Update app.py

app.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from keras.models import load_model
 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
 
 # Charger le modèle sans compilation
-model = load_model('best_model.h5', compile=False)
+model = load_model('best_model_v2.keras', compile=False)
 
 # Recompiler le modèle avec la fonction de perte et l'optimiseur appropriés
 model.compile(
@@ -30,7 +30,7 @@ def detect(img):
 
     
     # Classes prédictives avec leurs index respectifs
-    class_names = ['AMAZONE', 'BIOGUERRA', 'REVENANT', 'ZANGBETO']
+    class_names = ['AMAZONE', 'BIOGUERRA', 'REVENANT', 'ZANGBETO', 'PORTE DU NON RETOUR']
 
     # Trouver l'indice de la classe avec la probabilité la plus élevée
     class_index = np.argmax(prediction)