برمجة python

في هذا المشروع قمت ببناء خطّ عمل احترافي لتطوير نموذج رؤية حاسوبية متقدم يعتمد على YOLO، بدءًا من تهيئة البيئة وصولًا إلى الضبط الدقيق للنموذج وتشغيله في بيئة إنتاجية.

بدأتُ بتجهيز بيئة العمل بشكل تلقائي وتثبيت المكتبات اللازمة، ثم ربطت النظام مباشرةً بـ Google Drive لضمان التكامل السلس بين البيانات والمخرجات.

بعد ذلك انتقلتُ إلى مرحلة ضبط معاملات النموذج (Hyperparameter Tuning) باستخدام بيانات ضخمة للحصول على أفضل إعدادات ممكنة، مع اعتماد خوارزميات متقدمة في التدريب مثل AdamW لتحقيق نتائج دقيقة ومستقرة.

قمتُ بتوليد إعدادات محسّنة للنموذج وتحويلها إلى نظام تدريب مخصص للمشروع.

وبعد اكتمال الضبط، انتقلت لمرحلة تدريب YOLO بالنظام المحسّن على مجموعة بيانات خاصة قمت بإعدادها بعناية تحتوي على أصناف التفاح بدرجات مختلفة من النضج.

تم التدريب بعمق (75 epochs) لإنتاج نموذج عالي الدقّة قادر على التمييز بين حالات النضوج بجودة عالية.

ثم قمتُ بإعداد بيئة التشغيل النهائية للنموذج، وتنظيف المجلدات، وتشغيله على صورة اختبار حقيقية للتأكد من كفاءة النموذج وموثوقيته.