Medical Pills 데이터셋#

Ultralytics Medical Pills 데이터셋은 1개의 클래스(pill)에 걸쳐 레이블이 지정된 115장의 이미지(학습용 92장, 검증용 23장)로 구성된 개념 증명(POC) 객체 검출 데이터셋입니다. 품질 관리, 포장 자동화, 분류 등 제약 분야 애플리케이션을 위한 컴퓨터 비전 모델을 시연하기 위해 구축되었습니다.

데이터셋 구조#

Medical Pills 데이터셋은 medical-pills.yaml 설정으로 정의된 두 개의 하위 세트로 분할된, 단일 클래스 pill(으)로 주석이 달린 115장의 이미지를 포함합니다.

Medical Pills on Ultralytics Platform을 탐색하여 어노테이션 오버레이가 포함된 이미지를 찾아보고, Charts 탭에서 클래스 분포 및 바운딩 박스 히트맵을 확인한 후, 이를 클론하여 클라우드에서 나만의 모델을 훈련할 수 있습니다.

응용 분야#

제약 분야에서 의료용 알약 탐지를 위해 컴퓨터 비전을 사용하면 다음과 같은 작업을 지원하여 자동화를 실현할 수 있습니다:

• 제약 분류(Pharmaceutical Sorting): 크기, 모양 또는 색상에 따라 알약을 자동으로 분류하여 생산 효율성을 높입니다.
• AI 연구 및 개발: 제약 활용 사례에서 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발하고 테스트하기 위한 벤치마크 역할을 합니다.
• 디지털 재고 시스템: 자동화된 알약 인식 기능을 통합하여 실시간 재고 모니터링 및 보충 계획을 지원하는 스마트 재고 솔루션을 구동합니다.
• 품질 관리: 결함, 불규칙성 또는 오염을 식별하여 알약 생산의 일관성을 보장합니다.
• 위조품 탐지: 알려진 표준과 시각적 특성을 비교 분석하여 잠재적인 위조 의약품을 식별하는 데 도움을 줍니다.

데이터셋 YAML#

medical-pills.yaml 파일은 데이터세트 경로, 클래스 이름 및 기타 메타데이터를 포함하는 데이터세트 설정을 정의합니다. 이 파일은 Ultralytics 저장소의 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml에 유지 관리됩니다.

# 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

사용법#

Medical Pills 데이터세트에서 이미지 크기 640으로 100 epochs 동안 YOLO26n 모델을 훈련하려면 다음 예제를 사용하십시오. 자세한 인수는 모델의 Training 페이지를 참조하십시오.

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")

샘플 이미지 및 주석#

Medical Pills 데이터셋은 알약의 다양성을 보여주는 라벨링된 이미지를 제공합니다. 다음은 데이터셋에서 가져온 라벨링된 이미지의 예시입니다:

• 모자이크 이미지(Mosaiced Image): 학습 배치로 구성된 모자이크 처리된 데이터셋 이미지가 표시됩니다. 모자이킹은 여러 이미지를 하나로 통합하여 학습 다양성을 높이고 모델 일반화 성능을 향상합니다.

다른 데이터셋과의 통합#

더욱 포괄적인 제약 분석을 위해 Medical Pills 데이터세트를 포장 식별을 위한 package-seg와 같은 관련 데이터세트나 brain-tumor 같은 의료 영상 데이터세트와 결합하여 엔드투엔드 헬스케어 AI 솔루션을 개발하는 것을 고려해 보십시오.

인용 및 감사의 글#

본 데이터세트는 AGPL-3.0 License 하에 제공됩니다.

연구 또는 개발 작업에 Medical Pills 데이터셋을 사용하는 경우, 명시된 세부 정보를 사용하여 출처를 밝혀 주십시오:

@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#

Medical Pills 데이터셋에는 몇 개의 이미지와 클래스가 포함되어 있습니까?#

Medical Pills 데이터세트는 총 115개의 이미지(훈련용 92개, 검증용 23개)를 포함하며 별도의 테스트 분할은 없습니다. 각 이미지는 단일 클래스 pill(으)로 어노테이션되어 있습니다. medical-pills.yaml 설정에 정의된 8.19 MB 자동 다운로드 파일로 제공됩니다.

Medical Pills 데이터셋에서 YOLO26 모델을 어떻게 학습시킬 수 있습니까?#

제공된 Python 또는 CLI 메서드를 사용하여 이미지 크기 640px로 100 epoch 동안 YOLO26 모델을 훈련할 수 있습니다. 자세한 지침은 Training Example 섹션을 참조하고, 모델 기능에 대한 자세한 내용은 YOLO26 documentation을 확인하십시오.

AI 프로젝트에서 Medical Pills 데이터셋을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?#

이 데이터셋은 알약 탐지 자동화를 가능하게 하여 위조 방지, 품질 보증 및 제약 공정 최적화에 기여합니다. 또한 약물 안전성과 공급망 효율성을 향상할 수 있는 AI 솔루션을 개발하는 데 귀중한 자원으로 활용됩니다.

Medical Pills 데이터셋으로 어떻게 추론(inference)을 수행합니까?#

파인튜닝된 YOLO26 모델을 사용하여 Python 또는 CLI 메서드로 인퍼런스를 수행할 수 있습니다. 코드 스니펫은 Inference Example 섹션을 참조하고, 추가 옵션은 Predict mode documentation을 참조하십시오.

Medical Pills 데이터셋의 YAML 구성 파일은 어디에서 찾을 수 있습니까?#

YAML 파일은 medical-pills.yaml에서 확인할 수 있으며, 이 데이터세트에서 모델을 훈련하는 데 필수적인 데이터세트 경로, 클래스 및 추가 설정 세부 정보가 포함되어 있습니다.