Număr de categorii din imagini concatenate
Author: Mihai Nan
Medium
Your best score: N/A
Problem Description
🏞️ Număr de categorii din imagini concatenate
Pentru această problemă trebuie să implementați un model capabil să estimeze numărul de categorii distincte într-o imagine formată prin concatenarea mai multor imagini mici.
🔹 Setul de date
Setul de date este oferit sub formă de imagini și CSV-uri asociate:
-
train.csv: conține exemple pentru antrenarea modelului
Coloană Tip Descriere SampleID integer Identificator unic pentru fiecare exemplu ImagePath string Calea către imaginea concatenată Label integer Numărul de categorii distincte din imagine -
test.csv: conține exemple pentru predicție
Coloană Tip Descriere SampleID integer Identificator unic ImagePath string Calea către imaginea concatenată
⚙️ Metrică folosită pentru evaluare
Scorul pentru un exemplu se calculează astfel:
- dacă valoarea prezisă este egală cu valoarea corectă, scorul acordat este 1p;
- dacă valoarea prezisă diferă de valoarea corectă cu o unitate (+1/-1), scorul acordat este 0.5p;
- altfel, scorul acordat este 0p.
📨 Formatul fișierului de submisie
Fișierul de submisie trebuie să fie un CSV cu două coloane:
| Coloană | Tip | Descriere |
|---|---|---|
| SampleID | integer | Identificatorul unic al rândului din setul de test |
| PredictedLabel | integer | Predicția numărului de categorii distincte din imagine |
🔹 Exemplu de submission.csv
| SampleID | PredictedLabel |
|---|---|
| 1 | 4 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
🖼️ Exemplu de interpretare a label-ului
Dacă o imagine concatenată conține mai multe obiecte, label-ul reprezintă numărul de categorii distincte.
🏞️ Exemplu
- Avem o imagine care conține: un cățel, o mașină și un alt cățel
- Numărul de categorii distincte = 2 (categoria „cățel” și categoria „mașină”)
Astfel, modelul trebuie să recunoască clasele diferite din imagine și să returneze un număr întreg corespunzător numărului de clase distincte.