https://github.com/scitator/whateverhack-baseline
https://github.com/scitator/whateverhack-baseline
Last synced: 9 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/scitator/whateverhack-baseline
- Owner: Scitator
- License: mit
- Created: 2018-03-16T11:17:58.000Z (about 8 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-03-17T13:46:30.000Z (about 8 years ago)
- Last Synced: 2025-09-06T17:59:31.898Z (9 months ago)
- Language: Python
- Size: 9.37 MB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 4
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# WhateverHack-Baseline
# Task 1, Оценка качества мемов
Бейзлайн-код и данные в папке `task1/data/`:
1. `casts.csv` (полей там нет)
* `image_name` - имя/id картинки
* `url` - url картинки для закачки
* `tags` - теги к картинке
2. `train_data.csv`
* `image_name` - имя/id картинки из casts.csv
* `text` - текст мема
* `label` - пошерили/ не пошерили
3. `test_data.csv` - формат как у train_data, но без label. Добавлен id сэмпла.
4. `sample_submission.csv`
* `id` - id картинки
* `label` - предсказанная вероятность пошерить
# Task 2, Распознавание обьектов интерьера
Данные в папке `task2/`
1. `train.csv`
* `id` - id семла
* `input` - url картинки
* `result` - json bbox’ов разметки
2. `sample_submission.csv`
* `id` - id сэмпла
* `input` - url картинки
* `result` - json bbox’ов разметки (аналогично train.csv)
3. Тестовый датасет скоро будет!
4. `multiclass_iou.py` - код метрики, используемый для оценки ваших предсказаний. Multiclass IoU, взвешенный с учетом площади классов.