food detection

قمنا بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي متقدم لاكتشاف وتصنيف الأطعمة باستخدام أحدث إصدارات YOLOv8.

شمل المشروع تدريب النموذج على 108 صنفًا مختلفًا من الأطعمة باستخدام مجموعة بيانات عالية الجودة، مع تطبيق أفضل تقنيات التحسين (Augmentation) ومعالجة البيانات المسبقة (Preprocessing).

بفضل ضبط معلمات التدريب (Hyperparameters Tuning) واستخدام استراتيجيات دقيقة للتحقق (Validation)، تمكنا من الوصول إلى دقة عالية جدًا في التصنيف والاكتشاف.

مميزات المشروع:

اكتشاف دقيق وسريع لـ 108 نوع طعام مختلف.

أداء عالي في البيئات الواقعية مع قابلية للتوسع لأنواع إضافية.

جاهزية للاستخدام في التطبيقات التجارية مثل تطبيقات المطاعم، أنظمة التغذية الذكية، أو حتى أنظمة إدارة المحتوى الغذائي.