Pharmaceutical Drugs and Vitamins Synthetic Images
Conjunto de datos sintético de imágenes de medicamentos y vitaminas, organizado en 10 clases, útil para la clasificación visual en el aprendizaje automático.
20 000 imágenes JPEG, 10 clases, anotaciones COCO, aproximadamente 256 MB
CC BY-SA 3.0
Descripción
El conjunto de datos Imágenes sintéticas de medicamentos y vitaminas contiene aproximadamente 20.000 imágenes sintéticas que muestran píldoras y suplementos que se distribuyen habitualmente en Filipinas. Divididas en 10 clases, las imágenes están diseñadas para tareas de clasificación visual, y las anotaciones COCO permiten utilizarlas en procesos avanzados de visión artificial.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrenar modelos de clasificación de imágenes médicas de píldora
- Pruebe los algoritmos de detección en datos sintéticos antes de su uso real
- Cree aplicaciones educativas sobre medicamentos
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí. Es posible aumentar los datos con técnicas de transformación (zoom, rotación, brillo), cruzarlos con bases de datos reales para un enfoque mixto o integrar etiquetas más detalladas (dosis, color, forma). El conjunto de datos también podría usarse para probar modelos de análisis de múltiples categorías mediante anotaciones COCO.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Estudiantes de visión artificial
- Pruebas con datos sintéticos
- Proyectos educativos de salud digital
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- TensorFlow
- IA rápida
- Roboflow
- Ultralytics Yolov8
💡 Consejo
Utilice este conjunto de datos como paso previo antes de pasar a conjuntos de datos médicos validados para usos clínicos o comerciales graves.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos contiene imágenes reales o sintéticas?
Se trata de imágenes sintéticas generadas para simular píldoras y vitaminas, útiles para fines educativos y técnicos.
¿Se puede usar este conjunto de datos para un proyecto médico en producción?
No, está destinado únicamente a usos educativos o exploratorios, sin validación médica oficial.
¿Las anotaciones COCO permiten la detección o solo la clasificación?
Las anotaciones permiten tanto la clasificación supervisada como la localización para modelos de detectores como YOLO o Faster R-CNN.
