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@@ -75,7 +75,7 @@ with cnn:
         # Create a dropdown menu to select the model
         model_choice = st.multiselect("Seleccione uno o varios modelos de clasificación", model_dict.keys())
         
-        threshold = st.slider('¿Cuál va a ser el límite donde se considere patacón? (el valor recomendado para Ultra-Patacotrón es 50%, para los demás, 75%-80%)', 0, 100, 50)
+        threshold = st.slider(key = 'threshold_convnet', '¿Cuál va a ser el límite donde se considere patacón? (el valor recomendado para Ultra-Patacotrón es 50%, para los demás, 75%-80%)', 0, 100, 50)
         
         selected_models = []
                 
@@ -139,6 +139,7 @@ with vit:
         st.caption('One class is all you need!')
         uploaded_file = st.file_uploader(key = 'ViT_upload', label = 'Sube la imagen a clasificar',type= ['jpg','png', 'jpeg', 'jfif', 'webp', 'heic'])
         flag = False
+        threshold = st.slider(key = 'threshold_vit','¿Cuál va a ser el límite desde donde se considere patacón? (se recomienda por encima del 80%)', 0, 100, 80)
         if st.button(key = 'ViT_button', label ='¿Hay un patacón en la imagen?'):
             if uploaded_file is not None:
                 with st.spinner('Cargando predicción...'):
@@ -149,8 +150,15 @@ with vit:
                 st.write("Asegúrate de haber subido correctamente la imagen.")
     with col_b:
         if flag:
-            st.write(classifier(img))
-            st.image(img)
+            classifier = classifier(img)
+            st.image(img)           
+            y_gorrito = classifier[0]["score"]
+            if round(float(y_gorrito*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)}%')  
+                
 
 with zero_shot:
     st.write('Próximamente')