Detecta o Papai Noel!

🎅 Detecte o Papai Noel!

Na véspera do Natal, a oficina do Papai Noel está mais movimentada do que nunca. Os elfos preparam presentes, as renas poliem seus guizos, e o Papai Noel... aparece em milhares de fotografias enviadas de todo o mundo.

O problema é que nem todas essas imagens realmente capturam o verdadeiro Papai Noel. Algumas são fantasias, outras são bonecos, anúncios ou pessoas fantasiadas. Para não entregar presentes errados, o Papai Noel precisa da ajuda de vocês!

Sua tarefa é construir um modelo de classificação binária de imagens que decida se em uma imagem aparece Papai Noel ou não.

🎄 Conjunto de dados

O conjunto de dados representa um arquivo que contém imagens organizadas em dois diretórios junto com os arquivos CSV train.csv e test.csv.

Existem duas classes:

• Santa – a imagem contém o Papai Noel (label = 1)
• Not Santa – a imagem NÃO contém o Papai Noel (label = 0)

📁 Estrutura do dataset

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

📄 Estrutura dos arquivos CSV

train.csv

Contém as imagens usadas para treinamento do modelo.

Colunas:

• image_path – caminho relativo para a imagem (ex: train/img_000123.jpg)
• label –
  • 1 → Papai Noel
  • 0 → Não é Papai Noel

test.csv

Contém as imagens para as quais devem ser realizadas predições.

Colunas:

• image_path – caminho relativo para a imagem

⚠️ O arquivo NÃO contém a coluna label. Esta deve ser prevista pelo seu modelo.

🎯 Objetivo do problema

Para cada imagem do conjunto de teste, seu modelo deve decidir:

• 1 → a imagem contém o Papai Noel
• 0 → a imagem não contém o Papai Noel

Os resultados serão comparados com os rótulos reais mantidos em segredo pelos organizadores.

⚙️ Critérios de avaliação

O desempenho da solução será avaliado usando F1-score, uma métrica de avaliação que combina precisão e recall, adequada para problemas de classificação binária.

Fórmula:

📨 Formato do arquivo de submissão

Você deve enviar um arquivo CSV com exatamente duas colunas, no seguinte formato:

🔹 Exemplo de submissão

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

📝 Distribuição da pontuação

• F1-score ≥ 0.95 → pontuação máxima 🎁
• F1-score < 0.70 → 0 pontos
• Para valores intermediários, a pontuação é escalonada proporcionalmente

❄️ Observações

• Os nomes dos arquivos não contêm informações sobre a classe
• A ordem das imagens é aleatória
• Qualquer método de aprendizado de máquina é permitido
• O objetivo é treinar o modelo para reconhecer padrões visuais

🎅 O Papai Noel conta com vocês!
Ajudem-no a identificar as imagens corretas e entregar os presentes a tempo!