Pour tout ajout d'un répertoire contenant des données, faites attention à bien le placer à la racine de ce projet avec comme nom CorelDB.

Pour séparer les données de votre base de données en 3 sous-ensembles en fonction d'un ratio, vous aurez besoin d'utiliser le script split.dataset.sh présent à la racine du projet.

Attention, pour faire fonctionner ce script, il est nécessaire d'avoir installé splitfolders sur votre machine. Pour cela, vous pouvez exécuter la commande pip install split-folders.

Voici à quoi doit ressembler l'arborescence après ajout de la base de données

├── src/            # Fichiers sources
├── result/         # Résultats
├── README.md       # Notice de fonctionnement du projet
├── CorelDB/        # Répertoire de vos images sans séparation
└── CorelDBDataSet/ # Répertoire de vos images après séparation

Toutes vos images doivent être présentes dans le dossier CorelDBDataSet

python3 src/color.py

python3 src/daisy.py

python3 src/fusion.py

python3 src/evaluation_CNN.py

Remarque : la prédiction des images se lance après fermeture de la fenêtre des graphes de précision et de perte du modèle.