Датасет медицинских таблеток#

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.

31 class16.1 MBSep 2, 2026

pill

Набор данных Ultralytics Medical Pills предназначен для проверки концепции (POC) в области обнаружения объектов и содержит 115 размеченных изображений одного класса, pill — 92 изображения для обучения и 23 для валидации. Он создан для демонстрации возможностей компьютерного зрения с помощью моделей в фармацевтических задачах, таких как контроль качества, автоматизация упаковки и сортировка.

Структура набора данных#

Датасет Medical Pills содержит 115 изображений, размеченных одним классом pill и разделённых на две подвыборки, указанные в конфигурации medical-pills.yaml:

Изучи Medical Pills на Ultralytics Platform: просматривай изображения с наложенными аннотациями, изучай распределение классов и тепловые карты ограничивающих рамок во вкладке Charts, а также клонируй датасет, чтобы обучать собственную модель в облаке.

Применение#

Применение компьютерного зрения для обнаружения медицинских таблеток позволяет автоматизировать процессы в фармацевтической промышленности, в том числе:

• Сортировка фармацевтической продукции: автоматизация сортировки таблеток по размеру, форме или цвету для повышения эффективности производства.
• Исследования и разработки в области ИИ: использование в качестве бенчмарка для разработки и тестирования алгоритмов компьютерного зрения в фармацевтике.
• Цифровые системы учёта запасов: создание интеллектуальных решений для учёта запасов с помощью автоматического распознавания таблеток, мониторинга наличия в реальном времени и планирования пополнения.
• Контроль качества: обеспечение стабильности производства таблеток за счёт выявления дефектов, отклонений и загрязнений.
• Обнаружение подделок: выявление потенциально поддельных лекарств путём сопоставления визуальных характеристик с известными стандартами.

Файл YAML набора данных#

Файл medical-pills.yaml содержит конфигурацию датасета — пути к данным, названия классов и другие 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. Подробные аргументы см. на странице обучения модели.

from ultralytics import YOLO

# Загрузить модель
model = YOLO("yolo26n.pt")  # загрузить предварительно обученную модель (рекомендуется для обучения)

# Обучить модель
results = model.train(data="medical-pills.yaml", epochs=100, imgsz=640)

from ultralytics import YOLO

# Загрузить модель
model = YOLO("path/to/best.pt")  # загрузить дообученную модель

# Инференс с использованием модели
results = model.predict("https://ultralytics.com/assets/medical-pills-sample.jpg")

Примеры изображений и аннотаций#

Датасет Medical Pills включает размеченные изображения, демонстрирующие разнообразие таблеток. Ниже приведён пример обучающего батча, сформированного с помощью мозаичного преобразования:

• Изображение с мозаичной компоновкой: показан обучающий батч, составленный из мозаично объединённых изображений датасета. Такая компоновка повышает разнообразие обучающих данных, объединяя несколько изображений в одно, и улучшает способность модели к обобщению.

Интеграция с другими датасетами#

Для более комплексного фармацевтического анализа можно объединить датасет Medical Pills с другими связанными датасетами, например package-seg для идентификации упаковок или датасетами медицинских изображений, например brain-tumor, чтобы создавать комплексные AI-решения для здравоохранения.

Цитирование и благодарности#

Датасет доступен по лицензии AGPL-3.0.

Если ты используешь датасет Medical Pills в исследованиях или разработке, цитируй его, указывая приведённые сведения:

@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}
}

Часто задаваемые вопросы#