在最新的Cityscapes國際評測中，來自全球各大公司和知名創業團隊的算法在此一較高下，最終魔視智能（motovis）團隊研發的基于語義分割的像素級深度學習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。
基于語義分割的像素級深度學習算法被喻為是自動駕駛中目標識別的最為精確和難度最大的一種算法。因為能夠輸出前方畫面同步的精確目標范圍，所以在感知環節，可以為ECU提供諸如可行駛區域等更加豐富的道路信息，從而使得高級別的自動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、樹木等眾多元素。
Cityscapes數據集是由戴姆勒-奔馳主推，用于評估計算機視覺算法在城市道路街景方面的理解能力。該數據集涵蓋了多個城市不同地區、不同時段、多種目標，并且使用不同類型的PASCAL VOC intersection-over-union（IoU）得分來評估算法的各項性能，是公認的自動駕駛領域內最為權威和專業的測試集。
Cityscapes官方網站中關于算法的評測結果，請長按下圖二維碼。
