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医療用医薬品データセット

医薬品データセットをColabで開く

医療用錠剤検出データセットは、製薬アプリケーションにおけるAIの可能性を実証するために慎重に作成された概念実証(POC)データセットである。このデータセットには、医療用医薬品を識別するためのコンピュータビジョンモデルを訓練するために特別に設計されたラベル付き画像が含まれています。



見るんだ: Ultralytics YOLO11 医療用錠剤の検出データセットでモデルを学習するには? Google コラボ

このデータセットは、医薬品のワークフローにおいて、品質管理、包装の自動化、効率的な仕分けなどの重要な作業を自動化するための基盤となるリソースです。このデータセットをプロジェクトに組み込むことで、研究者や開発者は、精度を高め、業務を合理化し、最終的に医療成果の向上に貢献する革新的なソリューションを探求することができます。

データセット構造

医薬品データセットは2つのサブセットに分けられる:

  • トレーニングセット:92枚の画像で構成され、各画像はクラスでアノテーションされている。 pill.
  • 検証セット:23の画像と対応するアノテーションから成る。

アプリケーション

医療用医薬品の検出にコンピュータ・ビジョンを使用することで、製薬業界における自動化が可能になり、次のような作業が支援される:

  • 医薬品の選別錠剤のサイズ、形状、色に基づく選別を自動化し、生産効率を高める。
  • AIの研究開発:医薬品の使用例におけるコンピュータビジョンアルゴリズムの開発とテストのベンチマークとしての役割を果たす。
  • デジタル在庫システム:リアルタイムの在庫監視と補充計画のための自動錠剤認識を統合することで、スマートな在庫ソリューションを提供します。

データセット YAML

パスやクラスを含むデータセットの構造を定義するために、YAML設定ファイルが提供される。medical-pills データセットでは medical-pills.yaml ファイルにアクセスできる。 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml.

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: ../datasets/medical-pills # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 92 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 23 images
test: # test images (relative to 'path')

# 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YOLO11nモデルを画像サイズ640で100エポック学習させるには、以下の例を使う。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。

列車の例

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="medical-pills.yaml", epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=medical-pills.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

推論例

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")
# Start prediction with a fine-tuned *.pt model
yolo detect predict model='path/to/best.pt' imgsz=640 source="https://ultralytics.com/assets/medical-pills-sample.jpg"

サンプル画像と注釈

medical-pillsデータセットは、錠剤の多様性を示すラベル付き画像を特徴としている。以下はデータセットからのラベル付き画像の例である:

医療用医薬品データセットのサンプル画像

  • モザイク処理された画像:モザイク処理されたデータセット画像からなるトレーニングバッチが表示される。モザイク処理は、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、モデルの汎化性を向上させる。

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る。

Medical-pillsデータセットを研究または開発で使用する場合は、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}
}

よくあるご質問

医薬品データセットの構造は?

データセットには、学習用画像92枚と検証用画像23枚が含まれる。各画像にはクラス pill効果的なトレーニングとモデルの評価を可能にする。

医療用医薬品のデータセットでYOLO11 モデルを学習するには?

提供されているPython またはCLI メソッドを使用して、画像サイズ640pxのYOLO11 モデルを100エポック学習することができます。詳細な手順については、トレーニング例のセクションを参照してください。

AIプロジェクトで医療用医薬品データセットを使用する利点は何ですか?

このデータセットは錠剤検出の自動化を可能にし、偽造防止、品質保証、製薬プロセスの最適化に貢献する。

medical-pillsデータセットで推論を行うには?

推論は、Python またはCLI メソッドと、微調整されたYOLO11 モデルを使って行うことができる。コード・スニペットについては推論例のセクションを参照。

medical-pillsデータセットのYAML設定ファイルはどこにありますか?

YAMLファイルはmedical-pills.yamlにあり、データセットのパス、クラス、その他の設定の詳細が含まれている。

📅作成:1ヶ月前 ✏️更新しました 19日前

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