Préparer le repo P8 autonome : CI syntaxe, fetch-data, URLs Forgejo.

Le dataset Cityscapes reste hors git (échantillon de démo conservé).
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Grégoire Mureau 2026-09-09 15:16:52 +02:00
parent eebb2b2c63
commit 6b8ef53e2d
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.github/workflows/ci.yml vendored Normal file
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@ -0,0 +1,24 @@
# CI légère — P8 Street Vision
# Même fichier lu par Forgejo Actions et GitHub Actions (OC-ADR-001).
# Le build Docker (SegFormer / TF) est Phase 6 : trop lourd pour le runner k3s (8 Gio).
name: CI
on:
push:
branches: [main]
workflow_dispatch:
jobs:
syntax:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v4
- name: Python syntax (no model load)
run: |
set -eu
apt-get update
apt-get install -y --no-install-recommends python3
python3 -m py_compile app/main.py app/streamlit_app.py utils/utils.py

8
.gitignore vendored
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@ -1 +1,7 @@
./mlruns*
./mlruns*
**/.env
**/.env.*
!.env.example
**/__pycache__
**/.pytest_cache
downloaded_artifacts/

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@ -1,5 +1,16 @@
# 🚗 Segmentation Multi-Classes pour Véhicules Autonomes
**Source de vérité** : [Forgejo](https://git.gregoiremureau.com/grgmro/oc-p08-street-vision) (auto-hébergé).
```bash
git clone https://git.gregoiremureau.com/grgmro/oc-p08-street-vision.git
git clone https://git.gregoiremureau.com/grgmro/oc-p08-street-vision.git
```
Prod : https://api.gregoiremureau.com/ml/street-vision/
Dataset complet : `./fetch-data.sh` (Cityscapes **hors** git ; petit échantillon déjà dans `notebooks/content/data/`).
## 📋 Description du Projet
Ce projet développe un système de segmentation sémantique d'images de rue destiné aux véhicules autonomes. Il permet l'identification et la segmentation automatique de différents éléments urbains : véhicules, piétons, mobilier urbain, infrastructure routière, etc.
@ -110,8 +121,8 @@ Utilisation de la bibliothèque **[segmentation_models](https://github.com/qubve
#### Configuration rapide
```bash
# Cloner le projet
git clone https://github.com/GrgMdmn/OpenClassrooms_AI_Projects.git
cd OpenClassrooms_AI_Projects/Project_8
git clone https://git.gregoiremureau.com/grgmro/oc-p08-street-vision.git
cd oc-p08-street-vision
# Copier et adapter la configuration
cp .env.example .env

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fetch-data.sh Executable file
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@ -0,0 +1,19 @@
#!/usr/bin/env bash
# Datasets hors git (OC-ADR-003). Ce script n'en télécharge pas : il documente la source.
set -euo pipefail
cat <<'EOF'
P8 — Cityscapes (segmentation sémantique urbaine)
Source amont (inscription obligatoire) :
https://www.cityscapes-dataset.com/
Le repo contient uniquement un petit échantillon sous
notebooks/content/data/test_images_sample/
notebooks/content/data/new_images_to_predict/
pour la démo. Le dataset complet (~11 Go leftImg8bit + gtFine) ne doit
pas être versionné.
Copie locale éventuelle : archive scolaire Nextcloud
Master_openclassroom_AI_Engineer/08 Traitez les images pour le système embarqué...
EOF