Условие
На видео записано перемещение гаек по конвейеру. Гайки перемещаются от нижней границы кадра к верхней. Среди гаек есть бракованные, они деформированы и имеют искажённые контуры. Для каждой запечатлённой на видео гайки необходимо определить соответствие стандартам качества.

В соответствие каждой гайке необходимо поставить цифру: 1 для бракованных гаек, 0 для качественных. Для каждого видеофайла должен получиться список 0 и 1. Первая цифра в списке соответствует первой гайке, появившейся в кадре.

Для Вас подготовлены несколько файлов “.py”, набор видеофайлов с запечатлёнными гайками и аннотации к нему. Среди подготовленных файлов есть:

eval.py - файл с функцией определения качества гаек. Именно эту функцию Вам необходимо дописать!

main.py - файл проверяющий точность работы вашего алгоритма. Не редактируйте его! Main.py использует, написанные вами функции из eval.py и сверяет истинное состояние гаек с предсказаниями вашего алгоритма.

annotations.csv - файл устанавливающий соотношение между видеофайлами и качеством гаек на них. В каждой строке файла содержится путь к видеофайлу и список цифр, кодирующий состояние гаек.

Материалы для скачивания.

В качестве решения необходимо сдать отредактированный файл eval.py. Либо архив “*.zip” с файлом eval.py и остальными файлами, требующимися для работы вашего алгоритма. В архиве должны быть файлы решения, а не одноимённая архиву папка.

Если при проверке вы получили точность ниже, чем хотелось-бы, измените свой алгоритм и пришлите ещё раз. Количество попыток не ограничено, засчитывается лучшая попытка из всех.

Технические ограничения
Размер решения ограничен: не более 5 МБ. Если ваш алгоритм успешно проверен платформой, то следующее решение можно прислать только через 10 минут. Если ваш алгоритм в ходе проверки выдал сообщение об ошибке, то следующее решение можно прислать сразу.

Пакеты, ориентированные на работу с изображениями и данными, использующиеся на платформе проверки: Python 3.8.10

catboost 1.1.1; dlib 19.24.0; gast 0.4.0; h5py 3.7.0; imutils 0.5.4; keras 2.9.0; Keras-Preprocessing 1.1.2; matplotlib 3.6.2; numpy 1.23.2; opencv-python 4.6.0.66; pandas 1.5.1; scikit-image 0.19.3; scikit-learn 1.1.3; scipy 1.9.3; tensorflow-cpu 2.9.2; torch 1.13.0; torchaudio 0.13.0; torchvision 0.14.0.

Используйте совместимые пакеты.

---

Вопросы по задаче можно задать в Telegram-чате чемпионата.

---

Очки	Участник	Дата	Команда	Город	Учебное заведение
0.97	Дмитрий Филинов	20.07.2023 17:35	ЧУГУННЫЙ ТАЗ
0.96	Valera Uriadov	24.07.2023 11:43	ЧУГУННЫЙ ТАЗ
0.96	Егор Андреасян	11.08.2023 08:18	ЧУГУННЫЙ ТАЗ
0.94	Ольга Демидович	13.08.2023 22:41	Разрушители Легенд
0.91	Влад Вергунов	28.07.2023 05:26	1
0.9	Егор Черных	27.07.2023 11:38	Seal Team
0.9	Андрей Миняев	27.07.2023 11:04	Железный капут
0.88	Андрей Алёхин	27.07.2023 16:18
0.86	Настя Сапожникова	03.08.2023 20:35	Железный капут
0.83	Тимофеев Марат	22.07.2023 14:40
0.82	Сергей Некрасов	22.07.2023 19:12
0.77	Кирилл Вебер	28.07.2023 16:27
0.77	Денис Русинович	21.07.2023 16:09	Добавьте либу для yolov8
0.76	Илья Разводов	24.07.2023 13:11
0.73	Арсений Мастов	17.08.2023 17:38	DROP TABLE Users; --
0.7	Иванов Слава	28.07.2023 07:02	DROP TABLE Users; --
0.7	Ксюша Ядрицева	28.07.2023 06:57	DROP TABLE Users; --
0.66	Дима Черных	26.07.2023 13:10
0.65	Иван Виноградов	27.07.2023 16:12
0.65	Олег Цыплаков	18.08.2023 12:37
0.65	Никита Быстрых	18.08.2023 12:31
0.54	Надеин Юрий	23.07.2023 10:00
0.54	Егор Дегтярёв	25.07.2023 16:59
0.4	Дмитрий Бачар	23.07.2023 06:35

К соревнованиям