healtheat-pill-rtmdet-baseline

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')

config 파일은 GitHub 레포 참조: https://github.com/ZerofZero/codeit10_pj1

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:

• healtheat-pill-yolo — 정제본
• healtheat-pill-synthetic-baseline — baseline 학습용 합성

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

• GitHub: https://github.com/ZerofZero/codeit10_pj1 (코드 + 보고서)
• 분석 우위 모델 (v4): https://huggingface.co/wony98/healtheat-pill-rtmdet-v4

라이선스

Apache 2.0. 단 학습 데이터 일부는 AI Hub / Kaggle 출처이므로 해당 약관 함께 따름.