摘要：真假药品图像分类数据集是一个面向假药识别、药品包装真伪检测与计算机视觉分类任务构建的图像数据集，包含 1000 余张真实药品与假冒药品包装图像。
数据集概述
真假药品图像分类数据集是一个面向假药识别、药品包装真伪检测与计算机视觉分类任务构建的图像数据集，包含 1000 余张真实药品与假冒药品包装图像。数据集中的样本涵盖药盒、药板、药品外包装以及标签等多种形式，并按照真实药品（Real）和假冒药品（Fake）进行分类，可用于训练深度学习模型自动识别可疑或伪造的药品包装。
数据结构与关键特征
数据集采用标准的图像分类目录结构，划分为 训练集（Train）、验证集（Val）和测试集（Test），每个数据子集中进一步包含 Fake 和 Real 两个类别。图像格式主要为 JPG 和 PNG，采用 RGB 彩色图像，不同样本的原始分辨率存在差异，训练时可统一调整为 224×224 或 299×299。图像来源于真实场景，因此包含不同的拍摄角度、光照条件、清晰度以及包装设计变化，有利于模型学习药品包装中的颜色、文字排版、印刷质量、标签结构和外观纹理等视觉特征。
应用价值与研究方向
该数据集可用于真假药品二分类、假药包装识别、药品质量辅助检测、智能药品监管以及医疗产品防伪系统等研究。模型方面可采用 ResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNet、ConvNeXt 或 Vision Transformer 等网络进行迁移学习，也可以结合数据增强、注意力机制和特征融合提高复杂场景下的识别能力。此外，还可以进一步研究包装局部区域检测、OCR 文字信息分析以及视觉特征与药品编码信息的多模态融合，为自动化药品防伪与智能监管提供技术基础。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-794
文件大小：260M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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