의료용 알약 데이터셋#

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 데이터셋은 단일 클래스인 pill에 걸쳐 라벨이 지정된 이미지 115개로 구성된 개념 증명(POC) 객체 탐지 데이터셋입니다. 이 중 92개는 학습용이고 23개는 검증용입니다. 이 데이터셋은 품질 관리, 패키징 자동화, 분류와 같은 제약 분야 애플리케이션을 위한 컴퓨터 비전 모델을 시연하기 위해 구축되었습니다.

데이터셋 구조#

의료용 알약 데이터셋에는 단일 클래스 pill로 주석이 지정된 이미지 115개가 포함되어 있으며, medical-pills.yaml 구성에 정의된 두 하위 집합으로 분할됩니다.

Ultralytics Platform의 Medical Pills를 살펴보면 주석 오버레이가 표시된 이미지를 확인하고, Charts 탭에서 클래스 분포와 바운딩 박스 히트맵을 확인할 수 있으며, 이를 복제하여 클라우드에서 자체 모델을 학습할 수 있습니다.

응용 분야#

의료용 알약 탐지에 컴퓨터 비전을 사용하면 제약 산업의 자동화가 가능해지며, 다음과 같은 작업을 지원합니다.

• 제약품 분류: 크기, 형태 또는 색상에 따라 알약을 자동으로 분류하여 생산 효율성을 높입니다.
• AI 연구 및 개발: 제약 분야의 사용 사례에서 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발하고 테스트하기 위한 벤치마크로 활용됩니다.
• 디지털 재고 시스템: 자동화된 알약 인식을 통합하여 실시간 재고 모니터링과 보충 계획을 지원하는 스마트 재고 솔루션을 구현합니다.
• 품질 관리: 결함, 이상 또는 오염을 식별하여 알약 생산의 일관성을 보장합니다.
• 위조품 탐지: 알려진 표준과 시각적 특성을 비교하여 위조 가능성이 있는 의약품을 식별하는 데 도움을 줍니다.

데이터셋 YAML#

medical-pills.yaml 파일은 데이터셋 구성, 즉 데이터셋 경로, 클래스 이름 및 기타 메타데이터를 정의합니다. 이 파일은 https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml의 Ultralytics 리포지토리에서 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 데이터셋에서 YOLO26n 모델을 100 에포크 동안 이미지 크기 640으로 학습하려면 다음 예제를 사용합니다. 자세한 인수는 모델의 학습 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 데이터셋에는 다양한 알약을 보여주는 라벨 지정 이미지가 포함되어 있습니다. 다음은 데이터셋에서 가져온 라벨 지정 이미지의 예입니다.

• 모자이크 처리된 이미지: 모자이크 처리된 데이터셋 이미지로 구성된 학습 배치가 표시됩니다. 모자이크 처리는 여러 이미지를 하나로 결합하여 학습 데이터의 다양성을 높이고 모델의 일반화 성능을 향상합니다.

다른 데이터셋과의 통합#

보다 종합적인 제약 분석을 위해 Medical Pills 데이터셋을 패키징 식별을 위한 package-seg와 같은 관련 데이터셋이나 엔드투엔드 헬스케어 AI 솔루션 개발을 위한 brain-tumor와 같은 의료 영상 데이터셋과 결합하는 것을 고려해 보십시오.

인용 및 감사의 글#

이 데이터셋은 AGPL-3.0 라이선스에 따라 제공됩니다.

연구 또는 개발 작업에서 Medical Pills 데이터셋을 사용하는 경우, 다음에 언급된 세부 정보를 사용하여 인용해 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#