تطوير ونشر نظام رؤية حاسوبية (Computer Vision) لتصنيف الصور باستخدام PyTorch

تصميم وتطوير نظام رؤية حاسوبية (Computer Vision) متقدم يعتمد على أسلوب البرمجة التركيبية أو المهيكلة (Modular Design). يهدف المشروع إلى تدريب نماذج الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) المخصصة لتصنيف وتحليل الصور بدقة فائقة، مع تتويج العمل بنشر هذه النماذج عبر واجهة مستخدم تفاعلية وسهلة الاستخدام تتيح اختبار النتائج في الوقت الفعلي. طريقة التنفيذ والتقنيات المستخدمة: بناء نماذج مخصصة: تصميم وتدريب شبكة عصبية مخصصة من نوع (TinyVGG) من الصفر للتعامل مع مهام الرؤية الحاسوبية المحددة. تطبيق أحدث النماذج العالمية (SOTA): دمج وتطويع نموذج (EfficientNetB2) فائق الدقة باستخدام تقنيات نقل التعلم (Transfer Learning) لضمان أعلى أداء ممكن في تصنيف البيانات. هندسة برمجية مرنة (Modular PyTorch): كتابة الأكواد البرمجية وتصميم بنية النظام بطريقة مجزأة ونظيفة (Clean Code)، مما يسهل عمليات الصيانة، إعادة الاستخدام، والتطوير المستقبلي للنظام. النشر وواجهة الاستخدام (Deployment): بناء واجهة رسومية تفاعلية سريعة باستخدام تقنية (Gradio)، تتيح للمستخدمين النهائيين أو العملاء رفع الصور والحصول على استنتاجات وتصنيفات النموذج بشكل فوري ومباشر. أهم ميزات العمل: كفاءة ودقة عالية: الاعتماد على نماذج أثبتت كفاءتها عالمياً لضمان تصنيف دقيق للصور. جاهزية الإنتاج (Production-Ready): المشروع ليس مجرد كود برمجي، بل نظام متكامل قابل للعرض والدمج الفوري بفضل واجهة Gradio. بنية برمجية احترافية: سهولة توسيع النظام ليشمل تصنيفات جديدة أو تبديل النماذج المستخدمة بفضل الاعتماد على بنية (Modular) مرنة.