import gradio as gr import torch from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification from PIL import Image # Définir le modèle et le feature extractor model_name ="KhadijaAsehnoune12/ViTOrangeLeafDiseaseClassifier" model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=10, ignore_mismatched_sizes=True) feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name) # Définir la mappage des labels id2label = { "0": "Aleurocanthus spiniferus", "1": "Chancre citrique", "2": "Cochenille blanche", "3": "Dépérissement des agrumes", "4": "Feuille saine", "5": "Jaunissement des feuilles", "6": "Maladie de l'oïdium", "7": "Maladie du dragon jaune", "8": "Mineuse des agrumes", "9": "Trou de balle" } def predict(image): # Prétraiter l'image inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") # Passage en avant dans le modèle outputs = model(**inputs) # Obtenir les logits logits = outputs.logits # Calculer les scores de confiance avec softmax probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1)[0] # Obtenir l'indice de la classe la plus probable predicted_class_idx = probs.argmax().item() # Obtenir le label et le score de confiance de la classe la plus probable predicted_label = id2label[str(predicted_class_idx)] confidence_score = probs[predicted_class_idx].item() * 100 # Multiplie par 100 pour obtenir un pourcentage # Retourner le label et le score de confiance return f"{predicted_label}: {confidence_score:.2f}%" # Créer l'interface Gradio image = gr.Image(type="pil") label = gr.Textbox(label="Prediction") gr.Interface(fn=predict, inputs=image, outputs=label, title="Classification des maladies des agrumes", description="Téléchargez une image d'une feuille d'agrume pour classer sa maladie. Le modèle est entraîné sur les maladies suivantes : Aleurocanthus spiniferus, Chancre citrique, Cochenille blanche, Dépérissement des agrumes, Feuille saine, Jaunissement des feuilles, Maladie de l'oïdium, Maladie du dragon jaune, Mineuse des agrumes, Trou de balle.", examples=["maladie_du_dragon_jaune.jpg", "mineuse_des_agrumes.jpg","feuille_saine.jpg"]).launch(share=True)