Número de categorias de imagens concatenadas

🏞️ Número de categorias de imagens concatenadas

Para este problema você deve implementar um modelo capaz de estimar o número de categorias distintas em uma imagem formada pela concatenação de várias imagens pequenas.

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🔹 Conjunto de dados

O conjunto de dados é fornecido na forma de imagens e CSVs associados:

• train.csv: contém exemplos para treinamento do modelo

  Coluna	Tipo	Descrição
  SampleID	integer	Identificador único para cada exemplo
  ImagePath	string	Caminho para a imagem concatenada
  Label	integer	Número de categorias distintas na imagem

• test.csv: contém exemplos para predição

  Coluna	Tipo	Descrição
  SampleID	integer	Identificador único
  ImagePath	string	Caminho para a imagem concatenada

⚙️ Métrica usada para avaliação

A pontuação para um exemplo é calculada da seguinte forma:

• se o valor previsto for igual ao valor correto, a pontuação atribuída é 1p;
• se o valor previsto diferir do valor correto em uma unidade (+1/-1), a pontuação atribuída é 0.5p;
• caso contrário, a pontuação atribuída é 0p.

📨 Formato do arquivo de submissão

O arquivo de submissão deve ser um CSV com duas colunas:

Coluna	Tipo	Descrição
SampleID	integer	Identificador único da linha do conjunto de teste
PredictedLabel	integer	Predição do número de categorias distintas na imagem

🔹 Exemplo de submission.csv

SampleID	PredictedLabel
1	4
2	2
3	3

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🖼️ Exemplo de interpretação do label

Se uma imagem concatenada contém vários objetos, o label representa o número de categorias distintas.

🏞️ Exemplo

• Temos uma imagem que contém: um cachorrinho, um carro e outro cachorrinho
• Número de categorias distintas = 2 (categoria "cachorrinho" e categoria "carro")

Assim, o modelo deve reconhecer as classes diferentes na imagem e retornar um número inteiro correspondente ao número de classes distintas.