Vaizdų klasifikavimas: Tikras menas vs. dirbtinio intelekto generuotas menas

🖼️ Vaizdų klasifikavimas: Tikras menas vs. dirbtinio intelekto generuotas menas

Šioje problemoje turite implementuoti vaizdų klasifikavimo modelį, gebantį atskirti tikro meno vaizdus nuo dirbtinio intelekto generuotų vaizdų.
Duomenų rinkinys yra organizuotas kataloge su vaizdais ir CSV failais, o modelio veikimas bus vertinamas naudojant F1-score.

---

🔹 Duomenų rinkinys

Duomenų rinkinys turi du tipų vaizdus:

• RealArt – tikri vaizdai (žymė 0)
• AIArt – AI modelių generuoti vaizdai (žymė 1)

Šie vaizdai yra prieinami images kataloge.

Susiję failai:

• train.csv – mokymui
• test.csv – prognozėms

---

📁 CSV failų struktūra

train.csv

Stulpeliai:

• SampleID – unikalus skaitinis identifikatorius
• ImagePath – kelias iki vaizdo (pvz.: images/img_000123.jpg)
• Label – 0 tikram menui, 1 AI generuotam menui

---

test.csv

Stulpeliai:

• SampleID
• ImagePath

Be žymių — jas turi prognozuoti modelis.

---

🎯 Problemos tikslas

Modelis turi išmokti klasifikuoti kiekvieną vaizdą į vieną iš šių klasių:

• 0 → Tikras menas
• 1 → AI generuotas menas

---

⚙️ Vertinimo kriterijai

Vertinimas atliekamas naudojant F1-score pateiktoms testo rinkinio prognozėms.

Formulė:

---

📨 Pateikimo failo formatas

CSV failas turi turėti tiksliai du stulpelius:

Stulpelis	Tipas	Aprašymas
SampleID	integer	Vaizdo ID iš testo
Label	integer	Prognozė (0 arba 1)

🔹 Pavyzdys

SampleID	Label
101	0
102	1
103	1

---

📝 Pastaba

• F1-score ≥ 0.85 → maksimalus balas
• F1-score < 0.5 → 0 taškų
• Kitos vertės skaičiuojamos proporcingai

---

🌐 Duomenų kilmė

Šiai problemai naudojamas viešas duomenų rinkinys prieinamas Kaggle platformoje.