Anzahl der Kategorien aus verketteten Bildern

🏞️ Anzahl der Kategorien in verketteten Bildern

Für diese Aufgabe müssen Sie ein Modell implementieren, das die Anzahl der unterschiedlichen Kategorien in einem Bild schätzen kann, das durch Verkettung mehrerer kleiner Bilder entstanden ist.

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🔹 Datensatz

Der Datensatz wird in Form von Bildern und zugehörigen CSV-Dateien bereitgestellt:

• train.csv: enthält Beispiele für das Training des Modells

  Spalte	Typ	Beschreibung
  SampleID	integer	Eindeutige Kennung für jedes Beispiel
  ImagePath	string	Pfad zum verketteten Bild
  Label	integer	Anzahl der unterschiedlichen Kategorien im Bild

• test.csv: enthält Beispiele für die Vorhersage

  Spalte	Typ	Beschreibung
  SampleID	integer	Eindeutige Kennung
  ImagePath	string	Pfad zum verketteten Bild

⚙️ Bewertungsmetrik

Die Punktzahl für ein Beispiel wird wie folgt berechnet:

• wenn der vorhergesagte Wert gleich dem korrekten Wert ist, wird 1 Punkt vergeben;
• wenn der vorhergesagte Wert um eine Einheit (+1/-1) vom korrekten Wert abweicht, werden 0,5 Punkte vergeben;
• andernfalls werden 0 Punkte vergeben.

📨 Format der Einreichungsdatei

Die Einreichungsdatei muss eine CSV-Datei mit zwei Spalten sein:

Spalte	Typ	Beschreibung
SampleID	integer	Eindeutige Kennung der Zeile aus dem Testdatensatz
PredictedLabel	integer	Vorhersage der Anzahl unterschiedlicher Kategorien im Bild

🔹 Beispiel für submission.csv

SampleID	PredictedLabel
1	4
2	2
3	3

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🖼️ Beispiel für die Interpretation des Labels

Wenn ein verkettetes Bild mehrere Objekte enthält, repräsentiert das Label die Anzahl der unterschiedlichen Kategorien.

🏞️ Beispiel

• Wir haben ein Bild, das enthält: einen Hund, ein Auto und einen anderen Hund
• Anzahl der unterschiedlichen Kategorien = 2 (Kategorie „Hund" und Kategorie „Auto")

Das Modell muss also die verschiedenen Klassen im Bild erkennen und eine ganze Zahl zurückgeben, die der Anzahl der unterschiedlichen Klassen entspricht.