Что имеем на входе. Colab в котором простенькая нейросеть (читаем из h5 файла) выполняет бинарную классификацию картинок + вывод какой-то вспомогательной информации. Доступ к колабу, к модели и к тестовым картинкам я предоставлю.
Что нужно. Завернуть это все в Streamlit приложение. Бизнес-логика:
1. Поле для загрузки картинки
2. Если картинка загрузилась:
2.1 model.predict (уже реализовано в колабе)
2.2 отдаем датафрейм с результатом классификации (уже реализовано в колабе)
2.3 отрисовываем тепловую карту активации признака (уже реализовано в колабе)
3. Если картинка не загрузилась:
3.1 ничего не делать
Красоту наводить не нужно, с этим я и сам справлюсь, мне важно чтобы функционал отрабатывал. Смотри файл с макетом, там все просто. Приложение нужно развернуть на share.streamlit.io. Аккаунт есть. После заливки проверяем работоспособность приложения, чтобы все загружалось/классифицировалось/отрисовывалось. Может быть придется ответить на несколько моих глупых вопросов. Готовность к созвону (скайп, зум, телеграм).
