[发明专利]一种基于变换神经网络的小分子化学结构图像识别方法在审
| 申请号： | 202211510366.4 | 申请日： | 2022-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN115909328A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 蒋文波;刘雪梅;薛梓佳 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/42;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 王玲玲 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变换神经网络的小分子化学结构图像识别方法，包括以下步骤：S1：获取小分子化学结构图像，并对小分子化学结构图像进行预处理；S2：将预处理后的小分子化学结构图像作为MobileViT_2网络的输入，提取小分子化学结构图像的特征向量；S3：将原始SMILES序列作为标签和小分子化学结构图像的特征向量共同作为Conditional DETR网络解码部分的输入，得到SELFIES序列，并通过selfies程序包转换成新的SMILES序列，作为识别结果输出。本发明结合MobileViT_2网络和Conditional DETR网络，解决了复杂序列预测结果精度不高、模型收敛速度慢以及学得的权重不稳定等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变换 神经网络 分子 化学 结构 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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