Omarrs11/PlantVillage-Original

مجموعة بيانات PlantVillage (الصور الملونة الأصلية)

📌 نبذة تعريفيّة عن المستودع

يحتوي هذا المستودع على الصور الملونة الأصلية والمصنفة بعناية من مجموعة بيانات PlantVillage العالمية، والتي تم تخصيصها لتكون النواة الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في مشروع التخرج: "الخبير الزراعي اليمني الذكي".

يهدف هذا المشروع إلى توفير نظام خبير يعمل دون اتصال بالإنترنت (Offline) لتشخيص أمراض وآفات المحاصيل الاستراتيجية (مثل الطماطم والبطاطس وغيرها) لمساعدة المزارعين في المناطق الريفية.

---

📂 هيكل مجموعة البيانات وتصنيفاتها

تحتوي هذه المجموعة على عشرات الآلاف من الصور عالية الجودة لأوراق النباتات السليمة والمصابة، موزعة على 38 فئة رئيسية تغطي مختلف الأمراض الفطرية والبكتيرية والفيروسية والآفات:

plantvillage_color/
├── Apple___Apple_scab/          (جرب التفاح)
├── Apple___Black_rot/           (العفن الأسود)
├── Potato___Early_Blight/       (اللطخة المبكرة في البطاطس)
├── Potato___Late_Blight/        (اللطخة المتأخرة في البطاطس)
├── Potato___healthy/            (بطاطس سليمة)
├── Tomato___Early_blight/       (اللطخة المبكرة في الطماطم)
├── Tomato___Late_blight/        (اللطخة المتأخرة في الطماطم)
├── Tomato___Leaf_Mold/          (عفن أوراق الطماطم)
├── Tomato___Septoria_leaf_spot/ (تبقع أوراق السبتوريا)
├── Tomato___Spider_mites Two-spotted_spider_mite/ (العناكب الحمراء)
├── Tomato___Target_Spot/        (التبقع الهدفي)
├── Tomato___Tomato_Yellow_Leaf_Curl_Virus/ (فيروس تجعد أوراق الطماطم الصفراء)
├── Tomato___Tomato_mosaic_virus/ (فيروس مبرقشة الطماطم)
└── Tomato___healthy/            (طماطم سليمة)

---

🚀 كيفية استدعاء واستخدام البيانات

يمكنك بكل سهولة استدعاء واستخدام هذه البيانات برمجياً في بيئة التدريب (مثل Google Colab أو بيئتك المحلية) باستخدام مكتبة Hugging Face datasets:

from datasets import load_dataset

# استدعاء البيانات مباشرة من مستودعك الشخصي
dataset = load_dataset("Omarrs11/PlantVillage-Original", data_dir="plantvillage_color")

---

🛠️ تفاصيل تقنية ومميزات المجموعة

• نوع المهمة: تصنيف الصور (Image Classification) والرؤية الحاسوبية (Computer Vision).
• صيغة الصور: صور ملونة بصيغة JPG، تم ضبطها لتكون ملائمة لتدريب شبكات العصبون التلافيفية (CNNs) مثل MobileNetV3 و ResNet.
• الهدف التطبيقي: بناء نماذج خفيفة الوزن (Lightweight Models) تعمل بكفاءة عالية على الهواتف المحمولة الذكية للمزارعين دون الحاجة لاتترنت.

---

📜 المرجع العلمي

إذا كنت تستخدم هذه المجموعة في بحثك أو تقرير مشروع التخرج، يرجى الاستشهاد بالمرجع الأصلي لمجموعة بيانات PlantVillage:

Hughes, D., & Salathé, M. (2015). An open access repository of images on plant health to enable the development of mobile disease diagnostics. arXiv preprint arXiv:1511.08060.