kaktusik21/3d-mesh-quality-control

3D Mesh Quality Control — артефакты решения

Предсказание 10 дефектов 3D-меша и метки пригодности quality по мешу и шести рендерам карт нормалей. OOF-метрика соревнования: f1_final = 14.556 из 20 (quality 0.7442, artefacts 0.7114).

Состав ансамбля

Замороженные бэкбоны: cnxv2t, dinov2b, dinov3b, siglip2b.

Файлы

• —lib_features.py, lib_embed.py, lib_model.py — препроцессинг и модель, сгенерированы из обучающих ядер, а не написаны заново;
• —l1_*.joblib, l2_*.joblib — модели обоих уровней, по 5 фолдов;
• —ft_fold{0..4}.pt — веса дообученного ViT (fp16);
• —release_config.json — пороги пер-лейбл, состав ансамбля, порядок колонок;
• —submission.csv, pte_ft.npy — эталоны для сверки воспроизводимости.

Использование

Ноутбук final_inference.ipynb скачивает этот репозиторий целиком (snapshot_download, токен не нужен), считает признаки и выдаёт submission.csv, сверяя его с приложенным эталоном.