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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, docc = st.tabs(["CNN", "Autoencoder", "OC-SVM", 'iForest', 'GAN', 'DOCC'])
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 encontró rastro de patacón.")
98
- st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito), 2)*100}%')
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 docc:
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')