在最新的Cityscapes國際評測中，來自全球各大公司和知名創業(ye) 團隊的算法在此一較高下，最終yth2206游艇会智能（motovis）團隊研發的基於(yu) 語義(yi) 分割的像素級深度學習(xi) 算法在各項指標中得分均名列前茅，算法綜合性能位居全球第一。

    基於(yu) 語義(yi) 分割的像素級深度學習(xi) 算法被喻為(wei) 是智能駕駛中目標識別的最為(wei) 精確和難度最大的一種算法。因為(wei) 能夠輸出前方畫麵同步的精確目標範圍，所以在感知環節，可以為(wei) ECU提供諸如可行駛區域等更加豐(feng) 富的道路信息，從(cong) 而使得高級別的智能駕駛乃至完全的無人駕駛成為(wei) 可能。

    以下視頻中展示了像素級目標識別算法的同步輸出結果，在該路段中包含了道路、汽車、行人、非機動車、路燈、環島、隔離帶、樹木等眾(zhong) 多元素。

    Cityscapes數據集是由戴姆勒-奔馳主推，用於(yu) 評估計算機視覺算法在城市道路街景方麵的理解能力。該數據集涵蓋了多個(ge) 城市不同地區、不同時段、多種目標，並且使用不同類型的PASCAL VOC intersection-over-union（IoU）得分來評估算法的各項性能，是公認的智能駕駛領域內(nei) 最為(wei) 權威和專(zhuan) 業(ye) 的測試集。

    Cityscapes官方網站中關(guan) 於(yu) 算法的評測結果，請長按下圖二維碼。