Actualiza app.py con la adición de threshold

app.py

@@ -5,13 +5,15 @@ import gradio as gr
 from ultralytics import YOLO
 
 
-def predict(path:str):
-    model = YOLO("yolo11s.yaml")
+def predict(path:str, threshold: float = 0.6):
     model = YOLO("best.pt")
     imagen = cv2.imread(path)
     results = model.predict(source=path)
 
     for r in results:
+        # Mantener solo las cajas con una probabilidad mayor al umbral
+        boxes = [box for box in r.boxes if box.conf > threshold]
+        r.boxes = boxes  # Actualizar las cajas filtradas
         return r.plot()