Zaznaj Božička!

🎅 Zaznaj Božička!

V predvečer božiča je Božičkova delavnica bolj prometna kot kadarkoli prej. Škratje pripravljajo darila, severni jeleni polirajo svoje zvončke, Božiček pa... se pojavi na tisoče fotografijah, poslanih z vsega sveta.

Problem je v tem, da vse te slike ne prikazujejo pravega Božička. Nekatere so kostumi, druge so figurice, reklame ali ljudje v kostumih. Da ne bi dostavil napačnih daril, Božiček potrebuje vašo pomoč!

Vaša naloga je zgraditi model za binarno klasifikacijo slik, ki bo odločil, ali se na sliki pojavi Božiček ali ne.

🎄 Nabor podatkov

Nabor podatkov predstavlja arhiv, ki vsebuje slike, organizirane v dva direktorija skupaj z datotekama CSV train.csv in test.csv.

Obstajata dva razreda:

• Santa – slika vsebuje Božička (label = 1)
• Not Santa – slika NE vsebuje Božička (label = 0)

📁 Struktura nabora podatkov

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 datotek CSV

train.csv

Vsebuje slike, uporabljene za učenje modela.

Stolpci:

• image_path – relativna pot do slike (npr. train/img_000123.jpg)
• label –
  • 1 → Božiček
  • 0 → Ni Božiček

test.csv

Vsebuje slike, za katere je treba narediti napovedi.

Stolpci:

• image_path – relativna pot do slike

⚠️ Datoteka NE vsebuje stolpca label. Ta mora biti napovedana z vašim modelom.

🎯 Namen problema

Za vsako sliko iz testnega nabora mora vaš model odločiti:

• 1 → slika vsebuje Božička
• 0 → slika ne vsebuje Božička

Rezultati bodo primerjani z resničnimi oznakami, ki jih organizatorji hranijo v skrivnosti.

⚙️ Kriteriji za vrednotenje

Uspešnost rešitve bo ovrednotena z uporabo F1-score, metrike vrednotenja, ki združuje natančnost in priklic, primerne za probleme binarne klasifikacije.

Formula:

📨 Format datoteke za oddajo

Oddati morate datoteko CSV z natanko dvema stolpcema v naslednji obliki:

🔹 Primer oddaje

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

📝 Porazdelitev točk

• F1-score ≥ 0.95 → maksimalne točke 🎁
• F1-score < 0.70 → 0 točk
• Za vmesne vrednosti se točke skalirajo sorazmerno

❄️ Opombe

• Imena datotek ne vsebujejo informacij o razredu
• Vrstni red slik je naključen
• Dovoljena je katerakoli metoda strojnega učenja
• Cilj je naučiti model prepoznavanja vizualnih vzorcev

🎅 Božiček se zanaša na vas!
Pomagajte mu prepoznati pravilne slike in pravočasno dostaviti darila!