化学分子结构图像识别预测数据集_Chemical_Molecular_Structure_Image_Recognition_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：化学, 分子结构, 图像识别, InChI编码, 深度学习, 计算机视觉, 分子式, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于化学分子结构图像识别与预测的数据，核心在于图像与其对应的InChI编码（国际化学标识符）之间的关联。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖全球范围内的化学分子结构，不限定特定区域。
数据维度：数据集包括图像文件、对应的InChI编码、以及模型预测的InChI编码和Levenshtein距离（编辑距离）。
数据格式：
.h5文件：包含用于模型训练和评估的深度学习模型权重文件。
.csv文件：包含预测结果以及真实标签与预测标签之间的Levenshtein距离，以及提交文件。
.ipynb文件：包含用于数据处理、模型训练和评估的Jupyter Notebook代码。
数据来源：数据来源于化学信息学相关研究和数据集。
该数据集适合用于化学分子结构图像识别、InChI编码预测，以及评估预测结果的准确性。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于化学信息学、计算机视觉和深度学习交叉领域的学术研究，如分子结构图像识别、InChI编码预测、分子结构检索等。
行业应用：可为药物研发、化学品信息管理等行业提供数据支持，尤其在分子结构数据库构建、化合物性质预测等方面具备实用价值。
决策支持：支持化学信息学领域的决策制定，例如化合物筛选、药物设计等。
教育和培训：作为化学、计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构识别和预测。
此数据集特别适合用于探索图像识别与化学分子结构之间的关联，评估不同模型的预测性能，以及开发新的分子结构识别算法，有助于提升化学研究的效率和准确性。
