معالجه الصور يعتمد على تقنيات Deep Learning

قمت بتطوير نموذج في مجال Computer Vision يعتمد على تقنيات Deep Learning لتصنيف الصور باستخدام مكتبة TensorFlow. بدأت المشروع بجمع الصور وتحميلها من مجلد مخصص، ثم قمت بعرض بعض الصور وفحص أبعادها للتأكد من جاهزية البيانات. بعد ذلك، تعاملت مع ملف البيانات (CSV) الذي يحتوي على التصنيفات (Labels)، وقمت بتحويل القيم النصية إلى أرقام باستخدام تقنيات Label Encoding لتكون مناسبة للتدريب. قمت ببناء Pipeline لمعالجة البيانات باستخدام TensorFlow، حيث تم: قراءة الصور وتحويلها إلى تنسيق مناسب تغيير حجم الصور (Resizing) تطبيع القيم (Normalization) لتحسين أداء النموذج ربط الصور مع الـ Labels الخاصة بها ثم استخدمت tf.data لإنشاء Dataset فعال يدعم الأداء العالي من خلال: المعالجة المتوازية (Parallel Processing) تقسيم البيانات إلى batches تحسين الأداء باستخدام prefetching وأخيرًا، قمت بتدريب نموذج تعلم عميق على البيانات لمدة عدة epochs بهدف تصنيف الصور بدقة وتحسين أداء النموذج.