skin disease detection edge

Détection de la maladie cutanée en utilisant l'IA au bord

La détection des maladies cutanées à Edge prédit la maladie de la peau à partir de l'image de cette partie infectée en moins d'une seconde et c'est là que l'IA au bord vienne.

Cette application Web prend simplement une image de la maladie à l'aide d'une interface Web et donne le nom de la maladie avec précision et temps pris pour la prédiction.

Commencer

Condition préalable

Préalable 1

• Option 1

  • ? Fourk ce repo!

• Option 2

  • ? Clone ce répension à votre machine locale en utilisant https://github.com/denildg/skin-deasedection-edge.git

Préalable 2

Assurez-vous d'abord que vous avez installé l'Anaconda.
Voir cette page pour installer Anaconda.

Préalable 3

Installez la boîte à outils OpenVino développée par Intel. OpenVino Toolkit est le secret derrière l'IA au bord.
Voir cette page pour installer Anaconda.

Installation

Étape 1

Créez un nouvel environnement à l'aide d'Anaconda: -

 conda create -n <envname> python=3.7

Pour plus d'informations, voir ici

Étape 2

Activer l'environnement: -

 conda activate <envname>

Étape 3

Accédez au répertoire du projet.
Installez toutes les exigences: -

 pip install -r requirements.txt

Exécution de l'application

Étape 1

Activer l'environnement créé: -

 conda activate <envname>

Étape 2

Activez la source OpenVino: -

<Mettez votre propre répertoire d'installation OpenVino dans la commande ci-dessous>

 source </opt/intel/openvino/bin>/setupvars.sh

Étape 3

Ouvrez le terminal / CMD dans le répertoire du projet ou utilisez

cd <project_directory>

Étape 4

Ouvrez le fichier Edge_App.py et modifiez le CPU_EXTENCE selon votre installation Directoty of OpenVino.

Étape 5

Maintenant, exécutez enfin le fichier app.py à l'aide de python: -

 python app.py

Étape 6

Ouvrez le lien comme spécifié dans le terminal qui serait comme comme indiqué dans l'image: -

Ouvrez donc le lien indiqué comme terminal ici qui est: - http://127.0.0.1:5000/

La page d'accueil sera comme ceci: -

Cliquez sur le bouton Identifier la page.

Il vous redirigera vers la page de téléchargement: -

Télécharger l'image de la maladie de la peau: -

Cliquez maintenant sur le bouton Télécharger.

Il donnera le résultat comme indiqué dans l'image ci-dessous: -

Vidéo de démonstration

Comparaison

Comparaison du temps pris pour la prédiction de la détection des maladies cutanées à bord avec un système normal de détection des maladies de la peau (https://github.com/denildg/skin-deasedetection).

Détection de la maladie cutanée à l'aide de fichiers de poids TensorFlow

Détection de la maladie cutanée à Edge

Note:

Ce modèle n'est pas si précis. Il s'agit uniquement de pencher le déploiement d'une application Web utilisant OpenVino et Flask.