Dataset Medical Pills#

115

medical pills

ultralytics

publicDetect

Pharmaceutical dataset for pill detection and identification. Useful for training medication verification and pharmacy automation models.

21 class16.1 MBApr 28, 2026

pill

Il set di dati Ultralytics Medical Pills è un set di dati di rilevamento oggetti proof-of-concept (POC) di 115 immagini etichettate su una singola classe, pill — 92 per il training e 23 per la validazione. È creato per dimostrare modelli di visione artificiale per applicazioni farmaceutiche come il controllo qualità, l'automazione del confezionamento e la cernita.

Struttura del dataset#

Il set di dati Medical Pills contiene 115 immagini annotate con una singola classe, pill, divise in due subset definiti dalla configurazione medical-pills.yaml:

Esplora Medical Pills su Ultralytics Platform per visualizzare le immagini con i relativi overlay di annotazione, visualizzare la distribuzione delle classi e le heatmap dei bounding-box nella scheda Charts e clonarlo per addestrare il tuo modello nel cloud.

Applicazioni#

L'utilizzo della computer vision per il rilevamento di pillole mediche abilita l'automazione nell'industria farmaceutica, supportando attività come:

• Smistamento farmaceutico: automatizzare lo smistamento delle pillole in base a dimensioni, forma o colore per migliorare l'efficienza produttiva.
• Ricerca e sviluppo IA: fungere da benchmark per sviluppare e testare algoritmi di computer vision in casi d'uso farmaceutici.
• Sistemi di inventario digitale: alimentare soluzioni di inventario intelligenti integrando il riconoscimento automatizzato delle pillole per il monitoraggio delle scorte in tempo reale e la pianificazione del riassortimento.
• Controllo qualità: garantire la coerenza nella produzione di pillole identificando difetti, irregolarità o contaminazioni.
• Rilevamento contraffazioni: aiutare a identificare farmaci potenzialmente contraffatti analizzando le caratteristiche visive rispetto a standard noti.

Dataset YAML#

Il file medical-pills.yaml definisce la configurazione del set di dati — i percorsi del set di dati, i nomi delle classi e altri metadati. È mantenuto nel repository Ultralytics su https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml.

# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# Medical-pills dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/medical-pills
# Example usage: yolo train data=medical-pills.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── medical-pills ← downloads here (8.19 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: medical-pills # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 92 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 23 images

# Classes
names:
  0: pill

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/medical-pills.zip

Utilizzo#

Per addestrare un modello YOLO26n sul set di dati Medical Pills per 100 epoche con una dimensione dell'immagine di 640, usa i seguenti esempi. Per gli argomenti dettagliati, fai riferimento alla pagina Training del modello.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="medical-pills.yaml", epochs=100, imgsz=640)

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("path/to/best.pt")  # load a fine-tuned model

# Inference using the model
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/medical-pills-sample.jpg")

Esempi di immagini e annotazioni#

Il dataset Medical Pills presenta immagini etichettate che mostrano la diversità delle pillole. Di seguito è riportato un esempio di un'immagine etichettata dal dataset:

• Immagine a mosaico: è visualizzato un batch di addestramento comprendente immagini del dataset a mosaico. Il mosaico migliora la diversità dell'addestramento consolidando più immagini in una sola, migliorando la generalizzazione del modello.

Integrazione con altri dataset#

Per un'analisi farmaceutica più completa, considera di combinare il set di dati Medical Pills con altri set di dati correlati come package-seg per l'identificazione degli imballaggi o set di dati di imaging medico come brain-tumor per sviluppare soluzioni di IA end-to-end per il settore sanitario.

Citazioni e riconoscimenti#

Il set di dati è disponibile sotto la Licenza AGPL-3.0.

Se utilizzi il dataset Medical Pills nel tuo lavoro di ricerca o sviluppo, citalo utilizzando i dettagli menzionati:

@dataset{Jocher_Ultralytics_Datasets_2024,
    author = {Jocher, Glenn and Rizwan, Muhammad},
    license = {AGPL-3.0},
    month = {Dec},
    title = {Ultralytics Datasets: Medical-pills Detection Dataset},
    url = {https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/medical-pills},
    version = {1.0.0},
    year = {2024}
}

FAQ#