Clasificarea imaginilor: Artă reală vs. artă generată de AI

🖼️ Clasificarea imaginilor: Artă reală vs. artă generată de AI

În această problemă trebuie să implementați un model de clasificare a imaginilor capabil să distingă între imagini de artă reală și imagini generate de inteligență artificială.
Setul de date este organizat într-un director cu imagini și fișiere CSV, iar performanța modelului va fi evaluată folosind F1-score.

🔹 Setul de date

Setul de date conține două tipuri de imagini:

• RealArt – imagini reale (label 0)
• AIArt – imagini generate de modele AI (label 1)

Aceste imagini sunt disponibile în directorul images.

Fișierele asociate:

• train.csv – pentru antrenare
• test.csv – pentru predicții

📁 Structura fișierelor CSV

train.csv

Coloane:

• SampleID – identificator numeric unic
• ImagePath – calea către imagine (ex: images/img_000123.jpg)
• Label – 0 pentru artă reală, 1 pentru artă generată de AI

test.csv

Coloane:

• SampleID
• ImagePath

Fără etichete — acestea trebuie prezise de model.

🎯 Scopul problemei

Modelul trebuie să învețe să clasifice fiecare imagine în una dintre următoarele clase:

• 0 → Artă reală
• 1 → Artă generată de AI

⚙️ Criterii de evaluare

Evaluarea se face folosind F1-score pe predicțiile trimise pentru setul de test.

Formula:

📨 Formatul fișierului de submisie

Fișierul CSV trebuie să conțină exact două coloane:

🔹 Exemplu

📝 Notă

• F1-score ≥ 0.85 → scor maxim
• F1-score < 0.5 → 0 puncte
• Restul valorilor sunt scalate proporțional

🌐 Proveniența datelor

Pentru această problemă se folosește un set de date public disponibil pe Kaggle.