Hugging Face's logo

Spaces:
duuuuuuuden
/
cat_breed_classifier
Sleeping

App Files Community
cat_breed_classifier / README.md
DenkingOfficial
Fixes
57c7f8e
preview code
|
raw
history blame contribute delete
3.84 kB

A newer version of the Gradio SDK is available: 5.5.0

Upgrade
metadata
title: Cat Breed Classifier
emoji: 🐱
colorFrom: green
colorTo: red
sdk: gradio
sdk_version: 3.16.1
app_file: app.py
pinned: false
license: openrail

[EN] Cat Breed Classifier

This is an app that can classify the breed of a cat based on a photo.

It uses a EfficientNetB0 ImageNet model finetuned on images of cats of various breeds. The model is able to recognize 18 breeds. See list here.

Requirements

  • Python 3.8 or higher
  • Gradio 3.15.0
  • Tensorflow 2.10
  • Numpy 1.23.3
  • Requests 2.25.1
  • Pillow 9.0.1
  • FastApi 0.88.0
  • Uvicorn 0.20.0 or higher
  • Smartcrop.py

How to use

  1. Clone this repository using git clone https://github.com/DenkingOfficial/cat_breed_classifier.git
  2. Enter the cloned directory cd cat_breed_classifier
  3. Install requirements by running pip install -r requirements.txt
  4. Download a model from here and place it into models folder
  5. Run app using uvicorn app:app

Demonstration

App demonstration

Authors

This app was developed by students of Ural Federal University (UrFU):

  • Shershnev Andrey, RIM-120907 - Model Training, App Development
  • Onuchina Margarita, RIM-120908 - UI Styling, Dataset collection
  • Shalaeva Irina, RIM-120906 - UI Styling, Dataset collection
  • Ilyin Semen, RIM-120907 - App Development, Dataset collection
  • Ivanov Sergey, RIM-120906 - API Development, Dataset collection

[RU] Классификатор пород кошек

Это веб-приложение, которое позволяет определять породу кошки по фотографии.

Оно использует модель EfficientNetB0 ImageNet тонко настроенную на изображениях кошек разных пород. Данная модель позволяет определять 18 пород. Посмотреть список можно здесь.

Зависимости

  • Python 3.8 или новее
  • Gradio 3.15.0
  • Tensorflow 2.10
  • Numpy 1.23.3
  • Requests 2.25.1
  • Pillow 9.0.1
  • FastApi 0.88.0
  • Uvicorn 0.20.0 или новее
  • Smartcrop.py

Как использовать

  1. Загрузить данный репозиторий используя команду git clone https://github.com/DenkingOfficial/cat_breed_classifier.git
  2. Перейти в директорию репозитория cd cat_breed_classifier
  3. Установить зависимости используя команду pip install -r requirements.txt
  4. Скачать модель отсюда и скопировать ее в папку models
  5. Запустить приложение используя команду uvicorn app:app

Авторы

Это приложение было разработано студентами Уральского Федерального университета (УрФУ):

  • Шершнев Андрей, РИМ-120907 - тренировка модели, разработка приложения
  • Онучина Маргарита, РИМ-120908 - стилизация интерфейса, сбор датасета
  • Шалаева Ирина, РИМ-120906 - стилизация интерфейса, сбор датасета
  • Ильин Семен, РИМ-120907 - разработка приложения, сбор датасета
  • Иванов Сергей, РИМ-120906 - разработка API, сбор датасета