Кількість категорій з об'єднаних зображень

🏞️ Кількість категорій з об'єднаних зображень

Для цієї задачі потрібно реалізувати модель, здатну оцінити кількість різних категорій у зображенні, утвореному шляхом об'єднання кількох малих зображень.

---

🔹 Набір даних

Набір даних надається у вигляді зображень та пов'язаних CSV-файлів:

• train.csv: містить приклади для навчання моделі

  Колонка	Тип	Опис
  SampleID	integer	Унікальний ідентифікатор для кожного прикладу
  ImagePath	string	Шлях до об'єднаного зображення
  Label	integer	Кількість різних категорій у зображенні

• test.csv: містить приклади для передбачення

  Колонка	Тип	Опис
  SampleID	integer	Унікальний ідентифікатор
  ImagePath	string	Шлях до об'єднаного зображення

⚙️ Метрика для оцінювання

Оцінка для прикладу розраховується наступним чином:

• якщо передбачене значення дорівнює правильному значенню, нараховується 1 бал;
• якщо передбачене значення відрізняється від правильного на одиницю (+1/-1), нараховується 0.5 бала;
• інакше нараховується 0 балів.

📨 Формат файлу подання

Файл подання повинен бути CSV з двома колонками:

Колонка	Тип	Опис
SampleID	integer	Унікальний ідентифікатор рядка з тестового набору
PredictedLabel	integer	Передбачення кількості різних категорій у зображенні

🔹 Приклад submission.csv

SampleID	PredictedLabel
1	4
2	2
3	3

---

🖼️ Приклад інтерпретації мітки

Якщо об'єднане зображення містить кілька об'єктів, мітка представляє кількість різних категорій.

🏞️ Приклад

• Маємо зображення, яке містить: цуценя, машину та ще одне цуценя
• Кількість різних категорій = 2 (категорія „цуценя" та категорія „машина")

Таким чином, модель повинна розпізнати різні класи у зображенні та повернути ціле число, що відповідає кількості різних класів.