أرشيف الكلمات المرسومة

✍️ أرشيف الكلمات المرسومة 🖼️

✨ تحدي التعرف البصري

في مكتبة رقمية سرية، تُعرف باسم
أرشيف الكلمات المرسومة، يتم حفظ آلاف الصور للكلمات المكتوبة بخط اليد، كل منها مصحوبة برسم توضيحي صغير يوحي بمعناها.

للأسف، أثر خلل غامض على نظام الفهرسة، وفُقدت تسميات العديد من الصور.
الآن، فقط خبير في الرؤية الحاسوبية يمكنه استعادة النظام والمعنى لهذه الصور.

كل صورة تحتوي على:

• كلمة مكتوبة بخط اليد، بحبر أسود على خلفية بيضاء
• رسم توضيحي صغير يمثل الكائن أو المفهوم لتلك الكلمة

الأسلوب واقعي ونظيف وواضح، لكن يجب التعرف على الكلمة حصرياً من الصورة.

🗂 البيانات المستلمة

لديك الملفات التالية:

📁 train.csv

يحتوي على أمثلة مُصنفة للتدريب:

• image_path – مسار الصورة
• label – الكلمة المكتوبة بخط اليد في الصورة
  جميع الصور من train.csv موجودة في مجلد output_dataset/train/.

📁 test.csv

يحتوي على:

• image_path – مسار الصورة

⚠️ عمود label مفقود ويجب التنبؤ به بواسطة نموذجك.

جميع الصور من test.csv موجودة في مجلد output_dataset/test/.

🧠 الكلمات التي يجب على النموذج التعرف عليها

يجب على نموذجك التعرف على واحدة بالضبط من 20 كلمة ممكنة التالية:

1apple, banana, cat, dog, elephant,2flower, house, moon, sun, tree,3violin, lion, kite, boat, star,4fish, pencil, cake, book, umbrella

كل صورة تنتمي إلى فئة واحدة فقط.

🎯 مهمتك

ابني نموذج تصنيف الصور الذي، لكل صورة في test.csv، يتنبأ بشكل صحيح بالكلمة المكتوبة بخط اليد.

📤 تنسيق ملف submission.csv

في النهاية، ستقوم بإنشاء ملف submission.csv بالهيكل التالي:

1image_path,label2output_dataset/test/000001.png,banana3output_dataset/test/000002.png,cat4output_dataset/test/000003.png,tree

📊 التقييم

سيتم تقييم أداء النموذج باستخدام الدقة:

1accuracy = (عدد_التنبؤات_الصحيحة / العدد_الإجمالي_للتنبؤات)

🏅 نظام النقاط:

• accuracy ≥ 98% → 100 نقطة
• accuracy ≤ 20% → 0 نقطة
• غير ذلك → تدرج خطي بين 0 و 100

🏆 كن سيد أرشيف الكلمات المرسومة!

كل حرف مهم. كل خط من الحبر يخفي معنى.

أثبت أن نموذجك يمكنه الرؤية والفهم والتعرف على الكلمات من الصور وأعد النظام إلى أرشيف الكلمات المرسومة! ✨📚