Instructions to use CapstoneML/Model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use CapstoneML/Model with Keras:
# Available backend options are: "jax", "torch", "tensorflow". import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax" import keras model = keras.saving.load_model("hf://CapstoneML/Model") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| title: HistoryLens | |
| emoji: ๐ | |
| colorFrom: purple | |
| colorTo: red | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 5.33.0 | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| license: apache-2.0 | |
| short_description: Classification Image using MobileNetV2 | |
| metrics: | |
| - accuracy | |
| pipeline_tag: image-classification | |
| library_name: keras | |
| tags: | |
| - capstone | |
| - image-classification | |
| - keras | |
| - computer-vision | |
| - gradio | |
| - historycal-sites | |
| - tensorflow | |
| datasets: | |
| - custom | |
| # HistoryLens - Capstone DBS Coding Camp | |
| Proyek ini adalah aplikasi klasifikasi gambar berbasis deep learning untuk mengenali situs cagar budaya di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY). Dibuat menggunakan Gradio dan TensorFlow/Keras, ditujukan untuk membantu pengguna mengenali tempat bersejarah hanya dengan mengunggah foto. | |
| ## Persyaratan Sistem | |
| Sistem ini direkomendasikan untuk dijalankan di: | |
| - OS: Windows 10/11 64-bit | |
| - Python 3.10 | |
| --- | |
| ## Daftar Kelas | |
| Model mengenali 10 lokasi berikut: | |
| - Benteng Vredeburg | |
| - Candi Borobudur | |
| - Candi Prambanan | |
| - Gedung Agung Istana Kepresidenan | |
| - Masjid Gedhe Kauman | |
| - Monumen Serangan 1 Maret | |
| - Museum Gunungapi Merapi | |
| - Situs Ratu Boko | |
| - Taman Sari | |
| - Tugu Yogyakarta | |
| ## Arsitektur Model | |
| - MobileNetV2 kustom dengan TensorFlow/Keras | |
| - Input: Gambar RGB berukuran 224x224x3 | |
| - Output layer: Softmax (10 kelas) | |
| ## Tools and Library | |
| - Python, TensorFlow/Keras | |
| - Gradio untuk antarmuka pengguna | |
| - Model disimpan dalam format `.json` dan `.h5` | |
| - Huggingface sebagai tools deploy model | |
| ## Fitur | |
| - login dan register | |
| - Upload gambar sesuai yang ada di point kategori | |
| - Model akan memprediksi nama lokasi dari gambar tersebut | |
| - Menampilkan gambar unggahan dan hasil klasifikasinya | |
| - Menampilkan Deskripsi terkait gambar yang diupload | |
| - Menampilkan link Google maps | |
| - Menyimpan History dari detekesi gambar | |
| - Berjalan langsung di browser | |