add yaml for detect gender

pipelines/detect_gender/detect_gender.yaml

@@ -0,0 +1,369 @@
+name: en=Detect Gender;ru=Определение пола
+version: 1
+description: en=Check gender from photo with AI;ru=Определение пола по фото с помощью ИИ
+tags:
+  - Gender Detection
+  - en=Images;ru=Изображения
+  - en=Computer Vision;ru=Компьютерное зрение
+readme: |
+  Instantly detect the gender (male/female) from uploaded photos using AI-powered classification.
+
+  ## Examples
+
+  <div class="row">
+    <div class="col-3">
+      <label>Female Example</label>
+      <button class="transparent" onclick="play({image: 'https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/female.png'}, this)">
+        <img src="https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/female.png">
+      </button>
+    </div>
+    <div class="col-3">
+      <label>Male Example</label>
+      <button class="transparent" onclick="play({image: 'https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/male.png'}, this)">
+        <img src="https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/male.png">
+      </button>
+    </div>
+  </div>
+
+  ## Features
+  - **AI-Based Classification**: Identify gender using deep learning models.
+  - **Fast Processing**: Get results in just seconds.
+  - **Simple Upload Interface**: Just upload a photo and get the result.
+  - **Optimized for Accuracy**: Tailored labels for better detection.
+
+  ## Description
+  The "Detect Gender" pipeline uses advanced image classification models to detect whether a person in a photo is male or female. It leverages AI to analyze visual features and predict gender with high reliability.
+
+  The system is lightweight, fast, and easy to integrate into larger AI pipelines or web applications.
+
+  ## How It Works
+  1. **Upload Image**: Upload a photo containing a face.
+  2. **AI Processing**: The system analyzes the image and classifies the gender.
+  3. **View Results**: See the detected gender and prediction confidence.
+
+  ## Applications
+  - **Social Media**: Profile gender analysis.
+  - **Photo Tagging**: Automatic tagging for photo libraries.
+  - **Content Moderation**: Gender detection for demographic analysis.
+  - **Entertainment Apps**: Fun gender prediction games.
+
+  ## Integration Possibilities
+  - **Mobile Apps**: Gender tagging features.
+  - **Web Services**: Gender detection for uploaded avatars.
+  - **Security Systems**: Supplementary demographic analysis.
+  - **Creative Filters**: Use gender detection to apply style-specific effects.
+
+  --- ru ---
+  Мгновенно определяйте пол (мужской/женский) по загруженным фото с помощью классификации на основе ИИ.
+
+  ## Примеры
+
+  <div class="row">
+    <div class="col-3">
+      <label>Пример женского</label>
+      <button class="transparent" onclick="play({image: 'https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/female.png'}, this)">
+        <img src="https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/female.png">
+      </button>
+    </div>
+    <div class="col-3">
+      <label>Пример мужского</label>
+      <button class="transparent" onclick="play({image: 'https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/male.png'}, this)">
+        <img src="https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/pipelines/detect_gender/male.png">
+      </button>
+    </div>
+  </div>
+
+  ## Возможности
+  - **Классификация на основе ИИ**: Определение пола с использованием моделей глубокого обучения.
+  - **Быстрая обработка**: Результаты в считанные секунды.
+  - **Простой интерфейс загрузки**: Загрузите фото и получите результат.
+  - **Оптимизация для точности**: Специально настроенные метки для улучшенной точности.
+
+  ## Описание
+  Пайплайн "Определение пола" использует передовые модели классификации изображений для определения пола человека на фото. Он использует ИИ для анализа визуальных характеристик и точного предсказания пола с высокой надежностью.
+
+  Система легкая, быстрая и легко интегрируемая в более сложные AI пайплайны или веб-приложения.
+
+  ## Как это работает
+  1. **Загрузка изображения**: Загрузите фото с лицом.
+  2. **Обработка ИИ**: Система анализирует изображение и классифици��ует пол.
+  3. **Посмотреть результат**: Получите пол и уверенность в предсказаниях.
+
+  ## Применение
+  - **Социальные сети**: Анализ пола профилей.
+  - **Тегирование фото**: Автоматическое добавление тегов для фото-библиотек.
+  - **Модерация контента**: Определение пола для демографического анализа.
+  - **Развлекательные приложения**: Игры по предсказанию пола.
+
+  ## Возможности интеграции
+  - **Мобильные приложения**: Функция тегирования пола.
+  - **Веб-сервисы**: Определение пола для загруженных аватаров.
+  - **Системы безопасности**: Дополнительный демографический анализ.
+  - **Креативные фильтры**: Использование определения пола для применения фильтров по стилю.
+thumbnail: https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/thumbnails/detect_gender.jpg
+script: |-
+  export async function costs() {
+      return 0.001;
+  }
+category:
+  _id: computer_vision
+  title: en=Computer vision;ru=Компьютерное зрение
+  icon: object_detection
+start:
+  nodes:
+    - classify_image
+deploy:
+  slug: detect-gender-v1
+  scope:
+    id: detect_gender_v1
+    activated: false
+    maxConcurrent: 0
+inputs:
+  image:
+    title: en=Image;ru=Изображение
+    type: image
+    required: true
+    flows:
+      to_classify_image:
+        to: classify_image
+        input: image
+    arrange:
+      x: 180
+      y: 130
+outputs:
+  gender:
+    title: en=Gender;ru=Пол
+    type: string
+    flows:
+      evaluate_tags:
+        from: evaluate_tags
+        output: gender
+    arrange:
+      x: 940
+      y: 110
+  tags:
+    title: en=Tags;ru=Теги
+    type: json
+    flows:
+      evaluate_tags:
+        from: evaluate_tags
+        output: tags
+    arrange:
+      x: 940
+      y: 190
+flows:
+  classify_image_to_evaluate_tags_d39aa:
+    from: classify_image
+    output: labels
+    to: evaluate_tags
+    input: tags
+nodes:
+  classify_image:
+    _id: classify_image_artworks
+    version: 1
+    category:
+      _id: image_analysis
+      title: en=Image analysis;ru=Анализ изображений
+    package: artworks
+    title: en=Classify image;ru=Тегировать изображение
+    source: catalog
+    execution: regular
+    script: |-
+      const CHECK_TASK_INTERVAL = 1000;
+      const MAX_ATTEMPTS = 20;
+
+      export async function run({ inputs, state }) {
+
+          const { FatalError, TimeoutError, RepeatNode, NextNode } = DEFINITIONS;
+          const { ArtWorks, FatalError: ArtWorksError } = require('artworks');
+
+          const PAAS_BASE_URL = env.variables.get('PAAS_BASE_URL');
+          if (!PAAS_BASE_URL) {
+              throw new FatalError('Please, set PAAS_BASE_URL in environment');
+          }
+          const OPEN_PAAS_USER = env.variables.get('OPEN_PAAS_USER');
+          if (!OPEN_PAAS_USER) {
+              throw new FatalError('Please, set OPEN_PAAS_USER in environment');
+          }
+          const OPEN_PAAS_PASSWORD = env.variables.get('OPEN_PAAS_PASSWORD');
+          if (!OPEN_PAAS_PASSWORD) {
+              throw new FatalError('Please, set OPEN_PAAS_PASSWORD in environment');
+          }
+
+          const artworks = new ArtWorks({
+              baseUrl: PAAS_BASE_URL,
+              username: OPEN_PAAS_USER,
+              password: OPEN_PAAS_PASSWORD
+          });
+
+          if (!state) {
+              const { image, labels } = inputs;
+
+              const payload = {
+                  type: "classify-image",
+                  isFast: true,
+                  payload: {
+                      base64: false,
+                      image,
+                      labels: Object.values(labels),
+                  },
+              };
+              try {
+                  const task = await artworks.createTask(payload);
+                  console.log(`Task created ${task}`);
+                  return RepeatNode.from({
+                      state: {
+                          payload,
+                          task,
+                          attempt: 0,
+                          startedAt: new Date()
+                      },
+                      progress: {
+                          total: MAX_ATTEMPTS,
+                          processed: 0
+                      },
+                      delay: 2000
+                  });
+              } catch (e) {
+                  if (e instanceof ArtWorksError) {
+                      throw new FatalError(e.message);
+                  }
+                  throw e;
+              }
+          } else {
+              const {
+                  payload,
+                  task,
+                  attempt,
+                  startedAt
+              } = state;
+
+              if (attempt > MAX_ATTEMPTS) {
+                  try {
+                      await artworks.cancelTask(task);
+                  } catch (e) { }
+
+                  const now = new Date();
+                  const time = (now - new Date(startedAt)) / 1000;
+                  throw new TimeoutError(`PaaS task for text to image ${task} timeout in ${time} sec`);
+              }
+
+              console.log(`Check task ${attempt} ${task}`);
+
+              try {
+                  const results = await artworks.checkState(task);
+                  if (!results) {
+                      return RepeatNode.from({
+                          delay: CHECK_TASK_INTERVAL,
+                          state: {
+                              payload,
+                              task,
+                              attempt: attempt + 1,
+                              startedAt,
+                          },
+                          progress: {
+                              total: MAX_ATTEMPTS,
+                              processed: attempt
+                          },
+                      });
+                  }
+                  let { probs } = results;
+                  const { labels } = inputs;
+                  const tags = {};
+                  for (const key of Object.keys(labels)) {
+                      tags[key] = probs[labels[key]];
+                  }
+                  return NextNode.from({
+                      outputs: {
+                          labels: tags
+                      }
+                  });
+              } catch (e) {
+                  if (e instanceof ArtWorksError) {
+                      throw new FatalError(e.message);
+                  }
+                  throw e;
+              }
+          }
+      }
+    arrange:
+      x: 260
+      y: 90
+    inputs:
+      image:
+        order: 1
+        title: en=Image;ru=Изображение
+        type: image
+        required: true
+      labels:
+        order: 2
+        title: en=Labels;ru=Теги
+        type: json
+        required: true
+        default: '{ "girl": "girl on photo", "male": "male on photo" }'
+        schema:
+          id: image-labels
+    outputs:
+      labels:
+        title: en=Labels;ru=Теги
+        type: json
+    environment:
+      OPEN_PAAS_USER:
+        title: PaaS user
+        type: string
+        scope: global
+      OPEN_PAAS_PASSWORD:
+        title: PaaS password
+        type: string
+        scope: global
+      PAAS_BASE_URL:
+        title: PaaS base url
+        type: string
+        scope: global
+  evaluate_tags:
+    _id: multiply_numbers
+    version: 0
+    title: en=Evaluate tags;ru=Оценить теги
+    source: node
+    execution: rapid
+    script: |-
+      export async function run({ inputs }) {
+          const { NextNode } = DEFINITIONS;
+          const { tags } = inputs;
+          return NextNode.from({
+              outputs: {
+                  tags,
+                  gender: tags['male'] > tags['female'] ?
+                      'male' : 'female'
+              }
+          });
+      }
+    arrange:
+      x: 580
+      y: 90
+    inputs:
+      tags:
+        title: en=Tags;ru=Тэги
+        type: json
+        required: true
+    outputs:
+      gender:
+        title: en=Gender;ru=Пол
+        type: string
+      tags:
+        title: en=Tags;ru=Тэги
+        type: json
+    environment: {}
+------
+{
+  "inputs": {
+    "image": "https://huggingface.co/PiperMy/Pipelines/resolve/main/assets/persons/nicolas_cage/01.jpg"
+  },
+  "nodes": {
+    "classify_image": {
+      "inputs": {
+        "labels": "{ \"female\": \"girl on photo\", \"male\": \"male on photo\" }"
+      }
+    }
+  }
+}