Link to this sectionMedical Pills Veri Seti#

medical-pills algılama veri seti, ilaç uygulamalarında yapay zekanın potansiyelini göstermek için özenle hazırlanmış bir kavram kanıtı (POC) veri setidir. İlaçları tanımlamak için computer vision modellerini eğitmek üzere özel olarak tasarlanmış etiketli görüntüler içerir.

This dataset serves as a foundational resource for automating essential tasks such as quality control, packaging automation, and efficient sorting in pharmaceutical workflows. By integrating this dataset into projects, researchers and developers can explore innovative solutions that enhance accuracy, streamline operations, and ultimately contribute to improved healthcare outcomes.

Link to this sectionVeri Kümesi Yapısı#

medical-pills veri seti iki alt kümeye ayrılmıştır:

• Eğitim seti: Her biri pill sınıfı ile etiketlenmiş 92 görüntüden oluşur.
• Doğrulama seti: İlgili etiketleri içeren 23 görüntüden oluşur.

Link to this sectionUygulamalar#

Tıbbi hapların algılanması için computer vision kullanmak, ilaç endüstrisinde otomasyonu mümkün kılar ve aşağıdakiler gibi görevleri destekler:

• İlaç Sınıflandırma: Üretim verimliliğini artırmak için hapların boyut, şekil veya renge göre sınıflandırılmasını otomatikleştirmek.
• Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirme: İlaç kullanım durumlarında computer vision algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için bir kıyaslama görevi görmek.
• Dijital Envanter Sistemleri: Gerçek zamanlı stok takibi ve ikmal planlaması için otomatik hap tanımayı entegre ederek akıllı envanter çözümlerine güç sağlamak.
• Kalite Kontrol: Kusurları, düzensizlikleri veya kontaminasyonu tanımlayarak hap üretiminde tutarlılığı sağlamak.
• Sahtecilik Tespiti: Bilinen standartlara karşı görsel özellikleri analiz ederek potansiyel olarak sahte ilaçların tanımlanmasına yardımcı olmak.

Link to this sectionVeri Kümesi YAML#

Veri setinin yollar ve sınıflar dahil yapısını tanımlamak için bir YAML yapılandırma dosyası sağlanmıştır. medical-pills veri seti için medical-pills.yaml dosyasına https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml adresinden erişilebilir.

# 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

Link to this sectionKullanım#

medical-pills veri setinde 640 görüntü boyutu ile 100 epoch boyunca bir YOLO26n modeli eğitmek için aşağıdaki örnekleri kullanabilirsin. Ayrıntılı argümanlar için modelin Eğitim sayfasına bakabilirsin.

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")

Link to this sectionÖrnek Görüntüler ve Ek Açıklamalar#

medical-pills veri seti, hapların çeşitliliğini sergileyen etiketli görüntüler içerir. Aşağıda veri setinden etiketli bir görüntü örneği yer almaktadır:

• Mozaik Görüntü: Görüntülenen, mozaiklenmiş veri seti görüntülerinden oluşan bir eğitim partisidir. Mozaikleme, birden fazla görüntüyü birleştirerek eğitim çeşitliliğini artırır ve modelin genelleme yeteneğini iyileştirir.

Link to this sectionDiğer Veri Setleri ile Entegrasyon#

Daha kapsamlı ilaç analizleri için, medical-pills veri setini paket tanımlama için package-seg gibi diğer ilgili veri setleri veya uçtan uca sağlık yapay zekası çözümleri geliştirmek için brain-tumor gibi tıbbi görüntüleme veri setleri ile birleştirmeyi düşünebilirsin.

Link to this sectionAlıntılar ve Teşekkür#

Veri seti AGPL-3.0 Lisansı altında mevcuttur.

Medical-pills veri setini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanırsan, lütfen belirtilen ayrıntıları kullanarak kaynak göster:

@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}
}

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionmedical-pills veri setinin yapısı nedir?#

Veri seti eğitim için 92, doğrulama için 23 görüntü içerir. Her görüntü pill sınıfı ile etiketlenmiştir, bu da ilaç uygulamaları için modellerin etkili bir şekilde eğitilmesini ve değerlendirilmesini sağlar.

Link to this sectionmedical-pills veri setinde bir YOLO26 modelini nasıl eğitebilirim?#

Sağlanan Python veya CLI yöntemlerini kullanarak 640px görüntü boyutu ile 100 epoch boyunca bir YOLO26 modeli eğitebilirsin. Ayrıntılı talimatlar için Eğitim Örneği bölümüne bakabilir ve model yetenekleri hakkında daha fazla bilgi için YOLO26 belgelerini inceleyebilirsin.

Link to this sectionYapay zeka projelerinde medical-pills veri setini kullanmanın faydaları nelerdir?#

Veri seti, hap algılamada otomasyonu mümkün kılarak sahteciliği önlemeye, kalite güvencesine ve ilaç süreci optimizasyonuna katkıda bulunur. Ayrıca ilaç güvenliğini ve tedarik zinciri verimliliğini artırabilecek yapay zeka çözümleri geliştirmek için değerli bir kaynak görevi görür.

Link to this sectionmedical-pills veri setinde nasıl çıkarım (inference) yaparım?#

Çıkarım, ince ayar yapılmış bir YOLO26 modeli ile Python veya CLI yöntemleri kullanılarak yapılabilir. Kod parçacıkları için Çıkarım Örneği bölümüne ve ek seçenekler için Tahmin modu belgelerine bakabilirsin.

Link to this sectionmedical-pills veri seti için YAML yapılandırma dosyasını nerede bulabilirim?#

YAML dosyası medical-pills.yaml adresinde mevcuttur ve bu veri setinde modelleri eğitmek için gerekli veri seti yollarını, sınıfları ve ek yapılandırma ayrıntılarını içerir.