تطوير نموذج ذكاء اصطناعي للتعرف على الأشياء (Object Detection) باستخدام YOLO

طوير نموذج ذكاء اصطناعي للتعرف على الأشياء (Object Detection) باستخدام YOLO " ساقوم بتدريب وتطوير نماذج ذكاء اصطناعي لاكتشاف الأشياء وتصنيفها في الصور والفيديوهات بدقة وسرعة فائقة. تشمل الخدمة: 1-تدريب موديل YOLO (v8 أو v11) على بياناتك الخاصة. 2-التعرف على أنواع محددة من الأشياء (مثل: منتجات، سيارات، عيوب صناعية، عقبات طريق). 3-تسليم ملف الموديل (Weights) مع كود Python بسيط لتشغيله. 4-تطوير الأنظمة لتعمل في الوقت الفعلي (Real-time) وبسرعة عالية." 1. مميزات تقنية (تخص الأداء): استخدام أحدث التقنيات: الاعتماد على إصدارات YOLOv8 و YOLOv11 لضمان أعلى دقة (mAP) وأسرع استجابة. السرعة الفائقة (Real-time): تحسين النموذج ليعمل على معالجة الفيديوهات والبث المباشر بمعدل إطارات عالٍ (High FPS) دون تهنيج. دقة التصنيف: القدرة على اكتشاف الأشياء الصغيرة أو المتداخلة بدقة عالية بفضل تقنيات الـ Augmentation المتقدمة. خفة الوزن: إمكانية ضخ وتقليل حجم الموديل (Model Quantization) ليعمل بكفاءة على أجهزة الحواسيب العادية أو الراسبيري باي (Raspberry Pi). 2. مميزات العمل (تخص جودة الخدمة): هيكلة البيانات: تنظيم وتوسيم (Labeling) البيانات بشكل احترافي لضمان عدم وجود انحياز (Bias) في النتائج. كود نظيف (Clean Code): تسليم كود Python منظم جداً، مع تعليقات تشرح كل جزء، ليسهل عليك استخدامه أو تطويره لاحقاً. التوافق البرمجي: تسليم الموديل بصيغ متعددة حسب رغبتك (.pt, .onnx, .engine) ليعمل على أي بيئة برمجية. دعم ما بعد التسليم: شرح طريقة تشغيل الموديل على جهازك وحل أي مشاكل تقنية تواجهك في البداية. 3. مميزات تنافسية: تجربة مجانية: إمكانية اختبار الموديل على عينة بسيطة من صورك قبل البدء في المشروع للتأكد من الجودة. تقارير أداء: تسليم ملف يحتوي على رسوم بيانية توضح دقة الموديل (Confusion Matrix, Precision-Recall Curve). مرونة التعديل: إمكانية إعادة تدريب الموديل لتحسين النتائج إذا ظهرت حالات لم يكتشفها في البداية.