skin disease detection edge

가장자리에서 AI를 사용한 피부 질환 검출

가장자리에서의 피부 질환 검출은 1 초 이내에 감염된 부분의 이미지에서 피부 질환을 예측하며, 가장자리의 AI가 오는 곳입니다.

이 웹 앱은 단순히 웹 인터페이스를 사용하여 질병 이미지를 찍고 예측을 위해 취한 시간과 시간을 가진 질병 이름을 부여합니다.

시작하기

전제 조건

전제 조건 1

• 옵션 1

  • ? 이 repo 포크!

• 옵션 2

  • ? https://github.com/denildg/skin-disease-detection-eded.git을 사용 하여이 리베르를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오

전제 조건 2

먼저 아나콘다를 설치했는지 확인하십시오.
Anaconda 설치는이 페이지를 참조하십시오.

전제 조건 3

인텔에서 개발 한 OpenVino 툴킷을 설치하십시오. OpenVino 툴킷은 ​​가장자리에서 AI의 비밀입니다.
Anaconda 설치는이 페이지를 참조하십시오.

설치

1 단계

Anaconda를 사용하여 새로운 환경을 만듭니다 :-

 conda create -n <envname> python=3.7

자세한 내용은 여기를 참조하십시오

2 단계

환경 활성화 :-

 conda activate <envname>

3 단계

프로젝트 디렉토리로 이동하십시오.
모든 요구 사항을 설치하십시오.

 pip install -r requirements.txt

앱 실행

1 단계

생성 된 환경 활성화 :-

 conda activate <envname>

2 단계

OpenVino 소스 활성화 :-

<아래 명령에 자신의 OpenVino 설치 디렉토리를 넣으십시오>

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

3 단계

프로젝트 디렉토리 또는 사용에서 터미널/CMD를 엽니 다

cd <project_directory>

4 단계

Edge_app.py 파일을 열고 OpenVino의 설치 직접에 따라 CPU_Extension을 변경하십시오.

5 단계

이제 마지막으로 Python을 사용하여 App.py 파일을 실행합니다.

 python app.py

6 단계

그림과 같이 터미널에 지정된대로 링크를 엽니 다.

따라서 여기에서 터미널로 표시된 링크를 여기서 엽니 다.-http://127.0.0.1:5000/

홈페이지는 다음과 같습니다.-

페이지의 식별 버튼을 클릭하십시오.

페이지 업로드로 리디렉션합니다.

피부 질병 이미지 업로드 :-

이제 업로드 버튼을 클릭하십시오.

아래 그림과 같이 결과를 제공합니다.

데모 비디오

비교

정상적인 피부 질환 검출 시스템으로 가장자리에서 예측 피부 질환 검출을 위해 취한 시간 비교 (https://github.com/denildg/skin-disease-detection).

Tensorflow 체중 파일을 사용한 피부 질환 감지

가장자리에서의 피부 질환 감지

메모:

이 모델은 그다지 정확하지 않습니다. OpenVino 및 Flask를 사용하여 웹 앱의 배포를 기울이는 것입니다.