تطوير نموذج تصنيف الصور باستخدام VGG16

في هذا المشروع قمت بتطوير نموذج لتصنيف الصور باستخدام نموذج VGG16 المدرب مسبقًا وتقنية التحويل التعلمي (Transfer Learning). بدأت بجمع وتجهيز مجموعة بيانات تحتوي على صور من فئات متعددة، حيث تم تحويل الصور إلى تنسيق مناسب وتطبيق تقنيات معالجة البيانات مثل تكبير البيانات (Data Augmentation) لتحسين أداء النموذج ومنع الإفراط في التعميم.

بعد تجهيز البيانات، قمت بتعديل نموذج VGG16 بإزالة الطبقات النهائية الأصلية واستبدالها بطبقات مخصصة تتوافق مع عدد الفئات في مجموعة البيانات. تم استخدام مكتبة TensorFlow/Keras لبناء النموذج وتدريبه على مجموعة البيانات المخصصة. خلال عملية التدريب، قمت برصد الأداء وتحليل النتائج من خلال مؤشرات مثل الدقة (Accuracy) والخسارة (Loss)، مما ساعد على تحسين أداء النموذج بشكل ملحوظ.

أخيرًا، تم توثيق كافة خطوات المشروع من جمع البيانات والمعالجة إلى تعديل النموذج والتدريب، مما وفر نظرة شاملة على العملية ومخرجاتها، وأظهر قدرة النموذج على تصنيف الصور بدقة عالية.