updated report and added benchmark script
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fdb6e89310
commit
15488ace23
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.gitignore
vendored
4
.gitignore
vendored
@ -176,4 +176,6 @@ $RECYCLE.BIN/
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# End of https://www.gitignore.io/api/c,c++,ninja,macos,linux,cmake,windows,visualstudiocode
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# End of https://www.gitignore.io/api/c,c++,ninja,macos,linux,cmake,windows,visualstudiocode
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build
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build
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output*
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results.txt
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20
benchmarks.fish
Executable file
20
benchmarks.fish
Executable file
@ -0,0 +1,20 @@
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#!/usr/bin/env fish
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# This script was written to work with the fish shell. If you do not have the
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# fish shell installed on your system, please install it before executing this
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# script.
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# The results will be stored in the output file `results.txt`
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set nb_amelioration 10 50 100 200 500 1000
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set nb_execution 200 100 50 20 10 5
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set available_methods 1 2 3
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set output results.txt
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rm -f $output
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for method in $available_methods
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for i in (seq (count $nb_execution))
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perf stat -r $nb_execution[$i] -B ./build/bin/genetic-image -i ./img/mahakala-monochrome.jpg -n $nb_amelioration[$i] -m $method ^| grep -iE "counter|elapsed" >> $output
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echo "" >> $output
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end
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end
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@ -34,7 +34,7 @@ aléatoirement à l’image.
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Pour évaluer la ressemblance entre deux image, j’évalue une distance euclidienne
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Pour évaluer la ressemblance entre deux image, j’évalue une distance euclidienne
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entre le vecteur de leurs pixels qui peut se résumer à ceci :
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entre le vecteur de leurs pixels qui peut se résumer à ceci :
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#+begin_export latex
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#+begin_export latex
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$$\sqrt{\sum_{i=0}^{n} V_{i}^{2}+W_{i}^{2}}$$
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$$\sqrt{\sum_{i=0}^n(v_i - w_i)^2}$$
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#+end_export
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#+end_export
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~V~ étant le vecteur de pixels de l’image de référence, ~W~ étant le vecteur de
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~V~ étant le vecteur de pixels de l’image de référence, ~W~ étant le vecteur de
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pixels de l’image générée, et ~n~ la taille de ces deux vecteurs.
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pixels de l’image générée, et ~n~ la taille de ces deux vecteurs.
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@ -188,7 +188,13 @@ cette modification de l’algorithme.
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** Concurrence entre threads
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** Concurrence entre threads
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Une utilisation na
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Une utilisation de calculs parallèles pourrait être intéressante afin
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d’accélerer la génération des images : l’utilisation de threads mis en
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concurrence. À chaque tentative d’amélioration de l’image, plusieurs threads
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sont lancés, et chacun créera sa propre amélioration possible de l’image. Ces
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résultats sont récupérés et évalués, et parmi les résultats améliorant l’image
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générée, celle avec le meilleur score est conservée. Cela permet ainsi de
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multiplier les chances d’avoir une amélioration de l’image par tentative.
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* Annexes
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* Annexes
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** Images
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** Images
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Binary file not shown.
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