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@@ -66,7 +66,7 @@ st.markdown("""
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header , menu = st.columns(2)
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with header:
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| 69 |
-
st.image('
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| 70 |
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| 71 |
with menu:
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| 72 |
# option_menu(menu_title=None,
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@@ -210,9 +210,9 @@ if selecte == "Home":
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| 210 |
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| 211 |
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| 212 |
if index == 0:
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| 213 |
-
st.image('not_fraud.JPG')
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| 214 |
else:
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| 215 |
-
st.image('Fraud-alert-2023.JPG')
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| 216 |
st.write("### score: {}%".format(int(conf_score * 1000) / 10))
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| 217 |
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| 218 |
footer = st.container()
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@@ -326,9 +326,9 @@ if selecte == "About":
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| 326 |
st.write('Comme il s\'agit d\'un problème de vision par ordinateur, il était très clair et logique d\'essayer un réseau neuronal convolutif. Nous avons utilisé ResNet 18 avec les poids pré-entraînés sur l\'ensemble de données ImageNet .Nous avons remplacé la couche de sortie et la couche d\'entrée.Le model a donné un résultat suivants:')
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| 327 |
col1, col2 =st.columns(2)
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| 328 |
with col1:
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| 329 |
-
st.image('loss.png')
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| 330 |
with col2:
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| 331 |
-
st.image('acc.png')
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| 332 |
footer = st.container()
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| 333 |
with footer:
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| 334 |
st.markdown("---")
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header , menu = st.columns(2)
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with header:
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+
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with menu:
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# option_menu(menu_title=None,
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if index == 0:
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else:
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st.image('static/image/Fraud-alert-2023.JPG')
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st.write("### score: {}%".format(int(conf_score * 1000) / 10))
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footer = st.container()
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st.write('Comme il s\'agit d\'un problème de vision par ordinateur, il était très clair et logique d\'essayer un réseau neuronal convolutif. Nous avons utilisé ResNet 18 avec les poids pré-entraînés sur l\'ensemble de données ImageNet .Nous avons remplacé la couche de sortie et la couche d\'entrée.Le model a donné un résultat suivants:')
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