skin disease detection edge

エッジでAIを使用した皮膚疾患の検出

エッジでの皮膚疾患の検出は、その感染した部分のイメージから1秒未満で皮膚の疾患を予測し、それがエッジのAIが来る場所です。

このWebアプリは、Webインターフェイスを使用して病気の画像を取得し、予測のために正確さと時間をかけて病気の名前を付けます。

はじめる

前提条件

前提条件1

• オプション1

  • ？このレポをフォーク！

• オプション2

  • ？ https://github.com/denildg/skin-disease-setection-edge.gitを使用して、このレポをローカルマシンにクローンします

前提条件2

まず、アナコンダをインストールしていることを確認してください。
Anacondaのインストールについては、このページを参照してください。

前提条件3

Intelが開発したOpenVino Toolkitをインストールします。 OpenVino Toolkitは、AIの背後にある秘密です。
Anacondaのインストールについては、このページを参照してください。

インストール

ステップ1

Anacondaを使用して新しい環境を作成します： -

 conda create -n <envname> python=3.7

詳細については、こちらをご覧ください

ステップ2

環境を有効にします： -

 conda activate <envname>

ステップ3

プロジェクトディレクトリに移動します。
すべての要件をインストールします： -

 pip install -r requirements.txt

アプリを実行します

ステップ1

作成された環境をアクティブにします： -

 conda activate <envname>

ステップ2

OpenVinoソースをアクティブ化します： -

<以下のコマンドに独自のOpenVinoインストールディレクトリを置く>

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

ステップ3

プロジェクトディレクトリまたは使用で端末/CMDを開きます

cd <project_directory>

ステップ4

edge_app.pyファイルを開き、OpenVinoのインストールDirectotyに従ってCPU_Extensionを変更します。

ステップ5

最後に、pythonを使用してapp.pyファイルを実行します： -

 python app.py

ステップ6

ターミナルで指定されたリンクを開き、写真に示されているようなものです。

ここでターミナルとして表示されるリンクを開きます。

ホームページは次のようになります： -

ページの識別ボタンをクリックします。

ページのアップロードにリダイレクトされます： -

皮膚病のアップロード画像： -

[アップロード]ボタンをクリックします。

下の写真に示すように結果が得られます： -

デモビデオ

比較

通常の皮膚疾患検出システム（https://github.com/denildg/skin-disease-redection）を使用したエッジでの予測皮膚疾患検出のために取られた時間の比較。

Tensorflow重量ファイルを使用した皮膚疾患の検出

エッジでの皮膚疾患の検出

注記：

このモデルはそれほど正確ではありません。これは、OpenVinoとFlaskを使用してWebアプリの展開を傾けるためだけです。