تقسيم الرموز التعبيرية

🏞️ تجزئة الرموز التعبيرية 🖼️ + 😀

لهذه المسألة يجب أن تقوموا بتنفيذ نموذج قادر على تحقيق التجزئة الدلالية لصور ذات خلفية هندسية تحتوي على رموز تعبيرية. يجب على النموذج أن يولد قناعاً ثنائياً حيث البكسلات المقابلة للرموز التعبيرية هي 255 (أبيض) والخلفية هي 0 (أسود).

---

🔹 مجموعة البيانات

مجموعة البيانات مقدمة على شكل صور وأقنعة:

• train.csv: يحتوي على أمثلة لتدريب النموذج

  العمود	النوع	الوصف
  SampleID	string	معرف فريد لكل مثال
  Path	string	المسار إلى الصورة التي تحتوي على الرمز التعبيري
  Mask	string	المسار إلى القناع الثنائي المقابل للصورة

• test.csv: يحتوي على أمثلة للتنبؤ

  العمود	النوع	الوصف
  SampleID	string	معرف فريد
  Path	string	المسار إلى الصورة التي تحتوي على الرمز التعبيري

---

⚙️ المقياس المستخدم للتقييم

المقياس المستخدم لهذه المسألة هو:

• IoU (Intersection over Union): لكل صورة، IoU محسوب بين القناع المتنبأ به والقناع الحقيقي.

النتيجة الإجمالية تحسب كمتوسط القيم لجميع الصور في الاختبار.

منح النقاط

1. يحسب IoU (Intersection over Union) لكل زوج قناع حقيقي – قناع متنبأ به.
2. يحسب متوسط IoU على جميع العينات (mean IoU).
3. يحول المتوسط إلى نقاط كما يلي:

• mean IoU >= 0.75 → 100 نقطة
• 0.50 ≤ mean IoU < 0.75 → 50–99 نقطة بشكل تناسبي
• 0.25 ≤ mean IoU < 0.50 → 25–49 نقطة بشكل تناسبي
• mean IoU < 0.25 → 0–24 نقطة بشكل تناسبي

---

📨 تنسيق ملف التسليم

ملف التسليم يجب أن يكون أرشيفاً يحتوي على مجلد بأقنعة التجزئة المتنبأ بها وملف csv يسمى submission.csv يحتوي على ربط بين SampleID والمسار إلى القناع المتنبأ به (اسم العمود يجب أن يكون PredictedMask) لكل صورة في الاختبار:

العمود	النوع	الوصف
SampleID	string	المعرف الفريد للصف من مجموعة الاختبار
PredictedMask	string	المسار إلى ملف الصورة (PNG) مع القناع المتنبأ به

🔹 مثال على submission.csv

SampleID	PredictedMask
test_0	predictions/test_0_mask.png
test_1	predictions/test_1_mask.png
test_2	predictions/test_2_mask.png

---

🖼️ أمثلة

الصورة الأصلية	القناع