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@@ -194,32 +194,32 @@ with vit:
                     #    return y_gorrito / len(classifier_list)
 
 
-                    y_gorrito = 0
-                    
-                    for model in model_choice:
-                        st.write(model)
-                        api_result = query(uploaded_file.read(), model_dict[model]) 
-                        y_gorrito += api_result[1]["score"]                   
-                    #y_gorrito /= len(model_choice)
+                y_gorrito = 0
+                
+                for model in model_choice:
+                    st.write(model)
+                    api_result = query(uploaded_file.read(), model_dict[model]) 
+                    y_gorrito += api_result[1]["score"]                   
+                #y_gorrito /= len(model_choice)
 
-                    st.write("y gorrito calculado", len(model_choice))
-                    #classifier = classifier(img) 
+                st.write("y gorrito calculado", len(model_choice))
+                #classifier = classifier(img) 
 
-                    #for clase in classifier:
-                    #    if clase['label'] == 'Patacon-True':
-                    #        y_gorrito = clase["score"]
+                #for clase in classifier:
+                #    if clase['label'] == 'Patacon-True':
+                #        y_gorrito = clase["score"]
+            
+            #y_gorrito = classifier[0]["score"]
                 
-                #y_gorrito = classifier[0]["score"]
-                    
-                    
-                    #y_gorrito = vit_ensemble(classifiers, img)
-                    
-                    if round(float((y_gorrito/len(model_choice))*100)) >= threshold:
-                        st.success("¡Patacón Detectado!")
-                    else:
-                        st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
-                    st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
-                    st.image(img) 
+                
+                #y_gorrito = vit_ensemble(classifiers, img)
+                
+                if round(float((y_gorrito/len(model_choice))*100)) >= threshold:
+                    st.success("¡Patacón Detectado!")
+                else:
+                    st.error("No se considera que haya un patacón en la imagen")
+                st.caption(f'La probabilidad de que la imagen tenga un patacón es del: {round(float(y_gorrito * 100), 2)}%')  
+                st.image(img) 
             else:
                 st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")