Tıbbi Haplar Veri Kümesi
Tıbbi hap tespit veri seti, farmasötik uygulamalarda yapay zekanın potansiyelini göstermek için özenle seçilmiş bir kavram kanıtı (POC) veri setidir. Tıbbi hapları tanımlamak için bilgisayarla görme modellerini eğitmek üzere özel olarak tasarlanmış etiketli görüntüler içerir.
İzle: Ultralytics YOLO11 Modelini Tıbbi Hap Tespit Veri Kümesi üzerinde nasıl eğitebilirim? Google Colab
Bu veri seti, farmasötik iş akışlarında kalite kontrol, paketleme otomasyonu ve verimli ayıklama gibi temel görevleri otomatikleştirmek için temel bir kaynak görevi görür. Araştırmacılar ve geliştiriciler, bu veri setini projelere entegre ederek doğruluğu artıran, operasyonları kolaylaştıran ve nihayetinde sağlık hizmeti sonuçlarının iyileştirilmesine katkıda bulunan yenilikçi çözümleri keşfedebilirler.
Veri Kümesi Yapısı
Tıbbi hap veri kümesi iki alt kümeye ayrılmıştır:
- Eğitim seti: Her biri sınıf ile açıklanmış 92 görüntüden oluşur
pill
. - Doğrulama seti: İlgili açıklamalarla birlikte 23 görüntüden oluşmaktadır.
Uygulamalar
Tıbbi hapların tespiti için bilgisayarla görmenin kullanılması, ilaç endüstrisinde otomasyona olanak tanıyarak aşağıdaki gibi görevleri destekler:
- Farmasötik Ayıklama: Üretim verimliliğini artırmak için hapların boyut, şekil veya renge göre sıralanmasını otomatikleştirme.
- Yapay Zeka Araştırma ve Geliştirme: Farmasötik kullanım durumlarında bilgisayarla görme algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için bir ölçüt olarak hizmet vermektedir.
- Dijital Envanter Sistemleri: Gerçek zamanlı stok izleme ve ikmal planlaması için otomatik hap tanımayı entegre ederek akıllı envanter çözümlerine güç verir.
Veri Kümesi YAML
Yollar ve sınıflar da dahil olmak üzere veri kümesinin yapısını tanımlamak için bir YAML yapılandırma dosyası sağlanmıştır. Medical-pills veri kümesi için medical-pills.yaml
dosyasına şu adresten erişilebilir https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/medical-pills.yaml.
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: ../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
Kullanım
Bir YOLO11n modelini 640 görüntü boyutuyla 100 epok için medical-pills veri kümesi üzerinde eğitmek için aşağıdaki örnekleri kullanın. Ayrıntılı argümanlar için modelin Eğitim sayfasına bakın.
Tren Örneği
Çıkarım Örneği
Örnek Görüntüler ve Açıklamalar
Tıbbi haplar veri kümesi, hapların çeşitliliğini sergileyen etiketli görüntüler içerir. Aşağıda veri kümesinden etiketli bir görüntü örneği yer almaktadır:
- Mozaiklenmiş Görüntü: Mozaiklenmiş veri kümesi görüntülerinden oluşan bir eğitim grubu görüntülenir. Mozaikleme, birden fazla görüntüyü tek bir görüntüde birleştirerek eğitim çeşitliliğini artırır ve model genellemesini iyileştirir.
Atıflar ve Teşekkür
Veri seti AGPL-3.0 Lisansı altında mevcuttur.
Araştırma veya geliştirme çalışmalarınızda Medical-pills veri setini kullanırsanız, lütfen belirtilen ayrıntıları kullanarak atıfta bulunun:
SSS
Tıbbi hap veri setinin yapısı nedir?
Veri kümesi eğitim için 92 görüntü ve doğrulama için 23 görüntü içermektedir. Her görüntü sınıf ile açıklanmıştır pill
Modellerin etkili bir şekilde eğitilmesini ve değerlendirilmesini sağlar.
Tıbbi haplar veri kümesi üzerinde bir YOLO11 modelini nasıl eğitebilirim?
Sağlanan Python veya CLI yöntemlerini kullanarak 640 piksellik bir görüntü boyutuyla 100 epok için bir YOLO11 modelini eğitebilirsiniz. Ayrıntılı talimatlar için Eğitim Örneği bölümüne bakın.
Yapay zeka projelerinde tıbbi hap veri setini kullanmanın faydaları nelerdir?
Veri seti, hap tespitinde otomasyon sağlayarak sahteciliğin önlenmesine, kalite güvencesine ve farmasötik süreç optimizasyonuna katkıda bulunur.
Tıbbi ilaç veri kümesi üzerinde nasıl çıkarım yapabilirim?
Çıkarım, ince ayarlı bir YOLO11 modeli ile Python veya CLI yöntemleri kullanılarak yapılabilir. Kod parçacıkları için Çıkarım Örneği bölümüne bakın.
Medical-pills veri kümesi için YAML yapılandırma dosyasını nerede bulabilirim?
Veri kümesi yollarını, sınıfları ve ek yapılandırma ayrıntılarını içeren YAML dosyası medical-pills.yaml adresinde mevcuttur.