rezar12 / Webcrop_Predictbeta

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WEBCROPPING + PREDICT APP

télécharger le fichier ".h5" depuis de le drive suivant : get model save

prerequis:

  • python3
  • virtualenv si vous ne disposé pas de virtualenv
pip install virtualenv

etape 1 :

clone le repository

git clone https://github.com/rezar12/PREDICTAPPbeta.git

en suite rdv dans le repo

cd PREDICTAPPbeta

etape 2 : creation d'un env virtuel

virtualenv myenv

etape 3 : instaler les dependances

pip install -r requirements.txt

etape 4 :

deplacer le fichier du model sauvegardé dans le repertoire de l'APP.

etape 5 : creation du dossier ''images''

mkdir -p  /pages/images
structure de dossier :
├── Home.py
├── README.md
├── pages
│   ├── 01_webcropping.py
│   ├── 02_predict.py
│   ├── VGG19_softmax.h5
│   └── images
└── requirements.txt

etape 6 : lancé streamlit pour utilisé l'app :

streamlit run Home.py

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