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
sort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysorted by
CASnettwo views0.09
11
0.09
179
0.09
28
0.19
216
0.06
2
0.07
16
0.11
11
0.18
94
0.14
57
0.11
56
0.10
35
0.09
35
0.07
31
0.10
18
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.10
256
0.08
200
0.05
40
0.03
1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVCtwo views0.08
2
0.05
6
0.07
2
0.15
34
0.07
18
0.08
23
0.15
114
0.11
1
0.10
7
0.08
5
0.09
21
0.06
3
0.09
63
0.10
18
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.04
1
0.03
1
Selective-IGEVtwo views0.07
1
0.06
19
0.08
11
0.17
109
0.06
2
0.08
23
0.12
21
0.13
9
0.07
1
0.08
5
0.07
13
0.06
3
0.04
1
0.10
18
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.03
1
test_4two views0.10
50
0.10
226
0.08
11
0.19
216
0.09
126
0.08
23
0.22
291
0.15
25
0.17
97
0.12
80
0.18
136
0.12
85
0.09
63
0.08
6
0.11
82
0.04
1
0.04
2
0.08
154
0.08
200
0.04
1
0.03
1
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.09
11
0.06
19
0.10
44
0.17
109
0.06
2
0.10
56
0.16
168
0.17
70
0.14
57
0.09
15
0.10
35
0.08
23
0.09
63
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.06
83
0.04
1
0.03
1
AFF-stereotwo views0.09
11
0.06
19
0.10
44
0.17
109
0.07
18
0.10
56
0.16
168
0.17
70
0.09
2
0.10
38
0.12
58
0.09
35
0.09
63
0.12
98
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.07
154
0.04
1
0.03
1
StereoIMtwo views0.09
11
0.09
179
0.08
11
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.10
6
0.16
40
0.16
85
0.09
15
0.11
50
0.06
3
0.06
6
0.09
10
0.13
151
0.07
136
0.06
179
0.07
96
0.05
31
0.05
40
0.04
7
MSKI-zero shottwo views0.09
11
0.05
6
0.09
28
0.15
34
0.07
18
0.10
56
0.13
43
0.14
15
0.13
40
0.09
15
0.09
21
0.09
35
0.06
6
0.12
98
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.04
7
DLNR_Zeroshot_testpermissivetwo views10.40
410
1.82
405
19.49
417
120.77
422
13.11
415
0.06
2
0.13
43
0.23
168
0.10
7
0.07
2
0.10
35
0.09
35
0.06
6
0.10
18
0.09
19
0.13
320
0.04
2
0.06
29
0.04
8
51.54
421
0.04
7
AEACVtwo views0.08
2
0.05
6
0.08
11
0.14
13
0.13
289
0.14
150
0.13
43
0.14
15
0.09
2
0.07
2
0.09
21
0.07
16
0.08
47
0.10
18
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.04
7
HHtwo views0.09
11
0.06
19
0.13
122
0.17
109
0.08
47
0.10
56
0.16
168
0.14
15
0.10
7
0.08
5
0.09
21
0.08
23
0.07
31
0.10
18
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.04
7
HanStereotwo views0.09
11
0.06
19
0.13
122
0.17
109
0.08
47
0.10
56
0.16
168
0.14
15
0.10
7
0.08
5
0.09
21
0.08
23
0.07
31
0.10
18
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.04
7
CAStwo views0.08
2
0.04
1
0.07
2
0.17
109
0.08
47
0.10
56
0.13
43
0.12
4
0.09
2
0.09
15
0.10
35
0.08
23
0.06
6
0.09
10
0.08
11
0.08
183
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.05
40
0.04
7
EGLCR-Stereotwo views0.08
2
0.05
6
0.08
11
0.14
13
0.06
2
0.10
56
0.12
21
0.11
1
0.16
85
0.06
1
0.05
1
0.07
16
0.05
2
0.10
18
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.04
7
DCREtwo views0.11
76
0.07
69
0.13
122
0.16
63
0.11
243
0.11
81
0.17
188
0.18
94
0.17
97
0.11
56
0.18
136
0.10
55
0.10
84
0.15
162
0.11
82
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.06
83
0.05
40
0.04
7
MC-Stereotwo views0.08
2
0.06
19
0.09
28
0.17
109
0.06
2
0.10
56
0.14
69
0.12
4
0.10
7
0.09
15
0.12
58
0.09
35
0.06
6
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.04
7
RCA-Stereotwo views0.09
11
0.06
19
0.09
28
0.16
63
0.06
2
0.09
35
0.13
43
0.18
94
0.14
57
0.09
15
0.10
35
0.08
23
0.07
31
0.12
98
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.04
7
ADStereo(finetuned)two views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.16
63
0.06
2
0.09
35
0.17
188
0.15
25
0.19
125
0.13
99
0.17
114
0.10
55
0.12
131
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.05
40
0.04
7
raft_robusttwo views0.13
152
0.10
226
0.07
2
0.18
172
0.08
47
0.13
128
0.24
310
0.28
237
0.33
265
0.20
230
0.19
141
0.14
122
0.10
84
0.11
45
0.12
122
0.05
2
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.05
40
0.04
7
RAFT_CTSACEtwo views0.12
131
0.09
179
0.10
44
0.22
293
0.08
47
0.12
103
0.24
310
0.18
94
0.16
85
0.20
230
0.27
236
0.13
107
0.07
31
0.13
129
0.09
19
0.05
2
0.06
179
0.08
154
0.07
154
0.04
1
0.04
7
SAtwo views0.12
131
0.09
179
0.08
11
0.18
172
0.08
47
0.12
103
0.24
310
0.23
168
0.18
114
0.17
180
0.27
236
0.14
122
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.05
2
0.05
106
0.09
215
0.08
200
0.05
40
0.04
7
IPLGtwo views0.10
50
0.07
69
0.15
185
0.17
109
0.08
47
0.11
81
0.14
69
0.20
118
0.15
68
0.12
80
0.17
114
0.07
16
0.07
31
0.14
144
0.13
151
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.04
7
MIPNettwo views0.11
76
0.08
131
0.14
148
0.17
109
0.09
126
0.12
103
0.14
69
0.20
118
0.24
187
0.11
56
0.10
35
0.09
35
0.07
31
0.13
129
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.04
7
IPLGRtwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.18
172
0.08
47
0.12
103
0.17
188
0.21
135
0.24
187
0.11
56
0.12
58
0.11
71
0.08
47
0.12
98
0.12
122
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.06
83
0.04
1
0.04
7
GMOStereotwo views0.11
76
0.09
179
0.07
2
0.19
216
0.08
47
0.12
103
0.28
341
0.13
9
0.17
97
0.11
56
0.17
114
0.14
122
0.12
131
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
106
0.09
215
0.07
154
0.04
1
0.04
7
error versiontwo views0.11
76
0.09
179
0.07
2
0.19
216
0.08
47
0.12
103
0.28
341
0.13
9
0.17
97
0.11
56
0.17
114
0.14
122
0.12
131
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
106
0.09
215
0.07
154
0.04
1
0.04
7
test-vtwo views0.11
76
0.09
179
0.07
2
0.19
216
0.08
47
0.12
103
0.28
341
0.13
9
0.17
97
0.11
56
0.17
114
0.14
122
0.12
131
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
106
0.09
215
0.07
154
0.04
1
0.04
7
test-3two views0.08
2
0.06
19
0.09
28
0.17
109
0.07
18
0.07
16
0.14
69
0.12
4
0.15
68
0.09
15
0.08
16
0.07
16
0.08
47
0.11
45
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.05
31
0.04
1
0.04
7
test_1two views0.08
2
0.06
19
0.09
28
0.17
109
0.07
18
0.07
16
0.14
69
0.12
4
0.15
68
0.09
15
0.08
16
0.07
16
0.08
47
0.11
45
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.05
31
0.04
1
0.04
7
test_3two views0.10
50
0.09
179
0.10
44
0.20
256
0.08
47
0.13
128
0.26
329
0.14
15
0.21
158
0.10
38
0.10
35
0.09
35
0.09
63
0.08
6
0.11
82
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.07
154
0.04
1
0.04
7
TRStereotwo views0.09
11
0.05
6
0.12
86
0.15
34
0.12
272
0.10
56
0.13
43
0.18
94
0.18
114
0.09
15
0.09
21
0.09
35
0.06
6
0.10
18
0.08
11
0.07
136
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.04
1
0.04
7
STrans-v2two views0.10
50
0.07
69
0.12
86
0.18
172
0.07
18
0.10
56
0.14
69
0.21
135
0.11
17
0.11
56
0.15
88
0.12
85
0.10
84
0.11
45
0.12
122
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.06
83
0.04
1
0.04
7
OMP-Stereotwo views0.11
76
0.06
19
0.14
148
0.18
172
0.08
47
0.09
35
0.12
21
0.21
135
0.21
158
0.13
99
0.14
77
0.11
71
0.12
131
0.11
45
0.13
151
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.04
7
IIG-Stereotwo views0.11
76
0.06
19
0.13
122
0.17
109
0.08
47
0.11
81
0.12
21
0.22
151
0.17
97
0.14
119
0.17
114
0.11
71
0.12
131
0.12
98
0.12
122
0.06
53
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.04
7
CroCo-Stereocopylefttwo views0.09
11
0.08
131
0.08
11
0.22
293
0.09
126
0.09
35
0.19
251
0.15
25
0.12
25
0.07
2
0.07
13
0.08
23
0.06
6
0.08
6
0.07
1
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.04
8
0.05
40
0.04
7
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
test-2two views0.11
76
0.09
179
0.07
2
0.19
216
0.08
47
0.12
103
0.28
341
0.13
9
0.17
97
0.11
56
0.17
114
0.14
122
0.12
131
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
106
0.09
215
0.07
154
0.04
1
0.04
7
cross-rafttwo views0.10
50
0.09
179
0.09
28
0.19
216
0.07
18
0.11
81
0.25
323
0.13
9
0.15
68
0.08
5
0.11
50
0.12
85
0.10
84
0.09
10
0.11
82
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.04
7
test-1two views0.10
50
0.07
69
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.11
81
0.24
310
0.14
15
0.18
114
0.09
15
0.07
13
0.09
35
0.08
47
0.07
1
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.04
7
iRaftStereo_RVCtwo views0.10
50
0.07
69
0.09
28
0.17
109
0.09
126
0.11
81
0.17
188
0.18
94
0.12
25
0.09
15
0.12
58
0.10
55
0.07
31
0.11
45
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.08
200
0.04
1
0.04
7
CREStereo++_RVCtwo views0.08
2
0.04
1
0.06
1
0.13
6
0.07
18
0.09
35
0.12
21
0.14
15
0.14
57
0.10
38
0.14
77
0.08
23
0.07
31
0.09
10
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.05
31
0.04
1
0.04
7
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 views0.09
11
0.06
19
0.07
2
0.15
34
0.05
1
0.16
193
0.18
224
0.15
25
0.15
68
0.10
38
0.11
50
0.11
71
0.11
103
0.10
18
0.12
122
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.04
7
RALAANettwo views0.11
76
0.08
131
0.10
44
0.17
109
0.09
126
0.14
150
0.10
6
0.20
118
0.15
68
0.14
119
0.13
68
0.16
156
0.09
63
0.12
98
0.11
82
0.06
53
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.04
7
XX-Stereotwo views0.09
11
0.05
6
0.08
11
0.17
109
0.09
126
0.15
170
0.12
21
0.20
118
0.10
7
0.10
38
0.14
77
0.07
16
0.06
6
0.12
98
0.08
11
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.06
83
0.04
1
0.04
7
DCANettwo views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.16
63
0.06
2
0.09
35
0.17
188
0.15
25
0.19
125
0.13
99
0.17
114
0.10
55
0.11
103
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.05
40
0.04
7
ARAFTtwo views0.12
131
0.08
131
0.17
239
0.19
216
0.09
126
0.14
150
0.18
224
0.20
118
0.12
25
0.12
80
0.13
68
0.14
122
0.11
103
0.15
162
0.12
122
0.06
53
0.05
106
0.10
256
0.09
239
0.05
40
0.04
7
EAI-Stereotwo views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.15
34
0.06
2
0.10
56
0.15
114
0.16
40
0.09
2
0.08
5
0.09
21
0.08
23
0.07
31
0.09
10
0.11
82
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.05
31
0.05
40
0.04
7
CFNet-RSSMtwo views0.09
11
0.07
69
0.09
28
0.16
63
0.07
18
0.09
35
0.15
114
0.16
40
0.17
97
0.08
5
0.12
58
0.10
55
0.09
63
0.11
45
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.04
8
0.04
1
0.04
7
Gwc-CoAtRStwo views0.09
11
0.06
19
0.10
44
0.16
63
0.07
18
0.10
56
0.14
69
0.17
70
0.17
97
0.08
5
0.10
35
0.12
85
0.09
63
0.12
98
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.04
8
0.04
1
0.04
7
MLCVtwo views0.12
131
0.07
69
0.16
214
0.18
172
0.06
2
0.15
170
0.17
188
0.19
113
0.21
158
0.18
204
0.25
214
0.17
174
0.13
163
0.14
144
0.13
151
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.05
40
0.04
7
CoDeXtwo views0.12
131
0.07
69
0.12
86
0.17
109
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.23
168
0.27
226
0.13
99
0.17
114
0.16
156
0.11
103
0.14
144
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.05
50
IGEV_Zeroshot_testtwo views0.09
11
0.05
6
0.12
86
0.13
6
0.08
47
0.12
103
0.13
43
0.17
70
0.11
17
0.10
38
0.06
2
0.09
35
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.06
83
0.05
40
0.05
50
StereoVisiontwo views0.13
152
0.12
260
0.09
28
0.24
317
0.10
205
0.15
170
0.21
282
0.21
135
0.20
145
0.12
80
0.24
185
0.10
55
0.10
84
0.16
187
0.10
47
0.09
224
0.11
307
0.12
298
0.12
312
0.06
100
0.05
50
MIF-Stereotwo views0.09
11
0.07
69
0.08
11
0.18
172
0.08
47
0.13
128
0.11
11
0.12
4
0.11
17
0.10
38
0.12
58
0.05
1
0.07
31
0.09
10
0.09
19
0.07
136
0.05
106
0.05
2
0.05
31
0.05
40
0.05
50
MIM_Stereotwo views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.15
34
0.07
18
0.06
2
0.12
21
0.20
118
0.14
57
0.13
99
0.13
68
0.09
35
0.05
2
0.12
98
0.08
11
0.05
2
0.06
179
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.05
50
Any-RAFTtwo views0.10
50
0.05
6
0.09
28
0.14
13
0.07
18
0.13
128
0.14
69
0.21
135
0.15
68
0.11
56
0.12
58
0.12
85
0.09
63
0.12
98
0.09
19
0.07
136
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.06
100
0.05
50
RAFT-Testtwo views0.09
11
0.06
19
0.10
44
0.15
34
0.07
18
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.13
40
0.09
15
0.10
35
0.10
55
0.09
63
0.12
98
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.05
50
LL-Strereo2two views0.10
50
0.10
226
0.15
185
0.18
172
0.08
47
0.15
170
0.09
3
0.17
70
0.14
57
0.14
119
0.10
35
0.09
35
0.07
31
0.16
187
0.10
47
0.05
2
0.05
106
0.10
256
0.07
154
0.06
100
0.05
50
LL-Strereotwo views0.13
152
0.09
179
0.11
66
0.20
256
0.10
205
0.11
81
0.18
224
0.32
275
0.24
187
0.15
143
0.15
88
0.14
122
0.13
163
0.19
230
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.08
200
0.04
1
0.05
50
4D-IteraStereotwo views0.09
11
0.07
69
0.10
44
0.18
172
0.07
18
0.09
35
0.15
114
0.17
70
0.15
68
0.10
38
0.11
50
0.10
55
0.07
31
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.03
1
0.08
154
0.07
154
0.06
100
0.05
50
anonymousdsp2two views0.11
76
0.07
69
0.10
44
0.16
63
0.09
126
0.13
128
0.14
69
0.18
94
0.22
169
0.13
99
0.14
77
0.12
85
0.09
63
0.14
144
0.11
82
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.06
100
0.05
50
LoStwo views0.09
11
0.05
6
0.11
66
0.13
6
0.07
18
0.14
150
0.11
11
0.15
25
0.15
68
0.09
15
0.09
21
0.12
85
0.09
63
0.15
162
0.10
47
0.07
136
0.05
106
0.05
2
0.03
1
0.05
40
0.05
50
CEStwo views0.08
2
0.04
1
0.08
11
0.14
13
0.07
18
0.09
35
0.14
69
0.11
1
0.09
2
0.08
5
0.09
21
0.11
71
0.06
6
0.12
98
0.08
11
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.05
40
0.05
50
Selective-RAFTtwo views0.11
76
0.10
226
0.11
66
0.21
280
0.08
47
0.16
193
0.13
43
0.20
118
0.22
169
0.10
38
0.10
35
0.11
71
0.10
84
0.15
162
0.11
82
0.05
2
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.06
100
0.05
50
CroCo-Stereo Lap2two views0.09
11
0.09
179
0.08
11
0.22
293
0.09
126
0.09
35
0.19
251
0.16
40
0.12
25
0.09
15
0.10
35
0.05
1
0.05
2
0.08
6
0.08
11
0.06
53
0.06
179
0.07
96
0.05
31
0.05
40
0.05
50
TestStereo1two views0.13
152
0.08
131
0.08
11
0.19
216
0.08
47
0.18
223
0.29
349
0.23
168
0.16
85
0.17
180
0.20
152
0.16
156
0.10
84
0.12
98
0.13
151
0.06
53
0.06
179
0.08
154
0.06
83
0.05
40
0.05
50
DCANet-4two views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.16
63
0.06
2
0.09
35
0.17
188
0.18
94
0.19
125
0.13
99
0.16
96
0.09
35
0.14
186
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.05
50
ffftwo views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.15
34
0.07
18
0.09
35
0.17
188
0.16
40
0.20
145
0.13
99
0.16
96
0.10
55
0.11
103
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.05
50
SA-5Ktwo views0.13
152
0.08
131
0.08
11
0.19
216
0.08
47
0.18
223
0.29
349
0.23
168
0.16
85
0.17
180
0.20
152
0.16
156
0.10
84
0.12
98
0.13
151
0.06
53
0.06
179
0.08
154
0.06
83
0.05
40
0.05
50
Sa-1000two views0.12
131
0.08
131
0.08
11
0.18
172
0.08
47
0.14
150
0.22
291
0.22
151
0.18
114
0.15
143
0.20
152
0.17
174
0.11
103
0.10
18
0.10
47
0.06
53
0.05
106
0.09
215
0.09
239
0.05
40
0.05
50
iRaft-Stereo_20wtwo views0.09
11
0.05
6
0.13
122
0.14
13
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.18
94
0.10
7
0.11
56
0.08
16
0.08
23
0.05
2
0.10
18
0.09
19
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.06
100
0.05
50
GLC_STEREOtwo views0.11
76
0.07
69
0.11
66
0.17
109
0.07
18
0.09
35
0.13
43
0.15
25
0.24
187
0.12
80
0.13
68
0.12
85
0.08
47
0.18
219
0.11
82
0.06
53
0.08
257
0.08
154
0.06
83
0.05
40
0.05
50
CrosDoStereotwo views0.12
131
0.06
19
0.12
86
0.14
13
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.17
70
0.22
169
0.19
217
0.24
185
0.15
146
0.11
103
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.07
154
0.05
40
0.05
50
AAGNettwo views0.11
76
0.07
69
0.16
214
0.19
216
0.09
126
0.08
23
0.13
43
0.18
94
0.13
40
0.16
168
0.21
162
0.13
107
0.14
186
0.11
45
0.14
177
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.06
83
0.06
100
0.05
50
TransformOpticalFlowtwo views0.10
50
0.08
131
0.13
122
0.18
172
0.07
18
0.09
35
0.15
114
0.19
113
0.15
68
0.12
80
0.17
114
0.11
71
0.11
103
0.11
45
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.06
83
0.05
40
0.05
50
DeepStereo_LLtwo views0.12
131
0.06
19
0.12
86
0.14
13
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.17
70
0.22
169
0.19
217
0.24
185
0.15
146
0.11
103
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.07
154
0.05
40
0.05
50
DEmStereotwo views0.12
131
0.06
19
0.14
148
0.14
13
0.10
205
0.16
193
0.15
114
0.16
40
0.24
187
0.17
180
0.24
185
0.13
107
0.14
186
0.12
98
0.13
151
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.05
50
SST-Stereotwo views0.10
50
0.07
69
0.15
185
0.18
172
0.09
126
0.06
2
0.12
21
0.17
70
0.11
17
0.15
143
0.17
114
0.13
107
0.12
131
0.10
18
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.06
83
0.06
100
0.05
50
THIR-Stereotwo views0.12
131
0.07
69
0.11
66
0.15
34
0.08
47
0.14
150
0.16
168
0.17
70
0.25
206
0.16
168
0.24
185
0.14
122
0.12
131
0.12
98
0.14
177
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.07
154
0.05
40
0.05
50
RAFT_R40two views0.11
76
0.07
69
0.14
148
0.18
172
0.09
126
0.06
2
0.13
43
0.17
70
0.16
85
0.14
119
0.18
136
0.15
146
0.12
131
0.10
18
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.06
83
0.06
100
0.05
50
DRafttwo views0.12
131
0.06
19
0.11
66
0.14
13
0.09
126
0.14
150
0.17
188
0.21
135
0.30
247
0.17
180
0.28
245
0.10
55
0.15
199
0.10
18
0.12
122
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.05
50
PFNettwo views0.12
131
0.06
19
0.17
239
0.17
109
0.08
47
0.09
35
0.15
114
0.26
210
0.20
145
0.16
168
0.16
96
0.14
122
0.11
103
0.12
98
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.05
50
RAFT-345two views0.11
76
0.07
69
0.15
185
0.16
63
0.08
47
0.08
23
0.12
21
0.15
25
0.10
7
0.11
56
0.36
295
0.09
35
0.09
63
0.11
45
0.12
122
0.05
2
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.04
1
0.05
50
AnonymousMtwo views0.09
11
0.05
6
0.10
44
0.14
13
0.06
2
0.09
35
0.13
43
0.19
113
0.14
57
0.13
99
0.11
50
0.09
35
0.08
47
0.13
129
0.10
47
0.08
183
0.05
106
0.08
154
0.05
31
0.05
40
0.05
50
RAFTtwo views0.13
152
0.09
179
0.11
66
0.18
172
0.08
47
0.15
170
0.24
310
0.20
118
0.19
125
0.21
238
0.21
162
0.17
174
0.12
131
0.16
187
0.09
19
0.06
53
0.07
235
0.10
256
0.09
239
0.05
40
0.05
50
TestStereotwo views0.13
152
0.14
293
0.11
66
0.23
312
0.08
47
0.15
170
0.21
282
0.20
118
0.23
177
0.14
119
0.24
185
0.16
156
0.12
131
0.16
187
0.14
177
0.05
2
0.06
179
0.08
154
0.06
83
0.09
235
0.05
50
raft+_RVCtwo views0.11
76
0.07
69
0.09
28
0.16
63
0.07
18
0.10
56
0.11
11
0.24
185
0.20
145
0.12
80
0.15
88
0.12
85
0.08
47
0.12
98
0.13
151
0.07
136
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.05
50
TANstereotwo views0.09
11
0.04
1
0.08
11
0.13
6
0.06
2
0.11
81
0.14
69
0.15
25
0.19
125
0.11
56
0.15
88
0.10
55
0.06
6
0.12
98
0.09
19
0.07
136
0.05
106
0.05
2
0.04
8
0.06
100
0.05
50
XX-TBDtwo views0.09
11
0.06
19
0.07
2
0.14
13
0.07
18
0.12
103
0.16
168
0.14
15
0.13
40
0.11
56
0.12
58
0.09
35
0.08
47
0.10
18
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.06
100
0.05
50
raftrobusttwo views0.09
11
0.06
19
0.10
44
0.17
109
0.08
47
0.09
35
0.10
6
0.18
94
0.16
85
0.10
38
0.09
21
0.12
85
0.07
31
0.12
98
0.10
47
0.08
183
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.05
50
csctwo views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.15
34
0.07
18
0.09
35
0.17
188
0.16
40
0.20
145
0.13
99
0.16
96
0.10
55
0.11
103
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.05
50
cscssctwo views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.15
34
0.07
18
0.09
35
0.17
188
0.16
40
0.20
145
0.13
99
0.16
96
0.10
55
0.11
103
0.11
45
0.12
122
0.06
53
0.04
2
0.05
2
0.04
8
0.04
1
0.05
50
111two views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.15
34
0.07
18
0.10
56
0.14
69
0.21
135
0.23
177
0.11
56
0.12
58
0.14
122
0.11
103
0.13
129
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.04
8
0.05
40
0.05
50
R-Stereo Traintwo views0.10
50
0.06
19
0.10
44
0.17
109
0.08
47
0.11
81
0.14
69
0.23
168
0.11
17
0.12
80
0.19
141
0.11
71
0.08
47
0.09
10
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.05
50
RAFT-Stereopermissivetwo views0.10
50
0.06
19
0.10
44
0.17
109
0.08
47
0.11
81
0.14
69
0.23
168
0.11
17
0.12
80
0.19
141
0.11
71
0.08
47
0.09
10
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.05
50
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNettwo views0.10
50
0.06
19
0.12
86
0.14
13
0.06
2
0.11
81
0.10
6
0.18
94
0.18
114
0.13
99
0.16
96
0.14
122
0.11
103
0.15
162
0.13
151
0.06
53
0.04
2
0.04
1
0.04
8
0.06
100
0.05
50
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
iResNettwo views0.13
152
0.10
226
0.18
252
0.19
216
0.08
47
0.13
128
0.18
224
0.20
118
0.26
219
0.15
143
0.23
177
0.15
146
0.13
163
0.14
144
0.14
177
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.06
100
0.05
50
cc1two views0.10
50
0.08
131
0.12
86
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.15
114
0.16
40
0.18
114
0.09
15
0.09
21
0.06
3
0.06
6
0.10
18
0.07
1
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.06
100
0.06
97
ff7two views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.10
38
0.06
2
0.06
3
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
IGEVStereo-DCAtwo views0.09
11
0.06
19
0.11
66
0.15
34
0.10
205
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.10
38
0.06
2
0.08
23
0.06
6
0.10
18
0.08
11
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
fffftwo views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.10
38
0.06
2
0.06
3
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
rrrtwo views0.09
11
0.06
19
0.12
86
0.15
34
0.10
205
0.11
81
0.16
168
0.16
40
0.15
68
0.10
38
0.06
2
0.08
23
0.06
6
0.10
18
0.08
11
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
DualNettwo views0.13
152
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.08
47
0.17
208
0.17
188
0.15
25
0.19
125
0.15
143
0.25
214
0.19
189
0.13
163
0.10
18
0.20
251
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.08
200
0.06
100
0.06
97
Wang Yun; Wang Longguang: ECCV2024. ECCV2024
ffmtwo views0.12
131
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.08
47
0.17
208
0.17
188
0.15
25
0.19
125
0.15
143
0.25
214
0.19
189
0.13
163
0.10
18
0.07
1
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.08
200
0.06
100
0.06
97
ff1two views0.13
152
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.08
47
0.17
208
0.17
188
0.15
25
0.19
125
0.15
143
0.25
214
0.19
189
0.13
163
0.14
144
0.20
251
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.08
200
0.06
100
0.06
97
11ttwo views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.10
38
0.06
2
0.06
3
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
tt1two views0.10
50
0.08
131
0.12
86
0.17
109
0.09
126
0.12
103
0.16
168
0.15
25
0.19
125
0.09
15
0.08
16
0.06
3
0.06
6
0.10
18
0.07
1
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.06
100
0.06
97
1111xtwo views0.15
208
0.08
131
0.12
86
0.18
172
0.07
18
0.18
223
0.25
323
0.31
266
0.24
187
0.17
180
0.24
185
0.26
258
0.15
199
0.13
129
0.23
289
0.07
136
0.07
235
0.08
154
0.09
239
0.07
147
0.06
97
test crocotwo views0.10
50
0.08
131
0.10
44
0.19
216
0.09
126
0.10
56
0.15
114
0.14
15
0.13
40
0.13
99
0.15
88
0.09
35
0.12
131
0.13
129
0.12
122
0.07
136
0.05
106
0.09
215
0.06
83
0.06
100
0.06
97
anonymousdsptwo views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.09
15
0.06
2
0.06
3
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
anonymousatwo views0.13
152
0.07
69
0.13
122
0.18
172
0.09
126
0.13
128
0.17
188
0.19
113
0.29
240
0.15
143
0.24
185
0.15
146
0.14
186
0.14
144
0.14
177
0.07
136
0.05
106
0.07
96
0.09
239
0.05
40
0.06
97
ProNettwo views0.09
11
0.07
69
0.10
44
0.17
109
0.08
47
0.10
56
0.15
114
0.15
25
0.12
25
0.09
15
0.06
2
0.07
16
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.06
97
ccc-4two views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.10
38
0.06
2
0.06
3
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
RAFT+CT+SAtwo views0.13
152
0.11
246
0.09
28
0.19
216
0.09
126
0.15
170
0.28
341
0.22
151
0.22
169
0.15
143
0.26
229
0.10
55
0.10
84
0.11
45
0.12
122
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.08
200
0.07
147
0.06
97
IGEV-Stereopermissivetwo views0.09
11
0.07
69
0.11
66
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.12
25
0.09
15
0.06
2
0.06
3
0.06
6
0.11
45
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5wtwo views0.12
131
0.09
179
0.12
86
0.19
216
0.08
47
0.09
35
0.12
21
0.21
135
0.21
158
0.19
217
0.14
77
0.11
71
0.09
63
0.20
249
0.16
214
0.05
2
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.06
97
psmgtwo views0.14
177
0.09
179
0.14
148
0.17
109
0.10
205
0.15
170
0.17
188
0.29
247
0.19
125
0.17
180
0.21
162
0.25
250
0.16
215
0.15
162
0.14
177
0.08
183
0.06
179
0.08
154
0.08
200
0.07
147
0.06
97
CIPLGtwo views0.11
76
0.08
131
0.14
148
0.17
109
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.17
70
0.15
68
0.14
119
0.11
50
0.16
156
0.09
63
0.16
187
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
ddtwo views0.15
208
0.16
306
0.16
214
0.19
216
0.09
126
0.15
170
0.18
224
0.21
135
0.25
206
0.23
263
0.20
152
0.21
205
0.09
63
0.21
265
0.16
214
0.10
255
0.06
179
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.06
97
IPLGR_Ctwo views0.11
76
0.08
131
0.14
148
0.17
109
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.17
70
0.15
68
0.14
119
0.10
35
0.16
156
0.09
63
0.16
187
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
ACREtwo views0.11
76
0.08
131
0.14
148
0.17
109
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.17
70
0.14
57
0.14
119
0.10
35
0.16
156
0.09
63
0.16
187
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
GwcNet-ADLtwo views0.13
152
0.08
131
0.14
148
0.20
256
0.09
126
0.11
81
0.20
266
0.30
260
0.24
187
0.13
99
0.14
77
0.18
185
0.14
186
0.13
129
0.14
177
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.07
147
0.06
97
RAFT-RH_RVCtwo views0.11
76
0.06
19
0.14
148
0.16
63
0.09
126
0.12
103
0.12
21
0.17
70
0.12
25
0.13
99
0.41
329
0.11
71
0.10
84
0.13
129
0.12
122
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.05
31
0.04
1
0.06
97
IRAFT_RVCtwo views0.12
131
0.08
131
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.07
16
0.15
114
0.24
185
0.23
177
0.14
119
0.14
77
0.15
146
0.12
131
0.12
98
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.09
215
0.06
83
0.06
100
0.06
97
rafts_anoytwo views0.11
76
0.06
19
0.10
44
0.17
109
0.08
47
0.10
56
0.14
69
0.17
70
0.14
57
0.13
99
0.13
68
0.12
85
0.10
84
0.11
45
0.12
122
0.07
136
0.04
2
0.09
215
0.11
294
0.07
147
0.06
97
test_xeample3two views0.09
11
0.06
19
0.12
86
0.16
63
0.09
126
0.11
81
0.15
114
0.16
40
0.13
40
0.10
38
0.06
2
0.08
23
0.06
6
0.10
18
0.09
19
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
GMStereopermissivetwo views0.13
152
0.14
293
0.14
148
0.18
172
0.09
126
0.15
170
0.16
168
0.20
118
0.24
187
0.16
168
0.17
114
0.10
55
0.10
84
0.16
187
0.13
151
0.07
136
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.07
147
0.06
97
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSMtwo views0.13
152
0.07
69
0.14
148
0.17
109
0.09
126
0.15
170
0.16
168
0.28
237
0.27
226
0.14
119
0.17
114
0.12
85
0.13
163
0.14
144
0.11
82
0.08
183
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.07
147
0.06
97
delettwo views0.17
245
0.08
131
0.17
239
0.19
216
0.11
243
0.20
254
0.21
282
0.30
260
0.37
292
0.17
180
0.26
229
0.19
189
0.19
258
0.19
230
0.21
270
0.08
183
0.08
257
0.09
215
0.11
294
0.06
100
0.06
97
UNettwo views0.17
245
0.09
179
0.18
252
0.19
216
0.12
272
0.27
319
0.19
251
0.33
292
0.29
240
0.21
238
0.24
185
0.23
234
0.19
258
0.19
230
0.18
237
0.07
136
0.06
179
0.08
154
0.07
154
0.08
188
0.06
97
UPFNettwo views0.16
226
0.08
131
0.12
86
0.20
256
0.12
272
0.20
254
0.23
301
0.28
237
0.26
219
0.17
180
0.24
185
0.22
222
0.19
258
0.19
230
0.21
270
0.09
224
0.07
235
0.08
154
0.09
239
0.08
188
0.06
97
CREStereotwo views0.09
11
0.04
1
0.08
11
0.11
1
0.06
2
0.13
128
0.14
69
0.14
15
0.10
7
0.08
5
0.13
68
0.09
35
0.08
47
0.11
45
0.10
47
0.08
183
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.06
100
0.06
97
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
ac_64two views0.16
226
0.08
131
0.15
185
0.18
172
0.10
205
0.22
276
0.18
224
0.24
185
0.21
158
0.18
204
0.24
185
0.29
279
0.18
243
0.19
230
0.22
279
0.09
224
0.07
235
0.08
154
0.09
239
0.07
147
0.06
97
ACVNettwo views0.15
208
0.09
179
0.15
185
0.13
6
0.12
272
0.14
150
0.20
266
0.22
151
0.33
265
0.17
180
0.26
229
0.21
205
0.16
215
0.17
208
0.21
270
0.07
136
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.08
188
0.06
97
acv_fttwo views0.15
208
0.09
179
0.15
185
0.19
216
0.10
205
0.16
193
0.17
188
0.25
198
0.33
265
0.19
217
0.26
229
0.21
205
0.17
234
0.17
208
0.18
237
0.07
136
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.08
188
0.06
97
cf-rtwo views0.13
152
0.07
69
0.12
86
0.16
63
0.08
47
0.14
150
0.19
251
0.20
118
0.25
206
0.17
180
0.25
214
0.21
205
0.16
215
0.14
144
0.14
177
0.10
255
0.05
106
0.06
29
0.08
200
0.06
100
0.06
97
PMTNettwo views0.09
11
0.05
6
0.09
28
0.12
3
0.06
2
0.12
103
0.14
69
0.15
25
0.11
17
0.09
15
0.13
68
0.10
55
0.07
31
0.13
129
0.10
47
0.15
334
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.07
147
0.06
97
DIP-Stereotwo views0.11
76
0.07
69
0.14
148
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.09
3
0.16
40
0.16
85
0.11
56
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.15
162
0.13
151
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.05
40
0.06
97
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4xtwo views0.12
131
0.08
131
0.14
148
0.18
172
0.07
18
0.15
170
0.07
1
0.22
151
0.18
114
0.16
168
0.19
141
0.18
185
0.14
186
0.16
187
0.15
200
0.07
136
0.05
106
0.05
2
0.05
31
0.06
100
0.06
97
RASNettwo views0.14
177
0.07
69
0.14
148
0.16
63
0.08
47
0.18
223
0.14
69
0.29
247
0.20
145
0.17
180
0.25
214
0.21
205
0.18
243
0.20
249
0.19
245
0.07
136
0.06
179
0.06
29
0.08
200
0.06
100
0.06
97
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.14
177
0.08
131
0.11
66
0.15
34
0.08
47
0.15
170
0.15
114
0.27
224
0.29
240
0.19
217
0.21
162
0.29
279
0.14
186
0.17
208
0.13
151
0.06
53
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.07
147
0.06
97
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNettwo views0.15
208
0.10
226
0.17
239
0.17
109
0.08
47
0.18
223
0.09
3
0.28
237
0.25
206
0.19
217
0.24
185
0.24
240
0.17
234
0.17
208
0.14
177
0.08
183
0.06
179
0.09
215
0.10
271
0.07
147
0.06
97
AANet_RVCtwo views0.16
226
0.10
226
0.10
44
0.18
172
0.09
126
0.18
223
0.19
251
0.26
210
0.31
253
0.22
251
0.35
292
0.21
205
0.21
270
0.22
276
0.16
214
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.06
83
0.07
147
0.06
97
HSMtwo views0.15
208
0.08
131
0.14
148
0.16
63
0.09
126
0.16
193
0.14
69
0.28
237
0.25
206
0.19
217
0.23
177
0.37
324
0.16
215
0.20
249
0.15
200
0.07
136
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.07
147
0.06
97
LE_ROBtwo views0.50
370
0.07
69
0.14
148
0.15
34
0.08
47
0.24
294
0.16
168
0.22
151
1.81
401
4.63
404
0.67
366
0.47
356
0.44
363
0.20
249
0.29
335
0.07
136
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.08
188
0.06
97
DN-CSS_ROBtwo views0.13
152
0.13
281
0.16
214
0.18
172
0.10
205
0.16
193
0.08
2
0.22
151
0.18
114
0.17
180
0.22
171
0.13
107
0.13
163
0.12
98
0.13
151
0.05
2
0.05
106
0.10
256
0.10
271
0.08
188
0.06
97
pmcnntwo views0.15
208
0.07
69
0.19
261
0.15
34
0.07
18
0.20
254
0.15
114
0.24
185
0.26
219
0.21
238
0.34
289
0.28
272
0.18
243
0.18
219
0.17
225
0.07
136
0.05
106
0.05
2
0.04
8
0.07
147
0.06
97
ACVNet-DCAtwo views0.10
50
0.08
131
0.12
86
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.15
114
0.23
168
0.16
85
0.09
15
0.09
21
0.06
3
0.06
6
0.10
18
0.07
1
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.07
147
0.07
147
xx1two views0.11
76
0.08
131
0.12
86
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.15
114
0.16
40
0.18
114
0.09
15
0.09
21
0.16
156
0.16
215
0.10
18
0.07
1
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.08
200
0.07
147
0.07
147
1test111two views0.11
76
0.08
131
0.12
86
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.15
114
0.23
168
0.16
85
0.09
15
0.09
21
0.06
3
0.06
6
0.15
162
0.16
214
0.06
53
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.07
147
0.07
147
mmmtwo views0.14
177
0.08
131
0.17
239
0.17
109
0.09
126
0.17
208
0.18
224
0.21
135
0.15
68
0.15
143
0.23
177
0.21
205
0.16
215
0.16
187
0.17
225
0.08
183
0.05
106
0.08
154
0.07
154
0.07
147
0.07
147
11t1two views0.12
131
0.06
19
0.13
122
0.14
13
0.08
47
0.17
208
0.15
114
0.18
94
0.15
68
0.15
143
0.15
88
0.16
156
0.16
215
0.15
162
0.13
151
0.08
183
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.08
188
0.07
147
whm_ethtwo views0.14
177
0.09
179
0.20
269
0.20
256
0.12
272
0.12
103
0.15
114
0.18
94
0.28
233
0.17
180
0.32
272
0.09
35
0.12
131
0.18
219
0.14
177
0.07
136
0.07
235
0.08
154
0.07
154
0.07
147
0.07
147
MIF-Stereo (partial)two views0.11
76
0.06
19
0.10
44
0.19
216
0.10
205
0.10
56
0.11
11
0.17
70
0.18
114
0.14
119
0.16
96
0.09
35
0.11
103
0.12
98
0.12
122
0.08
183
0.05
106
0.08
154
0.07
154
0.06
100
0.07
147
EKT-Stereotwo views0.11
76
0.07
69
0.14
148
0.15
34
0.10
205
0.13
128
0.14
69
0.18
94
0.21
158
0.11
56
0.08
16
0.12
85
0.09
63
0.11
45
0.12
122
0.08
183
0.06
179
0.07
96
0.06
83
0.08
188
0.07
147
PCWNet_CMDtwo views0.14
177
0.08
131
0.15
185
0.17
109
0.09
126
0.14
150
0.14
69
0.29
247
0.36
286
0.14
119
0.20
152
0.21
205
0.12
131
0.17
208
0.13
151
0.07
136
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.07
147
0.07
147
fast-acv-fttwo views0.18
257
0.11
246
0.19
261
0.19
216
0.12
272
0.24
294
0.21
282
0.25
198
0.34
276
0.22
251
0.34
289
0.27
265
0.20
266
0.21
265
0.23
289
0.09
224
0.09
280
0.08
154
0.10
271
0.08
188
0.07
147
CBFPSMtwo views0.14
177
0.06
19
0.26
298
0.17
109
0.09
126
0.13
128
0.15
114
0.22
151
0.23
177
0.20
230
0.27
236
0.24
240
0.16
215
0.16
187
0.18
237
0.06
53
0.06
179
0.06
29
0.07
154
0.07
147
0.07
147
GASNettwo views0.22
294
0.23
346
0.33
325
0.26
333
0.17
340
0.26
312
0.16
168
0.44
355
0.42
314
0.27
295
0.24
185
0.30
287
0.15
199
0.27
305
0.18
237
0.12
300
0.08
257
0.12
298
0.11
294
0.16
338
0.07
147
gwcnet-sptwo views0.14
177
0.07
69
0.12
86
0.18
172
0.09
126
0.16
193
0.17
188
0.24
185
0.24
187
0.18
204
0.24
185
0.15
146
0.16
215
0.15
162
0.15
200
0.08
183
0.06
179
0.07
96
0.08
200
0.08
188
0.07
147
scenettwo views0.14
177
0.07
69
0.12
86
0.18
172
0.09
126
0.16
193
0.17
188
0.24
185
0.24
187
0.18
204
0.24
185
0.15
146
0.16
215
0.15
162
0.15
200
0.08
183
0.06
179
0.07
96
0.08
200
0.08
188
0.07
147
CASStwo views0.13
152
0.12
260
0.11
66
0.23
312
0.09
126
0.15
170
0.17
188
0.18
94
0.19
125
0.17
180
0.18
136
0.15
146
0.15
199
0.14
144
0.14
177
0.09
224
0.06
179
0.10
256
0.08
200
0.09
235
0.07
147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymoustwo views0.11
76
0.05
6
0.12
86
0.13
6
0.07
18
0.15
170
0.14
69
0.19
113
0.13
40
0.11
56
0.17
114
0.13
107
0.09
63
0.13
129
0.11
82
0.08
183
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.08
188
0.07
147
ssnettwo views0.14
177
0.07
69
0.12
86
0.18
172
0.09
126
0.16
193
0.17
188
0.24
185
0.24
187
0.18
204
0.24
185
0.15
146
0.16
215
0.15
162
0.15
200
0.08
183
0.06
179
0.07
96
0.08
200
0.08
188
0.07
147
qqqtwo views0.13
152
0.09
179
0.15
185
0.16
63
0.08
47
0.13
128
0.15
114
0.23
168
0.16
85
0.15
143
0.19
141
0.16
156
0.16
215
0.15
162
0.16
214
0.07
136
0.06
179
0.08
154
0.08
200
0.07
147
0.07
147
xtwo views0.13
152
0.07
69
0.14
148
0.14
13
0.08
47
0.18
223
0.14
69
0.22
151
0.20
145
0.15
143
0.19
141
0.19
189
0.17
234
0.18
219
0.18
237
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.06
83
0.07
147
0.07
147
BUStwo views0.14
177
0.09
179
0.14
148
0.22
293
0.10
205
0.19
242
0.14
69
0.34
302
0.19
125
0.17
180
0.22
171
0.16
156
0.13
163
0.15
162
0.13
151
0.08
183
0.06
179
0.10
256
0.09
239
0.07
147
0.07
147
IERtwo views0.14
177
0.07
69
0.13
122
0.17
109
0.09
126
0.14
150
0.16
168
0.25
198
0.26
219
0.18
204
0.25
214
0.17
174
0.20
266
0.16
187
0.14
177
0.08
183
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.08
188
0.07
147
test_5two views0.14
177
0.12
260
0.08
11
0.20
256
0.10
205
0.14
150
0.29
349
0.21
135
0.24
187
0.18
204
0.28
245
0.11
71
0.15
199
0.12
98
0.13
151
0.06
53
0.05
106
0.07
96
0.08
200
0.08
188
0.07
147
BSDual-CNNtwo views0.15
208
0.09
179
0.14
148
0.22
293
0.10
205
0.14
150
0.15
114
0.34
302
0.19
125
0.17
180
0.22
171
0.25
250
0.16
215
0.15
162
0.14
177
0.08
183
0.06
179
0.10
256
0.09
239
0.07
147
0.07
147
hknettwo views0.15
208
0.11
246
0.13
122
0.22
293
0.11
243
0.14
150
0.15
114
0.34
302
0.25
206
0.17
180
0.22
171
0.22
222
0.18
243
0.17
208
0.12
122
0.07
136
0.06
179
0.10
256
0.09
239
0.07
147
0.07
147
CSP-Nettwo views0.16
226
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.09
126
0.19
242
0.17
188
0.25
198
0.32
259
0.25
284
0.30
260
0.24
240
0.15
199
0.21
265
0.18
237
0.09
224
0.06
179
0.07
96
0.07
154
0.08
188
0.07
147
UDGNettwo views0.14
177
0.13
281
0.16
214
0.17
109
0.10
205
0.12
103
0.16
168
0.21
135
0.27
226
0.20
230
0.20
152
0.16
156
0.13
163
0.16
187
0.13
151
0.10
255
0.06
179
0.09
215
0.07
154
0.06
100
0.07
147
dadtwo views0.17
245
0.20
335
0.20
269
0.16
63
0.11
243
0.20
254
0.18
224
0.21
135
0.28
233
0.30
315
0.24
185
0.29
279
0.13
163
0.19
230
0.16
214
0.18
350
0.09
280
0.11
283
0.09
239
0.11
277
0.07
147
DAStwo views0.15
208
0.08
131
0.18
252
0.19
216
0.10
205
0.19
242
0.17
188
0.27
224
0.29
240
0.18
204
0.25
214
0.21
205
0.15
199
0.16
187
0.12
122
0.08
183
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.07
147
0.07
147
SepStereotwo views0.15
208
0.08
131
0.18
252
0.19
216
0.10
205
0.19
242
0.17
188
0.27
224
0.29
240
0.18
204
0.25
214
0.21
205
0.15
199
0.25
300
0.12
122
0.08
183
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.07
147
0.07
147
PSMNet-ADLtwo views0.15
208
0.12
260
0.13
122
0.22
293
0.09
126
0.13
128
0.20
266
0.26
210
0.23
177
0.18
204
0.20
152
0.24
240
0.16
215
0.18
219
0.17
225
0.08
183
0.08
257
0.08
154
0.11
294
0.08
188
0.07
147
ADLNet2two views0.16
226
0.09
179
0.13
122
0.16
63
0.09
126
0.20
254
0.16
168
0.31
266
0.39
299
0.16
168
0.20
152
0.20
199
0.18
243
0.21
265
0.22
279
0.08
183
0.06
179
0.07
96
0.07
154
0.09
235
0.07
147
Patchmatch Stereo++two views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.18
172
0.08
47
0.06
2
0.11
11
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
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
NRIStereotwo views0.11
76
0.08
131
0.14
148
0.18
172
0.08
47
0.10
56
0.14
69
0.16
40
0.15
68
0.12
80
0.14
77
0.13
107
0.12
131
0.13
129
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.07
147
PSM-adaLosstwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.18
172
0.08
47
0.06
2
0.12
21
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
ROB_FTStereo_v2two views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.06
2
0.12
21
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
ROB_FTStereotwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.06
2
0.11
11
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
HUI-Stereotwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.18
172
0.08
47
0.06
2
0.12
21
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
iGMRVCtwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.06
2
0.12
21
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
iRAFTtwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.18
172
0.08
47
0.06
2
0.11
11
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
RAFT-IKPtwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.06
2
0.12
21
0.16
40
0.13
40
0.15
143
0.16
96
0.14
122
0.12
131
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.07
147
ICVPtwo views0.15
208
0.09
179
0.12
86
0.22
293
0.09
126
0.17
208
0.21
282
0.25
198
0.23
177
0.18
204
0.30
260
0.26
258
0.18
243
0.17
208
0.14
177
0.09
224
0.07
235
0.08
154
0.07
154
0.07
147
0.07
147
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudotwo views0.14
177
0.08
131
0.15
185
0.16
63
0.09
126
0.13
128
0.14
69
0.27
224
0.34
276
0.14
119
0.21
162
0.22
222
0.13
163
0.18
219
0.14
177
0.07
136
0.05
106
0.08
154
0.06
83
0.07
147
0.07
147
RALCasStereoNettwo views0.10
50
0.06
19
0.09
28
0.16
63
0.08
47
0.12
103
0.14
69
0.17
70
0.11
17
0.12
80
0.17
114
0.14
122
0.10
84
0.12
98
0.11
82
0.07
136
0.06
179
0.06
29
0.05
31
0.08
188
0.07
147
sCroCo_RVCtwo views0.12
131
0.09
179
0.23
288
0.24
317
0.11
243
0.19
242
0.14
69
0.17
70
0.14
57
0.10
38
0.13
68
0.12
85
0.07
31
0.14
144
0.11
82
0.08
183
0.08
257
0.08
154
0.08
200
0.05
40
0.07
147
HCRNettwo views0.16
226
0.24
349
0.12
86
0.35
363
0.11
243
0.15
170
0.17
188
0.26
210
0.22
169
0.19
217
0.24
185
0.21
205
0.14
186
0.15
162
0.13
151
0.11
276
0.07
235
0.11
283
0.10
271
0.09
235
0.07
147
xxxxtwo views0.15
208
0.07
69
0.14
148
0.14
13
0.08
47
0.23
289
0.18
224
0.31
266
0.19
125
0.14
119
0.28
245
0.22
222
0.14
186
0.15
162
0.26
317
0.09
224
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.08
188
0.07
147
test_xeamplepermissivetwo views0.15
208
0.06
19
0.13
122
0.14
13
0.08
47
0.21
268
0.20
266
0.28
237
0.20
145
0.16
168
0.29
256
0.19
189
0.16
215
0.15
162
0.26
317
0.09
224
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.07
147
0.07
147
MMNettwo views0.17
245
0.09
179
0.16
214
0.20
256
0.11
243
0.27
319
0.20
266
0.25
198
0.41
308
0.22
251
0.30
260
0.21
205
0.20
266
0.17
208
0.20
251
0.06
53
0.06
179
0.07
96
0.07
154
0.08
188
0.07
147
FENettwo views0.13
152
0.08
131
0.12
86
0.16
63
0.08
47
0.14
150
0.15
114
0.22
151
0.23
177
0.17
180
0.23
177
0.16
156
0.12
131
0.14
144
0.15
200
0.08
183
0.05
106
0.08
154
0.08
200
0.07
147
0.07
147
GANet-RSSMtwo views0.14
177
0.07
69
0.13
122
0.13
6
0.08
47
0.14
150
0.17
188
0.22
151
0.21
158
0.17
180
0.24
185
0.23
234
0.15
199
0.16
187
0.15
200
0.10
255
0.06
179
0.07
96
0.08
200
0.08
188
0.07
147
PSMNet-RSSMtwo views0.14
177
0.07
69
0.13
122
0.15
34
0.08
47
0.13
128
0.16
168
0.24
185
0.24
187
0.16
168
0.28
245
0.22
222
0.14
186
0.15
162
0.13
151
0.11
276
0.06
179
0.09
215
0.12
312
0.08
188
0.07
147
GwcNet-RSSMtwo views0.14
177
0.07
69
0.12
86
0.15
34
0.08
47
0.15
170
0.20
266
0.21
135
0.27
226
0.18
204
0.27
236
0.22
222
0.16
215
0.14
144
0.15
200
0.10
255
0.05
106
0.07
96
0.09
239
0.07
147
0.07
147
MSMDNettwo views0.14
177
0.08
131
0.15
185
0.17
109
0.09
126
0.14
150
0.14
69
0.29
247
0.36
286
0.14
119
0.21
162
0.21
205
0.12
131
0.17
208
0.14
177
0.07
136
0.05
106
0.07
96
0.07
154
0.07
147
0.07
147
CVANet_RVCtwo views0.18
257
0.10
226
0.14
148
0.21
280
0.10
205
0.18
223
0.17
188
0.34
302
0.33
265
0.22
251
0.31
268
0.28
272
0.18
243
0.23
287
0.17
225
0.12
300
0.08
257
0.12
298
0.11
294
0.09
235
0.07
147
ccs_robtwo views0.14
177
0.08
131
0.15
185
0.16
63
0.09
126
0.12
103
0.14
69
0.27
224
0.34
276
0.14
119
0.21
162
0.22
222
0.13
163
0.18
219
0.14
177
0.07
136
0.05
106
0.08
154
0.07
154
0.07
147
0.07
147
AdaStereotwo views0.15
208
0.11
246
0.15
185
0.18
172
0.09
126
0.20
254
0.11
11
0.32
275
0.28
233
0.20
230
0.23
177
0.20
199
0.13
163
0.19
230
0.14
177
0.12
300
0.05
106
0.10
256
0.07
154
0.09
235
0.07
147
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.
StereoDRNet-Refinedtwo views0.17
245
0.12
260
0.15
185
0.20
256
0.09
126
0.18
223
0.18
224
0.26
210
0.23
177
0.26
289
0.40
319
0.22
222
0.17
234
0.21
265
0.20
251
0.08
183
0.05
106
0.09
215
0.10
271
0.07
147
0.07
147
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Testtwo views0.19
267
0.11
246
0.20
269
0.22
293
0.10
205
0.22
276
0.22
291
0.39
336
0.37
292
0.24
271
0.32
272
0.26
258
0.21
270
0.22
276
0.24
299
0.11
276
0.07
235
0.11
283
0.10
271
0.09
235
0.07
147
StereoDRNettwo views0.18
257
0.11
246
0.17
239
0.22
293
0.11
243
0.21
268
0.22
291
0.37
325
0.33
265
0.24
271
0.28
245
0.30
287
0.19
258
0.20
249
0.20
251
0.09
224
0.08
257
0.11
283
0.09
239
0.09
235
0.07
147
DLCB_ROBtwo views0.18
257
0.10
226
0.15
185
0.23
312
0.11
243
0.24
294
0.18
224
0.29
247
0.28
233
0.27
295
0.28
245
0.28
272
0.24
291
0.19
230
0.20
251
0.08
183
0.08
257
0.09
215
0.09
239
0.07
147
0.07
147
mmxtwo views0.14
177
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.08
47
0.17
208
0.17
188
0.27
224
0.25
206
0.15
143
0.25
214
0.19
189
0.13
163
0.14
144
0.20
251
0.08
183
0.06
179
0.09
215
0.08
200
0.08
188
0.08
207
ttttwo views0.14
177
0.08
131
0.14
148
0.15
34
0.08
47
0.15
170
0.18
224
0.27
224
0.29
240
0.16
168
0.24
185
0.17
174
0.13
163
0.13
129
0.14
177
0.11
276
0.08
257
0.09
215
0.08
200
0.09
235
0.08
207
xxxcopylefttwo views0.14
177
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.08
47
0.17
208
0.17
188
0.27
224
0.25
206
0.15
143
0.25
214
0.19
189
0.13
163
0.14
144
0.20
251
0.08
183
0.06
179
0.09
215
0.08
200
0.08
188
0.08
207
GMStereo_Zeroshotpermissivetwo views0.16
226
0.13
281
0.24
291
0.20
256
0.10
205
0.17
208
0.13
43
0.29
247
0.25
206
0.23
263
0.32
272
0.25
250
0.11
103
0.19
230
0.14
177
0.09
224
0.06
179
0.11
283
0.06
83
0.12
291
0.08
207
ToySttwo views0.17
245
0.11
246
0.18
252
0.17
109
0.11
243
0.16
193
0.25
323
0.24
185
0.33
265
0.19
217
0.24
185
0.26
258
0.24
291
0.19
230
0.20
251
0.07
136
0.08
257
0.09
215
0.10
271
0.09
235
0.08
207
riskmintwo views0.11
76
0.06
19
0.13
122
0.14
13
0.08
47
0.14
150
0.14
69
0.18
94
0.14
57
0.11
56
0.14
77
0.16
156
0.11
103
0.14
144
0.12
122
0.09
224
0.05
106
0.07
96
0.05
31
0.08
188
0.08
207
ssnet_v2two views0.17
245
0.10
226
0.17
239
0.17
109
0.11
243
0.21
268
0.21
282
0.33
292
0.25
206
0.22
251
0.22
171
0.27
265
0.18
243
0.22
276
0.20
251
0.11
276
0.09
280
0.09
215
0.09
239
0.08
188
0.08
207
HBP-ISPtwo views0.18
257
0.13
281
0.16
214
0.15
34
0.11
243
0.08
23
0.13
43
0.28
237
0.29
240
0.22
251
0.33
285
0.21
205
0.25
299
0.23
287
0.17
225
0.14
331
0.16
345
0.21
351
0.17
344
0.10
262
0.08
207
CRFU-Nettwo views0.16
226
0.08
131
0.14
148
0.17
109
0.09
126
0.19
242
0.14
69
0.26
210
0.20
145
0.28
306
0.27
236
0.29
279
0.17
234
0.19
230
0.17
225
0.09
224
0.09
280
0.07
96
0.07
154
0.08
188
0.08
207
GANet-ADLtwo views0.13
152
0.07
69
0.15
185
0.17
109
0.10
205
0.18
223
0.15
114
0.30
260
0.20
145
0.13
99
0.18
136
0.19
189
0.12
131
0.16
187
0.13
151
0.08
183
0.06
179
0.06
29
0.05
31
0.07
147
0.08
207
ASMatchtwo views0.11
76
0.06
19
0.13
122
0.16
63
0.10
205
0.07
16
0.14
69
0.17
70
0.17
97
0.12
80
0.16
96
0.16
156
0.10
84
0.13
129
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.06
29
0.05
31
0.04
1
0.08
207
Pruner-Stereotwo views0.11
76
0.07
69
0.12
86
0.17
109
0.09
126
0.06
2
0.12
21
0.17
70
0.17
97
0.13
99
0.19
141
0.13
107
0.09
63
0.11
45
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.08
207
DeepStereo_RVCtwo views0.11
76
0.08
131
0.16
214
0.18
172
0.08
47
0.08
23
0.12
21
0.17
70
0.12
25
0.13
99
0.14
77
0.12
85
0.12
131
0.12
98
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.07
147
0.08
207
CRE-IMPtwo views0.11
76
0.09
179
0.16
214
0.19
216
0.08
47
0.10
56
0.12
21
0.18
94
0.10
7
0.14
119
0.13
68
0.13
107
0.12
131
0.12
98
0.11
82
0.07
136
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.08
188
0.08
207
LMCR-Stereopermissivemany views0.15
208
0.08
131
0.13
122
0.21
280
0.09
126
0.17
208
0.20
266
0.27
224
0.19
125
0.24
271
0.24
185
0.23
234
0.17
234
0.20
249
0.17
225
0.07
136
0.06
179
0.08
154
0.06
83
0.10
262
0.08
207
GEStereo_RVCtwo views0.17
245
0.12
260
0.15
185
0.22
293
0.11
243
0.19
242
0.17
188
0.32
275
0.48
333
0.20
230
0.25
214
0.17
174
0.13
163
0.21
265
0.16
214
0.10
255
0.06
179
0.08
154
0.07
154
0.09
235
0.08
207
222two views0.16
226
0.07
69
0.14
148
0.14
13
0.08
47
0.24
294
0.18
224
0.30
260
0.20
145
0.17
180
0.28
245
0.17
174
0.16
215
0.15
162
0.40
364
0.10
255
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.07
147
0.08
207
RAFT + AFFtwo views0.13
152
0.07
69
0.20
269
0.20
256
0.10
205
0.14
150
0.24
310
0.26
210
0.20
145
0.11
56
0.10
35
0.12
85
0.10
84
0.15
162
0.12
122
0.07
136
0.06
179
0.09
215
0.08
200
0.06
100
0.08
207
Syn2CoExtwo views0.21
285
0.16
306
0.27
304
0.29
354
0.14
306
0.26
312
0.20
266
0.33
292
0.31
253
0.28
306
0.36
295
0.27
265
0.25
299
0.19
230
0.24
299
0.16
345
0.12
316
0.14
322
0.11
294
0.09
235
0.08
207
psm_uptwo views0.18
257
0.10
226
0.18
252
0.20
256
0.11
243
0.17
208
0.19
251
0.37
325
0.34
276
0.21
238
0.28
245
0.29
279
0.24
291
0.20
249
0.22
279
0.09
224
0.10
298
0.11
283
0.11
294
0.08
188
0.08
207
CFNet-ftpermissivetwo views0.14
177
0.07
69
0.15
185
0.12
3
0.09
126
0.16
193
0.18
224
0.22
151
0.24
187
0.17
180
0.26
229
0.24
240
0.14
186
0.16
187
0.14
177
0.11
276
0.06
179
0.08
154
0.09
239
0.09
235
0.08
207
DSFCAtwo views0.16
226
0.09
179
0.14
148
0.16
63
0.10
205
0.20
254
0.19
251
0.28
237
0.31
253
0.23
263
0.24
185
0.22
222
0.15
199
0.19
230
0.20
251
0.10
255
0.07
235
0.09
215
0.09
239
0.08
188
0.08
207
DMCA-RVCcopylefttwo views0.17
245
0.10
226
0.15
185
0.24
317
0.11
243
0.18
223
0.18
224
0.25
198
0.24
187
0.21
238
0.26
229
0.25
250
0.27
310
0.18
219
0.20
251
0.12
300
0.08
257
0.13
312
0.10
271
0.10
262
0.08
207
STTStereotwo views0.18
257
0.12
260
0.27
304
0.20
256
0.11
243
0.16
193
0.21
282
0.29
247
0.23
177
0.21
238
0.30
260
0.29
279
0.18
243
0.20
249
0.19
245
0.12
300
0.11
307
0.11
283
0.14
325
0.09
235
0.08
207
ADCReftwo views0.19
267
0.12
260
0.41
343
0.20
256
0.12
272
0.22
276
0.18
224
0.32
275
0.36
286
0.26
289
0.32
272
0.17
174
0.23
285
0.24
295
0.24
299
0.07
136
0.06
179
0.09
215
0.09
239
0.08
188
0.08
207
GANettwo views0.21
285
0.12
260
0.21
274
0.24
317
0.13
289
0.22
276
0.22
291
0.41
345
0.26
219
0.31
321
0.42
334
0.37
324
0.28
318
0.23
287
0.22
279
0.10
255
0.12
316
0.10
256
0.09
239
0.10
262
0.08
207
TDLMtwo views0.17
245
0.12
260
0.13
122
0.24
317
0.10
205
0.18
223
0.18
224
0.36
320
0.30
247
0.21
238
0.28
245
0.28
272
0.18
243
0.23
287
0.18
237
0.11
276
0.07
235
0.10
256
0.10
271
0.08
188
0.08
207
CFNet_RVCtwo views0.14
177
0.07
69
0.15
185
0.12
3
0.09
126
0.16
193
0.18
224
0.22
151
0.24
187
0.17
180
0.26
229
0.24
240
0.14
186
0.16
187
0.14
177
0.11
276
0.06
179
0.08
154
0.09
239
0.09
235
0.08
207
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.17
245
0.10
226
0.22
279
0.20
256
0.10
205
0.15
170
0.18
224
0.31
266
0.25
206
0.21
238
0.30
260
0.25
250
0.17
234
0.21
265
0.20
251
0.09
224
0.06
179
0.08
154
0.08
200
0.07
147
0.08
207
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSStwo views0.20
276
0.21
341
0.23
288
0.20
256
0.10
205
0.19
242
0.17
188
0.36
320
0.25
206
0.27
295
0.33
285
0.27
265
0.24
291
0.20
249
0.20
251
0.15
334
0.12
316
0.17
338
0.14
325
0.10
262
0.08
207
iResNetv2_ROBtwo views0.14
177
0.08
131
0.15
185
0.16
63
0.08
47
0.16
193
0.12
21
0.25
198
0.35
283
0.21
238
0.29
256
0.24
240
0.13
163
0.14
144
0.14
177
0.06
53
0.05
106
0.06
29
0.04
8
0.09
235
0.08
207
MDST_ROBtwo views0.22
294
0.10
226
0.17
239
0.18
172
0.11
243
0.37
352
0.19
251
0.43
353
0.41
308
0.39
342
0.39
314
0.29
279
0.21
270
0.26
302
0.18
237
0.11
276
0.10
298
0.14
322
0.11
294
0.10
262
0.08
207
iResNet_ROBtwo views0.14
177
0.07
69
0.13
122
0.14
13
0.07
18
0.18
223
0.14
69
0.26
210
0.31
253
0.22
251
0.25
214
0.23
234
0.15
199
0.15
162
0.13
151
0.07
136
0.05
106
0.05
2
0.04
8
0.08
188
0.08
207
CFNet_ucstwo views0.15
208
0.08
131
0.16
214
0.16
63
0.11
243
0.14
150
0.14
69
0.30
260
0.34
276
0.16
168
0.24
185
0.23
234
0.14
186
0.18
219
0.15
200
0.09
224
0.06
179
0.08
154
0.07
154
0.09
235
0.09
240
Wz-Net-LNSev-Reftwo views0.18
257
0.09
179
0.29
315
0.15
34
0.10
205
0.22
276
0.20
266
0.26
210
0.39
299
0.25
284
0.42
334
0.24
240
0.15
199
0.20
249
0.19
245
0.07
136
0.05
106
0.06
29
0.05
31
0.10
262
0.09
240
NINENettwo views0.16
226
0.10
226
0.15
185
0.17
109
0.11
243
0.19
242
0.14
69
0.40
340
0.36
286
0.18
204
0.21
162
0.16
156
0.13
163
0.15
162
0.13
151
0.08
183
0.08
257
0.10
256
0.07
154
0.10
262
0.09
240
AASNettwo views0.16
226
0.08
131
0.12
86
0.19
216
0.09
126
0.18
223
0.15
114
0.37
325
0.37
292
0.19
217
0.23
177
0.20
199
0.16
215
0.17
208
0.20
251
0.10
255
0.08
257
0.08
154
0.07
154
0.09
235
0.09
240
AACVNettwo views0.16
226
0.08
131
0.14
148
0.15
34
0.10
205
0.18
223
0.15
114
0.23
168
0.24
187
0.27
295
0.27
236
0.28
272
0.17
234
0.19
230
0.16
214
0.09
224
0.07
235
0.09
215
0.07
154
0.10
262
0.09
240
HHNettwo views0.11
76
0.06
19
0.16
214
0.15
34
0.14
306
0.07
16
0.13
43
0.20
118
0.17
97
0.14
119
0.25
214
0.11
71
0.08
47
0.13
129
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.06
83
0.05
40
0.09
240
GMM-Stereotwo views0.11
76
0.07
69
0.10
44
0.18
172
0.09
126
0.08
23
0.15
114
0.23
168
0.16
85
0.11
56
0.15
88
0.13
107
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.07
154
0.06
100
0.09
240
Prome-Stereotwo views0.11
76
0.06
19
0.10
44
0.18
172
0.08
47
0.12
103
0.15
114
0.22
151
0.13
40
0.12
80
0.17
114
0.13
107
0.08
47
0.12
98
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.09
240
ADLNettwo views0.16
226
0.08
131
0.15
185
0.16
63
0.10
205
0.16
193
0.17
188
0.32
275
0.27
226
0.22
251
0.27
236
0.24
240
0.16
215
0.18
219
0.21
270
0.10
255
0.06
179
0.10
256
0.10
271
0.08
188
0.09
240
GEStwo views0.14
177
0.08
131
0.16
214
0.15
34
0.10
205
0.13
128
0.13
43
0.28
237
0.25
206
0.16
168
0.23
177
0.18
185
0.13
163
0.16
187
0.13
151
0.08
183
0.07
235
0.07
96
0.06
83
0.08
188
0.09
240
aanetorigintwo views0.22
294
0.17
317
0.56
360
0.17
109
0.10
205
0.15
170
0.19
251
0.20
118
0.33
265
0.49
360
0.48
344
0.29
279
0.27
310
0.20
249
0.23
289
0.08
183
0.07
235
0.08
154
0.07
154
0.10
262
0.09
240
EDNetEfficienttwo views0.29
341
0.24
349
1.13
390
0.18
172
0.10
205
0.19
242
0.20
266
0.20
118
0.60
361
0.74
379
0.56
359
0.31
297
0.39
351
0.22
276
0.30
339
0.09
224
0.07
235
0.08
154
0.07
154
0.11
277
0.09
240
NVstereo2Dtwo views0.19
267
0.10
226
0.15
185
0.17
109
0.15
317
0.28
325
0.23
301
0.44
355
0.42
314
0.15
143
0.27
236
0.25
250
0.19
258
0.22
276
0.17
225
0.09
224
0.06
179
0.10
256
0.08
200
0.15
331
0.09
240
DISCOtwo views0.19
267
0.09
179
0.22
279
0.17
109
0.10
205
0.25
304
0.18
224
0.27
224
0.44
323
0.22
251
0.31
268
0.33
308
0.26
302
0.28
316
0.28
332
0.08
183
0.06
179
0.07
96
0.07
154
0.09
235
0.09
240
NaN_ROBtwo views0.22
294
0.19
330
0.24
291
0.25
328
0.13
289
0.29
328
0.26
329
0.33
292
0.41
308
0.31
321
0.31
268
0.32
305
0.23
285
0.30
325
0.21
270
0.11
276
0.17
350
0.10
256
0.10
271
0.08
188
0.09
240
FBW_ROBtwo views0.24
317
0.17
317
0.22
279
0.26
333
0.14
306
0.25
304
0.22
291
0.41
345
0.41
308
0.41
349
0.41
329
0.42
342
0.27
310
0.31
326
0.23
289
0.09
224
0.14
336
0.14
322
0.12
312
0.11
277
0.09
240
PWCDC_ROBbinarytwo views0.20
276
0.13
281
0.22
279
0.24
317
0.11
243
0.19
242
0.15
114
0.33
292
0.54
349
0.29
312
0.50
349
0.21
205
0.15
199
0.27
305
0.20
251
0.11
276
0.09
280
0.10
256
0.08
200
0.11
277
0.09
240
PSMNet_ROBtwo views0.21
285
0.11
246
0.15
185
0.27
344
0.15
317
0.24
294
0.35
366
0.43
353
0.37
292
0.27
295
0.32
272
0.32
305
0.22
279
0.21
265
0.26
317
0.12
300
0.08
257
0.13
312
0.11
294
0.09
235
0.09
240
iinet-ftwo views0.16
226
0.06
19
0.45
346
0.14
13
0.10
205
0.21
268
0.14
69
0.27
224
0.23
177
0.21
238
0.24
185
0.21
205
0.15
199
0.18
219
0.21
270
0.09
224
0.07
235
0.07
96
0.06
83
0.09
235
0.10
258
Wz-Net-MNSevtwo views0.22
294
0.13
281
0.31
320
0.20
256
0.14
306
0.36
351
0.24
310
0.33
292
0.44
323
0.28
306
0.40
319
0.38
328
0.19
258
0.24
295
0.25
308
0.09
224
0.07
235
0.09
215
0.09
239
0.12
291
0.10
258
FTStereotwo views0.12
131
0.06
19
0.14
148
0.18
172
0.09
126
0.07
16
0.15
114
0.21
135
0.18
114
0.12
80
0.24
185
0.12
85
0.12
131
0.13
129
0.13
151
0.05
2
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.10
258
GrayStereotwo views0.11
76
0.06
19
0.11
66
0.19
216
0.09
126
0.09
35
0.16
168
0.18
94
0.17
97
0.14
119
0.17
114
0.17
174
0.11
103
0.12
98
0.11
82
0.05
2
0.05
106
0.07
96
0.06
83
0.05
40
0.10
258
sAnonymous2two views0.13
152
0.12
260
0.24
291
0.20
256
0.12
272
0.17
208
0.13
43
0.26
210
0.21
158
0.11
56
0.11
50
0.13
107
0.08
47
0.10
18
0.10
47
0.09
224
0.05
106
0.08
154
0.06
83
0.15
331
0.10
258
CroCo_RVCtwo views0.13
152
0.12
260
0.24
291
0.20
256
0.12
272
0.17
208
0.13
43
0.26
210
0.21
158
0.11
56
0.11
50
0.13
107
0.08
47
0.10
18
0.10
47
0.09
224
0.05
106
0.08
154
0.06
83
0.15
331
0.10
258
Anonymoustwo views0.14
177
0.10
226
0.24
291
0.22
293
0.13
289
0.18
223
0.22
291
0.20
118
0.19
125
0.14
119
0.12
58
0.11
71
0.13
163
0.16
187
0.13
151
0.08
183
0.07
235
0.08
154
0.08
200
0.12
291
0.10
258
EDNetEfficientorigintwo views7.91
406
0.31
364
153.02
422
0.19
216
0.09
126
0.21
268
0.16
168
0.22
151
0.59
358
0.72
375
0.67
366
0.42
342
0.50
368
0.24
295
0.39
362
0.08
183
0.07
235
0.08
154
0.07
154
0.12
291
0.10
258
GwcNetcopylefttwo views0.20
276
0.13
281
0.19
261
0.18
172
0.12
272
0.24
294
0.19
251
0.35
314
0.43
319
0.20
230
0.32
272
0.33
308
0.20
266
0.22
276
0.24
299
0.11
276
0.09
280
0.09
215
0.09
239
0.09
235
0.10
258
HGLStereotwo views0.17
245
0.08
131
0.19
261
0.17
109
0.12
272
0.18
223
0.18
224
0.31
266
0.32
259
0.21
238
0.32
272
0.25
250
0.18
243
0.19
230
0.20
251
0.09
224
0.09
280
0.07
96
0.07
154
0.09
235
0.10
258
DMCAtwo views0.14
177
0.09
179
0.16
214
0.19
216
0.09
126
0.15
170
0.17
188
0.23
168
0.27
226
0.14
119
0.19
141
0.17
174
0.18
243
0.15
162
0.17
225
0.10
255
0.06
179
0.08
154
0.06
83
0.09
235
0.10
258
FADNet-RVC-Resampletwo views0.16
226
0.11
246
0.31
320
0.22
293
0.11
243
0.19
242
0.14
69
0.25
198
0.24
187
0.24
271
0.27
236
0.20
199
0.15
199
0.16
187
0.15
200
0.07
136
0.08
257
0.12
298
0.10
271
0.09
235
0.10
258
FADNet_RVCtwo views0.16
226
0.14
293
0.40
341
0.20
256
0.11
243
0.13
128
0.13
43
0.26
210
0.22
169
0.21
238
0.23
177
0.20
199
0.17
234
0.14
144
0.16
214
0.08
183
0.08
257
0.12
298
0.09
239
0.11
277
0.10
258
SuperBtwo views0.20
276
0.10
226
0.56
360
0.16
63
0.09
126
0.18
223
0.18
224
0.24
185
0.50
340
0.26
289
0.39
314
0.17
174
0.21
270
0.22
276
0.21
270
0.08
183
0.06
179
0.06
29
0.06
83
0.12
291
0.10
258
AF-Nettwo views0.22
294
0.17
317
0.17
239
0.26
333
0.13
289
0.25
304
0.24
310
0.32
275
0.50
340
0.25
284
0.33
285
0.38
328
0.26
302
0.28
316
0.25
308
0.11
276
0.10
298
0.16
336
0.11
294
0.11
277
0.10
258
Nwc_Nettwo views0.23
309
0.16
306
0.21
274
0.25
328
0.14
306
0.24
294
0.26
329
0.37
325
0.38
297
0.22
251
0.41
329
0.30
287
0.28
318
0.28
316
0.25
308
0.11
276
0.10
298
0.17
338
0.20
350
0.10
262
0.10
258
ADCLtwo views0.24
317
0.11
246
0.47
350
0.22
293
0.12
272
0.34
342
0.29
349
0.29
247
0.56
352
0.24
271
0.46
341
0.30
287
0.30
330
0.29
322
0.29
335
0.08
183
0.07
235
0.09
215
0.09
239
0.10
262
0.10
258
ADCP+two views0.20
276
0.10
226
0.33
325
0.20
256
0.12
272
0.22
276
0.26
329
0.31
266
0.34
276
0.26
289
0.37
301
0.22
222
0.22
279
0.27
305
0.27
324
0.09
224
0.06
179
0.08
154
0.08
200
0.09
235
0.10
258
UCFNet_RVCtwo views0.14
177
0.08
131
0.13
122
0.11
1
0.10
205
0.20
254
0.10
6
0.24
185
0.22
169
0.17
180
0.20
152
0.23
234
0.15
199
0.17
208
0.15
200
0.12
300
0.07
235
0.10
256
0.13
321
0.11
277
0.10
258
DeepPruner_ROBtwo views0.16
226
0.11
246
0.15
185
0.17
109
0.10
205
0.17
208
0.15
114
0.32
275
0.21
158
0.19
217
0.21
162
0.22
222
0.18
243
0.20
249
0.15
200
0.13
320
0.09
280
0.09
215
0.09
239
0.11
277
0.10
258
PWC_ROBbinarytwo views0.21
285
0.16
306
0.26
298
0.18
172
0.11
243
0.22
276
0.13
43
0.32
275
0.49
338
0.30
315
0.40
319
0.32
305
0.24
291
0.31
326
0.22
279
0.10
255
0.07
235
0.11
283
0.08
200
0.11
277
0.10
258
CBMVpermissivetwo views0.19
267
0.14
293
0.17
239
0.18
172
0.10
205
0.20
254
0.11
11
0.29
247
0.30
247
0.29
312
0.30
260
0.30
287
0.23
285
0.27
305
0.19
245
0.13
320
0.15
342
0.17
338
0.16
337
0.10
262
0.10
258
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereopermissivetwo views0.27
334
0.13
281
0.18
252
0.15
34
0.11
243
0.32
333
0.24
310
0.40
340
0.36
286
0.52
362
0.57
360
0.67
373
0.40
354
0.35
343
0.26
317
0.14
331
0.13
329
0.13
312
0.11
294
0.11
277
0.10
258
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
SDNRtwo views0.19
267
0.08
131
0.19
261
0.16
63
0.12
272
0.77
387
0.14
69
0.25
198
0.32
259
0.19
217
0.24
185
0.19
189
0.13
163
0.19
230
0.15
200
0.16
345
0.18
352
0.14
322
0.11
294
0.08
188
0.11
281
DisPMtwo views0.11
76
0.07
69
0.12
86
0.16
63
0.09
126
0.06
2
0.13
43
0.17
70
0.17
97
0.14
119
0.20
152
0.12
85
0.10
84
0.11
45
0.10
47
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.11
281
Wz-Net-SNSevtwo views0.25
326
0.17
317
0.44
345
0.25
328
0.14
306
0.26
312
0.23
301
0.38
332
0.56
352
0.30
315
0.55
354
0.39
336
0.26
302
0.23
287
0.30
339
0.10
255
0.09
280
0.09
215
0.10
271
0.11
277
0.11
281
Wz-Net-LNSevtwo views0.22
294
0.16
306
0.38
338
0.21
280
0.13
289
0.25
304
0.23
301
0.32
275
0.43
319
0.30
315
0.41
329
0.31
297
0.18
243
0.22
276
0.25
308
0.10
255
0.09
280
0.08
154
0.08
200
0.12
291
0.11
281
PFNet+two views0.11
76
0.06
19
0.13
122
0.16
63
0.09
126
0.05
1
0.12
21
0.17
70
0.21
158
0.16
168
0.19
141
0.14
122
0.10
84
0.11
45
0.11
82
0.08
183
0.05
106
0.09
215
0.08
200
0.06
100
0.11
281
Anonymous3two views0.16
226
0.13
281
0.33
325
0.26
333
0.14
306
0.27
319
0.17
188
0.28
237
0.28
233
0.15
143
0.17
114
0.14
122
0.10
84
0.15
162
0.12
122
0.08
183
0.08
257
0.08
154
0.08
200
0.08
188
0.11
281
hitnet-ftcopylefttwo views0.18
257
0.09
179
0.17
239
0.14
13
0.09
126
0.26
312
0.20
266
0.25
198
0.26
219
0.24
271
0.32
272
0.31
297
0.22
279
0.24
295
0.21
270
0.12
300
0.07
235
0.10
256
0.08
200
0.12
291
0.11
281
DANettwo views0.21
285
0.15
299
0.28
309
0.25
328
0.13
289
0.22
276
0.19
251
0.27
224
0.27
226
0.28
306
0.32
272
0.35
318
0.31
334
0.31
326
0.23
289
0.11
276
0.09
280
0.11
283
0.10
271
0.13
308
0.11
281
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROBtwo views0.19
267
0.13
281
0.17
239
0.16
63
0.11
243
0.15
170
0.13
43
0.26
210
0.28
233
0.27
295
0.30
260
0.27
265
0.24
291
0.23
287
0.16
214
0.15
334
0.17
350
0.22
355
0.20
350
0.10
262
0.11
281
SANettwo views0.24
317
0.14
293
0.28
309
0.21
280
0.11
243
0.27
319
0.24
310
0.38
332
0.64
365
0.36
335
0.40
319
0.43
345
0.26
302
0.27
305
0.24
299
0.12
300
0.09
280
0.10
256
0.09
239
0.13
308
0.11
281
SGM_RVCbinarytwo views0.23
309
0.12
260
0.15
185
0.15
34
0.09
126
0.33
339
0.18
224
0.34
302
0.31
253
0.44
356
0.37
301
0.53
362
0.35
344
0.35
343
0.24
299
0.13
320
0.13
329
0.13
312
0.13
321
0.10
262
0.11
281
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NF-Stereotwo views0.11
76
0.07
69
0.13
122
0.17
109
0.09
126
0.10
56
0.14
69
0.23
168
0.19
125
0.12
80
0.17
114
0.12
85
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.12
292
OCTAStereotwo views0.11
76
0.07
69
0.13
122
0.17
109
0.09
126
0.10
56
0.14
69
0.23
168
0.19
125
0.12
80
0.17
114
0.12
85
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.12
292
PSM-softLosstwo views0.12
131
0.07
69
0.15
185
0.17
109
0.09
126
0.08
23
0.13
43
0.24
185
0.17
97
0.14
119
0.19
141
0.13
107
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.08
154
0.07
154
0.06
100
0.12
292
KMStereotwo views0.12
131
0.07
69
0.15
185
0.17
109
0.09
126
0.08
23
0.13
43
0.24
185
0.17
97
0.14
119
0.19
141
0.13
107
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.07
136
0.05
106
0.08
154
0.07
154
0.06
100
0.12
292
RE-Stereotwo views0.11
76
0.07
69
0.13
122
0.17
109
0.09
126
0.10
56
0.14
69
0.23
168
0.19
125
0.12
80
0.17
114
0.12
85
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.12
292
TVStereotwo views0.11
76
0.07
69
0.13
122
0.17
109
0.09
126
0.10
56
0.14
69
0.23
168
0.19
125
0.12
80
0.17
114
0.12
85
0.11
103
0.11
45
0.11
82
0.06
53
0.04
2
0.07
96
0.06
83
0.06
100
0.12
292
APVNettwo views0.22
294
0.12
260
0.19
261
0.18
172
0.14
306
0.32
333
0.31
362
0.39
336
0.32
259
0.27
295
0.40
319
0.30
287
0.29
326
0.26
302
0.25
308
0.11
276
0.12
316
0.11
283
0.14
325
0.12
291
0.12
292
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.22
294
0.21
341
0.24
291
0.26
333
0.11
243
0.23
289
0.14
69
0.39
336
0.24
187
0.32
327
0.36
295
0.30
287
0.21
270
0.19
230
0.21
270
0.17
349
0.14
336
0.21
351
0.16
337
0.12
291
0.12
292
ADCMidtwo views0.25
326
0.15
299
0.40
341
0.20
256
0.14
306
0.25
304
0.26
329
0.34
302
0.38
297
0.36
335
0.44
339
0.34
314
0.40
354
0.35
343
0.33
350
0.10
255
0.09
280
0.11
283
0.11
294
0.13
308
0.12
292
SGM-ForestMtwo views0.32
349
0.12
260
0.16
214
0.16
63
0.11
243
0.39
355
0.19
251
0.41
345
0.50
340
0.52
362
0.54
353
1.32
392
0.42
361
0.40
360
0.27
324
0.14
331
0.16
345
0.16
336
0.16
337
0.12
291
0.12
292
XPNet_ROBtwo views0.22
294
0.11
246
0.19
261
0.22
293
0.13
289
0.22
276
0.19
251
0.34
302
0.40
305
0.30
315
0.39
314
0.39
336
0.26
302
0.26
302
0.28
332
0.15
334
0.10
298
0.10
256
0.10
271
0.13
308
0.12
292
LALA_ROBtwo views0.25
326
0.16
306
0.22
279
0.26
333
0.17
340
0.27
319
0.27
336
0.42
350
0.37
292
0.33
331
0.38
306
0.51
359
0.26
302
0.28
316
0.27
324
0.16
345
0.09
280
0.12
298
0.11
294
0.13
308
0.12
292
SGM-Foresttwo views0.20
276
0.14
293
0.18
252
0.19
216
0.13
289
0.20
254
0.22
291
0.33
292
0.30
247
0.24
271
0.29
256
0.28
272
0.19
258
0.23
287
0.17
225
0.15
334
0.16
345
0.15
330
0.14
325
0.12
291
0.12
292
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
coex-fttwo views3.30
401
0.34
366
59.09
421
0.18
172
0.13
289
0.26
312
0.22
291
0.27
224
0.72
373
1.90
402
0.70
370
0.44
347
0.45
364
0.29
322
0.41
367
0.09
224
0.09
280
0.12
298
0.09
239
0.14
320
0.13
305
pcwnet_v2two views0.19
267
0.10
226
0.26
298
0.17
109
0.14
306
0.18
223
0.15
114
0.37
325
0.46
331
0.19
217
0.24
185
0.21
205
0.19
258
0.20
249
0.19
245
0.13
320
0.10
298
0.10
256
0.10
271
0.11
277
0.13
305
FINETtwo views0.21
285
0.18
327
0.26
298
0.18
172
0.16
327
0.23
289
0.23
301
0.32
275
0.48
333
0.25
284
0.32
272
0.22
222
0.22
279
0.22
276
0.17
225
0.18
350
0.16
345
0.11
283
0.10
271
0.15
331
0.13
305
S-Stereotwo views0.20
276
0.12
260
0.25
297
0.21
280
0.13
289
0.20
254
0.18
224
0.32
275
0.43
319
0.23
263
0.36
295
0.28
272
0.30
330
0.19
230
0.22
279
0.09
224
0.12
316
0.10
256
0.10
271
0.13
308
0.13
305
G-Nettwo views0.24
317
0.16
306
0.36
334
0.22
293
0.16
327
0.51
364
0.23
301
0.29
247
0.34
276
0.36
335
0.38
306
0.31
297
0.29
326
0.27
305
0.26
317
0.11
276
0.09
280
0.12
298
0.09
239
0.16
338
0.13
305
NCC-stereotwo views0.24
317
0.15
299
0.31
320
0.26
333
0.16
327
0.20
254
0.30
356
0.40
340
0.40
305
0.24
271
0.38
306
0.33
308
0.28
318
0.36
348
0.27
324
0.12
300
0.11
307
0.15
330
0.22
355
0.13
308
0.13
305
stereogantwo views0.22
294
0.11
246
0.21
274
0.20
256
0.12
272
0.31
332
0.19
251
0.35
314
0.44
323
0.22
251
0.39
314
0.35
318
0.27
310
0.33
334
0.22
279
0.10
255
0.12
316
0.10
256
0.10
271
0.14
320
0.13
305
edge stereotwo views0.22
294
0.13
281
0.20
269
0.21
280
0.13
289
0.23
289
0.16
168
0.32
275
0.42
314
0.32
327
0.40
319
0.38
328
0.35
344
0.25
300
0.24
299
0.13
320
0.11
307
0.14
322
0.11
294
0.12
291
0.13
305
Abc-Nettwo views0.24
317
0.15
299
0.31
320
0.26
333
0.16
327
0.20
254
0.30
356
0.40
340
0.40
305
0.24
271
0.38
306
0.33
308
0.28
318
0.36
348
0.27
324
0.12
300
0.11
307
0.15
330
0.22
355
0.13
308
0.13
305
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSCtwo views0.23
309
0.12
260
0.28
309
0.21
280
0.13
289
0.28
325
0.16
168
0.35
314
0.66
368
0.27
295
0.33
285
0.30
287
0.21
270
0.31
326
0.29
335
0.10
255
0.08
257
0.09
215
0.10
271
0.13
308
0.13
305
DeepPrunerFtwo views0.24
317
0.17
317
0.42
344
0.26
333
0.16
327
0.22
276
0.28
341
0.37
325
0.50
340
0.26
289
0.29
256
0.24
240
0.28
318
0.21
265
0.22
279
0.15
334
0.11
307
0.20
350
0.18
348
0.12
291
0.13
305
ADCPNettwo views0.25
326
0.16
306
0.61
364
0.21
280
0.15
317
0.35
350
0.25
323
0.32
275
0.35
283
0.30
315
0.40
319
0.36
320
0.28
318
0.28
316
0.32
347
0.12
300
0.10
298
0.11
283
0.12
312
0.14
320
0.13
305
PA-Nettwo views0.23
309
0.18
327
0.33
325
0.28
347
0.22
356
0.21
268
0.38
371
0.29
247
0.39
299
0.22
251
0.32
272
0.25
250
0.26
302
0.20
249
0.25
308
0.09
224
0.23
367
0.15
330
0.22
355
0.09
235
0.13
305
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2two views0.23
309
0.15
299
0.17
239
0.34
361
0.18
347
0.24
294
0.23
301
0.34
302
0.28
233
0.31
321
0.38
306
0.38
328
0.28
318
0.23
287
0.24
299
0.15
334
0.12
316
0.18
346
0.21
352
0.13
308
0.13
305
NOSS_ROBtwo views0.19
267
0.12
260
0.18
252
0.16
63
0.12
272
0.15
170
0.12
21
0.30
260
0.32
259
0.20
230
0.22
171
0.27
265
0.23
285
0.21
265
0.16
214
0.16
345
0.18
352
0.23
356
0.21
352
0.12
291
0.13
305
ETE_ROBtwo views0.23
309
0.17
317
0.22
279
0.25
328
0.13
289
0.26
312
0.29
349
0.31
266
0.36
286
0.28
306
0.36
295
0.45
349
0.26
302
0.27
305
0.26
317
0.11
276
0.08
257
0.12
298
0.09
239
0.14
320
0.13
305
PDISCO_ROBtwo views0.27
334
0.16
306
0.26
298
0.28
347
0.20
352
0.32
333
0.26
329
0.44
355
0.57
354
0.28
306
0.40
319
0.45
349
0.29
326
0.33
334
0.34
352
0.12
300
0.09
280
0.17
338
0.16
337
0.17
345
0.13
305
Wz-Net-TNSevtwo views0.29
341
0.20
335
0.65
367
0.19
216
0.15
317
0.38
354
0.27
336
0.35
314
0.55
350
0.34
332
0.42
334
0.45
349
0.38
349
0.32
332
0.30
339
0.12
300
0.13
329
0.10
256
0.12
312
0.15
331
0.14
322
UDGtwo views0.21
285
0.17
317
0.19
261
0.23
312
0.15
317
0.30
331
0.20
266
0.33
292
0.35
283
0.23
263
0.28
245
0.31
297
0.27
310
0.20
249
0.22
279
0.15
334
0.12
316
0.13
312
0.09
239
0.14
320
0.14
322
SACVNettwo views0.18
257
0.12
260
0.14
148
0.17
109
0.13
289
0.22
276
0.18
224
0.31
266
0.30
247
0.23
263
0.31
268
0.30
287
0.22
279
0.22
276
0.17
225
0.11
276
0.08
257
0.10
256
0.10
271
0.12
291
0.14
322
PSM-AADtwo views0.11
76
0.07
69
0.10
44
0.19
216
0.09
126
0.10
56
0.15
114
0.20
118
0.13
40
0.12
80
0.14
77
0.18
185
0.11
103
0.11
45
0.10
47
0.05
2
0.05
106
0.09
215
0.08
200
0.06
100
0.14
322
FAT-Stereotwo views0.20
276
0.12
260
0.22
279
0.21
280
0.12
272
0.17
208
0.18
224
0.34
302
0.39
299
0.27
295
0.37
301
0.34
314
0.32
337
0.21
265
0.20
251
0.09
224
0.11
307
0.10
256
0.09
239
0.11
277
0.14
322
RPtwo views0.21
285
0.13
281
0.21
274
0.23
312
0.11
243
0.21
268
0.20
266
0.25
198
0.44
323
0.21
238
0.38
306
0.36
320
0.24
291
0.27
305
0.25
308
0.11
276
0.12
316
0.13
312
0.12
312
0.12
291
0.14
322
Anonymous Stereotwo views0.23
309
0.19
330
0.50
352
0.24
317
0.17
340
0.21
268
0.21
282
0.33
292
0.44
323
0.25
284
0.34
289
0.26
258
0.18
243
0.31
326
0.27
324
0.13
320
0.12
316
0.12
298
0.13
321
0.11
277
0.14
322
WCMA_ROBtwo views0.24
317
0.11
246
0.22
279
0.17
109
0.14
306
0.32
333
0.15
114
0.32
275
0.32
259
0.38
340
0.53
351
0.40
339
0.34
342
0.34
337
0.25
308
0.11
276
0.12
316
0.12
298
0.10
271
0.14
320
0.14
322
SQANettwo views0.23
309
0.23
346
0.30
318
0.30
356
0.19
349
0.27
319
0.13
43
0.29
247
0.33
265
0.24
271
0.37
301
0.31
297
0.22
279
0.27
305
0.23
289
0.15
334
0.10
298
0.21
351
0.16
337
0.21
353
0.15
330
LCNettwo views0.11
76
0.07
69
0.09
28
0.19
216
0.09
126
0.08
23
0.15
114
0.21
135
0.15
68
0.11
56
0.15
88
0.16
156
0.11
103
0.12
98
0.11
82
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.07
154
0.06
100
0.15
330
MFN_U_SF_RVCtwo views0.32
349
0.21
341
0.55
358
0.30
356
0.15
317
0.34
342
0.17
188
0.52
368
0.46
331
0.46
359
0.55
354
0.59
365
0.39
351
0.35
343
0.37
358
0.15
334
0.14
336
0.18
346
0.21
352
0.16
338
0.15
330
RTStwo views0.45
366
0.19
330
3.26
399
0.24
317
0.15
317
0.74
381
0.20
266
0.36
320
0.76
378
0.42
352
0.43
337
0.31
297
0.41
358
0.53
372
0.35
353
0.10
255
0.08
257
0.13
312
0.12
312
0.15
331
0.15
330
RTSAtwo views0.45
366
0.19
330
3.26
399
0.24
317
0.15
317
0.74
381
0.20
266
0.36
320
0.76
378
0.42
352
0.43
337
0.31
297
0.41
358
0.53
372
0.35
353
0.10
255
0.08
257
0.13
312
0.12
312
0.15
331
0.15
330
AnyNet_C01two views0.36
355
0.25
354
1.37
393
0.22
293
0.17
340
0.48
362
0.27
336
0.35
314
0.39
299
0.39
342
0.74
374
0.46
353
0.38
349
0.45
364
0.47
373
0.13
320
0.13
329
0.13
312
0.14
325
0.14
320
0.15
330
AnyNet_C32two views0.26
332
0.16
306
0.36
334
0.20
256
0.16
327
0.25
304
0.30
356
0.32
275
0.44
323
0.31
321
0.49
345
0.30
287
0.33
338
0.40
360
0.33
350
0.12
300
0.12
316
0.12
298
0.14
325
0.14
320
0.15
330
RYNettwo views0.22
294
0.12
260
0.22
279
0.19
216
0.17
340
0.46
358
0.26
329
0.38
332
0.48
333
0.24
271
0.28
245
0.34
314
0.23
285
0.20
249
0.30
339
0.10
255
0.06
179
0.09
215
0.09
239
0.13
308
0.15
330
CC-Net-ROBtwo views0.28
337
0.31
364
0.36
334
0.29
354
0.15
317
0.25
304
0.19
251
0.45
358
0.33
265
0.39
342
0.37
301
0.39
336
0.31
334
0.27
305
0.26
317
0.24
368
0.19
355
0.30
369
0.23
359
0.18
348
0.15
330
CSANtwo views0.29
341
0.24
349
0.27
304
0.34
361
0.19
349
0.33
339
0.42
375
0.37
325
0.50
340
0.38
340
0.40
319
0.44
347
0.33
338
0.28
316
0.30
339
0.20
356
0.16
345
0.19
348
0.19
349
0.14
320
0.15
330
DispFullNettwo views0.27
334
0.21
341
0.65
367
0.28
347
0.16
327
0.26
312
0.17
188
0.33
292
0.58
357
0.27
295
0.38
306
0.43
345
0.23
285
0.38
353
0.23
289
0.12
300
0.06
179
0.19
348
0.11
294
0.21
353
0.15
330
WZ-Nettwo views0.28
337
0.17
317
0.78
381
0.22
293
0.16
327
0.34
342
0.29
349
0.39
336
0.57
354
0.24
271
0.55
354
0.37
324
0.24
291
0.33
334
0.35
353
0.09
224
0.08
257
0.09
215
0.10
271
0.14
320
0.16
341
DDUNettwo views0.22
294
0.17
317
0.21
274
0.22
293
0.15
317
0.25
304
0.24
310
0.29
247
0.30
247
0.31
321
0.36
295
0.33
308
0.25
299
0.24
295
0.20
251
0.18
350
0.13
329
0.17
338
0.11
294
0.16
338
0.16
341
KYRafttwo views0.11
76
0.07
69
0.10
44
0.19
216
0.09
126
0.08
23
0.15
114
0.22
151
0.12
25
0.13
99
0.16
96
0.20
199
0.10
84
0.12
98
0.10
47
0.05
2
0.04
2
0.08
154
0.08
200
0.06
100
0.16
341
psmorigintwo views0.25
326
0.15
299
0.34
333
0.17
109
0.13
289
0.23
289
0.14
69
0.34
302
0.33
265
0.41
349
0.55
354
0.41
341
0.37
348
0.34
337
0.27
324
0.11
276
0.15
342
0.11
283
0.11
294
0.12
291
0.16
341
RGCtwo views0.25
326
0.20
335
0.29
315
0.28
347
0.16
327
0.22
276
0.23
301
0.32
275
0.44
323
0.27
295
0.40
319
0.38
328
0.27
310
0.36
348
0.22
279
0.11
276
0.13
329
0.17
338
0.17
344
0.14
320
0.16
341
ADCStwo views0.29
341
0.18
327
0.45
346
0.21
280
0.17
340
0.28
325
0.23
301
0.41
345
0.63
364
0.40
345
0.49
345
0.40
339
0.36
346
0.39
356
0.40
364
0.13
320
0.12
316
0.13
312
0.14
325
0.16
338
0.16
341
DPSNettwo views0.28
337
0.16
306
0.31
320
0.18
172
0.13
289
0.54
366
0.42
375
0.51
367
0.67
369
0.29
312
0.38
306
0.38
328
0.29
326
0.31
326
0.23
289
0.11
276
0.10
298
0.11
283
0.08
200
0.20
352
0.16
341
Anonymous_2two views0.22
294
0.17
317
0.28
309
0.15
34
0.16
327
0.32
333
0.22
291
0.22
151
0.17
97
0.23
263
0.24
185
0.26
258
0.27
310
0.27
305
0.23
289
0.22
362
0.25
369
0.17
338
0.17
344
0.17
345
0.17
348
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.31
347
0.34
366
0.27
304
0.35
363
0.16
327
0.32
333
0.41
372
0.48
362
0.51
347
0.35
333
0.35
292
0.34
314
0.33
338
0.39
356
0.32
347
0.27
370
0.20
358
0.29
367
0.15
335
0.18
348
0.17
348
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
ccnettwo views0.29
341
0.28
359
0.23
288
0.20
256
0.28
366
0.41
357
0.21
282
0.45
358
0.33
265
0.36
335
0.46
341
0.36
320
0.30
330
0.39
356
0.42
368
0.23
366
0.14
336
0.21
351
0.17
344
0.23
356
0.18
350
MSC_U_SF_DS_RVCtwo views0.43
363
0.39
370
0.54
356
0.40
367
0.20
352
0.64
373
0.32
364
0.53
370
0.72
373
0.71
373
0.72
371
0.61
367
0.54
369
0.51
368
0.46
372
0.20
356
0.19
355
0.29
367
0.30
369
0.23
356
0.18
350
FADNet-RVCtwo views0.20
276
0.20
335
0.38
338
0.21
280
0.16
327
0.20
254
0.15
114
0.26
210
0.26
219
0.26
289
0.32
272
0.26
258
0.21
270
0.22
276
0.19
245
0.12
300
0.13
329
0.12
298
0.14
325
0.13
308
0.18
350
FADNettwo views0.21
285
0.22
345
0.36
334
0.18
172
0.17
340
0.24
294
0.13
43
0.31
266
0.31
253
0.23
263
0.25
214
0.27
265
0.21
270
0.19
230
0.15
200
0.13
320
0.15
342
0.12
298
0.15
335
0.16
338
0.18
350
XQCtwo views0.28
337
0.23
346
0.51
353
0.28
347
0.19
349
0.34
342
0.27
336
0.36
320
0.57
354
0.31
321
0.30
260
0.37
324
0.30
330
0.38
353
0.38
360
0.13
320
0.09
280
0.15
330
0.12
312
0.17
345
0.18
350
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.30
346
0.24
349
0.29
315
0.36
365
0.16
327
0.34
342
0.30
356
0.32
275
0.42
314
0.40
345
0.46
341
0.38
328
0.31
334
0.34
337
0.28
332
0.19
354
0.20
358
0.26
358
0.29
367
0.18
348
0.19
355
SHDtwo views0.26
332
0.15
299
0.30
318
0.24
317
0.18
347
0.22
276
0.15
114
0.38
332
0.71
372
0.32
327
0.41
329
0.36
320
0.28
318
0.32
332
0.29
335
0.12
300
0.11
307
0.14
322
0.13
321
0.16
338
0.20
356
SAMSARAtwo views0.40
359
0.28
359
0.33
325
0.55
378
0.39
372
0.82
388
1.23
402
0.47
361
0.51
347
0.36
335
0.35
292
0.55
364
0.39
351
0.38
353
0.39
362
0.15
334
0.20
358
0.15
330
0.14
325
0.23
356
0.20
356
BEATNet-Init1two views0.52
371
0.27
356
0.62
365
0.30
356
0.21
354
0.76
385
0.29
349
0.54
371
0.65
367
0.86
384
0.95
385
2.07
401
0.62
378
0.56
376
0.42
368
0.18
350
0.18
352
0.23
356
0.22
355
0.22
355
0.21
358
PASMtwo views0.32
349
0.24
349
0.48
351
0.28
347
0.27
365
0.29
328
0.30
356
0.34
302
0.49
338
0.35
333
0.39
314
0.46
353
0.34
342
0.34
337
0.35
353
0.23
366
0.25
369
0.26
358
0.28
366
0.23
356
0.21
358
MSMD_ROBtwo views0.31
347
0.26
355
0.26
298
0.24
317
0.21
354
0.34
342
0.25
323
0.34
302
0.39
299
0.40
345
0.69
368
0.45
349
0.40
354
0.34
337
0.27
324
0.20
356
0.19
355
0.26
358
0.25
361
0.23
356
0.22
360
DGSMNettwo views0.24
317
0.19
330
0.33
325
0.21
280
0.24
359
0.24
294
0.20
266
0.35
314
0.41
308
0.24
271
0.32
272
0.38
328
0.21
270
0.29
322
0.23
289
0.12
300
0.11
307
0.14
322
0.16
337
0.23
356
0.23
361
ACVNet_1two views0.44
364
0.49
374
0.60
363
0.45
372
0.28
366
0.49
363
0.27
336
0.57
375
0.72
373
0.62
368
0.58
362
0.74
377
0.49
367
0.50
367
0.35
353
0.26
369
0.24
368
0.39
373
0.29
367
0.31
372
0.24
362
FCDSN-DCtwo views0.33
352
0.28
359
0.28
309
0.30
356
0.24
359
0.39
355
0.28
341
0.42
350
0.42
314
0.43
355
0.53
351
0.51
359
0.41
358
0.36
348
0.30
339
0.21
359
0.20
358
0.27
361
0.26
362
0.25
363
0.24
362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANEtwo views0.45
366
0.27
356
0.27
304
0.27
344
0.24
359
0.47
360
0.31
362
0.55
372
0.59
358
0.72
375
1.13
394
1.15
386
0.61
376
0.52
370
0.37
358
0.21
359
0.20
358
0.27
361
0.31
371
0.25
363
0.24
362
FC-DCNNcopylefttwo views0.33
352
0.27
356
0.28
309
0.26
333
0.23
358
0.37
352
0.28
341
0.40
340
0.43
319
0.45
357
0.55
354
0.51
359
0.40
354
0.37
352
0.30
339
0.21
359
0.20
358
0.27
361
0.26
362
0.25
363
0.24
362
ELAS_RVCcopylefttwo views0.41
361
0.29
362
0.33
325
0.28
347
0.24
359
0.54
366
0.36
367
0.49
364
0.59
358
0.72
375
0.74
374
0.65
371
0.54
369
0.54
374
0.40
364
0.22
362
0.20
358
0.27
361
0.26
362
0.26
366
0.25
366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAScopylefttwo views0.41
361
0.29
362
0.33
325
0.27
344
0.24
359
0.60
371
0.36
367
0.50
366
0.50
340
0.71
373
0.79
378
0.67
373
0.54
369
0.51
368
0.42
368
0.22
362
0.20
358
0.27
361
0.26
362
0.26
366
0.25
366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4btwo views0.39
356
0.53
375
0.55
358
0.45
372
0.24
359
0.47
360
0.18
224
0.49
364
0.64
365
0.42
352
0.45
340
0.60
366
0.27
310
0.34
337
0.24
299
0.33
373
0.14
336
0.48
376
0.42
376
0.30
369
0.26
368
otakutwo views0.39
356
0.37
369
0.52
354
0.44
371
0.28
366
0.58
368
0.24
310
0.41
345
0.62
363
0.40
345
0.49
345
0.46
353
0.33
338
0.40
360
0.32
347
0.30
371
0.30
373
0.39
373
0.33
372
0.29
368
0.28
369
Ntrotwo views0.40
359
0.40
371
0.53
355
0.46
375
0.30
370
0.65
374
0.24
310
0.46
360
0.68
370
0.41
349
0.49
345
0.48
357
0.42
361
0.39
356
0.31
346
0.32
372
0.28
371
0.37
372
0.30
369
0.32
373
0.29
370
Consistency-Rafttwo views0.44
364
0.40
371
0.45
346
0.37
366
0.43
375
0.46
358
0.41
372
0.57
375
0.55
350
0.32
327
0.73
372
0.33
308
0.48
366
0.42
363
0.49
375
0.39
375
0.35
375
0.45
375
0.51
383
0.42
375
0.29
370
NVStereoNet_ROBtwo views0.46
369
0.36
368
0.46
349
0.41
369
0.28
366
0.34
342
0.34
365
0.48
362
0.60
361
0.72
375
0.93
383
0.70
376
0.66
379
0.47
365
0.60
382
0.22
362
0.33
374
0.34
371
0.34
374
0.30
369
0.30
372
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVDtwo views0.39
356
0.20
335
0.39
340
0.31
360
0.22
356
0.29
328
0.43
377
0.52
368
0.96
385
0.55
365
0.79
378
0.53
362
0.59
375
0.52
370
0.38
360
0.19
354
0.14
336
0.17
338
0.14
325
0.24
362
0.31
373
MADNet+two views0.75
383
0.71
385
3.70
402
0.66
381
0.41
373
0.98
393
0.97
400
0.69
380
0.73
376
0.52
362
0.57
360
0.64
369
0.68
381
0.86
390
1.01
398
0.34
374
0.36
376
0.28
366
0.23
359
0.36
374
0.31
373
LSMtwo views0.33
352
0.20
335
0.58
362
0.26
333
0.60
387
0.34
342
0.25
323
0.42
350
0.48
333
0.45
357
0.58
362
0.42
342
0.36
346
0.35
343
0.25
308
0.12
300
0.20
358
0.14
322
0.16
337
0.19
351
0.33
375
JetBluetwo views0.71
380
0.45
373
1.14
391
0.51
376
0.47
377
2.02
402
0.64
389
0.75
381
0.70
371
0.69
372
0.77
377
1.22
388
0.83
386
1.03
398
1.01
398
0.40
376
0.28
371
0.33
370
0.33
372
0.30
369
0.34
376
ACVNet_2two views0.66
379
0.66
383
0.68
375
0.63
380
0.41
373
0.71
379
0.49
379
0.96
390
1.39
394
0.89
385
1.09
390
1.04
382
0.73
382
0.54
374
0.47
373
0.43
379
0.40
377
0.53
381
0.44
377
0.47
376
0.35
377
IMH-64-1two views0.65
377
0.61
379
0.68
375
0.71
382
0.51
378
0.59
369
0.49
379
0.91
386
0.85
380
0.74
379
1.02
387
0.81
378
0.78
384
0.79
383
0.49
375
0.42
377
0.46
378
0.71
384
0.47
378
0.52
378
0.39
378
IMH-64two views0.65
377
0.61
379
0.68
375
0.71
382
0.51
378
0.59
369
0.49
379
0.91
386
0.85
380
0.74
379
1.02
387
0.81
378
0.78
384
0.79
383
0.49
375
0.42
377
0.46
378
0.71
384
0.47
378
0.52
378
0.39
378
RainbowNettwo views0.54
373
0.61
379
0.70
379
0.57
379
0.43
375
0.65
374
0.37
370
0.60
377
0.87
382
0.50
361
0.66
365
0.64
369
0.47
365
0.49
366
0.43
371
0.47
381
0.48
383
0.52
380
0.41
375
0.52
378
0.40
380
IMHtwo views0.71
380
0.64
382
0.68
375
0.76
384
0.54
380
0.69
377
0.54
383
0.98
392
1.10
387
0.82
383
1.09
390
0.89
380
0.88
389
0.87
391
0.52
379
0.44
380
0.50
387
0.75
387
0.51
383
0.56
383
0.41
381
PWCKtwo views0.71
380
0.94
395
0.95
388
0.76
384
0.31
371
0.74
381
0.36
367
0.90
385
0.90
383
0.96
388
0.75
376
0.95
381
0.61
376
0.87
391
0.66
385
0.72
391
0.46
378
0.75
387
0.49
380
0.69
390
0.44
382
TorneroNet-64two views0.76
384
0.72
386
0.74
380
0.78
386
0.58
386
0.91
392
0.56
384
0.84
384
1.29
391
0.66
369
0.90
381
1.40
394
0.75
383
0.85
389
0.67
388
0.49
382
0.46
378
0.72
386
0.59
386
0.67
387
0.53
383
anonymitytwo views0.53
372
0.58
377
0.65
367
0.41
369
0.61
388
0.53
365
0.41
372
0.56
373
0.41
308
0.55
365
0.50
349
0.49
358
0.55
372
0.58
377
0.50
378
0.58
386
0.50
387
0.51
378
0.51
383
0.51
377
0.57
384
WAO-7two views0.79
385
0.78
388
0.54
356
0.85
390
0.67
391
0.74
381
0.68
393
1.05
395
1.32
392
0.90
386
1.20
397
1.04
382
0.92
390
0.69
381
0.66
385
0.60
388
0.62
397
0.67
383
0.68
391
0.64
384
0.58
385
WAO-6two views0.81
386
0.80
389
0.62
365
0.86
391
0.63
389
0.76
385
0.58
386
0.98
392
1.54
399
0.90
386
0.96
386
1.07
384
1.03
394
0.70
382
0.66
385
0.72
391
0.49
385
0.90
394
0.71
392
0.68
388
0.58
385
Deantwo views0.87
389
0.86
393
0.79
383
0.81
388
0.56
383
0.90
389
0.63
387
1.15
400
1.73
400
1.15
395
1.15
395
1.31
391
0.99
393
0.81
385
0.81
394
0.57
385
0.56
394
0.77
390
0.64
389
0.66
386
0.58
385
SPS-STEREOcopylefttwo views0.57
375
0.58
377
0.65
367
0.45
372
0.55
382
0.62
372
0.44
378
0.62
378
0.50
340
0.68
371
0.64
364
0.66
372
0.57
374
0.61
378
0.60
382
0.62
389
0.47
382
0.51
378
0.49
380
0.55
382
0.58
385
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISYtwo views0.56
374
0.57
376
0.65
367
0.40
367
0.54
380
0.66
376
0.49
379
0.56
373
0.45
330
0.66
369
0.69
368
0.67
373
0.56
373
0.63
379
0.56
380
0.59
387
0.48
383
0.50
377
0.50
382
0.52
378
0.58
385
LVEtwo views0.83
388
0.85
392
0.85
386
0.80
387
0.56
383
1.04
398
0.65
390
1.05
395
1.47
397
0.96
388
1.22
398
1.10
385
0.85
387
0.83
386
0.71
390
0.49
382
0.55
393
0.76
389
0.60
388
0.65
385
0.59
390
WAO-8two views0.91
390
0.81
390
0.65
367
0.94
394
0.69
392
0.90
389
0.67
391
1.07
397
1.83
402
1.06
393
1.45
400
1.30
389
1.07
395
0.84
387
0.78
391
0.74
393
0.53
390
0.86
392
0.75
393
0.69
390
0.62
391
Venustwo views0.91
390
0.81
390
0.65
367
0.94
394
0.69
392
0.90
389
0.67
391
1.07
397
1.83
402
1.06
393
1.45
400
1.30
389
1.07
395
0.84
387
0.78
391
0.74
393
0.53
390
0.86
392
0.75
393
0.69
390
0.62
391
TorneroNettwo views0.82
387
0.74
387
0.81
385
0.84
389
0.63
389
0.99
394
0.63
387
0.96
390
1.16
388
0.80
382
1.11
392
1.36
393
0.86
388
0.93
394
0.80
393
0.56
384
0.49
385
0.78
391
0.66
390
0.73
393
0.63
393
MFMNet_retwo views0.64
376
0.66
383
0.65
367
0.51
376
0.69
392
0.69
377
0.57
385
0.64
379
0.73
376
0.60
367
0.73
372
0.62
368
0.67
380
0.65
380
0.60
382
0.66
390
0.58
396
0.63
382
0.59
386
0.68
388
0.69
394
UNDER WATER-64two views0.95
392
0.94
395
1.43
395
0.87
392
0.56
383
1.18
401
0.87
397
0.77
382
0.94
384
1.04
391
0.85
380
1.58
399
1.21
400
0.94
395
0.96
396
0.87
397
0.57
395
1.03
397
0.88
398
0.78
395
0.73
395
UNDER WATERtwo views0.97
393
0.97
397
1.42
394
0.99
396
0.70
395
1.12
400
0.84
396
0.80
383
1.08
386
1.01
390
0.90
381
1.55
398
1.22
401
1.03
398
1.00
397
0.78
395
0.53
390
1.02
396
0.87
397
0.80
396
0.74
396
ktntwo views1.01
395
1.21
400
0.80
384
1.23
401
0.86
398
1.01
396
0.87
397
0.94
389
1.39
394
1.04
391
1.12
393
1.15
386
1.07
395
0.94
395
0.59
381
1.28
402
0.71
400
1.38
402
0.83
396
1.02
400
0.75
397
SPstereotwo views13.84
415
0.93
394
1.50
396
1.22
400
0.88
399
28.82
418
48.26
418
26.77
422
29.54
421
22.37
420
22.60
419
23.23
420
24.68
420
24.53
420
15.06
415
0.88
398
0.69
399
1.83
404
1.60
404
0.74
394
0.77
398
notakertwo views0.97
393
1.11
398
0.98
389
1.13
398
0.81
396
0.73
380
0.68
393
0.93
388
1.16
388
1.18
397
1.18
396
1.41
395
1.16
399
1.08
400
0.69
389
0.81
396
0.64
398
1.17
398
0.79
395
0.98
398
0.80
399
HanzoNettwo views1.29
398
1.26
402
1.19
392
1.12
397
0.85
397
1.02
397
0.83
395
1.03
394
1.48
398
1.64
400
1.61
402
2.50
403
1.72
402
1.61
402
1.61
401
1.26
401
0.80
401
1.31
401
1.01
400
1.02
400
0.86
400
KSHMRtwo views1.09
396
1.17
399
0.88
387
1.25
402
1.00
401
0.99
394
0.96
399
1.13
399
1.37
393
1.16
396
1.29
399
1.41
395
0.96
392
1.01
397
0.92
395
1.03
400
1.08
402
1.20
399
1.03
401
1.01
399
0.97
401
JetRedtwo views1.62
399
1.46
403
2.98
398
0.92
393
1.21
402
4.99
404
1.53
404
1.27
402
1.39
394
1.83
401
1.74
403
1.60
400
0.95
391
1.41
401
2.45
404
0.90
399
1.60
403
0.93
395
0.90
399
1.35
402
0.99
402
DPSimNet_ROBtwo views1.11
397
1.23
401
0.78
381
1.13
398
0.88
399
1.10
399
1.13
401
1.16
401
1.23
390
1.43
399
1.02
387
1.41
395
1.10
398
0.90
393
1.60
400
1.46
403
0.51
389
1.21
400
1.03
401
0.90
397
1.01
403
tttwo views4.67
402
0.06
19
3.55
401
2.02
404
1.55
403
10.25
408
16.71
408
8.91
411
5.03
405
1.31
398
0.94
384
4.71
404
4.76
404
3.33
404
5.87
406
6.06
411
10.30
415
1.88
405
2.11
406
2.75
404
1.21
404
MADNet++two views1.95
400
1.75
404
1.59
397
1.82
403
1.69
404
2.33
403
1.40
403
2.35
403
2.09
404
2.57
403
2.36
404
2.24
402
2.17
403
2.28
403
2.34
403
1.87
404
1.66
404
1.54
403
1.34
403
1.92
403
1.77
405
PMLtwo views8.91
409
9.34
415
6.13
403
5.35
408
6.41
409
14.99
410
23.38
414
5.27
404
6.83
406
18.04
415
28.19
421
7.67
407
6.83
406
7.85
408
5.75
405
5.35
410
1.83
405
5.95
414
1.93
405
8.64
412
2.52
406
xxxxx1two views7.79
403
5.02
409
7.31
405
3.12
405
3.85
406
16.35
411
22.88
409
5.86
408
8.69
407
7.97
407
8.54
405
9.12
409
8.27
407
10.18
409
10.92
407
2.42
405
2.45
406
3.56
408
12.37
412
3.77
405
3.06
407
tt_lltwo views7.79
403
5.02
409
7.31
405
3.12
405
3.85
406
16.35
411
22.88
409
5.86
408
8.69
407
7.97
407
8.54
405
9.12
409
8.27
407
10.18
409
10.92
407
2.42
405
2.45
406
3.56
408
12.37
412
3.77
405
3.06
407
fftwo views7.79
403
5.02
409
7.31
405
3.12
405
3.85
406
16.35
411
22.88
409
5.86
408
8.69
407
7.97
407
8.54
405
9.12
409
8.27
407
10.18
409
10.92
407
2.42
405
2.45
406
3.56
408
12.37
412
3.77
405
3.06
407
Anonymous_1two views10.96
412
7.92
412
7.46
408
10.33
411
10.06
410
18.65
415
26.34
415
11.06
412
13.44
413
9.40
410
10.05
410
9.67
412
11.23
412
10.73
412
12.72
412
6.42
412
8.38
412
5.77
411
10.61
411
12.12
413
6.77
410
DPSMNet_ROBtwo views8.06
407
4.48
407
8.63
411
5.37
410
10.74
412
8.32
406
22.98
413
5.46
405
13.36
412
5.12
405
9.92
408
5.08
405
10.40
410
5.53
407
12.58
410
3.80
409
8.00
410
3.50
406
7.02
409
3.83
408
7.14
411
DGTPSM_ROBtwo views8.06
407
4.48
407
8.63
411
5.35
408
10.72
411
8.32
406
22.97
412
5.46
405
13.35
411
5.12
405
9.92
408
5.08
405
10.40
410
5.52
406
12.58
410
3.79
408
8.00
410
3.50
406
7.02
409
3.83
408
7.14
411
DPSM_ROBtwo views11.15
413
8.58
413
8.00
409
10.88
412
11.58
413
19.10
416
26.71
416
12.05
413
14.07
414
10.36
411
10.84
411
10.33
413
11.86
413
11.70
413
13.54
413
6.99
413
8.79
413
5.89
412
6.95
407
7.29
410
7.42
413
DPSMtwo views11.15
413
8.58
413
8.00
409
10.88
412
11.58
413
19.10
416
26.71
416
12.05
413
14.07
414
10.36
411
10.84
411
10.33
413
11.86
413
11.70
413
13.54
413
6.99
413
8.79
413
5.89
412
6.95
407
7.29
410
7.42
413
LSM0two views22.87
420
17.28
417
18.96
415
22.19
419
29.04
421
38.42
421
53.71
419
24.28
419
28.31
418
20.78
419
21.00
416
21.43
419
24.16
419
23.50
418
27.39
420
14.09
417
17.38
417
11.84
417
14.04
417
14.73
416
14.89
415
CasAABBNettwo views22.42
418
17.33
418
16.01
413
22.01
417
23.28
418
38.32
419
53.80
420
24.14
418
28.41
419
20.60
417
21.77
417
20.89
418
23.91
418
23.43
417
27.36
419
14.07
415
17.69
418
11.83
416
14.01
416
14.67
414
14.95
416
Selective-RAFT-Errortwo views22.47
419
17.37
419
16.09
414
22.06
418
23.34
419
38.39
420
53.83
421
24.29
420
28.47
420
20.74
418
21.83
418
20.81
417
23.90
417
23.54
419
27.53
421
14.08
416
17.69
418
11.82
415
14.00
415
14.69
415
15.00
417
LRCNet_RVCtwo views10.62
411
13.42
416
7.30
404
18.92
415
2.07
405
0.33
339
0.30
356
5.59
407
0.48
333
13.03
413
17.94
414
8.87
408
5.65
405
4.79
405
1.89
402
23.51
419
2.73
409
27.55
420
25.71
420
16.07
417
16.33
418
HaxPigtwo views15.71
416
18.52
420
19.18
416
16.89
414
15.89
416
7.73
405
7.60
405
13.31
415
10.82
410
15.42
414
14.91
413
15.98
415
14.92
415
15.58
415
15.98
416
18.95
418
16.73
416
19.46
418
18.08
418
19.26
418
19.05
419
MEDIAN_ROBtwo views20.38
417
24.04
421
23.31
418
21.23
416
21.71
417
10.40
409
7.92
406
17.64
416
15.50
416
20.12
416
19.70
415
20.34
416
20.32
416
21.19
416
21.13
417
23.81
420
21.81
420
24.98
419
23.76
419
24.71
419
23.93
420
AVERAGE_ROBtwo views24.90
421
29.20
422
28.14
419
24.89
420
24.64
420
17.75
414
11.12
407
21.45
417
19.93
417
25.12
421
24.46
420
25.12
421
25.46
421
24.69
421
22.83
418
29.76
421
27.13
421
28.97
421
27.95
421
29.91
420
29.47
421
test_example2two views98.32
422
94.13
423
45.89
420
96.35
421
109.85
422
88.61
422
95.45
422
25.75
421
94.37
422
130.00
422
126.06
422
58.17
422
74.63
422
88.51
422
79.96
422
150.23
422
221.02
422
77.62
422
99.10
422
113.75
422
96.94
422
ASD4two views3.38
406