Data Structure ?
88.9M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
TruMedicinesは、医薬品の錠剤（丸薬）表面のドットのランダムパターンに基づいて、大規模な画像データセットから保存された画像を自動符号化して取得する深層畳み込みニューラルネットワークを訓練しました。ユーザーは携帯電話アプリを使用して画像データベースを照会し、照会した丸薬が偽物ではなく真正品であることを検証できます。また、製造日、製造場所、薬の有効期限、薬の強度、副作用などの追加のメタデータをユーザーに表示することができます。
内容
TruMedicinesの薬剤画像は、252枚の斑点のある丸薬の画像です。画像を回転、グレースケール、白黒、ノイズの追加、非丸薬画像などの処理を行い、20,000件の訓練用データベースを作成しました。画像は292px×292pxのJPEG形式です。
このプレイグラウンドコンペティションでは、Kagglersに深層畳み込みニューラルネットワークとハッシュコードを開発して、丸薬の画像を正確に識別し、データベースから迅速に取得することを求めています。丸薬のJPEG画像はCNNを使用して自動符号化でき、CNNハッシュコードインデックスを使用して取得できます。当社のAndroidアプリは丸薬の写真を撮り、画像データベースに照会を送信して一致するものを検索し、丸薬のメタデータ（製造日、有効期限、成分、副作用など）を返します。コンピュータビジョンの技術と他の最新技術を組み合わせることで、偽物ではない医薬品の認識を安価で迅速かつ信頼性高く行うことができます。
謝辞
MicrosoftのPaul Debaun、Steve Borg、およびワシントン州ベルビューのNWCadenceの皆様にご協力いただき、心より感謝申し上げます。
インスピレーション
TruMedicinesは、携帯アプリで機械学習を利用して、世界中の偽薬の拡散を阻止しています。世界保健機関（WHO）によると、毎年約100万人が偽薬の影響で死亡または障害を引き起こしています。
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