Я дообучил YOLO11n на датасете medical‑pills из документации Ultralytics: 60 эпох, 22 минуты на ноутбучном Ryzen 7, mAP50 = 0,991 на валидации. По всем признакам — успех: можно делать скриншот и рассказывать, как легко сегодня учить детекторы.
Потом я прогнал тот же датасет через dataset‑doctor — свою проверялку датасетов — и узнал, что у каждого из 23 валидационных кадров есть почти точная копия в train. Валидация измеряла не «как модель справится с новыми таблетками», а «как хорошо модель помнит то, что уже видела».
Под катом: что именно нашлось, почему метрика при этом не врёт в прямом смысле, но и не говорит ничего полезного, как ловить такую утечку за два десятка строк на Python (dHash плюс корзины) и как делить данные, чтобы её не было.
Датасет и обучение
