繼大華AI取得KITTI語義分割競賽第一之后，近日，大華股份基于深度學(xué)習(xí)算法的語義分割技術(shù)，刷新了Cityscapes數(shù)據(jù)集中語義分割任務(wù)（Pixel-Level Semantic Labeling Task）的全球最好成績，在語義分割任務(wù)上四項(xiàng)指標(biāo)均取得第一，超越了其它一流AI公司和頂尖的學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，彰顯了大華在語義分割領(lǐng)域深厚的技術(shù)積淀。

大華AI取得Cityscapes數(shù)據(jù)集排行榜第一

https://www.cityscapes-dataset.com/benchmarks/#scene-labeling-task

關(guān)于Cityscapes

Cityscapes數(shù)據(jù)集由戴姆勒（DAIMLER）在內(nèi)的三家德國單位聯(lián)合提供，包含50多個城市場景的駕駛場景高質(zhì)量像素級注釋圖像（共19個類別），是CVPR、ECCV等國際頂級會議中語義分割任務(wù)最常用的測試數(shù)據(jù)集，吸引了阿里、騰訊、微軟、北大、MIT、中科院等百余個全球知名AI實(shí)驗(yàn)室和頂尖學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)參與。

語義分割：

語義分割是一項(xiàng)針對圖像進(jìn)行像素級別的分類技術(shù)，需要對每個像素進(jìn)行類別識別，極易因遮擋、類別混淆而識別不準(zhǔn)。

大華AI團(tuán)隊(duì)結(jié)合光流特征、邊緣學(xué)習(xí)等算法優(yōu)點(diǎn)，研發(fā)基于顯性困難點(diǎn)監(jiān)督的語義分割方法，通過挖掘目標(biāo)困難像素點(diǎn)的潛在語義上下文信息，并進(jìn)行多尺度類別自適應(yīng)學(xué)習(xí)，有效提升了語義分割的綜合性能，從而輸出更精確的語義分割結(jié)果。

該測評語義分割效果

輸入

輸出

本次創(chuàng)新技術(shù)已在電警卡口、交通事件、違法預(yù)審等多場景智能化方案中廣泛應(yīng)用，幫助自動解析各類交通標(biāo)志、標(biāo)線、目標(biāo)等信息，并自動生成相關(guān)場景配置，助力用戶提升工作效率。同時，大華將進(jìn)一步擴(kuò)展該技術(shù)在輔助駕駛、人機(jī)交互等新領(lǐng)域的應(yīng)用，最大限度地發(fā)揮AI技術(shù)優(yōu)勢，助力行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

城市道路場景分析

高速場景分析

車載場景分析

在人工智能領(lǐng)域，大華股份通過持續(xù)的深耕與創(chuàng)新，獲得了眾多全球AI排行榜第一；在AI進(jìn)入3.0階段，大華努力構(gòu)建人工智能解決方案端到端的體系化能力，積極應(yīng)用主導(dǎo)個性化AI方案敏捷交付，并通過AI、IoT、5G等技術(shù)的創(chuàng)新融合，助力用戶構(gòu)建更適用的智慧化業(yè)務(wù)應(yīng)用，加速端到端的人工智能產(chǎn)業(yè)化，賦能百行百業(yè)。

大華股份將結(jié)合行業(yè)發(fā)展和用戶多元化需求，繼續(xù)推動AI技術(shù)與各行業(yè)多場景的深度融合發(fā)展，推動AI等新一代技術(shù)的普及與落地，助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：AI榮譽(yù) | 大華股份AI再獲語義分割算法測評全球排名第一

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