Author: Mihai Nan
În ajunul Crăciunului, atelierul lui Moș Crăciun este mai aglomerat ca niciodată. Elfii pregătesc cadouri, renii își lustruiesc clopoțeii, iar Moșul… apare în mii de fotografii trimise din toată lumea.
Problema este că nu toate aceste imagini chiar îl surprind pe adevăratul Moș Crăciun. Unele sunt costume, altele sunt figurine, reclame sau oameni costumați. Pentru a nu livra cadouri greșite, Moș Crăciun are nevoie de ajutorul vostru!
Sarcina voastră este să construiți un model de clasificare binară a imaginilor care să decidă dacă într-o imagine apare Moș Crăciun sau nu.
Setul de date reprezintă o arhivă care conține imagini organizate în două directoare împreună cu fișierele CSV train.csv și test.csv.
Există două clase:
label = 1)label = 0)dataset/
├── train/
│ ├── img_000001.jpg
│ ├── img_000002.jpg
│ └── ...
├── test/
│ ├── img_001234.jpg
│ ├── img_001235.jpg
│ └── ...
├── train.csv
└── test.csv
Conține imaginile folosite pentru antrenarea modelului.
Coloane:
train/img_000123.jpg)1 → Moș Crăciun0 → Nu este Moș CrăciunConține imaginile pentru care trebuie realizate predicții.
Coloane:
⚠️ Fișierul NU conține coloana
label. Aceasta trebuie prezisă de modelul vostru.
Pentru fiecare imagine din setul de test, modelul vostru trebuie să decidă:
Rezultatele vor fi comparate cu etichetele reale păstrate în secret de organizatori.
Performanța soluției va fi evaluată folosind F1-score, o metrică de evaluare ce îmbină precizia și acuratețea, potrivită pentru probleme de clasificare binară.
Formula:
Trebuie să trimiteți un fișier CSV cu exact două coloane, în următorul format:
| Coloană | Tip | Descriere |
|---|---|---|
| image_path | string | Calea imaginii din test/ |
| label | integer | Predicția (0 sau 1) |
image_path,label
test/img_001234.jpg,1
test/img_001235.jpg,0
test/img_001236.jpg,1
🎅 Moș Crăciun se bazează pe voi!
Ajutați-l să identifice imaginile corecte și să livreze cadourile la timp!