大数据学院冯建峰团队青年研究员张力老师带领学生在国际标准语义分割数据集MIT Scene Parsing Benchmark ADE20k以及Pascal Context上，取得语义分割(semantic segmentation)任务当前世界最好成绩，并在ADE20k test server leaderboard上排名第一。
MIT Scene Parsing ADE20k测试服务器leaderboard排名链接：
http://sceneparsing.csail.mit.edu/eval/leaderboard.php
Fudan University is on the top!
语义分割作为计算机视觉科学与人工智能最重要的任务之一，其目的在于让计算机能够识别出图像场景中每一个像素所代表的语义类别，也是衡量计算机是否理解图像场景的重要评价标准。一直以来是自动驾驶，自动医疗诊断等应用的关键技术支撑。
自2014年加州伯克利大学提出的全卷积神经网络FCN以来，语义分割的解决方案就被基于FCN的网络模型所定义。张力老师在此项目中变革性的抛弃全卷积神经网络，为语义分割任务提出一种全新的神经网络范式，在多个国际标准语义分割数据集中取得当前世界最好成绩。
该项目是与腾讯优图实验室、大数据学院青年研究员付彦伟老师联合完成。复旦大学大数据学院为第一完成单位，项目论文已投稿至计算机视觉顶级会议。
该论文与技术细节将会在张力老师课题组主页中公布：
https://www.robots.ox.ac.uk/~lz/
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