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@@ -11,7 +11,7 @@ def prever(imagem):
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predicao = str(predicao)
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probabilidades = [f"{labels[i]}: {prob * 100:.2f}%" for i, prob in enumerate(probabilidades)]
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return predicao
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titulo = "Detecção de Câncer de Mama com Aprendizado Profundo e Transferência de Aprendizado (ResNet18)"
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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>"
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@@ -20,7 +20,7 @@ exemplos = [['img1.jpeg'], ['img2.jpeg']]
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habilitar_fila = True
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inputs = gr.inputs.Image(shape=(512, 512), label="Imagem de Raio-X de Mama")
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outputs =
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interface = gr.Interface(
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fn=prever,
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predicao = str(predicao)
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| 12 |
probabilidades = [f"{labels[i]}: {prob * 100:.2f}%" for i, prob in enumerate(probabilidades)]
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| 13 |
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+
return predicao # Return only the predicted label
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| 16 |
titulo = "Detecção de Câncer de Mama com Aprendizado Profundo e Transferência de Aprendizado (ResNet18)"
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| 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>"
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| 20 |
habilitar_fila = True
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| 21 |
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| 22 |
inputs = gr.inputs.Image(shape=(512, 512), label="Imagem de Raio-X de Mama")
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+
outputs = gr.outputs.Label(label="Diagnóstico") # Update the output interface
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| 25 |
interface = gr.Interface(
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fn=prever,
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