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README.md CHANGED
@@ -89,3 +89,21 @@ base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224,224,3
89
  * training avec data augmentation
90
  * validation croisée : diviser en k fold pour évaluer robestesse
91
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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  * training avec data augmentation
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  * validation croisée : diviser en k fold pour évaluer robestesse
91
 
92
+
93
+
94
+ # Problèmatiques :
95
+ influençant le choix du modèle à pré-entrainer
96
+
97
+ ## Problème principal : les caméras
98
+ ### Variabilité extrême :
99
+ - Caméra de volontaires, publique ou privé
100
+ - rafraichissement inégale : parfois 1 à plusieurs minutes voir plusieurs heures
101
+ - Variabilité extrême : lumière, météo, angle
102
+
103
+ ### Qualité trés basse
104
+ - caméra trés distante > fumée petite > l'IA doit être sensible au faibles signaux
105
+ - Donc architecture puissante pour capter les petits indices
106
+ - DOnc faux positive élevé > Couche de de validation ou score de confiance (ou les deux)
107
+
108
+ ###
109
+