化学分子图像InChI编码预测数据集_Chemical_Molecular_Image_InChI_Encoding_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：化学分子, 图像识别, InChI编码, 分子结构, 深度学习, 图像分割, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含化学分子图像及其对应的InChI编码数据，旨在用于化学分子图像的InChI编码预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但InChI编码是化学物质的国际通用标识，数据具有全球通用性。
数据维度：数据集包含图像ID（image_id）和InChI编码（InChI）两类核心数据，以及训练集和测试集的图像元数据，如宽度、高度、方向和缩放比例等。此外，还包括图像的patch信息和fold划分信息。
数据格式：主要为CSV、pickle和pth格式。CSV文件存储结构化数据，如提交结果、图像元数据、patch信息等；pickle文件可能包含训练集的数据；pth文件很可能是预训练好的模型参数。
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、深度学习等领域的研究，例如分子结构识别、图像到文本的转换、化合物性质预测等。
行业应用：可为药物研发、材料科学、化学工程等行业提供数据支持，例如分子结构数据库构建、化合物筛选、新材料设计等。
决策支持：支持化学领域的决策制定，如化合物的快速检索、结构相似性分析、性质预测等。
教育和培训：作为化学、计算机科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解化学分子结构与图像识别的结合。
此数据集特别适合用于探索化学分子图像与InChI编码之间的映射关系，帮助用户构建和优化预测模型，实现对化学分子结构的自动识别和编码。
