البرمجة

بناء وتدريب شبكة عصبونية باستخدام Keras لتصنيف الصور الملونة

بالطبع، يسرني مساعدتك في فهم كيفية استخدام مكتبة Keras لتحميل الصور الملونة وإنشاء مجموعة بيانات لتصنيفها باستخدام شبكة عصبونية تابعة للتحولات.

مقالات ذات صلة

أولاً وقبل البدء، يجب عليك تحميل مكتبة Keras و TensorFlow إذا لم يكن لديك ذلك بالفعل. يمكنك استخدام الأمر التالي:

python
pip install keras tensorflow

الآن، يمكنك استخدام الكود التالي لتحميل الصور الملونة من المجلدات وإعداد مجموعة البيانات:

python
import os
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# تحديد مسار المجلد الرئيسي الذي يحتوي على المجلدات الفرعية لكل فئة
main_folder_path = '/path/to/main/folder'

# تحديد حجم الصور المستخدمة وعدد الفئات
img_size = (224, 224)
num_classes = len(os.listdir(main_folder_path))

# إعداد مولد البيانات لتحميل الصور وتحويلها إلى تنسيق يدعم Keras
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# تحميل الصور من المجلدات وتحديد حجم الدُفعات (batch size)
batch_size = 32
train_generator = datagen.flow_from_directory(
    main_folder_path,
    target_size=img_size,
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'  # لتصنيف الصور
)

هذا الكود يقوم بتحميل الصور من المجلدات وتحويلها إلى تنسيق يمكن فهمه بواسطة Keras. بعد ذلك، يمكنك بناء نموذج الشبكة العصبونية العميقة باستخدام Keras وتدريبه باستخدام مولد البيانات الذي قمت بإعداده.

يمكنك تعديل الحجم ومعالم الصور حسب احتياجات مشروعك. ننصح دائمًا بتصغير حجم الصور لتسريع عملية التدريب، ويمكنك أيضًا استخدام العديد من التعديلات الإضافية المتاحة في مكتبة Keras لتحسين أداء نموذجك.

باختصار، يمكنك استخدام الكود الذي قدمته لتحميل الصور وإعداد مجموعة البيانات، ثم تكامل ذلك مع بناء وتدريب الشبكة العصبونية باستخدام Keras لتحقيق تصنيف صور فعّال.

المزيد من المعلومات

بالطبع، دعنا نوسع المزيد على الخطوات التي يمكن أخذها لتحسين عملية بناء وتدريب الشبكة العصبونية العميقة باستخدام Keras.

  1. تحديد نموذج الشبكة العصبونية:
    يمكنك استخدام نموذج معماري معروف مثل VGG16 أو ResNet، أو يمكنك بناء نموذج خاص بك باستخدام طبقات متتالية مثل Conv2D و MaxPooling2D و Flatten و Dense في Keras. قد تحتاج أيضًا إلى إضافة طبقة Dropout لتجنب الفيضان بالبيانات.

    python
    from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

  2. تحديد وتكوين المعلمات التدريبية:
    يجب عليك تحديد معلمات التدريب مثل عدد دورات التدريب (الحقب)، حجم دُفعات التدريب، وخوارزمية تحسين الوزن. يمكنك اختيار خوارزميات مثل Adam أو SGD لتحسين الوزن.

    python
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

  3. تدريب النموذج:
    يمكنك الآن تدريب النموذج باستخدام بيانات التدريب. يُفضل استخدام مولد البيانات الذي تم إعداده مسبقًا.

    python
    epochs = 10
model.fit(train_generator, epochs=epochs)

    تأكد من أنك قمت بتوفير مجموعة اختبار من الصور لقياس أداء النموذج أثناء التدريب.

  4. تقييم النموذج:
    بعد التدريب، يمكنك تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة اختبار.

    python
    test_loss, test_accuracy = model.evaluate(test_generator)

    يمكنك أيضًا استخدام مكتبة scikit-learn للحصول على تقارير أكثر تفصيلاً عن أداء النموذج.

باستخدام هذه الخطوات، يمكنك إعداد وتدريب شبكة عصبونية باستخدام Keras لتصنيف الصور الملونة بناءً على الهيكل الذي قمت بتحديده. يجب عليك تحديد المعلمات والهيكل بناءً على طبيعة المشروع الخاص بك والمتطلبات الخاصة بتصنيف الصور.

الوسوم
زر الذهاب إلى الأعلى