شبکه VGG16 که مخفف Visual Geometry Group Network است، یکی از معماری‌های محبوب شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) محسوب می‌شود. این معماری که توسط گروه هندسه‌ی بصری دانشگاه آکسفورد توسعه یافته، به دلیل سادگی و عمق زیاد شهرت دارد.
✅ ویژگی اصلی VGG Net استفاده از فیلترهای کانولوشنی کوچک ۳×۳ است که به‌صورت پشته‌ای و با عمق فزاینده روی هم قرار می‌گیرند.
دو نسخه‌ی پرکاربرد این معماری، VGG16 و VGG19 هستند، که به ترتیب دارای 16 و 19 لایه می‌باشند.
💡 این شبکه در بسیاری از وظایف بینایی ماشین مانند طبقه‌بندی تصاویر، تشخیص اشیا و بخش‌بندی تصاویر، عملکرد قدرتمندی از خود نشان داده است و روی دیتاست‌هایی مانند ImageNet به‌خوبی آموزش داده شده است.
پیادهسازی شبکه VGG16 با TensorFlow
TensorFlow یکی از محبوب‌ترین فریمورک‌های یادگیری عمیق است که محیطی قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند.
✅ به لطف API سطح بالای Keras در TensorFlow، پیادهسازی VGG Net ساده و کارآمد است.
💡 در این پروژه، معماری VGG16 با استفاده از TensorFlow و Keras پیادهسازی شده است. همچنین یک رابط گرافیکی (GUI) با PyQt5 برای تنظیم پارامترهای آموزشی، نظارت بر فرآیند آموزش و مشاهده‌ی لاگ‌های زنده طراحی شده است.
ویژگی‌های کلیدی محصول
✅ پیادهسازی شبکه VGG16
- شامل پیادهسازی کامل VGG16 با TensorFlow و Keras
- استفاده از پشته‌ی لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های Max-Pooling و لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected) مطابق معماری اصلی VGG16
✅ مجموعه داده‌ی CIFAR-10
- مدل روی دیتاست CIFAR-10 آموزش داده می‌شود
- شامل ۶۰,۰۰۰ تصویر رنگی ۳۲×۳۲ در ۱۰ کلاس مختلف (هر کلاس ۶,۰۰۰ تصویر)
- بارگیری و پیش‌پردازش خودکار دیتاست (نرمال‌سازی تصاویر) در کد
✅ پارامترهای آموزشی قابل تنظیم
- کاربران می‌توانند از طریق رابط گرافیکی (GUI)، اندازه‌ی Batch و تعداد Epochs را مشخص کنند
- مقدارهای پیش‌فرض: Batch Size = 32 و Epochs = 10 (قابل تغییر توسط کاربر)
✅ نظارت زنده بر روند آموزش
- سیستم لاگ‌گیری زنده در GUI نمایش داده می‌شود
- نمایش میزان خطا (Loss)، دقت (Accuracy) و زمان سپری‌شده در هر Batch و Epoch
- نوار پیشرفت (Progress Bar) برای نمایش درصد تکمیل فرآیند آموزش
✅ رابط گرافیکی PyQt5
- شروع آموزش، تنظیم هایپرپارامترها و مشاهده‌ی لاگ‌ها از طریق GUI
- بدون نیاز به تایپ دستورات در ترمینال!
- طراحی کاربرپسند و مناسب برای همه‌ی سطوح مهارتی
✅ ساختار کد ماژولار و توسعه‌پذیر
- کد به‌صورت ماژولار طراحی شده است
- شامل کلاس‌های مجزا برای اجرای آموزش، مدیریت لاگ‌ها و کنترل GUI
- قابل توسعه برای دیتاست‌ها و معماری‌های دیگر
نحوه‌ی استفاده از محصول
✅ ۱. نصب پیش‌نیازها
ابتدا TensorFlow، PyQt5 و سایر وابستگی‌ها را نصب کنید:
✅ ۲. اجرای برنامه
برای اجرای GUI و شروع فرآیند آموزش، دستور زیر را اجرا کنید:
✅ ۳. تنظیم پارامترهای آموزشی
- در GUI مقدار Batch Size و Epochs را وارد کنید
- در صورت ورود مقدار نامعتبر، مقدارهای پیش‌فرض (Batch Size = 32 و Epochs = 10) در نظر گرفته می‌شود
✅ ۴. شروع آموزش
- روی دکمه‌ی “Start Training” کلیک کنید
- فرآیند آموزش آغاز شده و لاگ‌های لحظه‌ای در باکس متنی نمایش داده می‌شوند
- اطلاعات نمایش داده‌شده شامل: Loss، Accuracy و زمان سپری‌شده برای هر Batch و Epoch
✅ ۵. نظارت بر پیشرفت آموزش
- نوار پیشرفت در GUI میزان تکمیل آموزش را نمایش می‌دهد
- پس از اتمام آموزش، پیام “Training Complete” نمایش داده می‌شود
نتیجه‌گیری
🎯 این محصول یک پیادهسازی کامل و کاربرپسند از شبکه VGG16 با استفاده از TensorFlow و Keras است که همراه با یک رابط گرافیکی (GUI) مبتنی بر PyQt5 ارائه شده است.
✅ مناسب برای علاقه‌مندان به یادگیری عمیق، توسعه‌دهندگان و پژوهشگران که می‌خواهند بدون نیاز به اجرای دستورات پیچیده، مدل VGG16 را روی مجموعه داده‌ی CIFAR-10 آموزش دهند.
✅ ویژگی‌های کلیدی شامل:
- پیادهسازی کامل VGG16
- پشتیبانی از تنظیم هایپرپارامترها از طریق GUI
- نمایش لحظه‌ای لاگ‌های آموزشی و استفاده از Progress Bar
- ساختار ماژولار و قابل توسعه
📌 اگر به‌دنبال یادگیری CNNها یا آزمایش سریع و کارآمد مدل VGG16 هستید، این محصول یک ابزار ایده‌آل برای شما خواهد بود! 🚀
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.