skin disease detection edge

Detecção de doenças da pele usando IA na borda

A detecção de doenças da pele na borda prevê a doença da pele a partir da imagem daquela parte infectada em menos de um segundo e é aí que vem a IA no limite.

Este aplicativo da Web simplesmente tira uma imagem de doença usando uma interface da Web e fornece o nome da doença com precisão e tempo necessário para previsão.

Começando

Pré -requisitos

Pré -requisito 1

• Opção 1

  • ? Fork este repositório!

• Opção 2

  • ? Clone este repositório para sua máquina local usando https://github.com/denildg/skin-disease-detection-edge.git

Pré -requisito 2

Primeiro, certifique -se de instalar o Anaconda.
Consulte esta página para instalar o Anaconda.

Pré -requisito 3

Instale o kit de ferramentas OpenVino desenvolvido pela Intel. O OpenVino Toolkit é o segredo por trás da IA ​​no limite.
Consulte esta página para instalar o Anaconda.

Instalação

Etapa 1

Crie um novo ambiente usando Anaconda:-

 conda create -n <envname> python=3.7

Para mais informações, veja aqui

Etapa 2

Ative o ambiente:-

 conda activate <envname>

Etapa 3

Vá para o diretório do projeto.
Instale todos os requisitos:-

 pip install -r requirements.txt

Executando o aplicativo

Etapa 1

Ative o ambiente criado:-

 conda activate <envname>

Etapa 2

Ative a fonte do Openvino:-

<Coloque seu próprio diretório de instalação do OpenVino no comando abaixo>

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

Etapa 3

Abra o terminal/cmd no diretório do projeto ou use

cd <project_directory>

Etapa 4

Abra o arquivo Edge_App.py e altere a CPU_EXTENSÃO conforme sua instalação direto do OpenVino.

Etapa 5

Agora finalmente execute o arquivo app.py usando python:-

 python app.py

Etapa 6

Abra o link conforme especificado no terminal, o que seria como mostrado na figura:-

Então abra o link mostrado como terminal aqui, que é:- http://127.0.0.1:5000/

A página inicial será assim:-

Clique no botão Identificar da página.

Ele vai redirecionar você para fazer upload da página:-

Carregue a imagem da doença da pele:-

Agora clique no botão de upload.

Ele dará o resultado como mostrado na figura abaixo:-

Vídeo de demonstração

Comparação

Comparação do tempo gasto para a detecção de doenças da pele de previsão à borda com o sistema normal de detecção de doenças da pele (https://github.com/denildg/skin-diseaseesease).

Detecção de doenças de pele usando arquivos de peso do tensorflow

Detecção de doenças de pele na borda

Observação:

Este modelo não é muito preciso. É apenas para apoiar a implantação de um aplicativo da web usando o Openvino e o Flask.