文件名称：Artwork-artist-prediction-webapp:网络应用程序，可根据插图预测艺术家的姓名
文件大小：6.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 13:22:53
HTML
从艺术品Web应用程序预测艺术家 该项目是针对我的课程CSYE 7374-并行机器学习和AI进行的。 本课程的主要目标是在训练机器学习模型的同时了解并行处理和硬件功能。 可以在找到主要结果以及项目报告。 在此存储库中，我将通过Web应用程序带您完成项目的ML端。 部署此应用程序的入门。 将此存储库克隆到您的工作站。 $ git clone https://github.com/akmenon1996/Artwork-artist-prediction-webapp.git 移至repo目录。 $ cd Arwork-artist-prediction-webapp 通过运行安装要求 $ pip install requirements.txt 按照 下的说明下载经过训练的模型文件，并将其放置在名称为“ trained_model”的/ models目录中 通过运行app.py
【文件预览】：
Artwork-artist-prediction-webapp-master
----models()
--------labels.pickle(214B)
----uploads()
--------Vincent_van_Gogh_4.jpg(150KB)
--------Titian_1.jpg(150KB)
--------Albrecht_Durer_1.jpg(165KB)
--------Alfred_Sisley_10.jpg(210KB)
--------Alfred_Sisley_79.jpg(194KB)
--------Alfred_Sisley_8.jpg(276KB)
--------Vincent_van_Gogh_11.jpg(90KB)
--------Alfred_Sisley_4.jpg(248KB)
--------Vincent_van_Gogh_14.jpg(415KB)
--------Alfred_Sisley_1.jpg(132KB)
--------Alfred_Sisley_3.jpg(677KB)
--------prediction.png(412KB)
--------Alfred_Sisley_2.jpg(341KB)
--------Vincent_van_Gogh_9.jpg(287KB)
--------Vincent_van_Gogh_3.jpg(453KB)
--------Alfred_Sisley_7.jpg(438KB)
--------Vincent_van_Gogh_12.jpg(210KB)
--------Vincent_van_Gogh_2.jpg(364KB)
--------Vincent_van_Gogh_1.jpg(388KB)
----app.py(4KB)
----display_outputs()
--------flask_running.png(97KB)
--------output_image.png(527KB)
--------home_page.png(58KB)
----Dockerfile(154B)
----requirements.txt(754B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----templates()
--------home.html(737B)
--------predict.html(891B)
--------layouts.html(3KB)
----.gitignore(2KB)
----static()
--------main.css(349B)