Low-res two-view benchmark

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.

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Method Infoalldeliv. area 1ldeliv. area 1sdeliv. area 2ldeliv. area 2sdeliv. area 3ldeliv. area 3select. 1lelect. 1select. 2lelect. 2select. 3lelect. 3sfacade 1sforest 1sforest 2splayg. 1lplayg. 1splayg. 2lplayg. 2splayg. 3lplayg. 3sterra. 1sterra. 2sterra. 1lterra. 1sterra. 2lterra. 2s
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Vladimir Tankovich, Christian Häne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
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