Есеп #40
Автор:Mihai Nan
Қиындық
Сіздің үздік нәтижеңіз
Жоқ
Бұл есеп үшін эмотиконалары бар геометриялық фонды кескіндердің семантикалық сегментациясын жүзеге асыра алатын модель жасау керек. Модель эмотиконаларға сәйкес пикселдер 255 (ақ) және фон 0 (қара) болатын екілік маска жасау керек.
Деректер жиынтығы кескіндер мен маскалар түрінде ұсынылған:
train.csv: модельді үйрету үшін мысалдарды қамтиды
| Баған | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
| SampleID | string | Әрбір мысал үшін бірегей идентификатор |
| Path | string | Эмоджи бар кескінге жол |
| Mask | string | Кескінге сәйкес екілік маскаға жол |
test.csv: болжау үшін мысалдарды қамтиды
| Баған | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
| SampleID | string | Бірегей идентификатор |
| Path | string | Эмоджи бар кескінге жол |
Бұл есеп үшін қолданылатын метрика:

Жалпы ұпай тесттегі барлық кескіндердің мәндерінің орташасы ретінде есептеледі.
mean IoU).mean IoU >= 0.75 → 100 ұпай0.50 ≤ mean IoU < 0.75 → 50–99 ұпай пропорционалды0.25 ≤ mean IoU < 0.50 → 25–49 ұпай пропорционалдыmean IoU < 0.25 → 0–24 ұпай пропорционалдыЖіберу файлы болжанған сегментация маскалары бар директорияны және тесттегі әрбір кескін үшін SampleID мен болжанған маскаға жол арасындағы сәйкестікті қамтитын submission.csv атты csv файлын қамтитын архив болуы керек (баған атауы PredictedMask болуы керек):
| Баған | Түрі | Сипаттамасы |
|---|---|---|
| SampleID | string | Тест жиынтығындағы жолдың бірегей идентификаторы |
| PredictedMask | string | Болжанған маскасы бар кескін файлына жол (PNG) |
submission.csv мысалы| SampleID | PredictedMask |
|---|---|
| test_0 | predictions/test_0_mask.png |
| test_1 | predictions/test_1_mask.png |
| test_2 | predictions/test_2_mask.png |
| Түпнұсқа кескін | Маска |
|---|---|
![]() | ![]() |
![]() | ![]() |