医療用錠剤データセット#

115

medical pills

ultralytics

publicDetect

Medical Pills contains close-range photographs of pharmaceutical tablets and capsules in varied arrangements. Single-class bounding boxes and clean background images support medication localization, counting, dispensing verification, and visual inventory.

21 class16.1 MBSep 2, 2026

pill

Ultralytics Medical Pills データセットは、単一クラス pill に分類された115枚の画像（トレーニング用92枚、検証用23枚）で構成される概念実証（POC）用の 物体検出 データセットです。品質管理、包装の自動化、仕分けなど、製薬分野の用途向けに コンピュータービジョン モデルを実証するために構築されています。

データセットの構成#

Medical Pills データセットには、単一クラス pill がアノテーションされた画像115枚が含まれており、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。

Ultralytics Platform の Medical Pillsで、アノテーションオーバーレイ付きの画像を閲覧し、Charts タブでクラス分布とバウンディングボックスのヒートマップを確認できます。また、クローンしてクラウド上で独自のモデルをトレーニングすることもできます。

アプリケーション#

医療用錠剤の検出にコンピュータービジョンを利用することで、製薬業界のタスクを自動化できます。具体的には、次のような用途があります。

• 製薬品の仕分け：サイズ、形状、色に基づく錠剤の仕分けを自動化し、生産効率を高めます。
• AIの研究開発：製薬分野のユースケースにおけるコンピュータービジョンアルゴリズムの開発およびテスト用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てリアルタイムの在庫監視と補充計画を実現し、スマートな在庫ソリューションを支えます。
• 品質管理：欠陥、不規則性、異物混入を特定することで、錠剤生産の一貫性を確保します。
• 偽造品検出：既知の基準と視覚的特徴を照合して分析することで、偽造薬の可能性がある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、つまり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、画像サイズ640、100 エポックでトレーニングするには、次の例を使用します。詳細な引数については、モデルのトレーニングページを参照してください。

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含まれています。以下は、データセット内のラベル付き画像の例です。

• モザイク処理画像：モザイク処理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が表示されています。モザイク処理では複数の画像を1枚に統合することで、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#

より包括的な製薬分析を行うには、Medical Pills データセットを、包装識別用の package-segや、エンドツーエンドのヘルスケアAIソリューション開発用の脳腫瘍など、関連する他の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 ライセンスの下で利用できます。

研究または開発業務で 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情報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}
}

FAQ#