在最新的Cityscapes國(guó)際評(píng)測(cè)中，來自全球各大公司和知名創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的算法在此一較高下，最終魔視智能（motovis）團(tuán)隊(duì)研發(fā)的基于語義分割的像素級(jí)深度學(xué)習(xí)算法在各項(xiàng)指標(biāo)中得分均名列前茅，算法綜合性能位居全球第一。
基于語義分割的像素級(jí)深度學(xué)習(xí)算法被喻為是自動(dòng)駕駛中目標(biāo)識(shí)別的最為精確和難度最大的一種算法。因?yàn)槟軌蜉敵銮胺疆嬅嫱降木_目標(biāo)范圍，所以在感知環(huán)節(jié)，可以為ECU提供諸如可行駛區(qū)域等更加豐富的道路信息，從而使得高級(jí)別的自動(dòng)駕駛乃至完全的無人駕駛成為可能。
以下視頻中展示了像素級(jí)目標(biāo)識(shí)別算法的同步輸出結(jié)果，在該路段中包含了道路、汽車、行人、非機(jī)動(dòng)車、路燈、環(huán)島、隔離帶、樹木等眾多元素。
Cityscapes數(shù)據(jù)集是由戴姆勒-奔馳主推，用于評(píng)估計(jì)算機(jī)視覺算法在城市道路街景方面的理解能力。該數(shù)據(jù)集涵蓋了多個(gè)城市不同地區(qū)、不同時(shí)段、多種目標(biāo)，并且使用不同類型的PASCAL VOC intersection-over-union（IoU）得分來評(píng)估算法的各項(xiàng)性能，是公認(rèn)的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)最為權(quán)威和專業(yè)的測(cè)試集。
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