Дәретхана белгішелерін сәйкестендіру

Дәретхана пиктограммаларын сәйкестендіру

Есептің сипаттамасы

Бұл тапсырма бір дәретханадан ерлер мен әйелдер пиктограммалары арасындағы байланысты үйрену үшін модельді дайындауға бағытталған. Белгіленген дайындық деректері негізінде сұрау суретін ескере отырып, басқа жыныстағы серіктесін табатын сәйкестендіру моделін дайындау керек (мысалы, кесілген суреттегі ерлер пиктограммасын түпнұсқа суреттегі әйелдер серіктесімен сәйкестендіру), екі пиктограмма да бір дәретханадан болуы шарт.

Мысалы, төменде 1-суретте көрсетілген сұрау суреті үшін (яғни кесілген суреттегі ерлер пиктограммасы), оның сәйкес серіктесі 2-суретте көрсетілген (яғни түпнұсқа суреттегі әйелдер пиктограммасы, ол сол дәретханадан).

1-сурет	2-сурет

Деректер жиыны

Дайындық жиыны

Бұл деректер жиыны модельді дайындау үшін пайдаланылуы мүмкін. Каталогтар құрылымы:

1train/ 2├── crop/ # Кесілген пиктограммалар 3│ ├── female/ 1.png, 2.png, ... 4│ └── male/ 5└── orig/ # Түпнұсқа пиктограммалар6    ├── female/7    └── male/

Әрбір қосалқы папка 1.png-дан 82.png-ға дейін аталған пиктограммаларды қамтиды, мұндағы сан дәретхана ID-ін көрсетеді. Әрбір дәретхана үшін төрт сурет бар (назар аударыңыз, бір дәретханадан төрт сурет барлық төрт қосалқы папкада бірдей бірегей ID-ге ие болады):

• crop/female/i.png → Кесілген әйел пиктограммасы
• crop/male/i.png → Кесілген ер пиктограммасы
• orig/female/i.png → Түпнұсқа әйел пиктограммасы
• orig/male/i.png → Түпнұсқа ер пиктограммасы

Тексеру және сынақ жиындары

Тексеру жиыны (validation_set) және сынақ жиыны (test_set) келесі құрылымы бар екі қосалқы папканы қамтиды:

1validation_set/2├── query/ # Сәйкестендірілетін кесілген пиктограммалар 3└── gallery/ # Үміткер түпнұсқа пиктограммалар

1test_set/ 2├── query/ # Сәйкестендірілетін кесілген пиктограммалар 3└── gallery/ # Сәйкестендіру үшін түпнұсқа пиктограммалар жиыны

мұндағы

• query/ - сәйкестендірілуі керек кесілген пиктограммалар;
• gallery/ - сәйкестендіру үшін түпнұсқа пиктограммалар жиыны;
• Барлық суреттер .png форматында.
• Тексеру жиынында query/ папкасында 10 сурет бар, ал сынақ жиынында өз query/ папкасында 30 сурет бар.

Ескертулер:

• Дайындық жиыны үшін ұсынылған бөлуден айырмашылығы, query/ және gallery/ файл атаулары тәуелсіз нөмірленген және араластырылған, бұл сәйкестендіру ID-ларға негізделе алмайтынын білдіреді.
• query/ ішіндегі әрбір кесілген пиктограмма үшін gallery/ ішінде дәл екі түпнұсқа бар (бір ер, бір әйел сол дәретханадан), бұл len(gallery)=2*len(query) дегенді білдіреді.

Тапсырма

query/ папкасындағы әрбір сурет үшін gallery/ ішінен келесі суретті болжаңыз:

• Қарама-қарсы жыныстағы және сол дәретханадан келген.

Бұл сәйкестендіру дайындалған модельді пайдалана отырып жүзеге асырылуы керек.

Жіберу файлы

Келесіні қамтитын submission.csv файлын жасау керек:

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

мұндағы:

• image_path - болжам жасалатын query/ ішіндегі суретке жол (test.csv ішінен алынады)
• label - query/ ішіндегімен жұптасатын gallery/ ішіндегі суреттің тақырыбындағы сан.

Ұпай

Бағалау метрикасы классификация дәлдігі болады, ол бағаланған үлгілердің жалпы санынан дұрыс болжанған үлгілердің үлесі ретінде анықталады.

Соңғы ұпай келесі ережелерді пайдалана отырып алынған дәлдік негізінде есептеледі:

• accuracy ≥ 0.9 → 100 ұпай
• accuracy ≤ 0.5 → 0 ұпай
• Аралық мәндер үшін 0 мен 100 арасында пропорционалды ұпай беріледі.