识别国际象棋棋子

国际象棋棋子识别

国际象棋是一个著名的策略游戏，有着数百年的历史，以其复杂性和对逻辑思维与规划的高要求而闻名。国际象棋与人工智能之间的联系非常紧密：许多算法和机器学习技术的开发正是为了创造能够在高水平下进行国际象棋对弈的智能体。

这一背景下的历史性时刻发生在1997年，当时IBM开发的计算机Deep Blue击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫，展示了计算机在复杂策略游戏中的潜力。

🗂 接收的数据

你可以使用由以下文件组成的数据集：

📁 train.csv

包含：

• id – 唯一标识符（P00001, P00002 …）
• image_path – 图像路径
• label – 棋子类型（bishop, knight, pawn, queen, rook）

📁 test.csv

包含：

• id – 唯一标识符
• image_path – 图像路径

所有图像都存储在images/目录中。

🎯 工作任务

构建一个图像分类模型，能够区分国际象棋棋子（bishop, knight, pawn, queen, rook）。你可以使用任何现代深度学习架构：ResNet、EfficientNet、Vision Transformer、ConvNeXt等，也可以在预训练模型上进行微调。

最后，你将生成一个格式如下的submission.csv文件：

1id,label2P00081,queen3P00082,knight

📊 评估

用于评估模型的指标是准确率：

1accuracy = (正确预测数量 / 总预测数量)

🏅 评分系统：

• accuracy ≥ 90% → 100分
• accuracy < 20% → 0分
• 其他情况 → 0到100之间的比例分数