app update 2

app.py

@@ -8,16 +8,7 @@ from inference import (                     # fonctions importées du fichier in
 )
 
 # -----------------------------------------------------------
-# Configuration de la page
-# -----------------------------------------------------------
-st.set_page_config(
-    page_title="Fire Detection Dashboard",   # titre de l’onglet du navigateur
-    page_icon="🔥",                          # icône (emoji)
-    layout="centered"                        # mise en page centrée
-)
-
-# -----------------------------------------------------------
-# Déclaration des modèles potentiels
+# Modèles disponibles (théoriques)
 # -----------------------------------------------------------
 ALL_MODEL_FILES = {
     "Modèle Efficientnet Baseline": "efficientnet_fire.pt",
@@ -35,7 +26,33 @@ if len(MODEL_FILES) == 0:
     st.stop()
 
 # -----------------------------------------------------------
-# Sidebar : choix du modèle + infos et paramètres
+# Métriques par modèle (à remplir plus tard si besoin)
+# Clé = chemin du fichier de poids (ex: 'efficientnet_fire.pt')
+# -----------------------------------------------------------
+MODEL_METRICS = {
+    # "efficientnet_fire.pt": {
+    #     "accuracy": 0.94,
+    #     "precision": 0.92,
+    #     "recall": 0.89,
+    #     "f1": 0.90,
+    #     "fp": 12,
+    #     "fn": 4,
+    # },
+    # "efficientnet_fire_2.pt": {...},
+    # "inception3_fire.pt": {...},
+}
+
+# -----------------------------------------------------------
+# Configuration de la page
+# -----------------------------------------------------------
+st.set_page_config(
+    page_title="Fire Detection Dashboard",   # titre de l’onglet du navigateur
+    page_icon="🔥",                          # icône (emoji)
+    layout="centered"                        # mise en page centrée
+)
+
+# -----------------------------------------------------------
+# Sidebar : choix du modèle + paramètres
 # -----------------------------------------------------------
 st.sidebar.title("⚙️ Paramètres")
 
@@ -82,16 +99,30 @@ def load_app_model(model_path: str):
 
 model, device, transform = load_app_model(selected_model_path)
 
+# Récupération éventuelle des métriques pour ce modèle
+metrics = MODEL_METRICS.get(selected_model_path, None)
+
 # -----------------------------------------------------------
-# Titre principal
+# Titre principal + guide d’utilisation
 # -----------------------------------------------------------
 st.title("🔥 Fire Detection Dashboard")
+
 st.markdown(
     """
 Ce prototype permet de tester un modèle de détection de feu  
-sur des images individuelles.  
+sur des images individuelles.
+    """
+)
+
+st.markdown(
+    """
+### 🧭 Guide d’utilisation
 
-_Charger une image pour obtenir une prédiction._
+1. 🧠 **Choisissez le modèle** dans la barre latérale  
+2. 🖼️ **Chargez une image** - JPG, JPEG, PNG - Maximum 200MB  
+3. 🔍 **Obtenez la prédiction** (FEU / PAS DE FEU DÉTECTÉ + probabilité)  
+4. 📊 **Comparez les modèles** pour explorer leurs différences  
+5. ⚙️ **Ajustez le seuil** pour un modèle +/- strict  
     """
 )
 
@@ -144,9 +175,9 @@ else:
         )
 
     # -------------------------------------------------------
-    # Détails supplémentaires (dans un expander)
+    # Détails techniques (expander)
     # -------------------------------------------------------
-    with st.expander("🔍 Détails techniques (optionnel)"):
+    with st.expander("🔍 Détails techniques"):
         st.markdown(
             f"""
 - Modèle utilisé : **{selected_model_name}**  
@@ -159,3 +190,21 @@ Si `prob_fire >= seuil` → prédiction = *fire*,
 sinon → *no_fire*.
             """
         )
+
+    # -------------------------------------------------------
+    # Performances du modèle (expander conditionnel)
+    # -------------------------------------------------------
+    if metrics is not None:
+        with st.expander("📊 Performances du modèle (validation)"):
+            st.markdown(
+                f"""
+| Metric                | Value |
+|----------------------|-------|
+| Accuracy             | {metrics.get('accuracy', 'non disponible')} |
+| Precision (fire)     | {metrics.get('precision', 'non disponible')} |
+| Recall (fire)        | {metrics.get('recall', 'non disponible')} |
+| F1-score (fire)      | {metrics.get('f1', 'non disponible')} |
+| False Positives (FP) | {metrics.get('fp', 'non disponible')} |
+| False Negatives (FN) | {metrics.get('fn', 'non disponible')} |
+                """
+            )