药品药物识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：药物识别,图像分类,深度学习,药品分类,机器学习,视觉识别,人工智能,医疗安全
数据概述：
本数据集包含10个不同类别的药品药物图像，总计约9500张标注好的图像，其中包括用于验证的图像。每个图像仅属于一个药物类别，并按标签存放在各自的文件夹中。数据集分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集包含4500张图像，用于模型的预测和评估。此外，数据集中还提供了测试集的预测结果提交文件（Testing_set.csv）和一个示例提交文件（sample_submission.csv），以指导用户完成预测任务。
数据用途概述：
该数据集适用于药物分类模型的训练与优化，特别是在基于图像的药物识别领域具有重要应用价值。研究人员和开发者可以利用此数据集开发深度学习算法，提升药物识别的准确性和效率，从而降低医疗环境中因药物误识别导致的安全风险。此外，该数据集还可用于医疗机构的药物管理系统优化、药品制造商的产品包装设计改进以及药学教育中的分类教学与研究。
