μ½˜ν…μΈ λ‘œ κ±΄λ„ˆλ›°κΈ°

의료용 μ•Œμ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈ

μ½œλž©μ—μ„œ 의료용 μ•Œμ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈ μ—΄κΈ°

의료용 μ•Œμ•½ 감지 데이터 μ„ΈνŠΈλŠ” μ œμ•½ μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜μ—μ„œ AI의 잠재λ ₯을 μž…μ¦ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ‹ μ€‘ν•˜κ²Œ μ„ λ³„λœ κ°œλ… 증λͺ…(POC) 데이터 μ„ΈνŠΈμž…λ‹ˆλ‹€. μ—¬κΈ°μ—λŠ” μ˜μ•½ν’ˆ 식별을 μœ„ν•œ 컴퓨터 λΉ„μ „ λͺ¨λΈμ„ ν›ˆλ ¨ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ νŠΉλ³„νžˆ κ³ μ•ˆλœ 라벨이 λΆ€μ°©λœ 이미지가 ν¬ν•¨λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.



Watch: Ultralytics YOLO11 의료용 μ•Œμ•½ 감지 데이터 μ„ΈνŠΈμ— λŒ€ν•œ λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅ 방법 Google Colab

이 데이터 μ„ΈνŠΈλŠ” μ œμ•½ μ›Œν¬ν”Œλ‘œμš°μ—μ„œ ν’ˆμ§ˆ 관리, 포μž₯ μžλ™ν™”, 효율적인 λΆ„λ₯˜μ™€ 같은 ν•„μˆ˜ μž‘μ—…μ„ μžλ™ν™”ν•˜κΈ° μœ„ν•œ κΈ°λ³Έ λ¦¬μ†ŒμŠ€λ‘œ μ‚¬μš©λ©λ‹ˆλ‹€. μ—°κ΅¬μžμ™€ κ°œλ°œμžλŠ” 이 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό ν”„λ‘œμ νŠΈμ— ν†΅ν•©ν•¨μœΌλ‘œμ¨ 정확성을 높이고 μš΄μ˜μ„ κ°„μ†Œν™”ν•˜λ©° ꢁ극적으둜 의료 μ„œλΉ„μŠ€ κ²°κ³Ό κ°œμ„ μ— κΈ°μ—¬ν•˜λŠ” ν˜μ‹ μ μΈ μ†”λ£¨μ…˜μ„ 탐색할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

데이터 μ„ΈνŠΈ ꡬ쑰

의료용 μ•½ 데이터 집합은 두 개의 ν•˜μœ„ μ§‘ν•©μœΌλ‘œ λ‚˜λ‰©λ‹ˆλ‹€:

  • ꡐ윑 μ„ΈνŠΈ: 92개의 μ΄λ―Έμ§€λ‘œ κ΅¬μ„±λ˜λ©°, 각 μ΄λ―Έμ§€μ—λŠ” ν΄λž˜μŠ€κ°€ μ£Όμ„μœΌλ‘œ ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. pill.
  • μœ νš¨μ„± 검사 μ„ΈνŠΈ: 23개의 이미지와 ν•΄λ‹Ή μ£Όμ„μœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€.

μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜

μ˜μ•½ν’ˆ 감지에 컴퓨터 비전을 μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ μ œμ•½ μ‚°μ—…μ—μ„œ μžλ™ν™”λ₯Ό μ‹€ν˜„ν•˜μ—¬ λ‹€μŒκ³Ό 같은 μž‘μ—…μ„ 지원할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€:

  • μ˜μ•½ν’ˆ λΆ„λ₯˜: 크기, λͺ¨μ–‘ λ˜λŠ” 색상에 따라 μ•Œμ•½ λΆ„λ₯˜λ₯Ό μžλ™ν™”ν•˜μ—¬ 생산 νš¨μœ¨μ„±μ„ λ†’μž…λ‹ˆλ‹€.
  • AI 연ꡬ 및 개발: μ œμ•½ μ‚¬μš© μ‚¬λ‘€μ—μ„œ 컴퓨터 λΉ„μ „ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ 개발 및 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μœ„ν•œ 벀치마크 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€.
  • 디지털 재고 μ‹œμŠ€ν…œ: μ‹€μ‹œκ°„ 재고 λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ 및 보좩 κ³„νšμ„ μœ„ν•œ μžλ™ν™”λœ μ•Œμ•½ 인식 κΈ°λŠ₯을 ν†΅ν•©ν•˜μ—¬ 슀마트 재고 μ†”λ£¨μ…˜μ„ κ°•ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€.

데이터 μ„ΈνŠΈ YAML

κ²½λ‘œμ™€ 클래슀λ₯Ό ν¬ν•¨ν•œ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ ꡬ쑰λ₯Ό μ •μ˜ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ YAML ꡬ성 파일이 μ œκ³΅λ©λ‹ˆλ‹€. 의료용 μ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ 경우, 의료용 μ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ medical-pills.yaml νŒŒμΌμ€ λ‹€μŒμ—μ„œ μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml.

ultralytics/cfg/λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈ/의료용 μ•Œμ•½.yaml

# Ultralytics πŸš€ 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
# β”œβ”€β”€ 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

μ‚¬μš©λ²•

이미지 크기가 640인 100개의 의료용 μ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ— λŒ€ν•΄ YOLO11n λͺ¨λΈμ„ ν›ˆλ ¨ν•˜λ €λ©΄ λ‹€μŒ 예제λ₯Ό μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€. μžμ„Έν•œ μΈμˆ˜λŠ” λͺ¨λΈμ˜ ν›ˆλ ¨ νŽ˜μ΄μ§€λ₯Ό μ°Έμ‘°ν•˜μ„Έμš”.

μ—΄μ°¨ μ˜ˆμ‹œ

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

μΆ”λ‘  예제

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"

μƒ˜ν”Œ 이미지 및 주석

의료용 μ•Œμ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ—λŠ” μ•Œμ•½μ˜ 닀양성을 λ³΄μ—¬μ£ΌλŠ” 라벨이 뢙은 이미지가 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ•„λž˜λŠ” 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ λ ˆμ΄λΈ”μ΄ μ§€μ •λœ μ΄λ―Έμ§€μ˜ μ˜ˆμ‹œμž…λ‹ˆλ‹€:

의료용 μ•Œμ•½ λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈ μƒ˜ν”Œ 이미지

  • λͺ¨μžμ΄ν¬ 이미지: λͺ¨μžμ΄ν¬λœ 데이터 μ„ΈνŠΈ μ΄λ―Έμ§€λ‘œ κ΅¬μ„±λœ ν•™μŠ΅ λ°°μΉ˜κ°€ ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. λͺ¨μžμ΄ν¬λŠ” μ—¬λŸ¬ 이미지λ₯Ό ν•˜λ‚˜λ‘œ ν†΅ν•©ν•˜μ—¬ λͺ¨λΈ μΌλ°˜ν™”λ₯Ό κ°œμ„ ν•¨μœΌλ‘œμ¨ ν•™μŠ΅μ˜ 닀양성을 ν–₯μƒμ‹œν‚΅λ‹ˆλ‹€.

인용 및 감사

데이터 μ„ΈνŠΈλŠ” AGPL-3.0 λΌμ΄μ„ μŠ€μ— 따라 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

연ꡬ λ˜λŠ” 개발 μž‘μ—…μ—μ„œ Medical-pills λ°μ΄ν„°μ„ΈνŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 경우, μ–ΈκΈ‰λœ μ„ΈλΆ€ 정보λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μΈμš©ν•΄ μ£Όμ„Έμš”:

@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}
}

자주 λ¬»λŠ” 질문

의료용 μ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ κ΅¬μ‘°λŠ” μ–΄λ–»κ²Œ λ˜λ‚˜μš”?

데이터 μ„ΈνŠΈμ—λŠ” ν›ˆλ ¨μš© 이미지 92κ°œμ™€ κ²€μ¦μš© 이미지 23κ°œκ°€ ν¬ν•¨λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 각 μ΄λ―Έμ§€μ—λŠ” 클래슀 pillλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ λͺ¨λΈμ„ 효과적으둜 κ΅μœ‘ν•˜κ³  평가할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

의료용 μ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ— λŒ€ν•΄ YOLO11 λͺ¨λΈμ„ ν›ˆλ ¨ν•˜λ €λ©΄ μ–΄λ–»κ²Œ ν•΄μ•Ό ν•˜λ‚˜μš”?

제곡된 Python λ˜λŠ” CLI 방법을 μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ 이미지 크기가 640px인 100개의 에포크에 λŒ€ν•΄ YOLO11 λͺ¨λΈμ„ ν›ˆλ ¨ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μžμ„Έν•œ 지침은 ν›ˆλ ¨ 예제 μ„Ήμ…˜μ„ μ°Έμ‘°ν•˜μ„Έμš”.

AI ν”„λ‘œμ νŠΈμ—μ„œ μ˜μ•½ν’ˆ 데이터 μ„ΈνŠΈλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ μ–΄λ–€ 이점이 μžˆλ‚˜μš”?

이 데이터 μ„ΈνŠΈλŠ” μ•Œμ•½ 감지λ₯Ό μžλ™ν™”ν•˜μ—¬ μœ„μ‘° 방지, ν’ˆμ§ˆ 보증 및 μ œμ•½ ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€ μ΅œμ ν™”μ— κΈ°μ—¬ν•©λ‹ˆλ‹€.

의료용 μ•½ 데이터 μ§‘ν•©μ—μ„œ 좔둠을 μˆ˜ν–‰ν•˜λ €λ©΄ μ–΄λ–»κ²Œ ν•΄μ•Ό ν•˜λ‚˜μš”?

좔둠은 Python λ˜λŠ” CLI λ©”μ„œλ“œμ™€ λ―Έμ„Έ μ‘°μ •λœ YOLO11 λͺ¨λΈμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ½”λ“œ μŠ€λ‹ˆνŽ«μ€ μΆ”λ‘  예제 μ„Ήμ…˜μ„ μ°Έμ‘°ν•˜μ„Έμš”.

의료용 μ•Œμ•½ 데이터 μ„ΈνŠΈμ˜ YAML ꡬ성 νŒŒμΌμ€ μ–΄λ””μ—μ„œ 찾을 수 μžˆλ‚˜μš”?

데이터 μ„ΈνŠΈ 경둜, 클래슀 및 μΆ”κ°€ ꡬ성 μ„ΈλΆ€ 정보가 ν¬ν•¨λœ YAML νŒŒμΌμ€ medical-pills.yamlμ—μ„œ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

1κ°œμ›” μ „ 생성됨 ✏️ μ—…λ°μ΄νŠΈλ¨ 19 일 μ „

λŒ“κΈ€