Bean Leaf Classifier - ViT

1. Choisissez une feuille de haricot d'exemple :

Tache angulaire (Malade)

Rouille (Malade)

Feuille saine (Healthy)

Diagnostic du modèle ViT :

🌱 angular_leaf_spot (98.6%)

Tache angulaire (angular_leaf_spot) 98.6%

Rouille foliaire (bean_rust) 1.1%

Feuille saine (healthy) 0.3%

💻 Code Python Gradio du Lab (`app.py`)

Le script Python officiel demandé dans le TD est hébergé directement dans les fichiers de ce dépôt :

from transformers import pipeline
import gradio as gr

MODEL_ID = "sdjlkfsdjsfjdl/vit-beans-demo"
classifier = pipeline("image-classification", model=MODEL_ID)

def predict(image):
    preds = classifier(image)
    return {p["label"]: float(p["score"]) for p in preds}

demo = gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Image(type="pil"), outputs=gr.Label(num_top_classes=3))
demo.launch()

1. Choisissez une feuille de haricot d'exemple :

Diagnostic du modèle ViT :

💻 Code Python Gradio du Lab (app.py)

💻 Code Python Gradio du Lab (`app.py`)