К задаче прикреплены файлы:

• train.csv — $500$ размеченных клеток: колонки id, label;
• val.csv — $750$ размеченных клеток: колонки id, label;
• test.csv — $5\,000$ клеток нового участка: колонка id;
• data/train/<id>.jpg, data/val/<id>.jpg, data/test/<id>.jpg — сами клетки, RGB $64 \times 64$;
• classes.csv — соответствие label → название класса: 0 Forest, 1 Highway, 2 Industrial, 3 AnnualCrop, 4 SeaLake;
• weights/mobilenet_v2-b0353104.pth — веса MobileNetV2 (ImageNet), state_dict для torchvision.models.mobilenet_v2;
• homework_pevtsov.ipynb — ноутбук с заданием;
• sample_submission.csv — пример решения, которое нужно отправить в тестирующую систему.

В train по $100$ клеток каждого класса, в val по $150$, в test классы сбалансированы. Клетки нового участка сняты с произвольной ориентацией.

Загрузка модели без сети:

import torch
from torchvision.models import mobilenet_v2
model = mobilenet_v2(weights=None)
model.load_state_dict(torch.load("weights/mobilenet_v2-b0353104.pth", map_location="cpu"))