metadata
title: Cat Breed Classifier
emoji: 🐱
colorFrom: green
colorTo: red
sdk: gradio
sdk_version: 3.16.1
app_file: app.py
pinned: false
license: openrail
[EN] Cat Breed Classifier
This is an app that can classify the breed of a cat based on a photo.
It uses a EfficientNetB0 ImageNet model finetuned on images of cats of various breeds. The model is able to recognize 18 breeds. See list here.
Requirements
- Python 3.8 or higher
- Gradio 3.15.0
- Tensorflow 2.10
- Numpy 1.23.3
- Requests 2.25.1
- Pillow 9.0.1
- FastApi 0.88.0
- Uvicorn 0.20.0 or higher
- Smartcrop.py
How to use
- Clone this repository using
git clone https://github.com/DenkingOfficial/cat_breed_classifier.git
- Enter the cloned directory
cd cat_breed_classifier
- Install requirements by running
pip install -r requirements.txt
- Download a model from here and place it into
models
folder - Run app using
uvicorn app:app
Demonstration
Authors
This app was developed by students of Ural Federal University (UrFU):
- Shershnev Andrey, RIM-120907 - Model Training, App Development
- Ivanov Sergey, RIM-120906 - API Development, Dataset collection
- Shalaeva Irina, RIM-120906 - UI Styling, Dataset collection
- Ilyin Semen, RIM-120907 - App Development, Dataset collection
[RU] Классификатор пород кошек
Это веб-приложение, которое позволяет определять породу кошки по фотографии.
Оно использует модель EfficientNetB0 ImageNet тонко настроенную на изображениях кошек разных пород. Данная модель позволяет определять 18 пород. Посмотреть список можно здесь.
Зависимости
- Python 3.8 или новее
- Gradio 3.15.0
- Tensorflow 2.10
- Numpy 1.23.3
- Requests 2.25.1
- Pillow 9.0.1
- FastApi 0.88.0
- Uvicorn 0.20.0 или новее
- Smartcrop.py
Как использовать
- Загрузить данный репозиторий используя команду
git clone https://github.com/DenkingOfficial/cat_breed_classifier.git
- Перейти в директорию репозитория
cd cat_breed_classifier
- Установить зависимости используя команду
pip install -r requirements.txt
- Скачать модель отсюда и скопировать ее в папку
models
- Запустить приложение используя команду
uvicorn app:app
Авторы
Это приложение было разработано студентами Уральского Федерального университета (УрФУ):
- Шершнев Андрей, РИМ-120907 - тренировка модели, разработка приложения
- Иванов Сергей, РИМ-120906 - разработка API, сбор датасета
- Шалаева Ирина, РИМ-120906 - стилизация интерфейса, сбор датасета
- Ильин Семен, РИМ-120907 - разработка приложения, сбор датасета