Spaces:
Running
Running
Update pages/Entorno de Ejecución.py
Browse files
pages/Entorno de Ejecución.py
CHANGED
@@ -16,7 +16,7 @@ with st.sidebar:
|
|
16 |
st.write("contact@patacotron.tech")
|
17 |
|
18 |
st.title("Entorno de ejecución")
|
19 |
-
cnn, autoencoder, svm, iforest, gan,
|
20 |
|
21 |
with cnn:
|
22 |
|
@@ -35,8 +35,6 @@ with cnn:
|
|
35 |
# Join the path to the models folder
|
36 |
DIR = os.path.join(root_dir, "models")
|
37 |
|
38 |
-
threshold = .75
|
39 |
-
|
40 |
models = os.listdir(DIR)
|
41 |
|
42 |
model_dict = dict()
|
@@ -54,7 +52,10 @@ with cnn:
|
|
54 |
|
55 |
# Create a dropdown menu to select the model
|
56 |
model_choice = st.multiselect("Seleccione uno o varios modelos de clasificación", model_dict.keys())
|
57 |
-
|
|
|
|
|
|
|
58 |
selected_models = []
|
59 |
|
60 |
@tf.function
|
@@ -89,13 +90,13 @@ with cnn:
|
|
89 |
else:
|
90 |
with st.spinner('Cargando predicción...'):
|
91 |
selected_models = [load_model(model_dict[model]) for model in model_choice if model not in selected_models]
|
92 |
-
y_gorrito = predict(selected_models, img)
|
93 |
|
94 |
if y_gorrito >= threshold:
|
95 |
st.success("¡Patacón Detectado!")
|
96 |
else:
|
97 |
-
st.error("No se
|
98 |
-
st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {
|
99 |
st.image(raw_img.numpy())
|
100 |
st.caption('Si los resultados no fueron los esperados, por favor, [haz click aquí](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link)')
|
101 |
else:
|
@@ -109,5 +110,5 @@ with cnn:
|
|
109 |
st.write('Próximamente')
|
110 |
with gan:
|
111 |
st.write('Próximamente')
|
112 |
-
with
|
113 |
st.write('Próximamente')
|
|
|
16 |
st.write("contact@patacotron.tech")
|
17 |
|
18 |
st.title("Entorno de ejecución")
|
19 |
+
cnn, autoencoder, svm, iforest, gan, vit = st.tabs(["CNN", "Autoencoder", "OC-SVM", 'iForest', 'GAN', 'ViT'])
|
20 |
|
21 |
with cnn:
|
22 |
|
|
|
35 |
# Join the path to the models folder
|
36 |
DIR = os.path.join(root_dir, "models")
|
37 |
|
|
|
|
|
38 |
models = os.listdir(DIR)
|
39 |
|
40 |
model_dict = dict()
|
|
|
52 |
|
53 |
# Create a dropdown menu to select the model
|
54 |
model_choice = st.multiselect("Seleccione uno o varios modelos de clasificación", model_dict.keys())
|
55 |
+
|
56 |
+
slide = st.slider('¿Cuál va a ser el límite donde se considere patacón?\nEl predeterminado y con mejores resultados es 75%', 0, 100, 75)
|
57 |
+
threshold = slide/100
|
58 |
+
|
59 |
selected_models = []
|
60 |
|
61 |
@tf.function
|
|
|
90 |
else:
|
91 |
with st.spinner('Cargando predicción...'):
|
92 |
selected_models = [load_model(model_dict[model]) for model in model_choice if model not in selected_models]
|
93 |
+
y_gorrito = round(float(predict(selected_models, img)), 2)
|
94 |
|
95 |
if y_gorrito >= threshold:
|
96 |
st.success("¡Patacón Detectado!")
|
97 |
else:
|
98 |
+
st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
|
99 |
+
st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {y_gorrito * 100}%')
|
100 |
st.image(raw_img.numpy())
|
101 |
st.caption('Si los resultados no fueron los esperados, por favor, [haz click aquí](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link)')
|
102 |
else:
|
|
|
110 |
st.write('Próximamente')
|
111 |
with gan:
|
112 |
st.write('Próximamente')
|
113 |
+
with vit:
|
114 |
st.write('Próximamente')
|