Chess Checkmate Images
Ce dataset contient 3 500 images d’échiquiers extraites de parties réelles, chacune représentant l’état du plateau juste avant un coup de mat. Il s’agit d’une version visuelle du benchmark BIG-Bench, utile pour entraîner ou tester des modèles d’IA en reconnaissance de patterns visuels dans le jeu d’échecs.
Description
Le dataset Chess Checkmate Images est une adaptation visuelle d’un benchmark classique de raisonnement d’échecs. Il contient 3 500 images en PNG représentant des positions d’échecs juste avant un coup de mat. À chaque image est associé le tour du joueur (blanc ou noir) et la solution attendue (coup de mat).
À quoi sert ce dataset ?
- Tester la capacité des modèles de vision par ordinateur à comprendre la dynamique du jeu d’échecs
- Entraîner des modèles multimodaux combinant vision et raisonnement logique
- Créer des agents intelligents capables de jouer ou d’analyser des parties d’échecs à partir d’images
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, on peut enrichir le dataset avec des métadonnées telles que la partie complète en PGN, la classification des types de mat (échec double, en un coup, etc.), ou des annotations par joueur expert. Il est aussi possible d’adapter les visuels pour varier les styles de pièces et d’échiquiers.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Développeurs en vision par ordinateur
- Chercheurs en raisonnement visuel
- Créateurs de jeux intelligents
🔧 Outils compatibles
- OpenCV
- PyTorch
- TensorFlow
- Keras
💡 Astuce
Utiliser une classification binaire (mat trouvé / non trouvé) pour entraîner des modèles légers efficacement.
Questions fréquemment posées
Ce dataset est-il adapté à des modèles de vision classiques ?
Oui, il peut être utilisé avec n’importe quel modèle de classification d’images comme ResNet, VGG, ou ConvNeXt.
Y a-t-il une annotation indiquant le bon coup de mat ?
Oui, chaque image est associée à un coup de mat attendu, selon la notation d’échecs standard.
Peut-on l’utiliser pour entraîner un moteur d’échecs visuel ?
Oui, c’est même un excellent point de départ pour entraîner ou tester un moteur d’échecs basé sur la reconnaissance visuelle.
