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Browse files- app.py +5 -12
- requiremets.txt +1 -2
app.py
CHANGED
@@ -5,17 +5,8 @@ import cv2
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from huggingface_hub import from_pretrained_keras
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6 |
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7 |
st.header("Segmentaci贸n de dientes con rayos X")
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st.markdown(
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Hola estudiantes de Platzi 馃殌. Este modelo usan UNet para segmentar im谩genes
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de dientos en rayos X. Se utila un modelo de Keras importado con la funci贸n
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`huggingface_hub.from_pretrained_keras`. Recuerda que el Hub de Hugging Face est谩 integrado
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con muchas librer铆as como Keras, scikit-learn, fastai y otras.
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El modelo fue creado por [SerdarHelli](https://huggingface.co/SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net).
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''')
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model_id = "SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net"
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model=from_pretrained_keras(model_id)
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@@ -67,4 +58,6 @@ if image_file is not None:
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if output is not None :
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st.subheader("Segmentaci贸n:")
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st.write(output.shape)
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-
st.image(output,width=850)
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5 |
from huggingface_hub import from_pretrained_keras
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6 |
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7 |
st.header("Segmentaci贸n de dientes con rayos X")
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+
st.subheader("Esta es una iteraci贸n para mejorar el demo")
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+
st.markdown("""Este es un demo prueba""")
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model_id = "SerdarHelli/Segmentation-of-Teeth-in-Panoramic-X-ray-Image-Using-U-Net"
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model=from_pretrained_keras(model_id)
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if output is not None :
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st.subheader("Segmentaci贸n:")
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60 |
st.write(output.shape)
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61 |
+
st.image(output,width=850)
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62 |
+
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63 |
+
st.markdown("Gracias por usar el demo.")
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requiremets.txt
CHANGED
@@ -2,5 +2,4 @@ numpy
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Pillow
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3 |
scipy
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4 |
opencv-python
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5 |
-
tensorflow
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6 |
-
opencv
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2 |
Pillow
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3 |
scipy
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4 |
opencv-python
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5 |
+
tensorflow
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