Update app.py

app.py

@@ -162,16 +162,32 @@ def load_classifier() -> Tuple[Any, List[str], str]:
     device = get_device()
 
     classes_path = hf_hub_download(repo_id=CLS_REPO_ID, filename=CLS_CLASSES)
-    if classes_path.endswith(".json"):
+    raw = []
+    
+    try:
+        # Сначала пытаемся прочитать как JSON, независимо от расширения .txt
         with open(classes_path, "r", encoding="utf-8") as f:
             data = json.load(f)
-            raw = list(data.values()) if isinstance(data, dict) else list(data)
-            raw = [str(x).strip() for x in raw if str(x).strip()]
-    else:
+            if isinstance(data, dict) and "classes" in data:
+                raw = data["classes"]
+            elif isinstance(data, dict):
+                raw = list(data.values())
+            elif isinstance(data, list):
+                raw = data
+    except Exception:
+        # Если это не валидный JSON, читаем как обычный текстовый файл
         with open(classes_path, "r", encoding="utf-8") as f:
             raw = [ln.strip() for ln in f if ln.strip()]
 
-    letters = [(ln.split("_")[-1] if "_" in ln else ln) for ln in raw]
+    letters = []
+    for ln in raw:
+        val = str(ln).strip()
+        # Вытаскиваем букву после "_", если она есть
+        val = val.split("_")[-1] if "_" in val else val
+        # Очищаем от остаточных кавычек или запятых на случай некорректного парсинга
+        val = val.strip('",\' ')
+        if val:
+            letters.append(val)
 
     weights_path = hf_hub_download(repo_id=CLS_REPO_ID, filename=CLS_WEIGHTS)
     ckpt = torch.load(weights_path, map_location="cpu")