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.

21 class16.1 MBSep 2, 2026

pill

Датасет Ultralytics Medical Pills — это датасет для обнаружения объектов, созданный как концепция подтверждения работоспособности (POC), содержащий 115 размеченных изображений одного класса, pill — 92 для обучения и 23 для валидации. Он предназначен для демонстрации моделей компьютерного зрения для фармацевтических задач, таких как контроль качества, автоматизация упаковки и сортировка.

Структура датасета#

Датасет Medical Pills содержит 115 изображений, размеченных одним классом, pill, и разделённых на два поднабора, определяемых конфигурацией medical-pills.yaml:

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

Применения#

Использование компьютерного зрения для обнаружения медицинских таблеток позволяет автоматизировать процессы в фармацевтической промышленности, 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 датасета в качестве эталона для разработки и тестирования алгоритмов компьютерного зрения в фармацевтических сценариях.
• Цифровые системы инвентаризации: создание интеллектуальных решений для управления запасами за счёт интеграции автоматического распознавания таблеток, мониторинга запасов в реальном времени и планирования пополнения.
• Контроль качества: обеспечение единообразия производства таблеток за счёт выявления дефектов, отклонений или загрязнений.
• Обнаружение подделок: помощь в выявлении потенциально контрафактных лекарств путём анализа визуальных характеристик и их сравнения с известными стандартами.

YAML датасета#

Файл medical-pills.yaml определяет конфигурацию датасета — пути к данным, имена классов и другие метаданные. Он хранится 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 приведены на странице обучения 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 аннотаций#

Датасет Medical Pills содержит размеченные изображения, демонстрирующие разнообразие таблеток. Ниже приведён пример размеченного изображения из датасета:

• Мозаичное изображение: показан обучающий пакет, состоящий из мозаичных изображений датасета. Мозаика повышает разнообразие обучающих данных за счёт объединения нескольких изображений в одно, улучшая обобщающую способность модели.

Интеграция с другими датасетами#

Для более комплексного фармацевтического анализа можно объединить датасет Medical Pills с другими связанными датасетами, например package-seg для идентификации упаковки, или с датасетами медицинских изображений, такими как brain-tumor, чтобы разрабатывать комплексные решения ИИ для здравоохранения.

Цитирование и благодарности#

Датасет доступен на условиях лицензии AGPL-3.0.

Если ты используешь датасет Medical Pills в исследовательской или проектной работе, пожалуйста, процитируй его, используя указанные 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#