Képosztályozás: Valódi művészet vs. AI által generált művészet

🖼️ Képek osztályozása: Valódi művészet vs. AI által generált művészet

Ebben a feladatban egy képosztályozási modellt kell implementálni, amely képes megkülönböztetni a valódi művészeti képeket az mesterséges intelligencia által generált képektől.
Az adathalmaz egy könyvtárban szervezett képekkel és CSV fájlokkal, a modell teljesítményét pedig F1-score segítségével értékeljük.

---

🔹 Az adathalmaz

Az adathalmaz két típusú képet tartalmaz:

• RealArt – valódi képek (címke 0)
• AIArt – AI modellek által generált képek (címke 1)

Ezek a képek az images könyvtárban érhetők el.

Kapcsolódó fájlok:

• train.csv – tanításhoz
• test.csv – előrejelzésekhez

---

📁 A CSV fájlok szerkezete

train.csv

Oszlopok:

• SampleID – egyedi numerikus azonosító
• ImagePath – a kép elérési útja (pl.: images/img_000123.jpg)
• Label – 0 valódi művészethez, 1 AI által generált művészethez

---

test.csv

Oszlopok:

• SampleID
• ImagePath

Címkék nélkül — ezeket a modellnek kell megjósolnia.

---

🎯 A feladat célja

A modellnek meg kell tanulnia minden képet a következő osztályok egyikébe sorolni:

• 0 → Valódi művészet
• 1 → AI által generált művészet

---

⚙️ Értékelési kritériumok

Az értékelés F1-score segítségével történik a teszt halmazra beküldött előrejelzéseken.

Formula:

---

📨 A beküldési fájl formátuma

A CSV fájlnak pontosan két oszlopot kell tartalmaznia:

Oszlop	Típus	Leírás
SampleID	integer	A teszt kép ID-ja
Label	integer	Az előrejelzés (0 vagy 1)

🔹 Példa

SampleID	Label
101	0
102	1
103	1

---

📝 Megjegyzés

• F1-score ≥ 0.85 → maximális pontszám
• F1-score < 0.5 → 0 pont
• A többi érték arányosan skálázott

---

🌐 Az adatok eredete

Ehhez a feladathoz egy Kaggle-n elérhető nyilvános adathalmazt használunk.