התאמת סמלי השירותים

התאמת פיקטוגרמות שירותים

תיאור הבעיה

משימה זו מתמקדת באימון מודל ללמידת הקשר בין פיקטוגרמות שירותים גברים ונשים מאותם שירותים. על בסיס נתוני אימון מתויגים, עליכם לאמן מודל התאמה שבהינתן תמונת שאילתה, ימצא את המקבילה בעלת המין השונה (לדוגמה, להתאים פיקטוגרמה גברית מתמונה חתוכה עם המקבילה הנשית מהתמונה המקורית), עם האילוץ ששתי הפיקטוגרמות מגיעות מאותם שירותים.

לדוגמה, עבור תמונת שאילתה (כלומר פיקטוגרמה גברית בתמונה חתוכה) המוצגת להלן באיור 1, המקבילה המתאימה שלה מוצגת באיור 2 (כלומר פיקטוגרמה נשית בתמונה המקורית, שהיא מאותם שירותים).

איור 1	איור 2

מערך נתונים

מערך אימון

מערך נתונים זה יכול לשמש לאימון המודל. מבנה התיקיות:

1train/ 2├── crop/ # פיקטוגרמות חתוכות 3│ ├── female/ 1.png, 2.png, ... 4│ └── male/ 5└── orig/ # פיקטוגרמות מקוריות6    ├── female/7    └── male/

כל תת-תיקייה מכילה פיקטוגרמות הנקראות מ-1.png עד 82.png, כאשר המספר מציין את מזהה השירותים. לכל שירותים, יש ארבע תמונות (שימו לב שארבע תמונות מאותם שירותים יהיו בעלות אותו מזהה ייחודי בכל ארבע תת-התיקיות):

• crop/female/i.png → פיקטוגרמת אישה חתוכה
• crop/male/i.png → פיקטוגרמת גבר חתוכה
• orig/female/i.png → פיקטוגרמה מקורית נשית
• orig/male/i.png → פיקטוגרמה מקורית גברית

מערך אימות ובדיקה

מערך האימות (validation_set) ומערך הבדיקה (test_set) מכילים שתי תת-תיקיות עם המבנה הבא:

1validation_set/2├── query/ # פיקטוגרמות חתוכות שיותאמו 3└── gallery/ # פיקטוגרמות מקוריות מועמדות

1test_set/ 2├── query/ # פיקטוגרמות חתוכות שיותאמו 3└── gallery/ # פיקטוגרמות מקוריות מועמדות

כאשר

• query/ - פיקטוגרמות חתוכות שצריכות להיות מותאמות;
• gallery/ - מערך פיקטוגרמות מקוריות להתאמה;
• כל התמונות הן בפורמט .png.
• מערך האימות כולל 10 תמונות בתיקיית query/, ומערך הבדיקה כולל 30 תמונות בתיקיית query/ שלו.

הערות:

• בניגוד לחלוקה המוצעת למערך האימון, שמות הקבצים ב-query/ ו-gallery/ ממוספרים ומעורבבים באופן עצמאי, מה שאומר שההתאמה לא יכולה להתבסס על מזהים.
• לכל פיקטוגרמה חתוכה ב-query/ יש בדיוק שתי מקוריות ב-gallery/ (גבר, אישה מאותם שירותים), מה שאומר ש-len(gallery)=2*len(query).

משימה

לכל תמונה בתיקיית query/, חזו את התמונה מ-gallery/ ש:

• היא בעלת מין מנוגד ומגיעה מאותם שירותים.

התאמה זו צריכה להתבצע באמצעות המודל המאומן.

קובץ הגשה

עליכם ליצור קובץ submission.csv שיכיל את הדברים הבאים:

1image_path, label2dataset/validation_set/query/1.png, 73dataset/test_set/query/1.png, 24...

כאשר:

• image_path הוא הנתיב לתמונה מ-query/ עבורה מתבצעת החיזוי (נלקח מ-test.csv)
• label הוא המספר שמכיל בכותרת התמונה מ-gallery/ שמתאימה לזו מ-query.

ציון

מדד ההערכה יהיה דיוק הסיווג, המוגדר כיחס הדגימות שחוזו נכון מהמספר הכולל של הדגימות שהוערכו.

הציון הסופי מחושב על בסיס הדיוק שהושג באמצעות הכללים הבאים:

• accuracy ≥ 0.9 → 100 נקודות
• accuracy ≤ 0.5 → 0 נקודות
• לערכי ביניים מוענק ציון פרופורציונלי בין 0 ל-100.