Обнаружь Деда Мороза!

🎅 Обнаружьте Деда Мороза!

В канун Рождества мастерская Деда Мороза переполнена как никогда. Эльфы готовят подарки, олени полируют свои колокольчики, а Дедушка... появляется на тысячах фотографий, присланных со всего мира.

Проблема в том, что не все эти изображения действительно запечатлевают настоящего Деда Мороза. Некоторые - это костюмы, другие - фигурки, реклама или переодетые люди. Чтобы не доставить неправильные подарки, Деду Морозу нужна ваша помощь!

Ваша задача - построить модель бинарной классификации изображений, которая будет решать, появляется ли на изображении Дед Мороз или нет.

🎄 Набор данных

Набор данных представляет собой архив, содержащий изображения, организованные в два каталога вместе с CSV-файлами train.csv и test.csv.

Существует два класса:

• Santa – изображение содержит Деда Мороза (label = 1)
• Not Santa – изображение НЕ содержит Деда Мороза (label = 0)

📁 Структура датасета

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

📄 Структура CSV-файлов

train.csv

Содержит изображения, используемые для обучения модели.

Столбцы:

• image_path – относительный путь к изображению (например: train/img_000123.jpg)
• label –
  • 1 → Дед Мороз
  • 0 → Не Дед Мороз

test.csv

Содержит изображения, для которых нужно сделать предсказания.

Столбцы:

• image_path – относительный путь к изображению

⚠️ Файл НЕ содержит столбец label. Его должна предсказать ваша модель.

🎯 Цель задачи

Для каждого изображения из тестового набора ваша модель должна решить:

• 1 → изображение содержит Деда Мороза
• 0 → изображение не содержит Деда Мороза

Результаты будут сравнены с реальными метками, хранящимися в секрете у организаторов.

⚙️ Критерии оценки

Производительность решения будет оцениваться с использованием F1-score, метрики оценки, которая сочетает точность и полноту, подходящей для задач бинарной классификации.

Формула:

📨 Формат файла для отправки

Вы должны отправить CSV-файл с точно двумя столбцами в следующем формате:

🔹 Пример отправки

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

📝 Распределение баллов

• F1-score ≥ 0.95 → максимальный балл 🎁
• F1-score < 0.70 → 0 баллов
• Для промежуточных значений балл масштабируется пропорционально

❄️ Замечания

• Имена файлов не содержат информации о классе
• Порядок изображений случайный
• Разрешен любой метод машинного обучения
• Цель - научить модель распознавать визуальные паттерны

🎅 Дед Мороз рассчитывает на вас!
Помогите ему определить правильные изображения и доставить подарки вовремя!