Introduction
Le projet vise à créer une application web capable de prédire les catégories d'images téléchargées par les utilisateurs. Pour cela, j’utilise le modèle InceptionV3 de TensorFlow, qui a peut reconnaître et classer des images en 1000 catégories différentes, allant des animaux aux objets quotidiens. L'application web est construite avec Flask, un micro-framework pour Python qui gére les requêtes HTTP, le téléchargement de fichiers, et l'affichage des pages web.
Fonctionnalités Principales
Les utilisateurs peuvent glisser-déposer une image dans une zone dédiée sur la page web. J’utilise pour ça la bibliothèque JavaScript Dropzone.js permettant une expérience utilisateur fluide pour le glisser-déposer.
L'image est ensuite envoyée au serveur où elle est stockée dans un répertoire sécurisé. Le serveur reçoit l'image, la convertit au format approprié et utilise le modèle InceptionV3 pour prédire les catégories de l'image. L'image téléchargée ainsi que les cinq meilleures prédictions, avec leurs scores de confiance respectifs sont affichées sur une page de résultats.
Conclusion
Ce projet démontre comment utiliser différentes technologies en intelligence artificielle avec des outils de développement web pour créer une petite application intuitive. Cette application peut être utilisée dans divers domaines, de la reconnaissance d'objets dans les photos personnelles à l'analyse d'images dans des contextes professionnels.