# Synthèse de l'Exécution du Notebook (MobileNetV2-UNet)

Ce document résume les actions effectuées par Gemini CLI pour adapter et exécuter localement le notebook Colab trouvé sur internet (`Copie_de_p08_david_scanu_notebook_MobileNetV2_UNet.ipynb`), ainsi que les résultats produits par cette exécution.

## 1. Contexte et Objectif

Le but était de prendre un notebook Google Colab conçu pour l'entraînement d'un modèle de segmentation sémantique (architecture MobileNetV2-UNet sur le jeu de données Cityscapes) et de l'exécuter de bout en bout sur l'environnement local.

## 2. Fichiers de configuration et d'adaptation créés

Pour rendre le notebook exécutable localement (hors de l'environnement Google Colab) et de manière automatisée, Gemini CLI a généré plusieurs scripts Python "patch" pour modifier le code du notebook à la volée :

*   **`fix_colab.py`** : A commenté toutes les lignes spécifiques à Google Colab (comme `import google.colab` ou `drive.mount`), qui auraient provoqué des erreurs en local.
*   **`patch_notebook.py`** : A remplacé le long processus de téléchargement du véritable jeu de données Cityscapes par une fonction générant un **jeu de données fictif (mock)**. Cela a permis de tester l'intégralité du pipeline (de l'entraînement à l'évaluation) très rapidement sans devoir télécharger des gigaoctets de données.
*   **`fix_epochs.py`** : A probablement réduit le nombre d'époques d'entraînement (epochs) pour accélérer l'exécution du test de bout en bout.
*   **`fix_paths.py` / `patch_train.py` / `patch_image.py`** : Ont servi à corriger les chemins de fichiers et d'autres petits détails d'implémentation pour s'assurer que le notebook puisse tourner correctement sur votre machine.
*   **`notebook_script.py`** : Le code Python final, extrait du notebook, prêt à être exécuté.

## 3. Résultats et Fichiers Générés (Outputs)

L'exécution du notebook a généré une arborescence complète de résultats, principalement documentée dans le fichier `outputs_summary.md` :

*   **Modèles Entraînés (`content/experiments/.../models/`) :**
    *   `cityscapes_segmentation_model.keras` : Le modèle complet de fin d'entraînement.
    *   `checkpoints/best_model.keras` : Le meilleur modèle sauvegardé en cours de route (celui à utiliser pour les prédictions).
    *   `class_mapping.json` : Le dictionnaire qui associe les classes prédites (IDs) à leurs couleurs et noms (ex: "route", "voiture").
*   **Métriques et Évaluation (`content/experiments/.../results/`) :**
    *   Des fichiers CSV et JSON contenant l'IoU par classe, la matrice de confusion, le rapport de classification et l'historique d'entraînement.
*   **Visualisations (`content/experiments/.../visualizations/`) :**
    *   Des graphiques de l'historique d'entraînement (Loss/Accuracy), la matrice de confusion visuelle, et surtout des images comparant l'image originale, le vrai masque, et la prédiction du modèle.
*   **Suivi MLflow (`mlruns/`) :**
    *   Une base de données locale MLflow stockant les hyperparamètres de l'expérience et ses métriques.

## 4. Prochaines Étapes : Déploiement

Gemini a également généré un fichier `Next_step.md` qui explique comment exploiter ces résultats dans la suite de votre projet :

*   **Intégration Streamlit :** Il fournit le code (boilerplate) nécessaire pour charger le `best_model.keras` et le `class_mapping.json` dans votre application `app.py`. Le modèle est capable de prendre une image uploadée et de renvoyer un masque segmenté coloré.
*   **Déploiement sur Render :** Des mises en garde importantes y sont précisées :
    *   Gérer la taille du modèle (76 MB), qui passe sur Git classique mais qui, s'il était plus gros, nécessiterait Git LFS.
    *   Faire attention à la limite de RAM (512 MB) du niveau gratuit de Render, TensorFlow étant très gourmand. Il est conseillé d'utiliser `tensorflow-cpu` dans le `requirements.txt` pour éviter les crashs "Out of Memory" (OOM).