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L'optimisation des seuils nécessite la succession d'étapes suivantes :
Inférence IA sur jeu de val
Optimisation sur jeu de val
Inférence IA sur jeu de test
Évaluation des seuils optimisés sur jeu de test
Ce sont des opérations longues, qui rendent l'optimisation de seuils malaisée.
L'inférence peut être parallélisée facilement avec GNU-parallel.
L'évaluation des seuils prend en entrée un dossier de las. C'est l'étape de préparation avant optimisation qui prend le plus de temps (opérations de clustering des points).
On peut imaginer une parallélisation de deux façons :
Interne : avec MPIRE dans le code, avec un risque de mauvaise interaction avec pdal
Externe : on ne donne plus un dossier de las (self.paths.input_las_dir) mais une expression glob. Cela permet de lancer la tâche avec todo="prepare" uniquement, avec GNU-parallel. L'interface d'optimisation change très légèrement, et prend maintenant une expression type "dir/*.las" en entrée au lieu de "dir".
The text was updated successfully, but these errors were encountered:
L'optimisation des seuils nécessite la succession d'étapes suivantes :
Ce sont des opérations longues, qui rendent l'optimisation de seuils malaisée.
L'inférence peut être parallélisée facilement avec GNU-parallel.
L'évaluation des seuils prend en entrée un dossier de las. C'est l'étape de préparation avant optimisation qui prend le plus de temps (opérations de clustering des points).
On peut imaginer une parallélisation de deux façons :
self.paths.input_las_dir
) mais une expression glob. Cela permet de lancer la tâche avec todo="prepare" uniquement, avec GNU-parallel. L'interface d'optimisation change très légèrement, et prend maintenant une expression type "dir/*.las" en entrée au lieu de "dir".The text was updated successfully, but these errors were encountered: