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      "content": "### File descriptions\n- train.csv - the training set\n- val.csv - the validation set\n- test.csv - the test set \n\n### Data fields\n- id - a name of image\n- category - Korean food image category \n  \n    0: 갈비구이 , 1:  갈치구이, 2: 고등어구이, 3: 곱창구이 ,4: 닭갈비",
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      "content": "### Goal \n Classifying korean food. \n### Dataset \n 5 kinds of data downloaded from 한국지능정보사회진흥원\n0: 갈비구이\n1:  갈치구이\n2: 고등어구이\n3: 곱창구이\n4: 닭갈비\n\n # of training images per class : 400\n # of validation images per class : 100\n # of test images per class :200 \n\n We do not allow a third party to view, provide, transfer, rent, or sell the provided AI data.\n### Evaluation metric\n categorization accuracy \n### Submission Format\nsubmit the output csv of main_test()\n```\nid,category\n0.jpg,0\n1.jpg,2\n2.jpg,1\n```",
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      "content": "- 선학습된 weight 사용 금지 (e.g. ImageNet pre-trained weights)\n- 대회는 딥러닝 모델 구조를 직접 구성해보는 것을 목표로, 미리 만들어진 모델 사용 금지(e.g. torchvision.model)\n- VGG 와 같이 널리 알려진 구조를 직접 코딩하여 활용하는 것은 가능\n- 제출한 csv 파일을 재현할 수 있는 코드 파일과 checkpoint 파일을 압축하여 ETL 에 제출\n- 코드의 결과와 제출된 csv의 차이가 심할 경우 치팅으로 판별. 별도 연락\n- 수업 자료와 인터넷 검색은 허용하되 다른 수강생과의 토의는 불허\n- 카피 적발 시 예외없이 0점\n- Team Name : 학번 (1234-56789)\n- 제출 제한은 10번\n- 대회기간은 6/11 17:45 까지임.  \n",
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