YOLO Object Detection Project
تفاصيل العمل
المميزات الرئيسية: الكشف في الوقت الفعلي مع إظهار الصناديق المحيطة (Bounding Boxes) وتسميات الفئات (Class Labels). تدريب على بيانات مخصّصة باستخدام YOLOv5 / YOLOv8. ضبط فرط المعلمات (Hyperparameter Tuning) لتحقيق التوازن بين الدقة والسرعة. التقييم باستخدام mAP (متوسط الدقة). النشر باستخدام Streamlit / OpenCV لعرض تجريبي تفاعلي. الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python، PyTorch، OpenCV، Streamlit، YOLO. النتيجة المتوقعة: نموذج ذكاء اصطناعي سريع ودقيق قادر على الكشف في الوقت الحقيقي، مناسب للتطبيقات في الأمن، المراقبة، تحليلات التجزئة، والأنظمة الذكية.
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
