🌱 Plant Disease Detection Models
نماذج PyTorch لتشخيص أمراض النباتات باستخدام التعلم العميق.
📋 النماذج المتاحة
1. Tomato (الطماطم)
- الفئات: 10 أمراض
- الملف:
tomato/tomato_model_best.pt - الدقة: ~94%
2. Grape (العنب)
- الفئات: 4 أمراض
- الملف:
grape/grape_finetuned_best.pt - الدقة: ~96%
3. Cucumber (الخيار)
- الفئات: 3 أمراض
- الملف:
cucumber/cucumber_model_best.pt - الدقة: ~95%
🚀 الاستخدام
تحميل النموذج
from huggingface_hub import hf_hub_download
import torch
# تحميل نموذج الطماطم
model_path = hf_hub_download(
repo_id="salman11169/plant-disease-models",
filename="tomato/tomato_model_best.pt"
)
# تحميل النموذج
model = torch.load(model_path, map_location='cpu')
استخدام Inference API
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient(token="YOUR_HF_TOKEN")
# استدعاء النموذج
result = client.post(
json={"inputs": image_data},
model="salman11169/plant-disease-models"
)
📊 البنية المعمارية
النماذج مبنية على بنية CNN مخصصة مع:
- Convolutional layers للاستخراج التلقائي للميزات
- Batch Normalization للاستقرار
- Dropout للحد من Overfitting
- Dense layers للتصنيف النهائي
📝 الترخيص
MIT License
👨💻 المطور
تم تطوير هذه النماذج كجزء من مشروع Plant Care Application.