La d tection des caract ristiques routi res partir d'images de t l d tection est cruciale pour le maintien d'un r seau routier actualis et fiable, essentiel pour le transport, la planification des urgences et la navigation. Bien que les r seaux neuronaux convolutionnels se soient r v l s prometteurs pour l'automatisation de ce processus, les m thodes existantes sacrifient souvent la pr cision la complexit . Cette tude vise d velopper une m thode pr cise d'extraction des routes sans sacrifier l'efficacit des calculs. Nous proposons un r seau neuronal de segmentation s mantique combinant l'apprentissage par transfert et l'architecture U-net avec une complexit minimale. Des techniques de post-traitement sont utilis es pour am liorer la qualit des r sultats. Notre m thode atteint un score F1 de 0,83 et une pr cision de 95,57 %, surpassant les autres mod les sur l'ensemble de donn es du Massachusetts. Cette approche d montre des performances sup rieures et une complexit de r seau r duite par rapport aux m thodes existantes.
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