import streamlit as st st.set_page_config( page_title = 'Patacognition', layout= 'centered', 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' }, page_icon = "https://e.snmc.io/i/600/w/8ab031c2051e37bb60969dacfba220be/9961728" ) link = '[Reportar un Bug](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link)' st.title("Patacognition™") with st.sidebar: st.write("contact@patacon.org") st.markdown( f""" ### ¿Qué es? Patacognition es un proyecto desarrollado simultáneamente con una investigación sobre **Clasificación de imágenes de una sola clase con algoritmos de Inteligencia Artificial**. ### ¿Para qué sirve? Su función es clasificar patacones como clase positiva, y objetos anómalos como clase negativa, esta página permite usar diferentes modelos (combinándolos para obtener el promedio de varias predicciones) y reportar errores, además de entender cómo se clasificaron según su eficacia. ### ¿Cómo se usa? En la **esquina superior izquierda** hay un botón para desplegar el menú de opciones. """ ) d, e, f = st.columns(3) with d: pass with e: st.image('patacones.gif') with f: pass