HealthEat Pill Detection — RTMDet-tiny baseline
3팀 HealthEat 프로젝트의 알약 검출 베이스라인 모델.
RTMDet-tiny 아키텍처, 118 클래스 (한국 의약품 정제/캡슐).
웹 데모 후처리 호환성 검증 완료 — 현재 배포 모델.
기본 정보
- 아키텍처: RTMDet-tiny (CSPNeXt backbone, 118 classes)
- 학습 데이터: 합성 통합본 6 카테고리 (~8K장)
- 학습 환경: Colab Pro A100, mmdetection 3.3.0
- 이미지 크기: 640×640 (학습 시)
- best epoch: 13 / 15
사용
\\python
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
from huggingface_hub import hf_hub_download
가중치 + 클래스명 다운로드
ckpt = hf_hub_download('wony98/healtheat-pill-rtmdet-baseline', 'baseline.pth')
yaml = hf_hub_download('wony98/healtheat-pill-rtmdet-baseline', 'pill.yaml')
demo/baseline/rtmdet_tiny_pill.py 사용
model = init_detector(config_path, ckpt, device='cuda:0')
result = inference_detector(model, 'sample.png')
\\
학습 데이터
- 합성 1차 통합본 (~8K장, 6 카테고리: dark_surface / palm_hand / white_paper / fabric / marble_tile / gray_surface 등)
- 정제본 (dataset_yolo, train 8,302 + val 2,090) 병행 사용
- 합성 데이터 출처: AI Hub 약품 데이터 + 코드잇 Kaggle 알약 데이터를 기반으로 팀 자체 가공
관련 데이터셋:
클래스
총 118종, 한국 식약처 등재 의약품 (정제/캡슐 형태). 전체 클래스 목록은 pill.yaml 파일 참조.
평가
자체 평가셋 33장 (실사용자 사진 기반) 기준:
- Top-1 정확도 측정 (정성 평가용)
- 상세 결과는 GitHub 레포 nalysis/ 참조
관련 레포
라이선스
Apache 2.0. 단 학습 데이터 일부는 AI Hub / Kaggle 출처이므로 해당 약관 함께 따름.
