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 views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
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 views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
PMTNettwo views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
XX-TBDtwo views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
TANstereotwo views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
CREStereo++_RVCtwo views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
MEDIAN_ROBtwo views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
AVERAGE_ROBtwo views0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
0.00
1
PWCKtwo views0.01
9
0.02
12
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
PWCDC_ROBbinarytwo views0.01
9
0.01
9
0.02
13
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
PWC_ROBbinarytwo views0.01
9
0.02
12
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
NVstereo2Dtwo views0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
HITNettwo views0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
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
MFN_U_SF_RVCtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
LSM0two views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
LSMtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
RYNettwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.03
19
0.03
21
0.03
23
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.03
22
0.02
14
0.02
14
0.03
24
0.03
20
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
MSC_U_SF_DS_RVCtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
EDNetEfficientorigintwo views0.04
20
0.06
36
0.04
25
0.05
25
0.04
27
0.05
36
0.04
30
0.05
36
0.04
29
0.05
36
0.04
30
0.05
36
0.04
30
0.05
28
0.04
25
0.05
32
0.03
24
0.06
37
0.03
24
0.04
29
0.03
23
NVStereoNet_ROBtwo views0.04
20
0.04
27
0.04
25
0.04
20
0.04
27
0.04
28
0.04
30
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.04
30
0.04
26
0.04
30
0.04
21
0.04
25
0.04
26
0.04
29
0.04
28
0.04
30
0.04
29
0.04
30
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficienttwo views0.04
20
0.05
33
0.04
25
0.04
20
0.03
21
0.04
28
0.03
24
0.04
28
0.03
24
0.04
27
0.03
24
0.04
26
0.03
24
0.04
21
0.03
21
0.05
32
0.03
24
0.05
35
0.03
24
0.04
29
0.03
23
FINETtwo views0.07
23
0.08
38
0.07
38
0.07
28
0.07
39
0.08
38
0.06
37
0.08
41
0.07
39
0.08
39
0.07
39
0.08
38
0.06
39
0.07
34
0.07
33
0.08
39
0.07
38
0.07
39
0.07
39
0.06
37
0.06
38
ADCMidtwo views0.08
24
0.02
12
0.02
13
1.01
111
0.03
21
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.04
21
0.09
37
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
ADCStwo views0.09
25
0.02
12
0.04
25
0.90
100
0.06
38
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.14
54
0.36
100
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
APVNettwo views0.09
25
0.05
33
0.04
25
0.05
25
0.04
27
0.05
36
0.90
116
0.06
37
0.04
29
0.05
36
0.04
30
0.05
36
0.04
30
0.05
28
0.04
25
0.05
32
0.04
29
0.05
35
0.04
30
0.05
36
0.05
36
PVDtwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
RTStwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
RTSCtwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
XQCtwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
SAMSARAtwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
SHDtwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
ADCPNettwo views0.10
27
0.03
23
0.04
25
1.27
125
0.03
21
0.04
28
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.04
27
0.03
24
0.04
26
0.03
24
0.08
37
0.04
25
0.04
26
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
25
0.03
23
MADNet++two views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
MADNet+two views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
RTSAtwo views0.10
27
0.10
41
0.10
43
0.10
30
0.10
47
0.10
42
0.10
44
0.10
43
0.10
44
0.10
43
0.10
45
0.10
43
0.10
46
0.10
41
0.10
42
0.10
42
0.10
47
0.10
43
0.10
49
0.10
43
0.10
46
AnyNet_C01two views0.11
37
0.02
12
0.02
13
1.62
135
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.03
22
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.06
32
0.04
25
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.03
23
ADCLtwo views0.11
37
0.03
23
0.03
22
1.60
133
0.03
21
0.03
23
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
22
0.03
24
0.03
23
0.03
24
0.05
28
0.03
21
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
25
0.03
23
BEATNet_4xtwo views0.11
37
0.03
23
0.03
22
1.60
133
0.03
21
0.03
23
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
22
0.03
24
0.03
23
0.03
24
0.05
28
0.03
21
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
25
0.03
23
ADCReftwo views0.12
40
0.03
23
0.04
25
1.71
136
0.04
27
0.03
23
0.03
24
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.03
24
0.04
26
0.03
24
0.06
32
0.04
25
0.04
26
0.04
29
0.04
28
0.04
30
0.03
25
0.04
30
FADNet_RVCtwo views0.12
40
0.04
27
0.04
25
0.05
25
0.04
27
0.04
28
0.04
30
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.04
30
0.04
26
0.05
35
0.04
21
1.65
151
0.05
32
0.04
29
0.04
28
0.04
30
0.04
29
0.04
30
GwcNetcopylefttwo views0.12
40
0.07
37
0.05
37
0.08
29
0.05
37
0.08
38
1.20
138
0.07
38
0.05
38
0.05
36
0.05
36
0.08
38
0.05
35
0.08
37
0.03
21
0.07
37
0.05
37
0.06
37
0.05
37
0.07
38
0.05
36
FADNettwo views0.12
40
0.05
33
0.04
25
0.04
20
0.04
27
0.04
28
0.04
30
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.04
30
0.04
26
0.05
35
0.04
21
1.66
152
0.06
36
0.04
29
0.04
28
0.04
30
0.04
29
0.04
30
FADNet-RVC-Resampletwo views0.12
40
0.04
27
0.04
25
0.04
20
0.04
27
0.04
28
0.04
30
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.04
30
0.04
26
0.04
30
0.04
21
1.57
148
0.04
26
0.04
29
0.04
28
0.05
37
0.04
29
0.06
38
aanetorigintwo views0.13
45
0.11
51
0.11
55
0.11
39
0.11
60
0.11
52
0.11
55
0.11
52
0.11
57
0.11
53
0.12
58
0.11
52
0.11
56
0.11
50
0.11
52
0.11
51
0.11
58
0.14
57
0.11
59
0.49
88
0.11
57
FADNet-RVCtwo views0.13
45
0.04
27
0.04
25
0.04
20
0.04
27
0.04
28
0.05
36
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.05
36
0.04
26
0.05
35
0.04
21
1.71
153
0.04
26
0.04
29
0.04
28
0.04
30
0.07
38
0.04
30
LRCNet_RVCtwo views0.13
45
0.13
52
0.09
41
0.13
41
0.10
47
0.14
54
0.10
44
0.14
54
0.10
44
0.23
72
0.10
45
0.20
65
0.10
46
0.24
74
0.11
52
0.11
51
0.09
44
0.12
53
0.14
72
0.12
54
0.09
43
ELAScopylefttwo views0.13
45
0.16
57
0.11
55
0.15
47
0.09
42
0.18
61
0.11
55
0.18
61
0.11
57
0.17
59
0.11
56
0.18
61
0.11
56
0.18
59
0.11
52
0.14
57
0.08
39
0.14
57
0.08
43
0.14
57
0.09
43
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVCcopylefttwo views0.14
49
0.16
57
0.10
43
0.15
47
0.10
47
0.18
61
0.11
55
0.19
62
0.11
57
0.19
62
0.12
58
0.18
61
0.11
56
0.19
61
0.12
55
0.14
57
0.08
39
0.14
57
0.09
44
0.15
59
0.09
43
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32two views0.14
49
0.04
27
0.03
22
2.22
141
0.04
27
0.03
23
0.03
24
0.03
24
0.03
24
0.03
22
0.03
24
0.04
26
0.02
14
0.07
34
0.04
25
0.02
14
0.02
14
0.03
24
0.03
24
0.02
14
0.03
23
DRN-Testtwo views0.14
49
0.13
52
0.09
41
0.14
42
0.09
42
0.15
57
0.09
40
0.14
54
0.10
44
0.14
54
0.09
42
0.14
54
0.09
43
0.13
53
0.09
37
0.12
54
0.09
44
0.12
53
0.09
44
0.12
54
0.73
110
HSMtwo views0.14
49
0.16
57
0.12
58
0.17
49
0.12
64
0.17
59
0.11
55
0.17
60
0.11
57
0.17
59
0.12
58
0.17
59
0.12
60
0.17
58
0.12
55
0.16
62
0.11
58
0.16
62
0.11
59
0.16
60
0.12
60
GMStereotwo views0.14
49
0.13
52
0.14
62
0.14
42
0.14
67
0.14
54
0.14
63
0.14
54
0.14
66
0.14
54
0.14
68
0.14
54
0.14
65
0.14
54
0.14
62
0.14
57
0.14
70
0.14
57
0.14
72
0.14
57
0.14
66
SGM_RVCbinarytwo views0.15
54
0.17
60
0.11
55
0.18
50
0.11
60
0.19
64
0.11
55
0.19
62
0.12
62
0.19
62
0.12
58
0.20
65
0.12
60
0.19
61
0.12
55
0.16
62
0.11
58
0.17
64
0.10
49
0.17
61
0.10
46
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LALA_ROBtwo views0.15
54
0.19
62
0.12
58
0.18
50
0.11
60
0.20
66
0.12
61
0.21
66
0.12
62
0.20
65
0.12
58
0.20
65
0.12
60
0.21
69
0.13
59
0.17
64
0.10
47
0.18
71
0.11
59
0.18
64
0.11
57
StereoDRNettwo views0.15
54
0.14
56
0.10
43
0.14
42
0.09
42
0.15
57
0.09
40
0.14
54
0.09
43
0.14
54
0.10
45
0.14
54
0.09
43
0.14
54
0.09
37
0.13
56
0.10
47
0.13
56
0.09
44
0.13
56
0.82
116
ADCP+two views0.15
54
0.04
27
0.04
25
2.20
140
0.04
27
0.04
28
0.04
30
0.04
28
0.04
29
0.04
27
0.05
36
0.04
26
0.04
30
0.08
37
0.04
25
0.04
26
0.04
29
0.04
28
0.04
30
0.04
29
0.04
30
DeepPruner_ROBtwo views0.16
58
0.18
61
0.13
61
0.19
53
0.13
66
0.19
64
0.13
62
0.19
62
0.13
65
0.19
62
0.13
65
0.19
64
0.13
64
0.19
61
0.13
59
0.18
71
0.13
69
0.18
71
0.13
70
0.18
64
0.13
64
DeepPrunerFtwo views0.19
59
0.08
38
0.08
39
2.23
142
0.08
40
0.08
38
0.07
38
0.07
38
0.08
41
0.08
39
0.07
39
0.08
38
0.07
40
0.11
50
0.08
35
0.08
39
0.08
39
0.08
41
0.07
39
0.08
40
0.08
41
BEATNet-Init1two views0.19
59
0.08
38
0.08
39
2.23
142
0.08
40
0.08
38
0.07
38
0.07
38
0.08
41
0.08
39
0.07
39
0.08
38
0.07
40
0.11
50
0.08
35
0.08
39
0.08
39
0.08
41
0.07
39
0.08
40
0.08
41
ACVNettwo views0.20
61
0.19
62
0.14
62
0.20
54
0.14
67
0.20
66
0.96
122
0.21
66
0.14
66
0.20
65
0.13
65
0.21
71
0.14
65
0.20
64
0.14
62
0.17
64
0.12
63
0.17
64
0.12
63
0.17
61
0.12
60
acv_fttwo views0.20
61
0.19
62
0.14
62
0.20
54
0.14
67
0.20
66
0.96
122
0.21
66
0.14
66
0.20
65
0.13
65
0.21
71
0.14
65
0.20
64
0.14
62
0.17
64
0.12
63
0.17
64
0.12
63
0.17
61
0.12
60
iResNettwo views0.20
61
0.23
66
0.18
74
0.24
61
0.18
78
0.24
74
0.20
71
0.24
69
0.18
75
0.23
72
0.17
75
0.23
74
0.18
77
0.23
73
0.18
74
0.22
75
0.16
71
0.21
74
0.16
74
0.21
69
0.16
67
iResNetv2_ROBtwo views0.20
61
0.23
66
0.18
74
0.24
61
0.20
81
0.24
74
0.18
66
0.24
69
0.18
75
0.24
75
0.18
80
0.23
74
0.19
80
0.24
74
0.18
74
0.21
74
0.16
71
0.21
74
0.16
74
0.22
70
0.16
67
SuperBtwo views0.21
65
0.10
41
2.51
157
0.12
40
0.09
42
0.10
42
0.09
40
0.08
41
0.07
39
0.10
43
0.09
42
0.09
42
0.07
40
0.07
34
0.07
33
0.07
37
0.08
39
0.07
39
0.07
39
0.08
40
0.07
40
ac_64two views0.22
66
0.13
52
0.19
76
0.23
60
0.10
47
0.26
81
1.02
127
0.14
54
0.10
44
0.28
80
0.14
68
0.17
59
0.19
80
0.28
82
0.09
37
0.22
75
0.16
71
0.23
78
0.17
80
0.11
52
0.12
60
Syn2CoExtwo views0.25
67
1.31
112
0.74
111
0.92
103
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.03
23
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.87
118
0.75
115
0.02
14
0.02
14
0.02
14
0.02
14
HGLStereotwo views0.28
68
0.29
68
0.22
79
0.36
74
0.22
85
0.36
92
0.21
74
0.36
81
0.21
80
0.42
98
0.21
85
0.36
91
0.22
85
0.36
92
0.21
78
0.34
88
0.21
80
0.34
91
0.21
82
0.34
76
0.21
71
iResNet_ROBtwo views0.28
68
0.32
71
0.24
80
0.32
69
0.25
87
0.32
87
0.24
76
0.32
76
0.24
83
0.33
84
0.24
87
0.35
87
0.24
87
0.33
86
0.24
82
0.31
86
0.24
83
0.32
88
0.24
86
0.32
74
0.24
75
UNettwo views0.29
70
0.90
94
0.10
43
0.14
42
0.10
47
0.14
54
0.10
44
0.91
110
0.69
113
0.14
54
0.11
56
0.14
54
0.11
56
0.14
54
0.10
42
0.12
54
0.09
44
0.12
53
0.09
44
0.88
103
0.76
111
DANettwo views0.30
71
0.30
69
0.30
89
0.30
68
0.30
97
0.30
86
0.30
86
0.30
75
0.30
92
0.30
82
0.30
96
0.30
86
0.30
93
0.30
85
0.30
91
0.30
84
0.30
93
0.30
86
0.30
96
0.30
73
0.30
88
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RAFT + AFFtwo views0.31
72
0.45
81
0.34
93
0.39
76
0.28
89
0.38
95
0.33
88
0.29
74
0.31
93
0.30
82
0.30
96
0.29
85
0.27
90
0.29
84
0.30
91
0.28
82
0.29
89
0.29
85
0.29
95
0.27
72
0.32
90
DN-CSS_ROBtwo views0.31
72
0.35
72
0.28
84
0.35
70
0.28
89
0.34
88
0.27
78
0.34
77
0.25
84
0.35
87
0.27
89
0.36
91
0.26
88
0.34
87
0.28
85
0.35
90
0.28
87
0.34
91
0.28
92
0.34
76
0.27
79
MLCVtwo views0.31
72
0.35
72
0.27
82
0.35
70
0.28
89
0.35
89
0.27
78
0.35
78
0.28
87
0.36
90
0.27
89
0.35
87
0.27
90
0.35
88
0.27
84
0.34
88
0.27
85
0.34
91
0.27
91
0.34
76
0.27
79
StereoDRNet-Refinedtwo views0.33
75
0.39
77
0.26
81
0.39
76
0.26
88
0.40
97
0.26
77
0.40
85
0.26
85
0.39
93
0.26
88
0.39
96
0.26
88
0.39
95
0.26
83
0.37
97
0.25
84
0.37
99
0.25
87
0.37
82
0.37
94
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DGSMNettwo views0.34
76
0.41
80
0.27
82
0.41
80
0.28
89
0.41
99
0.28
81
0.41
87
0.27
86
0.41
96
0.27
89
0.42
100
0.27
90
0.41
97
0.28
85
0.40
100
0.29
89
0.40
103
0.28
92
0.40
84
0.27
79
ETE_ROBtwo views0.35
77
0.35
72
0.35
95
0.35
70
0.35
103
0.35
89
0.35
91
0.35
78
0.35
97
0.35
87
0.35
101
0.35
87
0.35
98
0.35
88
0.35
99
0.35
90
0.35
95
0.35
94
0.35
102
0.35
79
0.35
91
DMCAtwo views0.36
78
0.38
76
0.37
96
0.35
70
0.35
103
0.36
92
0.36
92
0.36
81
0.35
97
0.35
87
0.37
102
0.36
91
0.36
99
0.35
88
0.36
100
0.36
92
0.36
97
0.35
94
0.36
103
0.36
81
0.36
92
XPNet_ROBtwo views0.37
79
0.37
75
0.37
96
0.37
75
0.37
105
0.37
94
0.37
93
0.37
83
0.37
100
0.37
91
0.37
102
0.37
94
0.37
100
0.37
93
0.37
102
0.37
97
0.37
98
0.37
99
0.37
105
0.37
82
0.37
94
PASMtwo views0.39
80
3.06
140
1.36
142
1.58
131
0.09
42
0.11
52
0.11
55
0.11
52
0.11
57
0.09
42
0.09
42
0.11
52
0.09
43
0.09
40
0.09
37
0.11
51
0.11
58
0.11
52
0.09
44
0.11
52
0.11
57
AdaStereotwo views0.40
81
0.40
79
0.40
99
0.40
79
0.40
107
0.40
97
0.40
96
0.40
85
0.40
103
0.40
94
0.40
105
0.40
97
0.40
102
0.40
96
0.40
104
0.40
100
0.40
101
0.40
103
0.40
106
0.40
84
0.40
96
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.
FCDSN-DCtwo views0.41
82
0.59
85
0.64
104
0.54
88
0.33
99
0.50
106
0.37
93
0.42
89
0.40
103
0.61
110
0.43
108
0.50
106
0.49
103
0.38
94
0.32
93
0.28
82
0.23
82
0.26
82
0.22
84
0.35
79
0.28
83
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRStwo views0.41
82
1.49
116
0.32
90
0.42
82
0.32
98
0.41
99
0.32
87
0.41
87
0.33
94
0.41
96
0.32
98
0.41
98
0.32
95
0.41
97
0.32
93
0.39
99
0.28
87
0.39
102
0.28
92
0.40
84
0.28
83
psmorigintwo views0.41
82
0.46
82
0.33
91
0.49
85
0.33
99
0.49
105
0.33
88
0.49
94
0.33
94
0.49
103
0.33
99
0.49
104
0.33
96
0.51
104
0.33
95
0.41
102
0.30
93
0.41
105
0.30
96
0.79
99
0.29
85
UPFNettwo views0.42
85
1.20
109
0.17
70
0.24
61
0.17
75
0.25
76
0.17
65
1.19
130
0.90
122
0.25
76
0.17
75
0.24
77
0.17
74
0.25
76
0.17
70
0.22
75
0.17
76
0.22
76
0.16
74
1.15
117
0.93
119
psm_uptwo views0.43
86
1.19
108
0.17
70
0.25
64
0.18
78
0.25
76
0.19
69
1.26
136
0.91
123
0.26
79
0.17
75
0.25
78
0.17
74
0.25
76
0.17
70
0.22
75
0.17
76
0.23
78
0.16
74
1.18
125
0.99
123
delettwo views0.43
86
1.21
110
0.17
70
0.25
64
0.17
75
0.25
76
0.18
66
1.26
136
0.95
129
0.25
76
0.17
75
0.25
78
0.17
74
0.25
76
0.17
70
0.23
79
0.16
71
0.22
76
0.16
74
1.18
125
0.98
122
MMNettwo views0.44
88
1.24
111
0.17
70
0.25
64
0.17
75
0.25
76
0.18
66
1.26
136
0.93
128
0.25
76
0.17
75
0.25
78
0.18
77
0.25
76
0.17
70
0.23
79
0.16
71
0.23
78
0.16
74
1.20
127
0.99
123
SANettwo views0.50
89
0.50
83
0.50
100
0.50
86
0.50
109
0.50
106
0.50
99
0.50
95
0.50
105
0.50
105
0.50
109
0.50
106
0.50
104
0.50
103
0.50
107
0.50
105
0.50
102
0.50
109
0.50
108
0.50
90
0.50
97
FENettwo views0.54
90
1.52
117
1.19
133
1.41
130
0.23
86
0.35
89
0.23
75
0.35
78
0.23
82
0.34
86
0.23
86
0.35
87
0.23
86
0.35
88
0.23
81
1.40
144
1.07
127
0.32
88
0.23
85
0.33
75
0.23
74
PSMNet_ROBtwo views0.54
90
0.54
84
0.54
101
0.54
88
0.53
111
0.54
109
0.54
101
0.53
97
0.54
107
0.54
106
0.54
111
0.54
108
0.53
106
0.54
106
0.54
108
0.54
107
0.53
103
0.54
110
0.54
109
0.54
91
0.54
98
CFNet-ftpermissivetwo views0.55
92
1.57
118
0.14
62
0.20
54
0.14
67
0.20
66
2.53
158
1.61
144
0.14
66
0.20
65
0.14
68
0.20
65
0.14
65
0.20
64
0.14
62
0.17
64
0.12
63
0.17
64
0.12
63
1.56
133
1.24
139
cf-rtwo views0.66
93
2.17
127
0.12
58
0.18
50
0.12
64
0.18
61
2.70
161
2.60
154
0.12
62
0.18
61
0.12
58
0.18
61
0.12
60
0.18
59
0.12
55
0.15
61
0.11
58
0.15
61
0.11
59
1.81
136
1.74
152
DSFCAtwo views0.66
93
0.73
87
0.78
112
0.65
91
0.65
116
0.64
113
0.64
104
0.65
101
0.63
109
0.64
112
0.64
115
0.64
112
0.64
108
0.65
111
0.65
111
0.65
108
0.65
109
0.65
112
0.65
113
0.66
92
0.64
103
GEStwo views0.66
93
2.34
130
0.29
87
0.41
80
0.29
93
0.41
99
0.29
82
0.42
89
0.29
88
0.40
94
0.41
106
0.41
98
0.30
93
0.51
104
0.29
87
0.32
87
0.29
89
0.32
88
2.46
160
2.49
147
0.30
88
ARAFTtwo views0.68
96
0.81
92
0.63
103
0.74
93
0.60
113
0.78
116
0.62
103
0.77
104
0.66
110
0.74
114
0.63
113
0.75
116
0.62
107
0.83
117
0.60
109
0.70
111
0.55
104
0.70
115
0.60
110
0.78
97
0.55
100
DMCA-RVCcopylefttwo views0.70
97
0.80
89
0.70
108
0.70
92
0.70
120
0.70
114
0.70
108
0.71
103
0.70
114
0.70
113
0.71
120
0.71
115
0.70
112
0.70
112
0.69
115
0.69
110
0.70
112
0.69
113
0.70
117
0.69
94
0.70
107
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.70
97
0.72
86
0.71
110
0.80
96
0.62
115
0.82
120
0.61
102
0.81
109
0.62
108
0.81
118
0.63
113
0.80
118
0.70
112
0.73
113
0.61
110
0.76
112
0.61
107
0.74
116
0.61
111
0.77
96
0.61
101
AFF-stereotwo views0.73
99
0.88
93
0.67
105
0.75
94
0.68
119
0.75
115
0.64
104
0.80
106
0.72
116
0.83
119
0.70
118
0.82
121
0.64
108
0.84
118
0.67
112
0.77
113
0.63
108
0.81
122
0.63
112
0.78
97
0.62
102
GANet-RSSMtwo views0.75
100
1.91
121
0.14
62
0.47
84
0.14
67
0.21
72
3.21
164
2.30
152
0.14
66
0.46
102
0.14
68
0.23
74
0.18
77
0.21
69
0.14
62
0.18
71
0.27
85
0.37
99
0.13
70
2.13
142
2.12
154
GwcNet-RSSMtwo views0.77
101
2.77
137
0.14
62
0.20
54
0.14
67
0.20
66
2.67
160
2.78
157
0.14
66
0.20
65
0.14
68
0.20
65
0.14
65
0.21
69
0.14
62
0.17
64
0.12
63
0.17
64
0.12
63
2.52
148
2.31
156
PSMNet-RSSMtwo views0.77
101
2.76
135
0.14
62
0.20
54
0.14
67
0.20
66
2.66
159
2.79
158
0.14
66
0.21
71
0.14
68
0.21
71
0.14
65
0.20
64
0.14
62
0.17
64
0.12
63
0.17
64
0.12
63
2.52
148
2.31
156
G-Nettwo views0.79
103
0.79
88
0.79
114
0.79
95
0.79
123
0.79
117
0.79
112
0.79
105
0.79
118
0.79
115
0.79
122
0.79
117
0.79
117
0.79
114
0.79
118
0.79
114
0.79
116
0.79
119
0.79
120
0.79
99
0.79
112
hitnet-ftcopylefttwo views0.79
103
2.78
138
0.14
62
0.20
54
0.14
67
0.21
72
2.89
162
2.80
159
0.14
66
0.20
65
0.14
68
0.20
65
0.14
65
0.20
64
0.14
62
0.17
64
0.12
63
0.17
64
0.12
63
2.54
150
2.33
158
CSANtwo views0.80
105
0.80
89
0.80
115
0.80
96
0.80
124
0.80
118
0.80
113
0.80
106
0.80
119
0.80
116
0.80
123
0.80
118
0.80
118
0.80
115
0.80
119
0.80
115
0.80
117
0.80
120
0.80
121
0.80
101
0.80
113
ccnettwo views0.80
105
2.28
129
0.33
91
0.50
86
0.33
99
0.50
106
0.33
88
0.50
95
0.33
94
0.49
103
0.33
99
0.49
104
1.56
147
2.38
153
0.33
95
0.41
102
0.29
89
0.42
106
1.57
149
2.28
144
0.29
85
NaN_ROBtwo views0.80
105
0.80
89
0.80
115
0.80
96
0.80
124
0.80
118
0.80
113
0.80
106
0.80
119
0.80
116
0.80
123
0.80
118
0.80
118
0.80
115
0.80
119
0.80
115
0.80
117
0.80
120
0.80
121
0.80
101
0.80
113
RAFT-Stereopermissivetwo views0.81
108
0.96
98
0.67
105
0.95
106
0.67
117
0.95
125
0.68
106
0.95
116
0.68
111
0.95
124
0.68
116
0.96
126
0.68
110
0.96
123
0.68
113
0.94
123
0.68
110
0.94
127
0.68
115
0.94
107
0.68
105
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
R-Stereo Traintwo views0.81
108
0.96
98
0.67
105
0.95
106
0.67
117
0.95
125
0.68
106
0.95
116
0.68
111
0.95
124
0.68
116
0.96
126
0.68
110
0.96
123
0.68
113
0.94
123
0.68
110
0.94
127
0.68
115
0.94
107
0.68
105
PDISCO_ROBtwo views0.83
110
2.80
139
3.49
161
0.14
42
0.11
60
0.17
59
0.09
40
0.15
59
0.10
44
0.15
58
0.12
58
0.16
58
0.14
65
3.30
161
0.13
59
0.14
57
2.34
156
0.16
62
0.12
63
2.62
151
0.10
46
GEStereo_RVCtwo views0.86
111
4.45
144
0.20
78
0.27
67
0.20
81
0.27
82
0.20
71
0.26
72
0.18
75
5.03
164
0.20
83
0.27
83
0.19
80
0.27
81
0.21
78
0.20
73
0.19
79
0.19
73
4.02
164
0.20
67
0.18
70
CFNet-RSSMtwo views0.91
112
4.89
147
0.34
93
0.44
83
1.07
134
1.62
149
1.40
147
0.91
110
0.35
97
1.60
146
1.39
148
0.64
112
0.34
97
0.44
102
0.33
95
0.41
102
0.35
95
0.75
117
0.30
96
0.41
87
0.29
85
DPSMtwo views0.92
113
0.91
95
0.91
118
0.91
101
0.92
127
0.92
122
0.92
118
0.92
113
0.91
123
0.93
122
0.91
126
0.92
122
0.90
121
0.91
119
0.92
123
0.92
119
0.91
120
0.91
124
0.92
124
0.93
105
0.93
119
DPSM_ROBtwo views0.92
113
0.91
95
0.91
118
0.91
101
0.92
127
0.92
122
0.92
118
0.92
113
0.91
123
0.93
122
0.91
126
0.92
122
0.90
121
0.91
119
0.92
123
0.92
119
0.91
120
0.91
124
0.92
124
0.93
105
0.93
119
pmcnntwo views0.92
113
0.92
97
0.92
120
0.92
103
0.92
127
0.92
122
0.92
118
0.92
113
0.92
127
0.92
121
0.92
128
0.92
122
0.92
123
0.92
121
0.92
123
0.92
119
0.92
122
0.92
126
0.92
124
0.92
104
0.92
118
DGTPSM_ROBtwo views0.93
116
1.00
100
0.92
120
0.94
105
0.96
130
0.91
121
0.92
118
0.91
110
0.96
130
0.91
120
0.96
129
0.93
125
0.92
123
0.94
122
0.92
123
0.92
119
0.92
122
0.90
123
0.92
124
0.94
107
0.91
117
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.95
117
1.17
106
0.78
112
1.18
121
0.71
121
1.16
140
0.75
111
1.09
122
0.80
119
1.10
131
0.75
121
1.17
140
0.74
115
1.17
137
0.80
119
1.13
136
0.73
114
1.17
139
0.77
119
1.16
119
0.72
109
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iRaftStereo_RVCtwo views0.97
118
3.17
141
2.30
155
2.42
148
0.38
106
0.54
109
0.38
95
0.54
98
0.38
101
0.54
106
0.38
104
0.54
108
0.38
101
0.54
106
0.38
103
2.38
155
2.34
156
0.49
107
0.36
103
0.49
88
0.36
92
DPSimNet_ROBtwo views0.97
118
1.18
107
0.81
117
1.10
113
0.91
126
1.02
130
0.82
115
1.04
121
0.91
123
1.03
129
0.86
125
1.28
143
0.82
120
1.03
128
0.89
122
1.17
138
0.81
119
1.02
132
0.82
123
1.08
113
0.81
115
CVANet_RVCtwo views1.00
120
1.00
100
1.00
123
1.00
108
1.00
131
1.00
127
1.00
124
1.00
118
1.00
131
1.00
126
1.00
130
1.00
128
1.00
125
1.00
125
1.00
127
1.00
125
1.00
124
1.00
129
1.00
128
1.00
110
1.00
125
TDLMtwo views1.00
120
1.00
100
1.00
123
1.00
108
1.00
131
1.00
127
1.00
124
1.00
118
1.00
131
1.00
126
1.00
130
1.00
128
1.00
125
1.00
125
1.00
127
1.00
125
1.00
124
1.00
129
1.00
128
1.00
110
1.00
125
GANettwo views1.00
120
1.00
100
1.00
123
1.00
108
1.00
131
1.00
127
1.00
124
1.00
118
1.00
131
1.00
126
1.00
130
1.00
128
1.00
125
1.00
125
1.00
127
1.00
125
1.00
124
1.00
129
1.00
128
1.00
110
1.00
125
FC-DCNNcopylefttwo views1.07
123
1.09
104
0.98
122
0.89
99
0.52
110
1.41
146
0.91
117
1.21
133
1.24
144
1.96
150
2.05
160
1.91
150
1.30
140
1.27
140
1.08
130
0.80
115
0.60
105
0.58
111
0.41
107
0.68
93
0.54
98
DISCOtwo views1.11
124
0.39
77
5.28
166
0.39
76
0.20
81
0.39
96
0.27
78
0.39
84
0.22
81
0.38
92
0.20
83
0.38
95
0.20
83
6.95
166
0.22
80
0.30
84
0.21
80
0.27
84
0.21
82
5.25
161
0.21
71
MSMD_ROBtwo views1.19
125
1.10
105
0.70
108
1.10
113
0.60
113
1.10
133
0.70
108
1.10
123
0.70
114
1.10
131
0.70
118
1.10
134
0.70
112
7.00
167
0.70
116
1.10
130
0.70
112
1.10
133
0.70
117
1.10
114
0.70
107
HCRNettwo views1.22
126
7.11
150
3.00
159
3.55
154
0.33
99
0.29
85
0.14
63
0.19
62
0.15
74
0.33
84
0.29
92
0.25
78
0.14
65
0.22
72
0.33
95
3.64
160
3.00
159
0.76
118
0.32
100
0.18
64
0.13
64
AANet_RVCtwo views1.26
127
0.31
70
4.99
165
5.93
161
0.20
81
0.25
76
0.20
71
0.25
71
0.20
79
0.23
72
0.19
81
0.25
78
0.20
83
0.25
76
0.20
77
5.66
166
4.76
163
0.26
82
0.30
96
0.24
71
0.27
79
MaskLacGwcNet_RVCtwo views1.35
128
1.35
114
1.35
141
1.35
127
1.35
147
1.35
143
1.35
144
1.36
140
1.35
148
1.36
144
1.35
146
1.36
144
1.36
142
1.36
141
1.35
143
1.35
141
1.35
142
1.35
146
1.35
143
1.35
130
1.35
142
CC-Net-ROBtwo views1.36
129
1.33
113
1.33
139
1.36
128
1.38
149
1.36
144
1.33
143
1.37
141
1.34
147
1.35
143
1.36
147
1.38
145
1.34
141
1.38
142
1.38
144
1.35
141
1.38
145
1.33
145
1.35
143
1.43
132
1.34
141
CFNettwo views1.37
130
5.27
148
0.19
76
5.49
160
0.19
80
0.28
83
0.19
69
0.28
73
0.19
78
0.28
80
0.19
81
0.28
84
4.35
161
0.28
82
0.19
76
0.23
79
0.17
76
0.23
78
4.21
166
4.81
158
0.17
69
PS-NSSStwo views1.38
131
1.39
115
1.34
140
1.34
126
1.35
147
1.38
145
1.37
146
1.35
139
1.38
150
1.34
142
1.34
145
1.39
146
1.38
143
1.70
145
1.40
145
1.36
143
1.36
143
1.36
147
1.37
146
1.37
131
1.36
143
RASNettwo views1.49
132
1.65
120
1.45
146
1.38
129
1.43
152
1.47
147
1.36
145
1.38
142
1.36
149
1.39
145
1.60
152
1.45
147
1.45
145
1.51
143
2.21
158
1.53
145
1.36
143
1.36
147
1.36
145
1.66
135
1.36
143
GANetREF_RVCpermissivetwo views1.55
133
1.94
124
1.22
136
1.88
137
1.21
144
1.88
150
1.22
139
1.88
145
1.22
142
1.88
148
1.22
141
1.88
149
1.22
136
1.89
146
1.22
139
1.87
148
1.22
141
1.88
151
1.22
141
1.88
138
1.22
137
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
SPS-STEREOcopylefttwo views1.59
134
1.91
121
1.21
135
1.94
138
1.20
143
2.00
152
1.23
140
1.99
147
1.24
144
2.00
152
1.25
144
2.03
152
1.26
138
2.00
148
1.29
142
1.90
149
1.18
139
1.89
152
1.21
140
1.89
139
1.20
136
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROBtwo views1.60
135
1.59
119
1.70
148
1.59
132
1.59
153
1.61
148
1.61
150
1.60
143
1.60
153
1.62
147
1.59
151
1.60
148
1.60
148
1.60
144
1.59
149
1.59
146
1.60
148
1.59
149
1.59
150
1.59
134
1.59
147
MFMNet_retwo views1.81
136
1.91
121
1.71
149
1.95
139
1.70
155
1.95
151
1.70
152
1.96
146
1.74
155
1.97
151
1.72
154
1.95
151
1.71
150
1.97
147
1.71
153
1.86
147
1.62
149
1.85
150
1.66
152
1.86
137
1.64
148
XX-Stereotwo views2.00
137
2.13
125
1.85
151
2.27
144
1.84
157
2.28
154
1.84
154
2.29
149
1.86
157
2.30
154
1.87
155
2.30
154
1.87
152
2.08
149
1.72
155
2.08
150
1.72
151
2.08
153
1.72
153
2.08
140
1.72
150
EAI-Stereotwo views2.00
137
2.13
125
1.85
151
2.27
144
1.84
157
2.28
154
1.84
154
2.29
149
1.86
157
2.30
154
1.87
155
2.30
154
1.87
152
2.08
149
1.72
155
2.08
150
1.72
151
2.08
153
1.72
153
2.08
140
1.72
150
sCroCo_RVCtwo views2.10
139
2.76
135
1.92
153
2.78
151
1.39
150
2.73
158
1.41
148
2.73
155
1.40
151
2.77
158
1.41
150
2.74
158
1.40
144
2.74
158
1.40
145
2.72
156
1.42
147
2.72
158
1.44
148
2.79
152
1.42
146
Anonymoustwo views2.11
140
2.74
134
1.41
145
2.77
150
1.40
151
2.74
159
1.46
149
2.75
156
1.50
152
2.87
159
1.39
148
2.74
158
1.46
146
2.72
157
1.41
147
2.72
156
1.41
146
2.81
159
1.41
147
3.16
154
1.39
145
FBW_ROBtwo views2.12
141
2.46
131
1.77
150
2.49
149
1.79
156
2.38
157
1.83
153
2.46
153
1.78
156
2.48
157
1.97
157
2.40
157
1.78
151
2.42
154
1.83
157
2.31
153
1.85
153
2.38
157
1.82
155
2.35
146
1.84
153
NCCL2two views2.28
142
2.27
128
2.28
154
2.28
146
2.28
161
2.27
153
2.29
156
2.28
148
2.28
159
2.27
153
2.28
161
2.28
153
2.27
154
2.27
151
2.28
160
2.28
152
2.28
155
2.27
155
2.29
159
2.27
143
2.29
155
Abc-Nettwo views2.32
143
24.75
167
1.14
127
1.17
120
1.17
140
1.11
136
1.15
132
1.17
127
1.21
141
1.08
130
1.16
136
1.12
138
1.14
130
1.09
129
1.17
136
1.09
128
1.16
137
1.17
139
1.17
136
1.16
119
1.11
128
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RPtwo views2.33
144
25.00
168
1.13
126
1.15
117
1.15
136
1.10
133
1.15
132
1.15
124
1.15
135
1.12
136
1.15
133
1.09
132
1.13
128
1.10
131
1.15
133
1.11
135
1.09
130
1.16
135
1.12
132
1.16
119
1.17
133
stereogantwo views2.33
144
24.38
166
1.18
132
1.18
121
1.18
142
1.14
138
1.18
136
1.19
130
1.19
140
1.14
138
1.18
140
1.14
139
1.18
134
1.14
135
1.18
137
1.14
137
1.14
135
1.19
142
1.19
137
1.15
117
1.19
135
NCC-stereotwo views2.36
146
25.52
170
1.17
130
1.15
117
1.17
140
1.11
136
1.11
128
1.15
124
1.16
136
1.10
131
1.16
136
1.10
134
1.15
131
1.14
135
1.13
131
1.09
128
1.11
132
1.15
134
1.16
135
1.17
124
1.17
133
RGCtwo views2.36
146
25.48
169
1.19
133
1.15
117
1.15
136
1.10
133
1.16
134
1.17
127
1.16
136
1.12
136
1.16
136
1.11
137
1.13
128
1.09
129
1.18
137
1.10
130
1.15
136
1.16
135
1.12
132
1.14
116
1.12
130
Anonymous Stereotwo views2.36
146
18.47
156
11.50
168
9.80
165
0.53
111
0.28
83
0.50
99
0.58
99
0.53
106
0.59
109
0.53
110
0.66
114
0.52
105
0.62
108
0.41
105
0.36
92
0.37
98
0.31
87
0.19
81
0.20
67
0.22
73
Nwc_Nettwo views2.37
149
25.95
172
1.15
129
1.14
116
1.15
136
1.08
131
1.14
131
1.17
127
1.16
136
1.14
138
1.15
133
1.08
131
1.15
131
1.11
133
1.14
132
1.10
130
1.11
132
1.16
135
1.09
131
1.16
119
1.15
132
AF-Nettwo views2.37
149
25.71
171
1.17
130
1.13
115
1.15
136
1.15
139
1.18
136
1.19
130
1.16
136
1.10
131
1.15
133
1.10
134
1.18
134
1.12
134
1.15
133
1.10
130
1.10
131
1.17
139
1.15
134
1.16
119
1.12
130
CFNet_RVCtwo views2.38
151
8.71
151
0.38
98
9.33
164
0.42
108
0.56
111
0.42
97
0.60
100
0.38
101
0.62
111
0.42
107
0.56
110
7.29
165
0.62
108
0.42
106
0.53
106
0.37
98
0.49
107
0.34
101
8.30
164
6.87
168
edge stereotwo views2.43
152
27.07
175
1.14
127
1.06
112
1.14
135
1.08
131
1.17
135
1.16
126
1.14
134
1.10
131
1.16
136
1.09
132
1.16
133
1.10
131
1.16
135
1.10
130
1.11
132
1.16
135
1.19
137
1.13
115
1.11
128
FAT-Stereotwo views2.46
153
26.05
173
1.23
137
1.23
124
1.22
145
1.20
141
1.24
141
1.23
135
1.23
143
1.19
140
1.22
141
1.21
142
1.24
137
1.20
139
1.24
140
1.21
140
1.17
138
1.22
143
1.25
142
1.20
127
1.24
139
S-Stereotwo views2.51
154
26.86
174
1.23
137
1.22
123
1.22
145
1.24
142
1.25
142
1.22
134
1.24
144
1.21
141
1.24
143
1.19
141
1.27
139
1.19
138
1.24
140
1.19
139
1.20
140
1.25
144
1.19
137
1.24
129
1.23
138
Anonymous3two views2.55
155
3.26
142
1.65
147
3.28
153
1.63
154
3.24
161
1.68
151
3.27
161
1.66
154
3.28
160
1.67
153
3.25
161
1.66
149
3.27
160
1.64
150
3.26
159
1.65
150
3.30
161
1.65
151
4.95
159
1.65
149
UCFNet_RVCtwo views2.75
156
10.06
155
0.29
87
10.31
168
0.29
93
0.42
102
0.29
82
0.43
92
0.29
88
0.42
98
0.29
92
0.42
100
9.87
168
0.43
99
0.29
87
0.36
92
9.84
166
0.36
96
0.26
88
9.77
168
0.26
76
pcwnet_v2two views2.81
157
9.87
153
0.28
84
10.24
166
0.29
93
0.42
102
0.29
82
0.43
92
0.29
88
0.42
98
0.29
92
0.43
103
9.85
166
0.43
99
0.29
87
0.36
92
11.48
167
0.36
96
0.26
88
9.68
167
0.26
76
CFNet-pseudotwo views2.87
158
10.04
154
0.28
84
10.26
167
0.29
93
0.42
102
0.29
82
0.42
89
0.29
88
0.43
101
0.29
92
0.42
100
9.85
166
0.43
99
0.29
87
0.36
92
12.72
168
0.36
96
0.26
88
9.48
166
0.26
76
CroCo_RVCtwo views3.31
159
2.63
132
1.38
143
3.71
156
1.86
159
4.70
163
1.11
128
4.82
164
2.72
161
5.45
165
1.98
158
4.59
163
2.64
156
2.65
155
6.21
167
4.37
162
1.08
128
5.16
164
2.24
157
4.52
156
2.39
160
sAnonymous2two views3.31
159
2.63
132
1.38
143
3.71
156
1.86
159
4.70
163
1.11
128
4.82
164
2.72
161
5.45