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 ## Perspectives segmentation/atténuation avec probabilité :

Pourquoi ? Echec du re-entrainement en gardant l'attenuation

1. Expérimentations déjà menées:
    - Recupération du model de ThomasC
        - ré-entrainement (torch.jit.load)
    - Entrainement avec les notebooks de ThomasC (comparaison des modeles (taille / structure))
    - Changement du dropout à l'entrainement

2. A tester
    - search new method to spread the model output probabilities (exemple : https://towardsdatascience.com/how-to-add-uncertainty-estimation-to-your-models-with-conformal-prediction-a5acdb86ea05) (re-tester des variations du softmax)
    - Entrainement sur images entières (512, 256, etc) puis inférences sur patch et reconstruction
    - Dropout à l'inférence (générer n images et visualiser)

3. Autres pistes : 

    3.1 patchs -> atténuation en utilisant l'advection

        Generation du dataset d'entrainement :
        - image, prendre le patch devant le soleil à t0 (recup GHI)
        - estimer avec le vecteur vitesse la position de ce patch à t0-dt
        - prendre comme entrée du reseau ce patch à t0-dt + sortie attendu : ghi à t0

        Variations possibles : taille du patch, nombre de patch autour de la zone d'intérêt, choix du leadtime

        En inférence :
        - A l'aide du vecteur vitesse issu de l'advection, 
        - en déduire le patch qui se retrouverait devant le soleil poun chaque leadtime,
        - interroger le modèle : patch vers GHI

    3.2 Modèle actuel + superpixels

        - Superpixel en pre-processing + modèle actuel
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