نماذج أساسية للرؤية الحاسوبية: تطبيقها في الأعمال

نماذج أساسية للرؤية الحاسوبية: تطبيقها في الأعمال

هذا المقال يقدم شرحًا عمليًا لكيفية تطبيق أربعة نماذج أساسية رائدة في مجال رؤية الحاسوب في تطبيقات الأعمال. سنركز على التنفيذ العملي للشيفرة، والتفاصيل التقنية، وحالات الاستخدام في الأعمال، بدلاً من الجوانب النظرية.

١. إعداد البيئة وتكوينها

قبل البدء، يجب إعداد بيئة العمل وتثبيت المكتبات اللازمة:

pip install torch torchvision transformers timm pillow matplotlib opencv-python tensorflow-hub tensorflow
pip install huggingface_hub sentence-transformers ftfy regex tqdm
pip install accelerate

لتفعيل تسريع وحدة معالجة الرسوميات (GPU):

import torch
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
if torch.cuda.is_available():
    print(f"CUDA device: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

٢. CLIP: التدريب اللغوي البصري التبايني

يُعد نموذج CLIP من تطوير OpenAI، بارعًا في الربط بين الصور واللغة الطبيعية، مما يجعله قويًا في مهام تصنيف الصور واسترجاعها بدون بيانات تدريب مسبقة.

تطبيقات الأعمال:

• بحث وتوصية الصور للمنتجات.
• إدارة المحتوى.
• مراقبة العلامات التجارية المرئية.
• أنظمة الاسترجاع متعددة الوسائط.

مثال عملي (مقتصرًا على شرح وظائف البرنامج):

يُقدم هذا المثال وظائف لاستخراج مميزات الصور من خلال نموذج CLIP، وتصنيف الصور بناءً على فئات محددة، وعرض نتائج التصنيف. الشيفرة الأصلية معقدة بعض الشيء، لذا تم اختصارها هنا لتوضيح الوظائف الرئيسية.

# ... (شيفرة مختصرة توضح وظائف استخراج المميزات والتصنيف وعرض النتائج) ...

٣. DINO v2: محول رؤية ذاتي الإشراف

يقدم نموذج DINO v2 من Meta AI Research مميزات بصرية قوية بدون الحاجة إلى بيانات مُعلّمة، مما يجعله مثاليًا لمجموعة متنوعة من المهام.

تطبيقات الأعمال:

• البحث عن الصور المتشابهة.
• كشف الشذوذ.
• تجميع المنتجات.
• استخراج مميزات الصور للمهام الأخرى في التعلم الآلي.

مثال عملي (مقتصرًا على شرح وظائف البرنامج):

يُقدم هذا المثال وظائف لاستخراج مميزات الصور من خلال نموذج DINOv2، وحساب التشابه بين الصور، وعرض نتائج التشابه بصريًا.

# ... (شيفرة مختصرة توضح وظائف استخراج المميزات وحساب التشابه وعرض النتائج) ...

٤. نموذج Segment Anything (SAM): تجزئة الصور المتقدمة

يوفر نموذج SAM من Meta AI إمكانيات قوية لتجزئة الصور بدون بيانات تدريب مسبقة، مما يجعله مفيدًا في العديد من تطبيقات الأعمال.

تطبيقات الأعمال:

• الفهرسة الآلية للصور.
• القياس الدقيق للمنتجات في تجارة التجزئة.
• تحليل الصور الطبية.
• مراقبة المحاصيل الزراعية.
• إنشاء وتحرير المحتوى.

مثال عملي (مقتصرًا على شرح وظائف البرنامج):

يُقدم هذا المثال وظائف لتجزئة الصور تلقائيًا، وعرض نتائج التجزئة، وحساب أبعاد الكائن المُجزّأ.

# ... (شيفرة مختصرة توضح وظائف التجزئة وعرض النتائج وحساب الأبعاد) ...

٥. BLIP-2: نموذج لغوي بصري للاستخبارات التجارية

يوفر BLIP-2 إمكانيات متقدمة للغة والرؤية في تطبيقات الأعمال متعددة الوسائط.

تطبيقات الأعمال:

• إنشاء وصف تلقائي للمنتجات.
• أتمتة خدمة العملاء القائمة على الصور.
• تحليل المحتوى المرئي للتسويق.
• فهم محتوى وسائل التواصل الاجتماعي.

أمثلة عملية (مختصرة):

يُقدم هذا القسم أمثلة على استخدام BLIP-2 في إنشاء وصف للمنتجات، والإجابة على الأسئلة حول الصور، وتحليل محتوى التسويق، وفهم محتوى وسائل التواصل الاجتماعي.

# ... (شيفرة مختصرة توضح وظائف توليد النصوص وتحليل الصور) ...

الخاتمة

يقدم هذا المقال توجيهات عملية لتطبيق أربعة نماذج أساسية لرؤية الحاسوب في تطبيقات الأعمال: CLIP (التصنيف بدون بيانات تدريب مسبقة)، DINO v2 (التعلم الذاتي)، SAM (تجزئة الصور)، و BLIP-2 (مهام اللغة والرؤية). يمكن إجراء تجارب مستقبلية لاستكشاف تقنيات دمج النماذج، والضبط الدقيق على مجموعات بيانات محددة، وتحسين النشر على الأجهزة الطرفية، والتكامل مع منصات الاستخبارات التجارية لزيادة العائد على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

المصدر: MarkTechPost