Klasifikace obrázků: Skutečné umění vs. umění generované AI

🖼️ Klasifikace obrázků: Skutečné umění vs. umění generované AI

V této úloze musíte implementovat model pro klasifikaci obrázků schopný rozlišit mezi obrázky skutečného umění a obrázky generovanými umělou inteligencí.
Datová sada je organizována v adresáři s obrázky a CSV soubory a výkon modelu bude hodnocen pomocí F1-score.

---

🔹 Datová sada

Datová sada obsahuje dva typy obrázků:

• RealArt – skutečné obrázky (label 0)
• AIArt – obrázky generované AI modely (label 1)

Tyto obrázky jsou dostupné v adresáři images.

Přidružené soubory:

• train.csv – pro trénování
• test.csv – pro predikce

---

📁 Struktura CSV souborů

train.csv

Sloupce:

• SampleID – jedinečný numerický identifikátor
• ImagePath – cesta k obrázku (např.: images/img_000123.jpg)
• Label – 0 pro skutečné umění, 1 pro umění generované AI

---

test.csv

Sloupce:

• SampleID
• ImagePath

Bez štítků — ty musí model predikovat.

---

🎯 Cíl úlohy

Model se musí naučit klasifikovat každý obrázek do jedné z následujících tříd:

• 0 → Skutečné umění
• 1 → Umění generované AI

---

⚙️ Kritéria hodnocení

Hodnocení se provádí pomocí F1-score na predikcích odeslaných pro testovací sadu.

Vzorec:

---

📨 Formát souboru pro odevzdání

CSV soubor musí obsahovat přesně dva sloupce:

Sloupec	Typ	Popis
SampleID	integer	ID obrázku z testu
Label	integer	Predikce (0 nebo 1)

🔹 Příklad

SampleID	Label
101	0
102	1
103	1

---

📝 Poznámka

• F1-score ≥ 0.85 → maximální skóre
• F1-score < 0.5 → 0 bodů
• Ostatní hodnoty jsou škálovány proporcionálně

---

🌐 Původ dat

Pro tuto úlohu se používá veřejná datová sada dostupná na Kaggle.