تعلم تمثيلات بصرية بالتعلم التبايني الذاتي (SimCLR & SupCon) على CIFAR-10
تفاصيل العمل
تنفيذ SimCLR و SupCon لتعلم تمثيلات صور بدون أو بأقل قدر من الـlabels ، شامل تجربة 42 إعداد مختلف من الـ Augmentation. كمان تم بناء محرك بحث بصري لحظي (Visual Similarity Search) بتصدير النموذج لصيغة ONNX ودمجه مع FAISS لاسترجاع فائق السرعة (أقل من 5 مللي ثانية)، مع واجهة Streamlit تفاعلية كاملة. النتيجة النهائية: دقة 84.30% باستخدام صفر labels، بمقارنة بأداء نماذج زي CLIP.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
