今天给大家介绍一篇中南大学曹东升教授的研究团队发表在Briefings in Bioinformatics上的一篇文章《ABC-Net: a divide-and-conquer based deep learning architecture for SMILES recognition from molecular images》。该论文主要利用计算机视觉中目标检测的框架，对分子图像进行分子检测，同时预测原子和键的性质。经过实验验证，该方法优于baselines，在光学化学结构识别任务（optical chemical structure recognition ，OCSR）上性能优异。
.
该方法的整体流程如上图所示。不难发现，方法整体思路是将分子图像输入到ABC-Net中，之后下采样获得原子和键的位置热图，同时根据对应习得的表示进行若干性质预测，最后根据热图对分子图的结构进行重构，同时得到分子表示（如SMILES、ECFP等）进行相关指标计算。
内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除
评论
沙发等你来抢