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import streamlit as st
st.set_page_config(
page_title = 'Patacotrón',
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initial_sidebar_state = 'collapsed',
menu_items = {
"About" : 'Proyecto ideado para la investigación de "Clasificación de imágenes de una sola clase con algortimos de Inteligencia Artificial".',
"Report a Bug" : 'https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link'
},
page_icon = "🦀"
)
link = '[Reportar un Bug](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScH0ZxAV8aSqs7TPYi86u0nkxvQG3iuHCStWNB-BoQnSW2V0g/viewform?usp=sf_link)'
st.title("Patacotrón™")
st.markdown(
"""
<style>
.reportview-container {
background: url("https://www.solidbackgrounds.com/images/2732x2732/2732x2732-chrome-yellow-solid-color-background.jpg")
}
.sidebar .sidebar-content {
background: url("https://www.solidbackgrounds.com/images/2732x2732/2732x2732-chrome-yellow-solid-color-background.jpg")
}
</style>
""",
unsafe_allow_html=True
)
st.markdown(
f"""
### ¿Qué es?
Patacotrón es un proyecto desarrollado simultáneamente con una investigación sobre **Clasificación de imágenes de una sola clase con algoritmos de Inteligencia
Artificial**.
### ¿Para qué sirve?
Su función es clasificar patacones como clase positiva, y objetos anómalos como clase
negativa, esta página permite usar diferentes modelos (combinándolos para obtener el promedio
de varias predicciones) y reportar errores, además de entender cómo se clasificaron según
su eficacia.
### [Repositorio del proyecto](https://github.com/frncscp/ptctrn)
"""
)
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