TODO :

Prépation des données

Séparer dans 2 dossiers les images (noisy, not noisy)
- Par scène
- Par zone
- Par métrique [scene, zone]
Transformer chaque image comme souhaitée (ici reconstruction SV avec 110 composantes faibles)
Pour chaque image ajouter sa forme sous 4 rotations (augmentation du nombre de données)

Chargement des données

Chargement de l'ensemble des images (association : "path", "label")
Mettre en place un équilibre de classes
Mélange de l'ensemble des données
Séparation des données (train, validation, test)

Conception du modèle

Mise en place d'un modèle CNN
Utilisation BatchNormalization / Dropout

Si non fonctionnel

Utilisation d'une approche transfer learning