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
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
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784htwo views0.00
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
coex-fttwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
fast-acv-fttwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
CBFPSMtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
iinet-ftwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
Wz-Net-TNSevtwo views0.02
14
0.05
38
0.04
32
0.07
35
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
0.06
43
0.04
33
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
MFN_U_SF_RVCtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
MSC_U_SF_DS_RVCtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
RYNettwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.03
25
0.03
38
0.03
36
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.03
36
0.02
19
0.02
19
0.03
40
0.03
33
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
LSMtwo views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
LSM0two views0.02
14
0.02
12
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
Wz-Net-SNSevtwo views0.03
25
0.09
51
0.07
46
0.09
41
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
0.09
53
0.07
44
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
EDNetEfficientorigintwo views0.04
26
0.06
42
0.04
32
0.05
32
0.04
52
0.05
60
0.04
53
0.05
59
0.04
54
0.05
63
0.04
62
0.05
59
0.04
57
0.05
53
0.04
48
0.05
39
0.03
28
0.06
63
0.03
40
0.04
49
0.03
37
EDNetEfficienttwo views0.04
26
0.05
38
0.04
32
0.04
26
0.03
38
0.04
50
0.03
37
0.04
49
0.03
42
0.04
52
0.03
38
0.04
49
0.03
40
0.04
44
0.03
35
0.05
39
0.03
28
0.05
56
0.03
40
0.04
49
0.03
37
NVStereoNet_ROBtwo views0.04
26
0.04
31
0.04
32
0.04
26
0.04
52
0.04
50
0.04
53
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.04
62
0.04
49
0.04
57
0.04
44
0.04
48
0.04
32
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.04
49
0.04
51
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GASNettwo views0.05
29
0.04
31
0.12
77
0.04
26
0.04
52
0.04
50
0.05
62
0.04
49
0.04
54
0.12
89
0.04
62
0.06
65
0.04
57
0.04
44
0.04
48
0.04
32
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.04
49
0.04
51
WZ-Nettwo views0.05
29
0.50
155
0.10
55
0.12
58
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
0.12
71
0.10
58
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
Wz-Net-LNSevtwo views0.06
31
0.24
97
0.20
122
0.23
106
0.01
9
0.02
18
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
0.23
130
0.21
127
0.02
18
0.01
9
0.01
9
0.01
9
Wz-Net-MNSevtwo views0.06
31
0.54
163
0.10
55
0.12
58
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
0.12
71
0.11
73
0.01
9
0.01
9
0.01
9
0.01
9
AASNettwo views0.06
31
0.08
45
0.08
48
0.08
37
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.05
59
0.06
73
0.06
66
0.06
73
0.05
59
0.06
73
0.06
57
0.05
58
0.08
47
0.08
46
0.08
68
0.05
65
0.06
62
0.05
64
SACVNettwo views0.06
31
0.08
45
0.08
48
0.08
37
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.05
59
0.06
73
0.06
66
0.06
73
0.05
59
0.06
73
0.06
57
0.05
58
0.08
47
0.08
46
0.08
68
0.05
65
0.06
62
0.05
64
AACVNettwo views0.06
31
0.08
45
0.08
48
0.08
37
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.05
59
0.06
73
0.06
66
0.06
73
0.05
59
0.06
73
0.06
57
0.05
58
0.08
47
0.08
46
0.08
68
0.05
65
0.06
62
0.05
64
FINETtwo views0.07
36
0.08
45
0.07
46
0.07
35
0.07
75
0.08
71
0.06
72
0.08
74
0.07
76
0.08
71
0.07
76
0.08
72
0.06
73
0.07
69
0.07
68
0.08
47
0.07
44
0.07
66
0.07
70
0.06
62
0.06
69
FADEtwo views0.07
36
0.06
42
0.02
13
0.09
41
0.10
84
0.03
36
0.03
37
0.05
59
0.03
42
0.04
52
0.03
38
0.05
59
0.03
40
0.04
44
0.03
35
0.15
93
0.10
58
0.17
107
0.13
114
0.11
86
0.11
91
ADCMidtwo views0.08
38
0.02
12
0.02
13
1.01
240
0.03
38
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.04
44
0.09
73
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
xxxcopylefttwo views0.09
39
1.01
199
0.10
55
0.10
44
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.02
20
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.02
21
0.03
33
0.02
19
0.10
55
0.10
58
0.03
34
0.02
20
0.03
39
0.03
37
SepStereotwo views0.09
39
0.09
51
0.10
55
0.09
41
0.09
78
0.09
75
0.09
77
0.10
76
0.08
78
0.10
75
0.09
79
0.09
76
0.09
80
0.09
75
0.08
70
0.09
53
0.08
46
0.09
73
0.08
74
0.09
75
0.08
72
APVNettwo views0.09
39
0.05
38
0.04
32
0.05
32
0.04
52
0.05
60
0.90
269
0.06
64
0.04
54
0.05
63
0.04
62
0.05
59
0.04
57
0.05
53
0.04
48
0.05
39
0.04
33
0.05
56
0.04
50
0.05
59
0.05
64
ADCStwo views0.09
39
0.02
12
0.04
32
0.90
222
0.06
74
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.14
93
0.36
193
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
ttttwo views0.10
43
1.09
205
0.12
77
0.12
58
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.03
33
0.03
35
0.12
71
0.12
84
0.03
34
0.02
20
0.03
39
0.02
19
1111xtwo views0.10
43
1.14
209
0.13
92
0.14
72
0.03
38
0.04
50
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.03
33
0.03
35
0.13
83
0.11
73
0.03
34
0.02
20
0.03
39
0.02
19
AnonymousMtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
222two views0.10
43
0.99
193
0.12
77
0.13
68
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.03
33
0.03
35
0.12
71
0.12
84
0.03
34
0.02
20
0.04
49
0.03
37
test_xeamplepermissivetwo views0.10
43
1.09
205
0.13
92
0.12
58
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.04
49
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.03
33
0.03
35
0.14
86
0.14
104
0.03
34
0.03
40
0.03
39
0.03
37
PVDtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
SHDtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
SAMSARAtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
XQCtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
RTSCtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
RTStwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
RTSAtwo views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
MADNet+two views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
MADNet++two views0.10
43
0.10
53
0.10
55
0.10
44
0.10
84
0.10
76
0.10
82
0.10
76
0.10
82
0.10
75
0.10
83
0.10
78
0.10
84
0.10
77
0.10
78
0.10
55
0.10
58
0.10
74
0.10
82
0.10
76
0.10
79
ADCPNettwo views0.10
43
0.03
27
0.04
32
1.27
309
0.03
38
0.04
50
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.04
52
0.03
38
0.04
49
0.03
40
0.08
72
0.04
48
0.04
32
0.03
28
0.03
34
0.03
40
0.03
39
0.03
37
JetRedtwo views0.11
58
0.12
66
0.11
72
0.11
55
0.11
99
0.11
87
0.14
110
0.11
87
0.11
96
0.12
89
0.11
95
0.11
88
0.11
95
0.11
87
0.11
89
0.11
66
0.16
109
0.11
84
0.11
93
0.11
86
0.11
91
JetBluetwo views0.11
58
0.11
64
0.12
77
0.13
68
0.14
115
0.11
87
0.11
94
0.11
87
0.11
96
0.11
87
0.11
95
0.11
88
0.11
95
0.12
91
0.12
100
0.11
66
0.11
73
0.11
84
0.11
93
0.11
86
0.11
91
xtwo views0.11
58
1.15
211
0.15
108
0.14
72
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.04
52
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.03
33
0.03
35
0.14
86
0.15
107
0.03
34
0.03
40
0.03
39
0.03
37
Wz-Net-LNSev-Reftwo views0.11
58
0.44
138
0.33
163
0.39
145
0.02
20
0.03
36
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.39
184
0.36
174
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
xxxxtwo views0.11
58
1.16
212
0.16
109
0.12
58
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.03
33
0.03
35
0.13
83
0.16
109
0.03
34
0.04
50
0.04
49
0.04
51
BEATNet_4xtwo views0.11
58
0.03
27
0.03
29
1.60
320
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.05
53
0.03
35
0.03
30
0.03
28
0.03
34
0.03
40
0.03
39
0.03
37
ADCLtwo views0.11
58
0.03
27
0.03
29
1.60
320
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.05
53
0.03
35
0.03
30
0.03
28
0.03
34
0.03
40
0.03
39
0.03
37
AnyNet_C01two views0.11
58
0.02
12
0.02
13
1.62
322
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.03
36
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.06
57
0.04
48
0.02
14
0.02
14
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.03
37
GwcNetcopylefttwo views0.12
66
0.07
44
0.05
45
0.08
37
0.05
65
0.08
71
1.20
294
0.07
71
0.05
67
0.05
63
0.05
70
0.08
72
0.05
63
0.08
72
0.03
35
0.07
45
0.05
43
0.06
63
0.05
65
0.07
70
0.05
64
FADNet-RVC-Resampletwo views0.12
66
0.04
31
0.04
32
0.04
26
0.04
52
0.04
50
0.04
53
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.04
62
0.04
49
0.04
57
0.04
44
1.57
355
0.04
32
0.04
33
0.04
46
0.05
65
0.04
49
0.06
69
FADNet_RVCtwo views0.12
66
0.04
31
0.04
32
0.05
32
0.04
52
0.04
50
0.04
53
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.04
62
0.04
49
0.05
63
0.04
44
1.65
359
0.05
39
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.04
49
0.04
51
FADNettwo views0.12
66
0.05
38
0.04
32
0.04
26
0.04
52
0.04
50
0.04
53
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.04
62
0.04
49
0.05
63
0.04
44
1.66
360
0.06
43
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.04
49
0.04
51
ADCReftwo views0.12
66
0.03
27
0.04
32
1.71
323
0.04
52
0.03
36
0.03
37
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.03
38
0.04
49
0.03
40
0.06
57
0.04
48
0.04
32
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.03
39
0.04
51
CIPLGtwo views0.13
71
0.21
87
0.12
77
0.16
85
0.11
99
0.15
97
0.11
94
0.14
91
0.11
96
0.15
97
0.12
102
0.15
101
0.11
95
0.14
93
0.11
89
0.15
93
0.12
84
0.14
91
0.11
93
0.14
94
0.11
91
IPLGtwo views0.13
71
0.20
82
0.14
96
0.15
79
0.11
99
0.14
91
0.11
94
0.14
91
0.11
96
0.14
91
0.11
95
0.14
92
0.11
95
0.14
93
0.11
89
0.15
93
0.12
84
0.14
91
0.11
93
0.14
94
0.11
91
ACREtwo views0.13
71
0.21
87
0.14
96
0.15
79
0.11
99
0.14
91
0.11
94
0.14
91
0.11
96
0.14
91
0.12
102
0.14
92
0.11
95
0.14
93
0.11
89
0.15
93
0.12
84
0.14
91
0.11
93
0.14
94
0.11
91
LRCNet_RVCtwo views0.13
71
0.13
67
0.09
53
0.13
68
0.10
84
0.14
91
0.10
82
0.14
91
0.10
82
0.23
125
0.10
83
0.20
112
0.10
84
0.24
134
0.11
89
0.11
66
0.09
55
0.12
87
0.14
117
0.12
91
0.09
75
aanetorigintwo views0.13
71
0.11
64
0.11
72
0.11
55
0.11
99
0.11
87
0.11
94
0.11
87
0.11
96
0.11
87
0.12
102
0.11
88
0.11
95
0.11
87
0.11
89
0.11
66
0.11
73
0.14
91
0.11
93
0.49
206
0.11
91
FADNet-RVCtwo views0.13
71
0.04
31
0.04
32
0.04
26
0.04
52
0.04
50
0.05
62
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.05
70
0.04
49
0.05
63
0.04
44
1.71
362
0.04
32
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.07
70
0.04
51
ELAScopylefttwo views0.13
71
0.16
72
0.11
72
0.15
79
0.09
78
0.18
107
0.11
94
0.18
107
0.11
96
0.17
104
0.11
95
0.18
108
0.11
95
0.18
107
0.11
89
0.14
86
0.08
46
0.14
91
0.08
74
0.14
94
0.09
75
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmtwo views0.14
78
1.83
287
0.12
77
0.11
55
0.03
38
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.04
54
0.03
36
0.03
38
0.03
38
0.03
40
0.06
57
0.04
48
0.12
71
0.11
73
0.05
56
0.04
50
0.05
59
0.04
51
ProNettwo views0.14
78
0.20
82
0.14
96
0.16
85
0.11
99
0.16
102
0.11
94
0.17
105
0.11
96
0.17
104
0.12
102
0.17
105
0.13
112
0.17
105
0.12
100
0.15
93
0.11
73
0.16
102
0.11
93
0.15
101
0.12
103
IPLGR_Ctwo views0.14
78
0.20
82
0.12
77
0.15
79
0.11
99
0.14
91
0.15
113
0.14
91
0.11
96
0.15
97
0.12
102
0.14
92
0.11
95
0.16
102
0.11
89
0.15
93
0.12
84
0.14
91
0.12
106
0.15
101
0.12
103
MIPNettwo views0.14
78
0.21
87
0.17
113
0.16
85
0.11
99
0.15
97
0.12
106
0.14
91
0.11
96
0.16
101
0.11
95
0.14
92
0.11
95
0.14
93
0.11
89
0.14
86
0.12
84
0.14
91
0.11
93
0.14
94
0.11
91
IPLGRtwo views0.14
78
0.24
97
0.14
96
0.16
85
0.12
111
0.15
97
0.12
106
0.14
91
0.11
96
0.15
97
0.12
102
0.14
92
0.11
95
0.14
93
0.11
89
0.15
93
0.12
84
0.14
91
0.11
93
0.14
94
0.11
91
GMStereopermissivetwo views0.14
78
0.13
67
0.14
96
0.14
72
0.14
115
0.14
91
0.14
110
0.14
91
0.14
115
0.14
91
0.14
117
0.14
92
0.14
114
0.14
93
0.14
109
0.14
86
0.14
104
0.14
91
0.14
117
0.14
94
0.14
111
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AnyNet_C32two views0.14
78
0.04
31
0.03
29
2.22
336
0.04
52
0.03
36
0.03
37
0.03
38
0.03
42
0.03
36
0.03
38
0.04
49
0.02
21
0.07
69
0.04
48
0.02
14
0.02
14
0.03
34
0.03
40
0.02
19
0.03
37
HSMtwo views0.14
78
0.16
72
0.12
77
0.17
91
0.12
111
0.17
105
0.11
94
0.17
105
0.11
96
0.17
104
0.12
102
0.17
105
0.12
108
0.17
105
0.12
100
0.16
101
0.11
73
0.16
102
0.11
93
0.16
104
0.12
103
DRN-Testtwo views0.14
78
0.13
67
0.09
53
0.14
72
0.09
78
0.15
97
0.09
77
0.14
91
0.10
82
0.14
91
0.09
79
0.14
92
0.09
80
0.13
92
0.09
73
0.12
71
0.09
55
0.12
87
0.09
76
0.12
91
0.73
255
ELAS_RVCcopylefttwo views0.14
78
0.16
72
0.10
55
0.15
79
0.10
84
0.18
107
0.11
94
0.19
108
0.11
96
0.19
108
0.12
102
0.18
108
0.11
95
0.19
109
0.12
100
0.14
86
0.08
46
0.14
91
0.09
76
0.15
101
0.09
75
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CoDeXtwo views0.15
88
0.70
169
0.02
13
0.02
14
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.01
9
0.02
19
0.67
250
0.02
14
0.69
238
0.75
255
0.01
9
0.02
19
0.02
19
ICVPtwo views0.15
88
0.53
160
0.11
72
0.16
85
0.11
99
0.16
102
0.11
94
0.16
103
0.11
96
0.16
101
0.11
95
0.16
102
0.11
95
0.16
102
0.11
89
0.16
101
0.11
73
0.16
102
0.11
93
0.16
104
0.11
91
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCP+two views0.15
88
0.04
31
0.04
32
2.20
335
0.04
52
0.04
50
0.04
53
0.04
49
0.04
54
0.04
52
0.05
70
0.04
49
0.04
57
0.08
72
0.04
48
0.04
32
0.04
33
0.04
46
0.04
50
0.04
49
0.04
51
StereoDRNettwo views0.15
88
0.14
71
0.10
55
0.14
72
0.09
78
0.15
97
0.09
77
0.14
91
0.09
81
0.14
91
0.10
83
0.14
92
0.09
80
0.14
93
0.09
73
0.13
83
0.10
58
0.13
90
0.09
76
0.13
93
0.82
265
LALA_ROBtwo views0.15
88
0.19
78
0.12
77
0.18
92
0.11
99
0.20
112
0.12
106
0.21
117
0.12
111
0.20
111
0.12
102
0.20
112
0.12
108
0.21
122
0.13
106
0.17
105
0.10
58
0.18
115
0.11
93
0.18
110
0.11
91
SGM_RVCbinarytwo views0.15
88
0.17
76
0.11
72
0.18
92
0.11
99
0.19
110
0.11
94
0.19
108
0.12
111
0.19
108
0.12
102
0.20
112
0.12
108
0.19
109
0.12
100
0.16
101
0.11
73
0.17
107
0.10
82
0.17
107
0.10
79
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GMStereo_Zeroshotpermissivetwo views0.16
94
0.16
72
0.16
109
0.16
85
0.16
129
0.16
102
0.16
116
0.16
103
0.16
125
0.16
101
0.16
125
0.16
102
0.16
123
0.16
102
0.16
122
0.16
101
0.16
109
0.16
102
0.16
120
0.16
104
0.16
112
qqqtwo views0.16
94
2.01
298
0.12
77
0.15
79
0.04
52
0.06
62
0.05
62
0.06
64
0.04
54
0.06
66
0.03
38
0.06
65
0.03
40
0.06
57
0.03
35
0.12
71
0.14
104
0.04
46
0.04
50
0.03
39
0.03
37
DeepPruner_ROBtwo views0.16
94
0.18
77
0.13
92
0.19
95
0.13
114
0.19
110
0.13
109
0.19
108
0.13
114
0.19
108
0.13
114
0.19
111
0.13
112
0.19
109
0.13
106
0.18
112
0.13
103
0.18
115
0.13
114
0.18
110
0.13
109
11t1two views0.17
97
2.16
303
0.13
92
0.13
68
0.04
52
0.06
62
0.04
53
0.06
64
0.04
54
0.06
66
0.03
38
0.06
65
0.03
40
0.06
57
0.05
58
0.18
112
0.12
84
0.06
63
0.03
40
0.05
59
0.03
37
SFCPSMtwo views0.17
97
0.78
172
0.02
13
0.02
14
0.01
9
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.01
9
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.01
9
0.02
19
0.79
265
0.02
14
0.75
243
0.76
257
0.02
20
0.02
19
0.02
19
BEATNet-Init1two views0.19
99
0.08
45
0.08
48
2.23
337
0.08
76
0.08
71
0.07
75
0.07
71
0.08
78
0.08
71
0.07
76
0.08
72
0.07
77
0.11
87
0.08
70
0.08
47
0.08
46
0.08
68
0.07
70
0.08
72
0.08
72
DeepPrunerFtwo views0.19
99
0.08
45
0.08
48
2.23
337
0.08
76
0.08
71
0.07
75
0.07
71
0.08
78
0.08
71
0.07
76
0.08
72
0.07
77
0.11
87
0.08
70
0.08
47
0.08
46
0.08
68
0.07
70
0.08
72
0.08
72
IGEV_Zeroshot_testtwo views0.20
101
0.19
78
0.40
182
0.30
124
0.17
130
0.22
122
0.17
117
0.21
117
0.17
127
0.20
111
0.17
127
0.21
120
0.18
130
0.21
122
0.17
123
0.20
115
0.16
109
0.20
118
0.16
120
0.20
113
0.17
118
DAStwo views0.20
101
0.20
82
0.20
122
0.20
96
0.20
139
0.20
112
0.20
126
0.20
112
0.20
134
0.20
111
0.20
138
0.20
112
0.20
137
0.20
112
0.20
133
0.20
115
0.20
125
0.20
118
0.20
137
0.20
113
0.20
123
ASD4two views0.20
101
0.20
82
0.20
122
0.20
96
0.20
139
0.20
112
0.20
126
0.20
112
0.20
134
0.20
111
0.20
138
0.20
112
0.20
137
0.20
112
0.20
133
0.20
115
0.20
125
0.20
118
0.20
137
0.20
113
0.20
123
ACVNettwo views0.20
101
0.19
78
0.14
96
0.20
96
0.14
115
0.20
112
0.96
276
0.21
117
0.14
115
0.20
111
0.13
114
0.21
120
0.14
114
0.20
112
0.14
109
0.17
105
0.12
84
0.17
107
0.12
106
0.17
107
0.12
103
acv_fttwo views0.20
101
0.19
78
0.14
96
0.20
96
0.14
115
0.20
112
0.96
276
0.21
117
0.14
115
0.20
111
0.13
114
0.21
120
0.14
114
0.20
112
0.14
109
0.17
105
0.12
84
0.17
107
0.12
106
0.17
107
0.12
103
iResNetv2_ROBtwo views0.20
101
0.23
91
0.18
118
0.24
111
0.20
139
0.24
129
0.18
121
0.24
127
0.18
128
0.24
130
0.18
135
0.23
128
0.19
134
0.24
134
0.18
129
0.21
119
0.16
109
0.21
121
0.16
120
0.22
120
0.16
112
iResNettwo views0.20
101
0.23
91
0.18
118
0.24
111
0.18
135
0.24
129
0.20
126
0.24
127
0.18
128
0.23
125
0.17
127
0.23
128
0.18
130
0.23
130
0.18
129
0.22
121
0.16
109
0.21
121
0.16
120
0.21
118
0.16
112
SuperBtwo views0.21
108
0.10
53
2.51
368
0.12
58
0.09
78
0.10
76
0.09
77
0.08
74
0.07
76
0.10
75
0.09
79
0.09
76
0.07
77
0.07
69
0.07
68
0.07
45
0.08
46
0.07
66
0.07
70
0.08
72
0.07
71
WAO-6two views0.22
109
0.23
91
0.22
126
0.23
106
0.22
146
0.22
122
0.22
136
0.22
121
0.22
138
0.22
122
0.22
144
0.22
125
0.22
142
0.22
126
0.22
138
0.22
121
0.22
130
0.22
126
0.22
141
0.22
120
0.22
127
IMH-64-1two views0.22
109
0.23
91
0.23
128
0.22
104
0.22
146
0.22
122
0.22
136
0.22
121
0.22
138
0.22
122
0.22
144
0.22
125
0.22
142
0.22
126
0.22
138
0.22
121
0.22
130
0.23
130
0.22
141
0.22
120
0.23
129
IMH-64two views0.22
109
0.23
91
0.23
128
0.22
104
0.22
146
0.22
122
0.22
136
0.22
121
0.22
138
0.22
122
0.22
144
0.22
125
0.22
142
0.22
126
0.22
138
0.22
121
0.22
130
0.23
130
0.22
141
0.22
120
0.23
129
ac_64two views0.22
109
0.13
67
0.19
120
0.23
106
0.10
84
0.26
140
1.02
281
0.14
91
0.10
82
0.28
140
0.14
117
0.17
105
0.19
134
0.28
149
0.09
73
0.22
121
0.16
109
0.23
130
0.17
133
0.11
86
0.12
103
ddtwo views0.23
113
0.98
192
0.16
109
0.23
106
0.15
124
0.23
128
0.15
113
0.23
124
0.15
123
0.23
125
0.15
124
0.24
132
0.17
125
0.23
130
0.15
117
0.22
121
0.15
107
0.21
121
0.15
119
0.22
120
0.16
112
dadtwo views0.23
113
1.03
203
0.16
109
0.23
106
0.15
124
0.24
129
0.15
113
0.24
127
0.16
125
0.23
125
0.16
125
0.24
132
0.16
123
0.23
130
0.15
117
0.22
121
0.16
109
0.22
126
0.16
120
0.22
120
0.16
112
MSKI-zero shottwo views0.24
115
0.21
87
0.49
212
0.65
201
0.18
135
0.22
122
0.17
117
0.23
124
0.18
128
0.21
120
0.17
127
0.23
128
0.28
170
0.23
130
0.18
129
0.21
119
0.16
109
0.21
121
0.16
120
0.21
118
0.16
112
UNDER WATER-64two views0.25
116
0.26
99
0.25
136
0.26
120
0.25
156
0.25
133
0.25
145
0.25
130
0.25
147
0.25
131
0.25
157
0.25
135
0.25
149
0.26
145
0.25
150
0.25
139
0.25
136
0.25
136
0.25
154
0.25
128
0.25
139
DualNettwo views0.25
116
3.83
337
0.12
77
0.12
58
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.06
64
0.05
67
0.03
36
0.03
38
0.06
65
0.05
63
0.06
57
0.05
58
0.12
71
0.12
84
0.05
56
0.04
50
0.06
62
0.04
51
Wang Yun; Wang Longguang: ECCV2024. ECCV2024
ffmtwo views0.25
116
3.83
337
0.12
77
0.12
58
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.06
64
0.05
67
0.03
36
0.03
38
0.06
65
0.05
63
0.06
57
0.05
58
0.12
71
0.12
84
0.05
56
0.04
50
0.06
62
0.04
51
ff1two views0.25
116
3.83
337
0.12
77
0.12
58
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.06
64
0.05
67
0.03
36
0.03
38
0.06
65
0.05
63
0.06
57
0.05
58
0.12
71
0.12
84
0.05
56
0.04
50
0.06
62
0.04
51
mmxtwo views0.25
116
3.83
337
0.12
77
0.12
58
0.05
65
0.06
62
0.05
62
0.06
64
0.05
67
0.03
36
0.03
38
0.06
65
0.05
63
0.06
57
0.05
58
0.12
71
0.12
84
0.05
56
0.04
50
0.06
62
0.04
51
MIM_Stereotwo views0.25
116
0.23
91
0.66
229
0.80
215
0.17
130
0.22
122
0.17
117
0.23
124
0.18
128
0.26
138
0.17
127
0.21
120
0.17
125
0.25
136
0.17
123
0.23
130
0.16
109
0.21
121
0.17
133
0.22
120
0.17
118
LoStwo views0.25
116
0.27
100
0.25
136
0.25
114
0.25
156
0.25
133
0.25
145
0.26
134
0.25
147
0.25
131
0.25
157
0.25
135
0.25
149
0.25
136
0.25
150
0.26
140
0.25
136
0.25
136
0.26
160
0.26
129
0.25
139
Syn2CoExtwo views0.25
116
1.31
268
0.74
241
0.92
227
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.03
38
0.02
21
0.02
19
0.02
19
0.87
252
0.75
243
0.02
18
0.02
20
0.02
19
0.02
19
SQANettwo views0.28
124
0.28
102
0.28
145
0.28
122
0.28
166
0.28
144
0.28
159
0.28
136
0.28
166
0.28
140
0.28
170
0.28
145
0.28
170
0.28
149
0.28
160
0.28
145
0.28
149
0.28
145
0.28
170
0.28
134
0.28
162
HGLStereotwo views0.28
124
0.29
104
0.22
126
0.36
137
0.22
146
0.36
164
0.21
132
0.36
153
0.21
137
0.42
193
0.21
143
0.36
163
0.22
142
0.36
165
0.21
136
0.34
159
0.21
127
0.34
167
0.21
139
0.34
148
0.21
125
iResNet_ROBtwo views0.28
124
0.32
107
0.24
134
0.32
130
0.25
156
0.32
158
0.24
143
0.32
143
0.24
144
0.33
151
0.24
153
0.35
159
0.24
147
0.33
159
0.24
145
0.31
154
0.24
135
0.32
153
0.24
151
0.32
140
0.24
138
UNettwo views0.29
127
0.90
182
0.10
55
0.14
72
0.10
84
0.14
91
0.10
82
0.91
253
0.69
256
0.14
91
0.11
95
0.14
92
0.11
95
0.14
93
0.10
78
0.12
71
0.09
55
0.12
87
0.09
76
0.88
241
0.76
260
LoS_RVCtwo views0.30
128
1.14
209
0.25
136
0.25
114
0.25
156
0.26
140
0.25
145
0.25
130
0.25
147
0.25
131
0.25
157
0.26
143
0.26
158
0.26
145
0.25
150
0.26
140
0.26
139
0.25
136
0.25
154
0.26
129
0.26
145
CAStwo views0.30
128
1.17
213
0.25
136
0.25
114
0.25
156
0.26
140
0.25
145
0.25
130
0.26
160
0.25
131
0.25
157
0.25
135
0.25
149
0.25
136
0.25
150
0.26
140
0.26
139
0.26
139
0.25
154
0.26
129
0.25
139
DANettwo views0.30
128
0.30
105
0.30
151
0.30
124
0.30
180
0.30
148
0.30
168
0.30
141
0.30
177
0.30
143
0.30
180
0.30
151
0.30
178
0.30
153
0.30
173
0.30
152
0.30
165
0.30
151
0.30
186
0.30
139
0.30
173
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
tt1two views0.31
131
0.93
189
0.24
134
0.33
132
0.23
150
0.31
151
0.24
143
0.32
143
0.24
144
0.32
149
0.23
147
0.32
155
0.25
149
0.32
155
0.24
145
0.27
143
0.26
139
0.27
143
0.26
160
0.27
132
0.27
150
xxxxx1two views0.31
131
0.91
183
0.23
128
0.31
127
0.23
150
0.31
151
0.23
139
0.33
145
0.25
147
0.31
145
0.24
153
0.33
156
0.25
149
0.32
155
0.24
145
0.28
145
0.28
149
0.28
145
0.28
170
0.29
136
0.27
150
DLNR_Zeroshot_testpermissivetwo views0.31
131
0.28
102
0.47
204
0.79
213
0.24
155
0.30
148
0.26
151
0.30
141
0.24
144
0.32
149
0.23
147
0.31
153
0.24
147
0.30
153
0.23
143
0.29
151
0.26
139
0.29
149
0.24
151
0.33
144
0.23
129
tt_lltwo views0.31
131
0.91
183
0.23
128
0.31
127
0.23
150
0.31
151
0.23
139
0.33
145
0.25
147
0.31
145
0.24
153
0.33
156
0.25
149
0.32
155
0.24
145
0.28
145
0.28
149
0.28
145
0.28
170
0.29
136
0.27
150
fftwo views0.31
131
0.91
183
0.23
128
0.31
127
0.23
150
0.31
151
0.23
139
0.33
145
0.25
147
0.31
145
0.24
153
0.33
156
0.25
149
0.32
155
0.24
145
0.28
145
0.28
149
0.28
145
0.28
170
0.29
136
0.27
150
RAFT + AFFtwo views0.31
131
0.45
140
0.34
170
0.39
145
0.28
166
0.38
170
0.33
178
0.29
139
0.31
179
0.30
143
0.30
180
0.29
150
0.27
165
0.29
152
0.30
173
0.28
145
0.29
158
0.29
149
0.29
179
0.27
132
0.32
182
MLCVtwo views0.31
131
0.35
108
0.27
142
0.35
133
0.28
166
0.35
161
0.27
154
0.35
149
0.28
166
0.36
157
0.27
165
0.35
159
0.27
165
0.35
161
0.27
156
0.34
159
0.27
144
0.34
167
0.27
166
0.34
148
0.27
150
DN-CSS_ROBtwo views0.31
131
0.35
108
0.28
145
0.35
133
0.28
166
0.34
159
0.27
154
0.34
148
0.25
147
0.35
154
0.27
165
0.36
163
0.26
158
0.34
160
0.28
160
0.35
165
0.28
149
0.34
167
0.28
170
0.34
148
0.27
150
Any-RAFTtwo views0.32
139
0.36
111
0.27
142
0.36
137
0.27
163
0.36
164
0.27
154
0.36
153
0.27
163
0.36
157
0.27
165
0.36
163
0.27
165
0.36
165
0.28
160
0.36
168
0.28
149
0.36
180
0.28
170
0.36
163
0.28
162
StereoDRNet-Refinedtwo views0.33
140
0.39
121
0.26
141
0.39
145
0.26
162
0.40
177
0.26
151
0.40
169
0.26
160
0.39
167
0.26
162
0.39
174
0.26
158
0.39
177
0.26
155
0.37
172
0.25
136
0.37
182
0.25
154
0.37
165
0.37
194
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5wtwo views0.34
141
0.42
137
0.31
156
0.39
145
0.30
180
0.38
170
0.30
168
0.40
169
0.29
168
0.40
171
0.37
200
0.41
189
0.34
189
0.38
170
0.30
173
0.34
159
0.27
144
0.34
167
0.26
160
0.34
148
0.26
145
CSP-Nettwo views0.34
141
1.29
266
1.19
276
1.36
314
0.02
20
0.02
18
0.02
19
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.02
19
0.02
19
1.26
325
1.21
327
0.03
34
0.09
76
0.02
19
0.09
75
iRaft-Stereo_20wtwo views0.34
141
0.41
130
0.31
156
0.39
145
0.29
172
0.40
177
0.32
173
0.41
181
0.32
182
0.38
162
0.30
180
0.39
174
0.30
178
0.38
170
0.32
177
0.35
165
0.27
144
0.34
167
0.27
166
0.34
148
0.29
166
DGSMNettwo views0.34
141
0.41
130
0.27
142
0.41
165
0.28
166
0.41
191
0.28
159
0.41
181
0.27
163
0.41
182
0.27
165
0.42
205
0.27
165
0.41
192
0.28
160
0.40
186
0.29
158
0.40
195
0.28
170
0.40
180
0.27
150
CASnettwo views0.35
145
0.51
158
0.44
195
0.32
130
0.31
184
0.24
129
0.34
187
0.36
153
0.25
147
0.31
145
0.37
200
0.30
151
0.33
186
0.25
136
0.45
221
0.37
172
0.37
176
0.33
160
0.35
201
0.34
148
0.37
194
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IGEV-Stereopermissivetwo views0.35
145
0.44
138
0.45
197
0.49
186
0.30
180
0.37
167
0.30
168
0.36
153
0.30
177
0.36
157
0.29
172
0.36
163
0.29
174
0.36
165
0.30
173
0.46
207
0.39
185
0.32
153
0.24
151
0.32
140
0.25
139
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ETE_ROBtwo views0.35
145
0.35
108
0.35
173
0.35
133
0.35
204
0.35
161
0.35
189
0.35
149
0.35
193
0.35
154
0.35
196
0.35
159
0.35
191
0.35
161
0.35
192
0.35
165
0.35
172
0.35
175
0.35
201
0.35
159
0.35
190
RAFT-Testtwo views0.36
148
0.37
112
0.33
163
0.41
165
0.32
187
0.41
191
0.32
173
0.41
181
0.32
182
0.41
182
0.32
184
0.41
189
0.32
183
0.41
192
0.33
180
0.37
172
0.29
158
0.37
182
0.29
179
0.38
171
0.31
178
DMCAtwo views0.36
148
0.38
114
0.37
175
0.35
133
0.35
204
0.36
164
0.36
191
0.36
153
0.35
193
0.35
154
0.37
200
0.36
163
0.36
192
0.35
161
0.36
193
0.36
168
0.36
174
0.35
175
0.36
204
0.36
163
0.36
191
ACVNet-DCAtwo views0.37
150
1.00
194
0.30
151
0.40
157
0.29
172
0.40
177
0.29
164
0.40
169
0.29
168
0.40
171
0.29
172
0.40
180
0.29
174
0.39
177
0.28
160
0.33
156
0.32
168
0.33
160
0.32
195
0.33
144
0.32
182
1test111two views0.37
150
1.02
201
0.30
151
0.39
145
0.29
172
0.40
177
0.28
159
0.39
165
0.29
168
0.39
167
0.29
172
0.39
174
0.28
170
0.40
180
0.29
166
0.33
156
0.32
168
0.33
160
0.31
191
0.32
140
0.31
178
cc1two views0.37
150
1.02
201
0.30
151
0.39
145
0.29
172
0.40
177
0.28
159
0.39
165
0.29
168
0.39
167
0.29
172
0.39
174
0.28
170
0.40
180
0.29
166
0.33
156
0.32
168
0.33
160
0.31
191
0.32
140
0.31
178
EKT-Stereotwo views0.37
150
0.40
123
0.44
195
1.07
243
0.29
172
0.34
159
0.31
172
0.36
153
0.29
168
0.38
162
0.31
183
0.37
168
0.30
178
0.36
165
0.29
166
0.34
159
0.28
149
0.39
192
0.30
186
0.37
165
0.30
173
GMOStereotwo views0.37
150
0.45
140
0.23
128
0.30
124
0.37
206
0.41
191
0.36
191
0.41
181
0.35
193
0.43
197
0.36
197
0.41
189
0.40
201
0.41
192
0.36
193
0.34
159
0.22
130
0.47
224
0.37
207
0.39
177
0.33
185
XPNet_ROBtwo views0.37
150
0.37
112
0.37
175
0.37
140
0.37
206
0.37
167
0.37
195
0.37
159
0.37
199
0.37
161
0.37
200
0.37
168
0.37
194
0.37
169
0.37
199
0.37
172
0.37
176
0.37
182
0.37
207
0.37
165
0.37
194
WAO-8two views0.38
156
0.38
114
0.38
177
0.38
141
0.38
211
0.38
170
0.38
200
0.38
161
0.38
201
0.38
162
0.38
205
0.38
170
0.38
196
0.38
170
0.38
200
0.38
179
0.38
180
0.38
188
0.37
207
0.38
171
0.38
198
WAO-7two views0.38
156
0.38
114
0.38
177
0.38
141
0.38
211
0.38
170
0.38
200
0.38
161
0.38
201
0.38
162
0.38
205
0.38
170
0.38
196
0.38
170
0.38
200
0.38
179
0.38
180
0.38
188
0.38
213
0.38
171
0.38
198
xx1two views0.38
156
1.03
203
0.31
156
0.40
157
0.31
184
0.41
191
0.28
159
0.40
169
0.29
168
0.40
171
0.29
172
0.40
180
0.29
174
0.40
180
0.29
166
0.34
159
0.33
171
0.34
167
0.32
195
0.34
148
0.32
182
Venustwo views0.38
156
0.38
114
0.38
177
0.38
141
0.38
211
0.37
167
0.38
200
0.37
159
0.37
199
0.41
182
0.37
200
0.39
174
0.37
194
0.38
170
0.38
200
0.37
172
0.38
180
0.38
188
0.37
207
0.37
165
0.38
198
IMHtwo views0.38
156
0.38
114
0.38
177
0.38
141
0.38
211
0.38
170
0.38
200
0.38
161
0.38
201
0.42
193
0.38
205
0.40
180
0.38
196
0.38
170
0.38
200
0.38
179
0.38
180
0.39
192
0.38
213
0.38
171
0.38
198
HanzoNettwo views0.39
161
0.38
114
0.40
182
0.39
145
0.41
222
0.38
170
0.38
200
0.38
161
0.38
201
0.39
167
0.39
209
0.38
170
0.38
196
0.39
177
0.40
206
0.38
179
0.38
180
0.40
195
0.38
213
0.38
171
0.40
202
CEStwo views0.39
161
0.47
146
0.36
174
0.36
137
0.37
206
0.45
213
0.35
189
0.35
149
0.40
207
0.36
157
0.44
224
0.47
214
0.36
192
0.44
206
0.36
193
0.37
172
0.39
185
0.44
217
0.35
201
0.37
165
0.36
191
PASMtwo views0.39
161
3.06
327
1.36
338
1.58
318
0.09
78
0.11
87
0.11
94
0.11
87
0.11
96
0.09
74
0.09
79
0.11
88
0.09
80
0.09
75
0.09
73
0.11
66
0.11
73
0.11
84
0.09
76
0.11
86
0.11
91
knoymoustwo views0.40
164
0.40
123
0.40
182
0.40
157
0.40
216
0.40
177
0.40
206
0.40
169
0.40
207
0.40
171
0.40
210
0.40
180
0.40
201
0.40
180
0.40
206
0.40
186
0.40
187
0.40
195
0.40
216
0.40
180
0.40
202
anonymousatwo views0.40
164
0.40
123
0.40
182
0.40
157
0.40
216
0.40
177
0.40
206
0.40
169
0.40
207
0.40
171
0.40
210
0.40
180
0.40
201
0.40
180
0.40
206
0.40
186
0.40
187
0.40
195
0.40
216
0.40
180
0.40
202
riskmintwo views0.40
164
0.40
123
0.40
182
0.40
157
0.40
216
0.40
177
0.40
206
0.40
169
0.40
207
0.40
171
0.40
210
0.40
180
0.40
201
0.40
180
0.40
206
0.40
186
0.40
187
0.40
195
0.40
216
0.40
180
0.40
202
Anonymous_2two views0.40
164
0.40
123
0.40
182
0.40
157
0.40
216
0.40
177
0.40
206
0.40
169
0.40
207
0.40
171
0.40
210
0.40
180
0.40
201
0.40
180
0.40
206
0.40
186
0.40
187
0.40
195
0.40
216
0.40
180
0.40
202
Anonymous_1two views0.40
164
0.40
123
0.40
182
0.40
157
0.40
216
0.40
177
0.40
206
0.40
169
0.40
207
0.40
171
0.40
210
0.40
180
0.40
201
0.40
180
0.40
206
0.40
186
0.40
187
0.40
195
0.40
216
0.40
180
0.40
202
AdaStereotwo views0.40
164
0.40
123
0.40
182
0.40
157
0.40
216
0.40
177
0.40
206
0.40
169
0.40
207
0.40
171
0.40
210
0.40
180
0.40
201
0.40
180
0.40
206
0.40
186
0.40
187
0.40
195
0.40
216
0.40
180
0.40
202
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.
GwcNet-ADLtwo views0.41
170
0.41
130
0.41
190
0.41
165
0.41
222
0.41
191
0.41
212
0.41
181
0.41
216
0.41
182
0.41
216
0.41
189
0.41
211
0.41
192
0.41
213
0.41
193
0.41
196
0.41
206
0.41
222
0.41
188
0.41
209
PSMNet-ADLtwo views0.41
170
0.41
130
0.41
190
0.41
165
0.41
222
0.41
191
0.41
212
0.41
181
0.41
216
0.41
182
0.41
216
0.41
189
0.41
211
0.41
192
0.41
213
0.41
193
0.41
196
0.41
206
0.41
222
0.41
188
0.41
209
GANet-ADLtwo views0.41
170
0.41
130
0.41
190
0.41
165
0.41
222
0.41
191
0.41
212
0.41
181
0.41
216
0.41
182
0.41
216
0.41
189
0.41
211
0.41
192
0.41
213
0.41
193
0.41
196
0.41
206
0.41
222
0.41
188
0.41
209
ADLNet2two views0.41
170
0.41
130
0.41
190
0.41
165
0.41
222
0.41
191
0.41
212
0.41
181
0.41
216
0.41
182
0.41
216
0.41
189
0.41
211
0.41
192
0.41
213
0.41
193
0.41
196
0.41
206
0.41
222
0.41
188
0.41
209
ADLNettwo views0.41
170
0.41
130
0.41
190
0.41
165
0.41
222
0.41
191
0.41
212
0.41
181
0.41
216
0.41
182
0.41
216
0.41
189
0.41
211
0.41
192
0.41
213
0.41
193
0.41
196
0.41
206
0.41
222
0.41
188
0.41
209
FCDSN-DCtwo views0.41
170
0.59
166
0.64
226
0.54
193
0.33
196
0.50
230
0.37
195
0.42
197
0.40
207
0.61
237
0.43
223
0.50
231
0.49
230
0.38
170
0.32
177
0.28
145
0.23
134
0.26
139
0.22
141
0.35
159
0.28
162
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigintwo views0.41
170
0.46
142
0.33
163
0.49
186
0.33
196
0.49
224
0.33
178
0.49
211
0.33
185
0.49
215
0.33
187
0.49
221
0.33
186
0.51
228
0.33
180
0.41
193
0.30
165
0.41
206
0.30
186
0.79
231
0.29
166
Gwc-CoAtRStwo views0.41
170
1.49
274
0.32
159
0.42
173
0.32
187
0.41
191
0.32
173
0.41
181
0.33
185
0.41
182
0.32
184
0.41
189
0.32
183
0.41
192
0.32
177
0.39
184
0.28
149
0.39
192
0.28
170
0.40
180
0.28
162
UPFNettwo views0.42
178
1.20
217
0.17
113
0.24
111
0.17
130
0.25
133
0.17
117
1.19
277
0.90
274
0.25
131
0.17
127
0.24
132
0.17
125
0.25
136
0.17
123
0.22
121
0.17
121
0.22
126
0.16
120
1.15
261
0.93
273
psmgtwo views0.43
179
1.91
290
0.92
256
1.91
327
0.02
20
0.02
18
0.03
37
0.02
19
0.02
20
0.02
19
0.02
19
0.02
19
0.02
21
0.03
33
0.02
19
1.97
350
1.44
341
0.04
46
0.03
40
0.02
19
0.03
37
delettwo views0.43
179
1.21
263
0.17
113
0.25
114
0.17
130
0.25
133
0.18
121
1.26
329
0.95
281
0.25
131
0.17
127
0.25
135
0.17
125
0.25
136
0.17
123
0.23
130
0.16
109
0.22
126
0.16
120
1.18
269
0.98
276
psm_uptwo views0.43
179
1.19
216
0.17
113
0.25
114
0.18
135
0.25
133
0.19
124
1.26
329
0.91
275
0.26
138
0.17
127
0.25
135
0.17
125
0.25
136
0.17
123
0.22
121
0.17
121
0.23
130
0.16
120
1.18
269
0.99
277
MMNettwo views0.44
182
1.24
265
0.17
113
0.25
114
0.17
130
0.25
133
0.18
121
1.26
329
0.93
280
0.25
131
0.17
127
0.25
135
0.18
130
0.25
136
0.17
123
0.23
130
0.16
109
0.23
130
0.16
120
1.20
272
0.99
277
TorneroNet-64two views0.45
183
0.27
100
0.30
151
0.58
197
0.27
163
0.70
247
0.30
168
0.28
136
0.73
263
0.73
249
0.28
170
0.71
246
0.66
247
0.75
251
0.27
156
0.27
143
0.29
158
0.37
182
0.75
266
0.28
134
0.30
173
otakutwo views0.46
184
0.46
142
0.46
199
0.46
176
0.46
230
0.46
214
0.46
220
0.46
201
0.46
221
0.46
201
0.46
227
0.46
209
0.46
218
0.46
209
0.46
222
0.46
207
0.46
201
0.46
220
0.46
229
0.46
195
0.46
215
Deantwo views0.46
184
0.46
142
0.46
199
0.46
176
0.46
230
0.46
214
0.46
220
0.46
201
0.46
221
0.47
206
0.46
227
0.46
209
0.46
218
0.46
209
0.46
222
0.46
207
0.46
201
0.46
220
0.46
229
0.46
195
0.46
215
ACVNet_1two views0.46
184
0.47
146
0.46
199
0.46
176
0.46
230
0.46
214
0.46
220
0.46
201
0.47
224
0.46
201
0.46
227
0.46
209
0.46
218
0.46
209
0.46
222
0.46
207
0.46
201
0.47
224
0.46
229
0.46
195
0.46
215
ACVNet-4btwo views0.46
184
0.46
142
0.46
199
0.46
176
0.46
230
0.46
214
0.46
220
0.46
201
0.46
221
0.46
201
0.46
227
0.46
209
0.46
218
0.47
212
0.46
222
0.46
207
0.46
201
0.46
220
0.46
229
0.46
195
0.46
215
PMLtwo views0.46
184
1.36
271
0.29
147
0.58
197
0.30
180
0.57
240
0.29
164
0.57
226
0.29
168
0.57
233
0.29
172
0.57
238
0.29
174
0.56
233
0.29
166
0.52
223
0.30
165
0.53
241
0.31
191
0.53
214
0.30
173
Ntrotwo views0.47
189
0.47
146
0.46
199
0.46
176
0.46
230
0.47
218
0.47
225
0.46
201
0.47
224
0.46
201
0.46
227
0.47
214
0.46
218
0.47
212
0.47
226
0.47
212
0.46
201
0.46
220
0.46
229
0.46
195
0.46
215
HaxPigtwo views0.47
189
0.47
146
0.47
204
0.49
186
0.47
235
0.47
218
0.47
225
0.47
206
0.47
224
0.47
206
0.47
233
0.47
214
0.47
225
0.47
212
0.47
226
0.47
212
0.47
207
0.47
224
0.47
235
0.47
201
0.48
223
UNDER WATERtwo views0.47
189
0.47
146
0.47
204
0.47
181
0.47
235
0.47
218
0.47
225
0.47
206
0.47
224
0.47
206
0.47
233
0.47
214
0.46
218
0.47
212
0.47
226
0.47
212
0.47
207
0.47
224
0.46
229
0.47
201
0.47
220
LVEtwo views0.47
189
0.47
146
0.47
204
0.47
181
0.49
240
0.47
218
0.47
225
0.47
206
0.49
231
0.47
206
0.47
233
0.47
214
0.46
218
0.47
212
0.47
226
0.47
212
0.47
207
0.48
232
0.47
235
0.47
201
0.47
220
SPstereotwo views0.47
189
0.38
114
0.51
216
0.56
195
0.31
184
0.67
245
0.44
218
0.55
224
0.31
179
0.61
237
0.44
224
0.46
209
0.52
235
0.67
243
0.42
219
0.48
216
0.40
187
0.47
224
0.36
204
0.53
214
0.33
185
RainbowNettwo views0.48
194
0.48
152
0.48
209
0.48
184
0.48
237
0.48
222
0.48
230
0.48
209
0.48
229
0.48
210
0.48
236
0.48
219
0.48
226
0.48
217
0.48
231
0.48
216
0.48
211
0.48
232
0.48
238
0.48
204
0.48
223
notakertwo views0.48
194
0.49
153
0.48
209
0.48
184
0.48
237
0.48
222
0.48
230
0.48
209
0.49
231
0.48
210
0.48
236
0.48
219
0.48
226
0.48
217
0.48
231
0.48
216
0.48
211
0.48
232
0.48
238
0.48
204
0.49
226
LL-Strereo2two views0.48
194
1.73
285
0.51
216
0.59
199
0.34
202
0.42
207
0.33
178
0.40
169
0.31
179
0.42
193
0.33
187
0.42
205
0.31
182
0.44
206
0.39
205
0.60
228
0.51
218
0.44
217
0.33
198
0.44
194
0.33
185
ACVNet_2two views0.49
197
0.49
153
0.49
212
0.49
186
0.49
240
0.49
224
0.49
233
0.49
211
0.49
231
0.49
215
0.49
239
0.49
221
0.49
230
0.49
223
0.49
234
0.49
219
0.49
213
0.49
235
0.49
240
0.49
206
0.49
226
SANettwo views0.50
198
0.50
155
0.50
214
0.50
190
0.50
243
0.50
230
0.50
235
0.50
217
0.50
234
0.50
224
0.50
241
0.50
231
0.50
233
0.50
227
0.50
235
0.50
221
0.50
217
0.50
238
0.50
241
0.50
210
0.50
229
Selective-IGEVtwo views0.51
199
0.55
165
0.45
197
0.69
204
0.45
229
0.61
242
0.45
219
0.50
217
0.40
207
0.56
232
0.44
224
0.55
235
0.40
201
0.72
247
0.67
250
0.59
227
0.46
201
0.45
219
0.34
199
0.46
195
0.37
194
RCA-Stereotwo views0.51
199
3.22
331
0.34
170
0.44
174
0.34
202
0.44
212
0.34
187
0.43
199
0.34
192
0.43
197
0.34
193
0.44
208
0.33
186
0.43
204
0.33
180
0.38
179
0.29
158
0.38
188
0.29
179
0.38
171
0.29
166
FENettwo views0.54
201
1.52
275
1.19
276
1.41
317
0.23
150
0.35
161
0.23
139
0.35
149
0.23
143
0.34
153
0.23
147
0.35
159
0.23
146
0.35
161
0.23
143
1.40
334
1.07
262
0.32
153
0.23
146
0.33
144
0.23
129
PSMNet_ROBtwo views0.54
201
0.54
163
0.54
218
0.54
193
0.53
247
0.54
235
0.54
238
0.53
222
0.54
239
0.54
229
0.54
247
0.54
233
0.53
237
0.54
230
0.54
239
0.54
225
0.53
220
0.54
242
0.54
242
0.54
216
0.54
232
CFNet-ftpermissivetwo views0.55
203
1.57
276
0.14
96
0.20
96
0.14
115
0.20
112
2.53
371
1.61
338
0.14
115
0.20
111
0.14
117
0.20
112
0.14
114
0.20
112
0.14
109
0.17
105
0.12
84
0.17
107
0.12
106
1.56
329
1.24
344
CASStwo views0.57
204
0.89
180
0.56
219
0.57
196
0.56
249
0.56
237
0.56
239
0.56
225
0.53
237
0.57
233
0.57
250
0.59
239
0.48
226
0.56
233
0.57
241
0.55
226
0.56
223
0.47
224
0.56
244
0.62
217
0.56
237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
whm_ethtwo views0.63
205
1.48
273
0.47
204
0.71
208
0.48
237
0.71
249
0.48
230
0.71
237
0.48
229
0.71
246
0.48
236
0.71
246
0.48
226
0.72
247
0.48
231
0.71
237
0.47
207
0.71
251
0.47
235
0.71
225
0.47
220
anonymitytwo views0.63
205
0.69
168
0.56
219
0.71
208
0.56
249
0.71
249
0.56
239
0.71
237
0.56
240
0.72
247
0.56
249
0.71
246
0.56
239
0.71
246
0.58
242
0.68
232
0.55
221
0.68
247
0.55
243
0.68
220
0.54
232
CRFU-Nettwo views0.65
207
1.67
280
1.22
326
1.96
330
0.27
163
0.41
191
0.27
154
0.41
181
0.27
163
0.40
171
0.26
162
0.41
189
0.27
165
0.40
180
0.27
156
1.80
344
1.62
346
0.34
167
0.23
146
0.33
144
0.23
129
LMCR-Stereopermissivemany views0.65
207
0.63
167
0.65
228
0.65
201
0.65
259
0.66
244
0.63
245
0.58
228
0.65
249
0.63
240
0.64
256
0.65
243
0.65
245
0.66
241
0.66
249
0.66
230
0.64
231
0.65
245
0.67
258
0.68
220
0.73
255
KSHMRtwo views0.66
209
0.50
155
0.48
209
1.15
252
0.52
245
0.49
224
0.51
237
0.49
211
0.71
261
0.67
243
0.50
241
1.16
289
1.11
278
0.66
241
0.52
238
0.49
219
0.49
213
0.51
239
0.66
255
0.50
210
1.14
291
TorneroNettwo views0.66
209
0.53
160
0.50
214
0.50
190
0.64
258
1.06
276
0.70
255
0.50
217
0.51
236
0.49
215
0.69
263
0.49
221
0.50
233
0.48
217
1.15
289
0.71
237
0.49
213
1.14
286
1.08
284
0.49
206
0.49
226
GEStwo views0.66
209
2.34
308
0.29
147
0.41
165
0.29
172
0.41
191
0.29
164
0.42
197
0.29
168
0.40
171
0.41
216
0.41
189
0.30
178
0.51
228
0.29
166
0.32
155
0.29
158
0.32
153
2.46
374
2.49
347
0.30
173
cf-rtwo views0.66
209
2.17
304
0.12
77
0.18
92
0.12
111
0.18
107
2.70
374
2.60
360
0.12
111
0.18
107
0.12
102
0.18
108
0.12
108
0.18
107
0.12
100
0.15
93
0.11
73
0.15
101
0.11
93
1.81
333
1.74
365
DSFCAtwo views0.66
209
0.73
171
0.78
245
0.65
201
0.65
259
0.64
243
0.64
246
0.65
233
0.63
248
0.64
241
0.64
256
0.64
241
0.64
243
0.65
240
0.65
247
0.65
229
0.65
232
0.65
245
0.65
253
0.66
218
0.64
243
ssnet_v2two views0.68
214
1.96
297
1.25
330
0.29
123
0.20
139
0.30
148
0.20
126
0.29
139
0.22
138
1.50
340
0.20
138
0.31
153
0.20
137
0.27
147
0.22
138
0.24
135
1.49
342
0.26
139
0.18
135
3.90
359
0.19
122
ARAFTtwo views0.68
214
0.81
177
0.63
225
0.74
211
0.60
251
0.78
254
0.62
244
0.77
242
0.66
251
0.74
253
0.63
254
0.75
252
0.62
242
0.83
256
0.60
244
0.70
236
0.55
221
0.70
250
0.60
249
0.78
229
0.55
236
NINENettwo views0.69
216
3.87
341
1.20
279
1.98
331
0.05
65
0.40
177
0.04
53
0.40
169
0.05
67
0.41
182
0.04
62
0.41
189
0.05
63
0.40
180
0.05
58
1.79
343
1.56
344
0.34
167
0.22
141
0.34
148
0.23
129
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.70
217
0.72
170
0.71
237
0.80
215
0.62
257
0.82
258
0.61
243
0.81
247
0.62
247
0.81
257
0.63
254
0.80
257
0.70
253
0.73
249
0.61
246
0.76
240
0.61
228
0.74
254
0.61
251
0.77
228
0.61
239
DMCA-RVCcopylefttwo views0.70
217
0.80
174
0.70
234
0.70
206
0.70
266
0.70
247
0.70
255
0.71
237
0.70
258
0.70
245
0.71
266
0.71
246
0.70
253
0.70
245
0.69
258
0.69
233
0.70
239
0.69
248
0.70
262
0.69
223
0.70
250
HHtwo views0.71
219
2.54
311
0.74
241
1.10
245
0.32
187
0.41
191
0.37
195
0.69
235
0.78
266
0.73
249
0.90
278
0.75
252
1.00
271
0.84
257
0.69
258
0.69
233
0.40
187
0.35
175
0.26
160
0.35
159
0.26
145
HanStereotwo views0.71
219
2.54
311
0.74
241
1.10
245
0.32
187
0.41
191
0.37
195
0.69
235
0.78
266
0.73
249
0.90
278
0.75
252
1.00
271
0.84
257
0.69
258
0.69
233
0.40
187
0.35
175
0.26
160
0.35
159
0.26
145
ktntwo views0.72
221
0.53
160
1.08
267
1.14
250
0.51
244
1.22
336
1.36
348
0.51
221
0.59
242
0.51
225
0.51
244
0.69
245
1.20
289
0.67
243
0.51
237
0.51
222
0.49
213
0.58
243
0.66
255
0.52
212
0.53
231
CroCo-Stereocopylefttwo views0.73
222
1.22
264
0.25
136
1.22
306
0.25
156
1.22
336
0.25
145
1.22
326
0.25
147
1.22
333
0.25
157
1.22
338
0.25
149
1.22
337
0.25
150
1.22
324
0.26
139
1.21
341
0.25
154
1.22
319
0.25
139
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AFF-stereotwo views0.73
222
0.88
179
0.67
231
0.75
212
0.68
265
0.75
251
0.64
246
0.80
244
0.72
262
0.83
258
0.70
264
0.82
260
0.64
243
0.84
257
0.67
250
0.77
241
0.63
229
0.81
263
0.63
252
0.78
229
0.62
241
GANet-RSSMtwo views0.75
224
1.91
290
0.14
96
0.47
181
0.14
115
0.21
120
3.21
379
2.30
357
0.14
115
0.46
201
0.14
117
0.23
128
0.18
130
0.21
122
0.14
109
0.18
112
0.27
144
0.37
182
0.13
114
2.13
341
2.12
367
CroCo-Stereo Lap2two views0.77
225
1.29
266
0.29
147
1.27
309
0.29
172
1.27
339
0.26
151
1.26
329
0.26
160
1.26
334
0.26
162
1.27
339
0.26
158
1.26
338
0.27
156
1.27
326
0.27
144
1.27
344
0.27
166
1.27
321
0.27
150
PSMNet-RSSMtwo views0.77
225
2.76
320
0.14
96
0.20
96
0.14
115
0.20
112
2.66
372
2.79
364
0.14
115
0.21
120
0.14
117
0.21
120
0.14
114
0.20
112
0.14
109
0.17
105
0.12
84
0.17
107
0.12
106
2.52
348
2.31
369
GwcNet-RSSMtwo views0.77
225
2.77
322
0.14
96
0.20
96
0.14
115
0.20
112
2.67
373
2.78
363
0.14
115
0.20
111
0.14
117
0.20
112
0.14
114
0.21
122
0.14
109
0.17
105
0.12
84
0.17
107
0.12
106
2.52
348
2.31
369
4D-IteraStereotwo views0.78
228
3.13
328
0.89
251
0.69
204
0.32
187
0.40
177
0.32
173
0.76
241
0.97
283
0.52
227
0.65
258
0.89
264
0.32
183
0.76
252
0.98
278
0.83
248
0.94
257
0.35
175
0.27
166
0.70
224
0.89
270
hitnet-ftcopylefttwo views0.79
229
2.78
323
0.14
96
0.20
96
0.14
115
0.21
120
2.89
375
2.80
365
0.14
115
0.20
111
0.14
117
0.20
112
0.14
114
0.20
112
0.14
109
0.17
105
0.12
84
0.17
107
0.12
106
2.54
350
2.33
371
G-Nettwo views0.79
229
0.79
173
0.79
247
0.79
213
0.79
274
0.79
255
0.79
262
0.79
243
0.79
269
0.79
254
0.79
273
0.79
256
0.79
261
0.79
253
0.79
265
0.79
242
0.79
245
0.79
259
0.79
269
0.79
231
0.79
261
UDGtwo views0.80
231
2.21
305
0.60
222
0.91
224
0.60
251
0.90
264
0.58
241
0.88
251
0.60
243
0.90
260
0.60
251
0.88
262
0.60
241
0.90
264
0.58
242
0.86
251
0.60
224
0.84
266
0.59
248
0.84
239
0.61
239
ccnettwo views0.80
231
2.28
307
0.33
163
0.50
190
0.33
196
0.50
230
0.33
178
0.50
217
0.33
185
0.49
215
0.33
187
0.49
221
1.56
350
2.38
360
0.33
180
0.41
193
0.29
158
0.42
215
1.57
357
2.28
343
0.29
166
NaN_ROBtwo views0.80
231
0.80
174
0.80
248
0.80
215
0.80
276
0.80
256
0.80
264
0.80
244
0.80
270
0.80
255
0.80
274
0.80
257
0.80
262
0.80
254
0.80
267
0.80
243
0.80
248
0.80
261
0.80
270
0.80
234
0.80
262
CSANtwo views0.80
231
0.80
174
0.80
248
0.80
215
0.80
276
0.80
256
0.80
264
0.80
244
0.80
270
0.80
255
0.80
274
0.80
257
0.80
262
0.80
254
0.80
267
0.80
243
0.80
248
0.80
261
0.80
270
0.80
234
0.80
262
BSDual-CNNtwo views0.81
235
1.91
290
0.92
256
4.48
362
0.02
20
0.42
207
0.06
72
0.41
181
0.02
20
0.48
210
0.03
38
0.02
19
0.02
21
0.03
33
0.02
19
1.97
350
4.19
369
0.33
160
0.23
146
0.34
148
0.27
150
DDUNettwo views0.81
235
2.45
309
0.57
221
0.90
222
0.60
251
0.88
261
0.59
242
0.90
252
0.60
243
0.88
259
0.60
251
0.90
265
0.58
240
0.88
261
0.60
244
0.84
250
0.60
224
0.86
268
0.57
245
0.86
240
0.60
238
R-Stereo Traintwo views0.81
235
0.96
190
0.67
231
0.95
231
0.67
263
0.95
269
0.68
251
0.95
261
0.68
253
0.95
268
0.68
261
0.96
272
0.68
250
0.96
272
0.68
254
0.94
259
0.68
234
0.94
274
0.68
259
0.94
250
0.68
248
RAFT-Stereopermissivetwo views0.81
235
0.96
190
0.67
231
0.95
231
0.67
263
0.95
269
0.68
251
0.95
261
0.68
253
0.95
268
0.68
261
0.96
272
0.68
250
0.96
272
0.68
254
0.94
259
0.68
234
0.94
274
0.68
259
0.94
250
0.68
248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
gwcnet-sptwo views0.82
239
1.72
281
1.48
344
0.39
145
0.15
124
0.31
151
0.21
132
0.20
112
0.25
147
1.61
342
0.23
147
0.28
145
0.26
158
0.20
112
0.15
117
0.24
135
1.33
332
0.32
153
0.16
120
6.75
381
0.23
129
scenettwo views0.82
239
1.72
281
1.48
344
0.39
145
0.15
124
0.31
151
0.21
132
0.20
112
0.25
147
1.61
342
0.23
147
0.28
145
0.26
158
0.20
112
0.15
117
0.24
135
1.33
332
0.32
153
0.16
120
6.75
381
0.23
129
ssnettwo views0.82
239
1.72
281
1.48
344
0.39
145
0.15
124
0.31
151
0.21
132
0.20
112
0.25
147
1.61
342
0.23
147
0.28
145
0.26
158
0.20
112
0.15
117
0.24
135
1.33
332
0.32
153
0.16
120
6.75
381
0.23
129
STTRV1_RVCtwo views0.82
239
1.60
278
0.70
234
1.01
240
0.60
251
1.07
279
0.69
254
1.01
266
0.60
243
0.72
247
0.55
248
1.02
277
0.68
250
1.03
277
0.67
250
0.89
253
0.63
229
0.92
272
0.57
245
0.90
243
0.65
244
BUStwo views0.83
243
1.91
290
0.92
256
4.48
362
0.02
20
0.40
177
0.04
53
0.41
181
0.02
20
0.48
210
0.03
38
0.41
189
0.05
63
0.03
33
0.05
58
1.97
350
4.19
369
0.33
160
0.23
146
0.34
148
0.27
150
PDISCO_ROBtwo views0.83
243
2.80
324
3.49
373
0.14
72
0.11
99
0.17
105
0.09
77
0.15
102
0.10
82
0.15
97
0.12
102
0.16
102
0.14
114
3.30
371
0.13
106
0.14
86
2.34
361
0.16
102
0.12
106
2.62
351
0.10
79
DCREtwo views0.84
245
1.89
289
0.77
244
0.94
229
0.72
269
0.88
261
0.73
258
0.87
249
0.78
266
0.90
260
0.71
266
0.88
262
0.67
249
0.88
261
0.73
262
0.81
246
0.68
234
0.81
263
0.70
262
0.82
238
0.70
250
iGMRVCtwo views0.84
245
2.85
325
0.72
238
0.72
210
0.73
270
0.77
252
0.79
262
0.73
240
0.74
265
0.73
249
0.72
268
0.73
250
0.76
259
0.73
249
0.73
262
0.72
239
0.73
241
0.73
253
0.72
265
0.73
227
0.72
253
GEStereo_RVCtwo views0.86
247
4.45
345
0.20
122
0.27
121
0.20
139
0.27
143
0.20
126
0.26
134
0.18
128
5.03
385
0.20
138
0.27
144
0.19
134
0.27
147
0.21
136
0.20
115
0.19
124
0.19
117
4.02
386
0.20
113
0.18
121
Selective-RAFT-Errortwo views0.88
248
0.84
178
0.98
261
0.86
220
0.97
288
0.88
261
0.95
275
0.84
248
0.99
285
0.92
263
0.82
276
0.84
261
0.98
270
0.87
260
0.97
277
0.81
246
0.83
251
0.79
259
0.82
273
0.79
231
0.85
267
IERtwo views0.88
248
7.04
357
2.23
362
2.75
349
0.28
166
0.43
211
0.25
145
0.39
165
0.25
147
0.41
182
0.27
165
0.39
174
0.25
149
0.40
180
0.28
160
0.37
172
0.28
149
0.37
182
0.25
154
0.37
165
0.25
139
Selective-RAFTtwo views0.89
250
0.89
180
0.72
238
1.16
257
0.78
273
1.06
276
0.82
266
0.87
249
0.97
283
1.00
270
0.91
280
0.90
265
1.00
271
0.89
263
0.93
276
0.83
248
0.83
251
0.82
265
0.82
273
0.81
237
0.82
265
CFNet-RSSMtwo views0.91
251
4.89
350
0.34
170
0.44
174
1.07
294
1.62
348
1.40
354
0.91
253
0.35
193
1.60
341
1.39
353
0.64
241
0.34
189
0.44
206
0.33
180
0.41
193
0.35
172
0.75
255
0.30
186
0.41
188
0.29
166
ToySttwo views0.92
252
2.11
299
0.90
253
0.95
231
0.79
274
0.99
271
0.78
261
0.94
260
0.81
273
0.94
267
0.78
272
0.95
271
0.77
260
0.94
268
0.86
270
0.91
254
0.79
245
0.85
267
0.77
267
0.89
242
0.73
255
DPSM_ROBtwo views0.92
252
0.91
183
0.91
254
0.91
224
0.92
284
0.92
266
0.92
271
0.92
256
0.91
275
0.93
265
0.91
280
0.92
267
0.90
265
0.91
265
0.92
272
0.92
255
0.91
253
0.91
270
0.92
276
0.93
248
0.93
273
DPSMtwo views0.92
252
0.91
183
0.91
254
0.91
224
0.92
284
0.92
266
0.92
271
0.92
256
0.91
275
0.93
265
0.91
280
0.92
267
0.90
265
0.91
265
0.92
272
0.92
255
0.91
253
0.91
270
0.92
276
0.93
248
0.93
273
pmcnntwo views0.92
252
0.92
188
0.92
256
0.92
227
0.92
284
0.92
266
0.92
271
0.92
256
0.92
279
0.92
263
0.92
283
0.92
267
0.92
267
0.92
267
0.92
272
0.92
255
0.92
255
0.92
272
0.92
276
0.92
247
0.92
272
error versiontwo views0.93
256
4.47
346
2.35
365
1.99
332
0.37
206
0.41
191
0.36
191
0.41
181
0.35
193
0.43
197
0.36
197
0.41
189
0.40
201
0.41
192
0.36
193
1.87
346
2.16
357
0.47
224
0.37
207
0.39
177
0.33
185
test_1two views0.93
256
4.47
346
2.35
365
1.99
332
0.37
206
0.41
191
0.36
191
0.41
181
0.35
193
0.43
197
0.36
197
0.41
189
0.40
201
0.41
192
0.36
193
1.87
346
2.16
357
0.47
224
0.37
207
0.39
177
0.33
185
DGTPSM_ROBtwo views0.93
256
1.00
194
0.92
256
0.94
229
0.96
287
0.91
265
0.92
271
0.91
253
0.96
282
0.91
262
0.96
284
0.93
270
0.92
267
0.94
268
0.92
272
0.92
255
0.92
255
0.90
269
0.92
276
0.94
250
0.91
271
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.95
259
1.17
213
0.78
245
1.18
259
0.71
267
1.16
289
0.75
260
1.09
269
0.80
270
1.10
277
0.75
271
1.17
290
0.74
257
1.17
289
0.80
267
1.13
274
0.73
241
1.17
292
0.77
267
1.16
263
0.72
253
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iRaftStereo_RVCtwo views0.97
260
3.17
330
2.30
364
2.42
344
0.38
211
0.54
235
0.38
200
0.54
223
0.38
201
0.54
229
0.38
205
0.54
233
0.38
196
0.54
230
0.38
200
2.38
360
2.34
361
0.49
235
0.36
204
0.49
206
0.36
191
DPSimNet_ROBtwo views0.97
260
1.18
215
0.81
250
1.10
245
0.91
283
1.02
275
0.82
266
1.04
267
0.91
275
1.03
274
0.86
277
1.28
340
0.82
264
1.03
277
0.89
271
1.17
276
0.81
250
1.02
283
0.82
273
1.08
257
0.81
264
test-3two views0.98
262
4.13
342
1.85
357
1.85
324
0.61
256
0.69
246
0.37
195
0.63
232
0.61
246
0.66
242
0.51
244
0.73
250
0.44
216
0.57
235
0.54
239
1.68
341
1.81
355
0.40
195
0.43
228
0.66
218
0.50
229
GANettwo views1.00
263
1.00
194
1.00
263
1.00
237
1.00
289
1.00
272
1.00
278
1.00
263
1.00
286
1.00
270
1.00
285
1.00
274
1.00
271
1.00
274
1.00
280
1.00
261
1.00
258
1.00
280
1.00
280
1.00
253
1.00
279
TDLMtwo views1.00
263
1.00
194
1.00
263
1.00
237
1.00
289
1.00
272
1.00
278
1.00
263
1.00
286
1.00
270
1.00
285
1.00
274
1.00
271
1.00
274
1.00
280
1.00
261
1.00
258
1.00
280
1.00
280
1.00
253
1.00
279
CVANet_RVCtwo views1.00
263
1.00
194
1.00
263
1.00
237
1.00
289
1.00
272
1.00
278
1.00
263
1.00
286
1.00
270
1.00
285
1.00
274
1.00
271
1.00
274
1.00
280
1.00
261
1.00
258
1.00
280
1.00
280
1.00
253
1.00
279
LL-Strereotwo views1.01
266
5.06
352
1.63
347
0.70
206
1.43
359
0.56
237
0.46
220
0.57
226
0.50
234
0.57
233
0.50
241
1.58
345
0.49
230
0.59
236
0.50
235
1.64
340
0.52
219
0.51
239
1.37
348
0.52
212
0.45
214
GLC_STEREOtwo views1.07
267
1.01
199
1.06
266
1.07
243
1.05
293
1.06
276
1.08
283
1.08
268
1.05
290
1.07
275
1.06
288
1.08
279
1.05
277
1.06
279
1.10
284
1.07
265
1.09
268
1.05
284
1.05
283
1.06
256
1.12
287
FC-DCNNcopylefttwo views1.07
267
1.09
205
0.98
261
0.89
221
0.52
245
1.41
345
0.91
270
1.21
325
1.24
348
1.96
349
2.05
373
1.91
349
1.30
342
1.27
339
1.08
283
0.80
243
0.60
224
0.58
243
0.41
222
0.68
220
0.54
232
hknettwo views1.10
269
1.85
288
3.49
373
4.48
362
0.02
20
0.42
207
0.06
72
0.41
181
0.02
20
0.48
210
0.03
38
0.41
189
0.03
40
0.42
203
0.03
35
4.39
373
4.19
369
0.33
160
0.23
146
0.34
148
0.27
150
test_xeample3two views1.10
269
1.81
286
0.61
223
0.84
219
0.49
240
0.77
252
0.66
249
0.92
256
1.40
357
0.68
244
0.46
227
0.78
255
0.54
238
1.72
345
1.48
354
1.34
330
1.52
343
1.35
346
1.67
361
1.33
322
1.55
357
DISCOtwo views1.11
271
0.39
121
5.28
380
0.39
145
0.20
139
0.39
176
0.27
154
0.39
165
0.22
138
0.38
162
0.20
138
0.38
170
0.20
137
6.95
393
0.22
138
0.30
152
0.21
127
0.27
143
0.21
139
5.25
374
0.21
125
AEACVtwo views1.12
272
0.52
159
3.12
371
3.24
355
0.86
278
0.53
234
0.49
233
0.60
230
0.47
224
0.53
228
0.49
239
0.55
235
0.45
217
0.55
232
0.47
226
3.01
365
3.88
367
0.71
251
0.60
249
0.80
234
0.48
223
MSMD_ROBtwo views1.19
273
1.10
208
0.70
234
1.10
245
0.60
251
1.10
282
0.70
255
1.10
270
0.70
258
1.10
277
0.70
264
1.10
283
0.70
253
7.00
394
0.70
261
1.10
268
0.70
239
1.10
285
0.70
262
1.10
258
0.70
250
DisPMtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
CrosDoStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
PFNet+two views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
LCNettwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
HHNettwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
Patchmatch Stereo++two views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNettwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
STrans-v2two views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
TransformOpticalFlowtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
OMP-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
IIG-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
NF-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
OCTAStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
PSM-softLosstwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
KMStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
NRIStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
PSM-adaLosstwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
PSM-AADtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
FTStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
ROB_FTStereo_v2two views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
ROB_FTStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
Consistency-Rafttwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
KYRafttwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
HUI-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
ASMatchtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
DeepStereo_LLtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
DEmStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
SST-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
THIR-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
RAFT_R40two views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
DRafttwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
PFNettwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
GrayStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
RE-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
Pruner-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
TVStereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
DeepStereo_RVCtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
RAFT-RH_RVCtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
IRAFT_RVCtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
RAFT-345two views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
iRAFTtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
CRE-IMPtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
GMM-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
RAFT-IKPtwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
Prome-Stereotwo views1.20
274
1.20
217
1.20
279
1.20
261
1.20
304
1.20
290
1.20
294
1.20
280
1.20
300
1.20
287
1.20
297
1.20
292
1.20
289
1.20
291
1.20
296
1.20
278
1.20
281
1.20
296
1.20
295
1.20
272
1.20
296
HCRNettwo views1.22
319
7.11
358
3.00
370
3.55
358
0.33
196
0.29
147
0.14
110
0.19
108
0.15
123
0.33
151
0.29
172
0.25
135
0.14
114
0.22
126
0.33
180
3.64
369
3.00
364
0.76
257
0.32
195
0.18
110
0.13
109
HBP-ISPtwo views1.24
320
1.72
281
1.65
348
1.15
252
0.76
272
1.40
344
0.88
268
1.67
342
1.02
289
1.69
346
1.38
352
1.69
347
1.21
335
1.87
346
1.21
341
1.05
264
0.79
245
0.97
278
0.80
270
1.19
271
0.75
259
AANet_RVCtwo views1.26
321
0.31
106
4.99
379
5.93
371
0.20
139
0.25
133
0.20
126
0.25
130
0.20
134
0.23
125
0.19
136
0.25
135
0.20
137
0.25
136
0.20
133
5.66
380
4.76
372
0.26
139
0.30
186
0.24
127
0.27
150
11ttwo views1.27
322
2.70
318
1.34
332
1.32
311
0.89
279
1.30
340
1.34
346
1.64
339
0.57
241
1.45
339
0.72
268
1.05
278
1.29
341
1.07
280
1.29
346
1.49
335
1.02
261
0.97
278
1.15
288
1.48
326
1.31
347
MaskLacGwcNet_RVCtwo views1.35
323
1.35
270
1.35
334
1.35
313
1.35
353
1.35
341
1.35
347
1.36
334
1.35
353
1.36
337
1.35
349
1.36
341
1.36
344
1.36
340
1.35
348
1.35
331
1.35
335
1.35
346
1.35
345
1.35
323
1.35
350
CC-Net-ROBtwo views1.36
324
1.33
269
1.33
331
1.36
314
1.38
356
1.36
342
1.33
345
1.37
335
1.34
351
1.35
336
1.36
350
1.38
342
1.34
343
1.38
341
1.38
350
1.35
331
1.38
338
1.33
345
1.35
345
1.43
325
1.34
349
CFNettwo views1.37
325
5.27
353
0.19
120
5.49
368
0.19
138
0.28
144
0.19
124
0.28
136
0.19
133
0.28
140
0.19
136
0.28
145
4.35
379
0.28
149
0.19
132
0.23
130
0.17
121
0.23
130
4.21
388
4.81
370
0.17
118
PS-NSSStwo views1.38
326
1.39
272
1.34
332
1.34
312
1.35
353
1.38
343
1.37
353
1.35
333
1.38
356
1.34
335
1.34
348
1.39
343
1.38
346
1.70
344
1.40
351
1.36
333
1.36
336
1.36
348
1.37
348
1.37
324
1.36
351
RASNettwo views1.49
327
1.65
279
1.45
343
1.38
316
1.43
359
1.47
346
1.36
348
1.38
336
1.36
354
1.39
338
1.60
360
1.45
344
1.45
348
1.51
342
2.21
368
1.53
338
1.36
336
1.36
348
1.36
347
1.66
331
1.36
351
GANetREF_RVCpermissivetwo views1.55
328
1.94
296
1.22
326
1.88
325
1.21
350
1.88
352
1.22
340
1.88
343
1.22
346
1.88
347
1.22
343
1.88
348
1.22
336
1.89
347
1.22
342
1.87
346
1.22
328
1.88
355
1.22
341
1.88
335
1.22
342
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
329
1.91
290
1.21
325
1.94
328
1.20
304
2.00
354
1.23
341
1.99
346
1.24
348
2.00
351
1.25
346
2.03
352
1.26
338
2.00
350
1.29
346
1.90
349
1.18
280
1.89
356
1.21
340
1.89
336
1.20
296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROBtwo views1.60
330
1.59
277
1.70
350
1.59
319
1.59
361
1.61
347
1.61
358
1.60
337
1.60
360
1.62
345
1.59
359
1.60
346
1.60
351
1.60
343
1.59
356
1.59
339
1.60
345
1.59
353
1.59
358
1.59
330
1.59
358
ff7two views1.68
331
2.68
315
1.35
334
0.97
234
0.89
279
1.84
349
2.15
366
2.12
347
1.80
365
2.05
353
1.56
356
2.33
358
2.12
360
2.23
355
2.25
369
1.31
327
1.07
262
1.48
350
1.41
350
0.90
243
1.04
282
fffftwo views1.68
331
2.68
315
1.35
334
0.97
234
0.89
279
1.84
349
2.15
366
2.12
347
1.80
365
2.05
353
1.56
356
2.33
358
2.12
360
2.23
355
2.25
369
1.31
327
1.07
262
1.48
350
1.41
350
0.90
243
1.04
282
ccc-4two views1.68
331
2.68
315
1.35
334
0.97
234
0.89
279
1.84
349
2.15
366
2.12
347
1.80
365
2.05
353
1.56
356
2.33
358
2.12
360
2.23
355
2.25
369
1.31
327
1.07
262
1.48
350
1.41
350
0.90
243
1.04
282
MC-Stereotwo views1.76
334
2.96
326
1.37
339
2.14
334
1.37
355
2.14
356
1.36
348
2.14
350
1.37
355
2.14
356
1.37
351
2.14
353
1.37
345
2.14
354
1.37
349
1.97
350
1.32
329
1.97
357
1.32
344
1.98
337
1.33
348
IGEVStereo-DCAtwo views1.77
335
4.21
343
1.84
355
2.49
346
2.11
372
2.54
364
1.36
348
1.65
340
1.17
297
2.75
365
1.90
367
2.54
364
1.15
282
0.94
268
1.11
285
1.50
336
1.32
329
0.96
276
1.46
355
1.49
327
0.88
268
rrrtwo views1.77
335
4.21
343
1.84
355
2.49
346
2.11
372
2.54
364
1.36
348
1.65
340
1.17
297
2.75
365
1.90
367
2.54
364
1.15
282
0.94
268
1.11
285
1.50
336
1.32
329
0.96
276
1.46
355
1.49
327
0.88
268
MFMNet_retwo views1.81
337
1.91
290
1.71
351
1.95
329
1.70
364
1.95
353
1.70
361
1.96
345
1.74
363
1.97
350
1.72
363
1.95
350
1.71
354
1.97
349
1.71
362
1.86
345
1.62
346
1.85
354
1.66
360
1.86
334
1.64
359
test crocotwo views1.88
338
3.16
329
0.64
226
3.10
353
0.65
259
3.10
370
0.64
246
3.12
368
0.65
249
3.10
369
0.65
258
3.11
369
0.65
245
3.12
368
0.65
247
3.12
366
0.65
232
3.13
369
0.65
253
3.13
354
0.65
244
RAFT_CTSACEtwo views1.92
339
3.71
336
1.72
352
1.88
325
1.72
365
2.04
355
1.42
356
2.18
351
1.89
371
2.02
352
1.97
369
1.95
350
2.06
359
1.93
348
1.62
357
1.76
342
1.66
349
2.02
358
1.73
367
1.73
332
1.43
356
TRStereotwo views2.00
340
2.13
300
1.85
357
2.27
339
1.84
367
2.28
358
1.84
363
2.29
353
1.86
368
2.30
358
1.87
364
2.30
355
1.87
356
2.08
351
1.72
364
2.08
354
1.72
351
2.08
359
1.72
364
2.08
338
1.72
362
XX-Stereotwo views2.00
340
2.13
300
1.85
357
2.27
339
1.84
367
2.28
358
1.84
363
2.29
353
1.86
368
2.30
358
1.87
364
2.30
355
1.87
356
2.08
351
1.72
364
2.08
354
1.72
351
2.08
359
1.72
364
2.08
338
1.72
362
EAI-Stereotwo views2.00
340
2.13
300
1.85
357
2.27
339
1.84
367
2.28
358
1.84
363
2.29
353
1.86
368
2.30
358
1.87
364
2.30
355
1.87
356
2.08
351
1.72
364
2.08
354
1.72
351
2.08
359
1.72
364
2.08
338
1.72
362
MIF-Stereotwo views2.03
343
3.43
334
0.72
238
3.42
357
0.73
270
3.27
373
0.68
251
3.38
372
0.69
256
3.29
372
0.72
268
3.28
372
0.70
253
3.35
373
0.68
254
3.39
368
0.68
234
3.31
371
0.69
261
3.37
356
0.73
255
sCroCo_RVCtwo views2.10
344
2.76
320
1.92
361
2.78
351
1.39
357
2.73
366
1.41
355
2.73
361
1.40
357
2.77
367
1.41
355
2.74
366
1.40
347
2.74
366
1.40
351
2.72
362
1.42
340
2.72
366
1.44
354
2.79
352
1.42
355
Anonymoustwo views2.11
345
2.74
319
1.41
342
2.77
350
1.40
358
2.74
367
1.46
357
2.75
362
1.50
359
2.87
368
1.39
353
2.74
366
1.46
349
2.72
365
1.41
353
2.72
362
1.41
339
2.81
367
1.41
350
3.16
355
1.39
354
FBW_ROBtwo views2.12
346
2.46
310
1.77
354
2.49
346
1.79
366
2.38
362
1.83
362
2.46
358
1.78
364
2.48
362
1.97
369
2.40
362
1.78
355
2.42
361
1.83
367
2.31
358
1.85
356
2.38
364
1.82
368
2.35
345
1.84
366
UDGNettwo views2.23
347
5.40
354
1.72
352
2.48
345
1.69
363
2.51
363
1.69
360
2.51
359
1.72
362
2.50
363
1.69
362
2.52
363
1.69
353
2.50
362
1.68
361
2.41
361
1.70
350
2.42
365
1.69
363
2.42
346
1.64
359
NCCL2two views2.28
348
2.27
306
2.28
363
2.28
342
2.28
374
2.27
357
2.29
369
2.28
352
2.28
372
2.27
357
2.28
374
2.28
354
2.27
363
2.27
358
2.28
373
2.28
357
2.28
360
2.27
362
2.29
372
2.27
342
2.29
368
Abc-Nettwo views2.32
349
24.75
391
1.14
270
1.17
258
1.17
301
1.11
285
1.15
288
1.17
274
1.21
345
1.08
276
1.16
292
1.12
287
1.14
281
1.09
281
1.17
293
1.09
266
1.16
277
1.17
292
1.17
291
1.16
263
1.11
285
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
350
25.00
392
1.13
269
1.15
252
1.15
296
1.10
282
1.15
288
1.15
271
1.15
292
1.12
282
1.15
289
1.09
281
1.13
279
1.10
283
1.15
289
1.11
273
1.09
268
1.16
288
1.12
286
1.16
263
1.17
293
stereogantwo views2.33
350
24.38
390
1.18
275
1.18
259
1.18
303
1.14
287
1.18
292
1.19
277
1.19
299
1.14
284
1.18
296
1.14
288
1.18
287
1.14
287
1.18
294
1.14
275
1.14
275
1.19
295
1.19
292
1.15
261
1.19
295
RGCtwo views2.36
352
25.48
393
1.19
276
1.15
252
1.15
296
1.10
282
1.16
290
1.17
274
1.16
293
1.12
282
1.16
292
1.11
286
1.13
279
1.09
281
1.18
294
1.10
268
1.15
276
1.16
288
1.12
286
1.14
260
1.12
287
NCC-stereotwo views2.36
352
25.52
394
1.17
273
1.15
252
1.17
301
1.11
285
1.11
284
1.15
271
1.16
293
1.10
277
1.16
292
1.10
283
1.15
282
1.14
287
1.13
287
1.09
266
1.11
272
1.15
287
1.16
290
1.17
268
1.17
293
Anonymous Stereotwo views2.36
352
18.47
382
11.50
395
9.80
389
0.53
247
0.28
144
0.50
235
0.58
228
0.53
237
0.59
236
0.53
246
0.66
244
0.52
235
0.62
237
0.41
213
0.36
168
0.37
176
0.31
152
0.19
136
0.20
113
0.22
127
AF-Nettwo views2.37
355
25.71
395
1.17
273
1.13
249
1.15
296
1.15
288
1.18
292
1.19
277
1.16
293
1.10
277
1.15
289
1.10
283
1.18
287
1.12
286
1.15
289
1.10
268
1.10
271
1.17
292
1.15
288
1.16
263
1.12
287
Nwc_Nettwo views2.37
355
25.95
396
1.15
272
1.14
250
1.15
296
1.08
280
1.14
287
1.17
274
1.16
293
1.14
284
1.15
289
1.08
279
1.15
282
1.11
285
1.14
288
1.10
268
1.11
272
1.16
288
1.09
285
1.16
263
1.15
292
CFNet_RVCtwo views2.38
357
8.71
368
0.38
177
9.33
385
0.42
228
0.56
237
0.42
217
0.60
230
0.38
201
0.62
239
0.42
222
0.56
237
7.29
390
0.62
237
0.42
219
0.53
224
0.37
176
0.49
235
0.34
199
8.30
387
6.87
393
edge stereotwo views2.43
358
27.07
399
1.14
270
1.06
242
1.14
295
1.08
280
1.17
291
1.16
273
1.14
291
1.10
277
1.16
292
1.09
281
1.16
286
1.10
283
1.16
292
1.10
268
1.11
272
1.16
288
1.19
292
1.13
259
1.11
285
FAT-Stereotwo views2.46
359
26.05
397
1.23
328
1.23
308
1.22
351
1.20
290
1.24
342
1.23
328
1.23
347
1.19
286
1.22
343
1.21
337
1.24
337
1.20
291
1.24
343
1.21
323
1.17
279
1.22
342
1.25
342
1.20
272
1.24
344
S-Stereotwo views2.51
360
26.86
398
1.23
328
1.22
306
1.22
351
1.24
338
1.25
343
1.22
326
1.24
348
1.21
332
1.24
345
1.19
291
1.27
339
1.19
290
1.24
343
1.19
277
1.20
281
1.25
343
1.19
292
1.24
320
1.23
343
Anonymous3two views2.55
361
3.26
332
1.65
348
3.28
356
1.63
362
3.24
372
1.68
359
3.27
370
1.66
361
3.28
371
1.67
361
3.25
371
1.66
352
3.27
370
1.64
358
3.26
367
1.65
348
3.30
370
1.65
359
4.95
372
1.65
361
MIF-Stereo (partial)two views2.58
362
3.31
333
0.66
229
3.18
354
0.66
262
3.18
371
0.66
249
3.21
369
0.67
252
3.19
370
0.66
260
3.19
370
0.66
247
3.31
372
0.68
254
5.09
376
1.79
354
8.23
394
1.67
361
6.18
379
1.38
353
MSMDNettwo views2.65
363
10.14
378
0.33
163
9.74
388
0.32
187
0.87
260
0.33
178
2.95
367
0.68
253
0.49
215
0.34
193
0.49
221
5.70
385
0.49
223
0.33
180
0.42
206
9.57
390
0.41
206
0.31
191
8.36
388
0.65
244
pcwnet_v2two views2.66
364
9.89
376
0.33
163
9.89
390
0.32
187
0.50
230
0.32
173
0.49
211
0.33
185
0.49
215
0.34
193
0.49
221
8.76
392
0.48
217
0.33
180
0.41
193
9.58
391
0.40
195
0.29
179
9.01
390
0.63
242
CFNet_pseudotwo views2.67
365
9.36
372
0.32
159
10.99
395
0.33
196
0.85
259
0.33
178
0.49
211
0.33
185
0.49
215
0.32
184
0.49
221
7.26
389
0.49
223
0.33
180
0.41
193
9.62
392
0.41
206
0.29
179
10.03
394
0.29
166
CFNet_ucstwo views2.73
366
9.64
374
0.33
163
9.92
391
0.32
187
0.49
224
0.33
178
0.49
211
0.33
185
0.49
215
0.33
187
0.49
221
8.98
393
0.48
217
0.33
180
0.41
193
9.96
395
0.40
195
0.29
179
10.12
395
0.54
232
UCFNet_RVCtwo views2.75
367
10.06
377
0.29
147
10.31
394
0.29
172
0.42
207
0.29
164
0.43
199
0.29
168
0.42
193
0.29
172
0.42
205
9.87
395
0.43
204
0.29
166
0.36
168
9.84
394
0.36
180
0.26
160
9.77
393
0.26
145
ccs_robtwo views2.79
368
10.17
379
0.32
159
10.00
392
0.33
196
0.49
224
0.33
178
1.90
344
0.32
182
0.51
225
0.33
187
0.49
221
9.24
394
0.49
223
0.33
180
0.41
193
9.82
393
0.41
206
0.28
170
9.34
391
0.29
166
PCWNet_CMDtwo views2.80
369
9.82
375
0.32
159
10.09
393
0.32
187
0.49
224
0.33
178
3.34
371
0.33
185
0.49
215
0.33
187
0.49
221
8.73
391
0.48
217
0.33
180
0.41
193
9.22
389
0.42
215
0.29
179
9.55
392
0.31
178
StereoVisiontwo views3.15
370
5.00
351
0.89
251
4.83
365
1.00
289
3.93
377
1.27
344
6.37
388
1.34
351
5.67
389
1.26
347
5.84
390
1.27
339
5.03
386
1.24
343
5.10
377
1.09
268
4.61
382
0.57
245
5.62
377
1.12
287
StereoIMtwo views3.19
371
6.02
356
1.12
268
5.61
370
1.16
300
5.43
389
1.02
281
5.15
387
0.70
258
5.43
386
1.21
342
5.03
388
0.97
269
4.85
384
0.99
279
4.53
374
1.16
277
5.53
387
1.25
342
5.37
375
1.30
346
sAnonymous2two views3.31
372
2.63
313
1.38
340
3.71
360
1.86
370
4.70
384
1.11
284
4.82
385
2.72
375
5.45
387
1.98
371
4.59
383
2.64
365
2.65
363
6.21
390
4.37
371
1.08
266
5.16
385
2.24
370
4.52
368
2.39
373
CroCo_RVCtwo views3.31
372
2.63
313
1.38
340
3.71
360
1.86
370
4.70
384
1.11
284
4.82
385
2.72
375
5.45
387
1.98
371
4.59
383
2.64
365
2.65
363
6.21
390
4.37
371
1.08
266
5.16
385
2.24
370
4.52
368
2.39
373
DPSNettwo views3.66
374
3.60
335
3.62
375
3.63
359
3.64
382
3.65
376
3.65
382
3.66
375
3.67
380
3.67
373
3.65
381
3.67
374
3.66
371
3.66
374
3.68
378
3.68
370
3.66
365
3.67
375
3.68
381
3.67
357
3.67
380
STTStereotwo views3.73
375
30.40
403
2.37
367
2.39
343
2.31
376
2.35
361
2.33
370
2.29
353
2.42
373
2.32
361
2.34
375
2.33
358
2.36
364
2.30
359
2.27
372
2.35
359
2.22
359
2.31
363
2.22
369
2.29
344
2.34
372
RAFT+CT+SAtwo views4.28
376
7.62
362
4.91
378
5.55
369
2.28
374
3.09
369
3.64
381
4.49
382
3.07
378
4.80
382
3.35
378
4.77
385
3.70
372
4.29
381
3.05
375
5.58
379
5.98
378
3.58
374
3.78
383
4.26
364
3.72
381
SAtwo views4.33
377
7.35
359
6.85
388
5.96
372
4.09
386
3.59
375
3.15
378
3.82
376
2.64
374
3.91
374
3.85
382
3.57
373
2.72
367
3.13
369
4.03
383
7.09
390
6.86
383
3.57
373
3.12
376
3.85
358
3.51
379
Sa-1000two views4.34
378
8.37
365
6.84
387
6.98
379
4.45
389
3.58
374
3.00
376
3.42
373
3.39
379
2.61
364
4.00
385
3.83
376
4.01
378
3.90
376
3.90
381
5.98
383
5.62
376
3.76
376
2.34
373
4.35
366
2.47
375
TestStereo1two views4.60
379
8.41
366
6.44
385
6.86
377
3.79
383
3.97
378
3.78
383
3.99
378
3.74
381
3.97
375
3.52
379
3.94
377
3.58
369
3.98
377
3.72
379
6.82
387
6.50
381
3.76
376
3.66
379
3.90
359
3.74
383
SA-5Ktwo views4.60
379
8.41
366
6.44
385
6.86
377
3.79
383
3.97
378
3.78
383
3.99
378
3.74
381
3.97
375
3.52
379
3.94
377
3.58
369
3.98
377
3.72
379
6.82
387
6.50
381
3.76
376
3.66
379
3.90
359
3.74
383
DispFullNettwo views4.61
381
4.84
349
3.12
371
5.00
367
3.57
381
4.75
386
3.03
377
7.75
394
4.17
387
4.91
384
3.09
377
6.20
391
3.95
376
6.71
390
3.51
377
5.30
378
3.67
366
5.86
391
3.63
378
5.61
376
3.46
378
test_5two views4.62
382
7.55
361
6.23
383
6.32
374
3.40
380
5.29
388
3.50
380
3.53
374
4.11
386
4.28
378
4.47
389
4.26
381
4.38
380
3.68
375
3.24
376
5.89
381
5.60
375
4.84
383
3.50
377
4.33
365
3.93
386
raft_robusttwo views4.71
383
7.75
363
5.40
382
6.81
376
3.31
379
4.28
382
4.20
388
4.32
381
4.37
389
4.35
380
4.35
388
4.14
379
3.75
373
4.30
382
4.20
386
6.67
386
6.37
379
3.36
372
4.24
389
4.86
371
3.25
377
cross-rafttwo views4.83
384
7.52
360
6.43
384
6.63
375
3.96
385
4.51
383
3.99
386
4.49
382
3.96
385
4.52
381
3.96
384
4.50
382
3.97
377
4.50
383
3.97
382
6.65
385
6.44
380
4.33
379
3.92
385
4.35
366
3.91
385
test_4two views4.88
385
8.13
364
6.98
389
7.46
380
4.44
388
4.25
381
3.85
385
4.04
380
3.92
384
4.13
377
3.91
383
4.18
380
3.84
374
4.14
379
4.06
384
7.01
389
7.13
384
4.53
380
3.72
382
4.09
362
3.72
381
TestStereotwo views4.88
385
4.75
348
4.79
377
4.87
366
4.92
390
4.81
387
4.90
390
4.78
384
4.77
390
4.87
383
4.89
390
4.90
386
4.91
382
4.99
385
4.79
388
4.98
375
4.87
373
4.87
384
4.92
390
5.00
373
5.00
389
test_3two views5.01
387
8.86
369
7.77
391
8.09
381
2.76
378
4.13
380
4.05
387
3.88
377
3.76
383
4.33
379
4.13
386
3.71
375
3.91
375
4.21
380
4.06
384
7.93
391
7.69
386
4.53
380
3.91
384
4.17
363
4.29
388
NLCA_NET_v2_RVCtwo views5.04
388
50.87
410
2.78
369
2.87
352
2.71
377
2.78
368
0.47
225
2.88
366
2.86
377
1.89
348
2.67
376
2.79
368
2.79
368
2.78
367
2.83
374
2.82
364
2.82
363
2.83
368
2.77
375
2.83
353
2.76
376
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SGM-Foresttwo views5.21
389
5.92
355
4.08
376
6.18
373
4.16
387
6.31
391
4.34
389
6.50
389
4.33
388
6.14
391
4.21
387
6.61
394
4.55
381
6.67
389
4.48
387
5.94
382
3.94
368
5.85
390
4.03
387
5.79
378
4.17
387
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test-1two views6.46
390
9.16
371
8.03
394
8.09
381
5.62
392
6.11
390
6.35
392
6.85
391
4.94
391
6.08
390
6.29
394
4.98
387
6.43
386
6.22
387
6.36
392
6.16
384
7.47
385
5.82
389
5.44
392
7.11
384
5.68
391
RAFTtwo views6.73
391
9.36
372
7.40
390
8.51
383
6.55
393
6.88
392
6.60
393
6.79
390
6.60
393
6.80
392
6.72
395
5.31
389
5.50
384
6.61
388
6.61
393
8.42
392
5.89
377
5.73
388
5.45
393
6.61
380
6.24
392
SGM+DAISYtwo views7.06
392
9.15
370
5.38
381
8.84
384
5.18
391
8.80
395
5.31
391
8.79
395
5.28
392
8.89
395
5.20
391
8.93
395
5.33
383
8.95
395
5.36
389
8.70
393
5.21
374
8.74
395
5.20
391
8.89
389
5.15
390
test-vtwo views7.53
393
11.89
380
7.98
392
9.36
386
7.14
394
7.06
393
7.09
394
7.37
392
6.91
394
7.29
393
5.71
392
6.45
392
6.93
387
6.73
391
7.27
394
8.93
394
7.85
387
6.98
392
6.80
394
7.56
385
7.34
394
test-2two views7.53
393
11.89
380
7.98
392
9.36
386
7.14
394
7.06
393
7.09
394
7.37
392
6.91
394
7.29
393
5.71
392
6.45
392
6.93
387
6.73
391
7.27
394
8.93
394
7.85
387
6.98
392
6.80
394
7.56
385
7.34
394
PA-Nettwo views11.80
395
223.51
415
0.62
224
0.59
199
0.71
267
0.59
241
0.73
258
0.67
234
0.73
263
0.55
231
0.61
253
0.60
240
0.74
257
0.63
239
0.73
262
0.66
230
0.60
224
0.69
248
0.66
255
0.72
226
0.65
244
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MANEtwo views19.05
396
23.00
389
15.00
396
23.00
402
15.00
396
24.00
402
16.00
396
24.00
402
16.00
396
22.00
402
15.00
396
23.00
402
16.00
396
23.00
402
15.00
396
22.00
402
15.00
396
22.00
402
15.00
396
22.00
402
15.00
396
rafts_anoytwo views20.00
397
20.00
383
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
raft+_RVCtwo views20.00
397
20.00
383
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
raftrobusttwo views20.00
397
20.00
383
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
CasAABBNettwo views20.00
397
20.00
383
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
RALCasStereoNettwo views20.00
397
20.00
383
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
RALAANettwo views20.00
397
20.00
383
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
20.00
396
20.00
397
111two views30.40
403
30.94
404
29.72
404
32.61
403
30.02
404
33.57
403
30.47
404
31.50
403
29.39
404
30.98
403
29.11
404
29.78
403
30.39
407
29.45
403
30.76
407
30.08
403
29.02
404
29.92
403
30.32
407
29.86
403
30.17
404
WCMA_ROBtwo views31.10
404
35.43
408
27.12
403
39.51
411
23.10
403
38.78
411
25.30
403
37.49
411
25.39
403
37.29
410
27.02
403
38.52
411
26.48
403
37.80
410
26.44
403
36.28
410
22.65
403
33.90
407
22.30
403
37.10
408
24.18
403
DCANet-4two views35.22
405
34.54
405
35.08
410
33.58
407
35.47
411
34.55
404
35.53
411
36.08
409
35.85
408
35.92
409
35.77
410
35.18
409
35.48
409
35.39
409
37.15
410
34.55
409
33.92
408
35.02
410
34.90
409
35.79
407
34.74
411
ADStereo(finetuned)two views36.13
406
36.63
409
38.07
411
36.97
408
33.25
408
35.91
408
34.45
408
36.36
410
32.99
405
38.14
411
36.71
411
36.69
410
34.13
408
38.57
411
40.79
411
37.60
411
36.58
411
35.90
411
33.36
408
35.42
406
34.04
408
MDST_ROBtwo views69.83
407
87.70
411
41.95
412
113.75
414
65.62
414
75.05
412
55.25
413
75.64
413
45.04
409
71.61
412
41.75
412
72.81
412
44.06
410
68.38
412
44.63
412
101.89
414
59.57
414
107.10
414
61.05
414
104.38
411
59.38
414
NOSS_ROBtwo views102.95
408
153.00
413
121.00
414
51.00
412
44.00
412
165.00
415
127.00
414
153.00
414
119.00
411
164.00
415
125.00
414
168.00
415
120.00
412
153.00
414
117.00
414
49.00
412
44.00
412
49.00
412
44.00
412
49.00
409
44.00
412
CBMVpermissivetwo views128.50
409
1422.70
420
53.10
413
79.50
413
51.30
413
77.30
413
49.70
412
74.00
412
48.20
410
77.20
413
48.80
413
73.90
413
48.00
411
73.80
413
48.80
413
70.40
413
45.10
413
68.90
413
46.10
413
68.20
410
45.00
413
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereopermissivetwo views159.24
410
171.00
414
160.68
416
162.58
415
160.59
415
164.01
414
160.35
415
158.51
415
158.56
412
158.34
414
160.12
415
158.56
414
159.92
413
157.26
415
158.94
415
154.38
415
158.36
415
155.75
415
159.13
415
153.67
412
154.07
415
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
EGLCR-Stereotwo views246.90
411
129.00
412
139.00
415
266.00
416
286.00
417
277.00
416
305.00
417
271.00
416
242.00
414
274.00
416
279.00
417
255.00
416
270.00
415
268.00
416
297.00
417
230.00
416
247.00
417
216.00
416
223.00
417
237.00
413
227.00
417
DLCB_ROBtwo views284.23
412
354.61
416
207.27
417
363.24
417
206.46
416
364.72
417
210.41
416
364.72
417
210.41
413
364.81
417
208.64
416
364.81
417
208.64
414
364.72
417
210.41
416
354.70
417
205.53
416
354.70
417
205.53
416
354.70
414
205.53
416
LE_ROBtwo views396.57
413
471.28
417
329.84
418
471.48
418
308.15
418
526.83
418
322.10
418
488.15
418
323.76
415
495.46
418
317.97
418
497.17
418
320.10
416
481.62
418
326.76
418
462.71
418
298.97
418
466.16
418
285.98
418
447.62
415
289.21
418
SGM-ForestMtwo views596.69
414
677.77
418
444.52
419
699.85
419
517.25
419
732.94
419
488.29
419
770.79
419
460.11
416
750.81
419
487.98
419
792.79
419
499.41
417
730.90
419
475.81
419
720.03
419
491.16
419
663.96
419
418.60
419
674.76
416
436.05
419
CBMV_ROBtwo views818.48
415
913.88
419
709.52
420
862.84
420
597.78
420
1073.99
420
700.52
420
1015.66
420
702.59
417
1115.65
420
760.02
420
1130.24
420
721.57
418
1037.41
420
692.65
420
814.05
420
564.29
420
843.28
420
595.31
420
915.51
417
602.92
420
tttwo views500032.53
416
34.60
406
29.72
404
37.47
409
34.41
409
36.85
409
35.22
409
34.71
407
33.55
406
34.50
404
35.43
408
33.81
407
10000000.00
419
33.57
407
33.13
408
33.68
407
35.00
409
34.03
408
35.26
410
30.96
404
34.63
409
DCANettwo views500032.53
416
34.60
406
29.72
404
37.47
409
34.41
409
36.85
409
35.22
409
34.71
407
33.55
406
34.50
404
35.43
408
33.81
407
10000000.00
419
33.57
407
33.13
408
33.68
407
35.00
409
34.03
408
35.26
410
30.96
404
34.63
409
ffftwo views1000028.16
418
29.62
400
29.72
404
32.61
403
30.02
404
35.13
405
31.83
405
32.07
404
10000000.00
418
35.27
406
29.82
405
32.45
404
30.15
404
32.35
404
30.09
404
31.04
404
29.55
405
30.64
404
30.14
404
10000000.00
418
30.77
405
csctwo views1000028.16
418
29.62
400
29.72
404
32.61
403
30.02
404
35.13
405
31.83
405
32.07
404
10000000.00
418
35.27
406
29.82
405
32.45
404
30.15
404
32.35
404
30.09
404
31.04
404
29.55
405
30.64
404
30.14
404
10000000.00
418
30.77
405
cscssctwo views1000028.16
418
29.62
400
29.72
404
32.61
403
30.02
404
35.13
405
31.83
405
32.07
404
10000000.00
418
35.27
406
29.82
405
32.45
404
30.15
404
32.35
404
30.09
404
31.04
404
29.55
405
30.64
404
30.14
404
10000000.00
418
30.77
405
SDNRtwo views10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
419
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
anonymousdsp2two views10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
419
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
anonymousdsptwo views10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
419
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
test_example2two views10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
419
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
DIP-Stereotwo views10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
419
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
421
10000000.00
418
10000000.00
421
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022