Traffic Accident Severity Classification using Custom ResNet & Focal Loss

مشروع رؤية حاسوبية لتصنيف شدة الحوادث المرورية باستخدام Deep Learning.

قمت بتطوير نموذج ResNet مخصص لمعالجة مشكلة عدم توازن الفئات الحاد، حيث كانت فئة الحوادث الشديدة أقل من 2%.

أهم ما يميز المشروع:

بناء نموذج CNN مخصص اعتمادًا على ResNet

تطبيق Focal Loss لمعالجة Class Imbalance

تحسين Recall للحوادث الشديدة من أقل من 2% إلى حوالي 60%

مقارنة الأداء مع XGBoost وإثبات تفوق نموذج Deep Learning في الأولوية للسلامة

استخدام تقنيات Data Augmentation لتحسين التعميم

النتيجة: نموذج يركز على إنقاذ الأرواح من خلال تحسين اكتشاف الحالات الحرجة بدلًا من التركيز على الدقة العامة فقط.