import streamlit as st st.set_page_config( page_title = 'Patacotrón', layout= 'wide', initial_sidebar_state = 'collapsed', menu_items = { "About" : 'Proyecto ideado para la investigación de "Clasificación de imágenes de una sola clase con algortimos de Inteligencia Artificial".', "Report a Bug" : 'https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link' } ) statistics = 'statistics.jpg' with st.sidebar: st.write("contact@patacotron.tech") cnn, vit, zs, ml = st.tabs(["CNN", "ViT", "Zero-Shot", "Machine Learning Clásico"]) with cnn: col_a, col_b = st.columns(2) with col_a: st.title("Resultados") st.markdown( f""" ### Se usaron 4 carpetas distintas que suman 900 archivos: -Patacón-True/Frames: imágenes de patacones. -Bias/Almost-Patacón: objetos similares a patacones o con características que puedan sesgar al modelo. """) with col_b: st.image(statistics) with vit: st.write('Próximamente') with zs: st.write('Próximamente') with ml: st.write('Próximamente')