Количество категорий из объединенных изображений

🏞️ Количество категорий из объединенных изображений

Для этой задачи необходимо реализовать модель, способную оценить количество различных категорий в изображении, сформированном путем объединения нескольких небольших изображений.

---

🔹 Набор данных

Набор данных предоставляется в виде изображений и связанных CSV-файлов:

• train.csv: содержит примеры для обучения модели

  Столбец	Тип	Описание
  SampleID	integer	Уникальный идентификатор для каждого примера
  ImagePath	string	Путь к объединенному изображению
  Label	integer	Количество различных категорий в изображении

• test.csv: содержит примеры для предсказания

  Столбец	Тип	Описание
  SampleID	integer	Уникальный идентификатор
  ImagePath	string	Путь к объединенному изображению

⚙️ Метрика, используемая для оценки

Оценка для примера вычисляется следующим образом:

• если предсказанное значение равно правильному значению, присваивается 1 балл;
• если предсказанное значение отличается от правильного значения на единицу (+1/-1), присваивается 0.5 балла;
• иначе присваивается 0 баллов.

📨 Формат файла для отправки

Файл для отправки должен быть CSV с двумя столбцами:

Столбец	Тип	Описание
SampleID	integer	Уникальный идентификатор строки из тестового набора
PredictedLabel	integer	Предсказание количества различных категорий в изображении

🔹 Пример submission.csv

SampleID	PredictedLabel
1	4
2	2
3	3

---

🖼️ Пример интерпретации метки

Если объединенное изображение содержит несколько объектов, метка представляет количество различных категорий.

🏞️ Пример

• У нас есть изображение, которое содержит: собачку, машину и еще одну собачку
• Количество различных категорий = 2 (категория «собачка» и категория «машина»)

Таким образом, модель должна распознать различные классы в изображении и вернуть целое число, соответствующее количеству различных классов.