Russian art ML challenge 2024

1. Введение

Задачей хакатона являлось создание системы классификации типов произведений народного искусства Российской Федерации по фотографии.

Целевая метрика - F1 (macro). Лидерборд - 0.68 (бейзлайн - 0.58)

2. Структура проекта

├── README.md                       <- Верхнеуровневое описание проекта
├── requirements.txt                <- Необходимые для установки библиотеки
├── src
│   └── utils.py                    <- Утилиты создания и обучения модели
│
├── data
│   ├── weights                     <- Веса обученной модели соревнования
│   ├── private_info                <- Информация о фотографиях (.csv формат)
│   ├── train                       <- Данные для обучения
│   └── test                        <- Данные для локальной валидации
│
├── training.py                     <- Скрипт обучения модели
└── make_submission.py              <- Скрипт генерации посылки в соревновании

3. Установка

Для работы использовался Python 3.10.0, необходимые библиотеки есть в requirements.txt

4. Использование

Убедитесь, что у Вас установлен Docker на локальной машине. В случае отсутствия, перейдите сюда и проследуйте по инструкции.

После перейдите в командую строку и выполните следующие команды:

docker compose up --build

Далее на странице документации, будет доступен конечная точка \predict для классификации картинок, можно загружать и смотреть!