Update app.py

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@@ -448,9 +448,7 @@ class ImageProcessor:
         
         time_end = time.time()
         inference_time = time_end - time_start
-        
-        # 确保转换为float32类型
-# 确保转换为float32类型
+
         # 确保转换为float32类型并保持原始显著性值
         res = res.to(torch.float32).sigmoid().cpu().numpy().squeeze()
         
@@ -484,9 +482,6 @@ class ImageProcessor:
         # 使用原始显著性值生成分析图表
         analysis_plot = self.generate_analysis_plots(res_resized_original)  # 使用未归一化的原始值
         
-        # 生成分析图表
-        analysis_plot = self.generate_analysis_plots(res_resized)
-        
         # 计算统计信息
         contours = cv2.findContours(binary_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
         total_area = w * h
@@ -496,8 +491,8 @@ class ImageProcessor:
         stats = {
             "处理分辨率": f"{w}x{h}",
             "检测到对象数": str(len(contours)),
-            "平均置信度": f"{np.mean(res_resized):.2%}",
-            "最大置信度": f"{np.max(res_resized):.2%}",
+            "平均置信度": f"{np.mean(res_resized_original):.2%}",  # 使用原始值
+            "最大置信度": f"{np.max(res_resized_original):.2%}",   # 使用原始值
             "覆盖率": f"{coverage_ratio:.2%}",
             "处理时间": f"{inference_time:.3f}秒"
         }