https://github.com/salim4n/smart_trash

App with binary classification
https://github.com/salim4n/smart_trash

huggingface-spaces streamlit tensorflow

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JSON representation

App with binary classification

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/salim4n/smart_trash
• Owner: salim4n
• Created: 2023-08-20T09:20:21.000Z (about 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2023-10-18T08:17:04.000Z (about 1 year ago)
• Last Synced: 2023-10-18T09:31:03.652Z (about 1 year ago)
• Topics: huggingface-spaces, streamlit, tensorflow
• Language: Python
• Homepage: https://huggingface.co/spaces/salim4n/smart_trash
• Size: 18 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# Recyclable Object Classification - Streamlit App

Bienvenue dans l'application Streamlit de classification binaire d'objets recyclables ! Cette application utilise un modèle TensorFlow développé de zéro pour déterminer si un objet présent dans une image est recyclable ou non.

https://huggingface.co/spaces/salim4n/smart_trash

## Aperçu

L'objectif de cette application est de simplifier la classification des objets recyclables en utilisant un modèle TensorFlow personnalisé. Elle est hébergée sur Hugging Face pour un accès facile et rapide. Voici quelques fonctionnalités de l'application :

- **Téléchargement d'Images** : Vous pouvez télécharger des images depuis votre appareil ou fournir des URL d'images pour la classification.

- **Classification Binaire** : L'application utilise un modèle de classification personnalisé pour déterminer si l'objet dans l'image est recyclable ou non.

- **Affichage des Résultats** : Les résultats de la classification sont affichés avec des informations sur la confiance du modèle.

## Utilisation de l'Application

1. Accédez à l'application Streamlit hébergée sur Hugging Face (insérez le lien vers votre application hébergée).

2. Téléchargez une image contenant l'objet à classer.

3. Les résultats s'afficheront avec une indication de recyclabilité.

## Technologies Utilisées

Cette application repose sur les technologies suivantes :

- **Streamlit** : Un framework Python pour la création d'applications web conviviales.

- **Hugging Face** : La plateforme pour le déploiement de modèles d'IA.

- **Modèle TensorFlow Custom** : Un modèle de classification personnalisé développé à partir de zéro pour effectuer la classification binaire des objets recyclables.