Medical Pills Dataset#

Ultralytics の Medical Pills データセットは、115枚のラベル付き画像と単一のクラス pill（トレーニング用92枚、検証用23枚）で構成される、POC（概念実証）のオブジェクト検出データセットです。品質管理、パッケージングの自動化、仕分けなどの製薬用途に向けたコンピュータビジョンモデルを実証するために構築されています。

データセットの構造#

Medical Pills データセットには、1つのクラス pill がアノテーションされた115枚の画像が含まれており、medical-pills.yaml 設定で定義された2つのサブセットに分割されています。

Medical Pills on Ultralytics Platformを探索して、アノテーションオーバーレイ付きの画像を閲覧し、Chartsタブでクラス分布やバウンディングボックスのヒートマップを確認し、クラウドで独自のモデルをトレーニングするためにクローンしてください。

アプリケーション#

Medical Pills の検出にコンピュータビジョンを活用することで、製薬業界における自動化が可能となり、次のようなタスクをサポートします。

• 製薬仕分け: 錠剤のサイズ、形状、または色に基づいて自動的に仕分けを行い、生産効率を向上させます。
• AIの研究開発: 製薬ユースケースにおけるコンピュータビジョンアルゴリズムの開発およびテストのためのベンチマークとして機能します。
• デジタル在庫システム: 自動錠剤認識を統合し、リアルタイムの在庫監視や補充計画を実現するスマートな在庫ソリューションを構築します。
• 品質管理: 欠陥、不規則性、または汚染を特定することで、錠剤生産の一貫性を確保します。
• 偽造品検出: 視覚的特性を既知の基準と比較・分析することで、潜在的な偽造医薬品の特定を支援します。

データセット YAML#

medical-pills.yaml ファイルは、データセットの設定（データセットのパス、クラス名、その他のメタデータ）を定義します。Ultralytics リポジトリの https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml で管理されています。

# 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

使用方法#

Medical Pills データセットで YOLO26n モデルを100epochs、画像サイズ640でトレーニングするには、以下の例を使用してください。詳細な引数については、モデルのTrainingページをご参照ください。

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")

サンプル画像とアノテーション#

Medical Pills データセットには、錠剤の多様性を示すラベル付き画像が収録されています。以下は、データセット内のラベル付き画像の例です。

• モザイク画像: 表示されているのは、モザイク化されたデータセット画像で構成されるトレーニングバッチです。モザイク化は、複数の画像を1つに統合することでトレーニングの多様性を高め、モデルの汎化性能を向上させます。

他のデータセットとの統合#

より包括的な医薬品分析を行うために、Medical Pills データセットを、パッケージ識用のpackage-segや、エンドツーエンドのヘルスケアAIソリューションを開発するためのbrain-tumorのような医療画像データセットなどの他の関連データセットと組み合わせることを検討してください。

引用と謝辞#

このデータセットはAGPL-3.0 Licenseの下で提供されています。

研究や開発業務で Medical Pills データセットを使用する場合は、記載されている詳細を使用して引用してください。

@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}
}

よくある質問 (FAQ)#