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@@ -11,7 +11,7 @@ def prever(imagem):
11
  predicao = str(predicao)
12
  probabilidades = [f"{labels[i]}: {prob * 100:.2f}%" for i, prob in enumerate(probabilidades)]
13
 
14
- return predicao, probabilidades
15
 
16
  titulo = "Detecção de Câncer de Mama com Aprendizado Profundo e Transferência de Aprendizado (ResNet18)"
17
  descricao = "<p style='text-align: center'><b>Como radiologista ou oncologista, é crucial saber o que há de errado com uma imagem de raio-X de mama.<b><br><b> Faça o upload da imagem de raio-X de mama para saber o que há de errado com o seio de uma paciente com ou sem implante<b><p>"
@@ -20,7 +20,7 @@ exemplos = [['img1.jpeg'], ['img2.jpeg']]
20
  habilitar_fila = True
21
 
22
  inputs = gr.inputs.Image(shape=(512, 512), label="Imagem de Raio-X de Mama")
23
- outputs = [gr.outputs.Label(label="Diagnóstico"), gr.outputs.Label(label="Probabilidades")]
24
 
25
  interface = gr.Interface(
26
  fn=prever,
 
11
  predicao = str(predicao)
12
  probabilidades = [f"{labels[i]}: {prob * 100:.2f}%" for i, prob in enumerate(probabilidades)]
13
 
14
+ return predicao # Return only the predicted label
15
 
16
  titulo = "Detecção de Câncer de Mama com Aprendizado Profundo e Transferência de Aprendizado (ResNet18)"
17
  descricao = "<p style='text-align: center'><b>Como radiologista ou oncologista, é crucial saber o que há de errado com uma imagem de raio-X de mama.<b><br><b> Faça o upload da imagem de raio-X de mama para saber o que há de errado com o seio de uma paciente com ou sem implante<b><p>"
 
20
  habilitar_fila = True
21
 
22
  inputs = gr.inputs.Image(shape=(512, 512), label="Imagem de Raio-X de Mama")
23
+ outputs = gr.outputs.Label(label="Diagnóstico") # Update the output interface
24
 
25
  interface = gr.Interface(
26
  fn=prever,