Klasifikacija slika: Prava umetnost vs. umetnost generisana AI-jem

🖼️ Klasifikacija slika: Prava umetnost vs. umetnost generisana AI-jem

U ovom problemu treba da implementirate model za klasifikaciju slika koji je sposoban da razlikuje između slika prave umetnosti i slika generisanih veštačkom inteligencijom.
Skup podataka je organizovan u direktorijumu sa slikama i CSV fajlovima, a performanse modela će biti evaluirane koristeći F1-score.

---

🔹 Skup podataka

Skup podataka sadrži dva tipa slika:

• RealArt – prave slike (label 0)
• AIArt – slike generisane AI modelima (label 1)

Ove slike su dostupne u direktorijumu images.

Povezani fajlovi:

• train.csv – za treniranje
• test.csv – za predikcije

---

📁 Struktura CSV fajlova

train.csv

Kolone:

• SampleID – jedinstveni numerički identifikator
• ImagePath – putanja do slike (npr: images/img_000123.jpg)
• Label – 0 za pravu umetnost, 1 za umetnost generisanu AI-jem

---

test.csv

Kolone:

• SampleID
• ImagePath

Bez etiketa — ove treba da predvidi model.

---

🎯 Cilj problema

Model treba da nauči da klasifikuje svaku sliku u jednu od sledećih klasa:

• 0 → Prava umetnost
• 1 → Umetnost generisana AI-jem

---

⚙️ Kriterijumi evaluacije

Evaluacija se vrši koristeći F1-score na predikcijama poslatim za test skup.

Formula:

---

📨 Format fajla za submisiju

CSV fajl treba da sadrži tačno dve kolone:

Kolona	Tip	Opis
SampleID	integer	ID slike iz testa
Label	integer	Predikcija (0 ili 1)

🔹 Primer

SampleID	Label
101	0
102	1
103	1

---

📝 Napomena

• F1-score ≥ 0.85 → maksimalni skor
• F1-score < 0.5 → 0 poena
• Ostale vrednosti se skaliraju proporcionalno

---

🌐 Poreklo podataka

Za ovaj problem se koristi javni skup podataka dostupan na Kaggle.