###updates:
--- On peut interrompre le processus à n'importe quelle époque et les poids seront enregistrés sous le fichier best_model.pickle
--- Avec la bonne installation de CUDA et cudnn l'entrainement se lance en GPU
--- Le fichier Reload_Train permet de reprendre l'entrainement d;un model sans devoir commencer à 0, le code correspondant esr dans le fichier scritp-to-train et le parametre associé est 'ReloadModel'
---vo02:
- Le script tout en un est redirigé vers le fichier finetuning
- Le fichier predict.py permet maintenant de visualiser le pourcentage des deux premieres configurations
- Cette visualisation est sous forme de boutton qui permet de corriger les erreurs de l'algo a chaque click pour semi-automatisation de la tache
Prochaine etape: Sauvegarde des résultats sous format json au fur de la visualisation et la validation.
---v03:
- L'entrée text est possible avec un champ dédié et un button
- Pour chaque changement de configuration une fonction est lancée permettant de mettre à jour le fichier json
- Le fichier json est généré à la fin du code sous la forme:
"183": {"start": "00:00:16.76", "end": "00:00:16.85", "label": "AS02"}---v04:
- l'input est testé s'il appartient au groupe des labels ou pas.
- Pour chaque lancement de test sur un nouvelle video on genere des figures pour toutes 100frames pour visualiser les probabilités de chaque configuration.
---v05: Validation faite. !! VOIR README DU MODULE WebService
---v06: 1.Le lancement du script peut se faire sur des vidéos locales ou sur le cloud. 2.En sortie on récupère le fichier json avec le meme nom de la vidéo.
---v07: 1.Prise en compte des vidéos protégées.