create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+from ultralytics import YOLO
+import os
+
+# Charger le modèle
+model = YOLO('best.pt')
+
+def predict(image):
+    # Faire l'inférence
+    results = model.predict(source=image, conf=0.25)
+    
+    # Extraire les résultats pour un modèle de classification
+    result = results[0]
+    probs = result.probs
+    
+    # Créer un dictionnaire {Classe: Probabilité} pour Gradio
+    # Ex: {"vide": 0.92, "plein": 0.08}
+    labels = result.names
+    confidences = {labels[i]: float(probs.data[i]) for i in range(len(labels))}
+    
+    return confidences
+
+# Créer l'interface Gradio
+demo = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
+    title="NoThrowam - Détection de remplissage",
+    description="Uploadez une photo de poubelle pour connaître son niveau de plénitude."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()