Один из этапов технологического процесса добычи металла — перемалывание руды специальными мельницами. Если в мельницу попадают неперемалываемые материалы — например, зубья ковша экскаватора, разрабатывавшего руду, — мельница может выйти из строя. Зубья могут отпадать от ковша в процессе работы незаметно для машиниста экскаватора. Если автоматически отслеживать потерю зубьев и подавать на мельницы, это позволит снизить риски ущерба.
Решение будут оцениваться по метрике F1 по 3 классам:
- 0 - Все зубья ковша на месте
- 1 - Не все зубья ковша на месте
- 2 - Зубьев не видно
Используется реализация из пакета sklearn
- Папка train
- /data содержит 1869 кадров
- /cls_labels.csv → разметка для классификации состояния ковша экскаватора
- file_path - имя кадра из /data
- label - метка класса
- /labels.json → Разметка экскаватора ковша и зубьев в формате COCO
- Папка test
- /data содержит 801 кадр
- /submission_example.csv → пример ответа, который принимает Kaggle
- Id - имя кадра из /data
- Predicted - метка класса состояния ковша экскаватора