Cityscapes
Le dataset Cityscapes (Stuttgart, Zurich, Frankfurt et 50 autres villes européennes) est la référence pour la segmentation sémantique de scènes urbaines à 19 classes. Travaux sur l'impact des fonctions de perte sur la qualité des frontières d'objets et la performance par classe.
Papiers de recherche
Ablation contrôlée 2×2 (axe Dice × tête auxiliaire de régression SDT) à pleine résolution 1024×2048. À 160 epochs la variante CE+DistMap atteint la meilleure mIoU (81,64) ; contrairement à une loss de contour, la DistMap ne durcit pas les frontières — son gain vient du façonnage de représentation. Filtre de consensus C'⊘B : −18,1 % de fragments à coût mIoU nul. Publié.
Étude d'ablation contrôlée CE / CE+Dice / CE+Dice+Boundary (Kervadec, MIDL 2019) à pleine résolution. À 160 epochs la variante CE+Boundary sans Dice prend la tête (81,69 mIoU, 77,32 Boundary F1) ; le crossover 10→160 epochs inverse le classement qu'un pilote court aurait choisi. Filtre de consensus C⊘B : −18,7 % de fragments à coût mIoU nul. Publié.
À venir
De nouveaux travaux Cityscapes (test cross-ville, classes minoritaires, fusion avec d'autres datasets urbains) seront ajoutés au fil des publications.