Nehézség
Az Ön legjobb eredménye
N/A
Karácsony előestéjén a Mikulás műhelye forgalmasabb, mint valaha. A manók ajándékokat készítenek, a rénszarvasok fényesítik a csengőiket, a Mikulás pedig... megjelenik a világ minden tájáról küldött ezer fényképen.
A probléma az, hogy nem mindegyik kép valóban az igazi Mikulást ábrázolja. Néhány jelmez, mások figurák, reklámok vagy jelmezes emberek. Hogy ne szállítson rossz ajándékokat, a Mikulásnak szüksége van a segítségetekre!
A feladatotok egy bináris képosztályozó modell építése, amely eldönti, hogy egy képen Mikulás látható-e vagy nem.
Az adathalmaz egy archívum, amely két könyvtárba szervezett képeket tartalmaz a train.csv és test.csv fájlokkal együtt.
Két osztály létezik:
label = 1)label = 0)dataset/├── train/│ ├── img_000001.jpg│ ├── img_000002.jpg│ └── ...├── test/│ ├── img_001234.jpg│ ├── img_001235.jpg│ └── ...├── train.csv└── test.csvA modell tanításához használt képeket tartalmazza.
Oszlopok:
train/img_000123.jpg)1 → Mikulás0 → Nem MikulásAzokat a képeket tartalmazza, amelyekhez előrejelzéseket kell készíteni.
Oszlopok:
⚠️ A fájl NEM tartalmazza a
labeloszlopot. Ezt a modellnek kell megjósolnia.
A teszthalmaz minden képéhez a modellnek el kell döntenie:
Az eredményeket a szervezők által titokban tartott valós címkékkel hasonlítják össze.
A megoldás teljesítményét F1-score alapján értékelik, amely a precizitást és a pontosságot kombináló értékelési metrika, alkalmas bináris osztályozási problémákhoz.
Formula:
Egy CSV fájlt kell beküldeni pontosan két oszloppal, a következő formátumban:
| Oszlop | Típus | Leírás |
|---|---|---|
| image_path | string | A kép útvonala a test/ könyvtárból |
| label | integer | Az előrejelzés (0 vagy 1) |
image_path,labeltest/img_001234.jpg,1test/img_001235.jpg,0test/img_001236.jpg,1🎅 A Mikulás rátok számít!
Segítsetek neki azonosítani a helyes képeket és időben kiszállítani az ajándékokat!