Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
画像内の物体をカウントすることは、多くの応用があるタスクです。このタスクに関するいくつかのアイデアをテストするために、簡単なデータセットを作成することを考えました。このデータセットは、同様のタスクの他のデータセットと比べて大量の画像を持っていますが、GPU対応のカーネルで迅速な学習も可能です。
あなたのタスクは、各画像内の物体の数を正しくカウントすることです。物体は3種類に分けられます：青い円、緑の正方形、赤の正方形。これらは半透明で重なることが許されており、それぞれサイズや頻度分布などの特定の特性を持っています。
画像は元の形式と、Kerasですぐにロードして使用できるnumpy配列（pklオブジェクトとして提供）の両方で提供されます。
内容
このデータセットには50000枚の画像（学習用42500枚、テスト用7500枚）が含まれています。その中には30万個弱の図形があります。
ラベルは3つの値のリストで、具体的には青い円、緑の正方形、赤の正方形の数量です。
異なるアーキテクチャや評価指標をテストすることができます。いくつかのベースライン結果はカーネルとしてアップロードされています。
インスピレーション
青い円は最も頻繁に登場する図形です。緑の正方形はサイズのバリエーションが最も多いです。赤の正方形は最も登場頻度が低い図形ですが、サイズは一定です。特定のカウントアルゴリズムにおいて、これらのうちどれが最も多くの誤カウントを引き起こすかを推測できますか？
このデータセットは比較的簡単なので、誤カウントの数を0にすることはできるでしょうか？
もし、より多くの色、より多くの種類の図形、1枚の画像あたりの図形の数を増やすなど、他の課題を追加した場合、これらの質問はどのように変化するでしょうか？
このデータセット、または将来拡張されたバージョンが、これらの概念やカウントアルゴリズムに関する他の概念をテストするのに役立つことを期待しています。データセットを改善する方法に関する提案を大いに歓迎します。
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