פילוח רגשיקונים

🏞️ פילוח אמוטיקונים 🖼️ + 😀

עבור בעיה זו עליכם לממש מודל המסוגל לבצע פילוח סמנטי של תמונות עם רקע גיאומטרי המכילות אמוטיקונים. המודל צריך ליצור מסכה בינארית בה הפיקסלים המתאימים לאמוטיקונים הם 255 (לבן) והרקע הוא 0 (שחור).

---

🔹 מערך הנתונים

מערך הנתונים מסופק בצורה של תמונות ומסכות:

• train.csv: מכיל דוגמאות לאימון המודל

  עמודה	סוג	תיאור
  SampleID	string	מזהה ייחודי לכל דוגמה
  Path	string	הנתיב לתמונה המכילה אמוג'י
  Mask	string	הנתיב למסכה הבינארית המתאימה לתמונה

• test.csv: מכיל דוגמאות לחיזוי

  עמודה	סוג	תיאור
  SampleID	string	מזהה ייחודי
  Path	string	הנתיב לתמונה המכילה אמוג'י

---

⚙️ מטריקה המשמשת להערכה

המטריקה המשמשת לבעיה זו היא:

• IoU (Intersection over Union): עבור כל תמונה, IoU המחושב בין המסכה החזויה למסכת ground-truth.

הציון הכולל מחושב כממוצע הערכים עבור כל התמונות במבחן.

הענקת הניקוד

1. מחושב IoU (Intersection over Union) עבור כל זוג מסכה אמיתית – מסכה חזויה.
2. מחושב ממוצע IoU על פני כל הדגימות (mean IoU).
3. הממוצע מומר לניקוד כך:

• mean IoU >= 0.75 → 100 נקודות
• 0.50 ≤ mean IoU < 0.75 → 50–99 נקודות באופן פרופורציונלי
• 0.25 ≤ mean IoU < 0.50 → 25–49 נקודות באופן פרופורציונלי
• mean IoU < 0.25 → 0–24 נקודות באופן פרופורציונלי

---

📨 פורמט קובץ ההגשה

קובץ ההגשה צריך להיות ארכיון המכיל תיקייה עם מסכות הפילוח החזויות וקובץ csv בשם submission.csv המכיל מיפוי בין SampleID והנתיב למסכה החזויה (שם העמודה צריך להיות PredictedMask) עבור כל תמונה במבחן:

עמודה	סוג	תיאור
SampleID	string	המזהה הייחודי של השורה ממערך המבחן
PredictedMask	string	הנתיב לקובץ התמונה (PNG) עם המסכה החזויה

🔹 דוגמה לsubmission.csv

SampleID	PredictedMask
test_0	predictions/test_0_mask.png
test_1	predictions/test_1_mask.png
test_2	predictions/test_2_mask.png

---

🖼️ דוגמאות

תמונה מקורית	מסכה