{
  "fetched_at": "2026-10-19T07:42:43Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/footballteams-classification/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "Обучающая выборка состоит 3 408 фото, разбитых на 10 футбольных команд: Arsenal, Chelsea, Liverpool, Manchester City, Manchester United, Real Madrid, Barcelona, Bayern Munich, Paris Saint-Germain, Juventus.\n\nВ тестовой выборке 1 177 фото.\nПример сабмита содержится в файле sample_submission.csv .\nЛейблы в сабмите должны быть закодированы следующим образом:\n\nArsenal: 0,\nBarcelona: 1,\nBayern: 2,\nChelsea: 3,\nJuventus: 4,\nLiverpool: 5, \nManchesterCity: 6,\nManchesterUnited: 7,\nPSG: 8,\nReal: 9",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "# Описание задачи\n\nВ данной задаче вам необходимо классифицировать футбольные команды по их форме. Обучающая выборка состоит 3 408 фото, разбитых на 10 футбольных команд: Arsenal, Chelsea, Liverpool, Manchester City, Manchester United, Real Madrid, Barcelona, Bayern Munich, Paris Saint-Germain, Juventus. \nВ тестовой выборке 1 177 фото. Пример сабмита содержится в файле sample_submission.csv . Лейблы в сабмите должны быть закодированы следующим образом:\n\nArsenal: 0, Barcelona: 1, Bayern: 2, Chelsea: 3, Juventus: 4, Liverpool: 5, ManchesterCity: 6, ManchesterUnited: 7, PSG: 8, Real: 9\n\nВам необходимо построить модель нейронной сети для классификации футбольной формы. В качестве метрики выбрана F1 Macro. \n\n\n# Ограничения\n\n**Не разрешается:**\n\n1.   НЕ разрешается использовать веса предобученных моделей;\n2.  НЕ разрешается делиться с другими участниками кодом;\n3.  НЕ разрешается использовать файлы с предсказаниями других участников;\n4.  НЕ разрешается Использовать тестовую выборку при обучении модели (**код финального решения будет проверяться**);\n5.  НЕ разрешается участвовать в командах, задание строго индивидуально. \n\n# Требования к выполнению\n\nСрок выполнения: **до 27.01.2023** включительно.\n\nКод принимается на фреймворке PyTorch, в крайнем случае - PyTorch Lightning. В обучающем видео говорится о допустимости других фреймворков, но мы решили изменить правила.\n\nПосле окончания соревнования в течение суток необходимо опубликовать код финального решения в формате kaggle notebook и разместить в нем ссылку на скринкаст (видео-презентацию), на котором вы должны продемонстрировать работу и описать основные шаги вашего решения (5-10 минут), а также подвести итоги с предложениями по дальнейшему улучшению качества модели. Для подготовки скринкаста можно использовать бесплатную версию Zoom с записью на локальный компьютер.\n\nПосле завершения выполнения задания просим отписаться контактному лицу (на почту, в телеграм), чтобы мы могли оперативно приступить к проверке. \n",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "# Ограничения\n\nНе разрешается:\n\n1.   НЕ разрешается использовать веса предобученных моделей;\n2.  НЕ разрешается делиться с другими участниками кодом;\n3.  НЕ разрешается использовать файлы с предсказаниями других участников;\n4.  НЕ разрешается использовать тестовую выборку при обучении модели (**код финального решения будет проверяться**);\n5.  НЕ разрешается участвовать в командах, задание строго индивидуально. ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}