Klasifikacija slika: Prava umjetnost vs. umjetnost generirana AI-jem

🖼️ Klasifikacija slika: Prava umjetnost vs. umjetnost generirana AI-jem

U ovom problemu trebate implementirati model za klasifikaciju slika koji može razlikovati između slika prave umjetnosti i slika generiranih umjetnom inteligencijom.
Skup podataka organiziran je u direktoriju sa slikama i CSV datotekama, a performanse modela bit će evaluirane koristeći F1-score.

---

🔹 Skup podataka

Skup podataka sadrži dvije vrste slika:

• RealArt – prave slike (oznaka 0)
• AIArt – slike generirane AI modelima (oznaka 1)

Ove slike dostupne su u direktoriju images.

Povezane datoteke:

• train.csv – za treniranje
• test.csv – za predikcije

---

📁 Struktura CSV datoteka

train.csv

Stupci:

• SampleID – jedinstveni numerički identifikator
• ImagePath – putanja do slike (npr: images/img_000123.jpg)
• Label – 0 za pravu umjetnost, 1 za umjetnost generiranu AI-jem

---

test.csv

Stupci:

• SampleID
• ImagePath

Bez oznaka — ove trebaju biti predviđene modelom.

---

🎯 Cilj problema

Model treba naučiti klasificirati svaku sliku u jednu od sljedećih klasa:

• 0 → Prava umjetnost
• 1 → Umjetnost generirana AI-jem

---

⚙️ Kriteriji evaluacije

Evaluacija se vrši koristeći F1-score na predikcijama poslanim za test skup.

Formula:

---

📨 Format datoteke za predaju

CSV datoteka mora sadržavati točno dva stupca:

Stupac	Tip	Opis
SampleID	integer	ID slike iz testa
Label	integer	Predikcija (0 ili 1)

🔹 Primjer

SampleID	Label
101	0
102	1
103	1

---

📝 Napomena

• F1-score ≥ 0.85 → maksimalni rezultat
• F1-score < 0.5 → 0 bodova
• Ostale vrijednosti su proporcionalno skalirane

---

🌐 Podrijetlo podataka

Za ovaj problem koristi se javni skup podataka dostupan na Kaggle.