في هذا المقال، سأشرح مشروعاً قمت بنشره على كاجل لتطبيق شبكة MobileNetV2، وهي واحدة من الشبكات العصبية العميقة المصممة لتكون خفيفة وفعالة في تصنيف الصور. هذه الشبكة مثالية للتطبيقات التي تتطلب أداءً عالياً مع استهلاك منخفض للموارد، مثل الأجهزة المحمولة والتطبيقات الواقعية.
لماذا MobileNetV2؟
عند العمل على مشاريع تصنيف الصور، غالباً ما نبحث عن التوازن بين الدقة والكفاءة. هنا تأتي أهمية MobileNetV2، التي تم تطويرها لتقديم أداء ممتاز مع تقليل التعقيد الحسابي. بفضل تصميمها القائم على Depthwise Separable Convolutions، توفر هذه الشبكة سرعة عالية مع المحافظة على جودة النتائج.
ما الذي يقدمه المشروع؟
- تدريب شبكة MobileNetV2 على مجموعة بيانات للصور.
- استخدام تقنية Transfer Learning للاستفادة من الشبكة المدربة مسبقاً على قاعدة بيانات ImageNet.
- تخصيص النموذج وتكييفه مع مجموعة بيانات مخصصة لتصنيف الصور.
- عرض نتائج التدريب والتقييم بطريقة واضحة.
مميزات الكود المنشور
- بساطة التنفيذ: الكود مكتوب بشكل واضح ومبسط لسهولة الفهم، حتى للمبتدئين.
- قابلية التخصيص: يمكنك تعديل الكود بسهولة لتناسب احتياجات مشروعك.
- نتائج دقيقة: يعرض الكود خطوات تحسين الأداء وتقييم النتائج بدقة.
أهم خطوات المشروع:
- تحميل البيانات: يتم تحميل الصور وتنظيمها لتناسب نموذج MobileNetV2.
- التدريب المسبق: يتم الاستفادة من النموذج المدرب مسبقاً لتسريع عملية التدريب.
- التخصيص والتدريب: يتم تعديل الطبقات الأخيرة للنموذج ليتناسب مع فئات الصور الجديدة، ثم تدريب النموذج على مجموعة البيانات.
- التقييم والاختبار: يتم اختبار النموذج على صور جديدة لتقييم أدائه.
تطبيق المشروع بنفسك
إذا كنت ترغب في تجربة المشروع، يمكنك الوصول إلى الكود وتنفيذه عبر هذا الرابط على كاجل. المشروع متاح للجميع، ويمكنك استخدامه كنقطة انطلاق لتطوير تطبيقاتك الخاصة في تصنيف الصور.
