Wykryj Świętego Mikołaja!

🎅 Wykryj Świętego Mikołaja!

W wigilię Bożego Narodzenia warsztat Świętego Mikołaja jest bardziej zatłoczony niż kiedykolwiek. Elfy przygotowują prezenty, renifery polerują swoje dzwoneczki, a Mikołaj… pojawia się na tysiącach zdjęć przysłanych z całego świata.

Problem polega na tym, że nie wszystkie te obrazy rzeczywiście przedstawiają prawdziwego Świętego Mikołaja. Niektóre to kostiumy, inne to figurki, reklamy lub ludzie w przebraniach. Aby nie dostarczyć niewłaściwych prezentów, Święty Mikołaj potrzebuje waszej pomocy!

Waszym zadaniem jest zbudowanie modelu klasyfikacji binarnej obrazów, który zdecyduje, czy na obrazie pojawia się Święty Mikołaj czy nie.

🎄 Zbiór danych

Zbiór danych to archiwum zawierające obrazy zorganizowane w dwóch katalogach wraz z plikami CSV train.csv i test.csv.

Istnieją dwie klasy:

• Santa – obraz zawiera Świętego Mikołaja (label = 1)
• Not Santa – obraz NIE zawiera Świętego Mikołaja (label = 0)

📁 Struktura zbioru danych

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

📄 Struktura plików CSV

train.csv

Zawiera obrazy używane do trenowania modelu.

Kolumny:

• image_path – ścieżka względna do obrazu (np. train/img_000123.jpg)
• label –
  • 1 → Święty Mikołaj
  • 0 → To nie jest Święty Mikołaj

test.csv

Zawiera obrazy, dla których należy wykonać predykcje.

Kolumny:

• image_path – ścieżka względna do obrazu

⚠️ Plik NIE zawiera kolumny label. Musi być ona przewidziana przez wasz model.

🎯 Cel problemu

Dla każdego obrazu ze zbioru testowego wasz model musi zdecydować:

• 1 → obraz zawiera Świętego Mikołaja
• 0 → obraz nie zawiera Świętego Mikołaja

Wyniki zostaną porównane z rzeczywistymi etykietami trzymanymi w tajemnicy przez organizatorów.

⚙️ Kryteria oceny

Wydajność rozwiązania będzie oceniana za pomocą F1-score, metryki oceny łączącej precyzję i dokładność, odpowiedniej dla problemów klasyfikacji binarnej.

Wzór:

📨 Format pliku zgłoszenia

Musicie przesłać plik CSV z dokładnie dwiema kolumnami, w następującym formacie:

🔹 Przykład zgłoszenia

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

📝 Rozkład punktacji

• F1-score ≥ 0.95 → maksymalna punktacja 🎁
• F1-score < 0.70 → 0 punktów
• Dla wartości pośrednich punktacja skaluje się proporcjonalnie

❄️ Uwagi

• Nazwy plików nie zawierają informacji o klasie
• Kolejność obrazów jest losowa
• Dozwolona jest każda metoda uczenia maszynowego
• Celem jest nauczenie modelu rozpoznawania wzorców wizualnych

🎅 Święty Mikołaj liczy na was!
Pomóżcie mu zidentyfikować właściwe obrazy i dostarczyć prezenty na czas!