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3031f8e0ac | ||
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ae5a6f5959 |
@@ -103,6 +103,64 @@ hip_id;ra_deg;dec_deg;magnitude;proper_name
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> Note d'implémentation : les valeurs décimales ci-dessus utilisent un point comme séparateur (format attendu par `float()` en Python / `pandas.read_csv` par défaut), à ne pas confondre avec la notation à virgule utilisée à l'oral pendant la conception.
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> Note d'implémentation : les valeurs décimales ci-dessus utilisent un point comme séparateur (format attendu par `float()` en Python / `pandas.read_csv` par défaut), à ne pas confondre avec la notation à virgule utilisée à l'oral pendant la conception.
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## Modèle de données - constellations
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**Fichier** : `dataset_constellations.json`
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**Format** : JSON, liste d'objets
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Chaque constellation référence ses étoiles via leur `hip_id` (clé commune avec `dataset_hipparcos.csv`), sans duplication des données d'étoiles. La structure ne conserve qu'une liste de `liaisons` (paires d'étoiles reliées) - la liste des étoiles composant la constellation est dérivable de cette liste, ce qui évite toute redondance/désynchronisation entre deux champs qui porteraient la même information.
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L'identifiant `id` suit la nomenclature standardisée de l'Union Astronomique Internationale (abréviation à 3 lettres, ex. `UMa` pour la Grande Ourse) plutôt qu'un identifiant arbitraire propre au projet, pour rester compatible avec toute source de données externe (Stellarium, autres catalogues) qui utiliserait la même convention.
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```json
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[
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{
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"id": "UMa",
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"nom": "Grande Ourse",
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"liaisons": [
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[54061, 53910],
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[53910, 58001],
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[58001, 59774],
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[59774, 54061],
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[59774, 62956],
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[62956, 65378],
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[65378, 67301]
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}
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## Arborescence du projet
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data/
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pictures_test/ # images de test, Pipeline B
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messier_classifier/ # dataset C0/C1/C2
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manifest.csv # colonnes : nom;label (label = "messier" ou "ngc")
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dataset_hipparcos.csv
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dataset_constellations.json
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pipeline_a/
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skymap_generator.py
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pipeline_b/
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star_detector.py
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pipeline_c/
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c0_dataset_acquisition.py
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c1_model_training.py
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c2_operational_model.py
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tests/
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tests_pipeline_a.py
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tests_pipeline_b.py
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tests_pipeline_c0.py
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tests_pipeline_c1.py
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tests_pipeline_c2.py
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app.py
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CONTRIBUTING.md
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ARCHITECTURE.md
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README.md
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```
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Chaque pipeline (A/B/C) vit dans son propre dossier, reflétant l'indépendance actée en phase de Découpage. Le pipeline C conserve la séparation C0/C1/C2 jusque dans les fichiers de test, ces trois sous-étapes ayant des natures très différentes (scraping, entraînement, inférence). Pas de fichier `utils.py` créé par anticipation : le code partagé entre pipelines, s'il s'avère nécessaire, sera extrait au moment où un besoin concret de duplication apparaîtra, plutôt que par anticipation.
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## Décisions techniques actées
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## Décisions techniques actées
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- Catalogue source : Hipparcos, pré-traité offline via `astropy` en CSV propre (RA, Dec, magnitude, nom) plutôt que parsé à la volée dans l'application
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- Catalogue source : Hipparcos, pré-traité offline via `astropy` en CSV propre (RA, Dec, magnitude, nom) plutôt que parsé à la volée dans l'application
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Reference in New Issue
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