الصعوبة
أفضل نتيجة لك
غير متوفر
في ليلة عيد الميلاد، ورشة بابا نويل أكثر ازدحاماً من أي وقت مضى. الجان يحضرون الهدايا، الرنة تلمع أجراسها، وبابا نويل... يظهر في آلاف الصور المرسلة من جميع أنحاء العالم.
المشكلة هي أن ليس كل هذه الصور تُظهر بابا نويل الحقيقي. بعضها أزياء تنكرية، وأخرى تماثيل، أو إعلانات أو أشخاص متنكرون. لتجنب توصيل الهدايا الخاطئة، بابا نويل يحتاج مساعدتكم!
مهمتكم هي بناء نموذج تصنيف ثنائي للصور ليقرر ما إذا كانت الصورة تحتوي على بابا نويل أم لا.
مجموعة البيانات عبارة عن أرشيف يحتوي على صور منظمة في مجلدين مع ملفات CSV وهما train.csv و test.csv.
يوجد فئتان:
label = 1)label = 0)dataset/├── train/│ ├── img_000001.jpg│ ├── img_000002.jpg│ └── ...├── test/│ ├── img_001234.jpg│ ├── img_001235.jpg│ └── ...├── train.csv└── test.csvيحتوي على الصور المستخدمة لتدريب النموذج.
الأعمدة:
train/img_000123.jpg)1 → بابا نويل0 → ليس بابا نويليحتوي على الصور التي يجب إجراء تنبؤات لها.
الأعمدة:
⚠️ الملف لا يحتوي على عمود
label. يجب أن يتنبأ به نموذجكم.
لكل صورة في مجموعة الاختبار، يجب على نموذجكم أن يقرر:
ستتم مقارنة النتائج مع التسميات الحقيقية المحفوظة سراً من قبل المنظمين.
سيتم تقييم أداء الحل باستخدام F1-score، وهو مقياس تقييم يجمع بين الدقة والاستدعاء، مناسب لمشاكل التصنيف الثنائي.
الصيغة:
يجب أن ترسلوا ملف CSV بـ عمودين بالضبط، بالتنسيق التالي:
| العمود | النوع | الوصف |
|---|---|---|
| image_path | string | مسار الصورة من test/ |
| label | integer | التنبؤ (0 أو 1) |
image_path,labeltest/img_001234.jpg,1test/img_001235.jpg,0test/img_001236.jpg,1🎅 بابا نويل يعتمد عليكم!
ساعدوه في تحديد الصور الصحيحة وتوصيل الهدايا في الوقت المناسب!