UXi es una aplicación web diseñada para analizar la estética de sitios web utilizando un modelo de predicción basado en redes neuronales. La aplicación permite a los usuarios subir una imagen de un sitio web y obtener una predicción sobre la estética del sitio junto con un mapa de calor que muestra las áreas más importantes para la predicción.

project/
│
├── frontend/
│   ├── public/
│   ├── src/
│   │   ├── App.js
│   │   ├── index.js
│   │   └── ...
│   └── package.json
│
├── backend/
│   ├── model/
│   │   ├── CalistaAesthetics_AP2_with_gridsearch_and_gradcam.ipynb
│   │   └── model.py
│   ├── app.py
│   └── requirements.txt
│
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── README.md

El modelo de predicción se encuentra en el notebook CalistaAesthetics_AP2_with_gridsearch_and_gradcam.ipynb. Este notebook incluye los siguientes pasos:

1. Clonación y Preparación de Datos:

   • Clona el repositorio que contiene los datos y los modelos preentrenados.
   • Descarga y descomprime los datasets necesarios.

2. Entrenamiento del Modelo:

   • Define y entrena un modelo de red neuronal convolucional (CNN) utilizando TensorFlow/Keras.

3. Grad-CAM:

   • Implementa Grad-CAM para generar mapas de calor que muestran las áreas más importantes de la imagen para la predicción.

Grad-CAM se implementa mediante las siguientes funciones en el archivo model.py:

• get_img_array(img, size): Preprocesa la imagen para que esté lista para la predicción.
• make_gradcam_heatmap(img_array, model, last_conv_layer_name, classifier_layer_names): Genera un mapa de calor Grad-CAM para una imagen dada y un modelo.
• save_and_display_gradcam(img, heatmap, alpha=0.4): Superpone el mapa de calor en la imagen original y la guarda.