# Code ML 2021 Challenge 6 (hard)

[francais plus bas]

## Unsupervised Rock-Paper-Scissors classification

This challenge is an unsupervised classification for Rock-Paper-Scissors. 

- Difficulty : hard

## Overview 

Do you remember the game Rock-Paper-Scissors ? This challenge aims to develop an algorithm that identifies from images which hand option is shown.  

As this challenge should be a little stimulating, we don't provide the labels ! It means you should create an unsupervised model that will group together each Rock, Paper and Scissors.

You should use the information in the images to infer the group, and that is all you are provided with.  

You are not allowed to use a pre-trained model, or to seek for other datasets for this challenge. Be careful, you can be eliminated if you do.

### Data description

The data that is provided is composed of : 

- `training` : the training folder with the images. There are 2313 different images. 
- `testing` : the testing folder with the images. There are 579 of them.
- `sample_submission.csv` : the sample to follow for the submission. Note that the cluster should have as name one of the following : `paper`, `rock`, `scissors`

For the `sample_submission.csv` there are : 

- `Name` : the name of the image (as it appears in the testing directory)
- `Labels` : the group it belongs to. Either `paper`, `rock` or `scissors`.


## Submission 

Submit your results with the template in the submission file. Be careful to convert the cluster prediction to be adequate to the format we gave. 

Everyone will have to submit their notebooks.

Be sure to save your model and your weights, you will be asked to submit them if you win.

## Evaluation 

The evaluation will be on the accuracy of the ground truth for each image. 

## Help 

Feel free to ask Pierre Pereira in the discord channel if you have any question/problem.

# [FRANCAIS]

## Classification non supervisé de Pierre-Feuille-Ciseaux

Ce challenge est un challenge de classification non supervisé pour des images de Pierre-Feuille-Ciseaux.

- Difficulté : difficile

## Vue d'ensemble 

Vous souvenez-vous du jeu Pierre-Feuille-Ciseaux ? Ce challenge a pour but de développer un algorithme qui reconnait à partir d'une image quel signe de main est fait. 

Comme ce challenge doit être un peu stimulant, nous ne donnons pas de labels aux données ! Cela signifie qu'il faut créer un algorithme non supervisé qui va apprendre à regrouper les images de Pierre, Ciseaux et Papier.

Vous devez utiliser les informations contenues dans les images pour en déduire les groupes. 

Vous n'êtes pas permis d'utiliser un modèle pré-entrainer ou de chercher pour d'autres datasets similaires. Attention, vous pouvez être disqualifié si vous faites cela pour ce challenge.

### Description des données

Les données sont composées de : 

- `training` : le dossier d'entrainement. Il y a 2313 images différentes. 
- `testing.zip` : le dossier de test. Il y a 579 images.
- `sample_submission.csv` : un exemple de soumission. Notez que le nom des clusters doit être soit `paper`, `rock` ou `scissors`.

Pour `sample_submission.csv`, il y a : 

- `Name` : Le nom de l'image. Le nom est tiré directement du nom du fichier dans le dossier `testing`.
- `Labels` : le groupe correspondant. 


## Submission 

Soumet tes prédictions avec le format du fichier `sample_submission.csv`. Attention à bien convertir le numéro des clusters. 

Tout le monde doit soumettre son code, son modele et ses poids.

N'oubliez pas de sauvegarder votre modèle et vos poids, il vous sera demandé de les soumettre si vous gagnez.

## Evaluation 

La mesure d'évaluation est l'accuracy suivant la prédiction et les véritables labels. 


## Aide

N'hésitez pas à demander à Pierre Pereira dans le discord si vous avez des questions ou des problèmes.