README.md

---
license: mit
tags:
- waste-classification
- computer-vision
- streamlit
- tensorflow
- keras
library_name: tensorflow
---

# Interface de classification de déchets

Interface Streamlit pour la classification de déchets utilisant des modèles de deep learning entraînés.

## 🎯 Description

Cette application permet de classifier des images de déchets en deux catégories :
- **Papier** : Journaux, cartons, papiers divers
- **Plastique** : Bouteilles, emballages, objets en plastique

## 🚀 Utilisation

### Avec Docker (Recommandé)

```bash
# Cloner le repository
git clone https://huggingface.co/360TechEnv/waste-classifier
cd waste-classifier

# Construire et lancer avec Docker
docker-compose up --build -d
```

### Installation locale

```bash
# Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt

# Lancer l'application
streamlit run app.py
```

## 📊 Modèles disponibles

- **waste_classifier_v1.h5** : Modèle v1 (architecture de base)
- **waste_classifier_v2.h5** : Modèle v2 (architecture améliorée)

## 🔧 Configuration

Les modèles sont automatiquement téléchargés au premier lancement. Vous pouvez aussi configurer des URLs personnalisées :

```bash
export MODEL_V1_URL="https://huggingface.co/360TechEnv/waste-classifier/resolve/main/models/waste_classifier_v1.h5"
export MODEL_V2_URL="https://huggingface.co/360TechEnv/waste-classifier/resolve/main/models/waste_classifier_v2.h5"
```

## 📈 Performance

- **Modèle v1** : Précision ~54%
- **Modèle v2** : Précision améliorée

## 🛠️ Technologies

- **Streamlit** : Interface utilisateur
- **TensorFlow/Keras** : Modèles de deep learning
- **OpenCV/PIL** : Traitement d'images
- **Docker** : Containerisation

## 📄 Licence

MIT License - Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

## 🤝 Contribution

Ce projet est open source. N'hésitez pas à contribuer ou signaler des problèmes !

## 📞 Support

Pour toute question ou problème, créez une issue sur le repository.