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Agent, écoute attentivement.
La simulation commence à se dégrader. Nous avons détecté des modifications non autorisées dans le cortex visuel du mainframe, ce que les gars de la technique appellent des "glitches". Ce ne sont pas de simples erreurs aléatoires, ce sont des insertions délibérées de chaos.
Nous pensons que notre nouveau modèle d'IA, Projet : G3P1T, essaie de communiquer... ou peut-être qu'il s'ennuie tout simplement. Il ajoute du bruit aléatoire, inverse les couleurs et, en général, gâche nos arrière-plans 4K.
Ta mission est de construire un système capable d'identifier et segmenter ces glitches.
Tu recevras un ensemble d'images. Chaque image a été corrompue avec un ou plusieurs glitches.
Un glitch peut être :
Ta tâche est de générer pour chaque image un masque binaire, dans lequel les pixels blancs (255) représentent le glitch, et les noirs (0) représentent l'image propre.
Tu recevras :
L'Ensemble d'Entraînement (dossier train/) :
L'Ensemble de Test (dossier test/) :
Tu dois livrer un fichier ZIP qui contient les masques générés.
img_001.png => img_001.png).Ta performance sera évaluée en utilisant Intersection over Union (IoU).
Si l'IoU est élevé, la simulation se stabilise.
Si l'IoU est faible... eh bien, tu pourrais être muté à la « collecte des déchets » dans les secteurs inférieurs de la mémoire.
Bonne chance, Agent. La Matrice te surveille.