רמת קושי
הציון הטוב ביותר שלך
לא זמין
כאשר אנו מתייחסים לציורים מפורסמים, עלינו לקחת בחשבון גם מאפיינים אובייקטיביים כמו גודל הבד, סוג המכחול שבו נצייר, המורכבות הוויזואלית או צפיפות הצבעים, בנוסף לאיכות האמנותית שלהם. הערכה אוטומטית של הערך וזיהוי סגנון הצייר יכולים לעזור לאספנים ולמוזיאונים לנתח אוספים גדולים של יצירות.
לפתרון בעיה זו יהיו לרשותכם שני קבצים:
train.csv – מכיל את כל המשתנים, כולל target_price, לאימון המודליםtest.csv – מכיל את אותם משתנים, ללא העמודה target_price, והנתונים מקובץ זה משמשים ליצירת התחזיות| Column | DType | תיאור |
|---|---|---|
| SampleID | int | מזהה ייחודי של הציור |
| canvas_size | object | גודל הבד (לדוגמה "80x50") |
| is_oil_painting | bool | מחוון אם הציור הוא ציור שמן |
| brush_type | object | סוג המכחול שנעשה בו שימוש |
| num_colors | int | מספר הצבעים שנעשה בהם שימוש |
| colorfulness | float | דרגת צבעוניות |
| complexity | float | מורכבות ויזואלית |
| brightness | float | בהירות הציור |
| contrast | float | ניגודיות הציור |
| stroke_density | float | צפיפות המכחול |
| has_signature | bool | אם לציור יש חתימה |
| is_framed | bool | אם הציור ממוסגר |
| uses_gold_leaf | bool | אם הציור משתמש בעלה זהב |
| is_restored | bool | אם הציור שוחזר |
| dominant_warm_colors | bool | אם צבעים חמים דומיננטיים |
| dominant_color | object | הצבע הדומיננטי |
| art_period_hint | object | רמז לתקופה אמנותית |
| auction_house | object | בית המכירות הפומביות |
| image_quality | object | איכות התמונה |
| brightness_log | float | בהירות לוגריתמית |
| complexity_x_stroke | float | מורכבות × צפיפות מכחול |
| fake_style_score | float | ציון סגנון מזויף |
| painter_style_score | float | ציון סגנון צייר |
| target_price | int | מחיר הציור (רק ב-train.csv) |
לבעיה זו עליכם לפתור 3 משימות.
לאחרונה, אלגוריתם מהפכני התגלה על ידי קבוצת חוקרים בבינה מלאכותית ואמנות. זה יכול להעריך, על בסיס המאפיינים האובייקטיביים של הציור, אם ציור הוא בוודאי אותנטי או לא.
לכל ציור, האלגוריתם מחשב ציון אותנטיות אמנותית (SAA) באמצעות הכללים הבאים:
stroke_density > 0.7, הוסף 2 נקודות ל-SAA.complexity > 0.65, הוסף 2 נקודות ל-SAA.uses_gold_leaf = True, הוסף נקודה אחת ל-SAA.has_signature = True, הוסף נקודה אחת ל-SAA.num_colors > 65 ו-colorfulness > 0.7, הוסף 2 נקודות ל-SAA.contrast < 0.4 או brightness < 0.45 או brightness > 0.75, הורד נקודה אחת מ-SAA.לאחר חישוב הציון, הציור מקבל את התווית:
אותנטי: אם SAA ≥ 5
לא ודאי: אם SAA < 5
Answer בקובץ ההגשה יהיה אותנטי או לא ודאי לכל ציור מ-test.csv.
ידוע שהציורים במערך הנתונים נוצרו על ידי 5 ציירים מפורסמים, אך המידע על הצייר אינו זמין.
המשימה שלכם היא להקצות לכל ציור מ-test.csv מזהה מספרי בין 0 ל-4, כך שציורים שנוצרו על ידי אותו צייר יקבלו את אותו מזהה.
Answer בקובץ ההגשה יהיה המזהה המספרי (0, 1, 2, 3 או 4) לכל ציור מ-test.csv.לכל ציור הכלול ב-train.csv יש לנו מחיר מוגדר (העמודה target_price). על בסיס המידע הזמין ב-train.csv, אמנו מודל בינה מלאכותית שיהיה מסוגל לחזות עבור הציורים מ-test.csv את המחיר.
הקובץ submission.csv צריך להכיל:
SampleID - נלקח מהקובץ test.csv;subtaskID - יכול להיות: Task1, Task2, Task3;Answer - הערך המחושב או המוערך עבור הציור המצוין על ידי SampleID במשימה המצוינת על ידי subtaskID.עבור תת-משימה זו נעשה שימוש בהשוואה מדויקת בין התשובות שנשלחו (אותנטי / לא ודאי) לבין התוויות הנכונות.
ההערכה נעשית באמצעות Adjusted Rand Index (ARI).
ההערכה נעשית באמצעות Mean Absolute Error (MAE).
כללים: