Para identificar automáticamente con precisión estas 3.000 píldoras, necesitaría ~ 100 fotos de muestra de cada píldora para entrenar. Eso es un total de 300,000 imágenes. Esto llevará tiempo para cobrar.
Sin embargo, dadas las imágenes de PillSync 10k, hay formas de acelerar esta colección acortando el proceso de indexación de la píldora con IA. Actualmente, supongamos que me lleva unos 30 segundos identificar una píldora. Tengo que ingresar la impresión, seleccionar una forma, elegir el color, elegir la puntuación y luego examinar los resultados.
¿Qué pasaría si pudiera reducir eso a 10 segundos? a 3 segundos?
¿Qué sucede si puedo detectar la forma, la puntuación y la impresión?
¿Qué sucede si puedo reducir las opciones de 50 pastillas a 5 y luego elegir la correcta?
Si puedo usar ML para leer algunos rasgos y devolver las 3–5 píldoras principales, incluso puedo hacer que el usuario elija la combinación correcta y valide la colección de píldoras para mí. Esto escalará bastante bien y nos acercará a esas imágenes de 300k en unos pocos años.
Pill AI is here. Con alrededor de 50 muestras de cada forma REDONDA, OVALADA y CÁPSULA, ya pude entrenar un modelo para reconocer y clasificar cada píldora en una foto dada. Esto significa que una foto de 5 píldoras devolverá la ubicación de cada píldora.
detección de píldoras múltiples reconocimiento de píldoras múltiples entrenamiento del modelo de detección
