تطوير نموذج Computer Vision لتصنيف الصور مع واجهة استخدام

0 (0)

الوصف

وصف الخدمة

أطوّر لك نموذج رؤية حاسوبية أولي باستخدام PyTorch أو TensorFlow حسب نوع البيانات وطبيعة المشروع، سواء كانت المهمة تصنيف صور، تصنيف فيديو بسيط، اكتشاف أجسام بشكل مبدئي، أو Segmentation بشكل مبدئي.

أبدأ بمراجعة البيانات والمتطلبات، ثم أختار أسلوب التدريب أو Fine-tuning المناسب، مع الاهتمام بجودة البيانات وتقليل المشكلات الشائعة مثل التكرار أو التسرب، واستخدام مقاييس تقييم مناسبة مثل Accuracy و F1-score و ROC-AUC حسب نوع المهمة.

الخدمة مناسبة لمن يريد نسخة أولية عملية وقابلة للتشغيل أو تحسينًا مبدئيًا لنموذج موجود بشكل واضح ومنظم.

كما يمكن تنفيذ مشاريع على أحجام بيانات مختلفة حسب طبيعة المهمة والبنية المتاحة، وقد يصل نطاق بعض المشاريع إلى 300 ألف صورة أو 5000 فيديو، ويتم تحديد ذلك حسب التفاصيل المرسلة قبل البدء.

ماذا تحصل عليه مقابل 5$؟

مقابل 5$ تحصل على تنفيذ مهمة رؤية حاسوبية بسيطة ومحددة النطاق، وتشمل:

مراجعة البيانات والمتطلبات
تجهيز وتنظيم مبدئي للبيانات
تدريب أولي أو Fine-tuning على نموذج مناسب
تقييم مبدئي للنتائج
كود تشغيل واضح ومنظم
ملف بسيط لتجربة النموذج على بيانات جديدة
ملف requirements
تقرير PDF مختصر يوضح النتائج
نطاق الخدمة الأساسية

الخدمة الأساسية تكون على نطاق صغير ومحدد يتم الاتفاق عليه قبل البدء، مثل:

عدد محدود من الصور
أو مقطع فيديو قصير في المهام البسيطة
عدد فئات محدود
تجربة تدريب مبدئية واحدة
نسخة أولية قابلة للتجربة والتطوير لاحقًا

يشمل التنفيذ حسب طبيعة المشروع:

تصنيف صور
تصنيف فيديو بسيط
Object Detection بشكل مبدئي
Segmentation بشكل مبدئي
واجهة بسيطة جدًا باستخدام Streamlit
API بسيط باستخدام FastAPI
إعداد Docker مبدئي عند الحاجة
مميزات الخدمة
حل مناسب لبياناتك وليس قالبًا ثابتًا
اهتمام بجودة البيانات والتقييم
كود منظم وقابل للتشغيل
تنفيذ عملي واضح يمكن البناء عليه لاحقًا
ما الذي ستستلمه؟
ملفات المشروع الخاصة بالتدريب أو التشغيل
ملف تشغيل بسيط للاستدلال
ملف requirements
خطوات تشغيل مختصرة
تقرير PDF مختصر للنتائج
ملاحظات مهمة
يُرجى إرسال تفاصيل المهمة والبيانات قبل الطلب
إذا كان المشروع كبيرًا أو يحتاج مراحل متعددة، يتم تحديد نطاق التنفيذ المناسب قبل البدء
الخدمة موجهة إلى تنفيذ عملي واضح وقابل للتشغيل وليس مجرد كود نظري فقط