Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+license: mit
+tags:
+- pytorch
+- image-classification
+- plant-disease
+- agriculture
+- computer-vision
+language:
+- ar
+- en
+---
+
+# 🌱 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
+
+```python
+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
+
+```python
+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.