Medical Pills 数据集#

115

medical pills

ultralytics

publicDetect

Pharmaceutical dataset for pill detection and identification. Useful for training medication verification and pharmacy automation models.

21 class16.1 MBApr 28, 2026

pill

Ultralytics Medical Pills 数据集是一个用于医药应用（如质量控制、包装自动化和分类）的概念验证（POC）object detection数据集，包含 115 张标注图像，分为单个类别 pill ——其中 92 张用于训练，23 张用于验证。它旨在展示用于制药应用的computer visionmodels。

数据集结构#

Medical Pills 数据集包含 115 张图像，使用单个类别 pill 进行标注，并分为由 medical-pills.yaml 配置定义的两个子集：

在 Medical Pills on Ultralytics Platform 中探索，浏览带有标注覆盖层的图像，在 Charts 选项卡中查看类别分布和边界框热力图，并克隆它以在云端训练你自己的模型。

应用#

将计算机视觉用于药丸检测能够实现制药行业的自动化，从而支持以下任务：

• 药品分拣：根据尺寸、形状或颜色自动分拣药丸，以提高生产效率。
• AI 研发：作为在制药用例中开发和测试计算机视觉算法的基准。
• 数字库存系统：通过集成自动药丸识别功能，实现实时库存监控和补货计划，从而赋能智能库存解决方案。
• 质量控制：通过识别缺陷、异常或污染，确保药丸生产的一致性。
• 假药检测：通过对照已知标准分析视觉特征，帮助识别潜在的假药。

数据集 YAML#

medical-pills.yaml 文件定义了数据集配置——数据集路径、类别名称和其他元数据。它维护在 Ultralytics 仓库中 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

用法#

要在 Medical Pills 数据集上训练 YOLO26n 模型 100 个 epochs，图像大小为 640，请使用以下示例。有关详细参数，请参考模型的 Training 页面。

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")

样本图像和标注#

Medical Pills 数据集包含展示药丸多样性的标注图像。以下是来自该数据集的标注图像示例：

• 马赛克图像：显示的是包含马赛克处理后的数据集图像的训练批次。马赛克增强通过将多张图像合并为一张来提高训练多样性，从而改善模型的泛化能力。

与其他数据集的集成#

为了进行更全面的药物分析，可以考虑将 Medical Pills 数据集与其他相关数据集结合使用，例如用于包装识别的 package-seg，或医学成像数据集（如 brain-tumor），以开发端到端医疗 AI 解决方案。

引用与致谢#

该数据集在 AGPL-3.0 License 下可用。

如果你在研究或开发工作中使用了 Medical Pills 数据集，请使用以下详细信息进行引用：

@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}
}

常见问题解答#