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title: Clasificador de Calidad de Papas
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sdk: gradio
app_file: app.py
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# 🥔 Clasificador de tubérculos de papa

Modelo de clasificación de calidad de tubérculos de papa (Chaucha y Chola) usando Vision Transformer (ViT-Base/16) con interfaz desarrollada con la biblioteca de Gradio.

## 🌟 Características

- **Modelo**: Vision Transformer (ViT-Base/16) ajustado mediante Transfer Learning y Fine Tuning para clasificación de papa chaucha y chola.
- **Interfaz**: Desarrollada con la biblioteca de Gradio para una interfaz limpia, intuitiva y fácil de usar.
- **Visualización explicable**: Mapas de atención Eigen-CAM para interpretar las decisiones del modelo.
- **Alto rendimiento**: Optimizado para CPU y GPU.
- **Métricas en tiempo real**: Tiempo de inferencia y confianza por clase.
- **Validación**: Manejo de errores y validación de entrada.

## 📋 Requisitos

- Python 3.8 o superior
- CUDA (opcional, para aceleración GPU)
- 4GB RAM mínimo (8GB recomendado)

## 🚀 Instalación

### 1. Clonar o descargar el repositorio

```bash
cd app
```

### 2. Crear entorno virtual (recomendado)

**Windows:**

```bash
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
```

**Linux/Mac:**

```bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
```

### 3. Instalar dependencias

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 🎯 Uso

### Ejecución local

```bash
python app.py
```

La aplicación se abrirá automáticamente en tu navegador en:

```
http://localhost:7860
```

### Ejecución con compartir (público temporalmente)

Modifica `demo.launch()` en `app.py`:

```python
demo.launch(share=True)  # Genera una URL pública temporal
```

## 📊 Clases de Clasificación

| Clase           | Descripción                                                                      |
| --------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| **Buen estado** | Tubérculo de papa sin defectos visibles, apta para comercialización.             |
| **Defectuoso**  | Tubérculo de papa con brotes, cortes o pudrición, no apta para comercialización. |

## 🎨 Características de la Interfaz

### Panel de Entrada

- Arrastrar y soltar imágenes
- Formatos soportados: PNG, JPG, JPEG
- Tamaño máximo: 20 MB
- Vista previa en tiempo real

### Panel de Resultados

- **Predicción principal**: Clase y confianza
- **Gráficos de confianza**: Barras de progreso por cada clase
- **Mapa de atención**: Visualización Eigen-CAM de regiones importantes
- **Métricas de rendimiento**: Tiempo de procesamiento y dispositivo usado

## 🧠 Arquitectura del Modelo

```
Input Image (224×224×3)
    ↓
Vision Transformer Base
    ├─ Patch Embedding (16×16)
    ├─ 12 Transformer Blocks
    └─ Classification Head
    ↓
Output (2 clases)
```

### Especificaciones Técnicas

- **Arquitectura**: ViT
- **Parámetros**: ~86M
- **Input**: 224×224 píxeles RGB
- **Output**: 2 clases (Buen estado y Defectuoso)
- **Normalización**: ImageNet (Media, Desviación estándar)
- **Framework**: PyTorch

## 📈 Interpretación del Mapa de Atención

El mapa Eigen-CAM muestra en **rojo intenso** las áreas que más influyeron en la decisión:

- 🔴 **Rojo**: Alta importancia (defectos detectados)
- 🟡 **Amarillo**: Importancia media
- 🔵 **Azul**: Baja importancia

## 🔧 Configuración Avanzada

### Cambiar puerto

En `app.py`:

```python
demo.launch(server_port=8080)  # Cambiar puerto
```

### Modo desarrollo

```python
demo.launch(debug=True)  # Habilitar modo debug
```

### Recursos compartidos

```python
demo.launch(
    server_name="0.0.0.0",  # Accesible desde la red local
    share=True,              # Generar link público
    auth=("usuario", "clave")  # Agregar autenticación
)
```

## 🐛 Solución de Problemas

### Error: "No module named 'gradio'"

```bash
pip install gradio --upgrade
```

### Error: Modelo no descarga

1. Verifica conexión a internet
2. Descarga manualmente:

```python
from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(
                repo_id="Carlos012/vit_papas",
                filename="modelo_v3_hibrido/hibrido_v2/fine_tuning_parcial/vit_papas_pesos_ftp.pt",
                repo_type="model",
            )
```

### Error: CUDA out of memory

- Usa CPU en lugar de GPU
- Reduce el tamaño de las imágenes antes de subirlas

### La interfaz no carga

```bash
# Verificar puerto en uso
netstat -an | findstr :7860

# Cambiar puerto en app.py
demo.launch(server_port=7861)
```

## 📦 Estructura del Proyecto

```
app/
├── app.py              # Aplicación desarrollada con Gradio
├── Dockerfile         # Archivo para desplegar en contenedor Docker
├── requirements.txt    # Dependencias Gradio
└── README.md          # Este archivo
```

## 📝 Licencia

Esta interfaz es parte de un trabajo de investigación curricular.

## 👨‍💻 Autor

Cristian Armijos-Sarango

## 🙏 Agradecimientos

- **timm** (PyTorch Image Models): Librería para implementación de la arquitectura ViT.
- **Gradio**: Librería utilizada para desarrollar la interfaz.
- **Hugging Face Hub**: Plataforma de almacenamiento del modelo.
- **pytorch-grad-cam**: Librería de visualización de mapas de interpretabilidad.

## 📧 Contacto

Para preguntas, sugerencias o reportar problemas, abre un issue en el repositorio o contacta al autor del proyecto a través del siguiente correo electrónico (cristian.e.armijos@unl.edu.ec).

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**⚠️ Nota Importante**: Esta interfaz es una herramienta de apoyo para la clasificación de tubérculos de papa. Para decisiones críticas de calidad en contextos comerciales, se recomienda consultar con especialistas en agronomía e inspección de calidad de alimentos.