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基于编码器-解码器的手绘化学分子结构式识别研究
1
作者
罗泱鸿
张成朋
+4 位作者
耿舒琪
张婉佳
周佳钰
陶家俊
刘伟
《信息与电脑》
2024年第22期73-76,共4页
为了推动化学分子结构式的信息化发展,通过深度学习方法将手绘化学分子结构式图像有效识别为SMILES编码。首先通过合成和真实手绘两种方式构建包含碳、氢、氧及卤素原子的化学分子结构式图像数据集,然后采用Efficient Net、Transformer...
为了推动化学分子结构式的信息化发展,通过深度学习方法将手绘化学分子结构式图像有效识别为SMILES编码。首先通过合成和真实手绘两种方式构建包含碳、氢、氧及卤素原子的化学分子结构式图像数据集,然后采用Efficient Net、Transformer组合网络在不同数据集规模、合成图像与真实手绘图像不同混合比例下分别进行对比实验,最终发现在100 K规模下按照合成图像与真实手绘图像9︰1的比例来训练的模型识别效果最好,Tanimoto系数与匹配率分别达到75.3%和60.7%。
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关键词
手绘化学分子结构式
深度学习
编码器-解码器架构
SMILES编码
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职称材料
题名
基于编码器-解码器的手绘化学分子结构式识别研究
1
作者
罗泱鸿
张成朋
耿舒琪
张婉佳
周佳钰
陶家俊
刘伟
机构
湖南中医药大学
出处
《信息与电脑》
2024年第22期73-76,共4页
基金
湖南省大学生创新创业训练计划项目(项目编号:2023-2365)
湖南省自然科学基金面上项目(项目编号:2022JJ30438)。
文摘
为了推动化学分子结构式的信息化发展,通过深度学习方法将手绘化学分子结构式图像有效识别为SMILES编码。首先通过合成和真实手绘两种方式构建包含碳、氢、氧及卤素原子的化学分子结构式图像数据集,然后采用Efficient Net、Transformer组合网络在不同数据集规模、合成图像与真实手绘图像不同混合比例下分别进行对比实验,最终发现在100 K规模下按照合成图像与真实手绘图像9︰1的比例来训练的模型识别效果最好,Tanimoto系数与匹配率分别达到75.3%和60.7%。
关键词
手绘化学分子结构式
深度学习
编码器-解码器架构
SMILES编码
Keywords
hand-drawn chemical molecular structures
deep learning
encoder-decoder architecture
SMILES code
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于编码器-解码器的手绘化学分子结构式识别研究
罗泱鸿
张成朋
耿舒琪
张婉佳
周佳钰
陶家俊
刘伟
《信息与电脑》
2024
0
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