Update app.py

app.py

@@ -18,7 +18,7 @@ infer_tfms = tfms.A.Adapter([*tfms.A.resize_and_pad(384),tfms.A.Normalize()])
 # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
 def predict(img):
     img = PIL.Image.fromarray(img, "RGB")
-    pred_dict = model_type(img, infer_tfms, model.to("cpu"), class_map=ClassMap(['raccoon']), detection_threshold=0.5)
+    pred_dict =  models.ross.efficientdet.end2end_detect(img, infer_tfms, model.to("cpu"), class_map=ClassMap(['raccoon']), detection_threshold=0.5)
     return pred_dict["img"]
     
 # Creamos la interfaz y la lanzamos.