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 bysorted bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort bysort by
Selective-IGEVtwo views0.07
1
0.06
20
0.08
12
0.17
117
0.06
3
0.08
24
0.12
22
0.13
12
0.07
1
0.08
7
0.07
14
0.06
3
0.04
1
0.10
19
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.03
1
MoCha-V2two views0.08
2
0.06
20
0.08
12
0.35
379
0.06
3
0.06
2
0.15
117
0.11
2
0.08
2
0.07
2
0.07
14
0.07
18
0.05
2
0.09
10
0.08
11
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.03
1
MIM_Stereotwo views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.15
39
0.07
20
0.06
2
0.12
22
0.20
128
0.14
62
0.13
109
0.13
75
0.09
40
0.05
2
0.12
105
0.08
11
0.05
2
0.06
195
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.05
53
EGLCR-Stereotwo views0.08
2
0.05
6
0.08
12
0.14
14
0.06
3
0.10
59
0.12
22
0.11
2
0.16
91
0.06
1
0.05
1
0.07
18
0.05
2
0.10
19
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.04
8
CroCo-Stereo Lap2two views0.09
14
0.09
195
0.08
12
0.22
309
0.09
135
0.09
36
0.19
267
0.16
47
0.12
28
0.09
19
0.10
40
0.05
1
0.05
2
0.08
6
0.08
11
0.06
58
0.06
195
0.07
102
0.05
34
0.05
41
0.05
53
iRaft-Stereo_20wtwo views0.09
14
0.05
6
0.13
133
0.14
14
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.18
101
0.10
9
0.11
64
0.08
18
0.08
27
0.05
2
0.10
19
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.06
103
0.05
53
MGS-Stereotwo views0.09
14
0.07
72
0.12
94
0.15
39
0.08
50
0.09
36
0.15
117
0.12
6
0.12
28
0.07
2
0.10
40
0.08
27
0.06
7
0.10
19
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.06
103
0.05
53
LargeStereotwo views0.08
2
0.06
20
0.08
12
0.18
184
0.07
20
0.09
36
0.13
44
0.10
1
0.09
3
0.08
7
0.08
18
0.06
3
0.06
7
0.13
137
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.05
41
0.04
8
ACVNet-DCAtwo views0.10
54
0.08
144
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.15
117
0.23
178
0.16
91
0.09
19
0.09
25
0.06
3
0.06
7
0.10
19
0.07
1
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.07
160
0.07
163
1test111two views0.11
85
0.08
144
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.15
117
0.23
178
0.16
91
0.09
19
0.09
25
0.06
3
0.06
7
0.15
171
0.16
228
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.07
160
0.07
163
cc1two views0.10
54
0.08
144
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.15
117
0.16
47
0.18
120
0.09
19
0.09
25
0.06
3
0.06
7
0.10
19
0.07
1
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.06
103
0.06
103
ff7two views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.10
44
0.06
2
0.06
3
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
IGEVStereo-DCAtwo views0.09
14
0.06
20
0.11
74
0.15
39
0.10
221
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.10
44
0.06
2
0.08
27
0.06
7
0.10
19
0.08
11
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
fffftwo views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.10
44
0.06
2
0.06
3
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
rrrtwo views0.09
14
0.06
20
0.12
94
0.15
39
0.10
221
0.11
85
0.16
175
0.16
47
0.15
73
0.10
44
0.06
2
0.08
27
0.06
7
0.10
19
0.08
11
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
11ttwo views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.10
44
0.06
2
0.06
3
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
tt1two views0.10
54
0.08
144
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.12
108
0.16
175
0.15
31
0.19
132
0.09
19
0.08
18
0.06
3
0.06
7
0.10
19
0.07
1
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.06
103
0.06
103
StereoIMtwo views0.09
14
0.09
195
0.08
12
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.10
6
0.16
47
0.16
91
0.09
19
0.11
57
0.06
3
0.06
7
0.09
10
0.13
162
0.07
145
0.06
195
0.07
102
0.05
34
0.05
41
0.04
8
IGEV_Zeroshot_testtwo views0.09
14
0.05
6
0.12
94
0.13
7
0.08
50
0.12
108
0.13
44
0.17
77
0.11
20
0.10
44
0.06
2
0.09
40
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.06
90
0.05
41
0.05
53
MSKI-zero shottwo views0.09
14
0.05
6
0.09
31
0.15
39
0.07
20
0.10
59
0.13
44
0.14
19
0.13
45
0.09
19
0.09
25
0.09
40
0.06
7
0.12
105
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.04
8
DLNR_Zeroshot_testpermissivetwo views10.40
427
1.82
422
19.49
437
120.77
442
13.11
432
0.06
2
0.13
44
0.23
178
0.10
9
0.07
2
0.10
40
0.09
40
0.06
7
0.10
19
0.09
20
0.13
337
0.04
2
0.06
34
0.04
9
51.54
441
0.04
8
CAStwo views0.08
2
0.04
1
0.07
2
0.17
117
0.08
50
0.10
59
0.13
44
0.12
6
0.09
3
0.09
19
0.10
40
0.08
27
0.06
7
0.09
10
0.08
11
0.08
195
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.05
41
0.04
8
anonymousdsptwo views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.09
19
0.06
2
0.06
3
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
CEStwo views0.08
2
0.04
1
0.08
12
0.14
14
0.07
20
0.09
36
0.14
71
0.11
2
0.09
3
0.08
7
0.09
25
0.11
79
0.06
7
0.12
105
0.08
11
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.05
41
0.05
53
ProNettwo views0.09
14
0.07
72
0.10
48
0.17
117
0.08
50
0.10
59
0.15
117
0.15
31
0.12
28
0.09
19
0.06
2
0.07
18
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.06
103
MC-Stereotwo views0.08
2
0.06
20
0.09
31
0.17
117
0.06
3
0.10
59
0.14
71
0.12
6
0.10
9
0.09
19
0.12
65
0.09
40
0.06
7
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.04
8
ccc-4two views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.10
44
0.06
2
0.06
3
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
IGEV-Stereopermissivetwo views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.12
28
0.09
19
0.06
2
0.06
3
0.06
7
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TRStereotwo views0.09
14
0.05
6
0.12
94
0.15
39
0.12
288
0.10
59
0.13
44
0.18
101
0.18
120
0.09
19
0.09
25
0.09
40
0.06
7
0.10
19
0.08
11
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.04
1
0.04
8
CroCo-Stereocopylefttwo views0.09
14
0.08
144
0.08
12
0.22
309
0.09
135
0.09
36
0.19
267
0.15
31
0.12
28
0.07
2
0.07
14
0.08
27
0.06
7
0.08
6
0.07
1
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.04
9
0.05
41
0.04
8
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
TANstereotwo views0.09
14
0.04
1
0.08
12
0.13
7
0.06
3
0.11
85
0.14
71
0.15
31
0.19
132
0.11
64
0.15
99
0.10
62
0.06
7
0.12
105
0.09
20
0.07
145
0.05
110
0.05
2
0.04
9
0.06
103
0.05
53
XX-Stereotwo views0.09
14
0.05
6
0.08
12
0.17
117
0.09
135
0.15
181
0.12
22
0.20
128
0.10
9
0.10
44
0.14
85
0.07
18
0.06
7
0.12
105
0.08
11
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.06
90
0.04
1
0.04
8
test_xeample3two views0.09
14
0.06
20
0.12
94
0.16
70
0.09
135
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.13
45
0.10
44
0.06
2
0.08
27
0.06
7
0.10
19
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
MyStereo07two views0.10
54
0.07
72
0.10
48
0.17
117
0.09
135
0.14
159
0.18
236
0.15
31
0.15
73
0.09
19
0.06
2
0.06
3
0.07
34
0.12
105
0.09
20
0.06
58
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.06
103
MyStereo06two views0.10
54
0.07
72
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.18
236
0.19
121
0.12
28
0.12
88
0.08
18
0.07
18
0.07
34
0.11
48
0.09
20
0.06
58
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.06
103
0.06
103
MIF-Stereotwo views0.09
14
0.07
72
0.08
12
0.18
184
0.08
50
0.13
135
0.11
11
0.12
6
0.11
20
0.10
44
0.12
65
0.05
1
0.07
34
0.09
10
0.09
20
0.07
145
0.05
110
0.05
2
0.05
34
0.05
41
0.05
53
CASnettwo views0.09
14
0.09
195
0.09
31
0.19
231
0.06
3
0.07
17
0.11
11
0.18
101
0.14
62
0.11
64
0.10
40
0.09
40
0.07
34
0.10
19
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.10
273
0.08
215
0.05
41
0.03
1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HHtwo views0.09
14
0.06
20
0.13
133
0.17
117
0.08
50
0.10
59
0.16
175
0.14
19
0.10
9
0.08
7
0.09
25
0.08
27
0.07
34
0.10
19
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.04
8
HanStereotwo views0.09
14
0.06
20
0.13
133
0.17
117
0.08
50
0.10
59
0.16
175
0.14
19
0.10
9
0.08
7
0.09
25
0.08
27
0.07
34
0.10
19
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.04
8
LL-Strereo2two views0.10
54
0.10
243
0.15
196
0.18
184
0.08
50
0.15
181
0.09
3
0.17
77
0.14
62
0.14
129
0.10
40
0.09
40
0.07
34
0.16
203
0.10
52
0.05
2
0.05
110
0.10
273
0.07
165
0.06
103
0.05
53
4D-IteraStereotwo views0.09
14
0.07
72
0.10
48
0.18
184
0.07
20
0.09
36
0.15
117
0.17
77
0.15
73
0.10
44
0.11
57
0.10
62
0.07
34
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.03
1
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.05
53
RCA-Stereotwo views0.09
14
0.06
20
0.09
31
0.16
70
0.06
3
0.09
36
0.13
44
0.18
101
0.14
62
0.09
19
0.10
40
0.08
27
0.07
34
0.12
105
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.04
8
RAFT_CTSACEtwo views0.12
140
0.09
195
0.10
48
0.22
309
0.08
50
0.12
108
0.24
327
0.18
101
0.16
91
0.20
247
0.27
253
0.13
117
0.07
34
0.13
137
0.09
20
0.05
2
0.06
195
0.08
166
0.07
165
0.04
1
0.04
8
IPLGtwo views0.10
54
0.07
72
0.15
196
0.17
117
0.08
50
0.11
85
0.14
71
0.20
128
0.15
73
0.12
88
0.17
125
0.07
18
0.07
34
0.14
153
0.13
162
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.04
8
MIPNettwo views0.11
85
0.08
144
0.14
159
0.17
117
0.09
135
0.12
108
0.14
71
0.20
128
0.24
197
0.11
64
0.10
40
0.09
40
0.07
34
0.13
137
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.04
8
iRaftStereo_RVCtwo views0.10
54
0.07
72
0.09
31
0.17
117
0.09
135
0.11
85
0.17
196
0.18
101
0.12
28
0.09
19
0.12
65
0.10
62
0.07
34
0.11
48
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.08
215
0.04
1
0.04
8
CREStereo++_RVCtwo views0.08
2
0.04
1
0.06
1
0.13
7
0.07
20
0.09
36
0.12
22
0.14
19
0.14
62
0.10
44
0.14
85
0.08
27
0.07
34
0.09
10
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.05
34
0.04
1
0.04
8
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
raftrobusttwo views0.09
14
0.06
20
0.10
48
0.17
117
0.08
50
0.09
36
0.10
6
0.18
101
0.16
91
0.10
44
0.09
25
0.12
94
0.07
34
0.12
105
0.10
52
0.08
195
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.05
53
sCroCo_RVCtwo views0.12
140
0.09
195
0.23
305
0.24
333
0.11
259
0.19
259
0.14
71
0.17
77
0.14
62
0.10
44
0.13
75
0.12
94
0.07
34
0.14
153
0.11
90
0.08
195
0.08
274
0.08
166
0.08
215
0.05
41
0.07
163
EAI-Stereotwo views0.09
14
0.07
72
0.11
74
0.15
39
0.06
3
0.10
59
0.15
117
0.16
47
0.09
3
0.08
7
0.09
25
0.08
27
0.07
34
0.09
10
0.11
90
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.05
34
0.05
41
0.04
8
PMTNettwo views0.09
14
0.05
6
0.09
31
0.12
3
0.06
3
0.12
108
0.14
71
0.15
31
0.11
20
0.09
19
0.13
75
0.10
62
0.07
34
0.13
137
0.10
52
0.15
351
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.07
160
0.06
103
panettwo views0.08
2
0.05
6
0.07
2
0.12
3
0.05
1
0.12
108
0.11
11
0.13
12
0.10
9
0.08
7
0.13
75
0.09
40
0.08
52
0.11
48
0.10
52
0.08
195
0.05
110
0.05
2
0.03
1
0.06
103
0.05
53
Former-RAFT_DAM_RVCtwo views0.10
54
0.08
144
0.12
94
0.16
70
0.08
50
0.15
181
0.16
175
0.18
101
0.18
120
0.10
44
0.09
25
0.09
40
0.08
52
0.11
48
0.12
132
0.07
145
0.05
110
0.08
166
0.06
90
0.07
160
0.06
103
AE-Stereotwo views0.10
54
0.08
144
0.10
48
0.18
184
0.09
135
0.10
59
0.15
117
0.14
19
0.19
132
0.09
19
0.14
85
0.12
94
0.08
52
0.11
48
0.10
52
0.05
2
0.06
195
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.04
8
AEACVtwo views0.08
2
0.05
6
0.08
12
0.14
14
0.13
306
0.14
159
0.13
44
0.14
19
0.09
3
0.07
2
0.09
25
0.07
18
0.08
52
0.10
19
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.04
8
GLC_STEREOtwo views0.11
85
0.07
72
0.11
74
0.17
117
0.07
20
0.09
36
0.13
44
0.15
31
0.24
197
0.12
88
0.13
75
0.12
94
0.08
52
0.18
236
0.11
90
0.06
58
0.08
274
0.08
166
0.06
90
0.05
41
0.05
53
IPLGRtwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.18
184
0.08
50
0.12
108
0.17
196
0.21
145
0.24
197
0.11
64
0.12
65
0.11
79
0.08
52
0.12
105
0.12
132
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.06
90
0.04
1
0.04
8
test-3two views0.08
2
0.06
20
0.09
31
0.17
117
0.07
20
0.07
17
0.14
71
0.12
6
0.15
73
0.09
19
0.08
18
0.07
18
0.08
52
0.11
48
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.05
34
0.04
1
0.04
8
test_1two views0.08
2
0.06
20
0.09
31
0.17
117
0.07
20
0.07
17
0.14
71
0.12
6
0.15
73
0.09
19
0.08
18
0.07
18
0.08
52
0.11
48
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.05
34
0.04
1
0.04
8
HHNettwo views0.11
85
0.06
20
0.16
226
0.15
39
0.14
323
0.07
17
0.13
44
0.20
128
0.17
103
0.14
129
0.25
231
0.11
79
0.08
52
0.13
137
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.05
41
0.09
256
AnonymousMtwo views0.09
14
0.05
6
0.10
48
0.14
14
0.06
3
0.09
36
0.13
44
0.19
121
0.14
62
0.13
109
0.11
57
0.09
40
0.08
52
0.13
137
0.10
52
0.08
195
0.05
110
0.08
166
0.05
34
0.05
41
0.05
53
test-1two views0.10
54
0.07
72
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.11
85
0.24
327
0.14
19
0.18
120
0.09
19
0.07
14
0.09
40
0.08
52
0.07
1
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.04
8
Prome-Stereotwo views0.11
85
0.06
20
0.10
48
0.18
184
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.22
161
0.13
45
0.12
88
0.17
125
0.13
117
0.08
52
0.12
105
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.09
256
raft+_RVCtwo views0.11
85
0.07
72
0.09
31
0.16
70
0.07
20
0.10
59
0.11
11
0.24
196
0.20
153
0.12
88
0.15
99
0.12
94
0.08
52
0.12
105
0.13
162
0.07
145
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.05
53
XX-TBDtwo views0.09
14
0.06
20
0.07
2
0.14
14
0.07
20
0.12
108
0.16
175
0.14
19
0.13
45
0.11
64
0.12
65
0.09
40
0.08
52
0.10
19
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.06
103
0.05
53
sAnonymous2two views0.13
162
0.12
277
0.24
308
0.20
272
0.12
288
0.17
224
0.13
44
0.26
221
0.21
166
0.11
64
0.11
57
0.13
117
0.08
52
0.10
19
0.10
52
0.09
241
0.05
110
0.08
166
0.06
90
0.15
348
0.10
275
CroCo_RVCtwo views0.13
162
0.12
277
0.24
308
0.20
272
0.12
288
0.17
224
0.13
44
0.26
221
0.21
166
0.11
64
0.11
57
0.13
117
0.08
52
0.10
19
0.10
52
0.09
241
0.05
110
0.08
166
0.06
90
0.15
348
0.10
275
CREStereotwo views0.09
14
0.04
1
0.08
12
0.11
1
0.06
3
0.13
135
0.14
71
0.14
19
0.10
9
0.08
7
0.13
75
0.09
40
0.08
52
0.11
48
0.10
52
0.08
195
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.06
103
0.06
103
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
R-Stereo Traintwo views0.10
54
0.06
20
0.10
48
0.17
117
0.08
50
0.11
85
0.14
71
0.23
178
0.11
20
0.12
88
0.19
153
0.11
79
0.08
52
0.09
10
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.05
53
RAFT-Stereopermissivetwo views0.10
54
0.06
20
0.10
48
0.17
117
0.08
50
0.11
85
0.14
71
0.23
178
0.11
20
0.12
88
0.19
153
0.11
79
0.08
52
0.09
10
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.05
53
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EKT-Stereotwo views0.11
85
0.07
72
0.14
159
0.15
39
0.10
221
0.13
135
0.14
71
0.18
101
0.21
166
0.11
64
0.08
18
0.12
94
0.09
71
0.11
48
0.12
132
0.08
195
0.06
195
0.07
102
0.06
90
0.08
204
0.07
163
Any-RAFTtwo views0.10
54
0.05
6
0.09
31
0.14
14
0.07
20
0.13
135
0.14
71
0.21
145
0.15
73
0.11
64
0.12
65
0.12
94
0.09
71
0.12
105
0.09
20
0.07
145
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.06
103
0.05
53
RAFT-Testtwo views0.09
14
0.06
20
0.10
48
0.15
39
0.07
20
0.11
85
0.15
117
0.16
47
0.13
45
0.09
19
0.10
40
0.10
62
0.09
71
0.12
105
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.05
53
LoS_RVCtwo views0.08
2
0.05
6
0.07
2
0.15
39
0.07
20
0.08
24
0.15
117
0.11
2
0.10
9
0.08
7
0.09
25
0.06
3
0.09
71
0.10
19
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.03
1
0.04
1
0.03
1
anonymousdsp2two views0.11
85
0.07
72
0.10
48
0.16
70
0.09
135
0.13
135
0.14
71
0.18
101
0.22
178
0.13
109
0.14
85
0.12
94
0.09
71
0.14
153
0.11
90
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.06
103
0.05
53
LoStwo views0.09
14
0.05
6
0.11
74
0.13
7
0.07
20
0.14
159
0.11
11
0.15
31
0.15
73
0.09
19
0.09
25
0.12
94
0.09
71
0.15
171
0.10
52
0.07
145
0.05
110
0.05
2
0.03
1
0.05
41
0.05
53
knoymoustwo views0.11
85
0.05
6
0.12
94
0.13
7
0.07
20
0.15
181
0.14
71
0.19
121
0.13
45
0.11
64
0.17
125
0.13
117
0.09
71
0.13
137
0.11
90
0.08
195
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.08
204
0.07
163
test_4two views0.10
54
0.10
243
0.08
12
0.19
231
0.09
135
0.08
24
0.22
308
0.15
31
0.17
103
0.12
88
0.18
147
0.12
94
0.09
71
0.08
6
0.11
90
0.04
1
0.04
2
0.08
166
0.08
215
0.04
1
0.03
1
iRaft-Stereo_5wtwo views0.12
140
0.09
195
0.12
94
0.19
231
0.08
50
0.09
36
0.12
22
0.21
145
0.21
166
0.19
230
0.14
85
0.11
79
0.09
71
0.20
266
0.16
228
0.05
2
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.06
103
CIPLGtwo views0.11
85
0.08
144
0.14
159
0.17
117
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.17
77
0.15
73
0.14
129
0.11
57
0.16
167
0.09
71
0.16
203
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
ddtwo views0.15
225
0.16
323
0.16
226
0.19
231
0.09
135
0.15
181
0.18
236
0.21
145
0.25
216
0.23
280
0.20
164
0.21
222
0.09
71
0.21
282
0.16
228
0.10
272
0.06
195
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.06
103
IPLGR_Ctwo views0.11
85
0.08
144
0.14
159
0.17
117
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.17
77
0.15
73
0.14
129
0.10
40
0.16
167
0.09
71
0.16
203
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
ACREtwo views0.11
85
0.08
144
0.14
159
0.17
117
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.17
77
0.14
62
0.14
129
0.10
40
0.16
167
0.09
71
0.16
203
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
test_3two views0.10
54
0.09
195
0.10
48
0.20
272
0.08
50
0.13
135
0.26
346
0.14
19
0.21
166
0.10
44
0.10
40
0.09
40
0.09
71
0.08
6
0.11
90
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.07
165
0.04
1
0.04
8
Pruner-Stereotwo views0.11
85
0.07
72
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.06
2
0.12
22
0.17
77
0.17
103
0.13
109
0.19
153
0.13
117
0.09
71
0.11
48
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.08
223
RAFT-345two views0.11
85
0.07
72
0.15
196
0.16
70
0.08
50
0.08
24
0.12
22
0.15
31
0.10
9
0.11
64
0.36
312
0.09
40
0.09
71
0.11
48
0.12
132
0.05
2
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.04
1
0.05
53
RALAANettwo views0.11
85
0.08
144
0.10
48
0.17
117
0.09
135
0.14
159
0.10
6
0.20
128
0.15
73
0.14
129
0.13
75
0.16
167
0.09
71
0.12
105
0.11
90
0.06
58
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.04
8
RAFT-Stereo + iAFFtwo views0.09
14
0.06
20
0.10
48
0.17
117
0.06
3
0.10
59
0.16
175
0.17
77
0.14
62
0.09
19
0.10
40
0.08
27
0.09
71
0.11
48
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.06
90
0.04
1
0.03
1
AFF-stereotwo views0.09
14
0.06
20
0.10
48
0.17
117
0.07
20
0.10
59
0.16
175
0.17
77
0.09
3
0.10
44
0.12
65
0.09
40
0.09
71
0.12
105
0.09
20
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.07
165
0.04
1
0.03
1
CFNet-RSSMtwo views0.09
14
0.07
72
0.09
31
0.16
70
0.07
20
0.09
36
0.15
117
0.16
47
0.17
103
0.08
7
0.12
65
0.10
62
0.09
71
0.11
48
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.04
9
0.04
1
0.04
8
Gwc-CoAtRStwo views0.09
14
0.06
20
0.10
48
0.16
70
0.07
20
0.10
59
0.14
71
0.17
77
0.17
103
0.08
7
0.10
40
0.12
94
0.09
71
0.12
105
0.09
20
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.04
9
0.04
1
0.04
8
H2IRNETtwo views0.10
54
0.09
195
0.09
31
0.18
184
0.09
135
0.12
108
0.15
117
0.14
19
0.21
166
0.10
44
0.10
40
0.10
62
0.10
92
0.10
19
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.08
215
0.06
103
0.05
53
MyStereo8two views0.12
140
0.07
72
0.15
196
0.15
39
0.09
135
0.18
239
0.14
71
0.19
121
0.22
178
0.12
88
0.18
147
0.11
79
0.10
92
0.16
203
0.18
253
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.05
34
0.08
204
0.09
256
MyStereo04two views0.13
162
0.07
72
0.10
48
0.17
117
0.09
135
0.14
159
0.18
236
0.29
263
0.38
313
0.17
190
0.14
85
0.16
167
0.10
92
0.15
171
0.13
162
0.06
58
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.06
103
StereoVisiontwo views0.13
162
0.12
277
0.09
31
0.24
333
0.10
221
0.15
181
0.21
298
0.21
145
0.20
153
0.12
88
0.24
202
0.10
62
0.10
92
0.16
203
0.10
52
0.09
241
0.11
324
0.12
315
0.12
329
0.06
103
0.05
53
DCREtwo views0.11
85
0.07
72
0.13
133
0.16
70
0.11
259
0.11
85
0.17
196
0.18
101
0.17
103
0.11
64
0.18
147
0.10
62
0.10
92
0.15
171
0.11
90
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.06
90
0.05
41
0.04
8
Selective-RAFTtwo views0.11
85
0.10
243
0.11
74
0.21
296
0.08
50
0.16
205
0.13
44
0.20
128
0.22
178
0.10
44
0.10
40
0.11
79
0.10
92
0.15
171
0.11
90
0.05
2
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.06
103
0.05
53
TestStereo1two views0.13
162
0.08
144
0.08
12
0.19
231
0.08
50
0.18
239
0.29
366
0.23
178
0.16
91
0.17
190
0.20
164
0.16
167
0.10
92
0.12
105
0.13
162
0.06
58
0.06
195
0.08
166
0.06
90
0.05
41
0.05
53
DisPMtwo views0.11
85
0.07
72
0.12
94
0.16
70
0.09
135
0.06
2
0.13
44
0.17
77
0.17
103
0.14
129
0.20
164
0.12
94
0.10
92
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.11
298
raft_robusttwo views0.13
162
0.10
243
0.07
2
0.18
184
0.08
50
0.13
135
0.24
327
0.28
253
0.33
280
0.20
247
0.19
153
0.14
132
0.10
92
0.11
48
0.12
132
0.05
2
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.05
41
0.04
8
RAFT+CT+SAtwo views0.13
162
0.11
263
0.09
31
0.19
231
0.09
135
0.15
181
0.28
358
0.22
161
0.22
178
0.15
153
0.26
246
0.10
62
0.10
92
0.11
48
0.12
132
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.08
215
0.07
160
0.06
103
SA-5Ktwo views0.13
162
0.08
144
0.08
12
0.19
231
0.08
50
0.18
239
0.29
366
0.23
178
0.16
91
0.17
190
0.20
164
0.16
167
0.10
92
0.12
105
0.13
162
0.06
58
0.06
195
0.08
166
0.06
90
0.05
41
0.05
53
PFNet+two views0.11
85
0.06
20
0.13
133
0.16
70
0.09
135
0.05
1
0.12
22
0.17
77
0.21
166
0.16
178
0.19
153
0.14
132
0.10
92
0.11
48
0.11
90
0.08
195
0.05
110
0.09
232
0.08
215
0.06
103
0.11
298
STrans-v2two views0.10
54
0.07
72
0.12
94
0.18
184
0.07
20
0.10
59
0.14
71
0.21
145
0.11
20
0.11
64
0.15
99
0.12
94
0.10
92
0.11
48
0.12
132
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.06
90
0.04
1
0.04
8
KYRafttwo views0.11
85
0.07
72
0.10
48
0.19
231
0.09
135
0.08
24
0.15
117
0.22
161
0.12
28
0.13
109
0.16
107
0.20
216
0.10
92
0.12
105
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.08
215
0.06
103
0.16
358
ASMatchtwo views0.11
85
0.06
20
0.13
133
0.16
70
0.10
221
0.07
17
0.14
71
0.17
77
0.17
103
0.12
88
0.16
107
0.16
167
0.10
92
0.13
137
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.08
223
RAFT-RH_RVCtwo views0.11
85
0.06
20
0.14
159
0.16
70
0.09
135
0.12
108
0.12
22
0.17
77
0.12
28
0.13
109
0.41
346
0.11
79
0.10
92
0.13
137
0.12
132
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.05
34
0.04
1
0.06
103
cross-rafttwo views0.10
54
0.09
195
0.09
31
0.19
231
0.07
20
0.11
85
0.25
340
0.13
12
0.15
73
0.08
7
0.11
57
0.12
94
0.10
92
0.09
10
0.11
90
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.04
1
0.04
8
rafts_anoytwo views0.11
85
0.06
20
0.10
48
0.17
117
0.08
50
0.10
59
0.14
71
0.17
77
0.14
62
0.13
109
0.13
75
0.12
94
0.10
92
0.11
48
0.12
132
0.07
145
0.04
2
0.09
232
0.11
311
0.07
160
0.06
103
Anonymous3two views0.16
243
0.13
298
0.33
342
0.26
349
0.14
323
0.27
336
0.17
196
0.28
253
0.28
247
0.15
153
0.17
125
0.14
132
0.10
92
0.15
171
0.12
132
0.08
195
0.08
274
0.08
166
0.08
215
0.08
204
0.11
298
RALCasStereoNettwo views0.10
54
0.06
20
0.09
31
0.16
70
0.08
50
0.12
108
0.14
71
0.17
77
0.11
20
0.12
88
0.17
125
0.14
132
0.10
92
0.12
105
0.11
90
0.07
145
0.06
195
0.06
34
0.05
34
0.08
204
0.07
163
RAFT + AFFtwo views0.13
162
0.07
72
0.20
286
0.20
272
0.10
221
0.14
159
0.24
327
0.26
221
0.20
153
0.11
64
0.10
40
0.12
94
0.10
92
0.15
171
0.12
132
0.07
145
0.06
195
0.09
232
0.08
215
0.06
103
0.08
223
GMStereopermissivetwo views0.13
162
0.14
310
0.14
159
0.18
184
0.09
135
0.15
181
0.16
175
0.20
128
0.24
197
0.16
178
0.17
125
0.10
62
0.10
92
0.16
203
0.13
162
0.07
145
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.07
160
0.06
103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo05two views0.13
162
0.07
72
0.10
48
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.18
236
0.27
239
0.35
298
0.17
190
0.14
85
0.15
156
0.11
114
0.15
171
0.13
162
0.06
58
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.06
103
0.06
103
CoDeXtwo views0.12
140
0.07
72
0.12
94
0.17
117
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.23
178
0.27
236
0.13
109
0.17
125
0.16
167
0.11
114
0.14
153
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.05
53
GMStereo_Zeroshotpermissivetwo views0.16
243
0.13
298
0.24
308
0.20
272
0.10
221
0.17
224
0.13
44
0.29
263
0.25
216
0.23
280
0.32
289
0.25
267
0.11
114
0.19
247
0.14
190
0.09
241
0.06
195
0.11
300
0.06
90
0.12
308
0.08
223
MIF-Stereo (partial)two views0.11
85
0.06
20
0.10
48
0.19
231
0.10
221
0.10
59
0.11
11
0.17
77
0.18
120
0.14
129
0.16
107
0.09
40
0.11
114
0.12
105
0.12
132
0.08
195
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.07
163
riskmintwo views0.11
85
0.06
20
0.13
133
0.14
14
0.08
50
0.14
159
0.14
71
0.18
101
0.14
62
0.11
64
0.14
85
0.16
167
0.11
114
0.14
153
0.12
132
0.09
241
0.05
110
0.07
102
0.05
34
0.08
204
0.08
223
ffftwo views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.15
39
0.07
20
0.09
36
0.17
196
0.16
47
0.20
153
0.13
109
0.16
107
0.10
62
0.11
114
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.05
53
Sa-1000two views0.12
140
0.08
144
0.08
12
0.18
184
0.08
50
0.14
159
0.22
308
0.22
161
0.18
120
0.15
153
0.20
164
0.17
186
0.11
114
0.10
19
0.10
52
0.06
58
0.05
110
0.09
232
0.09
256
0.05
41
0.05
53
SAtwo views0.12
140
0.09
195
0.08
12
0.18
184
0.08
50
0.12
108
0.24
327
0.23
178
0.18
120
0.17
190
0.27
253
0.14
132
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.05
2
0.05
110
0.09
232
0.08
215
0.05
41
0.04
8
CrosDoStereotwo views0.12
140
0.06
20
0.12
94
0.14
14
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.17
77
0.22
178
0.19
230
0.24
202
0.15
156
0.11
114
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.07
165
0.05
41
0.05
53
LCNettwo views0.11
85
0.07
72
0.09
31
0.19
231
0.09
135
0.08
24
0.15
117
0.21
145
0.15
73
0.11
64
0.15
99
0.16
167
0.11
114
0.12
105
0.11
90
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.15
347
TransformOpticalFlowtwo views0.10
54
0.08
144
0.13
133
0.18
184
0.07
20
0.09
36
0.15
117
0.19
121
0.15
73
0.12
88
0.17
125
0.11
79
0.11
114
0.11
48
0.10
52
0.05
2
0.04
2
0.06
34
0.06
90
0.05
41
0.05
53
NF-Stereotwo views0.11
85
0.07
72
0.13
133
0.17
117
0.09
135
0.10
59
0.14
71
0.23
178
0.19
132
0.12
88
0.17
125
0.12
94
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.12
309
OCTAStereotwo views0.11
85
0.07
72
0.13
133
0.17
117
0.09
135
0.10
59
0.14
71
0.23
178
0.19
132
0.12
88
0.17
125
0.12
94
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.12
309
PSM-softLosstwo views0.12
140
0.07
72
0.15
196
0.17
117
0.09
135
0.08
24
0.13
44
0.24
196
0.17
103
0.14
129
0.19
153
0.13
117
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.12
309
KMStereotwo views0.12
140
0.07
72
0.15
196
0.17
117
0.09
135
0.08
24
0.13
44
0.24
196
0.17
103
0.14
129
0.19
153
0.13
117
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.07
145
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.12
309
PSM-AADtwo views0.11
85
0.07
72
0.10
48
0.19
231
0.09
135
0.10
59
0.15
117
0.20
128
0.13
45
0.12
88
0.14
85
0.18
197
0.11
114
0.11
48
0.10
52
0.05
2
0.05
110
0.09
232
0.08
215
0.06
103
0.14
339
DeepStereo_LLtwo views0.12
140
0.06
20
0.12
94
0.14
14
0.08
50
0.12
108
0.15
117
0.17
77
0.22
178
0.19
230
0.24
202
0.15
156
0.11
114
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.07
165
0.05
41
0.05
53
PFNettwo views0.12
140
0.06
20
0.17
251
0.17
117
0.08
50
0.09
36
0.15
117
0.26
221
0.20
153
0.16
178
0.16
107
0.14
132
0.11
114
0.12
105
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.05
53
GrayStereotwo views0.11
85
0.06
20
0.11
74
0.19
231
0.09
135
0.09
36
0.16
175
0.18
101
0.17
103
0.14
129
0.17
125
0.17
186
0.11
114
0.12
105
0.11
90
0.05
2
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.10
275
RE-Stereotwo views0.11
85
0.07
72
0.13
133
0.17
117
0.09
135
0.10
59
0.14
71
0.23
178
0.19
132
0.12
88
0.17
125
0.12
94
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.12
309
TVStereotwo views0.11
85
0.07
72
0.13
133
0.17
117
0.09
135
0.10
59
0.14
71
0.23
178
0.19
132
0.12
88
0.17
125
0.12
94
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.12
309
GMM-Stereotwo views0.11
85
0.07
72
0.10
48
0.18
184
0.09
135
0.08
24
0.15
117
0.23
178
0.16
91
0.11
64
0.15
99
0.13
117
0.11
114
0.11
48
0.11
90
0.05
2
0.04
2
0.08
166
0.07
165
0.06
103
0.09
256
s12784htwo views0.09
14
0.06
20
0.07
2
0.15
39
0.05
1
0.16
205
0.18
236
0.15
31
0.15
73
0.10
44
0.11
57
0.11
79
0.11
114
0.10
19
0.12
132
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.04
8
DCANettwo views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.16
70
0.06
3
0.09
36
0.17
196
0.15
31
0.19
132
0.13
109
0.17
125
0.10
62
0.11
114
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.05
41
0.04
8
csctwo views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.15
39
0.07
20
0.09
36
0.17
196
0.16
47
0.20
153
0.13
109
0.16
107
0.10
62
0.11
114
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.05
53
cscssctwo views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.15
39
0.07
20
0.09
36
0.17
196
0.16
47
0.20
153
0.13
109
0.16
107
0.10
62
0.11
114
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.05
53
111two views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.15
39
0.07
20
0.10
59
0.14
71
0.21
145
0.23
187
0.11
64
0.12
65
0.14
132
0.11
114
0.13
137
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.04
9
0.05
41
0.05
53
ARAFTtwo views0.12
140
0.08
144
0.17
251
0.19
231
0.09
135
0.14
159
0.18
236
0.20
128
0.12
28
0.12
88
0.13
75
0.14
132
0.11
114
0.15
171
0.12
132
0.06
58
0.05
110
0.10
273
0.09
256
0.05
41
0.04
8
HITNettwo views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.14
14
0.06
3
0.11
85
0.10
6
0.18
101
0.18
120
0.13
109
0.16
107
0.14
132
0.11
114
0.15
171
0.13
162
0.06
58
0.04
2
0.04
1
0.04
9
0.06
103
0.05
53
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
whm_ethtwo views0.14
191
0.09
195
0.20
286
0.20
272
0.12
288
0.12
108
0.15
117
0.18
101
0.28
247
0.17
190
0.32
289
0.09
40
0.12
143
0.18
236
0.14
190
0.07
145
0.07
252
0.08
166
0.07
165
0.07
160
0.07
163
test crocotwo views0.10
54
0.08
144
0.10
48
0.19
231
0.09
135
0.10
59
0.15
117
0.14
19
0.13
45
0.13
109
0.15
99
0.09
40
0.12
143
0.13
137
0.12
132
0.07
145
0.05
110
0.09
232
0.06
90
0.06
103
0.06
103
PCWNet_CMDtwo views0.14
191
0.08
144
0.15
196
0.17
117
0.09
135
0.14
159
0.14
71
0.29
263
0.36
302
0.14
129
0.20
164
0.21
222
0.12
143
0.17
225
0.13
162
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.07
160
0.07
163
ADStereo(finetuned)two views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.16
70
0.06
3
0.09
36
0.17
196
0.15
31
0.19
132
0.13
109
0.17
125
0.10
62
0.12
143
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.05
41
0.04
8
GMOStereotwo views0.11
85
0.09
195
0.07
2
0.19
231
0.08
50
0.12
108
0.28
358
0.13
12
0.17
103
0.11
64
0.17
125
0.14
132
0.12
143
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
110
0.09
232
0.07
165
0.04
1
0.04
8
error versiontwo views0.11
85
0.09
195
0.07
2
0.19
231
0.08
50
0.12
108
0.28
358
0.13
12
0.17
103
0.11
64
0.17
125
0.14
132
0.12
143
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
110
0.09
232
0.07
165
0.04
1
0.04
8
test-vtwo views0.11
85
0.09
195
0.07
2
0.19
231
0.08
50
0.12
108
0.28
358
0.13
12
0.17
103
0.11
64
0.17
125
0.14
132
0.12
143
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
110
0.09
232
0.07
165
0.04
1
0.04
8
GANet-ADLtwo views0.13
162
0.07
72
0.15
196
0.17
117
0.10
221
0.18
239
0.15
117
0.30
277
0.20
153
0.13
109
0.18
147
0.19
206
0.12
143
0.16
203
0.13
162
0.08
195
0.06
195
0.06
34
0.05
34
0.07
160
0.08
223
Patchmatch Stereo++two views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.18
184
0.08
50
0.06
2
0.11
11
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
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
OMP-Stereotwo views0.11
85
0.06
20
0.14
159
0.18
184
0.08
50
0.09
36
0.12
22
0.21
145
0.21
166
0.13
109
0.14
85
0.11
79
0.12
143
0.11
48
0.13
162
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.04
8
IIG-Stereotwo views0.11
85
0.06
20
0.13
133
0.17
117
0.08
50
0.11
85
0.12
22
0.22
161
0.17
103
0.14
129
0.17
125
0.11
79
0.12
143
0.12
105
0.12
132
0.06
58
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.04
8
NRIStereotwo views0.11
85
0.08
144
0.14
159
0.18
184
0.08
50
0.10
59
0.14
71
0.16
47
0.15
73
0.12
88
0.14
85
0.13
117
0.12
143
0.13
137
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.07
163
PSM-adaLosstwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.18
184
0.08
50
0.06
2
0.12
22
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
FTStereotwo views0.12
140
0.06
20
0.14
159
0.18
184
0.09
135
0.07
17
0.15
117
0.21
145
0.18
120
0.12
88
0.24
202
0.12
94
0.12
143
0.13
137
0.13
162
0.05
2
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.10
275
ROB_FTStereo_v2two views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.06
2
0.12
22
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
ROB_FTStereotwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.06
2
0.11
11
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
HUI-Stereotwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.18
184
0.08
50
0.06
2
0.12
22
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
SST-Stereotwo views0.10
54
0.07
72
0.15
196
0.18
184
0.09
135
0.06
2
0.12
22
0.17
77
0.11
20
0.15
153
0.17
125
0.13
117
0.12
143
0.10
19
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.06
90
0.06
103
0.05
53
THIR-Stereotwo views0.12
140
0.07
72
0.11
74
0.15
39
0.08
50
0.14
159
0.16
175
0.17
77
0.25
216
0.16
178
0.24
202
0.14
132
0.12
143
0.12
105
0.14
190
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.07
165
0.05
41
0.05
53
RAFT_R40two views0.11
85
0.07
72
0.14
159
0.18
184
0.09
135
0.06
2
0.13
44
0.17
77
0.16
91
0.14
129
0.18
147
0.15
156
0.12
143
0.10
19
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.06
90
0.06
103
0.05
53
DeepStereo_RVCtwo views0.11
85
0.08
144
0.16
226
0.18
184
0.08
50
0.08
24
0.12
22
0.17
77
0.12
28
0.13
109
0.14
85
0.12
94
0.12
143
0.12
105
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.07
160
0.08
223
iGMRVCtwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.06
2
0.12
22
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
IRAFT_RVCtwo views0.12
140
0.08
144
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.07
17
0.15
117
0.24
196
0.23
187
0.14
129
0.14
85
0.15
156
0.12
143
0.12
105
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.06
90
0.06
103
0.06
103
iRAFTtwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.18
184
0.08
50
0.06
2
0.11
11
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
CRE-IMPtwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.10
59
0.12
22
0.18
101
0.10
9
0.14
129
0.13
75
0.13
117
0.12
143
0.12
105
0.11
90
0.07
145
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.08
223
test-2two views0.11
85
0.09
195
0.07
2
0.19
231
0.08
50
0.12
108
0.28
358
0.13
12
0.17
103
0.11
64
0.17
125
0.14
132
0.12
143
0.07
1
0.07
1
0.05
2
0.05
110
0.09
232
0.07
165
0.04
1
0.04
8
RAFTtwo views0.13
162
0.09
195
0.11
74
0.18
184
0.08
50
0.15
181
0.24
327
0.20
128
0.19
132
0.21
255
0.21
178
0.17
186
0.12
143
0.16
203
0.09
20
0.06
58
0.07
252
0.10
273
0.09
256
0.05
41
0.05
53
RAFT-IKPtwo views0.11
85
0.09
195
0.16
226
0.19
231
0.08
50
0.06
2
0.12
22
0.16
47
0.13
45
0.15
153
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.11
48
0.10
52
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.06
90
0.08
204
0.07
163
TestStereotwo views0.13
162
0.14
310
0.11
74
0.23
328
0.08
50
0.15
181
0.21
298
0.20
128
0.23
187
0.14
129
0.24
202
0.16
167
0.12
143
0.16
203
0.14
190
0.05
2
0.06
195
0.08
166
0.06
90
0.09
252
0.05
53
FENettwo views0.13
162
0.08
144
0.12
94
0.16
70
0.08
50
0.14
159
0.15
117
0.22
161
0.23
187
0.17
190
0.23
193
0.16
167
0.12
143
0.14
153
0.15
213
0.08
195
0.05
110
0.08
166
0.08
215
0.07
160
0.07
163
DIP-Stereotwo views0.11
85
0.07
72
0.14
159
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.09
3
0.16
47
0.16
91
0.11
64
0.16
107
0.14
132
0.12
143
0.15
171
0.13
162
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.05
41
0.06
103
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNettwo views0.14
191
0.08
144
0.15
196
0.17
117
0.09
135
0.14
159
0.14
71
0.29
263
0.36
302
0.14
129
0.21
178
0.21
222
0.12
143
0.17
225
0.14
190
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.07
160
0.07
163
DualNettwo views0.13
162
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.08
50
0.17
224
0.17
196
0.15
31
0.19
132
0.15
153
0.25
231
0.19
206
0.13
175
0.10
19
0.20
268
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.08
215
0.06
103
0.06
103
ffmtwo views0.12
140
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.08
50
0.17
224
0.17
196
0.15
31
0.19
132
0.15
153
0.25
231
0.19
206
0.13
175
0.10
19
0.07
1
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.08
215
0.06
103
0.06
103
ff1two views0.13
162
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.08
50
0.17
224
0.17
196
0.15
31
0.19
132
0.15
153
0.25
231
0.19
206
0.13
175
0.14
153
0.20
268
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.08
215
0.06
103
0.06
103
mmxtwo views0.14
191
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.08
50
0.17
224
0.17
196
0.27
239
0.25
216
0.15
153
0.25
231
0.19
206
0.13
175
0.14
153
0.20
268
0.08
195
0.06
195
0.09
232
0.08
215
0.08
204
0.08
223
ttttwo views0.14
191
0.08
144
0.14
159
0.15
39
0.08
50
0.15
181
0.18
236
0.27
239
0.29
254
0.16
178
0.24
202
0.17
186
0.13
175
0.13
137
0.14
190
0.11
293
0.08
274
0.09
232
0.08
215
0.09
252
0.08
223
xxxcopylefttwo views0.14
191
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.08
50
0.17
224
0.17
196
0.27
239
0.25
216
0.15
153
0.25
231
0.19
206
0.13
175
0.14
153
0.20
268
0.08
195
0.06
195
0.09
232
0.08
215
0.08
204
0.08
223
LL-Strereotwo views0.13
162
0.09
195
0.11
74
0.20
272
0.10
221
0.11
85
0.18
236
0.32
292
0.24
197
0.15
153
0.15
99
0.14
132
0.13
175
0.19
247
0.11
90
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.08
215
0.04
1
0.05
53
SDNRtwo views0.19
284
0.08
144
0.19
278
0.16
70
0.12
288
0.77
404
0.14
71
0.25
209
0.32
274
0.19
230
0.24
202
0.19
206
0.13
175
0.19
247
0.15
213
0.16
362
0.18
369
0.14
339
0.11
311
0.08
204
0.11
298
BUStwo views0.14
191
0.09
195
0.14
159
0.22
309
0.10
221
0.19
259
0.14
71
0.34
319
0.19
132
0.17
190
0.22
187
0.16
167
0.13
175
0.15
171
0.13
162
0.08
195
0.06
195
0.10
273
0.09
256
0.07
160
0.07
163
NINENettwo views0.16
243
0.10
243
0.15
196
0.17
117
0.11
259
0.19
259
0.14
71
0.40
357
0.36
302
0.18
217
0.21
178
0.16
167
0.13
175
0.15
171
0.13
162
0.08
195
0.08
274
0.10
273
0.07
165
0.10
279
0.09
256
UDGNettwo views0.14
191
0.13
298
0.16
226
0.17
117
0.10
221
0.12
108
0.16
175
0.21
145
0.27
236
0.20
247
0.20
164
0.16
167
0.13
175
0.16
203
0.13
162
0.10
272
0.06
195
0.09
232
0.07
165
0.06
103
0.07
163
dadtwo views0.17
262
0.20
352
0.20
286
0.16
70
0.11
259
0.20
271
0.18
236
0.21
145
0.28
247
0.30
332
0.24
202
0.29
296
0.13
175
0.19
247
0.16
228
0.18
367
0.09
297
0.11
300
0.09
256
0.11
294
0.07
163
GEStereo_RVCtwo views0.17
262
0.12
277
0.15
196
0.22
309
0.11
259
0.19
259
0.17
196
0.32
292
0.48
350
0.20
247
0.25
231
0.17
186
0.13
175
0.21
282
0.16
228
0.10
272
0.06
195
0.08
166
0.07
165
0.09
252
0.08
223
CFNet_pseudotwo views0.14
191
0.08
144
0.15
196
0.16
70
0.09
135
0.13
135
0.14
71
0.27
239
0.34
291
0.14
129
0.21
178
0.22
239
0.13
175
0.18
236
0.14
190
0.07
145
0.05
110
0.08
166
0.06
90
0.07
160
0.07
163
Anonymoustwo views0.14
191
0.10
243
0.24
308
0.22
309
0.13
306
0.18
239
0.22
308
0.20
128
0.19
132
0.14
129
0.12
65
0.11
79
0.13
175
0.16
203
0.13
162
0.08
195
0.07
252
0.08
166
0.08
215
0.12
308
0.10
275
GEStwo views0.14
191
0.08
144
0.16
226
0.15
39
0.10
221
0.13
135
0.13
44
0.28
253
0.25
216
0.16
178
0.23
193
0.18
197
0.13
175
0.16
203
0.13
162
0.08
195
0.07
252
0.07
102
0.06
90
0.08
204
0.09
256
SFCPSMtwo views0.13
162
0.07
72
0.14
159
0.17
117
0.09
135
0.15
181
0.16
175
0.28
253
0.27
236
0.14
129
0.17
125
0.12
94
0.13
175
0.14
153
0.11
90
0.08
195
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.07
160
0.06
103
ccs_robtwo views0.14
191
0.08
144
0.15
196
0.16
70
0.09
135
0.12
108
0.14
71
0.27
239
0.34
291
0.14
129
0.21
178
0.22
239
0.13
175
0.18
236
0.14
190
0.07
145
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.07
160
0.07
163
AdaStereotwo views0.15
225
0.11
263
0.15
196
0.18
184
0.09
135
0.20
271
0.11
11
0.32
292
0.28
247
0.20
247
0.23
193
0.20
216
0.13
175
0.19
247
0.14
190
0.12
317
0.05
110
0.10
273
0.07
165
0.09
252
0.07
163
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.
iResNetv2_ROBtwo views0.14
191
0.08
144
0.15
196
0.16
70
0.08
50
0.16
205
0.12
22
0.25
209
0.35
298
0.21
255
0.29
273
0.24
257
0.13
175
0.14
153
0.14
190
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.04
9
0.09
252
0.08
223
MLCVtwo views0.12
140
0.07
72
0.16
226
0.18
184
0.06
3
0.15
181
0.17
196
0.19
121
0.21
166
0.18
217
0.25
231
0.17
186
0.13
175
0.14
153
0.13
162
0.05
2
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.05
41
0.04
8
iResNettwo views0.13
162
0.10
243
0.18
269
0.19
231
0.08
50
0.13
135
0.18
236
0.20
128
0.26
229
0.15
153
0.23
193
0.15
156
0.13
175
0.14
153
0.14
190
0.06
58
0.04
2
0.06
34
0.05
34
0.06
103
0.05
53
DN-CSS_ROBtwo views0.13
162
0.13
298
0.16
226
0.18
184
0.10
221
0.16
205
0.08
2
0.22
161
0.18
120
0.17
190
0.22
187
0.13
117
0.13
175
0.12
105
0.13
162
0.05
2
0.05
110
0.10
273
0.10
288
0.08
204
0.06
103
CFNet_ucstwo views0.15
225
0.08
144
0.16
226
0.16
70
0.11
259
0.14
159
0.14
71
0.30
277
0.34
291
0.16
178
0.24
202
0.23
251
0.14
198
0.18
236
0.15
213
0.09
241
0.06
195
0.08
166
0.07
165
0.09
252
0.09
256
anonymousatwo views0.13
162
0.07
72
0.13
133
0.18
184
0.09
135
0.13
135
0.17
196
0.19
121
0.29
254
0.15
153
0.24
202
0.15
156
0.14
198
0.14
153
0.14
190
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.09
256
0.05
41
0.06
103
DCANet-4two views0.10
54
0.06
20
0.12
94
0.16
70
0.06
3
0.09
36
0.17
196
0.18
101
0.19
132
0.13
109
0.16
107
0.09
40
0.14
198
0.11
48
0.12
132
0.06
58
0.04
2
0.05
2
0.04
9
0.04
1
0.05
53
GwcNet-ADLtwo views0.13
162
0.08
144
0.14
159
0.20
272
0.09
135
0.11
85
0.20
282
0.30
277
0.24
197
0.13
109
0.14
85
0.18
197
0.14
198
0.13
137
0.14
190
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.07
160
0.06
103
AAGNettwo views0.11
85
0.07
72
0.16
226
0.19
231
0.09
135
0.08
24
0.13
44
0.18
101
0.13
45
0.16
178
0.21
178
0.13
117
0.14
198
0.11
48
0.14
190
0.06
58
0.04
2
0.09
232
0.06
90
0.06
103
0.05
53
DEmStereotwo views0.12
140
0.06
20
0.14
159
0.14
14
0.10
221
0.16
205
0.15
117
0.16
47
0.24
197
0.17
190
0.24
202
0.13
117
0.14
198
0.12
105
0.13
162
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.05
53
HCRNettwo views0.16
243
0.24
366
0.12
94
0.35
379
0.11
259
0.15
181
0.17
196
0.26
221
0.22
178
0.19
230
0.24
202
0.21
222
0.14
198
0.15
171
0.13
162
0.11
293
0.07
252
0.11
300
0.10
288
0.09
252
0.07
163
xxxxtwo views0.15
225
0.07
72
0.14
159
0.14
14
0.08
50
0.23
306
0.18
236
0.31
283
0.19
132
0.14
129
0.28
262
0.22
239
0.14
198
0.15
171
0.26
334
0.09
241
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.08
204
0.07
163
PSMNet-RSSMtwo views0.14
191
0.07
72
0.13
133
0.15
39
0.08
50
0.13
135
0.16
175
0.24
196
0.24
197
0.16
178
0.28
262
0.22
239
0.14
198
0.15
171
0.13
162
0.11
293
0.06
195
0.09
232
0.12
329
0.08
204
0.07
163
CFNet-ftpermissivetwo views0.14
191
0.07
72
0.15
196
0.12
3
0.09
135
0.16
205
0.18
236
0.22
161
0.24
197
0.17
190
0.26
246
0.24
257
0.14
198
0.16
203
0.14
190
0.11
293
0.06
195
0.08
166
0.09
256
0.09
252
0.08
223
BEATNet_4xtwo views0.12
140
0.08
144
0.14
159
0.18
184
0.07
20
0.15
181
0.07
1
0.22
161
0.18
120
0.16
178
0.19
153
0.18
197
0.14
198
0.16
203
0.15
213
0.07
145
0.05
110
0.05
2
0.05
34
0.06
103
0.06
103
HSM-Net_RVCpermissivetwo views0.14
191
0.08
144
0.11
74
0.15
39
0.08
50
0.15
181
0.15
117
0.27
239
0.29
254
0.19
230
0.21
178
0.29
296
0.14
198
0.17
225
0.13
162
0.06
58
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.07
160
0.06
103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVCtwo views0.14
191
0.07
72
0.15
196
0.12
3
0.09
135
0.16
205
0.18
236
0.22
161
0.24
197
0.17
190
0.26
246
0.24
257
0.14
198
0.16
203
0.14
190
0.11
293
0.06
195
0.08
166
0.09
256
0.09
252
0.08
223
SMFormertwo views0.14
191
0.07
72
0.17
251
0.14
14
0.08
50
0.16
205
0.17
196
0.26
221
0.27
236
0.19
230
0.20
164
0.18
197
0.15
211
0.15
171
0.17
239
0.08
195
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.07
160
0.06
103
ttatwo views0.14
191
0.07
72
0.17
251
0.14
14
0.08
50
0.16
205
0.17
196
0.26
221
0.27
236
0.19
230
0.20
164
0.18
197
0.15
211
0.15
171
0.17
239
0.08
195
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.06
103
0.06
103
qqq1two views0.13
162
0.07
72
0.17
251
0.14
14
0.08
50
0.16
205
0.17
196
0.26
221
0.27
236
0.19
230
0.20
164
0.18
197
0.15
211
0.15
171
0.11
90
0.08
195
0.05
110
0.05
2
0.05
34
0.06
103
0.06
103
fff1two views0.13
162
0.07
72
0.17
251
0.14
14
0.08
50
0.16
205
0.17
196
0.26
221
0.27
236
0.19
230
0.20
164
0.18
197
0.15
211
0.15
171
0.11
90
0.08
195
0.05
110
0.05
2
0.05
34
0.06
103
0.06
103
1111xtwo views0.15
225
0.08
144
0.12
94
0.18
184
0.07
20
0.18
239
0.25
340
0.31
283
0.24
197
0.17
190
0.24
202
0.26
275
0.15
211
0.13
137
0.23
306
0.07
145
0.07
252
0.08
166
0.09
256
0.07
160
0.06
103
iinet-ftwo views0.16
243
0.06
20
0.45
363
0.14
14
0.10
221
0.21
285
0.14
71
0.27
239
0.23
187
0.21
255
0.24
202
0.21
222
0.15
211
0.18
236
0.21
287
0.09
241
0.07
252
0.07
102
0.06
90
0.09
252
0.10
275
GASNettwo views0.22
311
0.23
363
0.33
342
0.26
349
0.17
357
0.26
329
0.16
175
0.44
372
0.42
331
0.27
312
0.24
202
0.30
304
0.15
211
0.27
322
0.18
253
0.12
317
0.08
274
0.12
315
0.11
311
0.16
355
0.07
163
CASStwo views0.13
162
0.12
277
0.11
74
0.23
328
0.09
135
0.15
181
0.17
196
0.18
101
0.19
132
0.17
190
0.18
147
0.15
156
0.15
211
0.14
153
0.14
190
0.09
241
0.06
195
0.10
273
0.08
215
0.09
252
0.07
163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Reftwo views0.18
274
0.09
195
0.29
332
0.15
39
0.10
221
0.22
293
0.20
282
0.26
221
0.39
316
0.25
301
0.42
351
0.24
257
0.15
211
0.20
266
0.19
262
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.10
279
0.09
256
test_5two views0.14
191
0.12
277
0.08
12
0.20
272
0.10
221
0.14
159
0.29
366
0.21
145
0.24
197
0.18
217
0.28
262
0.11
79
0.15
211
0.12
105
0.13
162
0.06
58
0.05
110
0.07
102
0.08
215
0.08
204
0.07
163
CSP-Nettwo views0.16
243
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.09
135
0.19
259
0.17
196
0.25
209
0.32
274
0.25
301
0.30
277
0.24
257
0.15
211
0.21
282
0.18
253
0.09
241
0.06
195
0.07
102
0.07
165
0.08
204
0.07
163
DAStwo views0.15
225
0.08
144
0.18
269
0.19
231
0.10
221
0.19
259
0.17
196
0.27
239
0.29
254
0.18
217
0.25
231
0.21
222
0.15
211
0.16
203
0.12
132
0.08
195
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.07
160
0.07
163
SepStereotwo views0.15
225
0.08
144
0.18
269
0.19
231
0.10
221
0.19
259
0.17
196
0.27
239
0.29
254
0.18
217
0.25
231
0.21
222
0.15
211
0.25
317
0.12
132
0.08
195
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.07
160
0.07
163
DRafttwo views0.12
140
0.06
20
0.11
74
0.14
14
0.09
135
0.14
159
0.17
196
0.21
145
0.30
262
0.17
190
0.28
262
0.10
62
0.15
211
0.10
19
0.12
132
0.05
2
0.04
2
0.07
102
0.06
90
0.05
41
0.05
53
GANet-RSSMtwo views0.14
191
0.07
72
0.13
133
0.13
7
0.08
50
0.14
159
0.17
196
0.22
161
0.21
166
0.17
190
0.24
202
0.23
251
0.15
211
0.16
203
0.15
213
0.10
272
0.06
195
0.07
102
0.08
215
0.08
204
0.07
163
DSFCAtwo views0.16
243
0.09
195
0.14
159
0.16
70
0.10
221
0.20
271
0.19
267
0.28
253
0.31
268
0.23
280
0.24
202
0.22
239
0.15
211
0.19
247
0.20
268
0.10
272
0.07
252
0.09
232
0.09
256
0.08
204
0.08
223
FADNet-RVC-Resampletwo views0.16
243
0.11
263
0.31
337
0.22
309
0.11
259
0.19
259
0.14
71
0.25
209
0.24
197
0.24
288
0.27
253
0.20
216
0.15
211
0.16
203
0.15
213
0.07
145
0.08
274
0.12
315
0.10
288
0.09
252
0.10
275
UCFNet_RVCtwo views0.14
191
0.08
144
0.13
133
0.11
1
0.10
221
0.20
271
0.10
6
0.24
196
0.22
178
0.17
190
0.20
164
0.23
251
0.15
211
0.17
225
0.15
213
0.12
317
0.07
252
0.10
273
0.13
338
0.11
294
0.10
275
iResNet_ROBtwo views0.14
191
0.07
72
0.13
133
0.14
14
0.07
20
0.18
239
0.14
71
0.26
221
0.31
268
0.22
268
0.25
231
0.23
251
0.15
211
0.15
171
0.13
162
0.07
145
0.05
110
0.05
2
0.04
9
0.08
204
0.08
223
PWCDC_ROBbinarytwo views0.20
293
0.13
298
0.22
296
0.24
333
0.11
259
0.19
259
0.15
117
0.33
309
0.54
366
0.29
329
0.50
366
0.21
222
0.15
211
0.27
322
0.20
268
0.11
293
0.09
297
0.10
273
0.08
215
0.11
294
0.09
256
xx1two views0.11
85
0.08
144
0.12
94
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.15
117
0.16
47
0.18
120
0.09
19
0.09
25
0.16
167
0.16
231
0.10
19
0.07
1
0.06
58
0.04
2
0.08
166
0.08
215
0.07
160
0.07
163
mmmtwo views0.14
191
0.08
144
0.17
251
0.17
117
0.09
135
0.17
224
0.18
236
0.21
145
0.15
73
0.15
153
0.23
193
0.21
222
0.16
231
0.16
203
0.17
239
0.08
195
0.05
110
0.08
166
0.07
165
0.07
160
0.07
163
11t1two views0.12
140
0.06
20
0.13
133
0.14
14
0.08
50
0.17
224
0.15
117
0.18
101
0.15
73
0.15
153
0.15
99
0.16
167
0.16
231
0.15
171
0.13
162
0.08
195
0.05
110
0.06
34
0.05
34
0.08
204
0.07
163
CBFPSMtwo views0.14
191
0.06
20
0.26
315
0.17
117
0.09
135
0.13
135
0.15
117
0.22
161
0.23
187
0.20
247
0.27
253
0.24
257
0.16
231
0.16
203
0.18
253
0.06
58
0.06
195
0.06
34
0.07
165
0.07
160
0.07
163
gwcnet-sptwo views0.14
191
0.07
72
0.12
94
0.18
184
0.09
135
0.16
205
0.17
196
0.24
196
0.24
197
0.18
217
0.24
202
0.15
156
0.16
231
0.15
171
0.15
213
0.08
195
0.06
195
0.07
102
0.08
215
0.08
204
0.07
163
scenettwo views0.14
191
0.07
72
0.12
94
0.18
184
0.09
135
0.16
205
0.17
196
0.24
196
0.24
197
0.18
217
0.24
202
0.15
156
0.16
231
0.15
171
0.15
213
0.08
195
0.06
195
0.07
102
0.08
215
0.08
204
0.07
163
ssnettwo views0.14
191
0.07
72
0.12
94
0.18
184
0.09
135
0.16
205
0.17
196
0.24
196
0.24
197
0.18
217
0.24
202
0.15
156
0.16
231
0.15
171
0.15
213
0.08
195
0.06
195
0.07
102
0.08
215
0.08
204
0.07
163
qqqtwo views0.13
162
0.09
195
0.15
196
0.16
70
0.08
50
0.13
135
0.15
117
0.23
178
0.16
91
0.15
153
0.19
153
0.16
167
0.16
231
0.15
171
0.16
228
0.07
145
0.06
195
0.08
166
0.08
215
0.07
160
0.07
163
BSDual-CNNtwo views0.15
225
0.09
195
0.14
159
0.22
309
0.10
221
0.14
159
0.15
117
0.34
319
0.19
132
0.17
190
0.22
187
0.25
267
0.16
231
0.15
171
0.14
190
0.08
195
0.06
195
0.10
273
0.09
256
0.07
160
0.07
163
psmgtwo views0.14
191
0.09
195
0.14
159
0.17
117
0.10
221
0.15
181
0.17
196
0.29
263
0.19
132
0.17
190
0.21
178
0.25
267
0.16
231
0.15
171
0.14
190
0.08
195
0.06
195
0.08
166
0.08
215
0.07
160
0.06
103
AASNettwo views0.16
243
0.08
144
0.12
94
0.19
231
0.09
135
0.18
239
0.15
117
0.37
342
0.37
308
0.19
230
0.23
193
0.20
216
0.16
231
0.17
225
0.20
268
0.10
272
0.08
274
0.08
166
0.07
165
0.09
252
0.09
256
PSMNet-ADLtwo views0.15
225
0.12
277
0.13
133
0.22
309
0.09
135
0.13
135
0.20
282
0.26
221
0.23
187
0.18
217
0.20
164
0.24
257
0.16
231
0.18
236
0.17
239
0.08
195
0.08
274
0.08
166
0.11
311
0.08
204
0.07
163
ADLNettwo views0.16
243
0.08
144
0.15
196
0.16
70
0.10
221
0.16
205
0.17
196
0.32
292
0.27
236
0.22
268
0.27
253
0.24
257
0.16
231
0.18
236
0.21
287
0.10
272
0.06
195
0.10
273
0.10
288
0.08
204
0.09
256
222two views0.16
243
0.07
72
0.14
159
0.14
14
0.08
50
0.24
311
0.18
236
0.30
277
0.20
153
0.17
190
0.28
262
0.17
186
0.16
231
0.15
171
0.40
381
0.10
272
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.07
160
0.08
223
test_xeamplepermissivetwo views0.15
225
0.06
20
0.13
133
0.14
14
0.08
50
0.21
285
0.20
282
0.28
253
0.20
153
0.16
178
0.29
273
0.19
206
0.16
231
0.15
171
0.26
334
0.09
241
0.05
110
0.07
102
0.07
165
0.07
160
0.07
163
ACVNettwo views0.15
225
0.09
195
0.15
196
0.13
7
0.12
288
0.14
159
0.20
282
0.22
161
0.33
280
0.17
190
0.26
246
0.21
222
0.16
231
0.17
225
0.21
287
0.07
145
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.08
204
0.06
103
cf-rtwo views0.13
162
0.07
72
0.12
94
0.16
70
0.08
50
0.14
159
0.19
267
0.20
128
0.25
216
0.17
190
0.25
231
0.21
222
0.16
231
0.14
153
0.14
190
0.10
272
0.05
110
0.06
34
0.08
215
0.06
103
0.06
103
GwcNet-RSSMtwo views0.14
191
0.07
72
0.12
94
0.15
39
0.08
50
0.15
181
0.20
282
0.21
145
0.27
236
0.18
217
0.27
253
0.22
239
0.16
231
0.14
153
0.15
213
0.10
272
0.05
110
0.07
102
0.09
256
0.07
160
0.07
163
HSMtwo views0.15
225
0.08
144
0.14
159
0.16
70
0.09
135
0.16
205
0.14
71
0.28
253
0.25
216
0.19
230
0.23
193
0.37
341
0.16
231
0.20
266
0.15
213
0.07
145
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.07
160
0.06
103
DispNOtwo views0.14
191
0.08
144
0.17
251
0.19
231
0.12
288
0.11
85
0.21
298
0.23
178
0.29
254
0.17
190
0.23
193
0.18
197
0.17
250
0.15
171
0.15
213
0.07
145
0.05
110
0.08
166
0.08
215
0.07
160
0.06
103
xtwo views0.13
162
0.07
72
0.14
159
0.14
14
0.08
50
0.18
239
0.14
71
0.22
161
0.20
153
0.15
153
0.19
153
0.19
206
0.17
250
0.18
236
0.18
253
0.07
145
0.05
110
0.06
34
0.06
90
0.07
160
0.07
163
CRFU-Nettwo views0.16
243
0.08
144
0.14
159
0.17
117
0.09
135
0.19
259
0.14
71
0.26
221
0.20
153
0.28
323
0.27
253
0.29
296
0.17
250
0.19
247
0.17
239
0.09
241
0.09
297
0.07
102
0.07
165
0.08
204
0.08
223
AACVNettwo views0.16
243
0.08
144
0.14
159
0.15
39
0.10
221
0.18
239
0.15
117
0.23
178
0.24
197
0.27
312
0.27
253
0.28
289
0.17
250
0.19
247
0.16
228
0.09
241
0.07
252
0.09
232
0.07
165
0.10
279
0.09
256
LMCR-Stereopermissivemany views0.15
225
0.08
144
0.13
133
0.21
296
0.09
135
0.17
224
0.20
282
0.27
239
0.19
132
0.24
288
0.24
202
0.23
251
0.17
250
0.20
266
0.17
239
0.07
145
0.06
195
0.08
166
0.06
90
0.10
279
0.08
223
acv_fttwo views0.15
225
0.09
195
0.15
196
0.19
231
0.10
221
0.16
205
0.17
196
0.25
209
0.33
280
0.19
230
0.26
246
0.21
222
0.17
250
0.17
225
0.18
253
0.07
145
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.08
204
0.06
103
FADNet_RVCtwo views0.16
243
0.14
310
0.40
358
0.20
272
0.11
259
0.13
135
0.13
44
0.26
221
0.22
178
0.21
255
0.23
193
0.20
216
0.17
250
0.14
153
0.16
228
0.08
195
0.08
274
0.12
315
0.09
256
0.11
294
0.10
275
CFNettwo views0.15
225
0.10
243
0.17
251
0.17
117
0.08
50
0.18
239
0.09
3
0.28
253
0.25
216
0.19
230
0.24
202
0.24
257
0.17
250
0.17
225
0.14
190
0.08
195
0.06
195
0.09
232
0.10
288
0.07
160
0.06
103
NLCA_NET_v2_RVCtwo views0.17
262
0.10
243
0.22
296
0.20
272
0.10
221
0.15
181
0.18
236
0.31
283
0.25
216
0.21
255
0.30
277
0.25
267
0.17
250
0.21
282
0.20
268
0.09
241
0.06
195
0.08
166
0.08
215
0.07
160
0.08
223
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refinedtwo views0.17
262
0.12
277
0.15
196
0.20
272
0.09
135
0.18
239
0.18
236
0.26
221
0.23
187
0.26
306
0.40
336
0.22
239
0.17
250
0.21
282
0.20
268
0.08
195
0.05
110
0.09
232
0.10
288
0.07
160
0.07
163
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ssnet_v2two views0.17
262
0.10
243
0.17
251
0.17
117
0.11
259
0.21
285
0.21
298
0.33
309
0.25
216
0.22
268
0.22
187
0.27
282
0.18
260
0.22
293
0.20
268
0.11
293
0.09
297
0.09
232
0.09
256
0.08
204
0.08
223
Wz-Net-LNSevtwo views0.22
311
0.16
323
0.38
355
0.21
296
0.13
306
0.25
321
0.23
318
0.32
292
0.43
336
0.30
332
0.41
346
0.31
314
0.18
260
0.22
293
0.25
325
0.10
272
0.09
297
0.08
166
0.08
215
0.12
308
0.11
298
hknettwo views0.15
225
0.11
263
0.13
133
0.22
309
0.11
259
0.14
159
0.15
117
0.34
319
0.25
216
0.17
190
0.22
187
0.22
239
0.18
260
0.17
225
0.12
132
0.07
145
0.06
195
0.10
273
0.09
256
0.07
160
0.07
163
ADLNet2two views0.16
243
0.09
195
0.13
133
0.16
70
0.09
135
0.20
271
0.16
175
0.31
283
0.39
316
0.16
178
0.20
164
0.20
216
0.18
260
0.21
282
0.22
296
0.08
195
0.06
195
0.07
102
0.07
165
0.09
252
0.07
163
ICVPtwo views0.15
225
0.09
195
0.12
94
0.22
309
0.09
135
0.17
224
0.21
298
0.25
209
0.23
187
0.18
217
0.30
277
0.26
275
0.18
260
0.17
225
0.14
190
0.09
241
0.07
252
0.08
166
0.07
165
0.07
160
0.07
163
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ac_64two views0.16
243
0.08
144
0.15
196
0.18
184
0.10
221
0.22
293
0.18
236
0.24
196
0.21
166
0.18
217
0.24
202
0.29
296
0.18
260
0.19
247
0.22
296
0.09
241
0.07
252
0.08
166
0.09
256
0.07
160
0.06
103
HGLStereotwo views0.17
262
0.08
144
0.19
278
0.17
117
0.12
288
0.18
239
0.18
236
0.31
283
0.32
274
0.21
255
0.32
289
0.25
267
0.18
260
0.19
247
0.20
268
0.09
241
0.09
297
0.07
102
0.07
165
0.09
252
0.10
275
DMCAtwo views0.14
191
0.09
195
0.16
226
0.19
231
0.09
135
0.15
181
0.17
196
0.23
178
0.27
236
0.14
129
0.19
153
0.17
186
0.18
260
0.15
171
0.17
239
0.10
272
0.06
195
0.08
166
0.06
90
0.09
252
0.10
275
STTStereotwo views0.18
274
0.12
277
0.27
321
0.20
272
0.11
259
0.16
205
0.21
298
0.29
263
0.23
187
0.21
255
0.30
277
0.29
296
0.18
260
0.20
266
0.19
262
0.12
317
0.11
324
0.11
300
0.14
342
0.09
252
0.08
223
RASNettwo views0.14
191
0.07
72
0.14
159
0.16
70
0.08
50
0.18
239
0.14
71
0.29
263
0.20
153
0.17
190
0.25
231
0.21
222
0.18
260
0.20
266
0.19
262
0.07
145
0.06
195
0.06
34
0.08
215
0.06
103
0.06
103
TDLMtwo views0.17
262
0.12
277
0.13
133
0.24
333
0.10
221
0.18
239
0.18
236
0.36
337
0.30
262
0.21
255
0.28
262
0.28
289
0.18
260
0.23
304
0.18
253
0.11
293
0.07
252
0.10
273
0.10
288
0.08
204
0.08
223
CVANet_RVCtwo views0.18
274
0.10
243
0.14
159
0.21
296
0.10
221
0.18
239
0.17
196
0.34
319
0.33
280
0.22
268
0.31
285
0.28
289
0.18
260
0.23
304
0.17
239
0.12
317
0.08
274
0.12
315
0.11
311
0.09
252
0.07
163
Anonymous Stereotwo views0.23
326
0.19
347
0.50
369
0.24
333
0.17
357
0.21
285
0.21
298
0.33
309
0.44
340
0.25
301
0.34
306
0.26
275
0.18
260
0.31
343
0.27
341
0.13
337
0.12
333
0.12
315
0.13
338
0.11
294
0.14
339
DeepPruner_ROBtwo views0.16
243
0.11
263
0.15
196
0.17
117
0.10
221
0.17
224
0.15
117
0.32
292
0.21
166
0.19
230
0.21
178
0.22
239
0.18
260
0.20
266
0.15
213
0.13
337
0.09
297
0.09
232
0.09
256
0.11
294
0.10
275
pmcnntwo views0.15
225
0.07
72
0.19
278
0.15
39
0.07
20
0.20
271
0.15
117
0.24
196
0.26
229
0.21
255
0.34
306
0.28
289
0.18
260
0.18
236
0.17
239
0.07
145
0.05
110
0.05
2
0.04
9
0.07
160
0.06
103
Wz-Net-MNSevtwo views0.22
311
0.13
298
0.31
337
0.20
272
0.14
323
0.36
368
0.24
327
0.33
309
0.44
340
0.28
323
0.40
336
0.38
345
0.19
275
0.24
312
0.25
325
0.09
241
0.07
252
0.09
232
0.09
256
0.12
308
0.10
275
pcwnet_v2two views0.19
284
0.10
243
0.26
315
0.17
117
0.14
323
0.18
239
0.15
117
0.37
342
0.46
348
0.19
230
0.24
202
0.21
222
0.19
275
0.20
266
0.19
262
0.13
337
0.10
315
0.10
273
0.10
288
0.11
294
0.13
322
delettwo views0.17
262
0.08
144
0.17
251
0.19
231
0.11
259
0.20
271
0.21
298
0.30
277
0.37
308
0.17
190
0.26
246
0.19
206
0.19
275
0.19
247
0.21
287
0.08
195
0.08
274
0.09
232
0.11
311
0.06
103
0.06
103
UNettwo views0.17
262
0.09
195
0.18
269
0.19
231
0.12
288
0.27
336
0.19
267
0.33
309
0.29
254
0.21
255
0.24
202
0.23
251
0.19
275
0.19
247
0.18
253
0.07
145
0.06
195
0.08
166
0.07
165
0.08
204
0.06
103
UPFNettwo views0.16
243
0.08
144
0.12
94
0.20
272
0.12
288
0.20
271
0.23
318
0.28
253
0.26
229
0.17
190
0.24
202
0.22
239
0.19
275
0.19
247
0.21
287
0.09
241
0.07
252
0.08
166
0.09
256
0.08
204
0.06
103
NVstereo2Dtwo views0.19
284
0.10
243
0.15
196
0.17
117
0.15
334
0.28
342
0.23
318
0.44
372
0.42
331
0.15
153
0.27
253
0.25
267
0.19
275
0.22
293
0.17
239
0.09
241
0.06
195
0.10
273
0.08
215
0.15
348
0.09
256
StereoDRNettwo views0.18
274
0.11
263
0.17
251
0.22
309
0.11
259
0.21
285
0.22
308
0.37
342
0.33
280
0.24
288
0.28
262
0.30
304
0.19
275
0.20
266
0.20
268
0.09
241
0.08
274
0.11
300
0.09
256
0.09
252
0.07
163
SGM-Foresttwo views0.20
293
0.14
310
0.18
269
0.19
231
0.13
306
0.20
271
0.22
308
0.33
309
0.30
262
0.24
288
0.29
273
0.28
289
0.19
275
0.23
304
0.17
239
0.15
351
0.16
362
0.15
347
0.14
342
0.12
308
0.12
309
Johannes L. Schönberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-fttwo views0.18
274
0.11
263
0.19
278
0.19
231
0.12
288
0.24
311
0.21
298
0.25
209
0.34
291
0.22
268
0.34
306
0.27
282
0.20
283
0.21
282
0.23
306
0.09
241
0.09
297
0.08
166
0.10
288
0.08
204
0.07
163
IERtwo views0.14
191
0.07
72
0.13
133
0.17
117
0.09
135
0.14
159
0.16
175
0.25
209
0.26
229
0.18
217
0.25
231
0.17
186
0.20
283
0.16
203
0.14
190
0.08
195
0.05
110
0.07
102
0.06
90
0.08
204
0.07
163
MMNettwo views0.17
262
0.09
195
0.16
226
0.20
272
0.11
259
0.27
336
0.20
282
0.25
209
0.41
325
0.22
268
0.30
277
0.21
222
0.20
283
0.17
225
0.20
268
0.06
58
0.06
195
0.07
102
0.07
165
0.08
204
0.07
163
GwcNetcopylefttwo views0.20
293
0.13
298
0.19
278
0.18
184
0.12
288
0.24
311
0.19
267
0.35
331
0.43
336
0.20
247
0.32
289
0.33
325
0.20
283
0.22
293
0.24
316
0.11
293
0.09
297
0.09
232
0.09
256
0.09
252
0.10
275
DGSMNettwo views0.24
334
0.19
347
0.33
342
0.21
296
0.24
376
0.24
311
0.20
282
0.35
331
0.41
325
0.24
288
0.32
289
0.38
345
0.21
287
0.29
339
0.23
306
0.12
317
0.11
324
0.14
339
0.16
354
0.23
373
0.23
378
FADNet-RVCtwo views0.20
293
0.20
352
0.38
355
0.21
296
0.16
344
0.20
271
0.15
117
0.26
221
0.26
229
0.26
306
0.32
289
0.26
275
0.21
287
0.22
293
0.19
262
0.12
317
0.13
346
0.12
315
0.14
342
0.13
325
0.18
367
FADNettwo views0.21
302
0.22
362
0.36
351
0.18
184
0.17
357
0.24
311
0.13
44
0.31
283
0.31
268
0.23
280
0.25
231
0.27
282
0.21
287
0.19
247
0.15
213
0.13
337
0.15
359
0.12
315
0.15
352
0.16
355
0.18
367
MaskLacGwcNet_RVCtwo views0.22
311
0.21
358
0.24
308
0.26
349
0.11
259
0.23
306
0.14
71
0.39
353
0.24
197
0.32
344
0.36
312
0.30
304
0.21
287
0.19
247
0.21
287
0.17
366
0.14
353
0.21
368
0.16
354
0.12
308
0.12
309
SuperBtwo views0.20
293
0.10
243
0.56
377
0.16
70
0.09
135
0.18
239
0.18
236
0.24
196
0.50
357
0.26
306
0.39
331
0.17
186
0.21
287
0.22
293
0.21
287
0.08
195
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.12
308
0.10
275
RTSCtwo views0.23
326
0.12
277
0.28
326
0.21
296
0.13
306
0.28
342
0.16
175
0.35
331
0.66
385
0.27
312
0.33
302
0.30
304
0.21
287
0.31
343
0.29
352
0.10
272
0.08
274
0.09
232
0.10
288
0.13
325
0.13
322
AANet_RVCtwo views0.16
243
0.10
243
0.10
48
0.18
184
0.09
135
0.18
239
0.19
267
0.26
221
0.31
268
0.22
268
0.35
309
0.21
222
0.21
287
0.22
293
0.16
228
0.06
58
0.05
110
0.06
34
0.06
90
0.07
160
0.06
103
DRN-Testtwo views0.19
284
0.11
263
0.20
286
0.22
309
0.10
221
0.22
293
0.22
308
0.39
353
0.37
308
0.24
288
0.32
289
0.26
275
0.21
287
0.22
293
0.24
316
0.11
293
0.07
252
0.11
300
0.10
288
0.09
252
0.07
163
MDST_ROBtwo views0.22
311
0.10
243
0.17
251
0.18
184
0.11
259
0.37
369
0.19
267
0.43
370
0.41
325
0.39
359
0.39
331
0.29
296
0.21
287
0.26
319
0.18
253
0.11
293
0.10
315
0.14
339
0.11
311
0.10
279
0.08
223
SQANettwo views0.23
326
0.23
363
0.30
335
0.30
372
0.19
366
0.27
336
0.13
44
0.29
263
0.33
280
0.24
288
0.37
318
0.31
314
0.22
296
0.27
322
0.23
306
0.15
351
0.10
315
0.21
368
0.16
354
0.21
370
0.15
347
SACVNettwo views0.18
274
0.12
277
0.14
159
0.17
117
0.13
306
0.22
293
0.18
236
0.31
283
0.30
262
0.23
280
0.31
285
0.30
304
0.22
296
0.22
293
0.17
239
0.11
293
0.08
274
0.10
273
0.10
288
0.12
308
0.14
339
FINETtwo views0.21
302
0.18
344
0.26
315
0.18
184
0.16
344
0.23
306
0.23
318
0.32
292
0.48
350
0.25
301
0.32
289
0.22
239
0.22
296
0.22
293
0.17
239
0.18
367
0.16
362
0.11
300
0.10
288
0.15
348
0.13
322
hitnet-ftcopylefttwo views0.18
274
0.09
195
0.17
251
0.14
14
0.09
135
0.26
329
0.20
282
0.25
209
0.26
229
0.24
288
0.32
289
0.31
314
0.22
296
0.24
312
0.21
287
0.12
317
0.07
252
0.10
273
0.08
215
0.12
308
0.11
298
ADCP+two views0.20
293
0.10
243
0.33
342
0.20
272
0.12
288
0.22
293
0.26
346
0.31
283
0.34
291
0.26
306
0.37
318
0.22
239
0.22
296
0.27
322
0.27
341
0.09
241
0.06
195
0.08
166
0.08
215
0.09
252
0.10
275
PSMNet_ROBtwo views0.21
302
0.11
263
0.15
196
0.27
360
0.15
334
0.24
311
0.35
383
0.43
370
0.37
308
0.27
312
0.32
289
0.32
322
0.22
296
0.21
282
0.26
334
0.12
317
0.08
274
0.13
329
0.11
311
0.09
252
0.09
256
ADCReftwo views0.19
284
0.12
277
0.41
360
0.20
272
0.12
288
0.22
293
0.18
236
0.32
292
0.36
302
0.26
306
0.32
289
0.17
186
0.23
302
0.24
312
0.24
316
0.07
145
0.06
195
0.09
232
0.09
256
0.08
204
0.08
223
RYNettwo views0.22
311
0.12
277
0.22
296
0.19
231
0.17
357
0.46
375
0.26
346
0.38
349
0.48
350
0.24
288
0.28
262
0.34
331
0.23
302
0.20
266
0.30
356
0.10
272
0.06
195
0.09
232
0.09
256
0.13
325
0.15
347
NaN_ROBtwo views0.22
311
0.19
347
0.24
308
0.25
344
0.13
306
0.29
345
0.26
346
0.33
309
0.41
325
0.31
338
0.31
285
0.32
322
0.23
302
0.30
342
0.21
287
0.11
293
0.17
367
0.10
273
0.10
288
0.08
204
0.09
256
NOSS_ROBtwo views0.19
284
0.12
277
0.18
269
0.16
70
0.12
288
0.15
181
0.12
22
0.30
277
0.32
274
0.20
247
0.22
187
0.27
282
0.23
302
0.21
282
0.16
228
0.16
362
0.18
369
0.23
373
0.21
369
0.12
308
0.13
322
DispFullNettwo views0.27
351
0.21
358
0.65
384
0.28
363
0.16
344
0.26
329
0.17
196
0.33
309
0.58
374
0.27
312
0.38
323
0.43
362
0.23
302
0.38
370
0.23
306
0.12
317
0.06
195
0.19
365
0.11
311
0.21
370
0.15
347
CBMVpermissivetwo views0.19
284
0.14
310
0.17
251
0.18
184
0.10
221
0.20
271
0.11
11
0.29
263
0.30
262
0.29
329
0.30
277
0.30
304
0.23
302
0.27
322
0.19
262
0.13
337
0.15
359
0.17
355
0.16
354
0.10
279
0.10
275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySttwo views0.17
262
0.11
263
0.18
269
0.17
117
0.11
259
0.16
205
0.25
340
0.24
196
0.33
280
0.19
230
0.24
202
0.26
275
0.24
308
0.19
247
0.20
268
0.07
145
0.08
274
0.09
232
0.10
288
0.09
252
0.08
223
WZ-Nettwo views0.28
354
0.17
334
0.78
398
0.22
309
0.16
344
0.34
359
0.29
366
0.39
353
0.57
371
0.24
288
0.55
371
0.37
341
0.24
308
0.33
351
0.35
370
0.09
241
0.08
274
0.09
232
0.10
288
0.14
337
0.16
358
psm_uptwo views0.18
274
0.10
243
0.18
269
0.20
272
0.11
259
0.17
224
0.19
267
0.37
342
0.34
291
0.21
255
0.28
262
0.29
296
0.24
308
0.20
266
0.22
296
0.09
241
0.10
315
0.11
300
0.11
311
0.08
204
0.08
223
RPtwo views0.21
302
0.13
298
0.21
291
0.23
328
0.11
259
0.21
285
0.20
282
0.25
209
0.44
340
0.21
255
0.38
323
0.36
337
0.24
308
0.27
322
0.25
325
0.11
293
0.12
333
0.13
329
0.12
329
0.12
308
0.14
339
PS-NSSStwo views0.20
293
0.21
358
0.23
305
0.20
272
0.10
221
0.19
259
0.17
196
0.36
337
0.25
216
0.27
312
0.33
302
0.27
282
0.24
308
0.20
266
0.20
268
0.15
351
0.12
333
0.17
355
0.14
342
0.10
279
0.08
223
CBMV_ROBtwo views0.19
284
0.13
298
0.17
251
0.16
70
0.11
259
0.15
181
0.13
44
0.26
221
0.28
247
0.27
312
0.30
277
0.27
282
0.24
308
0.23
304
0.16
228
0.15
351
0.17
367
0.22
372
0.20
367
0.10
279
0.11
298
DLCB_ROBtwo views0.18
274
0.10
243
0.15
196
0.23
328
0.11
259
0.24
311
0.18
236
0.29
263
0.28
247
0.27
312
0.28
262
0.28
289
0.24
308
0.19
247
0.20
268
0.08
195
0.08
274
0.09
232
0.09
256
0.07
160
0.07
163
PWC_ROBbinarytwo views0.21
302
0.16
323
0.26
315
0.18
184
0.11
259
0.22
293
0.13
44
0.32
292
0.49
355
0.30
332
0.40
336
0.32
322
0.24
308
0.31
343
0.22
296
0.10
272
0.07
252
0.11
300
0.08
215
0.11
294
0.10
275
HBP-ISPtwo views0.18
274
0.13
298
0.16
226
0.15
39
0.11
259
0.08
24
0.13
44
0.28
253
0.29
254
0.22
268
0.33
302
0.21
222
0.25
316
0.23
304
0.17
239
0.14
348
0.16
362
0.21
368
0.17
361
0.10
279
0.08
223
DDUNettwo views0.22
311
0.17
334
0.21
291
0.22
309
0.15
334
0.25
321
0.24
327
0.29
263
0.30
262
0.31
338
0.36
312
0.33
325
0.25
316
0.24
312
0.20
268
0.18
367
0.13
346
0.17
355
0.11
311
0.16
355
0.16
358
Syn2CoExtwo views0.21
302
0.16
323
0.27
321
0.29
370
0.14
323
0.26
329
0.20
282
0.33
309
0.31
268
0.28
323
0.36
312
0.27
282
0.25
316
0.19
247
0.24
316
0.16
362
0.12
333
0.14
339
0.11
311
0.09
252
0.08
223
Wz-Net-SNSevtwo views0.25
343
0.17
334
0.44
362
0.25
344
0.14
323
0.26
329
0.23
318
0.38
349
0.56
369
0.30
332
0.55
371
0.39
353
0.26
319
0.23
304
0.30
356
0.10
272
0.09
297
0.09
232
0.10
288
0.11
294
0.11
298
AF-Nettwo views0.22
311
0.17
334
0.17
251
0.26
349
0.13
306
0.25
321
0.24
327
0.32
292
0.50
357
0.25
301
0.33
302
0.38
345
0.26
319
0.28
333
0.25
325
0.11
293
0.10
315
0.16
353
0.11
311
0.11
294
0.10
275
PA-Nettwo views0.23
326
0.18
344
0.33
342
0.28
363
0.22
373
0.21
285
0.38
388
0.29
263
0.39
316
0.22
268
0.32
289
0.25
267
0.26
319
0.20
266
0.25
325
0.09
241
0.23
384
0.15
347
0.22
372
0.09
252
0.13
322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCOtwo views0.19
284
0.09
195
0.22
296
0.17
117
0.10
221
0.25
321
0.18
236
0.27
239
0.44
340
0.22
268
0.31
285
0.33
325
0.26
319
0.28
333
0.28
349
0.08
195
0.06
195
0.07
102
0.07
165
0.09
252
0.09
256
SANettwo views0.24
334
0.14
310
0.28
326
0.21
296
0.11
259
0.27
336
0.24
327
0.38
349
0.64
382
0.36
352
0.40
336
0.43
362
0.26
319
0.27
322
0.24
316
0.12
317
0.09
297
0.10
273
0.09
256
0.13
325
0.11
298
XPNet_ROBtwo views0.22
311
0.11
263
0.19
278
0.22
309
0.13
306
0.22
293
0.19
267
0.34
319
0.40
322
0.30
332
0.39
331
0.39
353
0.26
319
0.26
319
0.28
349
0.15
351
0.10
315
0.10
273
0.10
288
0.13
325
0.12
309
ETE_ROBtwo views0.23
326
0.17
334
0.22
296
0.25
344
0.13
306
0.26
329
0.29
366
0.31
283
0.36
302
0.28
323
0.36
312
0.45
366
0.26
319
0.27
322
0.26
334
0.11
293
0.08
274
0.12
315
0.09
256
0.14
337
0.13
322
LALA_ROBtwo views0.25
343
0.16
323
0.22
296
0.26
349
0.17
357
0.27
336
0.27
353
0.42
367
0.37
308
0.33
348
0.38
323
0.51
376
0.26
319
0.28
333
0.27
341
0.16
362
0.09
297
0.12
315
0.11
311
0.13
325
0.12
309
ACVNet-4btwo views0.39
373
0.53
392
0.55
375
0.45
389
0.24
376
0.47
377
0.18
236
0.49
381
0.64
382
0.42
369
0.45
357
0.60
383
0.27
327
0.34
354
0.24
316
0.33
390
0.14
353
0.48
393
0.42
393
0.30
386
0.26
385
Anonymous_2two views0.22
311
0.17
334
0.28
326
0.15
39
0.16
344
0.32
350
0.22
308
0.22
161
0.17
103
0.23
280
0.24
202
0.26
275
0.27
327
0.27
322
0.23
306
0.22
379
0.25
386
0.17
355
0.17
361
0.17
362
0.17
365
UDGtwo views0.21
302
0.17
334
0.19
278
0.23
328
0.15
334
0.30
348
0.20
282
0.33
309
0.35
298
0.23
280
0.28
262
0.31
314
0.27
327
0.20
266
0.22
296
0.15
351
0.12
333
0.13
329
0.09
256
0.14
337
0.14
339
aanetorigintwo views0.22
311
0.17
334
0.56
377
0.17
117
0.10
221
0.15
181
0.19
267
0.20
128
0.33
280
0.49
377
0.48
361
0.29
296
0.27
327
0.20
266
0.23
306
0.08
195
0.07
252
0.08
166
0.07
165
0.10
279
0.09
256
DMCA-RVCcopylefttwo views0.17
262
0.10
243
0.15
196
0.24
333
0.11
259
0.18
239
0.18
236
0.25
209
0.24
197
0.21
255
0.26
246
0.25
267
0.27
327
0.18
236
0.20
268
0.12
317
0.08
274
0.13
329
0.10
288
0.10
279
0.08
223
RGCtwo views0.25
343
0.20
352
0.29
332
0.28
363
0.16
344
0.22
293
0.23
318
0.32
292
0.44
340
0.27
312
0.40
336
0.38
345
0.27
327
0.36
365
0.22
296
0.11
293
0.13
346
0.17
355
0.17
361
0.14
337
0.16
358
stereogantwo views0.22
311
0.11
263
0.21
291
0.20
272
0.12
288
0.31
349
0.19
267
0.35
331
0.44
340
0.22
268
0.39
331
0.35
335
0.27
327
0.33
351
0.22
296
0.10
272
0.12
333
0.10
273
0.10
288
0.14
337
0.13
322
FBW_ROBtwo views0.24
334
0.17
334
0.22
296
0.26
349
0.14
323
0.25
321
0.22
308
0.41
362
0.41
325
0.41
366
0.41
346
0.42
359
0.27
327
0.31
343
0.23
306
0.09
241
0.14
353
0.14
339
0.12
329
0.11
294
0.09
256
NCC-stereotwo views0.24
334
0.15
316
0.31
337
0.26
349
0.16
344
0.20
271
0.30
373
0.40
357
0.40
322
0.24
288
0.38
323
0.33
325
0.28
335
0.36
365
0.27
341
0.12
317
0.11
324
0.15
347
0.22
372
0.13
325
0.13
322
Nwc_Nettwo views0.23
326
0.16
323
0.21
291
0.25
344
0.14
323
0.24
311
0.26
346
0.37
342
0.38
313
0.22
268
0.41
346
0.30
304
0.28
335
0.28
333
0.25
325
0.11
293
0.10
315
0.17
355
0.20
367
0.10
279
0.10
275
Abc-Nettwo views0.24
334
0.15
316
0.31
337
0.26
349
0.16
344
0.20
271
0.30
373
0.40
357
0.40
322
0.24
288
0.38
323
0.33
325
0.28
335
0.36
365
0.27
341
0.12
317
0.11
324
0.15
347
0.22
372
0.13
325
0.13
322
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHDtwo views0.26
349
0.15
316
0.30
335
0.24
333
0.18
364
0.22
293
0.15
117
0.38
349
0.71
389
0.32
344
0.41
346
0.36
337
0.28
335
0.32
349
0.29
352
0.12
317
0.11
324
0.14
339
0.13
338
0.16
355
0.20
373
DeepPrunerFtwo views0.24
334
0.17
334
0.42
361
0.26
349
0.16
344
0.22
293
0.28
358
0.37
342
0.50
357
0.26
306
0.29
273
0.24
257
0.28
335
0.21
282
0.22
296
0.15
351
0.11
324
0.20
367
0.18
365
0.12
308
0.13
322
ADCPNettwo views0.25
343
0.16
323
0.61
381
0.21
296
0.15
334
0.35
367
0.25
340
0.32
292
0.35
298
0.30
332
0.40
336
0.36
337
0.28
335
0.28
333
0.32
364
0.12
317
0.10
315
0.11
300
0.12
329
0.14
337
0.13
322
GANettwo views0.21
302
0.12
277
0.21
291
0.24
333
0.13
306
0.22
293
0.22
308
0.41
362
0.26
229
0.31
338
0.42
351
0.37
341
0.28
335
0.23
304
0.22
296
0.10
272
0.12
333
0.10
273
0.09
256
0.10
279
0.08
223
NCCL2two views0.23
326
0.15
316
0.17
251
0.34
377
0.18
364
0.24
311
0.23
318
0.34
319
0.28
247
0.31
338
0.38
323
0.38
345
0.28
335
0.23
304
0.24
316
0.15
351
0.12
333
0.18
363
0.21
369
0.13
325
0.13
322
APVNettwo views0.22
311
0.12
277
0.19
278
0.18
184
0.14
323
0.32
350
0.31
379
0.39
353
0.32
274
0.27
312
0.40
336
0.30
304
0.29
343
0.26
319
0.25
325
0.11
293
0.12
333
0.11
300
0.14
342
0.12
308
0.12
309
G-Nettwo views0.24
334
0.16
323
0.36
351
0.22
309
0.16
344
0.51
381
0.23
318
0.29
263
0.34
291
0.36
352
0.38
323
0.31
314
0.29
343
0.27
322
0.26
334
0.11
293
0.09
297
0.12
315
0.09
256
0.16
355
0.13
322
DPSNettwo views0.28
354
0.16
323
0.31
337
0.18
184
0.13
306
0.54
383
0.42
392
0.51
384
0.67
386
0.29
329
0.38
323
0.38
345
0.29
343
0.31
343
0.23
306
0.11
293
0.10
315
0.11
300
0.08
215
0.20
369
0.16
358
PDISCO_ROBtwo views0.27
351
0.16
323
0.26
315
0.28
363
0.20
369
0.32
350
0.26
346
0.44
372
0.57
371
0.28
323
0.40
336
0.45
366
0.29
343
0.33
351
0.34
369
0.12
317
0.09
297
0.17
355
0.16
354
0.17
362
0.13
322
ccnettwo views0.29
358
0.28
376
0.23
305
0.20
272
0.28
383
0.41
374
0.21
298
0.45
375
0.33
280
0.36
352
0.46
358
0.36
337
0.30
347
0.39
373
0.42
385
0.23
383
0.14
353
0.21
368
0.17
361
0.23
373
0.18
367
S-Stereotwo views0.20
293
0.12
277
0.25
314
0.21
296
0.13
306
0.20
271
0.18
236
0.32
292
0.43
336
0.23
280
0.36
312
0.28
289
0.30
347
0.19
247
0.22
296
0.09
241
0.12
333
0.10
273
0.10
288
0.13
325
0.13
322
XQCtwo views0.28
354
0.23
363
0.51
370
0.28
363
0.19
366
0.34
359
0.27
353
0.36
337
0.57
371
0.31
338
0.30
277
0.37
341
0.30
347
0.38
370
0.38
377
0.13
337
0.09
297
0.15
347
0.12
329
0.17
362
0.18
367
ADCLtwo views0.24
334
0.11
263
0.47
367
0.22
309
0.12
288
0.34
359
0.29
366
0.29
263
0.56
369
0.24
288
0.46
358
0.30
304
0.30
347
0.29
339
0.29
352
0.08
195
0.07
252
0.09
232
0.09
256
0.10
279
0.10
275
MFN_U_SF_DS_RVCtwo views0.30
363
0.24
366
0.29
332
0.36
382
0.16
344
0.34
359
0.30
373
0.32
292
0.42
331
0.40
362
0.46
358
0.38
345
0.31
351
0.34
354
0.28
349
0.19
371
0.20
375
0.26
375
0.29
384
0.18
365
0.19
372
CC-Net-ROBtwo views0.28
354
0.31
381
0.36
351
0.29
370
0.15
334
0.25
321
0.19
267
0.45
375
0.33
280
0.39
359
0.37
318
0.39
353
0.31
351
0.27
322
0.26
334
0.24
385
0.19
372
0.30
386
0.23
376
0.18
365
0.15
347
DANettwo views0.21
302
0.15
316
0.28
326
0.25
344
0.13
306
0.22
293
0.19
267
0.27
239
0.27
236
0.28
323
0.32
289
0.35
335
0.31
351
0.31
343
0.23
306
0.11
293
0.09
297
0.11
300
0.10
288
0.13
325
0.11
298
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FAT-Stereotwo views0.20
293
0.12
277
0.22
296
0.21
296
0.12
288
0.17
224
0.18
236
0.34
319
0.39
316
0.27
312
0.37
318
0.34
331
0.32
354
0.21
282
0.20
268
0.09
241
0.11
324
0.10
273
0.09
256
0.11
294
0.14
339
otakutwo views0.39
373
0.37
386
0.52
371
0.44
388
0.28
383
0.58
385
0.24
327
0.41
362
0.62
380
0.40
362
0.49
362
0.46
370
0.33
355
0.40
377
0.32
364
0.30
388
0.30
390
0.39
390
0.33
389
0.29
385
0.28
386
AnyNet_C32two views0.26
349
0.16
323
0.36
351
0.20
272
0.16
344
0.25
321
0.30
373
0.32
292
0.44
340
0.31
338
0.49
362
0.30
304
0.33
355
0.40
377
0.33
367
0.12
317
0.12
333
0.12
315
0.14
342
0.14
337
0.15
347
GANetREF_RVCpermissivetwo views0.31
364
0.34
383
0.27
321
0.35
379
0.16
344
0.32
350
0.41
389
0.48
379
0.51
364
0.35
350
0.35
309
0.34
331
0.33
355
0.39
373
0.32
364
0.27
387
0.20
375
0.29
384
0.15
352
0.18
365
0.17
365
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
CSANtwo views0.29
358
0.24
366
0.27
321
0.34
377
0.19
366
0.33
356
0.42
392
0.37
342
0.50
357
0.38
357
0.40
336
0.44
364
0.33
355
0.28
333
0.30
356
0.20
373
0.16
362
0.19
365
0.19
366
0.14
337
0.15
347
PASMtwo views0.32
366
0.24
366
0.48
368
0.28
363
0.27
382
0.29
345
0.30
373
0.34
319
0.49
355
0.35
350
0.39
331
0.46
370
0.34
359
0.34
354
0.35
370
0.23
383
0.25
386
0.26
375
0.28
383
0.23
373
0.21
375
WCMA_ROBtwo views0.24
334
0.11
263
0.22
296
0.17
117
0.14
323
0.32
350
0.15
117
0.32
292
0.32
274
0.38
357
0.53
368
0.40
356
0.34
359
0.34
354
0.25
325
0.11
293
0.12
333
0.12
315
0.10
288
0.14
337
0.14
339
edge stereotwo views0.22
311
0.13
298
0.20
286
0.21
296
0.13
306
0.23
306
0.16
175
0.32
292
0.42
331
0.32
344
0.40
336
0.38
345
0.35
361
0.25
317
0.24
316
0.13
337
0.11
324
0.14
339
0.11
311
0.12
308
0.13
322
SGM_RVCbinarytwo views0.23
326
0.12
277
0.15
196
0.15
39
0.09
135
0.33
356
0.18
236
0.34
319
0.31
268
0.44
373
0.37
318
0.53
379
0.35
361
0.35
360
0.24
316
0.13
337
0.13
346
0.13
329
0.13
338
0.10
279
0.11
298
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCStwo views0.29
358
0.18
344
0.45
363
0.21
296
0.17
357
0.28
342
0.23
318
0.41
362
0.63
381
0.40
362
0.49
362
0.40
356
0.36
363
0.39
373
0.40
381
0.13
337
0.12
333
0.13
329
0.14
342
0.16
355
0.16
358
LSMtwo views0.33
369
0.20
352
0.58
379
0.26
349
0.60
404
0.34
359
0.25
340
0.42
367
0.48
350
0.45
374
0.58
379
0.42
359
0.36
363
0.35
360
0.25
325
0.12
317
0.20
375
0.14
339
0.16
354
0.19
368
0.33
392
psmorigintwo views0.25
343
0.15
316
0.34
350
0.17
117
0.13
306
0.23
306
0.14
71
0.34
319
0.33
280
0.41
366
0.55
371
0.41
358
0.37
365
0.34
354
0.27
341
0.11
293
0.15
359
0.11
300
0.11
311
0.12
308
0.16
358
Wz-Net-TNSevtwo views0.29
358
0.20
352
0.65
384
0.19
231
0.15
334
0.38
371
0.27
353
0.35
331
0.55
367
0.34
349
0.42
351
0.45
366
0.38
366
0.32
349
0.30
356
0.12
317
0.13
346
0.10
273
0.12
329
0.15
348
0.14
339
AnyNet_C01two views0.36
372
0.25
371
1.37
410
0.22
309
0.17
357
0.48
379
0.27
353
0.35
331
0.39
316
0.39
359
0.74
391
0.46
370
0.38
366
0.45
381
0.47
390
0.13
337
0.13
346
0.13
329
0.14
342
0.14
337
0.15
347
EDNetEfficienttwo views0.29
358
0.24
366
1.13
407
0.18
184
0.10
221
0.19
259
0.20
282
0.20
128
0.60
378
0.74
396
0.56
376
0.31
314
0.39
368
0.22
293
0.30
356
0.09
241
0.07
252
0.08
166
0.07
165
0.11
294
0.09
256
MFN_U_SF_RVCtwo views0.32
366
0.21
358
0.55
375
0.30
372
0.15
334
0.34
359
0.17
196
0.52
385
0.46
348
0.46
376
0.55
371
0.59
382
0.39
368
0.35
360
0.37
375
0.15
351
0.14
353
0.18
363
0.21
369
0.16
355
0.15
347
SAMSARAtwo views0.40
376
0.28
376
0.33
342
0.55
395
0.39
389
0.82
405
1.23
419
0.47
378
0.51
364
0.36
352
0.35
309
0.55
381
0.39
368
0.38
370
0.39
379
0.15
351
0.20
375
0.15
347
0.14
342
0.23
373
0.20
373
ADCMidtwo views0.25
343
0.15
316
0.40
358
0.20
272
0.14
323
0.25
321
0.26
346
0.34
319
0.38
313
0.36
352
0.44
356
0.34
331
0.40
371
0.35
360
0.33
367
0.10
272
0.09
297
0.11
300
0.11
311
0.13
325
0.12
309
FC-DCNNcopylefttwo views0.33
369
0.27
373
0.28
326
0.26
349
0.23
375
0.37
369
0.28
358
0.40
357
0.43
336
0.45
374
0.55
371
0.51
376
0.40
371
0.37
369
0.30
356
0.21
376
0.20
375
0.27
378
0.26
379
0.25
380
0.24
379
MSMD_ROBtwo views0.31
364
0.26
372
0.26
315
0.24
333
0.21
371
0.34
359
0.25
340
0.34
319
0.39
316
0.40
362
0.69
385
0.45
366
0.40
371
0.34
354
0.27
341
0.20
373
0.19
372
0.26
375
0.25
378
0.23
373
0.22
377
MeshStereopermissivetwo views0.27
351
0.13
298
0.18
269
0.15
39
0.11
259
0.32
350
0.24
327
0.40
357
0.36
302
0.52
379
0.57
377
0.67
390
0.40
371
0.35
360
0.26
334
0.14
348
0.13
346
0.13
329
0.11
311
0.11
294
0.10
275
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
FCDSN-DCtwo views0.33
369
0.28
376
0.28
326
0.30
372
0.24
376
0.39
372
0.28
358
0.42
367
0.42
331
0.43
372
0.53
368
0.51
376
0.41
375
0.36
365
0.30
356
0.21
376
0.20
375
0.27
378
0.26
379
0.25
380
0.24
379
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTStwo views0.45
383
0.19
347
3.26
416
0.24
333
0.15
334
0.74
398
0.20
282
0.36
337
0.76
395
0.42
369
0.43
354
0.31
314
0.41
375
0.53
389
0.35
370
0.10
272
0.08
274
0.13
329
0.12
329
0.15
348
0.15
347
RTSAtwo views0.45
383
0.19
347
3.26
416
0.24
333
0.15
334
0.74
398
0.20
282
0.36
337
0.76
395
0.42
369
0.43
354
0.31
314
0.41
375
0.53
389
0.35
370
0.10
272
0.08
274
0.13
329
0.12
329
0.15
348
0.15
347
Ntrotwo views0.40
376
0.40
388
0.53
372
0.46
392
0.30
387
0.65
391
0.24
327
0.46
377
0.68
387
0.41
366
0.49
362
0.48
374
0.42
378
0.39
373
0.31
363
0.32
389
0.28
388
0.37
389
0.30
386
0.32
390
0.29
387
SGM-ForestMtwo views0.32
366
0.12
277
0.16
226
0.16
70
0.11
259
0.39
372
0.19
267
0.41
362
0.50
357
0.52
379
0.54
370
1.32
409
0.42
378
0.40
377
0.27
341
0.14
348
0.16
362
0.16
353
0.16
354
0.12
308
0.12
309
LE_ROBtwo views0.50
387
0.07
72
0.14
159
0.15
39
0.08
50
0.24
311
0.16
175
0.22
161
1.81
418
4.63
421
0.67
383
0.47
373
0.44
380
0.20
266
0.29
352
0.07
145
0.06
195
0.06
34
0.06
90
0.08
204
0.06
103
coex-fttwo views3.30
418
0.34
383
59.09
441
0.18
184
0.13
306
0.26
329
0.22
308
0.27
239
0.72
390
1.90
419
0.70
387
0.44
364
0.45
381
0.29
339
0.41
384
0.09
241
0.09
297
0.12
315
0.09
256
0.14
337
0.13
322
RainbowNettwo views0.54
390
0.61
396
0.70
396
0.57
396
0.43
392
0.65
391
0.37
387
0.60
394
0.87
399
0.50
378
0.66
382
0.64
386
0.47
382
0.49
383
0.43
388
0.47
398
0.48
400
0.52
397
0.41
392
0.52
395
0.40
397
Consistency-Rafttwo views0.44
381
0.40
388
0.45
363
0.37
383
0.43
392
0.46
375
0.41
389
0.57
392
0.55
367
0.32
344
0.73
389
0.33
325
0.48
383
0.42
380
0.49
392
0.39
392
0.35
392
0.45
392
0.51
400
0.42
392
0.29
387
ACVNet_1two views0.44
381
0.49
391
0.60
380
0.45
389
0.28
383
0.49
380
0.27
353
0.57
392
0.72
390
0.62
385
0.58
379
0.74
394
0.49
384
0.50
384
0.35
370
0.26
386
0.24
385
0.39
390
0.29
384
0.31
389
0.24
379
EDNetEfficientorigintwo views7.91
423
0.31
381
153.02
442
0.19
231
0.09
135
0.21
285
0.16
175
0.22
161
0.59
375
0.72
392
0.67
383
0.42
359
0.50
385
0.24
312
0.39
379
0.08
195
0.07
252
0.08
166
0.07
165
0.12
308
0.10
275
MSC_U_SF_DS_RVCtwo views0.43
380
0.39
387
0.54
373
0.40
384
0.20
369
0.64
390
0.32
381
0.53
387
0.72
390
0.71
390
0.72
388
0.61
384
0.54
386
0.51
385
0.46
389
0.20
373
0.19
372
0.29
384
0.30
386
0.23
373
0.18
367
ELAS_RVCcopylefttwo views0.41
378
0.29
379
0.33
342
0.28
363
0.24
376
0.54
383
0.36
384
0.49
381
0.59
375
0.72
392
0.74
391
0.65
388
0.54
386
0.54
391
0.40
381
0.22
379
0.20
375
0.27
378
0.26
379
0.26
383
0.25
383
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAScopylefttwo views0.41
378
0.29
379
0.33
342
0.27
360
0.24
376
0.60
388
0.36
384
0.50
383
0.50
357
0.71
390
0.79
395
0.67
390
0.54
386
0.51
385
0.42
385
0.22
379
0.20
375
0.27
378
0.26
379
0.26
383
0.25
383
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
anonymitytwo views0.53
389
0.58
394
0.65
384
0.41
386
0.61
405
0.53
382
0.41
389
0.56
390
0.41
325
0.55
382
0.50
366
0.49
375
0.55
389
0.58
394
0.50
395
0.58
403
0.50
404
0.51
395
0.51
400
0.51
394
0.57
401
SGM+DAISYtwo views0.56
391
0.57
393
0.65
384
0.40
384
0.54
397
0.66
393
0.49
396
0.56
390
0.45
347
0.66
386
0.69
385
0.67
390
0.56
390
0.63
396
0.56
397
0.59
404
0.48
400
0.50
394
0.50
399
0.52
395
0.58
402
SPS-STEREOcopylefttwo views0.57
392
0.58
394
0.65
384
0.45
389
0.55
399
0.62
389
0.44
395
0.62
395
0.50
357
0.68
388
0.64
381
0.66
389
0.57
391
0.61
395
0.60
399
0.62
406
0.47
399
0.51
395
0.49
397
0.55
399
0.58
402
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVDtwo views0.39
373
0.20
352
0.39
357
0.31
376
0.22
373
0.29
345
0.43
394
0.52
385
0.96
402
0.55
382
0.79
395
0.53
379
0.59
392
0.52
387
0.38
377
0.19
371
0.14
353
0.17
355
0.14
342
0.24
379
0.31
390
MANEtwo views0.45
383
0.27
373
0.27
321
0.27
360
0.24
376
0.47
377
0.31
379
0.55
389
0.59
375
0.72
392
1.13
411
1.15
403
0.61
393
0.52
387
0.37
375
0.21
376
0.20
375
0.27
378
0.31
388
0.25
380
0.24
379
PWCKtwo views0.71
397
0.94
412
0.95
405
0.76
401
0.31
388
0.74
398
0.36
384
0.90
402
0.90
400
0.96
405
0.75
393
0.95
398
0.61
393
0.87
408
0.66
402
0.72
408
0.46
395
0.75
404
0.49
397
0.69
407
0.44
399
BEATNet-Init1two views0.52
388
0.27
373
0.62
382
0.30
372
0.21
371
0.76
402
0.29
366
0.54
388
0.65
384
0.86
401
0.95
402
2.07
418
0.62
395
0.56
393
0.42
385
0.18
367
0.18
369
0.23
373
0.22
372
0.22
372
0.21
375
NVStereoNet_ROBtwo views0.46
386
0.36
385
0.46
366
0.41
386
0.28
383
0.34
359
0.34
382
0.48
379
0.60
378
0.72
392
0.93
400
0.70
393
0.66
396
0.47
382
0.60
399
0.22
379
0.33
391
0.34
388
0.34
391
0.30
386
0.30
389
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_retwo views0.64
393
0.66
400
0.65
384
0.51
393
0.69
409
0.69
394
0.57
402
0.64
396
0.73
393
0.60
384
0.73
389
0.62
385
0.67
397
0.65
397
0.60
399
0.66
407
0.58
413
0.63
399
0.59
403
0.68
405
0.69
411
MADNet+two views0.75
400
0.71
402
3.70
419
0.66
398
0.41
390
0.98
410
0.97
417
0.69
397
0.73
393
0.52
379
0.57
377
0.64
386
0.68
398
0.86
407
1.01
415
0.34
391
0.36
393
0.28
383
0.23
376
0.36
391
0.31
390
ACVNet_2two views0.66
396
0.66
400
0.68
392
0.63
397
0.41
390
0.71
396
0.49
396
0.96
407
1.39
411
0.89
402
1.09
407
1.04
399
0.73
399
0.54
391
0.47
390
0.43
396
0.40
394
0.53
398
0.44
394
0.47
393
0.35
394
TorneroNet-64two views0.76
401
0.72
403
0.74
397
0.78
403
0.58
403
0.91
409
0.56
401
0.84
401
1.29
408
0.66
386
0.90
398
1.40
411
0.75
400
0.85
406
0.67
405
0.49
399
0.46
395
0.72
403
0.59
403
0.67
404
0.53
400
IMH-64-1two views0.65
394
0.61
396
0.68
392
0.71
399
0.51
395
0.59
386
0.49
396
0.91
403
0.85
397
0.74
396
1.02
404
0.81
395
0.78
401
0.79
400
0.49
392
0.42
394
0.46
395
0.71
401
0.47
395
0.52
395
0.39
395
IMH-64two views0.65
394
0.61
396
0.68
392
0.71
399
0.51
395
0.59
386
0.49
396
0.91
403
0.85
397
0.74
396
1.02
404
0.81
395
0.78
401
0.79
400
0.49
392
0.42
394
0.46
395
0.71
401
0.47
395
0.52
395
0.39
395
JetBluetwo views0.71
397
0.45
390
1.14
408
0.51
393
0.47
394
2.02
419
0.64
406
0.75
398
0.70
388
0.69
389
0.77
394
1.22
405
0.83
403
1.03
415
1.01
415
0.40
393
0.28
388
0.33
387
0.33
389
0.30
386
0.34
393
LVEtwo views0.83
405
0.85
409
0.85
403
0.80
404
0.56
400
1.04
415
0.65
407
1.05
412
1.47
414
0.96
405
1.22
415
1.10
402
0.85
404
0.83
403
0.71
407
0.49
399
0.55
410
0.76
406
0.60
405
0.65
402
0.59
407
TorneroNettwo views0.82
404
0.74
404
0.81
402
0.84
406
0.63
406
0.99
411
0.63
404
0.96
407
1.16
405
0.80
399
1.11
409
1.36
410
0.86
405
0.93
411
0.80
410
0.56
401
0.49
402
0.78
408
0.66
407
0.73
410
0.63
410
IMHtwo views0.71
397
0.64
399
0.68
392
0.76
401
0.54
397
0.69
394
0.54
400
0.98
409
1.10
404
0.82
400
1.09
407
0.89
397
0.88
406
0.87
408
0.52
396
0.44
397
0.50
404
0.75
404
0.51
400
0.56
400
0.41
398
WAO-7two views0.79
402
0.78
405
0.54
373
0.85
407
0.67
408
0.74
398
0.68
410
1.05
412
1.32
409
0.90
403
1.20
414
1.04
399
0.92
407
0.69
398
0.66
402
0.60
405
0.62
414
0.67
400
0.68
408
0.64
401
0.58
402
JetRedtwo views1.62
416
1.46
420
2.98
415
0.92
410
1.21
419
4.99
421
1.53
421
1.27
419
1.39
411
1.83
418
1.74
420
1.60
417
0.95
408
1.41
418
2.45
421
0.90
416
1.60
420
0.93
412
0.90
416
1.35
419
0.99
419
KSHMRtwo views1.09
413
1.17
416
0.88
404
1.25
419
1.00
418
0.99
411
0.96
416
1.13
416
1.37
410
1.16
413
1.29
416
1.41
412
0.96
409
1.01
414
0.92
412
1.03
417
1.08
419
1.20
416
1.03
418
1.01
416
0.97
418
Deantwo views0.87
406
0.86
410
0.79
400
0.81
405
0.56
400
0.90
406
0.63
404
1.15
417
1.73
417
1.15
412
1.15
412
1.31
408
0.99
410
0.81
402
0.81
411
0.57
402
0.56
411
0.77
407
0.64
406
0.66
403
0.58
402
WAO-6two views0.81
403
0.80
406
0.62
382
0.86
408
0.63
406
0.76
402
0.58
403
0.98
409
1.54
416
0.90
403
0.96
403
1.07
401
1.03
411
0.70
399
0.66
402
0.72
408
0.49
402
0.90
411
0.71
409
0.68
405
0.58
402
WAO-8two views0.91
407
0.81
407
0.65
384
0.94
411
0.69
409
0.90
406
0.67
408
1.07
414
1.83
419
1.06
410
1.45
417
1.30
406
1.07
412
0.84
404
0.78
408
0.74
410
0.53
407
0.86
409
0.75
410
0.69
407
0.62
408
ktntwo views1.01
412
1.21
417
0.80
401
1.23
418
0.86
415
1.01
413
0.87
414
0.94
406
1.39
411
1.04
408
1.12
410
1.15
403
1.07
412
0.94
412
0.59
398
1.28
419
0.71
417
1.38
419
0.83
413
1.02
417
0.75
414
Venustwo views0.91
407
0.81
407
0.65
384
0.94
411
0.69
409
0.90
406
0.67
408
1.07
414
1.83
419
1.06
410
1.45
417
1.30
406
1.07
412
0.84
404
0.78
408
0.74
410
0.53
407
0.86
409
0.75
410
0.69
407
0.62
408
DPSimNet_ROBtwo views1.11
414
1.23
418
0.78
398
1.13
415
0.88
416
1.10
416
1.13
418
1.16
418
1.23
407
1.43
416
1.02
404
1.41
412
1.10
415
0.90
410
1.60
417
1.46
420
0.51
406
1.21
417
1.03
418
0.90
414
1.01
420
notakertwo views0.97
410
1.11
415
0.98
406
1.13
415
0.81
413
0.73
397
0.68
410
0.93
405
1.16
405
1.18
414
1.18
413
1.41
412
1.16
416
1.08
417
0.69
406
0.81
413
0.64
415
1.17
415
0.79
412
0.98
415
0.80
416
UNDER WATER-64two views0.95
409
0.94
412
1.43
412
0.87
409
0.56
400
1.18
418
0.87
414
0.77
399
0.94
401
1.04
408
0.85
397
1.58
416
1.21
417
0.94
412
0.96
413
0.87
414
0.57
412
1.03
414
0.88
415
0.78
412
0.73
412
UNDER WATERtwo views0.97
410
0.97
414
1.42
411
0.99
413
0.70
412
1.12
417
0.84
413
0.80
400
1.08
403
1.01
407
0.90
398
1.55
415
1.22
418
1.03
415
1.00
414
0.78
412
0.53
407
1.02
413
0.87
414
0.80
413
0.74
413
HanzoNettwo views1.29
415
1.26
419
1.19
409
1.12
414
0.85
414
1.02
414
0.83
412
1.03
411
1.48
415
1.64
417
1.61
419
2.50
420
1.72
419
1.61
419
1.61
418
1.26
418
0.80
418
1.31
418
1.01
417
1.02
417
0.86
417
MADNet++two views1.95
417
1.75
421
1.59
414
1.82
420
1.69
421
2.33
420
1.40
420
2.35
420
2.09
421
2.57
420
2.36
421
2.24
419
2.17
420
2.28
420
2.34
420
1.87
421
1.66
421
1.54
420
1.34
420
1.92
420
1.77
422
tttwo views4.67
419
0.06
20
3.55
418
2.02
421
1.55
420
10.25
425
16.71
425
8.91
428
5.03
422
1.31
415
0.94
401
4.71
421
4.76
421
3.33
421
5.87
423
6.06
428
10.30
432
1.88
422
2.11
423
2.75
421
1.21
421
LRCNet_RVCtwo views10.62
428
13.42
433
7.30
421
18.92
432
2.07
422
0.33
356
0.30
373
5.59
424
0.48
350
13.03
430
17.94
431
8.87
425
5.65
422
4.79
422
1.89
419
23.51
439
2.73
426
27.55
440
25.71
440
16.07
437
16.33
438
PMLtwo views8.91
426
9.34
432
6.13
420
5.35
425
6.41
426
14.99
427
23.38
431
5.27
421
6.83
423
18.04
432
28.19
441
7.67
424
6.83
423
7.85
425
5.75
422
5.35
427
1.83
422
5.95
431
1.93
422
8.64
429
2.52
423
xxxxx1two views7.79
420
5.02
426
7.31
422
3.12
422
3.85
423
16.35
428
22.88
426
5.86
425
8.69
424
7.97
424
8.54
422
9.12
426
8.27
424
10.18
426
10.92
424
2.42
422
2.45
423
3.56
425
12.37
429
3.77
422
3.06
424
tt_lltwo views7.79
420
5.02
426
7.31
422
3.12
422
3.85
423
16.35
428
22.88
426
5.86
425
8.69
424
7.97
424
8.54
422
9.12
426
8.27
424
10.18
426
10.92
424
2.42
422
2.45
423
3.56
425
12.37
429
3.77
422
3.06
424
fftwo views7.79
420
5.02
426
7.31
422
3.12
422
3.85
423
16.35
428
22.88
426
5.86
425
8.69
424
7.97
424
8.54
422
9.12
426
8.27
424
10.18
426
10.92
424
2.42
422
2.45
423
3.56
425
12.37
429
3.77
422
3.06
424
DPSMNet_ROBtwo views8.06
424
4.48
424
8.63
428
5.37
427
10.74
429
8.32
423
22.98
430
5.46
422
13.36
429
5.12
422
9.92
425
5.08
422
10.40
427
5.53
424
12.58
427
3.80
426
8.00
427
3.50
423
7.02
426
3.83
425
7.14
428
DGTPSM_ROBtwo views8.06
424
4.48
424
8.63
428
5.35
425
10.72
428
8.32
423
22.97
429
5.46
422
13.35
428
5.12
422
9.92
425
5.08
422
10.40
427
5.52
423
12.58
427
3.79
425
8.00
427
3.50
423
7.02
426
3.83
425
7.14
428
Anonymous_1two views10.96
429
7.92
429
7.46
425
10.33
428
10.06
427
18.65
432
26.34
432
11.06
429
13.44
430
9.40
427
10.05
427
9.67
429
11.23
429
10.73
429
12.72
429
6.42
429
8.38
429
5.77
428
10.61
428
12.12
430
6.77
427
DPSM_ROBtwo views11.15
430
8.58
430
8.00
426
10.88
429
11.58
430
19.10
433
26.71
433
12.05
430
14.07
431
10.36
428
10.84
428
10.33
430
11.86
430
11.70
430
13.54
430
6.99
430
8.79
430
5.89
429
6.95
424
7.29
427
7.42
430
DPSMtwo views11.15
430
8.58
430
8.00
426
10.88
429
11.58
430
19.10
433
26.71
433
12.05
430
14.07
431
10.36
428
10.84
428
10.33
430
11.86
430
11.70
430
13.54
430
6.99
430
8.79
430
5.89
429
6.95
424
7.29
427
7.42
430
HaxPigtwo views15.71
433
18.52
440
19.18
436
16.89
431
15.89
433
7.73
422
7.60
422
13.31
432
10.82
427
15.42
431
14.91
430
15.98
432
14.92
432
15.58
432
15.98
433
18.95
438
16.73
433
19.46
438
18.08
438
19.26
438
19.05
439
MEDIAN_ROBtwo views20.38
434
24.04
441
23.31
438
21.23
433
21.71
434
10.40
426
7.92
423
17.64
433
15.50
433
20.12
433
19.70
432
20.34
433
20.32
433
21.19
433
21.13
434
23.81
440
21.81
440
24.98
439
23.76
439
24.71
439
23.93
440
MyStereo03two views22.45
436
17.33
435
16.21
432
21.95
434
23.27
435
38.32
436
53.79
437
24.21
436
28.46
437
20.87
437
21.85
436
20.80
434
23.87
434
23.46
435
27.40
438
14.08
433
17.71
437
11.82
432
14.03
434
14.65
431
14.89
432
MyStereo02two views22.45
436
17.33
435
16.21
432
21.95
434
23.27
435
38.32
436
53.79
437
24.21
436
28.46
437
20.87
437
21.85
436
20.80
434
23.87
434
23.46
435
27.40
438
14.08
433
17.71
437
11.82
432
14.03
434
14.65
431
14.89
432
MyStereotwo views22.45
436
17.33
435
16.21
432
21.95
434
23.27
435
38.32
436
53.79
437
24.21
436
28.46
437
20.87
437
21.85
436
20.80
434
23.87
434
23.46
435
27.40
438
14.08
433
17.71
437
11.82
432
14.03
434
14.65
431
14.89
432
Selective-RAFT-Errortwo views22.47
439
17.37
439
16.09
431
22.06
438
23.34
439
38.39
440
53.83
441
24.29
440
28.47
440
20.74
435
21.83
435
20.81
437
23.90
437
23.54
439
27.53
441
14.08
433
17.69
435
11.82
432
14.00
432
14.69
435
15.00
437
CasAABBNettwo views22.42
435
17.33
435
16.01
430
22.01
437
23.28
438
38.32
436
53.80
440
24.14
435
28.41
436
20.60
434
21.77
434
20.89
438
23.91
438
23.43
434
27.36
436
14.07
432
17.69
435
11.83
436
14.01
433
14.67
434
14.95
436
LSM0two views22.87
440
17.28
434
18.96
435
22.19
439
29.04
441
38.42
441
53.71
436
24.28
439
28.31
435
20.78
436
21.00
433
21.43
439
24.16
439
23.50
438
27.39
437
14.09
437
17.38
434
11.84
437
14.04
437
14.73
436
14.89
432
SPstereotwo views13.84
432
0.93
411
1.50
413
1.22
417
0.88
416
28.82
435
48.26
435
26.77
442
29.54
441
22.37
440
22.60
439
23.23
440
24.68
440
24.53
440
15.06
432
0.88
415
0.69
416
1.83
421
1.60
421
0.74
411
0.77
415
AVERAGE_ROBtwo views24.90
441
29.20
442
28.14
439
24.89
440
24.64
440
17.75
431
11.12
424
21.45
434
19.93
434
25.12
441
24.46
440
25.12
441
25.46
441
24.69
441
22.83
435
29.76
441
27.13
441
28.97
441
27.95
441
29.91
440
29.47
441
test_example2two views98.32
442
94.13
443
45.89
440
96.35
441
109.85
442
88.61
442
95.45
442
25.75
441
94.37
442
130.00
442
126.06
442
58.17
442
74.63
442
88.51
442
79.96
442
150.23
442
221.02
442
77.62
442
99.10
442
113.75
442
96.94
442
ASD4two views3.38
423