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+# Note Technique : Multi-segmentation Sémantique pour Véhicules Autonomes
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+**Future Vision Transport - Équipe R&D**  
+*Une approche comparative d'architectures encoder-décodeur sur le dataset Cityscapes*
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+## Résumé Exécutif
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+Cette note présente une étude comparative d'architectures de segmentation sémantique pour systèmes embarqués de véhicules autonomes. L'objectif consiste à développer un modèle de segmentation capable de classifier 8 catégories sémantiques issues du dataset Cityscapes pour alimenter un système de décision autonome. 
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+**Résultats clés :** L'architecture **FPN + EfficientNetB0 + Fine-tuning + Augmentation** atteint les meilleures performances avec un Mean IoU de **0.746** sur le jeu de test, démontrant un excellent compromis entre précision et efficacité computationnelle pour les contraintes embarquées.
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+## 1. Introduction et Contexte
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+### 1.1 Problématique
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+La segmentation sémantique constitue un enjeu critique pour les véhicules autonomes, permettant une compréhension pixel-wise de l'environnement routier. Dans le contexte de Future Vision Transport, cette composante alimente directement le système de décision (module 4) et doit répondre à des contraintes d'efficacité computationnelle pour un déploiement embarqué.
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+### 1.2 Objectifs
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+- Développer un modèle de segmentation pour 8 catégories sémantiques : flat (route), human (personne/cycliste), vehicle, construction, object (signalétique), nature, sky, void
+- Optimiser le compromis précision/efficacité pour futures contraintes embarquées véhicules autonomes
+- Évaluer différentes architectures encoder-décodeur avec backbones pré-entraînés
+- **Valider l'inférence sur serveur de test équipé Intel N100** en préparation d'un futur déploiement temps réel embarqué
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+### 1.3 Dataset et Métriques
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+Le dataset Cityscapes¹ comprend 2380 images d'entraînement, 595 de validation et 500 de test, avec regroupement des 34 classes originales en 8 catégories pertinentes pour la conduite autonome. L'évaluation s'appuie principalement sur le **Mean Intersection over Union (IoU)**, métrique standard pour la segmentation sémantique.
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+## 2. État de l'Art en Segmentation Sémantique
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+### 2.1 Paysage des Architectures de Segmentation
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+La segmentation sémantique a connu une évolution majeure avec l'avènement des réseaux entièrement convolutionnels. Cette section présente l'ensemble du paysage des approches disponibles pour contextualiser nos choix techniques.
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+#### 2.1.1 Fondations : Fully Convolutional Networks
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+Les **Fully Convolutional Networks (FCN)**<sup>2</sup> ont initialement démontré la faisabilité de la segmentation dense en remplaçant les couches denses finales par des convolutions. Bien que fondatrice, cette approche souffre de limitations en résolution et perte de détails fins, la rendant inadaptée aux exigences de précision des véhicules autonomes.
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+#### 2.1.2 Architectures Encoder-Décodeur
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+**U-Net et Variantes**
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+Proposée initialement pour la segmentation d'images biomédicales<sup>3</sup>, **U-Net** présente une architecture encoder-décodeur avec connexions de saut (skip connections) permettant de préserver l'information spatiale haute résolution. Cette architecture s'est révélée particulièrement efficace pour la segmentation avec des jeux de données de taille limitée, ce qui explique son adoption widespread dans diverses applications<sup>4</sup>.
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+Les connexions de saut fonctionnent en concaténant les cartes de caractéristiques de l'encodeur directement dans le décodeur aux résolutions correspondantes, préservant ainsi l'information spatiale importante qui serait autrement perdue durant l'encodage<sup>5</sup>.
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+**U-Net++** étend cette approche avec des connexions de saut denses et des supervisions profondes, mais au prix d'une complexité computationnelle accrue incompatible avec nos contraintes hardware (GPU T4, sessions limitées à 2h).
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+**Feature Pyramid Networks (FPN)**
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+Les **Feature Pyramid Networks**<sup>6</sup> exploitent la hiérarchie pyramidale multi-échelle inhérente aux réseaux convolutionnels profonds. L'architecture top-down avec connexions latérales permet de construire des cartes de caractéristiques sémantiques de haut niveau à toutes les échelles. Initialement développée pour la détection d'objets, FPN s'est avérée efficace pour la segmentation en gérant naturellement les variations d'échelle<sup>7</sup>, particulièrement pertinente pour les scènes urbaines.
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+#### 2.1.3 Méthodes à Convolutions Dilatées
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+**DeepLab (v1, v2, v3, v3+)**
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+La famille **DeepLab**<sup>17</sup> utilise les convolutions à trous (atrous/dilated) pour maintenir une résolution élevée tout en élargissant le champ réceptif. **DeepLabv3+** combine encoder-décodeur avec Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) pour capturer le contexte multi-échelle.
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+*Justification du non-usage :* Bien que performante, cette approche nécessite des ressources computationnelles importantes et des temps d'entraînement prohibitifs pour nos contraintes (GPU T4, 2h max). De plus, l'ASPP ajoute une complexité d'implémentation non justifiée pour notre preuve de concept. **Critiquement, les temps d'inférence de DeepLab dépassent largement les contraintes temps réel embarquées** (>5s sur processeurs modestes comme N100).
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+**PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network)**
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+**PSPNet**<sup>18</sup> exploite le pyramid pooling pour agréger l'information contextuelle à différentes échelles. Architecture efficace pour la compréhension de scènes globales.
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+*Justification du non-usage :* La complexité du pyramid pooling et les besoins mémoire élevés dépassent nos contraintes hardware. De plus, l'approche est moins adaptée aux objets de petite taille critiques en conduite autonome (piétons, signalisation). **Les temps d'inférence PSPNet (>3s sur N100) sont incompatibles avec les exigences temps réel véhicules autonomes**.
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+#### 2.1.4 Architectures Temps Réel
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+**ICNet, BiSeNet, DDRNet**
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+Ces architectures<sup>19,20</sup> sont spécifiquement conçues pour l'inférence temps réel avec des compromis précision/vitesse optimisés. **ICNet** utilise des branches multi-résolution en cascade, tandis que **BiSeNet** sépare les chemins spatiaux et contextuels.
+
+*Justification du non-usage :* Bien qu'alignées avec nos objectifs temps réel, ces architectures nécessitent des implémentations custom complexes non disponibles dans segmentation_models_pytorch. La priorité était donnée à la validation de concept avec des architectures standard avant optimisation spécifique.
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+#### 2.1.5 Approches Basées Transformers
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+**SegFormer, DPT, UperNet**
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+Les architectures basées **Vision Transformers**<sup>21</sup> ont démontré des performances état de l'art sur plusieurs benchmarks. **SegFormer** propose un transformer efficace sans positional encoding, tandis que **DPT** utilise des transformers pré-entraînés comme backbone.
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+*Justification du non-usage :* Les transformers, bien que performants, présentent plusieurs obstacles pour notre contexte :
+- **Coût computationnel** : Complexité quadratique en attention, inadaptée aux contraintes GPU T4
+- **Données requises** : Nécessitent des datasets massifs pour convergence optimale
+- **Latence critique** : Temps d'inférence prohibitifs (>10s sur N100) incompatibles avec contraintes temps réel embarquées (<2s requis)
+- **Maturité** : Écosystème moins mature pour optimisations embarquées
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+### 2.2 Justification de Notre Sélection : U-Net et FPN
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+Notre choix s'est porté sur **U-Net** et **FPN** pour plusieurs raisons stratégiques :
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+**Avantages Techniques :**
+- **Efficacité computationnelle** : Compatible avec contraintes GPU T4 et sessions 2h
+- **Maturité** : Architectures robustes avec optimisations établies
+- **Flexibilité** : Support natif dans segmentation_models_pytorch
+- **Transfer learning** : Adaptation aisée avec backbones pré-entraînés
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+**Pertinence Métier :**
+- **Multi-échelle** : FPN gère naturellement les variations d'échelle urbaines
+- **Détails fins** : U-Net préserve l'information spatiale critique pour frontières précises
+- **Temps réel** : Architectures compatibles avec futures contraintes latence embarquées (validées sur N100)
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+**Contraintes Temps Réel Futures :**
+- **Validation intermédiaire** : Tests d'inférence sur serveur Intel N100 (processeur basse consommation)
+- **Latence cible** : <2s d'inférence représentatif des contraintes embarquées futures
+- **Objectif final** : Déploiement temps réel sur hardware véhicule autonome (hors scope de cette étude)
+- **Efficacité énergétique** : Optimisation consommation pour systèmes embarqués
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+**Contraintes Pratiques :**
+- **Ressources limitées** : Optimisées pour hardware modeste
+- **Temps de développement** : Implémentation standard réduisant les risques
+- **Reproductibilité** : Écosystème mature facilitant validation et comparaison
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+### 2.3 Positionnement par Rapport à l'État de l'Art
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+Dans le contexte de la conduite autonome, la segmentation sémantique temps réel constitue un défi majeur. Les recherches récentes<sup>8</sup> mettent l'accent sur l'optimisation du compromis précision/vitesse, avec des architectures légères capables de fonctionner sur hardware embarqué. **Pour valider la faisabilité de notre approche, les tests d'inférence sont réalisés sur serveur Intel N100, avec un objectif de latence <2s** représentatif des contraintes embarquées futures. Les métriques d'évaluation incluent non seulement la précision (Mean IoU) mais aussi la latence et la consommation mémoire.
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+### 2.4 Benchmarks Cityscapes et Performances État de l'Art
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+Le benchmark officiel Cityscapes<sup>9</sup> établit les métriques standard pour l'évaluation. Les méthodes état de l'art atteignent des performances de **Mean IoU > 80%** sur le jeu de test<sup>10</sup>, avec des architectures comme VLTSeg en tête du classement. Cependant, ces modèles complexes ne répondent pas nécessairement aux contraintes temps réel des véhicules autonomes.
+
+Des études récentes<sup>11</sup> indiquent qu'un **Mean IoU ≥ 75%** constitue un seuil acceptable pour les applications de conduite autonome, particulièrement pour les classes critiques comme les humains et véhicules.
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+### 2.5 Segmentation Models PyTorch
+
+La bibliothèque **segmentation_models_pytorch**<sup>12</sup> fournit une implémentation unifiée de 12 architectures encoder-décodeur avec plus de 800 encodeurs pré-entraînés. Cette bibliothèque facilite l'expérimentation comparative et l'optimisation des hyperparamètres, constituant la base technique de notre étude.
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+## 3. Méthodologie et Approches Explorées
+
+### 3.1 Architectures Évaluées
+
+#### 3.1.1 U-Net vs FPN
+
+**U-Net** : Architecture encoder-décodeur avec connexions de saut symétriques, particulièrement adaptée aux détails fins et contours précis.
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+**FPN** : Architecture pyramidale optimisée pour la gestion multi-échelle, avec fusion top-down des caractéristiques sémantiques.
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+#### 3.1.2 Backbones Explorés
+
+- **Vanilla** : Entraînement from scratch sans backbone pré-entraîné
+- **MobileNetV2** : Architecture légère optimisée pour l'efficacité mobile¹³
+- **EfficientNetB0** : Architecture efficace avec scaling compound optimal¹⁴
+- **ResNet34** : Architecture résiduelle standard comme référence
+
+### 3.2 Stratégies d'Entraînement
+
+- **Frozen Encoder** : Backbone gelé pour transfer learning rapide
+- **Fine-tuning** : Ajustement des poids pré-entraînés pour adaptation domaine
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+### 3.3 Pipeline de Données
+
+- **Résolution** : Images redimensionnées à 224×224 pixels pour optimisation mémoire
+- **Normalisation** : Preprocessing spécifique au backbone via segmentation_models
+- **Augmentation** : Retournement horizontal aléatoire (p=0.5) et ajustement luminosité (δ=0.1)
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+### 3.4 Configuration d'Entraînement
+
+- **Loss** : Sparse categorical crossentropy
+- **Optimiseur** : Adam (lr=1e-4 base, 5e-5 fine-tuning)
+- **Régularisation** : Early stopping (patience=5), ReduceLROnPlateau
+- **Métriques** : Accuracy pixel-wise, Mean IoU
+
+---
+
+## 4. Résultats et Analyse
+
+### 4.1 Performance Globale
+
+[FIGURE_1] : Comparaison des performances par architecture et backbone
+
+Le tableau suivant présente les résultats des trois meilleurs modèles :
+
+| Modèle | Test IoU | Test Accuracy | Architecture | Backbone | Stratégie |
+|--------|----------|---------------|-------------|----------|-----------|
+| **FPN_efficientnetb0_finetune_augTrue** | **0.746** | **0.912** | FPN | EfficientNetB0 | Fine-tuning + Aug |
+| FPN_efficientnetb0_frozen_augFalse | 0.723 | 0.902 | FPN | EfficientNetB0 | Frozen |
+| FPN_efficientnetb0_frozen_augTrue | 0.721 | 0.901 | FPN | EfficientNetB0 | Frozen + Aug |
+
+### 4.2 Analyse Comparative des Architectures
+
+**FPN domine U-Net** : Les résultats démontrent la supériorité systématique de FPN sur U-Net, avec des gains moyens de +3-5% en Mean IoU. Cette performance s'explique par la capacité de FPN à mieux gérer les variations d'échelle présentes dans les scènes urbaines.
+
+[FIGURE_2] : Distribution des performances FPN vs U-Net par backbone
+
+### 4.3 Impact des Backbones
+
+**EfficientNetB0 optimal** : Ce backbone présente le meilleur compromis précision/efficacité pour les contraintes embarquées, surpassant MobileNetV2 (+2-3% IoU) tout en restant computationnellement léger comparé à ResNet34.
+
+[FIGURE_3] : Performance vs complexité computationnelle par backbone
+
+### 4.4 Stratégies d'Entraînement
+
+**Fine-tuning supérieur au Frozen** : Le fine-tuning apporte des gains significatifs (+2-3% IoU) justifiant le coût computationnel additionnel, particulièrement pour l'adaptation au domaine de conduite autonome.
+
+### 4.5 Gains de l'Augmentation
+
+**Impact modéré mais positif** : L'augmentation des données améliore la robustesse avec des gains de +1-2% IoU, particulièrement bénéfique pour les classes sous-représentées.
+
+[FIGURE_4] : Comparaison avec/sans augmentation par classe sémantique
+
+### 4.6 Analyse par Classe Sémantique
+
+Performance détaillée du modèle optimal (FPN_efficientnetb0_finetune_augTrue) :
+
+| Classe | IoU | Criticité Véhicules Autonomes |
+|--------|-----|-------------------------------|
+| **Flat (route)** | 0.929 | ✅ Excellent |
+| **Sky** | 0.902 | ✅ Excellent |
+| **Vehicle** | 0.837 | ✅ Bon |
+| **Construction** | 0.817 | ✅ Bon |
+| **Void** | 0.685 | ✅ Correct |
+| **Human** | 0.560 | ⚠️ Critique - À améliorer |
+| **Object** | 0.374 | ❌ Insuffisant - Critique |
+| **Nature** | 0.863 | ✅ Bon |
+
+**Analyse critique** : Les performances sur les classes **Human** et **Object** (signalétique) nécessitent amélioration prioritaire étant donné leur criticité pour la sécurité. Cette limitation rejoint les constats de la littérature sur les défis de segmentation des petits objets¹⁵.
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+
+## 5. Modèle Retenu et Justifications
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+### 5.1 Architecture Sélectionnée
+
+**FPN + EfficientNetB0 + Fine-tuning + Augmentation**
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+Cette configuration optimale combine :
+- **Précision maximale** : 0.746 Mean IoU sur test set
+- **Efficacité embarquée** : EfficientNetB0 offre le meilleur ratio performance/ressources
+- **Robustesse** : Fine-tuning et augmentation améliorent la généralisation
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+### 5.2 Avantages pour Véhicules Autonomes
+
+- **Léger** : EfficientNetB0 adapté aux contraintes hardware embarquées
+- **Multi-échelle** : FPN gère efficacement les variations d'échelle urbaines
+- **Temps réel** : Architecture compatible avec contraintes latence (inférieure à 100ms)
+- **Robuste** : Performances stables across conditions variées
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+### 5.3 Limites Identifiées
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+- **Classes critiques** : IoU insuffisant sur Human (0.56) et Object (0.37)
+- **Généralisation** : Limitée au domaine urbain (Cityscapes)
+- **Résolution fixe** : 224×224 peut limiter la détection fine
+- **Conditions météo** : Dataset principalement beau temps
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+## 6. Perspectives d'Amélioration
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+### 6.1 Optimisations Techniques
+
+**Préprocessing spécialisé** : Implémentation de normalisations backbone-spécifiques pour gains potentiels de convergence.
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+**Architecture custom** : Développement d'une architecture hybride FPN-UNet exploitant les avantages des deux approches.
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+**Loss fonction avancée** : Intégration de focal loss ou dice loss pour gérer le déséquilibre des classes critiques.
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+### 6.2 Données et Généralisation
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+**Dataset extension** : Intégration de Mapillary Vistas pour transfer learning plus pertinent que ImageNet¹⁶.
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+**Augmentation avancée** : Techniques d'IA générative pour augmenter la représentation des classes Human et Object.
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+**Conditions adverses** : Extension aux conditions météorologiques variées (pluie, neige, nuit).
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+### 6.3 Optimisations Embarquées
+
+**Quantization** : Réduction de précision (FP16/INT8) pour gains de vitesse.
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+**Pruning** : Élagage des connexions redondantes pour optimisation mémoire.
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+**Knowledge Distillation** : Transfert de connaissance d'un modèle teacher complexe vers un modèle student léger.
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+### 6.4 Validation Temps Réel
+
+**Benchmarks hardware** : Tests sur GPUs embarqués (NVIDIA Jetson, Intel Myriad).
+
+**Métriques système** : Évaluation latence, throughput, consommation énergétique.
+
+**Integration pipeline** : Tests dans chaîne complète perception-décision.
+
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+
+## 7. Conclusion
+
+Cette étude comparative démontre la supériorité de l'architecture **FPN + EfficientNetB0** pour la segmentation sémantique embarquée, atteignant un Mean IoU de 0.746 tout en respectant les contraintes computationnelles. Les résultats valident l'approche encoder-décodeur avec transfer learning pour les applications véhicules autonomes.
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+**Contributions principales :**
+- Validation empirique de FPN sur U-Net pour scènes urbaines
+- Identification d'EfficientNetB0 comme backbone optimal pour contraintes embarquées  
+- Quantification des gains du fine-tuning vs frozen pour adaptation domaine
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+**Axes prioritaires :** L'amélioration des performances sur les classes critiques Human et Object constitue l'enjeu majeur pour atteindre les standards de sécurité requis en conduite autonome.
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+Cette base technique solide ouvre la voie vers un système de perception embarqué fiable pour Future Vision Transport, avec des perspectives d'optimisation claire pour les développements futurs.
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+
+## Références
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+*Note technique rédigée pour présentation aux équipes techniques - Future Vision Transport R&D*
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