Cityscapes Dataset
Cityscapes Dataset est un jeu de données de référence pour la vision par ordinateur appliquée aux environnements urbains. Il offre une base précieuse d’images annotées pour la segmentation et l’analyse de scènes de rue, particulièrement utile dans le domaine des véhicules autonomes.
Environ 5 000 images haute résolution au format PNG, annotations en JSON
Utilisable à des fins de recherche académique sous licence spécifique (Cityscapes Research License)
Description
Le dataset contient environ 5 000 images haute résolution avec des annotations exhaustives pour :
- La segmentation sémantique (classes comme route, trottoir, bâtiment, piéton, voiture, etc.)
- La segmentation d’instances (objets individuels avec contours précis)
- La détection et reconnaissance d’objets dans des environnements urbains complexes
Les annotations sont fournies en format JSON, compatibles avec les principaux frameworks de Computer Vision, facilitant ainsi l’entraînement de modèles dans des contextes de circulation dense ou d’infrastructures variées.
À quoi sert ce dataset ?
Cityscapes Dataset est principalement utilisé pour :
- L’entraînement de modèles de segmentation d’images dans des environnements urbains
- L’analyse de scènes de rue pour la perception des véhicules autonomes
- La reconnaissance d’objets et de comportements dans le trafic urbain
- L’étude du contexte routier pour améliorer la sécurité et la navigation des systèmes intelligents
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, quoique déjà très précis, Cityscapes peut être enrichi par :
- L’ajout d’images issues d’autres continents ou climats pour élargir la diversité du dataset
- La création de nouvelles catégories adaptées à des contextes spécifiques (véhicules de service, mobiliers urbains, etc.)
- La combinaison avec d’autres datasets comme Mapillary ou BDD100K pour augmenter la couverture géographique et contextuelle
- L’utilisation de plateformes comme CVAT ou Label Studio pour adapter ou affiner les annotations selon les besoins de recherche ou d’implémentation
🔗 Source : Cityscapes Dataset
Questions fréquemment posées
Le dataset Cityscapes est-il adapté à l’apprentissage profond en temps réel ?
Oui, bien que les images soient en haute résolution, il est possible de redimensionner ou d’extraire des sous-régions pertinentes pour l’apprentissage en temps réel. De nombreux modèles légers utilisent Cityscapes pour le pré-entraînement ou la validation.
Quelles sont les principales différences entre Cityscapes et BDD100K ?
Cityscapes est très précis mais limité à des scènes européennes, tandis que BDD100K couvre des scènes plus variées (y compris nocturnes) et intègre davantage de métadonnées (conditions météo, type de route, etc.). Les deux datasets sont souvent complémentaires.
Peut-on utiliser Cityscapes pour des projets commerciaux ?
Non, le dataset est réservé à un usage académique. Pour des projets commerciaux, il est nécessaire de demander une licence spéciale ou d’opter pour un dataset open source à usage commercial explicite.
