Mosdó piktogramok párosítása

Mosdó piktogramok párosítása

Feladat leírása

Ez a feladat egy modell betanítására összpontosít, hogy megtanulja a férfi és női mosdó piktogramok közötti kapcsolatot ugyanabból a mosdóból. A címkézett tanítási adatok alapján egy párosító modellt kell betanítania, amely egy lekérdezési kép alapján megtalálja az ellentétes nemű megfelelőjét (például egy férfi piktogramot a kivágott képből párosít a női megfelelőjével az eredeti képből), azzal a megszorítással, hogy mindkét piktogram ugyanabból a mosdóból származik.

Például egy lekérdezési képhez (azaz egy férfi piktogram a kivágott képben), amely az 1. ábrán látható, a megfelelő párja a 2. ábrán látható (azaz egy női piktogram az eredeti képben, amely ugyanabból a mosdóból származik).

1. ábra	2. ábra

Adathalmaz

Tanítási halmaz

Ez az adathalmaz használható a modell betanítására. A könyvtárstruktúra:

1train/ 2├── crop/ # Kivágott piktogramok 3│ ├── female/ 1.png, 2.png, ... 4│ └── male/ 5└── orig/ # Eredeti piktogramok6    ├── female/7    └── male/

Minden almappa 1.png-től 82.png-ig számozott piktogramokat tartalmaz, ahol a szám a mosdó azonosítóját jelzi. Minden mosdóhoz négy kép tartozik (vegye figyelembe, hogy ugyanabból a mosdóból származó négy kép ugyanazzal az egyedi azonosítóval rendelkezik mind a négy almappában):

• crop/female/i.png → Kivágott női piktogram
• crop/male/i.png → Kivágott férfi piktogram
• orig/female/i.png → Eredeti női piktogram
• orig/male/i.png → Eredeti férfi piktogram

Validációs és tesztelési halmaz

A validációs halmaz (validation_set) és a tesztelési halmaz (test_set) két almappát tartalmaz a következő struktúrával:

1validation_set/2├── query/ # Kivágott piktogramok, amelyeket párosítani kell 3└── gallery/ # Eredeti jelölt piktogramok

1test_set/ 2├── query/ # Kivágott piktogramok, amelyeket párosítani kell 3└── gallery/ # Eredeti jelölt piktogramok

ahol

• query/ - kivágott piktogramok, amelyeket párosítani kell;
• gallery/ - eredeti piktogramok halmaza, amelyekből párosítani kell;
• Minden kép .png formátumban van.
• A validációs halmazban 10 kép van a query/ mappában, a tesztelési halmazban pedig 30 kép van a saját query/ mappájában.

Megjegyzések:

• A tanítási halmazhoz javasolt felosztástól eltérően a query/ és gallery/ fájlnevei számozottak és függetlenül kevertek, ami azt jelenti, hogy a párosítás nem alapulhat azonosítókon.
• A query/ minden kivágott piktogramjához pontosan két eredeti van a gallery/-ben (egy férfi, egy nő ugyanabból a mosdóból), ami azt jelenti, hogy len(gallery)=2*len(query).

Feladat

A query/ mappa minden képéhez jósolja meg azt a képet a gallery/-ből, amely:

• Ellentétes nemű és ugyanabból a mosdóból származik.

Ezt a párosítást a betanított modell használatával kell elvégezni.

Beküldési fájl

Létre kell hoznia egy submission.csv fájlt, amely a következőket tartalmazza:

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

ahol:

• image_path a query/ képének elérési útja, amelyhez a predikció készül (a test.csv-ből származik)
• label annak a gallery/ képnek a címében szereplő szám, amely párosul a query/ képpel.

Pontszám

Az értékelési metrika a klasszifikációs pontosság lesz, amely a helyesen előre jelzett minták arányaként van definiálva az összes értékelt mintához képest.

A végső pontszám a következő szabályok alapján elért pontosság alapján kerül kiszámításra:

• accuracy ≥ 0.9 → 100 pont
• accuracy ≤ 0.5 → 0 pont
• Köztes értékekhez arányos pontszám jár 0 és 100 között.