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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 |
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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 |
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10 |
| 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 |
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| ADCL | | 0.11
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|
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|
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|
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77 | 0.04
76 | 0.04
78 |
| Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv |
| ISRNet | | 0.11
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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96 | 0.07
106 | 0.05
97 |
| Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight |
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106 | 0.06
105 |
| Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight |
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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| Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023 |
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| Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025 |
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| Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025 |
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159 | 0.13
152 | 0.18
154 | 0.13
157 | 0.19
155 | 0.13
158 | 0.18
155 | 0.14
160 | 0.18
154 | 0.14
153 | 0.16
135 | 0.11
98 | 0.15
144 | 0.14
162 | 0.18
157 | 0.11
130 |
|
| SGM_RVC | | 0.15
125 | 0.17
97 | 0.11
90 | 0.18
131 | 0.11
138 | 0.19
159 | 0.11
133 | 0.19
156 | 0.12
154 | 0.19
155 | 0.12
146 | 0.20
162 | 0.12
151 | 0.19
157 | 0.12
143 | 0.16
135 | 0.11
98 | 0.17
155 | 0.10
119 | 0.17
153 | 0.10
117 |
| Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341 |
| DeepPruner_ROB | | 0.16
133 | 0.18
100 | 0.13
122 | 0.19
134 | 0.13
157 | 0.19
159 | 0.13
152 | 0.19
156 | 0.13
157 | 0.19
155 | 0.13
158 | 0.19
159 | 0.13
156 | 0.19
157 | 0.13
149 | 0.18
151 | 0.13
137 | 0.18
164 | 0.13
157 | 0.18
157 | 0.13
152 |
|
| IGEV_Zeroshot_test | | 0.20
145 | 0.19
101 | 0.40
271 | 0.30
178 | 0.17
183 | 0.22
176 | 0.17
172 | 0.21
170 | 0.17
181 | 0.20
161 | 0.17
179 | 0.21
169 | 0.18
189 | 0.21
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173 | 0.20
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171 | 0.16
170 | 0.20
164 | 0.17
175 |
|
| ACVNet | | 0.20
145 | 0.19
101 | 0.14
127 | 0.20
137 | 0.14
159 | 0.20
164 | 0.96
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159 | 0.20
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160 | 0.20
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153 | 0.12
146 |
|
| acv_ft | | 0.20
145 | 0.19
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127 | 0.20
137 | 0.14
159 | 0.20
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153 | 0.12
146 |
|
| LALA_ROB | | 0.15
125 | 0.19
101 | 0.12
103 | 0.18
131 | 0.11
138 | 0.20
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76 | 0.18
164 | 0.11
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157 | 0.11
130 |
|
| model_zeroshot | | 0.27
175 | 0.20
105 | 0.27
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192 | 0.21
208 | 0.37
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197 | 0.37
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199 | 0.27
234 | 0.33
228 | 0.21
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192 | 0.27
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214 | 0.20
178 | 0.34
241 | 0.23
209 | 0.25
186 | 0.26
207 |
|
| ProNet | | 0.14
113 | 0.20
105 | 0.14
127 | 0.16
121 | 0.11
138 | 0.16
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131 | 0.15
143 | 0.12
146 |
|
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105 | 0.20
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137 | 0.20
200 | 0.20
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200 | 0.20
162 | 0.20
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161 | 0.20
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178 | 0.20
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197 | 0.20
164 | 0.20
183 |
|
| IPLG | | 0.13
104 | 0.20
105 | 0.14
127 | 0.15
110 | 0.11
138 | 0.14
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129 | 0.11
135 | 0.14
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133 | 0.11
130 |
|
| IPLGR_C | | 0.14
113 | 0.20
105 | 0.12
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110 | 0.11
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149 | 0.15
143 | 0.12
146 |
|
| ASD4 | | | 0.20
105 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|
| MSKI-zero shot | | 0.24
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111 | 0.49
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172 | 0.23
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172 | 0.17
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184 | 0.21
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146 | 0.21
173 | 0.16
170 | 0.21
169 | 0.16
161 |
|
| CIPLG | | 0.13
104 | 0.21
111 | 0.12
103 | 0.16
121 | 0.11
138 | 0.15
136 | 0.11
133 | 0.14
130 | 0.11
135 | 0.15
135 | 0.12
146 | 0.15
140 | 0.11
134 | 0.14
132 | 0.11
128 | 0.15
126 | 0.12
114 | 0.14
129 | 0.11
131 | 0.14
133 | 0.11
130 |
|
| MIPNet | | 0.14
113 | 0.21
111 | 0.17
153 | 0.16
121 | 0.11
138 | 0.15
136 | 0.12
149 | 0.14
130 | 0.11
135 | 0.16
140 | 0.11
135 | 0.14
130 | 0.11
134 | 0.14
132 | 0.11
128 | 0.14
117 | 0.12
114 | 0.14
129 | 0.11
131 | 0.14
133 | 0.11
130 |
|
| ACRE | | 0.13
104 | 0.21
111 | 0.14
127 | 0.15
110 | 0.11
138 | 0.14
129 | 0.11
133 | 0.14
130 | 0.11
135 | 0.14
129 | 0.12
146 | 0.14
130 | 0.11
134 | 0.14
132 | 0.11
128 | 0.15
126 | 0.12
114 | 0.14
129 | 0.11
131 | 0.14
133 | 0.11
130 |
|
| Pointernet | | 0.21
151 | 0.22
115 | 0.19
165 | 0.24
158 | 0.19
197 | 0.24
187 | 0.19
183 | 0.24
183 | 0.19
192 | 0.24
185 | 0.19
196 | 0.24
189 | 0.19
194 | 0.24
185 | 0.19
187 | 0.22
167 | 0.17
166 | 0.22
178 | 0.17
190 | 0.22
171 | 0.17
175 |
|
| BStereo | | 0.22
155 | 0.23
116 | 0.20
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158 | 0.20
200 | 0.23
184 | 0.33
270 | 0.39
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181 | 0.23
178 | 0.17
179 | 0.23
183 | 0.16
172 | 0.24
185 | 0.17
173 | 0.23
178 | 0.16
146 | 0.22
178 | 0.20
197 | 0.22
171 | 0.16
161 |
|
| Wave_Phase_stereo | | 0.22
155 | 0.23
116 | 0.20
168 | 0.24
158 | 0.20
200 | 0.23
184 | 0.33
270 | 0.39
246 | 0.17
181 | 0.23
178 | 0.17
179 | 0.23
183 | 0.16
172 | 0.24
185 | 0.17
173 | 0.23
178 | 0.16
146 | 0.22
178 | 0.20
197 | 0.22
171 | 0.16
161 |
|
| test_for_model | | 0.15
125 | 0.23
116 | 0.18
162 | 0.21
146 | 0.11
138 | 0.16
144 | 0.11
133 | 0.16
143 | 0.11
135 | 0.16
140 | 0.11
135 | 0.16
141 | 0.11
134 | 0.16
142 | 0.11
128 | 0.21
164 | 0.18
175 | 0.14
129 | 0.11
131 | 0.14
133 | 0.11
130 |
|
| WAO-6 | | 0.22
155 | 0.23
116 | 0.22
175 | 0.23
153 | 0.22
210 | 0.22
176 | 0.22
197 | 0.22
174 | 0.22
200 | 0.22
174 | 0.22
206 | 0.22
177 | 0.22
204 | 0.22
175 | 0.22
195 | 0.22
167 | 0.22
185 | 0.22
178 | 0.22
203 | 0.22
171 | 0.22
188 |
|
| IMH-64-1 | | 0.22
155 | 0.23
116 | 0.23
178 | 0.22
149 | 0.22
210 | 0.22
176 | 0.22
197 | 0.22
174 | 0.22
200 | 0.22
174 | 0.22
206 | 0.22
177 | 0.22
204 | 0.22
175 | 0.22
195 | 0.22
167 | 0.22
185 | 0.23
186 | 0.22
203 | 0.22
171 | 0.23
190 |
|
| IMH-64 | | 0.22
155 | 0.23
116 | 0.23
178 | 0.22
149 | 0.22
210 | 0.22
176 | 0.22
197 | 0.22
174 | 0.22
200 | 0.22
174 | 0.22
206 | 0.22
177 | 0.22
204 | 0.22
175 | 0.22
195 | 0.22
167 | 0.22
185 | 0.23
186 | 0.22
203 | 0.22
171 | 0.23
190 |
|
| MIM_Stereo | | 0.25
166 | 0.23
116 | 0.66
355 | 0.80
339 | 0.17
183 | 0.22
176 | 0.17
172 | 0.23
180 | 0.18
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199 | 0.17
179 | 0.21
169 | 0.17
181 | 0.25
192 | 0.17
173 | 0.23
178 | 0.16
146 | 0.21
173 | 0.17
190 | 0.22
171 | 0.17
175 |
|
| iResNetv2_ROB | | 0.20
145 | 0.23
116 | 0.18
162 | 0.24
158 | 0.20
200 | 0.24
187 | 0.18
179 | 0.24
183 | 0.18
186 | 0.24
185 | 0.18
194 | 0.23
183 | 0.19
194 | 0.24
185 | 0.18
184 | 0.21
164 | 0.16
146 | 0.21
173 | 0.16
170 | 0.22
171 | 0.16
161 |
|
| iResNet | | 0.20
145 | 0.23
116 | 0.18
162 | 0.24
158 | 0.18
193 | 0.24
187 | 0.20
187 | 0.24
183 | 0.18
186 | 0.23
178 | 0.17
179 | 0.23
183 | 0.18
189 | 0.23
181 | 0.18
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167 | 0.16
146 | 0.21
173 | 0.16
170 | 0.21
169 | 0.16
161 |
|
| DispViT+ | | 0.07
49 | 0.24
125 | 0.08
60 | 0.08
49 | 0.05
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91 | 0.05
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99 | 0.06
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59 | 0.06
93 | 0.04
77 | 0.06
95 | 0.04
78 |
|
| RSGM-EC | | 0.24
163 | 0.24
125 | 0.15
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149 | 0.15
170 | 0.22
176 | 0.15
159 | 0.22
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157 |
|
| acva | | 0.24
163 | 0.24
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176 | 0.15
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171 | 0.22
177 | 0.15
170 | 0.22
175 | 1.19
456 | 0.20
158 | 0.17
166 | 0.24
194 | 0.14
162 | 0.20
164 | 0.14
157 |
|
| Wz-Net-LNSev | | 0.06
44 | 0.24
125 | 0.20
168 | 0.23
153 | 0.01
10 | 0.02
19 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
9 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.23
178 | 0.21
181 | 0.02
18 | 0.01
9 | 0.01
10 | 0.01
10 |
|
| IPLGR | | 0.14
113 | 0.24
125 | 0.14
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154 | 0.15
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130 | 0.11
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135 | 0.12
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130 | 0.11
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129 | 0.11
131 | 0.14
133 | 0.11
130 |
|
| tg | | 0.21
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119 | 0.19
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179 |
| Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 |
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201 |
| Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching. |
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201 | 0.30
246 |
| Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021 |
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|
| HanzoNet | | 0.39
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249 | 0.38
304 | 0.39
256 | 0.40
314 | 0.38
252 | 0.38
269 | 0.40
289 | 0.38
329 | 0.38
258 | 0.40
308 |
|
| Venus | | 0.38
232 | 0.38
158 | 0.38
258 | 0.38
207 | 0.38
313 | 0.37
244 | 0.38
307 | 0.37
234 | 0.37
302 | 0.41
267 | 0.37
307 | 0.39
254 | 0.37
300 | 0.38
248 | 0.38
298 | 0.37
241 | 0.38
269 | 0.38
273 | 0.37
316 | 0.37
245 | 0.38
300 |
|
| IMH | | 0.38
232 | 0.38
158 | 0.38
258 | 0.38
207 | 0.38
313 | 0.38
251 | 0.38
307 | 0.38
242 | 0.38
306 | 0.42
281 | 0.38
312 | 0.40
262 | 0.38
304 | 0.38
248 | 0.38
298 | 0.38
252 | 0.38
269 | 0.39
284 | 0.38
329 | 0.38
258 | 0.38
300 |
|
| DMCA | | 0.36
220 | 0.38
158 | 0.37
255 | 0.35
197 | 0.35
296 | 0.36
239 | 0.36
294 | 0.36
228 | 0.35
290 | 0.35
232 | 0.37
307 | 0.36
241 | 0.36
295 | 0.35
235 | 0.36
286 | 0.36
237 | 0.36
261 | 0.35
257 | 0.36
313 | 0.36
241 | 0.36
288 |
|
| StereoDRNet-Refined | | 0.33
203 | 0.39
164 | 0.26
194 | 0.39
213 | 0.26
231 | 0.40
259 | 0.26
221 | 0.40
253 | 0.26
227 | 0.39
247 | 0.26
229 | 0.39
254 | 0.26
226 | 0.39
256 | 0.26
218 | 0.37
241 | 0.25
193 | 0.37
265 | 0.25
222 | 0.37
245 | 0.37
293 |
| Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR |
| DISCO | | 1.11
425 | 0.39
164 | 5.28
591 | 0.39
213 | 0.20
200 | 0.39
257 | 0.27
224 | 0.39
246 | 0.22
200 | 0.38
241 | 0.20
200 | 0.38
249 | 0.20
198 | 6.95
604 | 0.22
195 | 0.30
206 | 0.21
181 | 0.27
206 | 0.21
200 | 5.25
585 | 0.21
185 |
|
| Zero-FE251 | | 0.36
220 | 0.40
166 | 0.28
199 | 0.41
239 | 0.28
238 | 0.41
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232 | 0.41
268 | 0.28
236 | 0.41
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275 | 0.28
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287 | 0.30
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196 | 0.37
265 | 0.27
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365 |
|
| EKT-Stereo | | 0.37
226 | 0.40
166 | 0.44
288 | 1.07
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246 |
|
| knoymous | | 0.40
248 | 0.40
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227 | 0.40
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320 | 0.40
253 | 0.40
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259 | 0.40
314 | 0.40
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308 |
|
| anonymousa | | 0.40
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253 | 0.40
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279 | 0.40
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273 | 0.40
308 |
|
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227 | 0.40
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320 | 0.40
253 | 0.40
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259 | 0.40
314 | 0.40
267 | 0.40
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273 | 0.40
308 |
|
| Anonymous_2 | | 0.40
248 | 0.40
166 | 0.40
271 | 0.40
227 | 0.40
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259 | 0.40
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253 | 0.40
320 | 0.40
253 | 0.40
325 | 0.40
262 | 0.40
314 | 0.40
259 | 0.40
314 | 0.40
267 | 0.40
279 | 0.40
289 | 0.40
333 | 0.40
273 | 0.40
308 |
|
| Anonymous_1 | | 0.40
248 | 0.40
166 | 0.40
271 | 0.40
227 | 0.40
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320 | 0.40
253 | 0.40
325 | 0.40
262 | 0.40
314 | 0.40
259 | 0.40
314 | 0.40
267 | 0.40
279 | 0.40
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333 | 0.40
273 | 0.40
308 |
|
| AdaStereo | | 0.40
248 | 0.40
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253 | 0.40
325 | 0.40
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259 | 0.40
314 | 0.40
267 | 0.40
279 | 0.40
289 | 0.40
333 | 0.40
273 | 0.40
308 |
| 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. |
| iRaft-Stereo_20w | | 0.34
205 | 0.41
174 | 0.31
219 | 0.39
213 | 0.29
247 | 0.40
259 | 0.32
259 | 0.41
268 | 0.32
270 | 0.38
241 | 0.30
258 | 0.39
254 | 0.30
255 | 0.38
248 | 0.32
256 | 0.35
232 | 0.27
203 | 0.34
241 | 0.27
236 | 0.34
222 | 0.29
233 |
|
| GwcNet-ADL | | 0.41
255 | 0.41
174 | 0.41
280 | 0.41
239 | 0.41
334 | 0.41
275 | 0.41
329 | 0.41
268 | 0.41
329 | 0.41
267 | 0.41
331 | 0.41
275 | 0.41
325 | 0.41
274 | 0.41
321 | 0.41
275 | 0.41
288 | 0.41
306 | 0.41
340 | 0.41
283 | 0.41
315 |
|
| PSMNet-ADL | | 0.41
255 | 0.41
174 | 0.41
280 | 0.41
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334 | 0.41
275 | 0.41
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329 | 0.41
267 | 0.41
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275 | 0.41
288 | 0.41
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340 | 0.41
283 | 0.41
315 |
|
| GANet-ADL | | 0.41
255 | 0.41
174 | 0.41
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239 | 0.41
334 | 0.41
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329 | 0.41
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315 |
|
| ADLNet2 | | 0.41
255 | 0.41
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280 | 0.41
239 | 0.41
334 | 0.41
275 | 0.41
329 | 0.41
268 | 0.41
329 | 0.41
267 | 0.41
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275 | 0.41
325 | 0.41
274 | 0.41
321 | 0.41
275 | 0.41
288 | 0.41
306 | 0.41
340 | 0.41
283 | 0.41
315 |
|
| ADLNet | | 0.41
255 | 0.41
174 | 0.41
280 | 0.41
239 | 0.41
334 | 0.41
275 | 0.41
329 | 0.41
268 | 0.41
329 | 0.41
267 | 0.41
331 | 0.41
275 | 0.41
325 | 0.41
274 | 0.41
321 | 0.41
275 | 0.41
288 | 0.41
306 | 0.41
340 | 0.41
283 | 0.41
315 |
|
| DGSMNet | | 0.34
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195 | 0.41
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238 | 0.41
275 | 0.28
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268 | 0.27
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273 | 0.27
215 |
|
| iRaft-Stereo_5w | | 0.34
205 | 0.42
181 | 0.31
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213 | 0.30
257 | 0.38
251 | 0.30
246 | 0.40
253 | 0.29
242 | 0.40
253 | 0.37
307 | 0.41
275 | 0.34
286 | 0.38
248 | 0.30
246 | 0.34
223 | 0.27
203 | 0.34
241 | 0.26
228 | 0.34
222 | 0.26
207 |
|
| GREAT-IGEV | | 0.38
232 | 0.43
182 | 0.36
251 | 0.48
269 | 0.32
271 | 0.45
306 | 0.32
259 | 0.45
296 | 0.32
270 | 0.45
294 | 0.32
273 | 0.45
303 | 0.32
273 | 0.45
299 | 0.32
256 | 0.44
291 | 0.33
252 | 0.41
306 | 0.29
251 | 0.41
283 | 0.29
233 |
| Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025 |
| fffy | | 0.38
232 | 0.43
182 | 0.33
231 | 0.46
258 | 0.33
283 | 0.45
306 | 0.32
259 | 0.45
296 | 0.32
270 | 0.45
294 | 0.32
273 | 0.45
303 | 0.33
281 | 0.45
299 | 0.32
256 | 0.38
252 | 0.38
269 | 0.38
273 | 0.37
316 | 0.37
245 | 0.36
288 |
|
| IGEV++ | | 0.34
205 | 0.43
182 | 0.30
207 | 0.40
227 | 0.29
247 | 0.40
259 | 0.29
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253 | 0.29
242 | 0.40
253 | 0.29
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220 | 0.37
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245 | 0.29
233 |
|
| MonSter++ | | 0.38
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185 | 0.31
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257 | 0.43
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265 | 0.38
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246 |
|
| HiDET | | 0.38
232 | 0.44
185 | 0.30
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257 | 0.42
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233 |
|
| LCMNet | | 0.38
232 | 0.44
185 | 0.30
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257 | 0.42
295 | 0.30
246 | 0.42
286 | 0.30
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240 | 0.40
289 | 0.29
251 | 0.37
245 | 0.29
233 |
|
| CSFM-Stereo | | 0.38
232 | 0.44
185 | 0.30
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249 | 0.30
257 | 0.42
295 | 0.30
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253 | 0.44
292 | 0.30
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240 | 0.40
289 | 0.29
251 | 0.37
245 | 0.30
246 |
|
| Select-FE | | 0.41
255 | 0.44
185 | 0.23
178 | 0.26
172 | 0.22
210 | 0.26
202 | 0.22
197 | 0.26
194 | 0.23
206 | 0.26
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210 | 0.26
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210 | 0.45
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191 | 0.22
185 | 0.25
197 | 0.22
203 | 0.45
297 | 2.90
567 |
|
| ccccc | | | 0.44
185 | | 0.48
269 | 0.35
296 | 0.48
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336 | | 0.47
306 | | 0.47
313 | | 0.47
308 | | 0.41
275 | 0.40
279 | 0.40
289 | 0.40
333 | 0.41
283 | |
|
| Wz-Net-LNSev-Ref | | 0.11
88 | 0.44
185 | 0.33
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213 | 0.02
21 | 0.03
40 | 0.02
20 | 0.02
20 | 0.02
21 | 0.02
20 | 0.02
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21 | 0.02
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20 | 0.02
20 |
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201 |
| Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023 |
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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315 |
| 1: 1. 1 |
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283 | 0.36
228 | 0.25
214 | 0.31
214 | 0.37
307 | 0.30
217 | 0.33
281 | 0.25
192 | 0.45
334 | 0.37
241 | 0.37
263 | 0.33
233 | 0.35
307 | 0.34
222 | 0.37
293 |
| Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861) |
| DStereoSA | | 0.32
198 | 0.52
223 | 0.34
241 | 0.31
184 | 0.31
268 | 0.30
211 | 0.30
246 | 0.31
210 | 0.30
253 | 0.31
214 | 0.31
266 | 0.31
221 | 0.30
255 | 0.31
220 | 0.31
254 | 0.30
206 | 0.32
240 | 0.31
222 | 0.31
276 | 0.31
206 | 0.31
255 |
|
| LG-Stereo_L1 | | 0.47
286 | 0.52
223 | 0.47
301 | 0.62
313 | 0.39
323 | 0.53
353 | 0.40
321 | 0.53
342 | 0.39
319 | 0.53
347 | 0.39
322 | 0.53
351 | 0.39
313 | 0.53
347 | 0.39
310 | 0.55
334 | 0.46
311 | 0.49
350 | 0.37
316 | 0.49
321 | 0.37
293 |
|
| Occ-G | | 1.12
426 | 0.52
223 | 3.72
583 | 3.50
543 | 0.50
368 | 0.56
358 | 0.47
349 | 0.54
344 | 0.46
343 | 0.54
352 | 0.41
331 | 0.54
354 | 0.42
331 | 0.52
345 | 0.42
329 | 3.42
560 | 4.02
580 | 0.52
362 | 0.45
351 | 0.51
332 | 0.44
326 |
|
| AEACV | | 1.12
426 | 0.52
223 | 3.12
574 | 3.24
528 | 0.86
430 | 0.53
353 | 0.49
360 | 0.60
358 | 0.47
348 | 0.53
347 | 0.49
366 | 0.55
358 | 0.45
339 | 0.55
353 | 0.47
345 | 3.01
555 | 3.88
578 | 0.71
384 | 0.60
385 | 0.80
371 | 0.48
338 |
|
| Pro-Stereo | | 0.79
359 | 0.53
227 | 0.38
258 | 0.49
275 | 0.38
313 | 0.49
327 | 0.37
300 | 0.49
314 | 0.67
386 | 0.50
333 | 0.38
312 | 1.10
432 | 0.38
304 | 0.49
323 | 0.38
298 | 0.71
360 | 0.88
401 | 5.98
601 | 0.36
313 | 0.46
300 | 0.36
288 |
|
| ktn | | 0.72
345 | 0.53
227 | 1.08
419 | 1.14
384 | 0.51
373 | 1.22
484 | 1.36
514 | 0.51
336 | 0.59
375 | 0.51
341 | 0.51
374 | 0.69
378 | 1.20
448 | 0.67
372 | 0.51
359 | 0.51
322 | 0.49
326 | 0.58
369 | 0.66
400 | 0.52
334 | 0.53
354 |
|
| TorneroNet | | 0.66
330 | 0.53
227 | 0.50
320 | 0.50
283 | 0.64
392 | 1.06
423 | 0.70
400 | 0.50
323 | 0.51
367 | 0.49
320 | 0.69
404 | 0.49
324 | 0.50
359 | 0.48
317 | 1.15
449 | 0.71
360 | 0.49
326 | 1.14
438 | 1.08
447 | 0.49
321 | 0.49
343 |
|
| ICVP | | 0.15
125 | 0.53
227 | 0.11
90 | 0.16
121 | 0.11
138 | 0.16
144 | 0.11
133 | 0.16
143 | 0.11
135 | 0.16
140 | 0.11
135 | 0.16
141 | 0.11
134 | 0.16
142 | 0.11
128 | 0.16
135 | 0.11
98 | 0.16
147 | 0.11
131 | 0.16
147 | 0.11
130 |
| Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) |
| Wz-Net-MNSev | | 0.06
44 | 0.54
231 | 0.10
70 | 0.12
84 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.01
9 | 0.01
10 | 0.01
10 | 0.12
95 | 0.11
98 | 0.01
9 | 0.01
9 | 0.01
10 | 0.01
10 |
|
| PSMNet_ROB | | 0.54
309 | 0.54
231 | 0.54
334 | 0.54
296 | 0.53
377 | 0.54
356 | 0.54
370 | 0.53
342 | 0.54
370 | 0.54
352 | 0.54
378 | 0.54
354 | 0.53
366 | 0.54
349 | 0.54
364 | 0.54
328 | 0.53
341 | 0.54
366 | 0.54
375 | 0.54
339 | 0.54
357 |
|
| LG-Stereo_Zeroshot | | 0.48
291 | 0.55
233 | 0.47
301 | 0.63
315 | 0.41
334 | 0.56
358 | 0.44
337 | 0.56
348 | 0.41
329 | 0.56
357 | 0.41
331 | 0.57
363 | 0.42
331 | 0.56
354 | 0.41
321 | 0.55
334 | 0.43
301 | 0.51
359 | 0.37
316 | 0.51
332 | 0.37
293 |
|
| Selective-IGEV | | 0.51
304 | 0.55
233 | 0.45
290 | 0.69
324 | 0.45
350 | 0.61
367 | 0.45
342 | 0.50
323 | 0.40
320 | 0.56
357 | 0.44
345 | 0.55
358 | 0.40
314 | 0.72
377 | 0.67
379 | 0.59
339 | 0.46
311 | 0.45
324 | 0.34
295 | 0.46
300 | 0.37
293 |
|
| Monster-pub-mixall | | 0.44
271 | 0.56
235 | 0.60
342 | 0.38
207 | 0.27
233 | 0.37
244 | 0.27
224 | 0.37
234 | 0.29
242 | 0.38
241 | 0.27
234 | 0.38
249 | 0.29
248 | 0.85
394 | 0.27
219 | 1.46
488 | 0.26
196 | 0.34
241 | 0.26
228 | 0.36
241 | 0.53
354 |
|
| Monster-pub-eth3d | | 0.45
274 | 0.57
236 | 0.60
342 | 0.39
213 | 0.28
238 | 0.37
244 | 0.28
232 | 0.37
234 | 0.30
253 | 0.39
247 | 0.29
246 | 0.39
254 | 0.30
255 | 0.92
404 | 0.27
219 | 1.42
485 | 0.28
209 | 0.34
241 | 0.28
241 | 0.37
245 | 0.53
354 |
|
| Replicate-Monster | | 0.45
274 | 0.57
236 | 0.60
342 | 0.40
227 | 0.29
247 | 0.37
244 | 0.27
224 | 0.37
234 | 0.30
253 | 0.40
253 | 0.31
266 | 0.40
262 | 0.30
255 | 0.99
412 | 0.27
219 | 1.36
481 | 0.31
235 | 0.34
241 | 0.30
265 | 0.36
241 | 0.54
357 |
|
| LG-Stereo | | 0.60
318 | 0.58
238 | 0.47
301 | 0.64
318 | 0.74
411 | 1.00
408 | 0.69
396 | 0.57
351 | 0.41
329 | 0.57
360 | 0.41
331 | 0.57
363 | 0.41
325 | 1.00
414 | 0.75
409 | 0.91
384 | 0.51
337 | 0.52
362 | 0.37
316 | 0.52
334 | 0.37
293 |
|
| AIO-test2 | | 0.55
314 | 0.59
239 | 0.52
329 | 0.67
323 | 0.47
358 | 0.61
367 | 0.47
349 | 0.61
360 | 0.47
348 | 0.61
365 | 0.47
359 | 0.61
369 | 0.48
351 | 0.62
363 | 0.47
345 | 0.64
350 | 0.53
341 | 0.58
369 | 0.47
360 | 0.58
343 | 0.48
338 |
|
| FCDSN-DC | | 0.41
255 | 0.59
239 | 0.64
351 | 0.54
296 | 0.33
283 | 0.50
336 | 0.37
300 | 0.42
286 | 0.40
320 | 0.61
365 | 0.43
343 | 0.50
339 | 0.49
356 | 0.38
248 | 0.32
256 | 0.28
198 | 0.23
190 | 0.26
202 | 0.22
203 | 0.35
234 | 0.28
228 |
| Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion. |
| AIO-test1 | | 0.54
309 | 0.60
241 | 0.52
329 | 0.66
322 | 0.47
358 | 0.61
367 | 0.47
349 | 0.58
354 | 0.46
343 | 0.61
365 | 0.46
351 | 0.61
369 | 0.45
339 | 0.62
363 | 0.45
334 | 0.61
344 | 0.52
339 | 0.57
368 | 0.48
364 | 0.57
342 | 0.48
338 |
|
| DispNO | | 1.00
407 | 0.63
242 | 0.43
286 | 3.45
539 | 0.44
347 | 0.65
373 | 0.43
336 | 0.64
363 | 0.43
337 | 0.64
371 | 0.43
343 | 0.64
372 | 3.03
560 | 0.64
368 | 0.43
332 | 4.55
570 | 0.43
301 | 0.63
374 | 0.43
349 | 0.63
347 | 0.43
323 |
|
| LMCR-Stereo |  | 0.65
328 | 0.63
242 | 0.65
354 | 0.65
319 | 0.65
394 | 0.66
374 | 0.63
378 | 0.58
354 | 0.65
383 | 0.63
370 | 0.64
389 | 0.65
375 | 0.65
379 | 0.66
370 | 0.66
378 | 0.66
353 | 0.64
359 | 0.65
378 | 0.67
404 | 0.68
351 | 0.73
399 |
|
| MonSter | | 0.60
318 | 0.64
244 | 0.52
329 | 0.62
313 | 0.44
347 | 2.07
523 | 0.44
337 | 0.62
361 | 0.44
340 | 0.62
368 | 0.44
345 | 0.62
371 | 0.44
336 | 0.62
363 | 0.44
333 | 0.58
338 | 0.42
297 | 0.62
372 | 0.46
353 | 0.58
343 | 0.42
322 |
|
| AIO-Stereo | | 0.84
378 | 0.66
245 | 0.70
369 | 0.83
343 | 0.67
398 | 0.98
406 | 0.82
422 | 1.14
420 | 0.72
409 | 1.03
423 | 0.74
418 | 1.03
425 | 1.09
436 | 0.99
412 | 0.45
334 | 1.04
405 | 0.73
382 | 0.95
424 | 0.74
416 | 0.94
398 | 0.46
329 |
|
| anonymity | | 0.63
325 | 0.69
246 | 0.56
336 | 0.71
330 | 0.56
380 | 0.71
379 | 0.56
371 | 0.71
372 | 0.56
371 | 0.72
379 | 0.56
379 | 0.71
379 | 0.56
370 | 0.71
375 | 0.58
368 | 0.68
355 | 0.55
343 | 0.68
380 | 0.55
376 | 0.68
351 | 0.54
357 |
|
| CoDeX | | 0.15
125 | 0.70
247 | 0.02
14 | 0.02
14 | 0.02
21 | 0.02
19 | 0.02
20 | 0.02
20 | 0.02
21 | 0.02
20 | 0.02
20 | 0.02
20 | 0.01
9 | 0.02
20 | 0.67
379 | 0.02
15 | 0.69
374 | 0.75
389 | 0.01
9 | 0.02
20 | 0.02
20 |
|
| FE-Mocha | | 0.35
214 | 0.71
248 | 0.40
271 | 0.47
264 | 0.27
233 | 0.34
231 | 0.27
224 | 0.34
220 | 0.26
227 | 0.34
227 | 0.26
229 | 0.34
233 | 0.27
234 | 0.34
232 | 0.27
219 | 0.44
291 | 0.41
288 | 0.33
233 | 0.29
251 | 0.32
210 | 0.29
233 |
|
| RAFT-Stereo + iAFF | | 0.70
339 | 0.72
249 | 0.71
372 | 0.80
339 | 0.62
391 | 0.82
390 | 0.61
376 | 0.81
383 | 0.62
379 | 0.81
393 | 0.63
387 | 0.80
393 | 0.70
396 | 0.73
379 | 0.61
373 | 0.76
366 | 0.61
356 | 0.74
388 | 0.61
387 | 0.77
365 | 0.61
371 |
|
| DSFCA | | 0.66
330 | 0.73
250 | 0.78
386 | 0.65
319 | 0.65
394 | 0.64
372 | 0.64
379 | 0.65
364 | 0.63
381 | 0.64
371 | 0.64
389 | 0.64
372 | 0.64
377 | 0.65
369 | 0.65
375 | 0.65
351 | 0.65
361 | 0.65
378 | 0.65
398 | 0.66
349 | 0.64
381 |
|
| SMoEStereo_RVC | | 0.63
325 | 0.75
251 | 0.51
326 | 0.73
333 | 0.53
377 | 0.71
379 | 0.47
349 | 0.67
367 | 0.58
373 | 0.74
385 | 0.60
381 | 0.72
382 | 0.53
366 | 0.74
381 | 0.51
359 | 0.61
344 | 0.62
357 | 0.62
372 | 0.61
387 | 0.63
347 | 0.61
371 |
|
| GCAP-BAT | | 0.33
203 | 0.78
252 | 0.32
225 | 0.38
207 | 0.25
223 | 0.34
231 | 0.25
213 | 0.34
220 | 0.26
227 | 0.34
227 | 0.25
223 | 0.35
235 | 0.26
226 | 0.35
235 | 0.27
219 | 0.36
237 | 0.30
229 | 0.32
225 | 0.24
217 | 0.32
210 | 0.26
207 |
|
| SFCPSM | | 0.17
137 | 0.78
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| Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019 |
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| 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 |
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222 | 1.22
477 | 0.25
201 |
| 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 |
| WCG-NET（raft） | | 0.32
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|
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528 |
|
| RASNet | | 1.49
485 | 1.65
409 | 1.45
504 | 1.38
462 | 1.43
521 | 1.47
503 | 1.36
514 | 1.38
492 | 1.36
518 | 1.39
494 | 1.60
531 | 1.45
501 | 1.45
512 | 1.51
501 | 2.21
561 | 1.53
493 | 1.36
498 | 1.36
507 | 1.36
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495 | 1.36
515 |
|
| CRFU-Net | | 0.65
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480 | 1.96
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190 |
|
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|
| FlowAnything_test | | 1.02
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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523 |
|
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|
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|
| mmm | | 0.14
113 | 1.83
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40 | 0.03
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|
| 4.5_new | | 2.00
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|
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420 |
|
| hknet | | 1.10
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|
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532 |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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552 |
|
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431 | 1.71
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485 | 1.70
538 | 1.95
517 | 1.70
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539 | 1.95
514 | 1.71
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535 | 1.86
502 | 1.62
521 | 1.85
519 | 1.66
540 | 1.86
503 | 1.64
534 |
|
| SPS-STEREO | | 1.59
488 | 1.91
431 | 1.21
479 | 1.94
483 | 1.20
464 | 2.00
520 | 1.23
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497 | 2.00
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512 | 1.90
508 | 1.18
435 | 1.89
527 | 1.21
503 | 1.89
505 | 1.20
456 |
| K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014 |
| GANetREF_RVC | | 1.55
487 | 1.94
437 | 1.22
480 | 1.88
480 | 1.21
510 | 1.88
512 | 1.22
502 | 1.88
506 | 1.22
507 | 1.88
509 | 1.22
504 | 1.88
511 | 1.22
495 | 1.89
515 | 1.22
504 | 1.87
504 | 1.22
483 | 1.88
526 | 1.22
504 | 1.88
504 | 1.22
502 |
| 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 |
| ssnet_v2 | | 0.68
335 | 1.96
438 | 1.25
484 | 0.29
177 | 0.20
200 | 0.30
211 | 0.20
187 | 0.29
203 | 0.22
200 | 1.50
499 | 0.20
200 | 0.31
221 | 0.20
198 | 0.27
206 | 0.22
195 | 0.24
185 | 1.49
508 | 0.26
202 | 0.18
195 | 3.90
553 | 0.19
181 |
|
| qqq | | 0.16
133 | 2.01
439 | 0.12
103 | 0.15
110 | 0.04
78 | 0.06
91 | 0.05
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52 | 0.06
87 | 0.03
48 | 0.12
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484 | 0.23
186 | 0.15
168 | 0.23
182 | 0.15
160 |
|
| PASM | | 0.39
244 | 3.06
502 | 1.36
496 | 1.58
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124 | 0.11
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130 |
|
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159 | 0.14
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159 | 0.19
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152 |
|
| DEFOM-Stereo | | 0.68
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228 |
|
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420 |
|
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561 | 0.65
379 | 3.12
560 | 0.65
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383 |
|
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288 |
|
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233 |
|
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560 | 4.04
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570 | 3.30
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563 | 2.55
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563 |
|
| Anonymous3 | | 2.55
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530 | 3.24
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536 |
|
| MIF-Stereo (partial) | | 2.58
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527 | 0.66
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562 | 0.66
382 | 3.31
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517 |
|
| MM-Stereo_test1 | | 1.80
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512 | 1.52
511 | 2.12
490 | 1.41
520 | 2.04
521 | 1.41
522 | 2.05
515 | 1.46
524 | 2.04
521 | 1.41
522 | 2.05
522 | 1.42
511 | 2.05
520 | 1.43
522 | 2.04
516 | 1.54
513 | 1.94
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511 |
|
| UniTT-Stereo | | 2.03
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513 | 0.72
375 | 3.42
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399 |
|
| castereo++ | | 0.54
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144 | 0.14
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159 | 0.16
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487 | 1.16
431 | 0.15
144 | 0.14
162 | 0.15
143 | 0.13
152 |
|
| DPSNet | | 3.66
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515 | 3.62
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591 | 3.66
568 | 3.67
588 | 3.67
567 | 3.65
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568 | 3.66
577 | 3.66
567 | 3.68
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576 | 3.67
566 | 3.68
592 | 3.67
550 | 3.67
589 |
|
| RAStereo | | 2.23
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516 | 0.76
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547 | 0.86
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410 | 3.67
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566 | 0.76
420 | 3.66
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568 | 0.77
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388 | 3.69
567 | 0.77
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551 | 0.77
408 |
|
| qqq1 | | 0.25
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100 | 0.04
78 | 0.06
91 | 0.05
92 | 0.06
93 | 0.05
97 | 0.06
95 | 0.05
99 | 0.04
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94 | 0.06
87 | 0.05
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110 | 0.12
114 | 0.06
93 | 0.05
96 | 0.03
43 | 0.04
78 |
|
| fff1 | | 0.25
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127 | 0.14
100 | 0.04
78 | 0.06
91 | 0.05
92 | 0.06
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87 | 0.05
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78 |
|
| RAFT_CTSACE | | 1.92
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519 | 1.72
521 | 1.88
480 | 1.72
539 | 2.04
521 | 1.42
524 | 2.18
522 | 1.89
555 | 2.02
519 | 1.97
555 | 1.95
514 | 2.06
549 | 1.93
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528 | 1.76
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524 | 2.02
530 | 1.73
549 | 1.73
498 | 1.43
520 |
|
| MyStereo07 | | 0.60
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341 | 0.49
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323 |
|
| MyStereo04 | | 0.56
316 | 3.72
520 | 0.59
340 | 0.49
275 | 0.41
334 | 0.36
239 | 0.32
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234 | 0.31
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235 | 0.32
273 | 0.35
235 | 0.33
266 | 0.49
310 | 0.45
309 | 0.34
241 | 0.32
283 | 0.35
234 | 0.43
323 |
|
| castereo | | 0.61
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152 | 0.16
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197 | 0.18
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174 | 0.21
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151 | 0.26
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|
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|
| ff1 | | 0.25
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523 | 0.12
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|
| mmx | | 0.25
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95 | 0.04
78 |
|
| NINENet | | 0.69
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190 |
|
| GEAStereo | | 0.62
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|
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275 |
|
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326 | 0.54
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340 | 0.50
346 |
|
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530 | 3.19
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585 | 3.99
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585 |
|
| MyStereo06 | | 0.75
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334 | 0.60
340 | 0.57
347 | 0.64
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358 | 0.55
362 |
|
| MyStereo05 | | 0.80
362 | 4.12
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362 |
|
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|
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573 |
|
| SGM-Forest | | 5.21
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579 | 5.85
599 | 4.03
598 | 5.79
589 | 4.17
597 |
| Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018 |
| MaDis-Stereo | | 3.19
562 | 6.02
566 | 1.12
420 | 5.61
580 | 1.16
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508 |
|
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201 |
|
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|
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588 |
|
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|
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|
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|
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|
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|
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570 | 3.90
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564 |
|
| TestStereo1 | | 4.60
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|
| SA-5K | | 4.60
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|
| U | | 5.15
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544 |
|
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604 |
|
| rvit_stereo_0075_2 | | 6.64
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|
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|
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|
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|
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603 |
|
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|
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|
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|
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375 |
|
| UCFNet_RVC | | 2.75
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|
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383 |
|
| ccs_rob | | 2.79
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225 | 10.00
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606 | 0.49
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233 |
|
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596 | 7.34
605 |
|
| test-2 | | 7.53
603 | 11.89
592 | 7.98
603 | 9.36
598 | 7.14
606 | 7.06
603 | 7.09
606 | 7.37
603 | 6.91
606 | 7.29
603 | 5.71
604 | 6.45
602 | 6.93
599 | 6.73
602 | 7.27
606 | 8.93
607 | 7.85
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603 | 6.80
607 | 7.56
596 | 7.34
605 |
|
| rafts_anoy | | 20.00
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609 | 20.00
609 | 20.00
609 | 20.00
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609 | 20.00
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610 | 20.00
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|
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607 | 20.00
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609 | 20.00
609 | 20.00
609 | 20.00
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610 | 20.00
609 | 20.00
608 |
|
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607 | 20.00
607 | 20.00
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|
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610 | 20.00
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|
| RALCasStereoNet | | 20.00
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|
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610 | 20.00
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608 |
|
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607 |
|
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417 | 1.19
455 |
|
| Abc-Net | | 2.32
540 | 24.75
602 | 1.14
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392 | 1.17
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450 | 1.17
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426 | 1.16
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431 | 1.17
453 | 1.09
408 | 1.16
431 | 1.17
445 | 1.17
454 | 1.16
419 | 1.11
440 |
| Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer |
| RP | | 2.33
541 | 25.00
603 | 1.13
421 | 1.15
386 | 1.15
456 | 1.10
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421 | 1.15
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450 | 1.09
430 | 1.13
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433 | 1.15
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449 | 1.16
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451 |
|
| RGC | | 2.36
543 | 25.48
604 | 1.19
430 | 1.15
386 | 1.15
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442 |
|
| NCC-stereo | | 2.36
543 | 25.52
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440 | 1.16
453 | 1.17
424 | 1.17
451 |
|
| AF-Net | | 2.37
545 | 25.71
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426 | 1.13
383 | 1.15
456 | 1.15
436 | 1.18
454 | 1.19
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454 | 1.10
427 | 1.15
450 | 1.10
432 | 1.18
446 | 1.12
437 | 1.15
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410 | 1.10
424 | 1.17
445 | 1.15
451 | 1.16
419 | 1.12
442 |
|
| Nwc_Net | | 2.37
545 | 25.95
607 | 1.15
424 | 1.14
384 | 1.15
456 | 1.08
426 | 1.14
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426 | 1.16
454 | 1.14
436 | 1.15
450 | 1.08
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410 | 1.11
425 | 1.16
441 | 1.09
448 | 1.16
419 | 1.15
447 |
|
| FAT-Stereo | | 2.46
549 | 26.05
608 | 1.23
482 | 1.23
442 | 1.22
512 | 1.20
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504 | 1.23
480 | 1.23
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439 | 1.22
504 | 1.21
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505 |
|
| S-Stereo | | 2.51
550 | 26.86
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485 | 1.24
506 | 1.19
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498 | 1.19
442 | 1.24
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504 |
|
| MoCha-V2 | | 2.11
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406 | 0.90
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400 | 0.91
400 | 0.71
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379 | 0.88
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387 |
|
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453 | 1.09
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440 |
|
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|
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|
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|
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560 |
|
| 111 | | 30.40
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615 |
|
| DCANet-4 | | 35.22
615 | 34.54
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622 |
|
| tt | | 500032.53
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620 |
|
| DCANet | | 500032.53
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620 | 10000000.00
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620 |
|
| WCMA_ROB | | 31.10
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614 |
|
| ADStereo(finetuned) | | 36.13
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619 |
|
| Reg-Stereo(zero) | | 37.00
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623 |
|
| CoSv | | 37.00
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623 |
|
| NLCA_NET_v2_RVC | | 5.04
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557 | 2.83
558 | 2.77
570 | 2.83
545 | 2.76
565 |
| Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching. |
| MDST_ROB | | 69.83
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628 |
|
| MGS-Stereo | | 239.45
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632 |
|
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630 |
|
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633 |
|
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628 | 49.00
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626 |
|
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629 |
| 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 |
| PA-Net | | 11.80
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400 | 0.72
358 | 0.65
383 |
| Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction. |
| DLCB_ROB | | 284.23
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631 |
|
| LE_ROB | | 396.57
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634 |
|
| SGM-ForestM | | 596.69
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|
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636 |
|
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629 | 68.20
626 | 45.00
627 |
| Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018 |
| 111111 | | 10000000.00
636 | 10000000.00
638 | 10000000.00
636 | 10000000.00
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638 | 10000000.00
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|
| DIP-Stereo | | 10000000.00
636 | 10000000.00
638 | 10000000.00
636 | 10000000.00
637 | 10000000.00
638 | 10000000.00
638 | 10000000.00
638 | 10000000.00
639 | 10000000.00
635 | 10000000.00
639 | 10000000.00
638 | 10000000.00
639 | 10000000.00
636 | 10000000.00
639 | 10000000.00
638 | 10000000.00
639 | 10000000.00
639 | 10000000.00
639 | 10000000.00
639 | 10000000.00
636 | 10000000.00
637 |
| Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022 |
| GS-Stereo | | | | | | | | 0.38
307 | 0.50
323 | 0.38
306 | 0.50
333 | 0.38
312 | 0.50
339 | 3.79
582 | 0.50
331 | 0.38
298 | 0.54
328 | 0.43
301 | 0.46
328 | 0.34
295 | 0.46
300 | 0.35
285 |
|
| FSD | | | | | | 0.44
347 | 0.56
358 | 0.44
337 | 0.55
347 | 0.44
340 | 0.56
357 | 0.44
345 | 0.56
361 | 0.44
336 | 0.56
354 | 0.46
338 | 0.61
344 | 0.42
297 | 0.52
362 | 0.42
348 | 0.52
334 | |
|
