
101
11.31
100
19.11
103
27.51
103
13.37
101
14.21
101
10.31
101
11.06
101
10.96
101
11.27
102
11.96
101
13.59
101
6.78
101
8.19
101
6.03
101
7.09
99
7.93
101
7.73
101
DPSM_ROBtwo views11.49
101
9.87
101
10.35
99
11.13
101
11.31
100
19.11
103
27.51
103
13.37
101
14.21
101
10.31
101
11.06
101
10.96
101
11.27
102
11.96
101
13.59
101
6.78
101
8.19
101
6.03
101
7.09
99
7.93
101
7.73
101
MEDIAN_ROBtwo views21.21
103
24.62
104
23.47
104
19.58
103
19.65
103
13.22
101
10.96
99
17.88
103
17.00
103
22.14
104
22.02
104
20.86
103
20.36
104
21.06
103
19.71
103
25.63
104
24.13
104
26.21
104
25.20
104
25.17
104
25.38
104
LSM0two views24.24
104
19.98
103
22.32
103
24.22
104
40.14
105
38.48
105
55.20
105
26.95
105
28.57
105
20.49
103
21.83
103
22.26
104
22.75
105
24.22
104
27.30
105
13.66
103
16.32
103
12.19
103
14.15
103
16.10
103
17.66
103
AVERAGE_ROBtwo views25.43
105
29.06
105
27.24
105
24.63
105
24.20
104
17.73
102
12.61
100
22.29
104
21.39
104
26.79
105
26.16
105
25.20
105
24.64
106
25.07
105
23.53
104
29.96
105
28.40
105
30.60
105
29.58
105
29.72
105
29.84
105
MSMDNettwo views0.21
4