ناء نماذج Segmentation احترافية باستخدام U-Net

أقدّم خدمة تطوير نماذج التجزئة الدلالية (Semantic Segmentation) باستخدام خوارزمية U-Net، مع خبرة عملية مثبتة عبر مشروع Oxford-IIIT Pet Dataset، حيث قمت ببناء نموذج متكامل يقوم بعزل الهدف من الخلفية بدقة عالية. ما الذي أقدمه في هذه الخدمة؟ بناء نموذج U-Net مخصص لمهمة الـ Segmentation. إعداد بايبلاين احترافي للبيانات يشمل: إعادة تحجيم الصور والمشاهد التطبيع (Normalization) تحسينات البيانات (Augmentation) تنظيم البيانات باستخدام tf.data (cache – shuffle – batch – prefetch) تدريب النموذج باستخدام أفضل الممارسات: Adam optimizer SparseCategoricalCrossentropy Dice Coefficient & Mean IoU EarlyStopping – ModelCheckpoint – ReduceLROnPlateau الحصول على نموذج جاهز للاستخدام أو التطوير (inference-ready). تحليل النتائج وتقديم تقرير واضح مع صور توضيحية للتوقعات (Predictions).