metadata v12

app.py

@@ -18,10 +18,13 @@ EMBEDDINGS_FILE = EMBEDDINGS_DIR / "embeddings.pkl"
 
 # ✅ Cargar dataset directamente desde Hugging Face Hub
 dataset = load_dataset(
-    path="Segizu/facial-recognition",
+    "csv",
     data_files="metadata.csv",
-    token=HF_TOKEN
-)
+    split="train",
+    column_names=["image"]  # ✅ Forzar encabezado correcto
+) 
+print("✅ Primer item:", dataset[0])
+
 dataset = dataset["train"].cast_column("image", HfImage())
 
 # 🔄 Preprocesar imagen para Facenet

metadata.py

@@ -9,7 +9,7 @@ api = HfApi()
 files = api.list_repo_files(repo_id=repo_id, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
 
 # Generar URLs completas
-base_url = f""
+base_url = f"https://huggingface.co/datasets/{repo_id}/resolve/main/"
 image_urls = [base_url + f for f in files if f.lower().endswith(".jpg")]
 
 # Escribir nuevo metadata.csv