Segmentarea emoticoanelor

🏞️ Segmentarea emoticoanelor 🖼️ + 😀

Pentru această problemă trebuie să implementați un model capabil să realizeze segmentarea semantică a unor imagini cu fundal geometric care conțin emoticoane. Modelul trebuie să genereze o mască binară în care pixelii corespunzători emoticoanelor sunt 255 (alb) și fundalul este 0 (negru).

🔹 Setul de date

Setul de date este oferit sub formă de imagini și măști:

• train.csv: conține exemple pentru antrenarea modelului

  Coloană	Tip	Descriere
  SampleID	string	Identificator unic pentru fiecare exemplu
  Path	string	Calea către imaginea care conține emoji
  Mask	string	Calea către masca binară corespunzătoare imaginii

• test.csv: conține exemple pentru predicție

  Coloană	Tip	Descriere
  SampleID	string	Identificator unic
  Path	string	Calea către imaginea care conține emoji

⚙️ Metrică folosită pentru evaluare

Metrica folosită pentru această problemă este:

• IoU (Intersection over Union): pentru fiecare imagine, IoU calculat între masca prezisă și masca ground-truth.

Scorul total se calculează ca media valorilor pentru toate imaginile din test.

Acordarea punctajului

1. Se calculează IoU (Intersection over Union) pentru fiecare pereche mască reală – mască prezisă.
2. Se face media IoU peste toate eșantioanele (mean IoU).
3. Se transformă media în punctaj astfel:

• mean IoU >= 0.75 → 100 puncte
• 0.50 ≤ mean IoU < 0.75 → 50–99 puncte proporțional
• 0.25 ≤ mean IoU < 0.50 → 25–49 puncte proporțional
• mean IoU < 0.25 → 0–24 puncte proporțional

📨 Formatul fișierului de submisie

Fișierul de submisie trebuie să fie o arhivă care conține un director cu măștile de segmentare prezise și un fișier csv denumit submission.csv care conține o mapare între SampleID și calea către masca prezisă (numele coloanei trebuie să fie PredictedMask) pentru fiecare imagine din test:

🔹 Exemplu de submission.csv

🖼️ Exemple

Imagine originală	Masca