Guillaume Cassez
chercheur indépendant · IA
Scènes urbaines · 19 classes

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.

Démo interactive
Viewer — segmentation sémantique Cityscapes →

Une image caméra réelle et sa carte de segmentation : survolez pour identifier chaque objet (route, piéton, voiture…), cliquez pour l'isoler, et faites glisser le curseur pour passer de la caméra à la vue de l'IA.

Papiers de recherche

Chaque étude est une ablation contrôlée : une hypothèse, un protocole identique d'une variante à l'autre, et des chiffres qu'on peut rejouer.

Scène urbaine segmentée par classe : route, trottoir, véhicules, piétons
2026 · Cityscapes

Régression par carte de distance

Contrairement à une perte de contour, la carte de distance ne durcit pas les frontières — son gain vient du façonnage de représentation.

81,64
mIoU
−18,1 %
fragments
1024×2048
pleine résolution
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Scène urbaine vue par la caméra d'un véhicule (Cityscapes, Francfort)
2026 · Cityscapes

Perte de contour de Kervadec

Le croisement entre 10 et 160 epochs inverse le classement qu'un pilote court aurait choisi : la perte gagnante n'est pas celle qui démarre le mieux.

81,69
mIoU
77,32
Boundary F1
−18,7 %
fragments
En savoir plus

À venir

De nouveaux travaux Cityscapes (test cross-ville, classes minoritaires, fusion avec d'autres datasets urbains) seront ajoutés au fil des publications.