Add of detection simulations display

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+13;saved_models/ensemble_model_v2_N16_B92_E108_nb_zones_12_lab_svdne.joblib;184;00020;10;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0
+14;saved_models/ensemble_model_v2_N16_B92_E108_nb_zones_12_lab_svdne.joblib;210;00020;10;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0
+15;saved_models/ensemble_model_v2_N16_B92_E108_nb_zones_12_lab_svdne.joblib;219;00020;10;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

helpful_scripts/show_simulation_curves.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import os, sys
+
+label_freq = 6
+folder_path = "Curve_simulations"
+
+data_files = os.listdir(folder_path)
+
+scene_names = [f.split('_')[3] for f in data_files]
+
+for id, f in enumerate(data_files):
+
+    print(scene_names[id])
+    path_file = os.path.join(folder_path, f)
+
+    df = pd.read_csv(path_file, header=None, sep=";")
+
+
+    fig=plt.figure(figsize=(8, 8))
+    fig.suptitle("Detection simulation for " + scene_names[id] + " scene", fontsize=20)
+
+    for index, row in df.iterrows():
+
+        row = np.asarray(row)
+
+        threshold = row[2]
+        start_index = row[3]
+        step_value = row[4]
+
+        counter_index = 0
+
+        current_value = start_index
+
+        while(current_value < threshold):
+            counter_index += 1
+            current_value += step_value
+
+        fig.add_subplot(4, 4, (index + 1))
+        plt.plot(row[5:])
+
+        # draw vertical line from (70,100) to (70, 250)
+        plt.plot([counter_index, counter_index], [-2, 2], 'k-', lw=2, color='red')
+        plt.ylabel('Not noisy / Noisy', fontsize=18)
+        plt.xlabel('Time in minutes / Samples per pixel', fontsize=16)
+
+        x_labels = [id * step_value + start_index for id, val in enumerate(row[5:]) if id % label_freq == 0]
+
+        x = [v for v in np.arange(0, len(row[5:])+1) if v % label_freq == 0]
+
+        plt.xticks(x, x_labels, rotation=45)
+        plt.ylim(-1, 2)
+
+    plt.show()

runAll_maxwell.sh

@@ -18,7 +18,7 @@ fi
 
 for size in {"4","8","16","26","32","40"}; do
 
-    for metric in {"lab","mscn","mscn_revisited","low_bits_2","low_bits_3","low_bits_4","low_bits_5","low_bits_6","low_bits_shifted_2"}; do
+    for metric in {"lab","mscn","mscn_revisited","low_bits_2","low_bits_3","low_bits_4","low_bits_5","low_bits_6","low_bits_4_shifted_2"}; do
         bash generateAndTrain_maxwell.sh ${size} ${metric}
     done
 done