Oppdag julenissen!

🎅 Oppdag julenissen!

På julaften er julenissens verksted mer travelt enn noensinne. Alvene forbereder gaver, reinsdyrene pusser bjellene sine, og nissen... dukker opp i tusenvis av fotografier sendt fra hele verden.

Problemet er at ikke alle disse bildene faktisk viser den ekte julenissen. Noen er kostymer, andre er figurer, reklamer eller folk i kostyme. For ikke å levere feil gaver, trenger julenissen deres hjelp!

Deres oppgave er å bygge en binær bildeklassifiseringsmodell som skal avgjøre om et bilde viser julenissen eller ikke.

🎄 Datasettet

Datasettet representerer et arkiv som inneholder bilder organisert i to mapper sammen med CSV-filene train.csv og test.csv.

Det finnes to klasser:

• Santa – bildet inneholder julenissen (label = 1)
• Not Santa – bildet inneholder IKKE julenissen (label = 0)

📁 Datasettets struktur

1dataset/2├── train/3│ ├── img_000001.jpg4│ ├── img_000002.jpg5│ └── ...6├── test/7│ ├── img_001234.jpg8│ ├── img_001235.jpg9│ └── ...10├── train.csv11└── test.csv

📄 Struktur for CSV-filer

train.csv

Inneholder bildene som brukes til å trene modellen.

Kolonner:

• image_path – relativ sti til bildet (eks: train/img_000123.jpg)
• label –
  • 1 → Julenissen
  • 0 → Ikke julenissen

test.csv

Inneholder bildene som det skal lages prediksjoner for.

Kolonner:

• image_path – relativ sti til bildet

⚠️ Filen inneholder IKKE kolonnen label. Denne må predikeres av modellen deres.

🎯 Problemets mål

For hvert bilde i testsettet må modellen deres avgjøre:

• 1 → bildet inneholder julenissen
• 0 → bildet inneholder ikke julenissen

Resultatene vil bli sammenlignet med de ekte etikettene som holdes hemmelige av arrangørene.

⚙️ Evalueringskriterier

Løsningens ytelse vil bli evaluert ved hjelp av F1-score, en evalueringsmetrikk som kombinerer presisjon og nøyaktighet, egnet for binære klassifiseringsproblemer.

Formel:

📨 Format for innleveringsfil

Dere må sende inn en CSV-fil med nøyaktig to kolonner, i følgende format:

🔹 Eksempel på innlevering

1image_path,label2test/img_001234.jpg,13test/img_001235.jpg,04test/img_001236.jpg,1

📝 Poengfordeling

• F1-score ≥ 0.95 → maksimal poengsum 🎁
• F1-score < 0.70 → 0 poeng
• For mellomverdier skaleres poengsummen proporsjonalt

❄️ Observasjoner

• Filnavnene inneholder ikke informasjon om klasse
• Rekkefølgen på bildene er tilfeldig
• Enhver maskinlæringsmetode er tillatt
• Målet er å lære modellen å gjenkjenne visuelle mønstre

🎅 Julenissen stoler på dere!
Hjelp ham med å identifisere de riktige bildene og levere gavene i tide!