在最新的Cityscapes国际评测中，来自全球各大公司和知名创业团队的算法在此一较高下，最终魔视智能（motovis）团队研发的基于语义分割的像素级深度学习算法在各项指标中得分均名列前茅，算法综合性能位居全球第一。

    基于语义分割的像素级深度学习算法被喻为是自动驾驶中目标识别的最为精确和难度最大的一种算法。因为能够输出前方画面同步的精确目标范围，所以在感知环节，可以为ECU提供诸如可行驶区域等更加丰富的道路信息，从而使得高级别的自动驾驶乃至完全的无人驾驶成为可能。

    以下视频中展示了像素级目标识别算法的同步输出结果，在该路段中包含了道路、汽车、行人、非机动车、路灯、环岛、隔离带、树木等众多元素。

    Cityscapes数据集是由戴姆勒-奔驰主推，用于评估计算机视觉算法在城市道路街景方面的理解能力。该数据集涵盖了多个城市不同地区、不同时段、多种目标，并且使用不同类型的PASCAL VOC intersection-over-union（IoU）得分来评估算法的各项性能，是公认的自动驾驶领域内最为权威和专业的测试集。

    Cityscapes官方网站中关于算法的评测结果，请长按下图二维码。