When participant submit the result, the model is evaluated with **FScoreMacro**


## Submission Format
![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fabecbe113ed7633531d5dfaac54f8157%2Fimage01.png?generation=1676873027244043&alt=media)

- **filename** : file name (Unique ID)   ( ex) 2020_02_00_207_day_080417_00004998.jpg )
- **result**.: The result must contain these result.


1.  Total count
2.  Class of vehicle type (1-12) 
  - if it’s vehicle, put “the count of vehicles”, if it’s not, put “0” in a row.

- **Sample output:**
![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2F845431ebc75985b97edfcea8021a2e05%2Fimage02.png?generation=1676873038438008&alt=media)

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---- 평가내용 (한글) ----
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결과를 제출하면 **FScoreMacro**를 기준으로 모델을 평가합니다.

## 예시 제출 형식
![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fabecbe113ed7633531d5dfaac54f8157%2Fimage01.png?generation=1676873027244043&alt=media)



- **filename** : 파일명 (고유 ID)   ( ex) 2020_02_00_207_day_080417_00004998.jpg )
- **result**.:  이미지 내 차량의 개수와 각 차종별 분류 결과 값

1.  AI로 인식된 차량의 대수
2.  각 차종별 1~12종까지의 차량의 수를 차례대로 입력(총 13개) 
  - 만약 차량이 있다면 인식된 차량의 대수를, 없으면 0으로 작성

- **참고용 데이터셋:**
![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2F845431ebc75985b97edfcea8021a2e05%2Fimage02.png?generation=1676873038438008&alt=media)