skin disease detection edge

Обнаружение кожных заболеваний с использованием ИИ на краю

Обнаружение кожи на краю предсказывает заболевание кожи от изображения этой инфицированной части менее чем за одну секунду, и именно здесь приходит ИИ на краю.

Это веб -приложение просто снимает изображение заболевания, используя веб -интерфейс и дает названию болезни с точностью и временем для прогнозирования.

Начиная

Предварительные условия

Условие 1

• Вариант 1

  • ? Вилка этого репо!

• Вариант 2

  • ? Клонировать это репо своей местной машине с помощью https://github.com/denildg/skin-disease-detection-edge.git

Условие 2

Сначала убедитесь, что вы установили Anaconda.
Смотрите эту страницу для установки Anaconda.

Обязательное условие 3

Установите Toolkit OpenVino, разработанный Intel. OpenVino Toolkit - секрет ИИ на краю.
Смотрите эту страницу для установки Anaconda.

Установка

Шаг 1

Создайте новую среду, используя Anaconda:-

 conda create -n <envname> python=3.7

Для получения дополнительной информации см. Здесь

Шаг 2

Активируйте окружающую среду:-

 conda activate <envname>

Шаг 3

Перейдите в каталог проекта.
Установите все требования:-

 pip install -r requirements.txt

Запуск приложения

Шаг 1

Активируйте созданную среду:-

 conda activate <envname>

Шаг 2

Активируйте источник OpenVino:-

<Поместите свой собственный каталог установки OpenVino в приведенную ниже команду>

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

Шаг 3

Откройте терминал/CMD в каталоге проекта или использовании

cd <project_directory>

Шаг 4

Откройте файл Edge_App.py и измените CPU_Extension в соответствии с вашей директивной установкой OpenVino.

Шаг 5

Теперь наконец-то запустите файл app.py с помощью Python:-

 python app.py

Шаг 6

Откройте ссылку, как указано в терминале, которая будет как показано на рисунке:-

Так что откройте ссылку, показанную как терминал здесь:- http://127.0.0.1:5000/

Домашняя страница будет такой:-

Нажмите на кнопку идентификации страницы.

Это перенаправляет вас на загрузку страницы:-

Загрузите изображение кожных заболеваний:-

Теперь нажмите кнопку загрузки.

Это даст результат, как показано на рисунке ниже:-

Демо -видео

Сравнение

Сравнение времени, взятое для прогнозирования обнаружения кожи на краю с нормальной системой обнаружения кожных заболеваний (https://github.com/denildg/skin-disease-detection).

Обнаружение кожных заболеваний с использованием веса TensorFlow

Обнаружение кожных заболеваний на краю

Примечание:

Эта модель не столько точной. Это только для того, чтобы склонить развертывание веб -приложения, используя OpenVino и Flask.