Advanced Image Captioning
تفاصيل العمل
وصف المشروع:
يهدف هذا المشروع إلى تطوير نظام ذكي قادر على توليد تعليقات نصية دقيقة ووصفية للصور باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning). يعتمد النظام على نموذج التحويلات (Transformers) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لتحليل محتوى الصورة وتوليد تعليق نصي يعكس محتوى الصورة بشكل دقيق.
مراحل التنفيذ:
جمع البيانات ومعالجتها:
تم جمع مجموعة كبيرة من الصور مع تعليقات نصية مرتبطة بها من مصادر معتمدة.
تم تطبيق عمليات معالجة البيانات مثل تصغير الصور، وتحويل النصوص إلى صيغ قابلة للاستخدام في النماذج، وتوحيد الصيغ لتحسين جودة البيانات.
بناء النموذج:
تم بناء نموذج التعليق على الصور باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاستخراج الميزات البصرية من الصور.
تم دمج نموذج التحويلات (Transformers) مع نموذج CNN لتوليد التعليقات النصية بناءً على الميزات المستخرجة.
تدريب النموذج:
تم تدريب النموذج على مجموعة البيانات المجمعة باستخدام خوارزميات تحسين متقدمة مثل Adam Optimizer.
خلال مرحلة التدريب، تم ضبط المعلمات لضمان تحقيق النموذج لأعلى مستوى من الدقة في توليد التعليقات.
اختبار وتقييم النموذج:
بعد انتهاء مرحلة التدريب، تم اختبار النموذج باستخدام مجموعة بيانات جديدة للتحقق من دقته في توليد التعليقات.
تم استخدام مقاييس تقييم مثل BLEU Score لقياس جودة التعليقات المولدة ومدى توافقها مع التعليقات الأصلية.
تحسين النموذج:
بناءً على نتائج التقييم، تم تحسين النموذج لزيادة دقته وكفاءته في توليد التعليقات.
تم تطبيق تقنيات Fine-Tuning لتحسين الأداء على مجموعات بيانات محددة.
النتيجة النهائية:
نتج عن هذا المشروع نظام متقدم قادر على توليد تعليقات نصية دقيقة ووصفية للصور، مما يجعله مثاليًا للاستخدام في تطبيقات مثل الوسائط الاجتماعية، وتوصيف الصور في قواعد البيانات، وتحسين تجربة المستخدم في التطبيقات التي تتطلب فهمًا بصريًا دقيقًا.