Набор данных Medical Pills#

Датасет Medical Pills от Ultralytics — это датасет обнаружения объектов, представляющий собой концепт-доказательство (POC), состоящий из 115 размеченных изображений одного класса pill (92 для обучения и 23 для валидации). Он создан для демонстрации моделей компьютерного зрения в фармацевтических задачах, таких как контроль качества, автоматизация упаковки и сортировка.

Структура набора данных#

Датасет Medical Pills содержит 115 изображений, аннотированных одним классом pill, которые разделены на два подмножества, заданных конфигурацией medical-pills.yaml:

Изучи Medical Pills on Ultralytics Platform, чтобы просмотреть изображения с наложенными аннотациями, оценить распределение классов и тепловые карты ограничивающих рамок на вкладке Charts, а также клонировать датасет для обучения собственной модели в облаке.

Применение#

Использование компьютерного зрения для обнаружения медицинских таблеток обеспечивает автоматизацию в фармацевтической отрасли, поддерживая такие задачи, как:

• Фармацевтическая сортировка: автоматизация сортировки таблеток по размеру, форме или цвету для повышения эффективности производства.
• Исследования и разработки в области ИИ: использование в качестве эталона для разработки и тестирования алгоритмов компьютерного зрения в фармацевтических сценариях.
• Цифровые системы инвентаризации: создание интеллектуальных решений для управления запасами путем интеграции автоматизированного распознавания таблеток для мониторинга остатков в реальном времени и планирования пополнения.
• Контроль качества: обеспечение стабильности при производстве таблеток путем выявления дефектов, отклонений или загрязнений.
• Обнаружение контрафакта: помощь в идентификации потенциально поддельных лекарств путем сравнения визуальных характеристик с известными стандартами.

YAML набора данных#

Файл medical-pills.yaml определяет конфигурацию датасета: пути к данным, имена классов и прочие метаданные. Он поддерживается в репозитории Ultralytics по адресу https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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: 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

Использование#

Чтобы обучить модель YOLO26n на датасете Medical Pills в течение 100 эпох с размером изображения 640, используй следующие примеры. Подробное описание аргументов см. на странице Training модели.

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")

Примеры изображений и аннотации#

Набор данных Medical Pills содержит размеченные изображения, демонстрирующие разнообразие таблеток. Ниже приведен пример размеченного изображения из набора данных:

• Мозаичное изображение: показан обучающий батч, состоящий из мозаичных изображений набора данных. Мозаика улучшает разнообразие при обучении за счет объединения нескольких изображений в одно, что способствует лучшей генерализации модели.

Интеграция с другими наборами данных#

Для более комплексного фармацевтического анализа попробуй объединить датасет Medical Pills с другими связанными наборами данных, например package-seg для распознавания упаковки или медицинскими датасетами вроде brain-tumor, чтобы создавать комплексные ИИ-решения в сфере здравоохранения.

Цитирование и благодарности#

Датасет доступен по лицензии AGPL-3.0 License.

Если ты используешь набор данных Medical Pills в своих исследованиях или разработках, пожалуйста, укажи его, используя упомянутые детали:

@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#