التعرف على النباتات من خلال صور الاوراق

️ وصف عام: في هذا المشروع طورت نموذجًا للتعرف على أنواع النباتات من الصور باستخدام MobileNetV2، وهي شبكة عصبية خفيفة الوزن وفعالة تناسب تطبيقات تعمل على أجهزة محدودة الموارد، مثل الهواتف أو المنافسات التي تتطلب سرعة واستجابة. ️ خطوات العمل: جمع البيانات وتحضيرها: استخدام مجموعة صور متنوعة لأنواع متعددة من النباتات. تنظيف وتحجيم الصور (Resizing)، وتطبيق تحويّلات (Data Augmentation) لتحسين تعميم النموذج. بناء النموذج: اختيار MobileNetV2 كـ backbone نظرًا لسرعته وكفاءته في استهلاك الموارد. استخدام الطبقات النهائية (classifier heads) مخصصة لتصنيف عدد معين من الأنواع النباتية. تدريب النموذج وضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning): تحديد عدد الطبقات التي تُجمَّد عند النقل (Transfer Learning) وأي منها يُعاد تدريبه بالكامل. تحديد معدّل التعلم، حجم الدفعة، عدد الحقبات، وغيرها. تقييم النموذج: استخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، Recall، Precision، وربما خُسارة (Loss) على مجموعة الاختبار. النظر في التوازن بين الفئات إن كانت بعض الأنواع النباتية قليلة البيانات، لمنع التحيز. استنتاجات وتحسينات: تحليل صور التي أخطأ فيها النموذج لفهم أسباب الخطأ (مثلاً إضاءة ضعيفة، تشابه كبير بين الأنواع). اقتراح تحسينات مثل زيادة البيانات، تحسين Augmentation، أو استخدام نماذج أكثر تعقيدًا إذا الموارد متاحة. الهدف: إنشاء نموذج يمكن الاعتماد عليه في التعرف على النباتات بدقة وكفاءة، مناسب للتطبيقات العملية أو للأغراض التعليمية والبحثية، مع تحقيق توازن بين الأداء والسرعة باستخدام MobileNetV2.