Мы предлагаем вам задачу на классификацию изображений. В предоставленном датасете есть набор картинок, на которых есть или Дед Мороз, или Санта Клаус или вообще нет. Мы предлагаем вам написать модель, которая будет присваивать изображению одну из трёх категорий:
- Есть Дед Мороз ( class_id ==1 )
- Есть Санта Клаус ( class_id == 2 )
- Никого из персонажей нет ( class_id == 0 )
Мы подготовили датасет из 1280 изображений, которые вы можете использовать для обучения своих моделей и локальной проверки решений. Архив с изображениями и train.csv вы можете скачать по ссылкам:
Для вас подготовлен шаблон репозитория над проектом. В нём вы сможете найти файлы:
- train.py - где мы ожидаем логику обучения модели
- run.py - где мы ожидаем логику расчета модели и генерации submission.csv файла с предсказанием.
и директории:
- data/out - сюда нужно складывать файл с предсказанием submission.csv
- data/test - сюда при проверке модели монтируются изображения из тестового датасета
- data/weight - здесь вы можете хранить веса модели.
так же, в корне репозитория есть Dockerfile, который запускается при каждом git push и проверке модели.
Задание для Codenrock New Year ML Battle, точность 99%