توليد وصف آلي للصور باستخدام التعلم العميق - Automated Image Captioning Using Deep Learning

وصف المشروع:

يهدف المشروع إلى تطوير نظام آلي لتعليق الصور باستخدام تقنيات التعلم العميق. يأخذ النظام صورة إدخال وينشئ تعليقًا وصفيًا يصف محتوى الصورة بدقة. من خلال الاستفادة من قوة خوارزميات التعلم العميق ، يسعى المشروع إلى سد الفجوة بين رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية.

يستخدم النظام مجموعة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) لتحقيق شرح دقيق للصور. يتم استخدام شبكات CNN لاستخراج ميزات ذات مغزى من صورة الإدخال ، بينما تقوم شبكات RNN بإنشاء تسمية توضيحية متماسكة بناءً على الميزات المستخرجة. يمكّن هذا الدمج بين رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية النظام من فهم المحتوى المرئي ووصفه بشكل فعال.

لتنفيذ هذا المشروع ، يتم استخدام العديد من المكتبات والأطر بشكل شائع ، بما في ذلك:

TensorFlow: إطار عمل تعليمي عميق شائع مفتوح المصدر يوفر واجهة عالية المستوى لبناء الشبكات العصبية. يقدم TensorFlow العديد من النماذج والوظائف المدربة مسبقًا والتي يمكن استخدامها لمعالجة الصور ومهام معالجة اللغة الطبيعية.

PyTorch: مكتبة تعليمية عميقة أخرى معتمدة على نطاق واسع تقدم رسمًا بيانيًا حسابيًا ديناميكيًا ، مما يجعلها مرنة لأغراض البحث. يوفر PyTorch أدوات لبناء وتدريب الشبكات العصبية ، والتي تعتبر ضرورية لتطوير نظام تسمية توضيحية للصور.

Keras: مكتبة تعلم عميق سهلة الاستخدام تعمل على TensorFlow أو Theano. يبسط Keras تنفيذ الشبكات العصبية ، مما يجعلها مناسبة للمبتدئين في التعلم العميق.

من خلال استخدام هذه المكتبات ، يمكن للمطورين الاستفادة من النماذج الموجودة مسبقًا ، وتحسين هياكل الشبكة ، والوصول بسهولة إلى وظائف التدريب والتقييم. يؤدي ذلك إلى تسريع عملية التطوير ويتيح إنشاء نظام قوي لتسمية الصور.

بشكل عام ، هدف المشروع هو إنشاء نظام آلي لتعليق الصور يمكنه إنشاء أوصاف دقيقة ومتماسكة لصور الإدخال. من خلال الجمع بين خوارزميات التعلم العميق وقوة رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ، يعزز النظام قدرتنا على فهم المحتوى المرئي ووصفه بشكل فعال.