Mô tả bài toán

Ví dụ biểu tượng truy vấn (đã cắt) -- nhà vệ sinh nam.

Ảnh gốc khác giới (nữ) cùng nhà vệ sinh -- là đáp án ghép cặp.

Mỗi nhà vệ sinh ngoài đời thực có hai biểu tượng đặt cạnh nhau — một cho phòng nam, một cho phòng nữ — được thiết kế đồng bộ về phong cách (màu sắc, hình dáng, chất liệu) nên có liên hệ thị giác chặt chẽ với nhau dù thuộc hai giới khác nhau.

Nhiệm vụ: huấn luyện một mô hình ghép cặp sao cho khi đưa vào một ảnh truy vấn là biểu tượng đã cắt (cropped), mô hình tìm được trong tập gallery ảnh gốc (original) của biểu tượng giới tính ngược lại đến từ cùng một nhà vệ sinh. Xem hình minh họa trong figures.zip.

Dữ liệu

(1) Tập huấn luyện (training_set.zip). Gồm 82 nhà vệ sinh, mỗi nhà vệ sinh có 4 biến thể ảnh trong bốn thư mục train/crop/female, train/crop/male, train/orig/female, train/orig/male. Các ảnh được đặt tên 1.png đến 82.png, trong đó tên tệp i.png chính là ID nhà vệ sinh — bốn ảnh có cùng i ở bốn thư mục là cùng một nhà vệ sinh:

• crop/female/i.png — biểu tượng nữ đã cắt
• crop/male/i.png — biểu tượng nam đã cắt
• orig/female/i.png — biểu tượng nữ gốc
• orig/male/i.png — biểu tượng nam gốc

(2) Tập validation (validation_set.zip, ứng với test_a). query/ chứa 10 biểu tượng đã cắt; gallery/ chứa 20 biểu tượng gốc.

(3) Tập test (test_set.zip, ứng với test_b) — dùng chấm điểm chính thức. query/ chứa 30 biểu tượng đã cắt; gallery/ chứa 60 biểu tượng gốc.

Lưu ý về validation/test:

• Tên tệp trong query/ và gallery/ được đánh số và xáo trộn độc lập với ID nhà vệ sinh, nên không thể dựa vào số trong tên tệp để ghép cặp.
• Với mỗi ảnh trong query/, có đúng hai ảnh trong gallery/ đến từ cùng nhà vệ sinh (một nam, một nữ), tức len(gallery) = 2 * len(query).
• Tất cả ảnh đều ở định dạng .png.

Tài nguyên đính kèm khác: ioai25restroom_baseline.ipynb (notebook baseline dùng CLIP ViT-B/16) và sample_submission.csv (ví dụ định dạng nộp bài).

Bài nộp

Nộp một tệp zip chứa duy nhất test_answer.csv:

• Không có dòng tiêu đề (header).
• Có đúng 30 dòng, mỗi dòng là một số nguyên — ID (tên tệp không kèm .png) của ảnh trong gallery/ của tập test mà bạn dự đoán.
• Dòng thứ i (i = 1..30) là dự đoán cho ảnh truy vấn i.png của tập test, theo thứ tự số học tăng dần của tên tệp truy vấn.

Tiêu chí chấm

Điểm số là độ chính xác phân loại (precision@1):

là một số thực trong đoạn \([0.0, 1.0]\). Một truy vấn được tính đúng khi ảnh dự đoán vừa đúng nhà vệ sinh vừa có giới tính ngược lại với truy vấn.

Tham chiếu của Hội đồng Khoa học IOAI 2025 (Leaderboard B): điểm cao nhất tham chiếu 0.90, điểm baseline 0.77.

Tham khảo

Mã nguồn và đề bài gốc: https://github.com/IOAI-official/IOAI-2025/tree/main/Individual-Contest/Restroom.