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best.pt

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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:62596eb4d8997efeade31373897bb8e97b3fff841c226149551a6a1dd2cb7534
+size 6228003

utils.py

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+import os
+import shutil
+from pycocotools.coco import COCO
+from tqdm import tqdm
+
+def prepare_coco_three_classes(coco_json_path, images_dir, output_dir, split):
+    # Cibles :bagages
+    target_classes = ['suitcase', "backpack", "handbag"]
+
+    # Initialisation COCO
+    coco = COCO(coco_json_path)
+
+    # Récupérer les IDs de catégories pour les classes ciblées
+    class_id_map = {}
+    for idx, class_name in enumerate(target_classes):
+        cat_ids = coco.getCatIds(catNms=[class_name])
+        if cat_ids:
+            class_id_map[cat_ids[0]] = idx
+
+    print(f"Classes sélectionnées (COCO id → YOLO id) : {class_id_map}")
+
+    # Récupérer tous les IDs d’images contenant au moins une des classes cibles
+    img_ids = set()
+    for cat_id in class_id_map.keys():
+        img_ids.update(coco.getImgIds(catIds=[cat_id]))
+
+    imgs = coco.loadImgs(list(img_ids))
+
+    # Créer les dossiers de sortie
+    output_images = os.path.join(output_dir, "images", split)
+    output_labels = os.path.join(output_dir, "labels", split)
+    os.makedirs(output_images, exist_ok=True)
+    os.makedirs(output_labels, exist_ok=True)
+
+    for img in tqdm(imgs, desc=f"Processing {split}"):
+        img_path = os.path.join(images_dir, img["file_name"])
+        if not os.path.exists(img_path):
+            continue  # Éviter les erreurs si l’image n’est pas là
+
+        shutil.copy(img_path, os.path.join(output_images, img["file_name"]))
+
+        # Récupérer les annotations pour les catégories cibles
+        ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'], catIds=list(class_id_map.keys()))
+        anns = coco.loadAnns(ann_ids)
+
+        label_path = os.path.join(output_labels, img["file_name"].replace(".jpg", ".txt"))
+        with open(label_path, "w") as f:
+            for ann in anns:
+                if ann.get("iscrowd", 0):
+                    continue  # On évite les annotations crowd
+
+                cat_id = ann["category_id"]
+                yolo_class_id = class_id_map[cat_id]
+
+                x, y, w, h = ann["bbox"]
+                cx = x + w / 2
+                cy = y + h / 2
+                cx /= img["width"]
+                cy /= img["height"]
+                w /= img["width"]
+                h /= img["height"]
+
+                f.write(f"{yolo_class_id} {cx:.6f} {cy:.6f} {w:.6f} {h:.6f}\n")

yolo11n.pt

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+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0ebbc80d4a7680d14987a577cd21342b65ecfd94632bd9a8da63ae6417644ee1
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yolov8n.pt

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+oid sha256:f59b3d833e2ff32e194b5bb8e08d211dc7c5bdf144b90d2c8412c47ccfc83b36
+size 6549796